• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.40-50
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• 2019

최근에는 증강 현실 기술과 가상 현실 기술이 사용되는 의료 영상 분야에서 Low-end 시스템에 대한 정확한 인체 모델을 시각화하는 것이 중요하다. 모델의 기하구조를 줄이면 원래 모양과 다른 점이 나타나고 그 차이를 오류로 간주한다. 따라서 기하구조를 축소하면서 오류를 최소화해야 한다. 본 연구에서는 CT 나 MRI 등의 단층 영상에서 인체 장기에 해당하는 영역을 분할하여 3 차원 기하학적 모델을 생성함으로써 다중 해상도의 상세 단계 모델의 재구성 방법을 구현했다. 실험에서 가상 현실 플랫폼은 척추 영역을 재구성한 모델의 모양을 검증하기 위해 구축되었다. 가상 현실 플랫폼을 이용하여 3D 인체 모델과 환자 정보를 확인할 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.965-972
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• 2020

깊이 영상은 물체와의 거리 정보를 가지고 있다. 이는 3D 정보를 구성하는데 중요한 역할을 한다. 보통 같은 시점에서 얻은 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용한다. 그런데 하드웨어 기술의 한계로 인해 깊이 영상은 쌍을 이루는 컬러 영상에 비해 낮은 해상도를 갖는다. 따라서 일반적으로 깊이 영상을 사용할 때 영상의 해상도를 컬러 영상의 해상도에 맞게 업샘플링을 진행한 후 사용한다. 본 논문에서는 깊이 영상의 해상도를 높이기 위해 화소 값을 개선시키는 일반적인 방법이 아닌 화소의 위치를 이동시키는 방법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 화소의 위치를 경계 주변에서 경계 중앙으로 이동시키며 이 과정을 여러 단계에 걸쳐 진행하여 블러된 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존 방법들에 비해 정량적, 시각적 품질을 모두 개선시켰음을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.797-808
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• 2012

스마트워크 환경에서는 재택근무나 기업에서 구축한 스마트워크 센터, 휴대 가능한 모바일 단말기 등을 활용하여 원격 협업 환경을 구성하고 유연한 근무 환경을 조성하지만, 개인정보 및 업무상 중요 정보의 해킹, 노출 등의 위험성이 상존한다. 이러한 위험에 빠르게 대처하기 위해 기업 외부에서 일하는 직원이 내부망으로 접속할 때 사용하는 VPN(Virtual Private Network) 접속로그를 모니터링함으로써 직원들의 사용 패턴을 파악하고 비이상적인 행동을 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 VPN 접속로그를 이용하여 기존의 로그 셋과 현재 접속의 유사도 측정 및 설문을 통한 적합한 시각화 방식을 제시하여 현재 접속의 정상 유무를 판단하는 시스템을 관리자에게 제공한다. 제안한 방법론을 통해 실제 기업환경에서 사용한 VPN 접속로그를 이용하여 실험을 한 결과 비정상 접속로그를 평균 88.7%로 추출할 수 있었으며, 관리자는 이 시스템을 이용하여 비정상으로 접속하는 주체를 실시간으로 확인하여 대응할 수 있다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.611-622
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• 2020

실내공간에 대한 측위 기술과 함께 LiDAR (Light Detection And Ranging)나 카메라와 같이 공간을 측정 장비가 발달하면서 실내공간에 대한 분석과 탐색, 가상현실이나 증강현실을 통한 시각화 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 이를 위해서는 실제 세계로부터 측정된 데이터를 이용하여 3차원 객체로 모델링하는 작업이 필요하다. 또한 이렇게 구조화된 데이터의 가용성과 상호운용성을 높이기 위하여 표준화된 규격으로 저장하는 것도 매우 중요하다. 본 논문에서는 LiDAR 장비를 통해 획득한 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 실내공간을 표현하기 위한 국제표준인 IndoorGML 데이터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하고자 한다. IndoorGML 데이터를 구성하는 과정에서 고려해야 할 점들을 살펴본 후, 자유공간추출과 연결성 검출 과정으로 이루어진 데이터 구축 과정을 통하여 실제로 IndoorGML 데이터를 구축한다. 실험을 통하여 제안 기법이 입력 포인트 클라우드로부터 3차원 데이터 모델을 효과적으로 재구성할 수 있음을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.85-97
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• 2021

본 논문에서는 재난 상황에서의 신속하고 효과적인 의사결정 및 대응을 지원하기 위하여 학술 연구 논문의 저자소속 기관을 식별하고 이를 바탕으로 협업관계 분석연구를 수행하였다. 이를 위해 국내 학술지 69종에 수록된 재난안전유형 논문 2,308건을 대상으로 KISTI의 한국과학기술인용색인데이터베이스와 기관식별데이터를 기반으로 실험데이터를 구축하였다. 협업관계 분석은 기관, 기관유형, 기관지역, 대학기관의 단위별로 출현빈도 등의 통계 현황을 비교 분석하고, 사회네트워크분석 기법을 사용하여 각각의 동시출현 네트워크의 기본 속성과 주요 중심성 지수를 산출하고 분석하였다. 또한 단위별 네트워크 협업관계를 전체적으로 조망할 수 있도록 시각화 맵을 생성 및 제시하였다. 본 연구의 결과는 효과적인 재난 대응을 지원하는 기관 및 협업 그룹의 탐색 활동과 관련 정보서비스체계 기반 마련에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.197-202
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• 2022

IoT (Internet of Things) 장치는 취약한 아이디/비밀번호 사용, 인증되지 않은 펌웨어 업데이트 등 많은 보안 취약점을 보여 악성코드의 공격 대상이 되고 있다. 그러나 CPU 구조의 다양성으로 인해 악성코드 분석 환경 설정과 특징 설계에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CPU 구조와 독립된 악성코드의 특징 표현을 위해 실행 파일의 바이트 순서를 이용한 시계열 특징을 설계하고 순환 신경망을 통해 분석한다. 제안하는 특징은 바이트 순서의 부분 엔트로피 계산과 선형 보간을 통한 고정 길이의 시계열 패턴이다. 추출된 특징의 시계열 변화는 RNN과 LSTM으로 학습시켜 분석한다. 실험에서 IoT 악성코드 탐지는 높은 성능을 보였지만, 패밀리 분류는 비교적 성능이 낮았다. 악성코드 패밀리별 엔트로피 패턴을 시각화하여 비교했을 때 Tsunami와 Gafgyt 패밀리가 유사한 패턴을 나타내 분류 성능이 낮아진 것으로 분석되었다. 제안된 악성코드 특징의 데이터 간 시계열 변화 학습에 RNN보다 LSTM이 더 적합하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.533-535
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• 2021

본 연구가 기존 연구와 구별되는 점은 다음과 같다. 첫째, IoT 기술을 활용하여 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 인터넷 연결이 되는 어느 곳에서나 건축물의 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 시스템을 구축했다는 것이다. 둘째, 계측된 시계열 센서 데이터를 인공지능(LSTM)과 통계적(ARIMA) 방법을 이용하여 미래를 예측하는 모델을 개발하고 제안한 예측 모델의 실효성을 건축물 축소모형을 이용하여 실험적으로 검증하였다. 셋째, 또한 다수의 센서 데이터를 융합하여 건축물의 구조적 변형을 시각화함으로써 보다 입체적으로 건축물을 상태를 분석하는 방법에 대해 제안하고 실제 지진피해 건축물 사례를 통해 제안한 방법의 효용성을 입증하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.82-92
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• 2024

연구목적: 본 연구는 화재시뮬레이션 데이터를 증강현실에 연동할시 발생하는 방대한 데이터 구축과 그로 인한 데이터 과부하 문제 해결 방안을 강구하기 위함이다. 연구방법: 데이터 추정 기술인 선형 보간법의 신뢰도와 계산 복잡도를 개선하기 위한 적정 Input 데이터의 간격을 설정하기 위한 실험을 진행하였다. 또한, 선형 보간법이 화재의 동적 변화를 잘 반영하는지 확인하기 위한 타당성 검증을 진행하였다. 연구결과: 연구 대상 건축물인 지하 공동구에 적용 결과 10m 간격으로 데이터 입력시 보간법의 신뢰성과 시뮬레이션의 연산처리 속도 개선에서 높은 만족성을 보였다. 또한, 보간법을 활용한 화재시뮬레이션 데이터의 추정 방식이 높은 설명력과 신뢰성을 가진다는 것을 MAE와 R-Squared를 이용한 평가를 통해 검증하였다. 결론: 본 연구는 화재시뮬레이션에 디지털트윈 기술을 적용하면서 발생하는 데이터 과부하 문제를 보간법을 통해 해결하였으며, 이를 통한 화재 정보 예측과 시각화가 실시간 화재 예방에 크게 기여함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.51-65
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• 2024

스마트 그리드에서 전력 시스템을 효과적으로 운영하기 위해서는 전력 수요량을 정확히 예측하는 것이 중요하다. 최근 기계학습 기술의 발달로, 인공지능 기반의 전력 수요량 예측 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만, 기존 모델들은 모든 입력변수를 수치화하여 입력하기 때문에, 이러한 수치들 사이의 의미론적 관계를 반영하지 못해 예측 모델의 정확도가 하락할 수 있다. 본 논문은 입력 데이터에 대하여 거대언어모델을 통해 추출한 특징을 이용하여 단기 전력 수요량을 예측하는 기법을 제안한다. 먼저, 입력변수를 문장 형식의 프롬프트로 변환한다. 이후, 가중치가 동결된 거대언어모델을 이용하여 프롬프트에 대한 특징을 나타내는 임베딩 벡터를 도출하고, 이를 입력으로 받은 모델을 학습하여 예측을 수행한다. 실험 결과, 제안 기법은 수치형 데이터에 기반한 예측 모델에 비해 높은 성능을 보였고, 프롬프트에 대한 거대언어모델의 주의집중 가중치를 시각화함으로써 예측에 있어 주요한 영향을 미친 정보를 확인하였다.

• Journal of Hospice and Palliative Care
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• 제13권4호
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• pp.232-242
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• 2010

목적: 종합병원 외래 주사실에서 항암화학요법을 받는 암환자를 대상으로 발마사지와 지지적 의사소통 제공 후 우울, 불안, 긍정적 및 부정적 기분의 변화를 확인하기 위함이다. 방법: 비동등대조군 전후 시차 유사 실험설계로 연구의 대상은 원주시의 일 3차 종합병원 외래 주사실에 항암화학요법을 받는 암환자를 편의표집하여 대조군 34명 실험군 30명 총 64명이었다. 연구도구는 일반적 특성과 질병특성, 최근에 경험하는 신체적 증상 측정 문항, 그리고 각각 10 cm 시각상사척도를 이용하여 우울, 불안, 활기, 의욕, 희망, 긴장 및 무기력을 측정하였다. 결과: 제 1 가설인 '발마사지와 지지적 의사소통을 받은 실험군은 대조군보다 처치 후에 우울과 불안이 더 많이 감소될 것이다'는 처치 후 실험군에서 우울(t=5.26, P<0.001)과 불안(t=5.07, P<0.001)이 유의하게 감소되어 지지되었다. 제 2 가설인 '실험군은 대조군 보다 처치 후에 활기, 의욕 및 희망이 더 증가될 것이다'는 두 군에서 활기, 의욕 및 희망의 처치 전후의 변화를 비교한 결과 실험군에서 유의한 변화가 없어 기각되었다. 제 3 가설인 '실험군은 대조군보다 처치 후에 긴장과 무기력이 더 감소될 것이다'는 처치 후 두 군 모두에서 긴장과 무기력이 유의한 감소를 나타냈으므로, 중재 전후 변화의 정도에 차이가 있는지를 확인하기 위해 두 변수의 중재 전과 후의 차이값의 평균을 비교하였다. 검정결과 대조군에 비해 실험군에서 긴장(t=5.64, P<0.001)과 무기력(t=5.38, P<0.001)이 더 큰 감소를 보여 제 3 가설은 지지되었다. 결론: 본 연구의 결과는 외래 주사실에서 항암화학요법을 받는 동안 호스피스 자원봉사자가 제공한 발마사지와 지지적 의사소통이 암환자의 우울, 불안, 긴장, 무기력을 감소에 유용함을 제시하였다. 연구 결과의 타당성을 높이기 위해 대상자 수를 확대하고 좀 더 정련화된 중재의 개발과 효과검증을 위한 추후 연구가 필요하다.