• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1720-1728
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• 2022

인공지능 기술의 발전으로 산업 4.0시대가 열렸고 축산업에서도 ICT 기술이 접목된 스마트 농장의 구현이 큰 관심을 받고 있다. 그중에서도 컴퓨터 비전 기반 인공지능 기술을 접목한 축산물 및 축산 가공품의 품질 관리 기술은 스마트 축산의 핵심 기술에 해당한다. 그러나 인공지능 모형 훈련을 위한 축산물 이미지 데이터 수의 부족과 특정 범주(class)에 대한 데이터 불균형은 관련 연구 및 기술 개발에 큰 장해물이 되고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 연구에서는 오버샘플링과 적대적 사례 생성기법의 활용을 제안한다. 제안되는 방법은 성공적인 불량 탐지 (Defect detection) 관점을 기반으로 하며, 이는 부족한 데이터 레이블을 효과적으로 활용하는데 필요한 방법이다. 최종적으로 실험을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인하고 활용 전략을 검토한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.394-396
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• 2002

'분산 모의훈련 전장환경'은 실제 또는 가상전쟁, 전투 등 군사 상황을 묘사하기 위해, 둘 또는 그 이상의 적대 세력간에 발생하는 군사적 상황을 게임규칙, 자료 및 절차를 사용하여 모의하는 군사작전 게임(war game)을 의미한다. 이는 컴퓨터와 네트워크를 이용한 '합성 가상 전장환경'에서 구현되는데, 특성상 다수의 게이머와 게이머, 게이머와 객체, 객체들간에 네트워크를 통한 빈번한 메시지 송.수신을 통한 정보를 교환하고 실시간으로 상호동작 한다. 즉, '합성 가상 전장환경'의 구현을 위해서는 신뢰성과 실시간성을 보장하는 다자간 통신의 보장이 핵심을 이룬다. 그러나, 일반 인터넷상의 브로드캐스팅 기술을 적용할 경우, 가상전장환경에서 폭주하는 통신량을 실시간으로 처리하기엔 어려운 문제점이 있다. 따라서 '합성 가상전장가상환경'의 보다 효과적인 구현을 위해서는 고신뢰 실시간 다중 그룹통신 기술의 개발이 요구된다. 본 논문은 그룹통신 개념에 기반하여 가상 합성 전장 환경에 적용할 수 있는 효율적인 전송 서비스를 위한 네 가지 전송 알고리즘을 제시하며, API 설계를 통해 서비스를 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.887-890
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• 2021

최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스(주)에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권3호
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• pp.353-360
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• 2019

본 연구는 대학생을 대상으로 취업 스트레스와 스트레스 대처방식과의 관계를 확인하고자 일대학교의 학생 314명을 대상으로 2018년 05월 02일부터 05월 28일까지 자가기입식 설문지를 이용하여 조사하였다. 취업스트레스의 하위변수 중 성격 스트레스, 가족환경 스트레스, 학업 스트레스, 학교환경 스트레스는 정서중심적 대처방식과 통계적으로 유의한 상관관계가 있었고, 취업불안 스트레스는 사회적 지지추구와 정서중심적 대처방식과 유의한 상관관계가 있었다. 대학생들의 정서중심적 스트레스 대처방식은 우울 같은 정서와 신체상의 건강 문제와 관련이 있으므로 심리지원서비스를 통한 조기 발견과 이의 대처에 관한 심리치료 프로그램 및 교육, 특강, 캠프 등의 혼합 서비스 제공이 필요하다. 또한 정서중심적 대처방식에서 문제해결 중심으로 전환하기 위한 전략적 행동 기술훈련(계획,방법,기술)이 필요하다고 생각된다.

• 시큐리티연구
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• 제11호
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• pp.159-181
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• 2006

최근 경비업체가 비약적으로 증가하고 있는 것은 고무적인 현상이지만, 영세한 업체의 난립은 결국 저가입찰을 하게 되고, 그 결과 경비원은 낮은 보수와 후생복지의 취약 등으로 이직으로 인해 업무 숙련도가 떨어지고 사기가 저하되어 양질의 서비스를 기대하기 어려운 점이 있다. 이러한 문제에 적극적으로 대응하기 위해서는 구조적인 문제해결방안과 더불어 우선적으로 시급한 경비원의 자질향상과 고객의 신뢰도를 제고시키는 방안중의 하나는 자격제도를 활성화시키는 것이다. 자격증은 그 분야에 대한 지식이나 기술의 습득정도를 평가 받고 직무수행에 필요한 전문 능력을 인정하는 제도로 관련 산업계와 사회에서 경쟁력을 높이고 객관적으로 능력을 인정받을 수 있는 도구이다. 전문교육을 받고 전문직종에 종사하게 되는 경우 그 사람의 능력정도를 평가하는 도구로서 자격제도가 실시되고 있다. 자격소지자에게는 자부심과 자신감을, 고객에게는 신뢰감을, 기업에게는 탐색과 교육비용을 절감하는 효과를 가져오는 것이다. 민간경비는 경비업무가 다양하고 경비업체의 규모나 수준이 평균화되어 있지 않고 편차가 심하여 고객이나 일반 대중에게 높은 신뢰감과 만족감을 주지 못하고 있다. 그래서 전문자격증은 결구 고객을 보호하고 경비산업을 활성시키는 방안중의 하나이다. 민간경비 관련 민간자격은 비영리 사단법인인 한국경비협회가 중심이 되어 관리${\cdot}$운영하는 것이 효율적이고 공신력을 높일 수 있다. 민간경비 자격취득자가 취업할 수 있는 노동시장인 경비업체들이 적극적으로 참여하고 협조해야만 활성화될 수 있다. 자격의 종류를 다양화하여 전문화시키는 것이 필요하다. 한국경비협회, 경비업체, 관련학과 교수 등이 협의하여 직무분석을 한 후, 자격취득 예정자가 갖추어야 할 지식과 기능을 추출하여 자격등급, 검정과목, 검정방법 등을 결정하도록 한다. 그리고 직업교육훈련기관의 설치 또는 연계가 필요하다.가 여자보다 더 높게 나타났다. 취업 준비를 위해 중점적으로 준비하는 것으로는 어학 공부가 40.4%로, 취업에 대한 자신감에서는 긍정적인 응답이 39.6%로 나타나 14.0%로 나타난 부정적인 응답보다 월등히 높게 나타났다. 다섯째, 경호관련 대학생들의 직업 선호도에 대해 49.2%가 공경호 분야를 선택해서 안정적인 직종을 원했고, 34.0%가 민간경호, 사설 경비업체를 선택하였다. 또한 공경호쪽에서의 희망 직종으로는 대통령 경호가 28.6%로 가장 높게 나타났다. 민간경호 부분에 있어서는 21.2%가 민간 경호, 경비업체를 선호하는 것으로 나타났다.로 분석하여 특정시기(월)에 국한되어 폐각근과 내장낭의 생화학적 함량변화가 역상관관계를 나타내는 현상을 보였다. 특히, 폐각근과 내장낭내 총 RNA 함량 변화 양상은 총단백질 함량 변화 양상과 유사한 경향을 보여 RNA 함량 증가시 단백질 함량의 증가가 일어나고 있음을 알 수 있었다.순응이 초기에 높을 때 약물 순응률이 보다 높았다. 결국 약물치료 효과에 대한 만족도가 순응률 결정에 가장 중요한 요인이라고 생각되며, 약물치료효과를 높이기 위한 다양한 전략을 사용하여, 약물 순응도를 향상 시킬 필요가 있다고 생각된다.으나, 주의력에서는 전두엽의 실행능력(executive function)과 관련되는 검사들에서 산소흡입이 특이한 효과를 보여준다는 것이 확인되었고, 기억능력에서는 단기기억능력 평가에서 산소흡입군이 대조군보다 유의한 효과를 보여주는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과는 산소흡입이 전두엽과 관련된 수행능력, 작동기억능력 향상에 도움이 될 가능성이 있음을 시사하는 결과라고 생각된다.증 1명(5%)이었다. 모든 대상 아동이 주 진단 이외의 2∼6개 이상의 다양한 공존진단을 보였다. 공존진단에는 주의력결핍-과잉운동장애, 우울병, 경계선지능 및 정신지체, 학습장애, 언어발달장애, 적대적 반항장애, 만성 틱장애, 기능성

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.19-26
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• 2021

역사적 지역에서 발굴되는 문화재는 시대적 배경을 바탕으로 고유의 특징을 가지고 있으며, 역사와 전파 지역의 흐름에 따라 그 문양과 특징이 조금씩 변화하는 것을 볼 수 있다. 어떤 지역에서 발굴된 문화재는 그 당시의 문화를 대표하며 온전한 모습을 유지하는 것도 있지만, 대부분이 파손/손실되거나 일부분으로 나누어져 그 구성을 연구하고 파손된 부분을 복구하기 위해 많은 전문가가 동원된다. 이 연구의 목적은 이러한 복원연구에 인공지능 신경망을 통해 과거의 문양과 패턴들을 학습시키고, 출토된 문화재에서 손실된 부분을 복원시키는 데 있으며, 문화재를 복원하기 위해 기본적인 생성적 적대 신경망인 GAN(Generative Adversarial Network)[1]을 사용한다. 연구에서는 GAN을 기반으로 출토된 문화재 일부를 기반으로 하여 손상/손실된 나머지 부분을 복구한 연구 과정으로, 학습에 기반이 되는 온전한 문화재의 이미지로 훈련을 하고, 일부를 마음대로 손상해 복구할 수 있도록 했다. 연구는 문화재 복구에 있어, 시대적 특징을 어느 정도 복구하는지, 색상과 재질을 복구하는지에 중점을 두고 있다. 마지막으로는 실제 출토된 비슷한 문화재를 기반으로 훈련된 신경망을 사용하여 문양을 복구함으로써 인공신경망의 적용 범위를 연구한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제2권
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• pp.139-182
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• 1994

조종사들은 비행시에 일상 생활 환경에서는 경험하지 못하는 여러가지 적대환경에 폭로된다. 이러한 환경에서는 인체의 평형기관은 실제와 일치하지 않는 정보를 제공해 주는 경우가 허다하다. 예를들면, 내이의 미로 전정기관이나 피하압력기관기 등은 항공기의 기동으로 발생하는 중력과 지구의 중력을 구별 하지 못하는 기능의 한계성때문에 계기비행하에서는 대개의 경우 공간정위상실, 즉 비행착각을 유발한다. 이 착각으로 인한 항공기 사고는 통계상에서 상당 부분이 치명사고로 나타나고 있는데, 이러한 사실은 비행착각현상이 비행안전에 극히 위험한 요소가 되고 있다는 것을 실증한다고 할 수 있다. 그러므로 조종사들은 비행시 공간정위 유지를 위한 철저한 대비가 있어야 한다. 공간정위 상실현상이 잘 발생하는 경우는 야간이나 기타 계기비행 환경에서 주위시각이 제약을 받을 때이다. 즉, 계기비행 환경에서의 편대비행시나 고기동시, 그리고 대조물이 모호한 야간의 활주로에서 이착륙할때 등을 들 수 있다. 비행시 공간정위 상실현상을 예방하기 위해서는 첫째로 이러한 유형의 사고분석자료를 토대로 하여 항공기의 설계단계에서부터 제작에 이르기까지 착각을 유발할 수 있는 구조적 요인을 제거해야 한다. 둘째로는 이러한 착각을 유발하지 않는 운항이나 기동방식을 택하여 비행임무를 수행토록 해야한다. 세째로 조종사들은 이러한 착각을 정상적인 인체의 반응에 의한 것이므로 자신에게도 당연히 일어난다는 사실을 용인해야 한다. 네째로 조종사들은 계기비행에 대한 구체적이고 실제적인 훈련을 통하여 계기비행 경험을 쌓아야 한다. 다음은 조종사들의 실제비행시 공간정위 상실현상에 봉착했을때의 처리요령이다. 첫째로 계기비행상황에서 자신의 감각과 계기가 일치하지 않을 때는 즉시 계기를 Cross Check하여 항공기의 자세나 기동형태를 정확하게 파악해야 한다. 둘째로 계기가 조종사의 의도대로 나타나도록 조작하고 이를 철저하게 의지하고 믿어야 한다. 세째로 자신의 감각과 계기가 일치할때까지 수평비행을 유지해야 한다. 그리고 마지막으로, 고성능 항공기가 계기비행중 저공에서 비행착각에 봉착하게 될때의 행동절차를 철저하게 숙지하고 있어야 한다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.47-55
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• 2022

사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.