최근 컴퓨터 게임에서 지능 캐릭터는 게이머들의 흥미를 계속 유발시킬 수 있기 때문에 더욱 더 중요한 요소로 부각되고 있다. 지능 캐릭터를 구현하는 대표적인 방법으로 신경망을 사용하여 상대 캐릭터의 행동패턴과 게임 규칙을 학습하는 방법이 연구되었다. 그러나 게임의 규칙은 갑자기 변경될 수 있으며 온라인 게임과 같은 상황에서는 게이머에 따라서 행동 특성이 크게 다를 수 있다. 본 논문에서는 지능 캐릭터가 이러한 환경의 변화에 적응하는 방법으로서 개체 수준 적응 알고리즘과 개체군 수준 적응 알고리즘을 제안한다. 개체 수준 적응 알고리즘에서 각 지능 캐릭터는 자신의 게임 점수의 변화를 계속해서 관찰하면서, 최종적으로 획득한 점수들을 고려하여 환경의 변화를 판단하고, 만약 변화가 감지된 경우에는 다시 새로운 학습을 시작한다. 대용량 온라인 게임과 같이 다수의 사용자가 있는 게임에서는 지능 캐릭터들이 다양한 행동 패턴과 전략을 가지고 있는 여러 상대 캐릭터들과 대전한다. 개체군 수준 적응 알고리즘은 유전자 알고리즘을 이용하여 지능 캐릭터들의 출현을 조절하여 게임 월드내의 균형이 유지되도록 한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경 상에서 게임 규칙과 상대 캐릭터들의 행동 패턴을 변화시키면서 실험하였다. 실험 결과 지능 캐릭터는 제안한 기법을 이용하여 환경 변화에 적응할 수 있음을 보였다.
인공신경망은 복잡한 상호관계를 가지는 문제의 해결을 위한 효과적인 컴퓨터 테크닉으로써 많은 분야에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 지반의 액상화 가능성을 판별하기 위하여 인공신경망 이론을 사용하였으며, 이를 위하여 반복삼축압축시험 결과와 토성자료, 지반조사자료 등을 학습인자로 사용하였다. 학습과 검증에 서해안지역의 43개의 반복삼축압축시험 데이터가 사용되었다. 여기서 인공신경망의 학습은 예측된 CSR과 실측한 CSR 사이의 오차가 적어지도록 신경망의 가중치를 수정하는 것으로 이루어진다. 전체 신경망에 대한 평균제곱의 오차가 허용치 이내로 감소할 때까지 학습은 반복되어 진행되며 일반적으로 15,000 이상의 학습이 요구되는 것으로 나타났다. 다양한 노드수를 가지는 신경망에 대한 학습을 수행한 결과, 1번째 은닉층의 수가 20개이고 2번째 은닉층의 수가 10개인 신경망이 72~98%에 해당되는 정밀도를 가지고 해당 전단변형률과 반복횟수에서의 CSR값을 예측할 수 있었다. 여기서 NOC(Number of Cycle)와$D_10$, ($N_1$)$_60$ 등의 입력변수가 지반의 액상화 거동에 주요한 영향인자로 나타났다. 연구결과 인공신경망을 이용한 지반의 액상화 거동의 예측이 비교적 정확하게 산정됨을 알 수 있었으며, CSR과 ($N_1$)$_60$, NOC와의 관계가 기존의 연구 결과에 부합하여 나타남을 알 수 있었다.
스마트폰, 태블릿 PC와 같은 스마트 기기들의 사용이 증가하면서 애플리케이션을 이용한 금융 업무 등 중요 업무를 해당 스마트 기기를 이용하여 처리하는 경우가 많아지고 있으며, 이러한 정보를 획득 할 수 있는 여러 공격들이 존재하고 있다. 그 중 사회공학기법인 어깨너머공격은 해킹 기술과 같은 특정 컴퓨터 기술 없이도 직접적으로 정보를 획득할 수 있어 강력한 공격 방법으로 꼽힐 수 있다. 그러나 지금까지의 어깨너머공격은 사용자 모르게 정보를 엿보는 행위라는 단순한 정의밖에 존재하지 않았다. 또한, 국제표준인 공통평가기준(CC)의 공통평가방법론(CEM)에서 제공하는 attack potential 방법론은 어깨너머공격에 대한 내성을 정량적으로 나타내지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 어깨너머공격에 필요한 공격조건들을 나열하고 공통평가기준에서 제공하는 공격 성공 가능성(attack potential)의 방법론을 차용하여 어깨너머공격까지 공격 성공 가능성을 계산할 수 있도록 이를 포함할 수 있는 공격성공 가능성을 제안한다. 더불어, 현재 스마트 기기들에 제공되고 있는 모바일뱅킹 애플리케이션의 보안 키패드인 쿼티키패드와 숫자 키패드의 안전성을 분석하고 공격 시나리오를 기반으로 하여 현재 제공되고 있는 모바일뱅킹 애플리케이션들의 어깨너머공격에 대한 공격 성공 가능성을 알아본다.
최근 IT 기술의 급성장에 따라 종래의 많은 수동적인 업무가 자동화되었다. 이러한 자동화를 통해 많은 사람들의 여가 시간이 증대되고 이를 위한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 또한, 소형화되고 휴대에 편리한 스마트 디바이스의 등장으로 시간과 장소에 구애를 받지 않고 다양한 인터넷 서비스 이용이 가능하다. 많은 디바이스 및 서비스에서 발생되는 빅 데이터의 효율적인 저장 처리를 위해 가상화 기반의 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구 중에 온-프레미스 기반 분산된 데스크탑 자원을 통합하고 사용자에게 제공하는 데스크탑 스토리지 가상화는 가상화를 이용하여 분산된 레거시 데스크탑내에 사용되지 않는 자원을 통합한다. 이는 사용자에게 신뢰성 제공을 위한 고가용성이 매우 중요시된다. 또한, 분산된 데스크탑 기반 자원 통합 환경에서 효율적인 데이터 분배 저장 처리를 위한 계층적 구조 및 자원통합 연구들이 진행되고 있다. 그러나 온-프레미스 기반 자원 통합 환경에서 서버 고장 발생시 효율적인 대처를 위한 운영 연구가 미흡하다. 이러한 운영적 서버 고가용성을 위해 본 논문에서는 온-프레미스 기반 분산된 데스크탑내 스토리지 통합 환경에서 데스크탑 서버의 장애 발생에 따른 능동적인 대처가 가능한 무중단 서버 관리 기법을 제안한다. 이는 데스크탑 기반 통합 환경에서 데스크탑 추가 및 제거가 용이하다. 또한, 장애발생에 따라 대체 서버가 능동적으로 수행된다.
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.
중적외선 카메라의 초점면배열 검출기는 검출기 화소마다 응답 특성이 달라 검출기 화소 간 불균일이 발생한다. 또한 카메라 운용 중 카메라 내부 발열 등의 영향으로도 영상에 불균일이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 카메라 제작 단계에서 흑체를 이용해 검출기 화소 간 차이 교정용으로 이득과 오프셋 테이블을 생성해 보정하는 것이 일반적이다. 장비 운용 중 내부 발열 등에 의한 불균일을 보정하는 방법은 입력 영상을 기반으로 한 새로운 오프셋 값을 생성하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 장비 운용 중 발생하는 영상 불균일 보정을 위한 방법으로 입력되는 영상을 블록 형태의 패치로 분할한 후 균질한 영상 패치만 불균일 보정 테이블 생성에 사용하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 불균일 보정 테이블 생성을 위해 획득하는 영상의 카메라 시선 움직임으로 인해 발생하는 움직임 자국 형태의 인공 패턴 노이즈 발생을 방지할 뿐만 아니라, 적은 수의 영상으로도 불균일 보정 성능 향상을 꾀할 수 있다. 실험 결과 기존 전통적인 영상 기반 불균일 보정 방법에서 발생하는 영상 흐름 자국 형태의 왜곡이 발생하지 않았으며 기존 방법 대비 50% 이상 적은 수의 영상으로도 양호한 보정 성능을 확인할 수 있었다.
영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능 기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산 시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과 기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다.
위성 영상을 활용하여 대규모 또는 정밀 토양 수분도를 제작하는 방법의 개발과 이를 적용한 사례 연구는 원격탐사 응용 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나이다. 이 연구는 제주도 연구 지역을 대상으로 토양 수분도를 제작하였다. 이를 위하여 선형으로 조정된 Synthetic Aperture Radar (SAR) 편광 영상과 입사각 정보를 이용하여 광학 영상과 함께 토양 수분도를 산출하였다. SAR 영상은 Google Earth Engine (GEE)에서 제공하는 후반 산란 계수 Analysis Ready Data (ARD) 자료를 사용하였다. 또한 Environmental Systems Research Institute (ESRI)의 토지 피복도(land cover map)와 KOMPSAT-3 고해상도 위성 영상의 지표 반사도로부터 산출한 식생 지수 정보(normalized difference vegetation index, NDVI)를 토양 수분도 처리 과정에 적용하였다. 이처럼 SAR 영상과 광학영상 정보를 융합하여 처리하는 경우는 토양 수분 산출물의 신뢰도를 향상할 수 있는 것으로 알려져 있다. 산출물의 과학적 분석을 위하여 KOMPSAT-3 영상으로 제작한 정규 수분 지수(normalized difference water index, NDWI)와 비교 분석을 실시하였다. 그리고 KOMPSAT-3 처리 결과의 검증을 위하여 Landsat-8 위성의 NDWI 처리 결과와 비교하였다. 이 연구를 통하여 산출한 토양 수분도 결과는 KOMPSAT-3 영상과 Landsat-8 위성으로 각각 처리한 NDWI 처리 결과와 높은 상관도를 나타냈다. 마지막으로 이 연구에 사용한 토양 수분 산출 알고리즘을 우리나라 고해상도 위성인 KOMPSAT-5 영상에 맞게 추가 개발하면 다른 외부 영상 없이 KOMPSAT 광학 위성정보와 KOMPSAT SAR 영상정보를 이용한 정밀 토양 수분도 제작이 가능할 것이라고 생각한다.
광산란법을 이용한 초미세먼지 측정기는 초 단위의 측정이 가능하고 휴대할 수 있는 크기로 설계될 수 있다. 또한 하나의 센서로 여러 크기별 (PM1.0, PM2.5, PM4.0, 및 PM10) 농도를 측정할 수 있다. 이 방식은 입자의 개수와 크기를 측정하고 이를 단위 부피당 무게인 농도로 변환하는 과정 때문에 큰 밀도를 가지는 황사에 대해서는 큰 오차를 나타낸다. 본 논문은 광산란 초미세먼지 측정기가 여러 크기별 PM 농도를 이용하여 황사 발생 시 초미세먼지(PM2.5)의 농도의 오차를 정확히 보정할 수 있고, 황사가 발생하지 않을 때도 영향을 받지 않는, 다중 선형외기 기법의 기계학습에 의한 보정 기법을 제시한다. 두 가지 또는 세 가지의 PM 크기 입력만으로도 광산란 미세먼지 측정 장치의 황사 오류를 크게 보정할 수 있음을 보인다. 한 달 동안 중부권대기환경연구소의 베타레이 측정기와 광산란 측정기의 측정값을 비교·분석하였다. 황사가 없는 구간에서 이 두 장비의 상관계수(R2)는 0.927이었고, 황사를 포함한 전 구간에서 상관계수는 0.763이었지만, 기계학습을 통하여 상관계수가 0.944로 향상되었다.
농림축산식품부는 2008년 조직개편을 통해 식품 정책에 대한 기능이 이관되어 보건복지부 등에 산재하여 있던 식품산업을 통합관리 하게 되었고, 1, 2, 3차 산업을 포괄한 종합 정책을 수립하고 있다. 최근 4차 산업혁명과 더불어 농축산식품산업에도 스마트팜, 푸드테크 등 새로운 사업개념이 등장하였다. 농림축산식품부는 4차산업에 적합한 정책을 수립하기 위해 농축식품산업의 사업체 규모를 정확히 추정하는 것이 필요하게 되었다. 농림축산식품부는 전방과 후방 산업의 연계분석을 통한 부가가치 산출과 농축산식품산업의 정확한 모집단을 추정하기 위해서 2017년부터 농축산식품산업 특수분류를 위해 연구하기 시작하였고 통계청으로부터 농축산식품 특수분류 승인을 받았다. 특수 분류를 기반으로 한 농축산식품산업의 모집단 추정은 매출액, 종사자 수 등 전 산업에서 차지하는 비중이 정책의 수립과 중요도에 많은 영향을 미치기 때문에 매우 중요하다. 본 논문은 농축산식품 특수분류와 한국표준산업분류에서의 추출된 표본을 이용하여 현재적격률을 산정하고 모집단을 추정하는 과정과 현재적격률을 보완하기 위한 추정적격률을 제안하여 보다 모집단을 잘 반영하는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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