• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2018

인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권10호
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• pp.65-76
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• 2021

노후화된 터널 구조물의 라이닝 내부 및 배면에 존재하는 공동은 다양한 원인에 의해 발생되며 대부분의 경우 육안검사가 불가능한 곳에 존재하기 때문에 이에 대한 점검이 쉽지 않다. 최근에는 지반탐사레이더와 같은 비파괴시험 등을 이용하여 터널 라이닝과 배면에 대한 상태를 평가하는 시도가 이루어지고 있으며, 이와 관련된 다양한 모형시험 및 해석연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 gprMax 소프트웨어를 이용하여 터널 라이닝 모형 시험체 조건에 대한 GPR 신호특성을 시각화하여 분석하였고, 이를 모형체 시험 결과와 비교하였다. 모형체 시험에 적용된 GPR 해석모델은 터널 라이닝 및 내부 공동 등 매질 변화에 대한 전자기파 신호변화를 합리적으로 모사하였다. 검증된 수치해석모델을 이용하여 터널 라이닝의 두께, 내부의 공동 존재와 규모, 방수막의 영향, 주파수대역의 영향 등을 평가하기 위한 GPR 분석 기법 개발에 필요한 데이터를 확보하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1596-1603
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• 2018

화재에 대한 신속한 예측과 경고는 인명 및 재산피해를 최소화시킬 수 있는 필수적인 요소이다. 일반적으로 화재가 발생하면 연기와 화염이 함께 발생하기 때문에 화재 감지 시스템은 연기와 화염을 모두 감지할 필요가 있다. 그러나 대부분의 화재 감지 시스템은 화염 혹은 연기만 감지하며, 화재 감지를 위한 전처리 작업을 추가함에 따라 처리 속도가 느려지는 단점이 있다. 본 연구에서는 다중 레이블 분류(Multi-labeled Classification)를 지원하는 CNN 모델을 구성해서 화염과 연기를 동시에 예측하고, CNN의 특징을 기반으로 클래스에 대한 위치를 시각화하는 Grad-CAM을 이용해서 실시간으로 화재 상태를 모니터링 할 수 있는 화재 감지 시스템을 구현하였다. 또한, 13개의 화재 동영상을 사용해서 테스트한 결과, 화염과 연기에 대해 각각 98.73%와 95.77%의 정확도를 보였다.

• 동남아시아연구
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• 제24권1호
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• pp.1-43
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• 2014

1905년에 시작된 베트남 동유운동의 목적은 베트남의 젊은이들을 일본에서 공부시켜 독립과 근대화를 이끌 인재를 양성하는 것이었다. 그러나 1908년 일본 정부의 강제 출국 조치로 인해 동유운동이 중단됨으로써 목표했던 바를 이루는 데 실패한 것으로 평가되고 있다. 하지만 다른 시각에서 본다면 200여 명의 베트남 학생들이 수년간 유학을 한 결과가 어떠한 형태로든 베트남 근대사에 족적을 남겼을 것이라고 추측하는 것도 가능하다. 그간의 연구는 동유운동을 주도했던 판보이쩌우(Phan Bội $Ch{\hat{a}}u$)에 집중함으로써 학생들의 면면에 대해서는 크게 알려진 바가 없다. 이 연구는 당시 일본으로 유학했던 학생들에게 초점을 두어 그들이 누구인지 무엇을 공부했는지, 또한 당시 사회주의 사상 전파의 중심이었으며 아시아 각국의 혁명가들이 집결해있던 동경에서 학생들은 어떤 영향을 받고 어떻게 연계되었는지에 대해서 살펴보았다. 학생들 대부분은 동아동문서원이라는 중국인 유학생 예비학교의 특별반에서 일본어와 기초적인 초등교육 과목을 이수하는 데 그쳤고 단 세 명의 학생만이 군사예비학교인 진무학교를 졸업할 수 있었다. 즉 고등교육을 받은 학생은 전무했던 것이다. 강제 출국되기까지 그 기간이 짧았던 것이 가장 큰 원인임에 분명하지만 한편으로는 동유운동 자체가 철저히 준비되고 계획되지 않았던 점도 실패의 주요 원인으로 꼽을 수 있다. 특히 학생 선발에 대한 규정 없이 기본적으로 누구든지 수용함으로써 학생들의 절대다수가 10대 초중반이 되는 결과를 낳았다. 이는 독립과 혁명을 위한 인재 양성이라는 취지와 관계없이 다수의 학부모들이 동유운동을 단순히 자녀교육의 수단으로 이용했기 때문이다. 또한 이들을 입학시킬 학교 섭외조차 되지 않았고, 그 결과 전적으로 일본 내 조력자들의 호의에 의지해 동아동문서원에 설치된 베트남 학생들만을 위한 특별반에 만족해야 했다. 따라서 대부분의 베트남 학생들은 일본에서 공부했지만 실제로는 고립된 상태에서 외부세계를 경험할 수 없었고, 그렇다 하더라도 당시의 혁명적 사상을 이해하거나 수용하기에는 부족한 나이였다. 요컨대 동유운동의 실패는 그 기간이 짧았기 때문만이 아니라 그 짧은 기간 내에서도 교육의 질적 수준이 낮았다는 데에서도 그 원인을 찾을 수 있다. 일본에 유학했던 베트남 학생들의 전체 명단은 현재 실종된 것으로 보이며 다만 산발적인 정보를 종합하여 약 20여 명에 관한 성명과 간단한 정보를 파악할 수 있었다. 이 정보와 더불어 추후 더 많은 기록이 발굴된다면 베트남 현대사에서 그들의 이름이 등장하는지 다시 한 번 확인하고 재평가할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.163-170
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• 2021

빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.547-554
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• 2022

원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.61-68
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• 2023

COVID-19와 대기오염으로 인해 '반려 식물'과 '플랜테리어'에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 플랜테리어를 위한 스마트 화분은 재배에 필요한 기능을 문제없이 제공하면서 크기는 줄어들어야 하고, 사용자의 이용편리성을 위해 장거리 제어가 가능한 사용자 인터페이스를 제공해야한다. 본 논문에서는 화분에 사물인터넷을 접목하여, IoT 재배 시스템을 구현하였다. 사용자 인터페이스는 iOS 앱으로 개발하였으며, 증가하는 iPhone 사용자들에게 익숙한 UX/UI 디자인으로 구현하였다. 스마트폰 앱과 가정의 재배 시스템이 인터넷을 통해 통신함으로써, 언제, 어디서나 화분의 상태를 확인하고, 제어할 수 있게 구현하였다. 서버와 재배 모듈이 분리되어, 재배 모듈 자체의 크기를 줄였다. 화분 하단에 물통이 존재하여, 배액이 물통으로 흘러내려오는 순환식 구조를 채택하였기 때문에 '플랜테리어'에 적합한 모듈이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2022

4차산업 기술이 상수도 관망 분야에도 활발히 도입되며 스마트워터 구축에 기술적인 기반이 마련되고 있다. 이중 디지털트윈의 경우 컴퓨터에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들고, 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션함으로써 결과를 미리 예측하는 기술로 정의된다. 즉, 디지털트윈의 핵심기술은 시각화와 시뮬레이션 모형의 연계로 실시간 상황 표출뿐만 아니라 시뮬레이션 모형 입력값의 미래 변화를 추정하여 해당 사물의 상태를 예측하는 것이라고 할 수 있다. 상수도 관망의 경우도 디지털트윈 모형 구축 시 정교한 시뮬레이션 모형과 연계를 통해 관측 데이터의 표출과 함께 미관측 지점의 데이터를 추정 및 표출하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 디지털트윈 모형 구축에 가장 필수적이라고 할 수 있는 상수도 관망의 해석 프로그램 매개변수 검보정 모형을 소개한다. 대표적인 상수도 관망해석 프로그램인 EPANET2.2의경우 입력값으로 주로 수요량과 관로의 조도계수를 요구하며, 본 연구에서는 수요량은 알고 있는 것으로 가정하고 관로의 조도계수만 Markov-Chain Monte Carlo (MCMC)를 사용하여 검보정한다. 해당 모형은 (1) 실시간 조도계수 추정이 가능하면, (2) 동시에 누수 탐지가 가능하고, (3) 관로의 기능적 노후를 정의하여 향후 디지털트윈 모형 구현 시 관로 노후를 표출할 수 있는 기반을 구축한다. 우선 실시간 조도계수 추정은 데이터베이스와 연동하여 진행하며, MCMC 모형을 활용한 관로 별 조도계수의 분포에 따라 정상범위 내 변동이 발생하는지 여부를 판단한다. 이때 정상범위를 벗어난 변동이 발생하는 경우 잠재적 누수가 존재하는 것으로 가정하며, 콜모고로프-스미르노프(KS) 테스트를 통해 이를 판단한다. 기능적 노후는 관로의 통수능과 연관이 있으며, 추정한 조도계수에 따른 관로의 통수능을 산정하여 결과를 표출한다. 본 연구에서 제안한 모형은 향후 상수도 관망 디지털트윈 구현에 핵심 요소기술로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.28-30
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• 2022

최근 COVID-19의 변종으로 다시금 확진자의 수가 증가하고 있다. 특히 빠르게 증가하는 확산을 막기 위해 격리를 권고하는데, 타인과의 접촉을 최소한으로 하는 등의 환경을 제어하여 안전성을 높일 수 있기 때문이다. 그뿐만 아니라 특정 조건에 따라 면회가 금지되는 등 보호자의 입장에서 환자의 상태를 확인할 수 없을 때가 종종 있다. 이때 병원에서 사용되는 의료용 가스인 산소, 이산화탄소의 농도와 온습도, 알코올의 센서 데이터값을 지그비 무선통신 기술을 활용하여 원격으로 데이터 수집 후 전처리 과정을 거쳐 데이터베이스에 저장하고 모니터링할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다. 관리되고 있는 환경에 대한 데이터를 병원 측에서 확인 후 피드백이 가능하게 설계하고 더 나아가 보호자들에게도 신뢰성을 줄 수 있는 시각화 시스템인 환경 모니터링 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.179-181
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• 2023

본 논문에서는 GAN 기반의 영상 생성 방법론을 이용해 delayed PET 영상을 생성하는 연구를 수행하였다. PET은 양전자를 방출하는 방사성 동위원소를 표지한 방사성의약품의 체내 분포를 시각화함으로서 암 세포 진단에 이용되는 의료영상 기법이다. 하지만 PET의 스캔 과정에서 방사성의약품이 체내에 분포하는 데에 걸리는 시간이 오래 걸린다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구에서는 방사성의약품이 충분히 분포되지 않은 상태에서 얻은 PET 영상을 통해 목표로 하는 충분히 시간이 지난 후에 얻은 PET 영상을 생성하는 모델을 GAN (generative adversarial network)에 기반한 image-to-image translation(I2I)를 통해 수행했다. 특히, 생성 전후의 영상 간의 영상 쌍을 고려한 paired I2I인 Pix2pix와 이를 고려하지 않은 unpaired I2I인 CycleGAN 두 가지의 방법론을 비교하였다. 연구 결과, Pix2pix에 기반해 생성한 delayed PET 영상이 CycleGAN을 통해 생성한 영상에 비해 영상 품질이 좋음을 확인했으며, 또한 실제 획득한 ground-truth delayed PET 영상과의 유사도 또한 더 높음을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 딥러닝에 기반해 early PET을 통해 delayed PET을 생성할 수 있었으며, paired I2I를 적용할 경우 보다 높은 성능을 기대할 수 있었다. 이를 통해 PET 영상 획득 과정에서 방사성의약품의 체내 분포에 소요되는 시간을 딥러닝 모델을 통해 줄여 PET 이미징 과정의 시간적 비용을 절감하는 데에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.