• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.406-409
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• 2022

최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.587-593
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• 2023

본 논문에서는 비행체 내부배선 복사내성 특성 해석 및 개선 대책을 위한 효율적인 설계 방안을 제안한다. 비행체 성능향상을 위한 탑재장비의 종류 및 밀도가 크게 증가하면서 내부 배선의 역할도 매우 중요해지고 있다. 특히, 배선 경량화 및 유연성 증가 요구가 커짐에 따라서 내부 배선 쉴드 구조의 사용이 어려워지고 이에 따라서 쉴드 구조 이외의 방법으로 복사내성 특성을 개선할 필요가 있다. 본 논문에서는 내부 배선 복사내성 특성에 큰 영향을 미치는 캐비티 공진을 회피하고 억제하여 복사내성 특성을 개선 할 수 있는 해석적 기법 기반 설계 방안을 제시한다. 시뮬레이션 예시 구조를 통해서 제안 방안의 효율성과 정확성을 검증하였다. 제안하는 방안은 기존 설계 방안 대비 99.6 %의 설계 시간 단축을 달성했다. 이를 통해서 내부 배선 복사내성 대책을 위한 초기 설계나 최적화 설계에 매우 유용하게 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.171-178
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• 2023

본 논문은 공간 활용 극대화를 위한 스마트 자동 적재창고를 제안한다. 기존 수직형 적재창고의 트레이 최대 강성 하중이 100kg로 설계되어 공간내에 적재할 수 있는 팔레트가 극히 제한적이라는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 최대 수직강성을 300kg으로 설계하여 공간 활용도를 극대화할 수 있는 스마트 적재창고를 설계하고 구현된 결과를 보인다. 구현된 적재창고의 성능평가 결과를 살펴보면, 최대 적재하중은 500.6kg으로 당초 설계 및 요구도를 달성하였으며, 수직강하속도는 0.5m/s, 장치의 작동 소음은 67.1dB, 팔레트의 입출고 시간은 36.92초, 트레이 처짐량은 4mm로 모든 평가항목에서 우수한 성능을 보였다. 또한, 제어부와 조작 패널의 UI를 별도로 설계하는 PLC 방식의 제어방식을 PC 시스템으로 통합하여 다양한 공정관리 시스템과의 연동성과 유지보수성을 증대하였다. 향후 IoT 센서기반의 물류 로봇을 연동하여 완전 자동화된 스마트 적재창고로 발전시키고자 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.229-235
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• 2024

최근 몇 년 동안 인공지능과 기계 학습 분야에서 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 해석하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 데이터 처리 기술 중 하나인 벡터 기호 아키텍처(Vector Symbolic Architecture, VSA)는 고차원 벡터를 이용하여 복잡한 기호와 데이터를 표현하는 혁신적인 접근법을 제시한다. VSA는 특히 자연어 처리, 이미지 인식, 로봇 공학 등 다양한 응용 분야에서 주목받고 있다. 본 연구는 VSA 방법론들의 특성과 성능을 정량적으로 평가하기 MNIST 데이터셋에 5가지 VSA 방법론을 적용하여 인코딩 속도, 디코딩 속도, 메모리 사용량, 복원 정확도와 같은 주요 성능 지표를 벡터 길이별로 측정하였다. 인코딩 속도와 디코딩 속도에서 BSC와 VT가 상대적으로 빠른 성능을 보였으며, MAP과 HRR은 상대적으로 느렸다. 메모리 사용량에서는 BSC가 가장 효율적이었고, MAP이 가장 많은 메모리를 사용하였다. 복원 정확도는 MAP이 가장 높았으며, BSC가 가장 낮았으며 연구 결과는 적용 영역에 따라 적절한 VSA 방법론을 선택할 수 있는 기준을 제시할 수 있다.

• 생물환경조절학회지
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• 제7권3호
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• pp.226-236
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• 1998

본 연구는 오이수확기 개발을 위하여 오이의 인식에 장해가 되는 잎의 부분적인 제거 및 기계화를 위한 재배방식이 오이의 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 세가지 형태의 잎제거 방식과 두가지 형태의 정식간격, 그리고 3가지 형태의 줄기 유인방식을 정하여 오이의 전장, 수량과 1등급비율을 측정한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 잎제거 형태에 따른 오이의 생육을 관찰하기 위해서 전장을 측정한 결과, 관행적인 제거방식의 경우, 일정 실험기간동안 평균 52.2cm 생장하였다. 또한, 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 51.5cm 생장하였다. 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 평균 51cm가 생장한 것으로 보아 평균 3% 이내의 차이를 보였다. 또한, 24cm, 30cm의 주간간격에 따라서는 각각 평균 50.8cm, 51.8cm의 약 2%정도 생장에 차이를 보였다. 따라서 부분적인 잎제거는 오이의 생장에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 판단되었다. 2. 판별변수의 하나인 수량과 1등급비율을 잎제거 형태에 따라 비교해 보면, 관행적인 제거방식의 경우, 평균 한주당 2.6개/일 를 수확하였다. 1등급 비율은 56.7%로 나타났다. 또한 2일마다 하부잎 하나를 제거한 경우에는 평균 한주당 2.47개/일의 수확이 있었으며, 1등급 비율은 53.1%로 나타났다. 마지막으로 수확한 오이가 있는 경우 하부의 잎을 모두 제거한 경우에는 한주당 평균 2.48개/일 를 수확하였으며, 1등급 비율이 56.3%로 나타났다. 따라서 수량의 차이는 약 6%정도이고 1등급 비율도 10% 이내로 큰 영향은 없는 것으로 판단되었다. 3. 오이의 주간간격에 따른 수량과 1등급비율을 측정한 결과, 24cm의 경우 한주당 2.3개/일의 평균수확이 되었다. 1등급비율은 59.8%, 30cm의 경우 한주당 평균 2.5개/일을 수확하였으며, 1등급은 57.2%로 나타났다. 따라서 수량은 24cm의 경우가 약간 적었지만 1등급의 비율로 환산하면 크게 차이가 없는 것을 알 수 있다. 따라서 농가전체 수량을 기준으로 한다면 24cm가 유리하다고 판단되었다. 4. 줄기유인 형식에 따라 수량과 1등급비율을 살펴보면, 관행적인 방법은 평균 한주당 2.9개/일, 42.8%, 직립후횡유인은 평균 한주당 2.2개/일, 61.3%, 직립후 가로줄유인은 평균 한주당 2.2개/일, 54.1%로 나타났다. 따라서 수량과 1등급을 동시에 고려하면, 큰 차이는 없지만, 직립후 횡유인방법과 직립후 가로줄유인의 경우는 오이가 지면에서 상대적으로 상부에 위치하므로 영상인식과 기계화 측면에서 유리할 것으로 생각되었다.

• 적정기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.162-171
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• 2021

UN의 SDGs 추진을 위해 우리나라는 2019년 K-SDGs를 제시하였으나, SDGs의 중요한 이행 수단인 과학기술 분야에 대한 역할과 과제가 구체화 되지 않았다. 이에, 2020년 과기정통부의 정책연구과제인 '신남방정책 확산 및 2030 SDGs 실현을 위한 과학기술 ODA 추진 로드맵'을 통해 SDGs 추진을 위한 과학기술 ODA의 역할을 정립하고, 물, 기후변화, 에너지, ICT 등 10개 분야에 대한 향후 10년간의 추진 목표와 전략 및 중점과제를 도출하였다. 본 논문에서는 SDGs 실현을 위한 과학기술 ODA 추진 로드맵의 30개 중점과제를 분석하여 효과적인 로드맵 추진을 위한 중·단기 과제 및 추진방안을 제안하고자 한다. 각 분야의 중점과제 중 로드맵 추진 여건 조성 및 통합이 가능한 ICT/스마트화, 글로벌 문제해결거점, 협력/소통 플랫폼, 비즈니스 모델/창업지원플랫폼/리빙랩의 4개 공통 키워드를 도출하고, 이를 로드맵의 세부 내용과 연계하여 과학기술 ODA 네트워크 구축, 리빙랩 연계 창업지원 비즈니스 플랫폼 구축, 수원국 현지 스마트화, 글로벌문제해결거점 확장 및 지속성 확보의 4개 중·단기 과제로 설정하였다. 도출된 중·단기 과제에 대해서는 글로벌문제해결거점의 ICT화를 통한 추진 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 중·단기 과제의 추진은 과학기술 ODA 로드맵의 보다 효과적인 달성에 기여할 수 있을 것이며, 이를 통해 우리나라의 SDGs 이행 또한 높은 성과를 올릴 수 있을 것으로 기대한다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권49호
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• pp.677-696
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• 2017

만화와 종국적으로 애니메이션은 환상적 시나리오 시각화의 효과적인 방법이다. 본고 에서는 어떻게 애니메이션이 미래 현재(변모되어가고 있는 인공두뇌, 매개 사회) 아주 흔한, 그리고 필수불가결한 부분을 차지하게 되었는지 알아볼 것이다. 따라서 애니메이션은 인터페이스이거나 혹은 대변자로서 일시적 형태의 대상인 인간과 현실의 담화형태가 된다. 애니메이션 혹은 특히 애니메이트된 필름은 보통 단편, 실사영화, 픽션이나 논픽션의 캐릭터와 연결되어있다. 하지만 애니메이션은 전통적 영화 형식과 언어와는 거리가 있고 같은 이유로 디자인과 커뮤니케이션 역시 다른 영역으로 구분된다. 하지만 $Vil{\acute{e}}m$ Flusser에 따르면 그렇지 않다. 같은 전제가 네트워크 문화 속 애니메이션에 적용된다. 애니메이션은 디자인 과정과 제작에 본질(모션 그래픽이나 인터페이스 디자인 그리고 3D 영상작업 등)로 자리한다. 비디오 게임, VR, map 기반 app과 소셜 네트워크 등은 확장된 우주인 우리의 네트워크 기반 문화에 자리하는 것으로 여겨진다. 이러한 것들은 애니메이션과 연결성이 증대된(세계공통어가 디지털 환경 속 멀티-컬처 상호작용에 적용된 것처럼) 디자인 제품과 미디어 훈련이다. 이러한 감각에서 애니메이션은 담론화 되었으며 같은 방법으로 Roland Barthes는 담화 형식의 신화를 묘사한다. 디자인 도구로서의 애니메이션 역할을 탐구하는 목적으로, 제안된 연구는 애니메이션을 사용하여 트렌스 미디어 창작의 이미지 전략을 네러티브와 유저 인터페이스 측면에서 발전시키고자 하는 것이다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.29-37
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• 1999

일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-50
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• 2019

2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.