• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.143-151
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• 2020

제 5의 전장이라고 불리는 사이버 전장은 육·해·공·우주의 기존 물리 전장과 달리, 지형적인 정보를 기반으로 하지 않으며 각 정보간 긴밀한 연관 관계를 갖는 특징을 갖고 있다. 사이버 전장은 물리 전장에 위치한 장비의 네트워크 연결 정보를 기반으로 생성되므로 지형 정보와 완전히 분리되어 있지 않으면서도, 물리적 공간 제약을 넘어서 네트워크 토폴로지 기반의 논리적인 연결 상태와 OS 및 SW의 취약점 등에 의존적인 특징을 가진다. 그러므로 사이버 전장의 상황인식을 위한 정보 분석은 지리적이거나 논리적인 특정 정보 분석으로는 제한적이며, 여러 도메인의 상황을 한 눈에 인식할 수 있는 형태로 정보가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 사이버 전장에서의 지휘통제를 위해 반드시 필요한 사이버작전 상황도 개발에 관한 연구를 기술한다. 특히 멀티레이어드 개념을 적용한 시각화 기술을 기반으로 지리정보를 비롯한 사이버 자산, 위협, 임무 등 상호 연관분석이 필요한 여러 계층의 정보를 상황도에서 직관적으로 도시할 수 있는 아키텍쳐를 제안한다. 본 연구를 통해 사이버작전 수행을 위해 필요한 지휘결심 지원 정보들이 도시요소로 표현되어, 복잡하고 이해하기 어려운 사이버 전장에서 지휘관이 신속하고 정확하게 지휘통제를 수행할 수 있도록 지원하는 상황도 구조를 제안한다.

• 한국가스학회지
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• 제26권4호
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• pp.41-57
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• 2022

기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국응급구조학회지
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• 제18권1호
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• pp.83-94
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• 2014

연구 목적 : 우리나라는 인도주의적 차원에서 국제구조대와 한국재난대응팀을 파견하고 있으며 이는 공적개발원조의 하나인 해외긴급구호활동에 해당하는 것으로 주로 소방대원과 의료인들이 활동하고 있다. 따라서 이 연구는 글로벌 재난 역량 개발 프로그램이 응급구조과와 간호학과 학생들에게 어떠한 영향을 미쳤는지 살펴보고 이를 통해서 추후 학부교육에 대한 개선방안을 모색하고자 한다. 연구 방법 : 본 프로그램은 ICN에서 제시한 "재난간호역량체계"를 기본 틀로 4개 영역 10개 도메인으로 역량을 구분하여 프로그램을 설계하였다. 프로그램은 2013년 8월 12일부터 23일까지 2주간 사례학습, 토론, 전문가 특강, 태국 카렌지역 현지방문 등 다양한 방식으로 운영되었으며 참석학생은 총 18명이었다. 프로그램에 대한 만족도는 5점 척도로 측정하였고, 국제재난역량 지식수준은 10점 척도로 측정하여 프로그램 전후 지식수준을 비교분석하였다. 그 외 심층 인터뷰를 진행하여 재난에 대한 학생들의 태도 변화를 보았다. 연구 결과 : 프로그램 만족도는 $4.50{\pm}0.51$로 매우 높았으며 국제재난관련 지식의 변화는 전체 항목 평균 $2.18{\pm}0.68$에서 $6.30{\pm}0.84$로 상승하였다(p <.001). 그 외 프로그램의 신청 동기는 다중응답으로 다양한 경험을 쌓기 원해서(14명), 해외봉사에 대한 관심(11명), 국제기구에 대한 관심(7명) 등으로 조사되었다. 결 론 : 첫째, 응급구조과와 간호학과 학부 교육과정에서 국제재난에 대한 이해를 증진할 수 있는 교과목이 개설되거나 기존의 유사한 과목에서 글로벌 환경에 대한 조기 이해가 선행되도록 하여 국제사회에 진출하고자 하는 학생들에게 다양한 진로를 제시해 주어야 한다. 둘째, 국제재난관리에 대한 교육은 학습효과를 증진하기 위해서 시물레이션 학습 또는 재난현장을 방문한 현장학습 등 다양한 방법의 적용이 고려되어야 국제사회 및 문화에 대한 이해도모와 태도변화 그리고 어학 학습의 중요성을 자각하게 할 수 있다. 셋째, 학부 단계에서 국제재난교육을 통해서 이해를 도모하고 진로와 관련한 다양한 정보습득 및 참여기회가 증진되도록 하여 졸업 후 실무에 적용이 가능하도록 교육하는 것이 필요하다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권4호
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• pp.225-232
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• 2024

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 복합재 적층판의 파괴 모드를 결정하는 방법을 제안하였다. 수많은 엔지니어링 응용 분야에서 적층 복합재의 사용이 증가함에 따라 무결성과 성능을 보장하는 것이 중요해졌다. 그러나 재료의 이방성으로 인해 복잡하게 나타나는 파괴모드를 식별하는 것은 도메인 지식이 필요하고, 시간이 많이 드는 작업이다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 인공 지능(AI) 기술을 활용하여 적층 복합재의 파괴 모드 분석을 자동화하는 것을 목표로 하였다. 이 목표를 달성하기 위해 적층된 복합재에서 파손된 인장 시험편의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 얻어 다양한 파괴 모드를 확보하였다. 이러한 SEM 이미지는 섬유 파손, 섬유 풀아웃, 혼합 모드 파괴, 매트릭스 취성 파손 및 매트릭스 연성 파손과 같은 다양한 파손 모드를 기준으로 분류하였다. 다음으로 모든 클래스의 집합 데이터를 학습, 테스트, 검증 데이터 세트로 구분하였다. 두 가지 딥 러닝 기반 사전 훈련 모델인 DenseNet과 GoogleNet을 이용해 각 파괴 모드에 대한 차별적 특징을 학습하도록 훈련하였다. DenseNet 및 GoogleNet 모델은 각각 (94.01% 및 75.49%) 및 (84.55% 및 54.48%)의 훈련 및 테스트 정확도를 보여주었다. 그런 다음 훈련된 딥 러닝 모델은 검증 데이터 세트를 활용해 검증하였다. 더 깊은 아키텍처로 인해 DenseNet 모델이 고품질 특징을 추출하여 84.44% 검증 정확도(GoogleNet 모델보다 36.84% 더 높음)를 얻을 수 있음을 확인하였다. 이는 DenseNet 모델이 높은 정밀도로 파괴 모드를 예측함으로써 적층 복합재의 파손 분석을 수행하는 데 효과적이라는 것을 알 수 있다.

• 한국작물학회지
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• 제51권5호
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• pp.466-476
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• 2006

한국과 캐나다의 젊은 소비계층인 대학생들을 중심으로 콩에 대한 일반적 인지도, 콩가공식품에 대한 구매 및 소비행태, 수응도 등을 설문문항을 통하여 비교해 보았고, 콩가공식품의 소비시 지적되는 문제점을 알아보았다. 한국 대학생들이 캐나다 대학생들에 비해 콩식품에 대하여 더욱 긍정적인 생각과 올바른 지식을 가지고 있었고, 콩식품에 대한 정보를 얻는 방법으로는 한국 대학생들의 경우 주로 상업적 매체를 통하는 것으로 나타났던 반면, 캐나다 대학생들의 경우는 주로 가족이나 친구 등 인맥을 통하는 비율이 높게 나타났다. 소비행태에 있어서는, 한국의 경우 조사대상자 전체가 구매경험이 있는 것으로 조사되었으나 캐나다의 경우는 조사대상자의 55.4%만이 콩가공식품 구매경험이 있었으며, 친숙하게 느껴지는 콩가공식품, 구매경험이 있는 콩가공식품 그리고 구매빈도가 높은 콩가공식품 등에 대해서는 한국과 캐나다 모두 매우 유사한 경향을 보였는데 두유에 대한 인지도가 가장 높았으며 소비량도 많은 것으로 나타났고 다음으로 콩음료, 마가린 등의 순서로 나타났다. 본 연구결과, 콩가공식품을 포함한 콩식품은 단순한 동양의 전통식품만이 아니라 동서양의 식생활에 일반적인 식품으로 자리매김하고 있는 것으로 나타났다. 단지 콩 유입의 역사가 짧고 낙농업 위주의 식생활이 주를 이루고있는 캐나다에서는 콩식품에 대한 관심이 한국보다 적어 소비경험이 전혀 없는 대학생들이 많았고(44.6%)우유식품을 선호하는 학생들이 많았다. 반면, 한국의 경우는 다양한 콩 가공식품이 일반화되지 않아 두유나 콩음료 등 특정 콩가공식품에 대한 소비율만 높은 것으로 나타났다. 그러나 앞으로 캐나다의 콩가공식품의 소비는 더욱 늘어날 것으로 전망되며, 우리나라 또한 젊은 소비자들의 콩식품 소비 활성화를 위하여 다양한 기호와 욕구를 충족시킬 수 있는 제품개발이 지속적으로 이루어진다면 전통적인 콩식품 및 콩가공식품 소비는 더욱 늘어날 것으로 전망되어 진다.능력이 있었다. 그러므로 $(PPAR{\gamma})$의 활성에 있어 RXR heterodimer가 사람의 백혈병세포에 대한 조절 경로로서 존재하며, PTEN의 upregulation을 통해 백혈병을 조절하기 때문에 백혈병의 예방 및 치료 접근에 $(PPAR{\gamma})$와 RXR ligands가 중요한 역할을 할 것이다.제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 가상 환경을 위해 새로운 인터페이스로 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 제시한다. 정의하였다. 객체 모델에서 객체의 상태 정보와 행위 정보를 분석해 아바타가 할 수 있는 행위를 컨텍스트 메뉴로 제공하기 때문에 사용자는 가상 환경의 상태에 상관 없이 직관적으로 명령을 줄 수 있다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 사용자는 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 논문에서 제시한 시스템은 기존의 아바타 중심적인 제어를 객체에 분산함으로써 효율적이고 직관적인 명령을 내릴 수 있고 또한 손쉬운 시나리오 생성을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프리젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다.S는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.253-266
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• 2018

본 연구는 질의 응답(QA) 시스템에서 사용하는 개체명 인식(NER)의 성능을 향상시키기 위하여 시퀀스 태깅 방법론을 적용한 새로운 방법론을 제안한다. 사용자의 질의를 입력 받아 데이터베이스에 저장된 정답을 추출하기 위해서는 사람의 언어를 컴퓨터가 알아들을 수 있도록 구조화 질의어(SQL)와 같은 데이터베이스의 언어로 전환하는 과정이 필요한데, 개체명 인식은 사용자의 질의에서 데이터베이스에 포함된 클래스나 데이터 명을 식별하는 과정이다. 기존의 데이터베이스에서 질의에 포함된 단어를 검색하여 개체명을 인식하는 방식은 동음이의어와 문장성분 구를 문맥을 고려하여 식별하지 못한다. 다수의 검색 결과가 존재하면 그들 모두를 결과로 반환하기 때문에 질의에 대한 해석이 여러 가지가 나올 수 있고, 계산을 위한 시간복잡도가 커진다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 신경망 기반의 방법론을 사용하여 질의가 가지는 문맥적 의미를 반영함으로써 이러한 문제를 해결하고자 했고 신경망 기반의 방법론의 문제점인 학습되지 않은 단어에 대해서도 문맥을 통해 식별을 하고자 하였다. Sequence Tagging 분야에서 최신 기술인 Bidirectional LSTM-CRF 모델을 도입함으로써 신경망 모델이 가진 단점을 해결하였고, 학습되지 않은 단어에 대해서는 온톨로지 기반 특성치를 활용하여 문맥을 반영한 추론을 사용하였다. 음악 도메인의 온톨로지(Ontology) 지식베이스를 대상으로 실험을 진행하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 제안한 방법론인 L-Bidirectional LSTM-CRF의 성능을 정확하게 평가하기 위하여 학습에 포함된 단어들뿐만 아니라 학습에 포함되지 않은 단어들도 포함한 질의를 평가에 사용하였다. 그 결과 L-Bidirectional LSTM-CRF 모형을 재학습 시키지 않아도 학습에 포함되지 않은 단어를 포함한 질의에 대한 개체명 인식이 가능함을 확인하였고, 전체적으로 개체명 인식의 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 생명과학회지
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• 제26권6호
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• pp.698-704
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• 2016

세포내소기관과 단백질 복합체의 운반은 kinesin superfamily proteins (KIFs)에 의해 매개된다. 처음으로 밝혀진 kinesin인 kinesin 1은 motor단백질로서 세포 내에서 미세소관을 따라 이동하며, 다양한 세포내 소기관이나 단백질복합체를 운반한다. Kinesin 1은 장쇄(KHC, 또한 KIF5s로도 통칭) 2분자와 단쇄(KLCs) 2분자로 구성된 4합체(tetramer) 구조를 가진다. KIF5s의 운반체 결합영역을 포함하는 말단영역은 다수의 운반체와 결합하지만, 결합운반체에 관하여 아직 충분히 밝혀지지 않았다. 본 연구에서 KIF5A의 결합 단백질을 동정하기 위하여 효모 two-hybrid screening을 수행하였고 철 저장 및 해독 기능을 하는 단백질인 ferritin heavy chain (Frt-h)을 찾아내었다. Frt-h은 KIF5A의 아미노산 800번과 940번 사이의 부위와 결합하며, 다른 KIF5s와도 결합함을 효모 two-hybrid assay로 확인하였다. 또한 Frt-h의 coiled-coil 도메인이 KIF5A와의 결합에 필수영역임을 밝혔다. 한편, ferritin light chain (Frt-l) 또한 KIF5s와 결합함을 효모 two-hybrid assay로 확인하였다. 이러한 단백질간의 결합을 glutathione S-transferase (GST) pull-down assay를 통하여 검증하였다. 추가적으로 생쥐의 뇌 파쇄액을 항 KHC 항체로 면역침강을 행한 결과, KLC1뿐만 아니라 Frt-h와 Frt-l도 같이 침강하였다. 이러한 결과들은 세포 내에서 kinesin 1이 ferritin 복합체를 운반함을 시사한다.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제10권3호
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• pp.159-168
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• 2006

설치류를 포함한 대부분의 포유동물은 페로몬 반응을 중개하는 두 개의 화학감각 시스템(chemosensory system)을 갖고 있는데, 각각 주후각시스템(main olfactory system, MOS)과 부후각시스템(accesory olfactory system, AOS)이다. MOS에 속하는 화학감각뉴런들은 주후각 상피 내에 위치하며, AOS에 속하는 화학감각뉴런들은 비강 윗부분의 서골비기관(vomeronasal organ, VNO)에 위치한다. 공기 중의 비휘발성 페로몬 성분들은 구개 위쪽으로 열린 관을 통해 VNO의 내강으로 이동한다. 페로몬 수용체 단백질들은 크게 두 개의 슈퍼패밀리 V1R과 V2R로 나뉘는데, 이들은 구조적으로 큰 차이가 있으며 MOS에서 발현되는 후각 수용체들과는 무관하다. 이들은 7개의 막관통 도메인을 갖는 G-단백질 결부 단백질(seven transmembrane domain G-protein coupled proteins, V1R은 $G_{{\alpha}i2}$와, 그리고 V2R은 $G_{0\;{\alpha}}$와 연관)이다. V2R은 비고전적 MHC Ib 유전자 산물인 M10과 기타 8개의 M1 패밀리 단백질들과 함께 작용한다. 그 외 VNO 뉴런의 중요한 구성 분자는 TrpC2로, 이는 transient receptor potential(TRP)의 양이온 채널 단백질이며 세포내 신호전달과정에서 중요한 역할을 할 것으로 추정된다. 포유동물의 화학적 의사소통과정에서 페로몬은 작용 모드 또는 효과에 따라 4종류로 분류할 수 있는데, 프라이머(primer), 신호자(signaler), 조정자(modulator) 그리고 방출자(releaser)이다. 근본적으로 이들 화학신호에 대한 반응들은 개체 간, 심지어는 한 개체 내에서도 다양할 수 있다. 이러한 다양성은 페로몬이 스테로이드 호르몬들과 함께 또는 단독으로, 신경전달물질들과 같은 비스테로이드 요인들의 후각정보 처리 과정에 미치는 각종 조절의 차이에 의해 나타날 수 있다. 이러한 조절은 유리한 사회적, 환경적인 조건들을 갖도록 수용자의 생식 축에 미치는 영향을 증강 또는 촉진한다. 가장 좋은 예는 수컷 생쥐의 소변 중의 테스토스테론 의존적인 주요 요단백질(major urinary proteins, MUPs)에 의한 임신방지효과(Bruce 효과)이다. 흥미롭게도 생쥐 GnRH 뉴런은 냄새와 페로몬 양자 모두로부터 페로몬 신호를 수용하는 것 같다. 비록 상당한 논란의 소지는 있지만, 그간의 연구들은 생식과 기타 여러 기능들 사이에 복잡한 상호교차 관계가 있음을 시사한다. 여기서 GnRH 뉴런은 다양한 원천으로부터의 정보를 통합하고, 다시 다양한 뇌기능을 조절하는 것으로 보인다.