• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.479-486
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• 2015

모델 체킹 방법은 가능한 모든 경우를 자동으로 확인할 수 있으며, 코드가 구현되기 이전의 명세서나 디자인의 검증에도 적용할 수 있어 고위험 시스템의 검증에 활발히 적용되어왔다. 그러나 이러한 엄밀한 검증기법에 대한 일반적인 이해 부족과 테스팅에 비해 높은 검증 비용으로 인하여, 일반적인 소프트웨어들은 여전히 인력에 의한 테스팅과 같은 기초적인 방법에 의존하여 검증이 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 대표적인 예인 온라인 게임 서버를 대상으로, SPIN 모델 체커(SPIN model checker)를 이용한 자동화 검증 방법을 적용하는 실험적인 연구를 수행하여 검증 비용 대비 효과에 근거한 적용성을 판단하였다. 연구 결과, 5~7GB 이내의 메모리와 10분 이내의 시간 내에서 온라인 게임 서버 파티 시스템의 주요 특성들을 검증할 수 있음을 보였고, 이 과정에서 기존에 파악하지 못한 오류도 검출하였다. 이로부터 인력에 의한 테스팅에 비해 납득할만한 수준의 검증 비용으로 엄밀하고 효과적인 검증이 가능하다는 결론을 도출할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.835-846
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• 2005

제품계열(Product Line)은 핵심자산(Core Asset)을 서로 공유하는 제품들의 집합이며, 제품계열 공학(Product Line Engineering, PLE)은 제품계열을 특화(Instantiation) 할 수 있는 원리, 기술, 메커니즘과 프로세스들의 집합이다. PLE는 여러 유사한 제품들간에 공유할 수 있는 핵심자산을 만들고, 그 핵심자산을 특정 제품에 맞게 실체화 시켜서 제품을 만든다. 모델 기반 아키텍처(Model Driven Architecture, MDA)는 자동화 도구를 이용하여 모델로부터 구현으로 구체화하는 접근 방법이다. 그러므로, 핵심자산을 MDA의 플랫폼 독립적인 모델(PIM)로 정의하여 구현까지 자동화한다면, 두 개발 방법의 장점을 극대화 할 수 있다. 하지만, 핵심자산을 표현하는 UML 프로파일은 현재까지 없으며, PLE의 핵심자산 및 제품 조림의 자동화 생산을 위한 PIM 명세 기법의 연구가 부족하다. 본 논문에서는 PLE기술과 MDA 기술을 접목하기 위해 PIM 수준의 핵심자산 명세 기법을 제안한다. 핵심자산을 명세하기 위해 아키텍처 명세, 컴포넌트 명세, 워크플로우 명세, 알고리즘 명세, 결정 모델 명세 기법을 제안한다. 본 논문의 명세 기법은 PLE, MDA 기술을 사용하여 제품의 생산성, 적용성, 유지보수성 및 품질 향상을 지원한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.229-238
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• 2019

한국장학재단에서 학자금 대출제도가 시행되기 전에는 은행 등 금융회사를 통해 학자금 대출제도가 시행되고 있었지만, 한국장학재단 설립된 이후는 재단이 직접 학자금을 대출함으로써 정부의 역할은 강화되었다. 하지만, 학자금 대출의 상환실적이 저조하여 향후 학자금 대출의 상당한 부실과 정부의 재정적 부담이 우려되고 있다. 더구나 학자금 대출은 저소득층 지원을 위하여 대학을 졸업한 이후에도 상환이 이루어지기 때문에 채무자의 향후 취업률과 소득수준이 개선되지 않는 한 학자금 대출의 상환율이 개선될 가능성은 매우 희박하다. 본 논문에서는 빅데이터 기반 시스템에서 수집, 저장, 처리, 분석 단계를 거쳐 학자금 대출의 상환 금액을 최종 시각화 그래프를 표현하였다. 이는 학자금 대출에 대한 금액을 눈으로 확인하여 현재 학자금 대출제도에 대한 부담을 줄일 방안을 다양하게 생각해 낼 수 있는 근거자료가 될 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.980-993
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• 2020

딥-러닝 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특성을 적절하게 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 딥-러닝 기반 스타일 전이 방식의 안정적이고 보다 다양한 스타일 전이 결과 제공에 대한 문제를 다룬다. 스타일 전이를 위한 광범위한 초-매개변수 설정에 따른 실험 결과에 대한 고찰을 바탕으로 스타일 전이 결과의 안정성 및 다양성에 대한 문제를 정의하고, 이러한 문제를 해결하기 위한 부분 손실 정규화 방법을 제안한다. 제안된 정규화 방식을 이용한 스타일 전이는 입력 영상의 특징에 상관없이 초-매개변수 설정을 통해 동일 수준의 스타일 전이 정도를 조절할 수 있을 뿐 아니라, 스타일 손실을 정의하는 계층 별 가중치 설정의 조절을 통해 기존 방식과 달리 보다 다양한 스타일 전이 결과를 제공하며, 입력 영상의 해상도 차이에 대해 보다 안정적인 스타일 전이 결과를 제공하는 특징을 가진다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.388-389
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• 2022

최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 그러나 GPU 기반의 소프트웨어 방식은 하드웨어를 변경할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점으로 인해 높은 수준의 판단이나 작업을 요구하는 경우에는 이에 적합한 높은 사양의 GPU가 필요하며, 이러한 경우에는 인공지능 작업을 처리하는 그래픽 카드로 교체해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 반도체 내부의 회로를 변경할 수 있는 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 인공지능 시스템을 구현하고자 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권4호
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• pp.337-345
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• 2022

강우와 토양수분과 같은 자료는 지구통계자료로서, 필요로 하는 모든 지점의 값을 구하는 것이 중요하다. 이 과정에서는 일반적으로 공간보간이 수행되며, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어를 이용하는 경우가 많다. 하지만 상용 소프트웨어는 높은 전문성과 비용으로 인한 치명적 단점이 존재한다. 본 연구에서는 공간 보간을 수행하는데 있어서 처리환경에 따른 차이점을 비교하기 위해 상용 소프트웨어인 ArcGIS와 오픈소스기반 환경인 R을 활용하였다. 공간보간에 사용된 자료는 LAMP WRF에서 생산된 기상예측 자료를 기반으로 누적강우 시나리오에 따라 산출된 토양수분 자료를 사용하였다. 두 가지 환경에서 산출물의 결과값은 차이가 없었지만 사용자 인터페이스와 계산소요 시간 등에 차이가 있었다. 테스트 베드에서의 공간보간 작업 결과는 R의 경우 평균 소요시간이 5시간 1분으로 나타났고, ArcGIS의 경우 평균 소요시간이 4시간 40분으로 각각 나타나서, 7.5%의 차이를 보였다. 본 연구의 결과는 연구자가 상용 소프트웨어 환경과 오픈소스 기반 환경에서 동일한 결과를 도출할 수 있으며, 연구자의 환경과 수준에 따라 선택해야 함을 실례를 들어 제시한 데 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.749-755
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• 2022

전기는 다양한 산업에 이용되는 등 현대 사회에 있어서 필수적인 에너지이다. 그러나, 이를 다루기 위한 전자배선 상에서 발생하는 화재의 비율이 매우 높다. 본 연구에서는 다양한 회귀 모델들을 사용한 분석을 통하여 전기 회로의 온도 변화를 예측하는 시스템을 구현하였다. 이를 위해 전기 회로를 제어하는 전자 접촉기 27종을 사용한 회로상의 온도 데이터를 수집하고 수집된 온도 데이터를 이용하여 회귀 모델들을 훈련하였다. 실험에서 실제 온도와 예측온도의 차이가 평균 4℃ 정도 발생하여, 이를 통해 충분히 사용 가능한 수준의 모델을 훈련할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 연구 결과는 전기 회로의 온도 예측 및 화재 예방에 도움이 될 것이다.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.127-134
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• 2022

본 연구의 목적은 음성 인터페이스(Voice User Interface, VUI)를 이루는 설계변수 중 사용자에게 긍정적인 감성을 유발하는 설계변수를 확인하는 것이다. 특히, 사용자의 성별과 설계변수의 조절 효과를 분석하여 VUI와 상호작용하는 동안 사용자가 만족할 수 있는 적절한 설계변수 수준을 찾아보고자 하였다. 선행연구를 통해 VUI에 사용되는 음성설계변수 중에서 사용자의 감성 만족도에 영향을 미칠 수 있는 설계변수 6가지를 도출하였다. 설계변수는 수준을 조절할 수 있도록 Wizard of OZ를 활용하여 VUI 시스템을 구현하였고, 6가지 설계변수의 수준을 조합하여 사용자와 음성으로 대화를 할 수 있도록 구성하였다. 실험에 참여한 사용자는 총 80명으로, 남/여 성비를 고려하여 각 40명씩 모집하였다. 사용자는 VUI와 주어진 임무에 대한 정답을 알아내기 위해 자연스러운 대화를 진행하며, 그동안의 얼굴표정 변화에 대한 이미지 데이터를 수집 및 표정 분석 소프트웨어를 통해 Valence 점수로 변환하였다. Valence 데이터를 기반으로 빈도 및 카이제곱 분석을 통해 확인한 결과, 사용자의 성별과 AI gender간의 조절효과가 유의한 것으로 나타났다. 이 결과는 VUI를 설계할 때 사용자의 성별 차이를 고려하는 것이 좋다는 것을 의미한다. 결론적으로, 남성 사용자의 경우 성인/남성/높은 톤의 음성, 여성 사용자의 경우 성인/여성/중간톤의 음성이 향후 만족스러운 인터랙션 구현을 위한 VUI 설계에 주요한 가이드라인인 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 향후 다양한 인적 요소를 고려하여 UX 관점에서 인간-AI 상호작용을 보다 섬세하게 분석할 수 있을 것이며, 표정을 통한 실시간 감성 측정을 위한 기초연구로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권6호
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• pp.303-308
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• 2017

생활 수준의 향상 및 소비자들의 건강에 대한 관심의 증가로 인해 자신의 건강에 대해서 스스로 결정하고자 하는 요구가 점차 증가하고 있다. 이로 인해 개인 맞춤형 의료에 대한 요구가 높아지고 있으며 각종 의료 정보를 기반으로 하는 질병 진단에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 특정 질환과 관련된 데이터를 이용한 특정 질환 예측을 위한 것으로 진료과목을 예측한 연구는 없었다. 본 논문에서는 국민건강정보데이터를 이용하여 진료과목 예측에 관한 연구를 진행하였다. 실험 결과에서 보여주다시피 일반 건강검진 데이터를 이용하여 진료과목을 예측한 결과 평균 80% 이상의 정확도를 보여 주고 있으며 SVM은 다른 예측 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보여 주었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.198-204
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• 2014

이 연구에서는 자동차의 썬루프 버페팅 소음을 해석하기 위해 전산유체역학을 적용한 벤치마크 결과를 제시한다. 현대자동차의 HAWT라 불리는 단순 차량모델에서 열린 썬루프 위로의 유동해석을 통해 버페팅 현상과 그 소음 수준을 모사하였으며, 해석에 사용된 소프트웨어는 ESI Group의 PAM-FLOW이다. 해석결과는 풍동에서의 시험결과와 비교되었으며, 비교적 좋은 상관관계를 얻을 수 있었다. 전산유체해석을 통해 버페팅 소음을 예측함으로써 자동차의 썬루프 설계와 개발에 매우 유용할 것으로 기대된다.