• 전자통신동향분석
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• 제34권4호
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• pp.32-42
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• 2019

The performance of machine learning algorithms significantly depends on how a configuration of hyperparameters is identified and how a neural network architecture is designed. However, this requires expert knowledge of relevant task domains and a prohibitive computation time. To optimize these two processes using minimal effort, many studies have investigated automated machine learning in recent years. This paper reviews the conventional random, grid, and Bayesian methods for hyperparameter optimization (HPO) and addresses its recent approaches, which speeds up the identification of the best set of hyperparameters. We further investigate existing neural architecture search (NAS) techniques based on evolutionary algorithms, reinforcement learning, and gradient derivatives and analyze their theoretical characteristics and performance results. Moreover, future research directions and challenges in HPO and NAS are described.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.261-262
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• 2023

Drone is a suitable equipment for capturing images of cracks at construction sites based on its efficient mobility and high-resolution image acquisition capabilities. In this study, drone was used to acquire indoor construction sites framework images and deep learning technology was applied to detect cracks and measure width, and size. Finally, the usability of the process was verified based on the indoor crack monitoring system.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제23권2호
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• pp.28-32
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• 2024

The personal mobility Sharing service is currently active. Especially, electric scooters are widely utilized because they can move comfortably at a high speed over a short distance with a simple driving method. Its driving method is easy, but there is no protection device to protect the bare body. So, there is a greater accident than other means of transportation, and if two people are on board, there is higher accident probability. However, since there is no specific ways to prevent multi-person boarding yet, we propose a multi-person boarding detection model using tilt and pressure sensor. The proposed method measures the tilt degree and direction by using a tilt sensor installed in the center of the board plate and detects multi-people riding.

• 한국의류산업학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-10
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• 2008

• 기술혁신연구
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• 제26권2호
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• pp.95-128
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• 2018

스마트폰은 2000년대 중후반 본격 보급되었으며, 우리나라는 안드로이드 운영 체제의 빠른 채택, 피쳐폰에서 축적한 기술력 및 수직 통합 체제와 프리미엄 제품 포지셔닝에 기반한 공격적 제품 마케팅 전략에 힘입어 2011년 스마트폰 세계시장 점유율 1위를 차지하였다. 그러나 우리나라는 시장 점유율 1위를 달성한지 불과 4년만인 2015년 중국에 추격을 허용하였다. 이와 같은 빠른 산업 주도권 이전 현상을 논의하기 위해 본 연구는 추격 사이클의 관점에서 중국 스마트폰 산업의 부상을 견인한 기술, 수요, 그리고 제도 정책적 기회의 창과 이에 대한 중국 기업의 전략적 대응 및 우리나라의 실책을 분석하였다. 그 결과 시스템 온 칩 업체의 등장과 스마트폰 아키텍처의 모듈화는 스마트폰 산업 진입에 대한 중국 기업의 기술적 장벽을 크게 낮춤과 동시에 체계적 역설계를 통한 기술 학습을 촉진하는 기술적 기회로 작용하였다. 또한 중국 스마트폰 시장의 급격한 성장과 저가 보급형 중심의 세계 시장 성장과 같은 수요적 기회는 중국기업의 시장 개척을 용이하게 할 뿐 아니라, 세계 시장 진출을 가속화하는데 중요한 역할을 하였다. 이와 함께 중국 정부의 통신 기술자립화와 산업 생태계 조성 등의 노력은 중국 스마트폰 기업의 기술 역량 제고와 시장 성과 창출을 지원하는 정책적 기회의 역할을 하였다. 이와 같은 기회의 창에 대해 중국 기업은 외부 시스템 온 칩의 전략적 활용, 공격적인 저가 보급형 세분 시장 공략 및 원가 경쟁력 확보를 위한 스마트폰 외주 생산 확대 또는 부품 내재화를 통한 성능 향상 등의 전략적 대응을 통해 시장 점유율 1위를 달성하였다. 반면 우리나라는 과거 성공 전략 고수에 따른 저가 제품 출시 지연, 강력한 수직 통합 체계 구축으로 인한 부품 조달 변경을 통한 제품 개선과 원가 절감 등에 어려움을 겪으면서 산업 주도권을 중국에 넘겨주게 되었다. 본 연구는 산업 주도권 이전 현상에 대한 최신 실증을 추가함으로써 추격 사이클 이론의 발전과 심화에 기여할 것으로 기대되며, 향후 우리나라 스마트폰 산업 경쟁력 강화 정책 수립에 중요한 지침으로 활용될 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.47-55
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• 2013

최근 다양한 스마트기기가 등장하고 교육 패러다임의 변화가 대두되면서 이에 맞는 교육환경과 교육방법의 변화가 요구되고 있다. 본 연구에서는 스마트교육의 도구적 활용 측면에서 스마트기기가 어떻게 활용되고 있는지를 알아보기 위하여 교사 개개인의 일반적인 활용 실태를 분석하고, 이를 통한 교육적 활용 방법에 대해 논의하고자 한다. 강원지역 초등교사 221명을 대상으로 설문조사를 통해 분석한 결과 교사의 87.7%가 스마트기기를 이용하고 있으며, 교사들은 일상생활에서 교사라는 특성변인과 관계없이 일반사용자와 유사한 이용을 하고 있는 것으로 나타났다. 스마트기기를 수업에 이용하게 된 동기에는 혁신성, 유용성, 용이성 등이 작용하였고, 수업에 이용하고자 하는 의도는 교과목별, 학습형태별, 교수-학습 전개별로 기기의 기능을 적절히 활용할 수 있기 때문인 것으로 나타났다. 그러나 기기 사용에 대한 효능감이 높다고 해서 수업에의 활용도가 함께 높지는 않았다. 이를 개선하여 교육현장에서 스마트기기를 수업에 활용할 수 있도록 하기 위해서는 교사의 스마트기기에 대한 사용자 연수와 함께 교사들이 수업방법을 변화시키기 위한 의지와 태도의 변화가 중요함을 시사한다. 본 연구의 결과는 초등교사 대상 스마트기기의 교육적 활용 방안을 마련하기 위한 추가 연구의 기초 자료가 될 수 있을 것이다.

• 기술혁신연구
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• 제28권4호
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• pp.97-126
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• 2020

본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 산업으로 주목받고 있는 스마트홈 관련 산업의 국민경제적 파급효과를 정량적으로 분석하여 그 잠재성을 평가하였다. 이를 위해 선행연구들에 대한 문헌검토(literature review)를 통해 스마트홈 관련 산업을 제조업과 서비스업으로 분류하고 외생화하였다. 그리고 2018년 산업연관표를 이용하여 이들 산업이 유발하는 생산, 부가가치, 고용 및 취업효과와 산업간 연쇄효과를 분석하였다. 분석결과 스마트홈 제조업과 서비스업은 각 산업 영역에서 타 산업에 비해 높은 수준의 부가가치유발효과를 보였으며 스마트홈 산업 내부적으로는 제조업의 서비스업 생산 견인 기능이 상대적으로 더 크게 나타났다. 또한 4차 산업혁명기술을 활용하는 산업답게 기술집약적인 산업과의 연관성이 높을 뿐만 아니라 스마트시티, 스마트카, 핀테크 등을 구현하기 위한 서비스 부문과도 깊이 연관되어 있음을 확인하였다. 한편 스마트홈 제조업은 후방파급효과가 전방파급효과에 비해 상대적으로 높은 최종 수요적 산업인 반면 스마트홈 서비스업은 전방파급효과가 후방파급효과에 비해 상대적으로 높게 나타나 중간재 산업으로서 타 산업으로의 공급 기능이 높은 산업임을 알 수 있었다.

• 디지털포렌식연구
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• 제12권3호
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• pp.109-120
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• 2018

스마트폰은 사용자와 가장 밀착되어 있는 통신기기로 사용자에 관련된 많은 정보들이 보관되어 있으며 다른 기기들과 끊임없는 정보 통신이 이루어진다. 이런 특성으로 수사업무에 있어 스마트폰 포렌식은 가장 기본적인 수사 과정 중 하나이며, 실제로 많은 단서들을 제공함으로써 사건 해결에 기여해왔다. 하지만 최근 사용자 개인정보보호의 중요성이 사회적으로 이슈화되면서 기기 제조사들은 스마트폰 내에 저장되어 있는 데이터를 암호화 한다든지, 삭제된 데이터는 복원할 수 없거나 로그 데이터마저 함께 삭제되도록 설계하고 있어 스마트폰이 사건해결에 기여하는 정도가 점점 하락하고 있는 추세이다. 그럼 대안은 없을까? 본 논문에서는 스마트폰 사용자 계정으로 저장되어 있는 클라우드 데이터에서 그 답을 찾아보기로 한다. 클라우드 포렌식은 스마트폰 포렌식을 대체 한다는 개념보다는 보완적인 관계로 접근해야 한다. 스마트폰 사용자의 클라우드에는 스마트폰 로컬에 저장되어 데이터와 동일한 내용도 있지만, 존재하지 않거나 새로운 항목의 데이터가 존재하기 때문이다. 클라우드에 저장되어 있는 데이터에는 수사적 관점에서 의미 있게 활용할 수 있는 데이터들이 많이 있다. 인터넷 사용, 유투브 시청, 컨텐츠 구매 정보 등과 같은 사용자의 온라인 활동 정보, 이메일, 클라우드 드라이브와 같은 클라우드 서비스, 그리고 위치정보가 가장 대표적인 데이터들이다. 이 데이터들을 가치 없이 무심코 넘겨버릴 수 있으나, 수사적 측면에서 다양한 의미를 도출할 수 있으므로 범죄수사에서 중요한 단서를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 구글 클라우드에 저장되어 있는 데이터가 어떤 것들이 있는지 확인하고, 그 데이터들이 수사에 활용될 수 있도록 클라우드에서 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 그리고 추출한 아티팩트들이 실제 수사업무에서 어떤 역할을 할 수 있는지 사례들을 통해 그 가치를 증명하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.74-82
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• 2019

4차 산업혁명을 통해 지능형 연결 사회를 기반으로 한 스마트 시티가 형성되고 있다. 스마트 시티에서 태양 에너지를 비롯한 신재생 에너지의 사용이 증가하고 있으나, 신재생 에너지의 모니터링 및 관리의 어려움으로 인한 시스템 수요가 증가하고 있다. 또한 환경 및 물리적 요인에 대한 데이터를 수집하고 모니터링하기 위한 무선 센서네트워크 기반 IoT 기술이 접목되고 있으나, 실시간 측정을 위한 안정적인 전원 공급이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문에서는 LoRaWan을 비롯한 IoT 기술 기반의 스마트 시티에 적용할 수 있는 효율적인 태양 에너지 기반 전력 관리 기법에 대하여 제안하였으며, 이를 기반으로 태양광 패널 시스템의 오동작 방지 및 모니터링을 수행할 수 있다. 제안한 기술을 통해 태양광 패널 시스템에서 생성된 전력을 최대로 출력하여 각 그리드에 분배할 수 있으며, Simulink 기반 시스템 모델링과 실시간 에뮬레이션을 기반으로 효율성을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1381-1389
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• 2010

동적인 전력 공급을 통해 에너지 효율을 높여줄 것으로 기대되는 스마트 그리드 기술은 최근 전기자동차 기술의 발달과 함께 차량의 배터리를 가정용 축전지로 활용하는 Vehicle-to-Grid(V2G) 기술에 대한 관심으로 이어지고 있다. 한편, 무선으로 전력을 공급해주는 비접촉 충전 방식은 직접 사용자가 전기 플러그를 콘센트에 꽂지 않고도 자기장 유도 기반으로 전력을 공급해줌으로써 사용자의 안전과 편의성을 보장해 줄 수 있다. 더욱이 이러한 무선 충전과 동시에 자기장을 활용한 통신 시스템이 구축되면 스마트 그리드의 동적 전력 공급의 영역을 이동하는 전기자동차까지 확장함으로써 보다 실용적인 V2G 기술을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위한 자기장 통신 시스템을 제안한다. 자기장 통신 시스템은 데이터 통신 기능과 위치 인식 기능을 제공하며 비접촉식 충전인프라를 그대로 활용할 수 있는 장점이 있기 때문에 V2G 활용에 있어서 핵심적인 기술이라고 할 수 있다. 제안하는 시스템의 데이터 통신을 전력 공급 관련 정보를 패킷화하여 송수신하고, 위치 인식을 통해 차량과 충전인프라의 위치에 따른 충전 효율 및 통신 성능을 향상시킨다. 또한 테스트 베드를 개발하여 다양한 환경에서 성능 검증을 수행하였다.