• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.865-870
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• 2023

본 논문은 LiDAR (light detection and ranging) 센서를 활용하여 블랙아이스를 검출하는 새로운 방법을 제안합니다. 센서는 작고 비용이 저렴하면서도 높은 정확성을 가진 거리 측정 센서로 온도와 경사각을 다르게 하여 아스팔트와 블랙아이스의 각도를 구별하는 데 사용됩니다. 이 센서의 거리 측정 오차율은 대략 ±1 cm로 블랙아이스와 아스팔트을 구별하는 데에는 일부 오차가 발생할 수 있습니다. 본 논문에서는 정확성을 높이기 위한 추가적인 연구와 개선이 필요함을 지적하며 이를 통해 더욱 정확한 블랙아이스 검출 방법을 제안합니다.

• 산업융합연구
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• 제22권6호
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• pp.1-11
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• 2024

본 연구는 사회복지종사자의 근로조건에 임금, 고용형태, 근무시간, 재직기간을 포함하여 이직의도와의 관계에서 직무만족의 매개효과 검증을 목적으로 한다. 사회복지종사자의 이직은 개인차원의 직장 이동을 넘어 클라이언트와의 관계 및 지역사회 네트워크 단절을 초래하기에 이직을 줄일 수 있는 방안을 모색하는 것이 중요하다. 이를 위해 보건복지부와 한국보건사회연구원의 2020년 사회복지시설 종사자 보수수준 및 근로여건 실태조사를 활용하여 SPSS와 AMOS로 경로분석을 실시하여 변수들의 직·간접효과를 검증하고, 비교하였다. 분석 결과 사회복지종사자의 직무만족은 근로조건 중 임금, 근무시간과 이직의도의 관계에서는 완전매개효과를 근무조건 중 고용형태, 재직기간과 이직의도의 관계에서는 부분매개효과를 갖는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 본 연구는 사회복지종사자의 이직의도를 낮추기 위해 고용안정성 보장과 재직기간에 따른 직무만족 관리와 임금과 근무시간 관리를 통한 직무만족 향상을 제안하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-118
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• 2024

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.551-562
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• 2024

본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.31-38
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• 2024

본 논문에서는 생성형 AI 기반의 광고 이미지 자동 제작 서비스를 제공하는 ASAP(AI-driven Service for Advertisement Production) 애플리케이션을 제안한다. 이 애플리케이션은 GPT-3.5 Turbo Instruct를 이용하여 사용자가 입력한 키워드에 적합한 배경 분위기와 홍보 문구를 생성한다. 이를 입력으로 하여 배경 이미지와 텍스트 이미지를 생성하기 위해 OpenAI사의 DALL·E 3 모델과 Stability AI사의 SDXL 모델을 활용한다. 추가적으로 OCR 기술을 활용하여 텍스트 이미지의 정확도를 높이고, 생성된 출력물들을 모두 합성하여 최종적인 광고를 제작한다. 또한 PILLOW, OpenCV 라이브러리의 텍스트 박스를 이용하여 전화번호, 영업시간 등 세부 사항을 홍보물의 가장자리에 삽입할 수 있도록 구현한다. 본 애플리케이션은 광고 제작에 어려움이 많은 소상공인들에게 광고를 쉽고 편리하게 제작할 수 있고, 광고 제작 비용을 절감할 수 있는 효과를 제공한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.1-6
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• 2024

본 논문에서는 내부망과 VPN망을 유연하게 사용할 수 있는 보안망 NVR 시스템을 설계하고 구현하였다. 일반적으로 내부망만을 사용하는 NVR 시스템은 외부에서 접속이 불가능하여 불필요한 점검이 필요하고 외부에서 접속이 불가능하다는 단점이 있다. VPN 보안망을 이용하여 외부 접속이 가능하도록 하였으며, 기존 내부망을 그대로 사용할 수 있도록 NVR 시스템 소프트웨어를 설계, 구현하였다. 클라이언트와 NVR 시스템을 통해 내부 네트워크에서의 NVR 시스템 사용 환경을 비교해 보았다. 또한, 모바일 APP을 통해 VPN망과 함께 사용 환경을 구현하였으며, 동일한 NVR이 동일한 기능으로 정상적으로 동작하고 있음을 확인하였다. 또한 VPN 시스템 기반의 폐쇄 루프 네트워크를 통한 유연한 액세스를 위한 IP 기반 NVR에 대해서도 연구하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.65-70
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• 2024

근래에 와서 유틸리티들을 무선으로 원격제어 하는 스마트 팩토리 무선 이동 통신 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Wi-SUN(Wireless Smart Utility Network) 얼라이언스에서는 EEE802.15.4g/e에 기반한 새로운 무선통신 표준화 규격으로 스마트팩토리와 같은 플랫폼 구축에 적합한 Wi-SUN 프로토콜 구조를 제시하였다. IEEE802.15.4e의 RIT(Receiver Initiated Transmission) 모드 MAC(Media Access Control)의 throughput 및 지연시간 측면의 성능을 분석하고 효율적 운용을 위한 고려 사항을 살펴본다. RIT 모드는 체크 인터벌이 길어질수록 지연시간과 throughput이 떨어짐을 볼 수 있다. 트래픽 부하가 커질수록 RIT 체크 인터벌을 짧게 운용하면 지연시간도 짧아지면서 throughput을 높일수 있음을 보였다. RIT 모드는 전력소모가 작은 장점을 가지고 있으면서 지연시간이나 throughput 측면에서 IEEE802.15.4와 CSL 모드 사이의 중립적 특징을 가지는 것을 볼 수 있었다.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.30-36
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• 2024

최근 다양한 산업 분야에 적용되고 있는 사물인터넷(IoT)은 자동화와 디지털화하는 과정에서 끊임없이 진화하고 있다. 그러나, IoT 장치가 구축된 네트워크에서는 중간 노드 간의 IoT 중요 정보 관련 데이터의 공유, 개인정보보호 및 데이터 무결성 등의 연구가 아직도 활발하게 연구되고 있다. 본 연구에서는 IoT가 구축된 네트워크 환경에서 중간 노드에 부담을 주지 않으면서 구현이 쉬운 블록체인 기반의 IoT 중요 정보 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 중간 노드에 도착한 IoT 중요 정보에 대해서 임의 크기의 무작위 값을 할당하여 탈중앙화된 P2P 블록체인이 되도록 관리한다. 또한, 제안 기법은 IoT 중요 정보의 가중치 조건에 따라 시간제한, 장치 제한 등의 라이선스를 만들어 IoT 중요 데이터 관리가 수월하여지도록 한다. 성능평가, 제안 기법은 지연시간 및 처리시간이 기존 기법보다 평균 7.6%, 10.1%가 향상되었다.

• 융합보안논문지
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• 제23권4호
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• pp.61-70
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• 2023

클러스터링은 데이터의 정답값(실제값)이 없는 데이터를 기반으로 데이터의 특징벡터의 거리 기반 등으로 군집화를 하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 대해서 라벨링이 없이 적용할 수 있다는 장점이 있다. 기존 클러스터링을 하기 위해 차원축소 기법을 적용하거나 특정 특징만을 추출하여 군집화하는 방법이 적용되었다. 하지만 딥러닝 기반 모델이 발전하면서 입력 데이터를 잠재 벡터로 표현하는 오토인코더, 생성 적대적 네트워크 등을 통해서 딥 클러스터링의 기술이 연구가 되고 있다. 본 연구에서, 딥러닝 기반의 딥 클러스터링 기법을 제안하였다. 이 방법에서 오토인코더를 이용하여 입력 데이터를 잠재 벡터로 변환하고 이 잠재 벡터를 클러스터 구조에 맞게 벡터 공간을 구성 및 k-평균 클러스터링을 하였다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하여 데이터셋으로 MNIST와 Fashion-MNIST을 적용하였다. 모델로는 컨볼루션 신경망 기반인 오토인코더 모델을 사용하였다. 실험결과로 k가 10일 때, MNIST에 대해서 89.42% 정확도를 가졌으며 Fashion-MNIST에 대해서 56.64% 정확도를 가진다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.31-35
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• 2024

2023년 10월 7일 하마스는 이스라엘 상대로 대규모 기습공격을 감행하며 전쟁이 발발하였다. 이날은 로켓 공급과 더불어 패러라이더, 오토바이 등을 이용하여 다영역으로 이스라엘 영토를 직접 침공하였다. 이스라엘이 하마스의 공격을 허용한 원인이 무엇이고 사전에 전쟁을 억제하지 못했는지를 고찰하는 것은 한반도 안보 상황을 고려시 유의미하다고 하겠다. 억제는 능력과 의지, 의사전달, 신뢰성이 뒷받침되어야 성공할 수 있다. 능력과 의지가 충분하고 그동안 응징적 억제로 의사전달이 충분히 되었지만 이번 전쟁을 억제하지 못한 것은 신뢰성에 문제가 있었다. 우리는 북한의 위협에 대해 억제력을 높이기 위해서는 맞춤형 확장억제력 향상, 한미 양국의 억제 의지 전달, 억제할 능력과 실행력에 대한 신뢰성 제고가 요구된다.