당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.
본 논문에서는 초고속 광인터넷 구축을 위한 광링액세스네트워크(ORAN: Optical Ring Access Network)의 구조에서 파장 라우팅을 위한 새로운 데이터 프레임 구조를 설계하고 각 필드의 기능을 정의하였다. 또한 IP 패킷의 전송을 위하여 필요한 네트워크의 계층별 구조에 대응하는 프로토콜 스택의 구조를 새로이 제시하여 네트워크 프로토콜을 설계하였다. ORAN의 데이터 전송 및 파장 라우팅에 관한 프로토콜 검증을 위하여 서브망 내의 IP 패킷 전송, 서브망 내의 브로드캐스팅 패킷 전송 그리고 다른 서브망으로의 IP 패킷 전달 과정을 예시를 통하여 보여 주었다. 이 과정에서 라우팅을 위한 파장정보가 인캡슐레이션 되는 프레이밍 과정을 기술하였고 각 단계에서 이루어지는 패킷 스위칭 및 패킷의 전달 과정을 자세히 묘사하였다. 이어서 ORAN의 가입자 노드와 두 링의 제어노드에 대하여 데이터 전송 프로토콜의 송/수신 모듈 구조를 자세히 보여주었다. 링 형태의 광액세스 네트워크 프로토콜은 아직 연구되지 않은 분야이다. 본 논문에서는 파장을 이용한 라우팅이 이루어지도록 ORAN의 패킷 전송 프로토콜을 디자인하였다. 그리고 데모 시나리오를 구성한 망에서의 장시간 전송 테스트에서도 안정적으로 파장 라우팅을 통한 패킷 전송이 이루어졌음을 확인하였다. 따라서 이러한 프로토콜의 검증을 통하여 초고속 인터넷 액세스망 구축 설계의 새로운 해법을 제시하였다.
최근 M&S 및 DM&S (Defense M&S) 환경의 복잡성이 높아짐에 따라 인간 등의 자율세력을 표현하기 위한 기술로 CGF/SAF (Computer Generated Force/Semi-Automated Force)가 주목 받고 있다. 그러나 기존의 OneSAF 과 같은 선진국의 CGF/SAF 기반 DM&S 환경은 DEVS 프레임워크 중심의 국내 DM&S 시스템과 유기적 연동이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 DEVS M&S환경을 지원하는 에이전트 기반의 SAF 설계 방법론 및 모델링 도구를 제안하였다. 제안한 SAF 모델링 도구는 에이전트 모델링 GUI와 SAF 모델링 GUI로 나누어진다. 에이전트 모델링 환경은 간단한 UI를 활용한 규칙 입력만으로 에이전트를 생성할 수 있다. 또한 에이전트 단위테스트 환경을 추가하여 UI 기반의 에이전트 모델의 검증이 가능하다. SAF 모델을 생성하기 위한 환경으로 개개의 에이전트 모델들의 구조적 결합을 정의할 수 있도록 하였다. 본 연구의 모델링 도구 및 방법론을 통해 DM&S 연구자 및 개발자들이 DEVS 기반의 DM&S 및 SAF 시스템을 구축하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
생체인식기술을 응용한 제품이 다양해지면서 상호운용성의 문제가 제기되어 국제표준화가 진행중인 BioAPl(Biometric Application Pro-gramming Interface)를 기반으로 한 생체인식 제품의 개발이 증대되고 있다. 그러나 BioAPl를 적용하여 개발된 제품에 대한 성능 측정 및 표준규격의 적합성 여부에 대한 신뢰성 있는 평가 도구가 마련되어 있지 않은 상태이다. 본 논문은 생체인식시스템이 BioAPl 규격의 요구사항 및 기준에 얼마나 만족하여 개발하였는가를 검증하기 위한 적합성시험 방법을 연구하였다. 제안된 적합성 시험기술의 첫 번째는 BioAPl명세서가 제공하는 각 함수들을 제대로 구현하였는가에 대한 확인과 사용여부를 평가하는 것이다. 이것은 응용에서 APl(Application Provider Inter-face)함수를 호출하면 프레임워크를 통해 BSP(Biometric Service Provider)를 실행하는 것으로 이때 파라미터와 선행함수의 선택이 필요하다. 두 번째는 BioAPl의 해당 테스트케이스를 분석하여 모듈관리, 핸들기능, 검증기능에 대한 시나리오를 평가하는 것이다. 실험은 BioAPl 컨소시엄에서 제공하는 샘플프로그램과 상용 지문검증시스템의 BSP를 사용하여 제안하는 적합성 평가 방법에 대한 실험을 수행하였다. 이에 따라 BioAPl를 기반으로 한 BSP들이 요구사항에 적합하게 개발되었는지를 판단할 수 있었다.
도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
유비쿼터스 서비스 환경에서는 연결의 신뢰성이 낮고 서비스를 제공하는 시스템에 대한 침입이나 서비스 실패가 발생할 확률이 높다. 따라서 정당한 사용자가 보안상 신뢰할 수 있는 서비스를 중단이나 방해 없이 이용할 수 있게 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 표준 Jini 서비스 환경의 문제점을 지적하고 결함감내 Jini 서비스 개발을 돕는 Jgroup/ARM 프레임워크를 분석한다. 분석을 토대로 보안성과 가용성, 서비스 품질을 만족하는 안전한 Jini 서비스 구조를 제시한다. 본 논문에서 제시한 Jini 서비스 구조는 네트워크 분할이나 서버 붕괴와 같은 결함뿐만 아니라 취약점을 악용한 공격으로부터 시스템을 보호할 수 있으며 Jini 서비스 개체 간에 동적 신뢰를 확립할 수 있는 보안 메커니즘을 제공한다. 또한 사용자 세션별로 서비스 복제를 할당할 수 있어 사용자의 서비스 상태정보 일치를 위한 높은 연산비용을 유발하지 않는다. 테스트베드를 통해 실험한 결과, 서비스 품질 저하를 무시할 수 있는 수준에서 사용자의 서비스 상태지속을 보장하고 높은 보안성과 가용성을 제공할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 전자부품연구원과 반도체 테스트용 프로브카드 회사간 기술이전 사례를 중심으로 기술이전이 사업화 성과까지 연계되기 위해 필요한 요인들을 분석하였다. 이러한 연구를 통해 실제 현장에서 가장 영향력 있는 기술이전의 성공요인을 살펴보고 정부정책과 기업전략 측면에서 기술이전과 기술사업화 성과를 창출하는 것을 주요 목적으로 한다. 국내외 선행연구 분석, 프레임워크 설정, 사례분석의 과정을 거쳐 기술 수요자, 기술 공급자, 이전 기술, 기술이전 과정 특성의 4가지 측면에서 시사점을 도출하였다. 연구결과 기술 수요자 특성은 신기술 이전획득전략 및 추진의지/보완 자산과 흡수 능력, 기술 공급자 특성은 기술이전 및 사업화 경험/기술이전과 연계한 사업화 지원의지/풍부한 이전 대상 기술군, 이전 기술 특성은 연구개발단계 및 기술분야/기존 기술과의 연계성, 기술이전 과정 특성은 기술이전 전담조직의 지원활동/기술 이전과정의 적극적 참여 등이 성공요인으로 도출되었다.
[ $OntoFrame^{(R)}$ ]은 연구자들의 연구개발을 전주기적으로 지원하기 위해 시맨틱 웹 프레임워크를 기반으로 하여 정보유통 서비스와 추론 서비스를 제공하는 시스템이다. 기능성 측면에서 기존에 유사한 서비스를 찾지 못할 만큼 강력함을 가지고 있지만, 시스템 설계와 개발 단계에서 사용성 평가를 수행하지 않아 사용성 측면에서도 만족스러울 지의 여부를 판단하기 힘들다. 이에 본 연구를 통해 국내에서 거의 이루어지고 있지 않은 사용성 평가를 해당 시스템을 대상으로 수행하며, 평가 결과 분석을 통해 기능 중심적이 아닌 사용자 중심적 시스템으로 발전하기 위한 방향을 제시한다. 사용성 평가를 위해 소프트웨어 인간공학(Software Ergonomics) 전문가에 의한 '이론 중심 사용성 평가'와 사용자 그룹에 의한 '사용자 중심 평가(사용자 테스트)'를 병행하였으며, 본 연구 결과가 실제 서비스를 목표로 하는 시스템 개발에 있어서의 기반 연구가 될 것이라 기대한다.
본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.
국제항로표지협회(IALA)는 선박의 안전하고 효율적인 운항을 위해 2016년에 선박교통관제서비스(VTS) 운영을 위한 VTS 매뉴얼 권고지침을 제시하였으며, 한국해양경찰청(KCG)은 IALA VTS 매뉴얼 및 VTS 관제사의 교육훈련 지침에 근거하여 2022년까지 전국 항만 및 연안 수역에 총 19개의 VTS 센터를 설치·운영하고 있다. 또한, IALA는 효율적인 e-Navigation 시스템 서비스와 관제 당국의 안전하고 효율적인 VTS 서비스 지원을 위해 2011년에 VTS 간 데이터 교환 표준인 Inter-VTS Exchange Format(IVEF) 서비스권고안(V-145)을 제시했다. IVEF 서비스는 선박 정보교환을 위한 공통 프레임워크로 일곱 개의 기본 IVEF 서비스(BISs) 모델을 제시하고 있으며, VTS 서비스 제공자는 IVEF 표준을 이용하여 공동 운항구역에 대한 VTS 정보공유를 통해 보다 안전하고 효율적인 VTS 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 KCG에서 수행하고 있는 클라우드 기반 VTS 통합 플랫폼 및 개발 서비스를 BISs의 데이터 모델, 상호작용 모델, 인터페이스 모델에 근거하여 제시했다. 또한, IVEF 서비스 구현을 위한 클라우드 VTS 통합 플랫폼 테스트 베드를 구축하고, IVEF 서비스의 주요 기능을 구현한 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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