• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.6-8
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• 2022

딥러닝을 활용한 객체 인식으로 이미지를 사용하는 많은 시스템에서 기존에 제공하던 방식을 넘어서 다양한 솔루션이 제공되고 있다. 많은 연구를 통하여 그 활용성을 입증하고 있으며, 실제 관제 시스템에서는 이를 사용하여 사람의 업무를 더욱 편리하게 하는 등 가능성을 보여주고 있다. 하지만, 하드웨어에 집중된 성능에 따라 모델의 개발도 일부 한계를 맞이하고 있으며 새롭게 업데이트되지 못한 많은 모델의 사용과 추가적 활용에 따른 용이성이 떨어지고 있다. 본 논문에서는 기존의 정형화된 객체 인식의 결괏값 이후에 인식된 국소 이미지 데이터의 HSV 색상 히스토그램을 통한 학습과 가중치를 활용하여 색상의 감성적 영역 및 객체의 추가적 정보를 제공하여 활용도와 정확성을 높일 방법을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.307-314
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• 2023

슈퍼컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술이 발전함에 따라 기후 예측 모델도 고도화되고 있다. 한국 기상청 역시 영국 기상청으로부터 GloSea5을 도입하였고 한국 기상 환경에 맞추어 업데이트된 GloSea6를 운용 중이다. 각 대학 및 연구기관에서는 슈퍼컴퓨터보다는 사양이 낮은 중소규모 서버에서 활용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 구축하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 효율성을 위한 Low-GloSea6 소프트웨어를 분석하여 가장 많은 CPU Time을 점유하는 대기 모델의 tri_sor.F90 모듈의 tri_sor_dp_dp 서브루틴을 Hotspot으로 검출하였다. 해당 함수에 머신러닝의 한 종류인 선형 회귀 모델을 적용하여 해당 기법의 가능성을 확인한다. 이상치 데이터를 제거 후 선형 회귀 모델을 학습한 결과 RMSE는 2.7665e-08, MAE는 1.4958e-08으로 Lasso 회귀, ElasticNet 회귀보다 더욱 좋은 성능을 보였다. 이는 Low-GloSea6 수행 과정 중 Hotspot으로 검출된 tri_sor.F90 모듈에 머신러닝 기법 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.373-379
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• 2022

KASS (korea augmentation satellite system)는 국제민간항공기구 (ICAO; international civil aviation organization)의 항공통신 관련 국제표준권고 (SARPs Annex 10)에 따른 항공용 서비스 성능이 보장되어야 하는 한국형 SBAS (satellite based augmentation system) 이다. 목표 서비스 성능의 보장을 위해서는 운영 시스템이 안정적으로 동작하고 유지, 관리되어야 하며 이를 위해 유지보수 체계가 확립되어야 한다. 유지보수 관점에서 KASS 하위시스템을 교체유닛 단위로 정의하고 유지보수 조직, 유지보수 절차를 정의하였다. 또한, 유지보수 수행을 위한 교체유닛 단위의 유지보수 임무를 산출하였으며 산출된 임무가 앞서 정의된 교체유닛 단위를 충분히 포괄하는지 검증하였다. 본 연구를 통해 산출된 유지보수 임무는 2023년 말 본격적인 항공용 서비스 제공 전, 실 운영 준비과정에서 검증될 것이며 지속해서 업데이트될 것이다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.177-195
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• 2020

세계가 점점 더 통합됨에 따라 자선단체는 국내 문제 뿐만 아니라 빈곤, 기근, 자연 재해 등 세계 전역에서 일어나는 문제들을 다루게 되었다. 국제적으로 많은 조직들이 도움을 제공하고 이러한 문제들을 완화시키기 위해 노력하고 있지만, Jusoor, Karam Foundation, Save the Children, 그리고 Oxfam 등 대부분의 자선단체들이 서구사회에 기초하고 있다. 이 논문은 동양과 서양 두 지역 사이에 기부 문화 불균형이 존재하는 이유를 분석한다. 이 논문은 지역적 차이를 설명하면서 자선 재단에 대한 아시아인들의 뿌리 깊은 불신과 아시아에서의 자선 기부를 장려하는 정부 정책의 부재, 그리고 추세를 형성하는 다른 여러 사회적, 경제적, 정치적 요인에 특히 초점을 맞추고 있다. 아시아가 세계의 다른 지역에 비해 자선 문화에서 왜, 그리고 얼마나 크게 뒤처지는지를 분석한 결과, 이 논문은 아시아 자선 시장에 "창조적 파괴"가 필요하다는 것을 증명한다. 더 나아가 이 논문은 혁신적인 신생 기업이 새로운 형태의 기술, 즉 등록 파트너쉽 기반을 갖춘 접근하기 쉬운 애플리케이션을 도입하여 정기적으로 앱 사용자들의 기부금 사용처와 금액을 업데이트함으로써 아시아 자선 사업의 신뢰도를 높일 수 있다고 제안한다. 이러한 새로운 형태의 기술은 아시아의 자선 문화를 둘러싼 다른 문제들을 다루는 데 또한 도움이 될 것이다.

• 대한영상의학회지
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• 제81권5호
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• pp.1053-1068
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• 2020

문재인 정부의 새로운 건강보험 보장성 강화 대책에 따라 2018년부터 뇌 MRI, 뇌혈관/경부혈관 MRA, 두경부 MRI 급여가 확대되어 시행 중이다. 2018년 10월부터 2020년 4월까지 개정되어 현재 시행 중인 MRI 급여와 관련된 '요양급여의 적용기준 및 방법에 관한 세부사항'을 중심으로 정리해 보았다. 이 종설은 MRI 요양급여체계, 두통, 어지럼증 환자의 급여기준조정, 뇌 MRI, 뇌혈관/경부혈관 MRA, 두경부 MRI의 급여기준, 표준영상, 판독소견서 등을 포함하였다. 이 글을 통해 영상의학과 전문의가 보험 영역에서도 전문적인 지식을 갖추어 영상의학과 전문의의 전문성을 확보하고, 소속병원에서 주도적인 역할을 하는데 도움이 되고자 한다. MRI 급여화 확대 정책이 진행 중으로 관련 보건복지부의 세부고시가 개정될 수 있다. 따라서 MRI와 보험과 관련된 사안을 지속적으로 업데이트하는 것이 요망된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.131-135
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• 2024

MQTT 프로토콜에서 Publisher로부터 발행되는 메시지의 retained flag가 세팅되어 있으면 해당 메시지는 Broker에 Retained 메시지로 저장되고, 새로운 Subscriber가 subscribe를 수행할 때 Broker는 Retained 메시지를 바로 전송하게 된다. 이를 통해 새로운 Subscriber는 Publisher의 새로운 메시지 발행을 기다리지 않고 Retained 메시지를 통해 현재 상태에 대한 업데이트를 수행할 수 있다. 하지만 Publisher로부터 새로운 메시지가 자주 발행되는 경우에는 retained 메시지를 보내는 것이 트래픽의 오버헤드가 될 수 있고, 해당 상황은 새로운 Subscriber들의 subscribe가 자주 수행되는 경우 더욱 큰 오버헤드로 고려될 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 발행되는 메시지의 특성을 고려하여 Broker의 Retained 메시지 전송 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 Broker 입장에서 새로운 Subscriber로의 전송 및 대기 액션을 고려하여 강화학습을 기반으로 모델링하였고, Q learning 알고리즘을 통해 최적의 전송 방법을 결정하였다. 성능 분석을 통해 제안하는 방법이 기존 방법 대비 개선된 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권2호
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• pp.21-28
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• 2024

최근 뉴스페이스 시대라고 불릴 만큼 우주 산업 분야는 점점 커져가고 있으며, 초소형 위성의 중요성도 또한 커지는 추세이다. 초소형 위성은 주로 COTS 부품을 사용하며 우주급 부품에 비해 낮은 신뢰도를 가지고 있지만 개발 기간, 비용, 성능 측면에서 장점을 가지고 있어 사용성이 확대되고 있다. COTS(Commercial Off-The-Shelf)는 상용으로 판매되는 제품을 가리키며, 이는 특정 조직이나 프로젝트에서 직접 제작하는 대신 시장에서 구입하여 사용되는 것을 의미한다. 위성은 발사되는 순간부터 수리가 불가능 하기 때문에 신뢰도 예측의 중요성은 크게 작용한다. 근래에는 신뢰도 예측 시 부품에 대한 인자 뿐만 아니라 시스템 level에서의 신뢰도를 예측하는 것이 더 중요하게 적용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰도 예측 규격인 MIL-HDBK-217F와 업데이트된 RiAC-HDBK-217Plus와 FIDES를 비교해 본다. 그리고 FIDES 예측 기준에서 다양한 산업 분야에 적용될 수 있도록 구성한 제조업체의 품질 보증 요소를 세분화하여 우주 산업에 적합한 점수가 반영될 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.81-88
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• 2024

생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계·구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터 베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.597-604
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• 2014

본 연구는 현재 국내 BIS에서 버스도착시간 안내를 위해 개별노선 단위로 산정되고 있는 정류소간 통행시간 기반의 버스도착시간 추정 모형의 한계점을 제시하고, 이를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 정류소간 운행시간을 기반으로 산출되는 버스도착시간정보의 특성을 이용하여 버스노선번호에 관계없이 버스정류소에 도착한 동일 구간을 운행하는 모든 버스의 정보를 순서대로 이용하여 버스도착시간을 추정하는 버스도착시간 추정모형을 제안하였다. 제안한 모형은 실제 버스운행정보를 수집하여 RMSE를 기준으로 검증을 실시하였으며, 분석결과 오차는 기존 모형 대비 최대 20%가 감소하였고 버스도착시간정보의 정확도와 직결될 수 있는 데이터 업데이트 주기는 절반수준으로 감소하였다. 이를 통해 버스도착시간의 급격한 증가나 감소, 동일한 구간을 운행하는 다른 노선의 도착예정시간 차이, 운행계획과 다르게 운행시의 정보제공 불가함 등의 문제가 해결될 것으로 기대된다.

• 한국패류학회지
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• 제30권4호
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• pp.429-431
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• 2014

본 연구를 통하여 연체동물 전용 BLAST 서버 (Version II)가 웹주소 http://www.malacol.or.kr/blast에 구축되었다. 연체동물을 대상으로 하는 연구에 있어 필요한 정보를 매우 빠르게 얻을 수 있었다. 본 시스템을 사용하여 앞으로도 많은 연구가 진행되어지길 바라며, 아울러 많은 연체동물 연구자들에게 많은 도움이 되리라고 사료된다.