• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.641-651
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• 2021

슈퍼컴퓨터는 과학, 산업, 국가안보 및 사회현안 해결 등의 다양한 분야에서 중요한 역할을 수행해 왔으며, 빅데이터, AI 등을 활용한 영역에서의 활용이 강화되면서 그 수요는 크게 증가하고 있다. 최근에는 다양한 아키텍처 기반으로 글로벌 엑사스케일 시스템 개발 경쟁이 가속화되고 있어, 머지않은 미래에 엑사스케일 컴퓨팅 시대가 도래할 예정이다. 그러나, 국내 슈퍼컴퓨팅 생태계는 과거 서버산업 쇠퇴로 기반이 유실되었으며, 이를 보완 및 육성하고자 관련 법이 제정되었음에도 그 기능을 원활히 수행하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 유관 법제도 분석 및 슈퍼컴퓨팅 생태계 현황 분석을 통해 현행 법제도에서의 문제점을 살펴보고, 정부·국가센터·전문센터의 역할 강화, 산업체 지원, 연구결과의 실용화 촉진, 정부 육성시책의 유연성을 수용하고 연관 법제도에서 슈퍼컴퓨팅 연구개발사업의 추진 근거를 마련할 수 있도록 개선사항을 제시한다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.54-63
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• 2021

Since the recent COVID-19 pandemic, countries have been strengthening trade protection for their security, and the importance of securing strategic materials, such as food, is drawing attention. In addition to the cultural aspects, the global preference for food produced in Korea is increasing because of the Korean Wave. Thus, the Korean food industry can be developed into a high-value-added export food industry. Currently, Korea has a low self-sufficiency rate for foodstuffs apart from rice. Korea also suffers from problems arising from population decline, aging, rapid climate change, and various animal and plant diseases. It is necessary to develop technologies that can overcome the production structures highly dependent on the outside world of food and foster them into export-type system industries. The global agricultural industry-related technologies are actively being modified via data accumulation, e.g., environmental data, production information, and distribution and consumption information in climate and production facilities, and by actively expanding the introduction of the latest information and communication technologies such as big data and artificial intelligence. However, long-term research and investment should precede the field of living organisms. Compared to other industries, it is necessary to overcome poor production and labor environment investment efficiency in the food industry with respect to the production cost, equipment postmanagement, development tailored to the eye level of field workers, and service models suitable for production facilities of various sizes. This paper discusses the flow of domestic and international technologies that form the core issues of the site centered on the 4th Industrial Revolution in the field of agriculture, livestock, and fisheries. It also explains the environmental awareness production technologies centered on sustainable intelligence platforms that link climate change responses, optimization of energy costs, and mass production for unmanned production, distribution, and consumption using the unstructured data obtained based on detection and growth measurement data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.122-127
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• 2022

현재 무인 선박에서의 데이터 전송을 위해 기존 LTE-M 및 LTE 네트워크에서의 USN을 이용하여 기지국 역할로 동작 시키기 위한 방안으로 드론을 USN의 이동 기지국으로 사용하는 방안을 채택하고자 하고 있다. 따라서 이후 이동 기지국인 드론은 LTE 통신 모뎀 혹은 근거리 통신 모뎀을 탑재한 싱크 노드로 선박 운항의 안전 정보를 센서 노드로부터 수집하여 선박에 전송하거나 선박 간의 정보를 상호 전송할 수도 있다. 따라서 드론을 이용하여 근거리 네크워크 망을 형성하게 되면 무인 선박 주변의 통신망을 형성하게 되고 환경 및 보안 센서를 활용한 정보 수집에 유리하게 된다. 본 논문에서는 향후 무인 선박의 AI 운항에 필요한 주변 정보를 확보하기 위한 드론을 활용한 선박 주변 내의 환경 센서 데이터 전송 및 선박 간 통신 활용방안을 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권2호
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• pp.11-20
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• 2022

병력감축 등 국방 및 안보환경의 변화에 따라 육군의 경계시스템에도 변화가 시급한 상황이다. 또한 경계작전의 특성상 인간의 실수가 번번이 발생하고 있으며 이러한 실수가 전체 경계작전의 실패로 귀결되는 상황은 경계시스템의 인공지능 도입이 필요한 것에 대한 중요한 이유이다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망 방법을 활용하여 군사용 CCTV에 적합한 인공지능 영상인식 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발한 시스템의 주요 특징은 먼저, 군사용 CCTV의 특징상 상대적으로 작은 객체를 인식해야하는 상황에 적합한 학습데이터를 활용한 것이다. 둘째, 학습용 데이터 셋에 대해 데이터 증강 알고리즘을 활용하여 군사용에 보다 적합하도록 유도한 것이다. 셋째, 군사용 영상의 위장, 악천후 등 상황을 고려하여 영상의 잡음을 개선하는 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 성능 평가결과 객체의 인식능력이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 정보화정책
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• 제29권4호
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• pp.43-66
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• 2022

인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.79-85
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• 2022

사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된 요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리 제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한 성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.478-480
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• 2022

차세대 철도 기술로서 스마트 철도는 정보통신기술의 발전과 함께 급격하게 진화할 것으로 예상된다. 특히 5G의 상용화와 더불어 이를 기반으로 한 스마트 철도는 철도 운영뿐 아니라 승객 서비스 등에서 한층 진화된 교통수단으로 발전할 것으로 예상된다. 따라서 스마트 철도를 지원할 이동통신 구조로서 5G 및 이를 기반으로 한 AI, 빅데이터, 딥러닝을 비롯한 서버 기술, 정보보호 기술, 센서 및 IoT 기술 등에서 스마트 철도와 연관된 기술 동향을 조사, 분석하는 하는 것은 매우 중요한 일이라 생각된다. 따라서 본 연구에서는 스마트 철도와 관련된 5G 기반 통신 기술 및 응용기술 들을 분석하고 신기술 동향을 고찰하여 본다. 본 연구의 결과는 스마트 철도 연구 및 구축, 스마트 철도 통신 기술의 연구 및 개발 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• 산업진흥연구
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• 제8권1호
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• pp.35-45
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• 2023

본 논문은 미국이 추진하고 있는 국방 인공지능 관련 정책 및 3차 상쇄전략의 주요 과제와 경과를 살펴봄으로써, 미국 국방전략의 핵심 지향점 및 추진 동향 등을 분석하고, 미래 국방환경에서 우리나라의 안보를 담보하기 위한 유효적절한 정책적 시사점을 도출하였다. 이에, 미래 국방환경을 위한 첨단 무기체계에 대한 개발 능력 및 핵심기술 확보를 위한 대응방안을 미국의 국방 인공지능 정책과 연계하여 다음과 같이 모색하였다. 인공지능 기반의 국방혁신을 성공적으로 추진하기 위해서는 첫째, 무인·로봇, 자율무기체계 전력 운용을 위한 장기적인 추진전략이 마련되어 져야 한다. 둘째, 국방 데이터의 안전한 수집·저장·관리, 알고리즘 개발 및 컴퓨팅 능력을 확보하기 위한 인공지능 플랫폼 개발이 필요하다. 마지막으로, 한미 동맹에 기반하여 우리나라가 참여 가능한 첨단부품 및 핵심기술을 식별하고, 미국과의 기술협력을 강화해 나가야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.257-266
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• 2023

본 연구의 목적은 언론빅데이터를 활용하여 1990년 이후 최근까지 치매환자의 배회와 실종에 관련된 기술특성과 변화를 이해하는데 있다. 언론빅데이터인 빅카인즈를 활용하여 두 단계로 분석하였다. 1단계는 기술변화의 일반적 특성을 분석하였고 2단계는 1단계에서 추출된 가중치가 높은 연관키워드의 상세분석을 하였다. 연구결과, 첫째, 언론보도는 2000년 초반부터 보도되기 시작하였고 2014년 이후에야 점차 보도가 증가되는 추세를 나타냈다. 둘째, 기술 및 기기활용의 변화특성으로 GPS를 중심으로 AI, IoT등의 기술과 융합되는 특성을 보였다. '드론'은 고도의 기술로 최근에 보도가 증가하였지만 실제 적용을 위한 윤리적 문제해결이 요구되었다. 마지막으로, 경찰과 보호자를 중심으로 위치확인 기술에 집중된 특성이 나타났다. 본 연구결과를 토대로 지역사회에서 치매환자의 배회와 실종을 예방하고 안전보행을 지원할 수 있는 기술개발 및 지역사회 협력에 대해 논의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.11-20
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• 2024

AI(Artificial Intelligence)의 다양한 모델 중 생성 모델, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)은 이미지 처리, 밀도 추정, 스타일 전이 등 다양한 응용 분야에서 성공을 거두었다. 이러한 GAN은 CGAN(Conditional GAN), CycleGAN, BigGAN 등의 방식으로 확장 및 개선되었지만 재난 시뮬레이션, 의료 분야, 도시 계획 등 특정 분야에서는 데이터 부족과 불안정한 학습에 의한 이미지 왜곡 문제로 실제 시스템 적용에 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 클래스 항목을 판별하는 ACGAN(Auxiliary Classifier GAN) 구조를 기반으로 기존 PGGAN(Progressive Growing of GAN)의 점진적 학습 방식을 활용한 새로운 점진적 단계의 학습 방법론 PST(Progressive Step Training)를 제안한다. PST 모델은 기존 방법 대비 70.82% 빠른 안정화, 51.3% 낮은 표준 편차, 후반 고해상도의 안정적 손실값 수렴 그리고 94.6% 빠른 손실 감소를 달성한다.