• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제9권2호
• /
• pp.124-129
• /
• 2022

도시하천은 이치수의 기능과 함께 생태적으로 건강한 도시환경을 제공함으로써 시민의 삶에 핵심축이 되어오고 있다. 반면 도시 고밀화에 의한 기반시설 확장 등과 더불어 지역의 하천에 대한 보전과 이용 측면에서 상충이 발생하고 있다. 지속가능한 하천을 위해서는 적절한 합의와 조율이 필요한 실정이다. 본 연구는 주민참여 협치예산을 통한 주민 제안 공론화의 장에서 나타난 다양한 의견을 분석하고자 한다. 은평구의 6개 하천을 대상으로 이용자 인식 조사와 전문가 인터뷰를 실시하였다. 이를 통해 도시생활권 지방하천과 소하천의 안정적이고 지속가능한 보전과 적절하고 균형 있는 이용 방안을 제안하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제20권4호
• /
• pp.288-294
• /
• 2022

The media content market has been growing, as various types of content are being mass-produced owing to the recent proliferation of the Internet and digital media. In addition, platforms that provide personalized services for content consumption are emerging and competing with each other to recommend personalized content. Existing platforms use a method in which a user directly inputs video metadata. Consequently, significant amounts of time and cost are consumed in processing large amounts of data. In this study, keyframes and audio spectra based on the YCbCr color model of a movie trailer were extracted for the automatic generation of metadata. The extracted audio spectra and image keyframes were used as learning data for genre recognition in deep learning. Deep learning was implemented to determine genres among the video metadata, and suggestions for utilization were proposed. A system that can automatically generate metadata established through the results of this study will be helpful for studying recommendation systems for media super-personalization.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.104-112
• /
• 2023

Agriculture plays an industrial and economic role, as well as an environmental and ecological conservation role, group harmony and the inheritance of traditional culture. However, no matter how advanced the industry is, the basic food necessary for human life can only be produced through the photosynthesis of plants with natural resources such as the sun, water, and air. The Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) predicts that the world's population will increase by another 2 billion people by 2050, and it faces a myriad of complex and diverse factors to consider, including climate change, food security concerns, and global ecosystems and political factors. In particular, in order to solve problems such as increasing productivity and production of agricultural products, improving quality, and saving energy, it is difficult to solve them with traditional farming methods. Recently, with the wind of the 4th industrial revolution, ICT convergence technology and artificial intelligence have been rapidly developing in many fields, but it is also true that the application of new technologies is somewhat delayed due to the unique characteristics of agriculture. However, in recent years, as ICT and artificial intelligence utilization technologies have been developed and applied by many researchers, a revolution is also taking place in agriculture. This paper summarizes the current state of research so far in four categories of agriculture, namely crop cultivation environment management, soil management, pest management, and irrigation management, and smart farm research data that has recently been actively developed around the world.

• 식물분류학회지
• /
• 제53권3호
• /
• pp.181-200
• /
• 2023

Owing to the rapid development of sequencing technologies, more than 1,000 plant genomes have been sequenced and released. Among them, 69 Korean plant taxa (85 genome sequences) contain at least one whole-genome sequence despite the fact that some samples were not collected in Korea. The sequencing-by-synthesis method (next-generation sequencing) and the PacBio (third-generation sequencing) method were the most commonly used in studies appearing in 65 publications. Several scaffolding methods, such as the Hi-C and 10x types, have also been used for pseudo-chromosomal assembly. The most abundant families among the 69 taxa are Rosaceae (10 taxa), Brassicaceae (7 taxa), Fabaceae (7 taxa), and Poaceae (7 taxa). Due to the rapid release of plant genomes, it is necessary to assemble the current understanding of Korean plant species not only to understand their whole genomes as our own plant resources but also to establish new tools for utilizing plant resources efficiently with various analysis pipelines, including AI-based engines.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권7호
• /
• pp.39-48
• /
• 2023

Breast cancer screening makes extensive utilization of mammography. Even so, there has been a lot of debate with regards to this application's starting age as well as screening interval. The deep learning technique of transfer learning is employed for transferring the knowledge learnt from the source tasks to the target tasks. For the resolution of real-world problems, deep neural networks have demonstrated superior performance in comparison with the standard machine learning algorithms. The architecture of the deep neural networks has to be defined by taking into account the problem domain knowledge. Normally, this technique will consume a lot of time as well as computational resources. This work evaluated the efficacy of the deep learning neural network like Visual Geometry Group Network (VGG Net) Residual Network (Res Net), as well as inception network for classifying the mammograms. This work proposed optimization of ResNet with Teaching Learning Based Optimization (TLBO) algorithm's in order to predict breast cancers by means of mammogram images. The proposed TLBO-ResNet, an optimized ResNet with faster convergence ability when compared with other evolutionary methods for mammogram classification.

• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.558-566
• /
• 2024

This study proposes method for enhancing the performance of previously developed or produced weapon systems without developing new detection equipment by using Phase Gradient Metasurfaces(PGMS). Metasurface has been studied and utilized a lot to improve the detection performance of inorganic systems, but its utilization is low due to its narrow bandwidth and complex structure. To address some of these limitations, dual-band power focusing PGMS is proposed. Its frequency independent unit cell characteristic enables creating metasurface that concentrates signals in dual-band. The designed PGMS was validated through near-field and far-field measurement, confirming signal concentration at the specified focal length and improved gain in the dual bands.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제38권3호
• /
• pp.459-486
• /
• 2024

본 연구의 목적은 인공지능의 핵심 수학적 원리에 대한 이해와 활용 능력을 향상시키고, 알고리즘적 사고와 융합한 방법론을 적용할 수 있는 교수·학습 자료를 개발하는 데 있다. 이를 위해 ChatGPT를 활용한 파이썬을 통해 최적화 개념을 구현하는 교수·학습 자료를 개발하고자 평균제곱오차와 경사하강법을 주제로 총 5차시의 자료를 구성하였다. 이 자료는 고등학교 학생들을 대상으로 적용되었으며, 학생들의 이해도와 학습 방법, 태도를 관찰한 결과 긍정적인 반응을 보였다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 인공지능 수학 최적화 교수·학습 자료의 효과성과 교육 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제12권11호
• /
• pp.471-480
• /
• 2023

국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.409-416
• /
• 2020

4차 산업 혁명의 핵심 동력으로 각광받고 있는 인공지능은 고성능 하드웨어와 빅데이터의 활용, 데이터 처리기술, 학습방법 및 알고리즘의 발전에 따라 단순한 학문적 지식 수준을 넘어 스마트 공장, 자율주행 등 다양한 산업분야에서 활용되며 영역을 넓혀가고 있다. 국방 분야에서도 국방 예산 감축, 병역 자원 감소, 무인 전투체계의 보편화 등 안보 환경이 변화함에 따라 선진국을 중심으로 상황 인식, 결심 지원, 업무 프로세스 간소화, 효율적 자원 활용 등 인공지능을 국방 업무에 접목하기 위한 정책 및 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 이유에서 잠재력 있는 미래 국방기술의 발굴 및 연구개발을 위해 기술주도형 기획과 조사의 중요성 또한 증대되고 있다. 본 연구에서는 미래 국방기술 도출을 위해 진행되었던 연구 자료를 바탕으로 인공지능 분야 미래기술에 관한 특성 평가지표를 분석하고 실증연구를 수행하였다. 이를 통해 국방 인공지능 분야 미래기술에서는 무기체계 적용성, 경제적 파급효과가 유망도와 유의미한 관련성을 나타낸다는 것을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권2호
• /
• pp.437-447
• /
• 2020

본 연구의 목적은 드론 기반 스마트 방역 연구로서 드론을 방재 분야에 활용을 통한 대응방안과 기대효과를 연구하는 것이다. 현행 방재업무의 문제점에 대한 검토와 이에 따른 대응안을 환경적, 시장적, 기술적 접근으로 살펴보면 다음과 같다. 첫째로 환경적 측면에서 드론 기반 관제를 활용한 방재업무의 활용 효과는 산림, 조류인플루엔자, 가축, 시설지역, 모기 유충, 해충 등 광범위한 활용과 AI 및 콜레라 등 각종 방역업무 단순화 및 효과적 방역체계 제공 할 수 있다. 둘째, 시장적 측면에서 방역방법의 신기술 도입을 통한 국내 표준화 드론을 활용한 소독방역 임무 활용에 따른 축산·가축 방역 관련 법령, 행정규칙의 기준마련, 관련 산업의 동반성장과 신시장 발굴, 가축 질병 방역에 투입되는 연간 예산 절감의 효과를 가져온다. 셋째, 기술적 측면은 (1) 새로운 가축 질병 방역형태인 다중드론 활용 소독 방역의 현장적용, (2) 드론 산업 소프트웨어 분야의 혁신, (3) 다양한 시장에 적용 가능한 드론 관제/제어 통합시스템으로 산업 다변화, (4) 빅데이터 드론 이동로 3차원 공간정보 분석 정밀 드론 교통정보제공으로 안전성 높은 비행 보장, (5) 다수의 드론 동시 자동 임무 비행이 가능하여 저비용 고효율 시스템 보급 실현, (6) 고도의 정밀 비행기술 불필요에 따른 분야별 드론 이용자 증가로 고찰되었다. 본 연구는 문헌 조사와 전문가의 의견을 기반으로 작성되어 향후 연구 분야는 드론 기반 서비스에 대한 실증적 자료를 기반으로 그 효과에 대해 입증하는 작업이 필요하다. 본 연구의 기대효과는 드론을 방재업무에 적극적 활용 지원 또는 이와 관련된 정책을 수립하는데 이바지 한다.