• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-178
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• 2020

국방부는 감소되는 부대 및 병력자원의 문제해결과 전투력 향상을 위해 4차 산업혁명 기술(빅데이터, AI)의 적극적인 도입을 추진하고 있다. 국방 정보시스템은 업무 영역 및 각군의 특수성에 맞춰 다양하게 개발되어 왔으며, 4차 산업혁명 기술을 적극 활용하기 위해서는 현재 폐쇄적으로 운용하고 있는 국방 데이터 관리체계의 개선이 필요하다. 그러나, 국방 빅데이터 및 인공지능 도입을 위해 전 정보시스템에 데이터 표준을 제정하여 활용하는 것은 보안문제, 각군 업무특성 및 대규모 체계의 표준화 어려움 등으로 제한사항이 있고, 현 국방 데이터 공유체계 제도적으로도 각 체계 상호간 연동 소요를 기반으로 체계간 연동합의를 통해 직접 연동을 통하여 데이터를 제한적으로 공유하고 있는 실정이다. 4차 산업혁명 기술을 적용한 스마트 국방을 구현하기 위해서는 국방 데이터를 공유하여 잘 활용할 수 있는 제도마련이 시급하고, 이를 기술적으로 뒷받침하기 위해 국방상호운용성 관리지침 규정에 따라 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 국방 데이터의 체계적인 표준 관리를 지원하는 다중 데이터 저장소 관리(MRMM) 기술개발이 필요하다. 본 연구에서는 스마트 국방 구현을 위해 가장 기본이 되는 국방 데이터의 도메인 및 코드사전을 생성된 국방 전사 표준과 각 체계별 표준 매핑을 관리하고, 표준간 연계를 통하여 데이터 상호 운용성 증진을 지원하는 다중 데이터 저장소 관리 (MRMM) 기술을 제시하고, 단어의 유사도를 통해 MRMM의 실현 방향성을 구현하였다. MRMM을 바탕으로 전군 DB의 표준화 통합을 좀 더 간편하게 하여 실효성 있는 국방 빅데이터 및 인공지능 데이터 구현환경을 제공하여, 스마트 국방 구현을 위한 막대한 국방예산 절감과 전투력 향상을 위한 전력화 소요기간의 감소를 기대할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권5호
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• pp.258-270
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• 2014

본 논문에서는 다중 사용자 간 시간 동기 오차에 강인한 상향링크 OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 두 기법, 즉, ZCZ (Zero Correlation Zone) 코드 시간축 확산 OFDMA 기법과 시간동기오차에 강한 SC-FDMA (Single Carrier Frequency Division Mmultiple Access)기법의 채널용량을 비교한다. 보다 현실적인 성능을 비교하기 위해 사용자 간 시간 동기 오차 뿐 아니라 상향링크 OFDMA 신호 생성의 가장 큰 이슈인 PAPR (Peak-to-Average Power Ratio)에 의한 신호의 왜곡효과도 함께 고려한다. 사용자 간 시간 동기 오차에 의한 간섭이 존재하는 환경에서는 전력제어에 의해 증폭된 사용자들의 신호가 다른 사용자들의 신호에 큰 간섭으로 작용할 수 있다. 한편, 거리를 고려하여 증폭된 신호가 단말의 증폭기의 선형 증폭구간을 벗어나게 되면 신호의 왜곡이 발생하여 최종 성능의 저하를 발생시킬 수도 있다. 따라서, 기지국과 사용자 간의 거리만을 고려한 전력제어 방식이 아니라 최대 채널용량 성능을 갖게 하는 사용자 송신 전력 조합을 실험을 통해 찾는다. 즉, 사용자 단말의 전력 제한 수치와 사용자 시간 동기 오차의 최대범위 및 $E_b/N_0$ 등의 다양한 조합들에 대해 최대 채널용량 성능을 갖게 하는 송신전력 보정 계수(ASF: Adaptive Scaling Factor)을 실험을 통해 찾는다. 먼저, 송신전력 보정계수를 적용한 경우 두 상향링크 OFDMA 방식의 채널용량은 단순히 거리만을 고려한 전력제어 방식을 적용한 경우 즉, 송신전력 보정 계수=1인 경우에 비해 얼마나 높은 채널용량 성능을 가지는지 분석한다. 두 상향링크 OFDMA 방식의 채널용량 성능을 비교하면, 송신출력이 상대적으로 낮아도 되는 높은 $E_b/N_0$ 환경에서는 시간 동기 오차에 보다 강인한 특성을 가진 ZCZ 코드 시간축 확산 OFDMA 기법의 채널용량 성능이 좋고, 반대로 상대적으로 높은 송신출력을 요구하는 낮은 $E_b/N_0$ 환경에서는 낮은 PAPR 특성을 갖는 시간동기오차에 강한 SC-FDMA 기법의 채널용량 성능이 보다 우수함을 다양한 실험을 통해 보인다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제66권4호
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• pp.300-308
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• 2009

연구배경: 감염성 질환 중 가장 흔한 질환인 폐렴의 질병부담을 줄이기 위해서 폐렴환자의 진료 과정 개선과 이에 영향을 미치는 요인에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 국내 폐렴환자의 진료 과정의 질적 수준을 평가하고, 질적 수준에 영향을 미치는 환자 및 병원 요인을 분석하고자 한다. 방 법: 500병상 이상 병원 21곳의 1989년 12월 31일이전 출생 입원 환자로 청구코드 주진단 기준 폐렴인 환자중 2006년 8월부터 10월 사이 퇴원 환자 중 무작위 표본추출 방식으로 1,001건을 표본으로 추출하였다. 환자 및 병원 요인과 과정 지표의 상관관계를 다중 로지스틱 회귀분석을 통하여 분석하였다. 결 과: 병원 도착 후 24시간 이내 혈중산소포화도 검사 시행률은 69.4%, 24시간 이내 혈액배양검사 시행률은 79.1%, 8시간 이내 항생제 투여율은 82.5%, 항생제 투약전 배양검사 시행률은 60.5%로 대부분의 지표가 높은 충족도를 보였다. 환자 요인 중에서는 연령이 24시간 이내혈중산소포화도 검사 시행률에 영향을 미쳤고, 병원 요인 중에는 병상수, 병상당 간호사수, 연간 응급실 내원자수, 병상가동률, 지역, 입원 시각 및 경로 등이 과정 지표 시행률에 영향을 미쳤다. 결 론: 본 연구에서 드러난 진료 과정상의 질적 수준이 취약한 부분에 대하여 질 개선 활동의 역량을 강화하여 보완할 필요가 있다. 또한, 과정 지표들의 병원 간 변이를 줄이기 위하여 지표 시행률이 낮은 의료기관에서는 진료프로토콜 개선 등의 활동을 통하여 진료 과정을 개선해 나가는 노력이 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.562-569
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• 2019

최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.