• 한국지구과학회지
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• 제43권5호
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• pp.579-590
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• 2022

본 연구는 데이터 과학의 과정에 따른 파이썬 기반의 외부고리 은하 영상 분석 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 잠재적 사용자는 학생과 교사를 포함한 시민 과학자로 정하였다. 은하의 실제 데이터를 이용한 분류 연구는 IRAF 라는 전문 소프트웨어가 이용되고 있어 일반인이 접근하기에 한계가 있다. 이에 IRAF를 사용한 선행 연구의 결과와 비교 검증이 가능한 외부고리 은하를 분석 대상 천체로 정하여, 영상 분석 알고리즘을 개발하고 그 결과를 검증하였다. 검증 결과 총 69개의 외부고리 은하 중 50개(72.5%)가 IRAF 결과와 높은 일치를 보였다. 남은 19개(27.5%)는 시선 방향에 겹친 밝은 별의 존재 혹은 은하 내부의 약한 밝기로 인해 IRAF 결과와 다른 낮은 일치를 보였다. 보완 과정을 거친 최종 결과물은 공유 및 교육 자료의 활용도를 높이기 위해 전체 사용된 데이터와 알고리즘, 파이썬 코드 파일 및 사용 설명서를 GitHub에 탑재하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.227-234
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• 2023

본 논문에서는 중학생으로 대상으로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 이화선, 표정민, 최인수(2014)의 CPS 이론을 토대로 창의적 사고유형 능력을 측정하기 위한 검사도구인 창의적 문제해결 프로파일 검사(CPSPI: Creative Problem Solving Profile Inventory)를 사용하였다. CPSPI는 기존 검사들의 한계를 보완하여 인지적 선호도와 인지적 능력을 평가하고, 자신의 아이디어를 타인과 공유하고 설득하는 단계를 포함하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 적용 전 후, 창의적 문제해결력을 분석한 결과, 모든 영역에서 유의미하게 상승하였다. 중학생의 창의적 문제해결력을 분석한 결과 문제발견 및 분석, 아이디어 생성, 실행계획, 실행, 설득 및 소통 영역에서 유의미한 결과가 나타났다. 인공지능교육에서 창의적 문제해결력을 향상시키기 위한 교수학습 방법으로 디자인 씽킹의 효과를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.157-163
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• 2022

이 논문에서는 블루투스 건강기기 프로파일(HDP) 기반 스마트폰 시스템을 개발하여 고양이에서 많이 발생하는 비뇨기계 질환의 조기 발견에 활용하는 것을 제안하고자 한다. 이에 우리는 블루투스 HDP를 기반으로 소변검사 결과를 해석할 수 있는 고양이 활동, 화장실 사용, 요로 질환 및 건강 상태를 모니터링할 수 있는 장치 및 모바일 애플리케이션 시스템(Mycatner®)을 개발하였고 고양이의 건강 상태 모니터링에 활용 가능함을 평가하였다. 이 시스템의 특징은 첫째, 고양이 배뇨 횟수를 측정하여 요로계 질병이 의심되는 비정상 상태를 조기에 감별할 수 있고, 둘째, 소변 검사지로 미리 검사하여 동물병원과 공유할 수 있어 시간과 비용을 절감할 수 있고, 셋째, 이 기술을 당뇨병 등 다른 다양한 고양이 질환에 응용 가능한 특성을 지니고 있다. 이로써 고양이의 비뇨기 건강 상태를 무선으로 모니터링할 수 있는 장치는 우리의 식견으로는 최초로 개발한 것으로 평가된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권1호
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• pp.65-73
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• 2019

지역이나 전구 규모의 농업 생태계를 감시하기 위해 HDF 형식으로 제공되는 MODIS 원격 탐사자료가 사용되어 왔다. 대개의 경우, 다량의 영상자료들이 처리되어야 하기 때문에, 이들 자료의 처리 성능을 향상시키는 것이 유리하다. 본 연구는 HDF 파일을 처리할 수 있는 GDAL과 같은 라이브러리가 운영 체제나 배포 방식 등에 따른 처리속도의 차이를 확인하여 원격 탐사 자료 처리 시스템 구축을 지원하고자 하였다. 이를 위해, GDAL이 시스템에 설치되는 주요 조건들에 따라 MODIS 영상자료 처리 시간을 측정하고 비교하였다. 운영 체제(Ubuntu 및 openSUSE), 컴파일러(GNU 및 Intel), 설치 옵션 및 바이너리 패키지 조건을 조합하여 GDAL성능 비교가 이루어졌다. 각 조건에 따라 설치된 GDAL을 사용하여 MODIS 영상 중 대기측정 자료(MOD07)의 2차원 변수와 3차원 변수에 해당하는 총 10 종의 자료를 추출하였다. 자료처리에 소요된 구동 시간은 각 변수 값을 시스템 메모리에 저장하는 작업이 끝난 직후 측정되었다. 가장 좋은 성능을 보인 설치 조건은 Ubuntu에서 Intel Compiler를 사용하여 컴파일 된 GDAL을 사용하는 것이었다. OpenSUSE에서는 GNU와 Intel 컴파일러가 각각 2차원 자료와 3차원 자료를 처리하기 위한 작업에 효과적인 것으로 나타났다. 한편 "--with-hdf4=no" 옵션으로 컴파일 된 GDAL과 RPM package manager 버전의 GDAL의 경우, 다른 조건에 비해 상당히 낮은 성능을 보였다. 이러한 결과는 운영 체제나 컴파일러, 설치 옵션 등을 조정하여 원격 탐사자료 처리 도구의 속도를 개선할 수 있다는 것을 암시하였다. 특히, 원격 탐사 자료의 경우 다양한 형식으로 배포되므로, 이를 처리하는 라이브러리들이 최고의 성능을 발휘할 수 있는 조건을 탐색하고 이러한 결과의 공유가 후속연구에서 진행되어야 할 것으로 보인다.

• 한국언론정보학보
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• 제41권
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• pp.303-336
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• 2008

최근 미국드라마가 지상파와 케이블 텔레비전을 통해 젊은 수용자들에게 급속히 확산되고 있다. '미드'라고 불리는 미국드라마는 인터넷을 통한 파일 공유로 미국에서 방영되고 있는 드라마까지 실시간으로 유통되어 대학생들 사이에 새로운 미드문화를 형성하고 있다. 본 연구는 이러한 미국 텔레비전 드라마 시청동기 구조와 만족도를 발견하고, 이를 바탕으로 한국드라마와 비교분석하였다. 아울러 대학생들의 미국드라마 시청만족도 요인이 한국 텔레비전 시청 형태에 어떠한 영향이 미치는가에 대한 분석도 실시하였다. 분석결과 미국드라마 시청동기 구조는 '오락과 휴식', '정보 획득', '환경/동반자', '성적 흥미' 등과 같이 4개의 인자로 구성되었다. 이와 반면에 한국드라마 시청동기 요인은 미국드라마 시청 요인에 '드라마 특성'과 '습관적 소일'이 추가되어 모두 6개의 인자로 나타났다. 만족도의 경우, 두 나라 드라마 시청자를 경시청자와 중시청자 집단으로 나누어 비교한 결과 미국드라마 5개의 요인 중 3개 요인이, 한국드라마는 2개 요인에서 유의미한 차이가 나타났다. 미국드라마 만족도가 한국 텔레비전 시청 형태에 미치는 영향에 관한 분석에서 대부분의 만족도 요인은 시청 형태와 관계가 유의미한 것으로 나타났으나, 미치는 영향력은 매우 낮은 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.65-77
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• 2013

과거에는 단순한 파일 공유 어플리케이션들이 인터넷 트래픽의 가장 큰 비중을 차지하고 있었지만 현재는 실시간 스트리밍을 포함한 비디오 어플리케이션들이 그 자리를 대체하고 있다. 이에 따라 협조적 분산 환경을 지원하는 피투피 (P2P) 어플리케이션들의 패러다임도 비디오 스트리밍을 지원하는 방향으로변화하고 있다. 현재 비디오 스트리밍을 지원하는 피투피 방식들은 대부분 구협이 쉽고 스트리밍 어플리케이션으로의 전환이 용이한 비토렌트 (BitTorrent)를 기반하고 있다. 하지만 비토렌트 기반의 비디오 스트리밍방식들은 무임승차에 취약한 비토렌트의 특성을 그대로 반영하기 때문에 무임승차에 의해 시스템 자원이 부족한 상황에서는 제대로 동작하지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 비토렌트 기반의 비디오 스트리밍 방식들의 무임승차에 대한 취약성을 분석하고, 기존 방식들에 대한 대안으로 (협조적 분산 환경 하에서 협동을 강제하기 위해 개발되었던) T-Chain의 적용 가능성에 대해 검토한다. 시뮬레이션 결과 T-Chain을 기반으로 한 비디오 스트리밍 방식인 S-TChain의 경우 부족한 자원환경에서 비토렌트 기반의 다른 방법들에 비해 평균 60% 이상의 향상된 성능을 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.329-335
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• 2011

유한요소법은 수학과 공학을 비롯한 다양한 분야에서 활용되고 있으나 해석대상을 유한 개의 다각형 요소로 분할하여 모델링하기 때문에 기하학적인 형상을 정확하게 기술하지 못하는 어려움이 있다. 그러나 최근에는 NURBS(Non-Uniform Rational B-Spline)를 기저함수로 사용하는 아이소-지오메트릭 해석법(Isogeometric analysis)이 개발되었는데 NURBS는 기하학적 모델을 정확하게 표현할 수 있을 뿐만 아니라 해석의 기저함수로서 응답해석에 사용될 수 있다. 그러나 NURBS 기저함수를 해석에서 따로 구성하는 일은 유한요소해석에서 요소망을 구성하는 만큼 시간과 노력이 많이 요구된다. 아이소-지오메트릭 해석법은 CAD(Computer-Aided Design)와 기하학적 정보를 공유할 수 있기 때문에 CAD 코드로 부터 해석모델의 정보를 직접 얻는 것이 가능하다. 본 논문에서는 상용 CAD 코드인 Rhinoceros 3D를 이용하여 CAD 모델을 작성하고 이를 STEP 파일로 출력하여 NURBS의 노트벡터와 조정점 등의 정보를 아이소-지오메트릭 해석법에 활용하는 기법을 소개한다. 몇몇 수치예제를 통하여 아이소-지오메트릭 해석법의 정확도를 유한요소해석 결과와 비교하여 검증하고, 상용 CAD와 CAE(Computer-Aided Engineering)가 결합된 아이소-지오메트릭 해석법의 효율성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권10호
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• pp.221-230
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• 2020

한정된 자원을 여러 사용자에게 공유해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 응용프로그램의 실행을 최적화하는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간, 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서는 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 소스코드에 대한 별도의 이해 없이 응용프로그램 특성분석을 실행하고, 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링 알고리즘을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행지원을 위한 프로파일링 테스트베드 클러스터를 구축하고 구축한 클러스터 환경에서 하드웨어 성능 카운터를 기반으로 응용프로그램의 특성을 분석하는 프로파일링 기법의 확장성을 실험하였다. 이를 통해 응용프로그램의 문제크기를 축소하거나 프로파일링에 사용되는 노드수를 최소화하여도 개발한 하드웨어 성능 카운터 기반의 프로파일링 기법이 확장성 있게 동작하여 실제 스케줄링 최적화시에 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 실험을 통해 프로파일링에 사용되는 노드의 수를 1/4로 줄여도 전체 노드를 사용한 프로파일링 대비 응용프로그램의 실행 시간이 1.08% 증가할 뿐 스케줄링 최적화 성능은 순차실행 대비 최대 37% 향상되었다. 또한 응용프로그램의 문제크기를 축소하여 프로파일링한 결과 프로파일링 데이터 수집 단계의 시간적 비용을 1/4배 이상 낮추면서 최대 35% 성능 향상 효과를 얻었다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.162-162
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• 2017

구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제1권2호
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• pp.99-113
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• 1999

국가 GIS가 주요 정보 인프라 역할을 수행하기 위해서는 구축되는 공간정보에 대한 표준화가 필수적이다. 이에 따라 본 연구는 국가 GIS 표준화 내용은 어떤 것이어야 하며 어떠한 방향으로 추진되어야 하는지를 제시하고자 한다. 미국, 호주, 일본, 영국의 국가 GIS 표준화 동향과 ISO/TC211, OGC의 표준화 과정을 분석한 결과, 첫째 국가 GIS 표준화는 지리정보 표준과 지리정보 서비스 표준의 두 방향으로 추진되어야 하며, 둘째 ISO/TC211 프로파일을 바탕으로 국가 GIS 표준을 개발하는 것이 바람직하며, 셋째 각 지리정보 표준은 UML을 이용한 개체-관계 (Entity-Relationship) 모델을 통해 명확히 표현되어야 하며, 넷째 지리정보 서비스 표준화 연구에 적극적인 관심을 가져야 할 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구는 국가 GIS 표준의 내용을 지리정보 내용 및 내용 분류, 심볼 및 표현, 지리정보 가용성, 공간참조체계, 정확성, 용어표준으로 구성되는 $\ulcorner$지리정보 표준$\lrcorner$과 지리정보 공유 서비스 (데이터 전송, 데이터 접근, 데이터 취득), 지리정보 사용자 편의 서비스 (데이터 분석 및 관리, 데이터 품질관리, 데이터 표현)로 구성되는 $\ulcorner$지리정보 서비스 표준$\lrcorner$의 두 가지 부문으로 범주화하여 국가 GIS 표준화를 추진할 것을 제안하였다.