• Composites Research
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• 제34권1호
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• pp.8-15
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• 2021

조선해양 산업에서 선박의 에너지 절감과 운항효율 향상을 위한 부품의 경량화 기술이 요구됨에 따라서, 고강도의 경량소재인 섬유강화 복합소재를 부품소재로 적용하는 방안이 검토될 수 있다. 본 연구에서는 LNGC 경량화를 위해 파이프 지지용 클램프의 섬유강화 복합소재 적용 가능성을 평가하였다. 탄소섬유 및 유리섬유를 강화섬유로 하여 섬유강화 복합소재를 제조하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 통해 복합소재의 강화재료와 기지재료의 물성을 역계산하여 섬유 적층 패턴별 물성 변화에 따른 성능 예측을 수행하였다. 또한, 유한요소해석 프로그램를 통해 복합소재 두께에 따른 클램프의 구조해석을 수행하였다. 연구결과 경량화를 위해 클램프의 섬유강화 복합소재의 적용시 두께 선정에 주의가 필요함을 확인할 수 있었다. 향후 보완 설계 시 구조물의 형상변경 및 경량화를 위한 구조변경에 용이할 것으로 판단된다.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.101-124
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• 2017

본 연구의 목적은 2015년 말 공식 출범한 아세안경제공동체(AEC)의 현황을 검토하고 AEC 출범 이후 베트남의 거시 경제적 상황에 대한 분석 및 시사점을 도출하기 위한 것이다. 이 글은 AEC가 통합의 과정에 있는 미완의 체제라는 점을 고려하여 AEC의 주요 목표 가운데 가장 실현 가능성이 있는 단일 시장 및 생산 기반 구축에 주목하였다. 최근 무역 지표에 따르면, 베트남은 전자 및 컴퓨터 관련 부품, 전화 및 관련 부품, 그리고 섬유 신발 분야에서 GVC 연결망의 중심에 위치해있어 제조 및 가공업 분야에서 생산성이 향상될 것으로 전망된다. AEC로 인한 기대와 함께 EU와의 FTA, 그리고 RCEP를 비롯하여 전세계 다양한 국가들과 양자 간 무역 협정을 체결하고 있기 때문에 향후 투자 거점지역으로서 베트남의 무역 의존도 및 FDI 유입은 더욱 높아질 것으로 전망된다. 하지만, 전체 수출액 가운데 외국투자기업의 수출 비중이 약 70%를 차지하고 있다는 점은 향후 베트남 경제의 불확실성을 암시한다. FDI 투자 유치는 베트남 국내기업의 경쟁력을 더욱 감소시킬 수 있다. 아직까지 베트남 국내 기업이 기술 혁신과 숙련된 인력을 확보하지 못한 현재의 상황에서 AEC를 통한 단일 시장 및 생산기반 구축은 베트남이 아세안 내 중간제조업 경쟁국가들(태국, 인도네시아, 필리핀)과의 경쟁에서 취약할 수밖에 없도록 만들 수 있기 때문이다. 따라서 베트남이 향후 지속가능한 발전을 유지해나가기 위해서는 외국투자기업으로부터의 성장 동력(momentum)을 베트남 자국 기업들의 발전으로 전환시키는 개혁 정책이 반드시 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.63-70
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• 2003

급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인 인증에 대한 요구가 그 어느 때 보다도 커지고 있다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증수단으로 사용되고 있는 PM(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식은 유출 및 망각의 위험이 상존하므로, 이런 문제를 해결할 수 있는 생체 인증에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 생체 인증 시스템의 보안 수준을 좀더 향상시키기 위해서 생체 정보의 저장뿐만 아니라 인증까지도 사용자가 휴대 할 수 있는 보안 토큰(스마트카드, USB 토큰) 내부에서 수행하는 연구가 진행되고 있다. 그러나, 보안 토큰의 제한된 하드웨어 자원(메모리. CPU)때문에 기존의 생체 인증 알고리즘으로는 동작이 불가능하다. 본 논문에서는 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes Flash Memory 및 1MBytes RAM의 하드웨어 자원을 가지는 지문 인증 보안 토큰 시스템 구현에 대하여 기술하고, 이러한 보안 토큰 시스템에서 수행이 경량화시킨 지문 인증 알고리즘의 성능을 분석하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 지문 인증 알고리즘은 6.8KBytes의 메모리를 사용하여 1.7%의 EER(Equal Error Rate)을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.483-494
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• 2020

4차 산업혁명이 도래함으로써 AI 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 미래를 이끌어갈 AI 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해서는 학교 현장에서 AI 교육이 내실 있게 이루어져야 한다. 국내·외에서 AI 교육을 시행하고 있지만, 더 나은 AI 교육을 시행하기 위해서는 AI 교육 플랫폼의 역할이 중요하다고 판단하였기에, 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식을 조사하였다. 교수·학습관리, 교육용 콘텐츠, 접근성, AI 교육 플랫폼의 성능, 초등학생의 수준 적합도 등의 5가지 기준을 바탕으로 인식조사를 시행하였다. 총 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시하였으며, 조사 결과 Machine Learning for Kids, Teachable Machine, AI Oceans(code.org), 엔트리, 지니 블록, 앱인밴터, Elice, mBlock 등의 8가지 플랫폼 중 엔트리가 초등 AI 교육에 가장 적합한 플랫폼으로 선정되었다. 이는 엔트리가 양질의 교육용 콘텐츠를 제공하고, 접근성이 편리하며, 교수·학습 관리가 가능하고, 초등학생들의 수준에 적합한 AI 교육 플랫폼이기 때문인 것으로 분석된다. 다양한 AI 교육 플랫폼을 학교 현장에 적용하기 위해서 교사를 대상으로 AI 관련 연수를 실시하여 AI 교육 전문가로 양성해야 하며, 지속적으로 AI 교육 플랫폼을 접할 기회를 제공해야 할 것이다. 본 연구는 조사대상 인원이 제한적이었고, 대부분의 인식조사 참여자가 경기도에서 근무하는 전문가라서 모집단 인식조사라고 하기 에는 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위한 전국단위의 전문가를 대상한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.801-807
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• 2021

전기 전자 부품을 기반으로 하는 통신장비, 컴퓨터, 이동 수단, 전산망, 군사용 장비 등 여러 산업 분야 및 사회기반시설에 있어 전자파 차폐의 필요성이 커지고 있다. 구조물의 전자파 차폐 방법은 차폐 콘크리트, 차폐 문, 차폐 창문과 같이 차폐성능을 가지고 있는 자재를 사용하여 시공하는 방법, 그리고 차폐성능이 없는 재료에 차폐 도료를 코팅하는 방법이 있다. 전자파 차폐 도료는 탄소나노튜브, 흑연, 카본 블랙, 탄소 섬유와 같은 전도성 물질을 사용하여 만들어지며, 일반적으로 사용되고 있는 수성도료에서 전자파 차폐 성능이 추가된 도료이다. 이 연구에서는 전자파 차폐 무기계 도료를 개발하기 위한 목적으로 전도성 흑연, 카본 블랙을 차폐원료로 사용한 도료의 차폐성능 및 부착성능을 평가하였다. 차폐 재료의 종류 및 사용량을 달리한 6개 배합에 대해 차폐성능과 부착강도를 평가하였다. 실험 결과, 전도성 흑연과 카본 블랙을 무게비 1:0.2로 혼합한 배합이 33.6 dB로 차폐성능이 가장 좋은 것으로 확인되었고, 부착성능은 전도성 흑연만 사용한 배합이 1.06 MPa로 가장 높은 것으로 확인되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.446-452
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• 2021

우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.577-582
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• 2021

최근 AR, VR 및 스마트 디바이스 기술의 발전에 따라 피트니스 산업에서도 비대면 환경을 기반으로 한 서비스 수요가 증가하고 있다. 비대면 온라인 홈트레이닝 서비스는 기존의 오프라인 서비스에 비해 시간과 장소의 제약이 없다는 장점이 있으나 운동 기구의 부재 및 사용자의 정확한 운동 자세 유지여부, 운동량의 측정이 어려운 단점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완할 수 있는 표준 운동 프로그램을 개발하고 딥러닝 기반 신체 자세 추정 영상처리를 통하여 새로운 비대면 홈트레이닝 어플리케이션 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 알고리즘 기반 어플리케이션을 활용한다면 표준 운동 프로그램 영상의 트레이너를 사용자가 직접 보고 따라하면서 사용자 스스로 자세를 교정하며 정확한 운동이 가능하다. 나아가 본 연구의 알고리즘을 용도에 맞게 커스터마이징 한다면 공연, 영화, 동아리 활동, 컨퍼런스 분야로의 적용도 가능할 것이다.

• 지식경영연구
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• 제23권1호
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• pp.47-67
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• 2022

컴퓨터와 인터넷 정보 기술은 현대 서비스 산업과 사람들의 생활 방식을 변화시켰다. 특히 COVID-19의 전 세계적 확산으로 셀프서비스 기술 등 연락 서비스 유형에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 인건비 상승과 소비자 자기인식 제고로 업무 일부를 자체 서비스 기술을 통해 고객에게 이전하는 기업이 늘고 경영환경 속에서 본 연구는 다음의 질문에 답하고자 한다. (1) 셀프서비스기술 환경에서 기술난이도와 안전성 지각이 고객 가치 인식에 어떻게 영향을 미치는가? (2) 고객 가치 인식은 셀프서비스기술의 지속사용의도에 영향을 끼치는가? 본 연구는 327개 표본으로 실증분석을 실시하여 셀프서비스 특성인 기술난이도와 안전성 지각이 고객가치 인식과 지속적 이용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 고객이 가치를 인식하고 셀프서비스 기술 사용에서 중요한 역할을 하는 것은 고객의 가치 체험이다. 셀프서비스기술 환경에서 고객이 가치를 인식하여 지속사용의도에 영향을 미친다는 선행연구는 그동안 거의 없었던 바, 본 연구는 고객의 체험가치가 높을수록 셀프서비스 기술을 선호하고 지속적인 이용의도가 높아짐을 실증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.111-117
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• 2021

최근 국방부는 4차산업혁명을 비롯한 첨단과학 기술의 급속한 발전으로 미래 전장환경이 급속도로 변화하고 있는 현실에서 병역자원 감소와 복무기간 단축 등의 사회적 문제에 대해 능동적으로 대응하고, 인간 중심의 가치문화를 정립하기 위해 노력하고 있다. 이에 대한 일환으로 국방부는 국방개혁과 연계하여 육군의 역할을 재정립하고, 육군의 전투력을 극대화하기 위해 차세대 개인전투체계인 워리어플랫폼 도입을 추진하고 있다. 본 논문에서는 미래지상작전 양상 및 개념을 살펴보고, 해외 개인전투체계에 대한 사례분석을 통해 한국군에 적합한 최적의 워리어플랫폼 아키텍처를 제시한다. 이를 위해 개인 전투원에게 요구되는 필수 요구능력과 부대유형별 요구능력에 대해 분석하고, 워리어플랫폼 단계별 통합 및 연동방안을 구체적으로 제시하며, 통합 및 연동이 필요한 장비들간의 데이터 흐름 및 전원연결 구성도를 제시함으로써 효율적인 사업 추진 방향을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.194-199
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• 2022

다양하고 복잡한 영상 데이터 기반의 산업에서 높은 정확도와 활용성을 위해 고품질의 데이터를 위한 전처리가 요구된다. 하지만 기존 이미지 또는 영상 데이터와 노이즈를 결합해 기업에 큰 위험을 초래할 수 있는 오염된 적대적 예제가 유입될 시 기업의 신뢰도 및 보안성, 완전한 결과물 확보를 위해 손상되기 이전으로의 복원이 필요하다. 이를 위한 대비책으로 기존에는 Defense-GAN을 사용하여 복원을 진행하였지만, 긴 학습 시간과 복원물의 낮은 품질 등의 단점이 존재하였다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 VQ-VAE 모델을 사용함과 더불어 이미지 분할 여부에 따라 FGSM을 통해 만든 적대적 예제를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 생성된 예제를 일반 분류기로 분류한다. 다음으로 분할 전의 데이터를 사전 학습된 VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 후 분류기로 분류한다. 마지막으로 4등분으로 분할된 데이터를 4-split-VQ-VAE 모델에 전달하여 복원한 조각을 합친 뒤 분류기에 넣는다. 최종적으로 복원된 결과와 정확도를 비교한 후 분할 여부에 따른 2가지 모델의 결합 순서에 따라 성능을 분석한다.