• 정보보호학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.179-187
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• 2003

최근 빠른 하드웨어의 구현은 속도의 효율성을 중시하는 환경에서 큰 관심의 대상이 되고 있다. 유한체 연산기는 연산과정이 복잡한 곱셈 연산에 의해 속도가 결정된다. 연산 수행 속도를 빠르게 개선하기 위해 본 논문에서는 하드웨어 구조를 기존의 Mastrovito방법을 이용하여 제안하고자 한다. 삼항기약다항식(trinomial) p($\chi$)=$\chi$$^{m}$ ＋$\chi$$^n$＋1를 이용하여 제안하는 곱셈기의 시간 복잡도를 기존의 복잡도 T$_{A}$+( (m-2)/(m-n) +1+ log$_2$(m) ) T$_{x}$에서 T$_{A}$＋(1＋ log$_2$(m-1)＋ n/2 ) T$_{x}$으로 감소시킨다. 그러나 공간 복잡도를 살펴보면 AND 게이트 수가 기존의 복잡도와 m$^2$으로 같지만, XOR 게이트의 수는 기존 복잡도인 m$^2$-1에서 m$^2$＋(n$^2$-3n)/2으로 기약다항식의 중간항 차수인 n에 따라 약간 증가된다. 기약다항식의 최고차 항을 표준에서 권장하는 차수와 그에 준하는 다항식의 차수에 대해 XOR 공간 복잡도가 평균적으로 1.18% 증가하는 데 비해, 시간 복잡도는 평균적으로 9.036% 정도 감소한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.422-428
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• 2021

본 논문은 지방 중소도시로 도농복합도시 금산군을 대상으로 진행한 스마트시티 사업에서 주민과 공무원을 대상으로 지역내 문제와 스마트서비스 선호도에 대한 설문조사를 실시한 결과를 분석하고 그 경험을 토대로 설문조사 추진 방향을 제시하였다. 본 연구를 진행하는데 금산군의 자연 인문적 환경과 스마트시티와 관련한 지역현황도 함께 조사하였다. 중요한 설문조사 결과는 다음과 같다. 주거환경에 대한 만족도는 응답자의 절반이상이 살기 좋다고 평가하고 있었으며 지역내 문제는 복지부족, 주차부족, 산업인프라(일자리)부족 등의 순서로 꼽았다. 그런데 지역내 문제와는 별도로 스마트서비스를 우선해서 확충해야하는 분야로는 관광레저인프라, 건강의료, 산업인프라(일자리) 순서로 나타났다. 이것은 지역문제를 해결하는 것과 스마트서비스 선호와는 다르게 나타나는 특징이 있다. 설문조사를 진행하는데 있어 방향 제시는 다음과 같다. 설문조사의 실시도구는 군청내 그룹웨어 설문서비스를 사용하고 주민들에게는 1대1설문, 온라인설문조사플랫폼(구글설문지, 서베이몽키 등)을 활용한다. 특히 주민설문은 지역모임을 대상으로 핵심질문으로 압축하고 쉬운 용어를 사용한다. 예비조사에서 관련공무원과 면담을 통해 관련사업, 지역밀착형 설문으로 선별하는 것이 중요하다. 무엇보다 스마트시티사업은 지역문제와 여건을 고려하고 이를 설문조사를 통해 파악한 후 지역문제를 해결하면서 주민의 니즈를 반영해야 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-457
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• 2021

교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다.

• 대한치과보철학회지
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• 제60권3호
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• pp.276-282
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• 2022

성공적인 보철 수복물을 제공하기 위해서는 치과의사와 치과기공사 간의 긴밀한 의사소통은 중요한 요소이다. 치과기공사와 의견 교환은 주로 기공의뢰서와 사진촬영의 형태로 이루어져 왔으나 정보 전달이 제한될 수 있다고 보고되었다. 현재는 디지털 기술에 기반을 둔 보철물 제작이 일반화됨에 따라 영상 객체를 웹상에 저장하고 모바일 브라우저를 통해 손쉽게 확인할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 CAD 소프트웨어를 이용하여 보철물을 설계하고 웹뷰어를 통해 치과의사와 설계된 보철물을 검토하여 보철물의 설계를 개선한 증례들을 소개한다. 본 프로토콜을 통해 교합면 및 치관 형태, 대합치 치료, 치은측 치간 공극의 크기, 가공치 하방 형태 등을 개선할 수 있었다. 이러한 웹뷰어를 통한 보철물 설계를 3차원적으로 치과의사와 공유하고 토의하여 수정하는 과정은 구강내 조건의 다양성과 개별화된 요구를 반영하는 데 기여하여 기능적이고 심미적인 보철물을 제작하는 데 도움을 줄 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.250-260
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• 2022

본 연구의 목적은 정부 보조금과 과학 기술 혁신 투입이 중국 문화산업 기업의 경영 실적에 미치는 영향을 검증하여 문화산업 기업의 경영 실적은 높일 수 있는 대안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 이를 위해 2015년~2020년 중국 238개 문화산업 상장기업을 대상으로 1,175개 표본을 추출하여 Stata 16 소프트웨어로 실증 분석한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 정부 보조금은 중국 문화산업 기업의 경영 실적에 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 정부 보조금은 중국 문화산업 기업의 과학 기술 혁신 투입에 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 과학 기술 혁신 투입은 중국 문화산업 기업의 경영 실적에 정(+)의 영향을 미쳤다. 넷째, 과학 기술 혁신 투입은 정부 보조금과 중국 문화산업 기업의 경영 실적의 관계에서 매개효과가 있다는 것을 검증하였다. 과학 기술 혁신 투입은 부분 매개효과를 가지고 있다. 연구 결과를 토대로 문화산업 기업의 경영 실적 향상을 위한 대책은 다음과 같다. 첫째, 현대화된 문화산업 시장 시스템을 갖추는 것이다. 둘째, 정부는 문화산업 기업에 대한 금융,세무 지원을 확대한다.셋째, 문화산업과 과학 기술 혁신의 융합을 촉진한다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.17-28
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• 2022

현재 우리나라 해양 분야에서 사용되고 있는 GIS(Geographic Information System) 데이터 처리 제품 및 기술은 외산 응용 소프트웨어에 의존하고 있어, 갱신 비용 문제, 기술적 업데이트 문제, 특성 미반영 문제 등 다양한 장애 요소들이 존재한다. 한편 해양 GIS 데이터 처리를 위해 S-57의 문제점을 보완한 차세대 수로데이터 모델인 S-100 표준이 공통 해양 데이터 표준으로 선정되었다. 본 논문은 우리나라 해양 GIS 기술의 현황 및 문제점 진단과 국제수로기구(IHO : International Hydrographic Organization)의 차세대 수로데이터 모델 S-100 표준을 기반으로 GIS 소프트웨어 개발 방향을 제시하고자 한다. 국내 해양 GIS S/W 기술을 외산기술에 의존하고 있으며 한국형 해양 GIS 특화정보에 맞는 적용 기술이 어려운 상태이다. 따라서, 본 논문은 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술 개발 및 산업생태계 조성방안 연구를 통해서 한국형 GIS S/W개발 방향인 한국에 특화된 해양정보 가공 및 처리·분석도구 개발을 위한 맵핑 원천기술 개발과 해양 GIS 표준 프레임워크 제공을 통한 해양산업 생태계 기반조성 방안을 제시하고자 한다. 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술은 해양영토 관리, 해양자원의 개발 및 이용 등 타 국가 또는 타 분야와 발생 되는 정책적 문제에 대해 과학적인 의사결정에 역할을 할 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.813-818
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• 2022

공간이 한정된 테마파크 공간이라는 주제가 핵심 키워드로 떠오르게 되면서 많은 실험과 연구가 현장에서 이루어졌다. 국내시장에서는 새로운 공간 창출뿐만이 아닌 소외된 공간에 대한 개발의 필요성을 느끼고 실제 공간에 대한 새로운 해석을 통해 보완점을 찾고 있으나 물리적 한계를 보인다. 본 연구는 가상공간을 새로운 공간으로 접근하고 해석함으로 공간의 개념을 새롭게 다시 정의하고 분석하였다. 또한 실제 사례를 탐구하고 결과를 분석함으로서 가상세계에서 실감미디어의 가능성이 해당 공간의 확장과 한계를 보완하는 모범적인 대안 방안이라는 결과를 도출했고. 기존 하드웨어에 실감미디어는 AR, VR과 같은 선택적 개발에 있어서 콘텐츠 제공이 매우 다양하다는 점과 개발 예산과 시간이 작아도 분기별 콘셉트를 위한 다양한 콘텐츠를 제공한다는 테마파크의 특성으로 고객의 만족도 기대치가 생각보다 낮아 부담이 적다는 점이 실감미디어 발전에 상당한 영향력을 준다는 것이다. 현재 테마파크는 메타버스를 통한 실감미디어에 관련한 전공자와 관계자가 무수히 유입되고 있다. 이처럼 새로운 시장에 주목을 받는 만큼 해당 사업에 많은 연구와 실험이 나올 것을 기대해본다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.711-719
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• 2021

2000년대 초부터 전통적인 가상 스튜디오 제작 시스템을 활용하여 수많은 교육 콘텐츠를 제작해 온 EBS는 약 20년만인 2020년 10월에 AR 영상 제작 시스템을 도입했다. 카메라의 움직임과 렌즈 정보를 트래킹하여 실시간으로 그래픽 요소와 실사를 합성한다는 기본 개념은 유사하지만, 새로 도입된 AR 영상 제작 시스템은 이전보다 개선된 몇 가지 최신 기술이 적용되었다. 좀 더 자유로운 카메라의 움직임을 가능하게 해주고 안정적으로 위치 트래킹을 할 수 있는 마커 추적 방식의 트래킹 기술이 적용되었고, 운영 소프트웨어는 컴퓨터 게임 제작에 활용되는 대표적인 그래픽 엔진 중 하나인 언리얼 엔진이 적용되어 시스템의 렌더링 부담은 줄어들면서 고품질의 실시간 그래픽 효과가 가능하게 되었다. 해당 시스템은 생방송 전용 스튜디오에서 부감 촬영을 담당하는 크레인 카메라에 설치되어 어린이 대상 생방송 프로그램에 주로 활용되고 있으며, 2D 그래픽으로 표현되던 코너 소개나 퀴즈 이벤트 등의 영상 중 일부가 3D AR 영상으로 전환되었다. 본 논문에서는 AR 영상 제작 시스템의 도입과 적용이 EBS의 콘텐츠 제작 측면에 있어서 어떤 변화를 가져왔는지와 향후 발전 방향과 가능성에 대해 알아본다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.545-558
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• 2022

본 연구의 목적은 전통적인 통계과 기계학습(Machine Learning)을 통해 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 정확하게 예측하는 분석 모형을 탐색하는 데 있다. 예측모형을 구축하기 위하여 중국 128개 문화산업상장 기업의 데이터를 수집하였다. 25개 설명변수로 이뤄진 데이터베이스를 토대로 판별분석과 로지스틱 회귀(Logistic) 등 전통적인 통계 방법과 서포트 벡터 기계(SVM), 결정 트리(Decision Tree)와 랜덤 포레스트(Random Forest) 등 기계학습을 이용한 예측모형을 구축하고 각 모형의 성능 평가를 위해 Python 소프트웨어를 사용한다. 분석 결과, 예측 성능이 가장 좋은 모형은 랜덤 포레스트(Random Forest) 모형으로 95%의 정확도를 보였다. 그 다음은 서포트 벡터 기계(SVM) 모형으로 93%의 정확도를 보였다. 그 다음은 결정 트리(Decision Tree) 모형으로 92%의 정확도를 보였다. 그 다음은 판정분석 모형으로 89%의 정확도를 보였다. 예측 효과가 가장 낮은 모형은 로지스틱 회귀(Logistic) 모형으로 88%의 정확도를 보였다. 이는 중국 문화산업 기업의 재무적 곤경을 예측하면서 기계학습 모형이 전통적인 통계 모형보다 더 좋은 예측 효과를 얻을 수 있음을 설명한다.