• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.345-352
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• 2022

최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.405-413
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• 2022

COVID-19 이후 원격진료, 스마트 병원, AI 진단 등 ICT 기술과 데이터사이언스를 활용한 새로운 의료서비스모형의 활용이 크게 증가하고 있다. 본 연구에서는 최근 미국에서 원격진료와 대면진료의 혼합 모형 운영, 소비자 중심의 온라인의약품 배송, 가정용 진단기기 개발, 그리고 진료 및 처방, 의약품 배송, 진단기기의 활용이 통합적으로 제공되는 새로운 모형 제시 등 미국 헬스케어산업에서 파괴적 혁신을 선도하는 아마존의 헬스케어 사업 모형을 살펴보았다. 특히 아마존 기존 사업분야와의 시너지 효과 등으로 인해 적극적 시장 확대 및 소비자 가치 증대가 발생함을 다품목시장에서의 시장확대 모형을 통해 보였고, 또한 소비자 선택 유도 확대 시 의료서비스 시장에서의 경쟁이 활성화됨을 호텔링의 공간경쟁모형을 통해 보였다. 분석 결과 소비자 가치 증대의 장점과 함께 공급기반 감소에 따른 경쟁 약화의 부작용이 있을 수 있으므로 장기적으로 공정경쟁 관리 차원의 정책적 관심이 필요할 것으로 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.67-74
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• 2022

최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.31-38
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• 2022

심전도(electrocardiogram)는 심장의 주기적인 활동을 전기적인 신호로 기록한 것으로 심근의 리듬을 측정하고 판단하여 개인건강을 진단할 수 있는 중요한 신체정보이다. 특성상 대용량의 정보를 발생하는데 특정 질병의 진단을 목표로 하는 경우 상당한 기간의 누적 신호를 필요로 한다. 따라서 의학적인 손실 없이 정보용량을 대폭 줄이기 위한 압축 및 저장 처리에 관한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 최근 일상생활에서 착용할 수 있고 신호를 실시간 전송할 수 있는 스마트한 측정기기의 개발로 심전도는 그 활용도가 더욱 높아지고 있다. 측정기기는 일반적으로 사용자의 편리성을 위해 성능과 전력소모가 제한적인데, 이런 환경에서 대용량의 신호를 수 초안에 처리하고 전송할 수 있는 기법의 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 심전도의 단위 파형의 누적 평균(template)을 활용하여 효율적으로 신호를 압축 전송하는 기법을 제안한다. 압축은 템플릿 매칭을 활용하며 무손실(lossless)이 가능하다. 제안하는 기법은 기존의 대표적인 압축방식과 비교해서 고압축 환경에서 우수한 성능을 보여주며, 복잡도는 상대적으로 높지 않은 것으로 분석된다. 그리고 template 매칭 차이 값에 대한 기존의 압축 기술의 적용도 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.211-227
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• 2022

오늘날 온라인 도박 사이트를 통한 불법 도박이 큰 사회문제가 되고 있다. 인터넷 기술의 발전과 스마트폰 보급으로 시공간의 제약이 사라지고 불법 온라인 도박을 누구나 쉽게 접근할 수 있게 되었기 때문이다. 이를 막기 위해 국내에서는 자체 모니터 요원의 탐지, '누리캅스'와 같은 제보 시스템 등을 활용해 불법 사이트를 탐지하고 있지만 이러한 수동적인 프로세스로는 인력부족 같은 한계로 모든 불법 사이트를 탐지하기 어려운 실정이다. 이에 여러 학자들이 인공지능 기반의 자동 불법 도박 사이트 탐지 기술을 연구해왔다. Xu et al. (2019)은 가짜 사이트들의 HTML Tag 구조에는 차별적인 특징이 있다는 점을 발견하였다. 이는 HTML Tag 구조가 불법 사이트를 탐지하는데 주요한 특징정보가 될 수 있음을 시사하지만, 불법 사이트 탐지 모델에 HTML Tag 구조를 반영하여 모형의 성능을 제고하고자 하는 연구는 지금까지 거의 시도되지 않았다. 이러한 배경에서 본 연구는 HTML Tag 구조를 특징화하여 모형의 성능을 향상시키고자 하였고, HTML Tag 구조를 적절하게 벡터화하기 위한 방법론으로 Doc2Vec을 변형한 Tag2Vec을 제안한다. Tag2Vec 기반 모델의 효과를 검증하기 위해 '더 치트'의 유해 사이트 목록과 Google 검색을 통한 정상 사이트 목록을 데이터 세트로 활용하여 실증분석을 수행하였다. 그 결과 비교 모델로 설정된 URL 기반 탐지 모델보다 본 연구에서 제안하는 Tag2Vec 기반 탐지 모델이 분류 정확도, Recall, F1_Score에서 모두 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 본 연구의 제안모델은 향후 지능형 기술을 통해 우리 사회의 건강도를 제고하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.141-143
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• 2022

본 논문에서는 YOLO(You Only Look Once) 기반의 교통 신호등 인식을 통해 오토바이 운전자의 신호 위반 여부를 확인하는 기술을 제안하고자 한다. 오토바이 전면에 탑재될 하드웨어 모듈은 YOLO 기반의 객체 탐지를 위한 카메라 모듈과 라즈베리 파이, 신호 위반 시 오토바이의 현재 위치 정보 수집을 위한 GPS 모듈, 그리고 수집 정보를 클라우드 DB로 전송하는 LoRa 통신 모듈로 구성된다. 소프트웨어 기능의 핵심은 오토바이의 교통 신호 위반 여부를 판단하는 컴포넌트이다. 본 논문에서는 카메라 앵글 내에 있는 교통 신호등 객체를 먼저 인식한 후 빨간색 신호일 때에만 이 객체가 화면 상에서 오른쪽(좌회전의 경우)이나 위쪽(직진의 경우)으로 사라지면 신호 위반으로 판단하는 기능을 제안한다. 그리고, 오토바이 운전자가 신호를 위반한 것으로 판단되면 운전자의 신상 정보(이름, 휴대폰 번호 등), 오토바이 정보(번호판, 등록번호 등), 위반 상황의 스냅샷 사진, 위치 정보 및 날짜/시각 정보를 클라우드 DB로 전달하도록 한다. 이러한 위반 정보는 운전자의 스마트폰에 푸시 알림으로 전달하여 위반 사실을 인지하도록 하고, 관할 경찰서에서는 신호 위반 스티커를 발부하는 데 활용될 수 있으므로 궁극적으로는 오토바이 운전자의 교통 신호 위반을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권2호
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• pp.95-107
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• 2023

본 연구에서는 휴·폐광산 채굴 공동을 다른 목적으로 사용코자 할 경우, 특히 갱도 내에서 발생하는 반복 교통 진동이 채굴 공동의 장기적인 안정성에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상 광산은 주방식 채광법이 적용된 지하 석회석 광산이며, 해당 광산이 물류 창고로 활용되는 상황을 가정하여 동적 수치해석을 수행하였다. 특히 해당 광산에서 광산차량의 운행으로 실제 발생하는 교통진동을 직접 측정하여 이를 진동파형 형태로 동적수치해석용 입력자료로 반영하였다. 20,000회의 교통 진동이 반복된 상황을 고려한 동적수치해석 이후, 채굴 공동은 안정적인 것으로 분석되었지만, 해석 단면 전체에 걸쳐 최대주응력의 증가와 탄소성 거동 영역의 추가 발생이 확인되었다. 또한 채굴 공동 벽면의 변위와 체적 변형률, 최대주응력의 변화 양상에서 반복 교통 진동이 지속될 경우, 공동 주변의 응력 변화로 인해 공동의 불안정성이 증대될 수 있음을 확인하였다. 채굴 공동에 작용하는 교통 진동의 영향을 분석한 국내 연구 사례가 부족한 상황에서 본 연구는 국내 휴·폐광산 활용을 위한 기초연구자료로 활용될 것을 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권1호
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• pp.25-32
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• 2022

이 연구의 목적은 성인문해학습자 대상 원격 문해교육 프로그램을 개발하고 효과를 검증하는 데 있다. ARCS 전략을 기반으로 한 원격 문해교육 프로그램을 개발하고, 원격 문해교육의 효과는 양적연구와 질적연구를 통해 검증한다. 원격 문해교육의 양적인 효과를 분석하기 위해 성인문해학습자 49명을 대상으로 수업이해도, 수업만족도, 학습결과 만족도에 대해 사전-사후 검사 후, 그 차이에 대해 대응표본 t검정을 실시하였다. 또한 원격 문해교육에 참여한 학습자의 경험, 변화와 그 의미를 탐색하기 위해 학습자 인터뷰를 실시하였다. 분석결과, ARCS를 기반으로 한 원격 문해교육 후, 수업이해도, 수업만족도, 학습결과 만족도가 유의미하게 향상되었다. 또한, 학습자는 동영상 반복재생과 스마트 기기 활용 능력 향상에 대해 만족감을 나타내면서도 학교에 가지 못하는 아쉬움과 매체 사용에 대한 어려움 등을 표현하였다. 이는 ARCS를 활용한 원격 문해교육이 긍정적 학습결과를 도출하는데 효과가 있음을 의미한다. 이러한 결과를 바탕으로 제언을 제시하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2022

영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.171-180
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• 2023

수소에너지 기술은 4차 산업 시대에서 주목받는 중요한 분야로 수소와 산소를 활용하여 전기 에너지를 생성하는 기술이다. 이 기술을 군사 차량에 적용할 경우, 온실가스 감소, 무소음, 저 진동 및 낮은 발열량의 효과로서 군사적으로 전략적 이점을 얻을 수 있어 다국에서 수소 군사 차량을 위한 연구 중이다. 우리나라 또한 미래 군사 차량에 수소를 적용하고 소형화 및 AI를 통한 스마트화 시키는 미래전을 대비한 전략인 Army Tiger4.0 계획을 수립하였다. 또한 국방부는 군용 수소충전소 설치에 따라 군 내 수소차 보급에도 탄력이 붙을 것으로 예상하여 환경부와의 협력으로 군용 수소충전소를 전국적으로 확충하기 위한 계획을 수립하였다. 하지만 수소는 화재와 폭발 위험물질로 안전한 충전소 구축과 효과적인 관리를 위한 체계적인 제도가 필요하다. 현재 군에서는 지정한 수소충전소 시설의 분류와 설치 조건을 군 시설 설계지침서를 통해 확인하였다. 그 결과, 충전소는 주유 시설로 분류되며 인접 건물과의 최소 안전거리를 2m 이상으로 이격시키는 것만 명시되어 있을 뿐 안전거리에 대한 그 외의 내용은 명시되지 않았다. 폭발의 규모가 큰 수소의 특성을 고려하여 과학적 기법을 통해 사고 피해 범위를 정량적으로 파악하고 피해 거리 밖으로 최소 안전거리를 제시하였다.