• 한국결정성장학회지
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• 제31권1호
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• pp.43-54
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• 2021

본 연구는 제품 개발의 소재 적용에 있어 트렌드 리서치를 기반으로 하는 감성 소재의 요소를 도출하는 프로세스를 제안하였다. 케이스 모델인 한국형 스포츠 휠체어 개발에 적용하고자 하였으며, CMF(Color, Material, Finish) 기반의 리서치 중 소재 부분에 초점을 맞추어 연구하였다. 메가트렌드, 경쟁사 제품 및 파트별 분석, 심리 색채 분석 등 리서치 방법론을 통해 소재 적용의 최적화 및 검증, DB화를 연구하였으며 FGI 검증을 통한 최종 적용안을 도출하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.11-25
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• 2022

본 연구에서는 블록체인이 적용된 공급망관리 정보시스템으로 전환의도에 영향을 미치는 요인을 검증하고자한다. 이를 위해 선행연구의 고찰을 통해 변수 선정 및 연구모형을 구성하고, TOE 프레임워크와 PPM 모델을 활용해 실증분석을 시행하였다. Push 요인, Pull 요인이 블록체인 시스템 전환의도에 미치는 영향 및 Mooring 요인인 전환비용을 통한 조절효과를 검증하였다. 국내에 소재한 중소기업을 대상으로 설문을 하여 320개 응답 자료를 표본으로 구조방정식 모형을 사용해 가설을 검증하였다. 연구 결과 Push 요인인 사회적 영향과 Pull 요인인 경영진의 혁신의지가 전환의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 그리고 전환비용 인식 수준이 높고 낮은 집단 간 조절효과를 확인하였다. 본 연구는 블록체인 기반 공급망관리 정보시스템의 구현을 통한 기업의 경쟁력을 제고시킬 수 있는 SCBM(supply chain & blockchain management)의 개념 및 연구 방향을 제시하였다는 점에 의의가 있다.

• Spatial Information Research
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• 제14권1호
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• pp.85-94
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• 2006

영상융합은 저해상도 다중분광영상과 고해상도 전정영상을 통합시키는 기법으로서 현재 까지 널리 사용되고 있다 하지만, 기존의 사용되어온 방법은 융합과정시 적지않은 분광정보의 왜곡을 불러일으키거나 웨이블렛 기법과 같은 경우 주파수 분해 및 복원 과정이 필요하므로 처리시간이 길어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간단한 분광정보 보존 기법: 평활화 필터 기반 대체기법을 제안하였다. 이 기법은 단순화 시킨 태양 방사 및 지표면 반사 모델에 기반을 두고 있으며 저주파수 영역 필터링 영상과 전정영상의 해상도 비율을 이용하여 분광학적 특성의 왜곡을 최소화시키며 전정영상의 상세한 지형묘사를 그대로 유지 시킨다. 또한 이 방법은 RGB 의 컬러 합성 뿐만 아니라 단일밴드의 융합에도 적용 시킬 수 있다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 IKONOS 전정영상과 다중분광영상을 이용하여 분광정보의 왜곡정도와 공간정보의 상세함에 대한 분석을 하였다. 시각적 검토 및 통계적 방법을 통해 기존의 융합기법과 비교한 결과 분광정보 보전의 측면에서 제안된 SFR 기반 융합기법이 더 나은 결과를 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.434-436
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• 2021

의료산업은 진단 및 치료 위주의 기술개발이 진행되어왔다. 최근 의료 빅데이터를 기반으로 진단, 치료 및 재활뿐만 아니라 예방과 예후관리까지 지원하는 의료서비스에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 특히, 여러 의료 중심의 플랫폼 기술 가운데 객관적인 진단지표를 가지고 있는 의료영상을 기반으로 인공지능 학습에 적용하여 진단 및 예측을 중심으로 한 플랫폼 개발이 진행되고 있다. 하지만, 인공지능 연구에는 많은 학습 데이터가 요구될 뿐만 아니라 학습에 적용하기 위해서는 데이터 특성에 따른 전처리 기술과 분류 작업에 많은 시간 소요되어 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 방법들이 요구되고 있다. 따라서, 본 논문은 인공지능 학습까지 적용하기 위한 의료영상 데이터에 대한 확장 모델을 개발하여 공통적인 조건에 따라 의료영상 데이터가 표준화되어 변환하며, 자동화 시스템 구조에 따라 데이터가 분류·저장되어 인공지능 학습까지 지원할 수 있는 플랫폼을 제안하고자 한다. 그리고 근감소증 학습데이터 관리 및 적용 결과를 통해 플랫폼의 수행성을 검증하였다. 향후 제안한 플랫폼을 통해 의료데이터에 대한 전처리, 분류, 관리까지 지원함으로써 CDM 확장 표준 의료데이터 플랫폼으로 활용 가능성을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.249-255
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• 2019

제2형 당뇨병은 고혈당이 특징인 대사성 분비 장애로 여러 합병증을 야기하는 질병이며, 장기적인 치료가 필요하기 때문에 매년 많은 의료비를 지출한다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 있어왔지만, 기존의 연구들은 한 시점에서의 데이터를 학습시켜 예측함으로써 정확도가 높지 않았다. 그래서 본 연구는 제2형 당뇨병 발생 예측에 대한 정확도를 높이기 위하여 RNN을 이용한 모델을 제안하였다. 본 모델을 개발하기 위해 한국인유전체역학조사 지역사회 코호트(안산 안성) 데이터를 이용하였으며, 시간의 흐름에 따른 데이터들을 모두 학습시켜 당뇨병 발생 예측모델을 만들었다. 예측 모델의 성능을 검증하기 위해 기존의 기계 학습 방법인 LR, k-NN, SVM과 정확도를 비교하였다. 비교한 결과 제안한 예측모델의 accuracy는 0.92, AUC는 0.92로 다른 기계 학습 방법보다 높은 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안한 제2형 당뇨병 발생 예측 모델을 활용하여 발병을 조기 예측함으로써 생활습관 개선 및 혈당조절을 통해 당뇨병 발병을 예방하고 늦출 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권6호
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• pp.270-281
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• 2021

정보기술의 발달로 보험사기의 규모는 매년 급증하고 있고, 그 방법도 공모 형태로 조직화되고 고도화되고 있다. 이를 예측하고 검출하기 위한 다양한 형태의 예측모델이 연구되고 있지만 보험관련 정보는 매우 민감하여 공유와 접근에 위험이 높고 법적인 혹은 기술적인 제약이 많다. 이 논문에서는 최근 4차 산업 혁명의 등장으로 가장 각광받는 기술 중 하나인 블록체인을 기반으로 한 기계학습 보험사기 예측모델을 제안한다. 블록체인 기술을 활용하여 안전하고 신뢰받는 보험청구 정보 공유시스템을 실현하고, 보다 효율적이고 정확한 사기예측을 위하여 사회관계분석이론을 적용하여 각 관계에 가중치를 부여하고 기계학습 사기 예측패턴을 4단계로 나누어 제안하였다. 사기 가능성이 높은 보험청구건은 보다 앞선 단계에서 높은 예측 율로 검출되는 효과를 가지며 가능성이 낮은 청구 건은 사후에 참고하여 관리할 수 있도록 차등 적용하였다. 제안하는 모델의 중요 매커니즘은 이더리움(Ethereum) 로컬 네트워크를 구성하여 검증 하였고, 향후 보다 정교한 성능평가가 요구된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권1호
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• pp.31-38
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• 2022

본 논문은 전문가 독립적 비지도 신경망 학습 기반 다변량 시계열 데이터 분석 모델인 MSCRED(Multi-Scale Convolutional Recurrent Encoder-Decoder)의 실제 현장에서의 적용과 Auto-encoder 기반인 MSCRED 모델의 한계인, 학습 데이터가 오염되지 않아야 된다는 점을 극복하기 위한 학습 데이터 샘플링 기법인 Subset Sampling Validation을 제시한다. 라벨 분류가 되어있는 발전소 장비의 진동 데이터를 이용하여 1) 학습 데이터에 비정상 데이터가 섞여 있는 상황을 재현하고, 이를 학습한 경우 2) 1과 같은 상황에서 Subset Sampling Validation 기법을 통해 학습 데이터에서 비정상 데이터를 제거한 경우의 Anomaly Score를 비교하여 MSCRED와 Subset Sampling Validation 기법을 유효성을 평가한다. 이를 통해 본 논문은 전문가 독립적이며 오류 데이터에 강한 이상 진단 프레임워크를 제시해, 다양한 다변량 시계열 데이터 분야에서의 간결하고 정확한 해결 방법을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.49-54
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• 2021

본 연구의 목적은 T커머스 동향을 파악하고 나아가 고객 데이터기반의 서비스를 향상할 수 있는 방안과 IPTV가입자 확대를 계기로 방송화면의 변화에 대한 발전모델을 제안하고자 함이다. TV매체를 통해서 모바일처럼 고객 맞춤형 쇼핑모델을 구현하고 이용고객의 만족도를 향상한다면 고객의 이탈을 줄이고 대화면을 통해 보다 편리한 쇼핑환경을 제공할 수 있을 것이다. 현재 T커머스방송의 현황과 문제점에 대해 알아보고 향후 전망에 대해 기술적으로 일부 검증된 모델에 대해 설명(채널 인 채널, AI스피커)하고 추가적으로 나아가야할 방향(스마트폰 연계서비스 확대, 고객데이터기반의 채널구성)에 대한 기술적 제안과 더불어 법적(방송법과 인터넷멀티미디어사업법) 제약요건에 대해 개선 방향을 이야기해 보고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.19-27
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• 2022

ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.1-9
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• 2023

스트레스는 감당하기 어려운 외부 또는 내부 요인으로부터 유발되는 것으로 현대 사회의 주요한 문제 중 하나이다. 높은 스트레스가 장기적으로 지속되면 만성적으로 발전할 수 있으며, 건강 및 생활 전반에 큰 악영향을 초래할 수 있다. 그러나 만성적인 스트레스를 겪는 사람들은 자신이 스트레스를 받고 있는지 알아차리기 어렵기 때문에 사전에 스트레스를 인지하고 관리하는 것이 중요하다. 웨어러블 기기로부터 측정된 생체 신호를 이용하여 스트레스를 탐지한다면, 스트레스를 효율적으로 관리할 수 있을 것이다. 그러나 생체 신호를 이용하는 데에는 두 가지 문제점이 있다. 첫째로 생체 신호에서 수작업 특징을 추출하는 것은 바이어스를 발생시킬 수 있으며, 두 번째는 실험 주체에 따라 분류 모델 성능의 변이가 클 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 데이터의 핵심적인 특징을 표현할 수 있는 합성곱 오토인코더를 이용해 바이어스를 줄이고 앙상블 학습 중 하나인 소프트 보팅을 이용해 일반화 능력을 높여 성능의 변이를 줄이는 모델을 제안한다. 모델의 일반화 성능을 확인하기 위하여 LOSO 교차 검증 방법을 이용하여 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안한 모델은 WESAD 데이터셋을 이용하여 높은 성능을 보여주었던 기존의 연구들보다 우수한 정확도를 보임을 확인하였다.