• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.8-14
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• 2023

대다수의 IoT 기기들은 이미 AIoT를 사용하고 있지만, AI 애플리케이션을 구축하기 위해서는 아직 해결해야 할 문제가 많이 남아 있다. 본 연구에서는 IoT 에지 자원을 보다 효과적으로 분산하기 위해 머신러닝 기반의 IoT 에지 자원 관리 기법을 제안한다, 제안 기법은 머신러닝을 이용하여 IoT 에지 자원 동향을 파악함으로써 IoT 자원의 할당을 지속적으로 개선하며, 최적화된 IoT 자원은 머신러닝 컨볼루션을 활용하여 항상 변화하는 IoT 에지 자원을 안정적으로 유지한다, 제안 기법은 각각의 머신러닝 기반 IoT 에지 자원을 이전 패턴의 자원과 함께 해시값으로 저장함으로써 분산된 AIoT 맥락에서 공격 패턴으로 자원을 효과적으로 검증한다. 실험 결과에서는 IoT Edge 리소스의 무결성을 검증하기 위해서 이질적인 계산 하드웨어가 있는 복잡한 환경에서 잘 동작하는지 세 가지 다른 테스트 시나리오에서 에너지 효율성을 평가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.505-510
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• 2024

철도 레일은 차륜과 레일의 접촉면인 레일 표면에서 구름 접촉 피로 균열이 상시 발생할 수 있는 조건이기 때문에 균열의 상태를 철저히 점검하고 절손을 방지하기 위한 정밀한 점검 및 진단이 필요하다. 최근 궤도 시설의 성능 평가에 대한 세부 지침에서는 궤도 성능평가를 위한 방법과 절차에 관한 필요사항을 제시하고 있다. 그러나 레일 표면 손상을 진단하고 등급을 산정하는 것은 주로 외관 조사(육안 조사)에 의존하며, 이는 점검자의 주관적인 판단에 따른 정성적인 평가에 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 Fast R-CNN을 사용하여 레일 표면 결함 검출에 대한 딥러닝 모델 연구를 수행하였다. 레일 표면 결함 이미지의 데이터 세트를 구축한 후, 모델을 테스트하였다. 딥러닝 모델의 성능평가 결과에서 mAP가 94.9%로 나타났다. Fast R-CNN의 균열 검출 효과가 높기 때문에 이 모델을 사용하면 레일표면 결함을 효율적으로 식별할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.32-39
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• 2012

본 논문에서는 위성 DMB (satellite-digital multimedia broadcasting, S-DMB) 송수신 시스템을 이용한 위치 기반 서비스 (location based services, LBS) 구현 방법에 대하여 제안한다. S-DMB 송출 신호는 2 GHz 대역의 주파수를 사용하므로 직진성은 강하지만 회절성이 약한 특징을 갖고 있다. 따라서 S-DMB 시스템에서는 실내 및 지하 공간 등의 음영 지역이 다수 존재하게 되는데, 이러한 음영지역에서는 갭필러 (gap filler)라는 음영지역 중계기를 통해서 S-DMB 신호를 수신하게 된다. 이러한 갭필러의 식별정보 (gap filler ID)를 확인하면 갭필러가 설치된 지역을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서는 S-DMB 신호를 수신할 수 있는 단말기에서 S-DMB 파일럿 신호 중 갭필러 식별정보를 이용하여, 관심 위치 정보 등록, 목적지 도착 알림, 및 지역 정보 알림 기능 등의 LBS를 구현하는 방법을 제안한다. 제안한 LBS 구현 방법의 성능을 검증하기 위한 실험에서는 S-DMB 수신칩이 갭필러 식별정보를 애플리케이션 프로세서 (application processor, AP)로 전달하도록 단말기의 펌웨어 (firmware)를 수정하여 LBS 구현 테스트를 진행하였다.

• 공학교육연구
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• 제8권1호
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• pp.71-83
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• 2005

본 논문에서는 자바 언어를 학습하는데 있어 효율성을 증가시키기 위해 인터넷 기반 자율학습시스템이 제안되었다. 제안된 자율학습시스템은 JWP(Java Web Player)라고 불리며 Java Web Start 기술을 활용하여 웹상에서 실행이 가능한 자바 애플리케이션 프로그램이다. 또한 본 논문에서는 컴퓨터 언어를 학습하는데 있어 3가지 중요한 일련의 과정인 개념학습과정, 프로그래밍 실습과정, 그리고 학습 성취도 평가과정을 Java Web Start 기술을 이용하여 JWP에 통합하였다. 제안된 시스템은 학습과정을 교육공학적인 측면에서 멀티미디어 요소를 강화하였기 때문에 학습자가 흥미를 가지고 자발적으로 학습을 할 수 있도록 설계되었다. 더욱이 JWP 에는 효율적인 자바 언어 학습을 위해 학습내용에 대한 설명이 음성으로 출력되며, 이때 이와 관련된 이미지와 텍스트들이 동기화되어 동시에 화면에 표시된다. 더욱이 소스파일의 코딩, 에디팅, 실행 그리고 디버깅 등을 쉽게 할 수 있는 컴파일러가 삽입되어 있어 편리한 자바 언어 실습환경을 제공한다. 마지막으로 각 단원별 돌발퀴즈와 마무리 테스트를 통하여 학습자가 자신의 학습상황을 체크하여 반복학습을 할 수 있도록 유도하였다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.89-104
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• 2024

본 연구는 SW 엔지니어링 관련 업무에 AI(Artificial intelligence) 기술을 이용하는 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, AI 증강 특성과 대화형 UI/UX의 특성 측면에서 이용에 영향을 미치는 핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 AI 관련 기술의 이용 경험이 있는 정보통신 분야 종사자를 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과 지각된 유용성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 효율성, 유연성 요인들이 긍정적인 영향을 미쳤고, 지각된 사용 용이성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 유연성 요인들은 긍정적인 영향을 미쳤다. 다양성은 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성 모두에 영향을 미치지 않았다. 지각된 사용 용이성은 몰입감에 유의미한 영향을 주어 사용 의도에 긍정적인 영향을 주었다. 이 같은 연구 결과는 애플리케이션의 설계, 개발, 테스트 및 프로세스 자동화등과 같은 SW 엔지니어링 관련 업무에서 AI 기술을 적용한 도구의 사용에 영향을 주는 요인에 대한 학술적 이해와 함께 AI 증강 개발 서비스를 제공하는 도구의 제작자가 사용자 유입 전략을 수립할 수 있도록 실무적인 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.30-43
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• 2018

영상의 특징인 색상, 모양, 질감 등을 이용해 영상을 검색하는 연구들은 많이 진행되어 왔다. 또한 작물의 질병 영상과 관련된 연구들도 진행되고 있다. 농업 현장에서 재배되는 작물에 발생한 질병을 확인하는데 도움이 되기 위해 본 논문에서는 시설원예 작물의 질병 영상을 이용한 유사도 기반 작물 질병 검색 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 단일 Descriptor를 사용하지 않고, 조합 Descriptor를 통해 기존 대비 영상의 유사도 검색 성능을 높였고 유사도 검색 결과를 가독성 높게 사용자에게 제공하기 위해 가중치 기반 산출방법을 적용했다. 본 논문에서는 총 13개의 개별 Descriptor를 이용해 조합을 진행했다. 조합 Descriptor를 이용해 6개 작물의 질병에 대해 유사도 검색을 진행했고 작물별로 평균 accuracy가 높은 조합 Descriptor를 선정해 유사도 검색에 사용했다. 검색된 결과는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법과 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용해 백분율로 나타냈다. 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법은 질의 영상과 유사도 검색에 사용되는 영상의 수가 많은 병명이 1순위로 출력되는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 가중치를 기반으로 한 산출방법을 사용했다. 작물의 병명별 테스트 영상을 두 가지 산출방법에 적용해 검색 성능을 측정했다. 작물의 질병별로 두 가지 산출방법에 대해 검색 성능 값의 평균을 비교한 결과 고추, 사과 작물에서는 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능이 가중치를 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 11.89%의 높은 성능 결과를 보였다. 국화, 딸기, 배, 포도 작물에서는 가중치를 기반으로 한 산출방법이 병명의 비율을 기반으로 한 산출방법의 성능보다 평균 약 20.34%의 높은 성능 결과를 보였다. 또한 본 논문에서 제안하는 시스템의 UI/UX는 실제 사용자의 피드백을 통해 편리하게 구성했다. 시스템의 화면마다 상단에 제목과 설명을 출력했고 사용자가 질병의 정보를 보기 편리하게 화면을 구성했다. 검색된 질병의 정보는 위에서 제안한 산출방법을 토대로 유사한 질병의 영상과 병명을 출력한다. 시스템의 환경은 PC 환경 기반의 웹 브라우저와 모바일 디바이스 환경 기반의 웹 브라우저를 통해 사용할 수 있도록 구현했다.