• 한국의류학회지
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• 제45권1호
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• pp.28-45
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• 2021

The importance of smart clothing as a product is increasingly emphasized as further growth in the potential of the smart market is expected. There is a high understanding and sympathy for the potential of smart clothing in the mass consumer market; therefore, commercialization is not actively carried out. This study enhances the understanding of the development direction of products with a focus on technical benefits, in order for smart clothing to gain access to customers as wearable devices. This study identifies major technologies used in smart clothing through an analysis of the patent technology status of smart clothing in Korea. Smart clothing is divided into three types: passive smart, active smart and advanced smart clothing based on a reaction mechanism and functional scope. We present the smart clothing and discuss the product features for three types. According to research, smart clothing products were equipped with passive, active, and advanced smart systems as well as provided new services by converging big data and AI technologies, rather than only using technologies such as sensors, controls, and actuators. Future directions for new smart clothing product development is also discussed in the conclusion.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.726-741
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• 2022

The purpose of this study is to provide instructive theoretical models for art (music) education institutions especially when unpredictable risks, such as pandemics, occur again. Based on the customer behavior theory of the business-to-business-to-customer (B2B2C) platform, and in combination with the technology acceptance model (TAM) and expectation confirmation model (ECM), this study proposes an online education model from the perspective of art education. The framework is based on the three decision-making processes of the customer, and includes the product owner, content owner, and customer area. This paper highlights the factors that influence customers in making decisions when art education institutions are product owners. Regression analysis was introduced to study the factors influencing the expectation confirmation, and the overall fitting testing and six hypotheses testing of 385 effective samples were performed using the structural equation modeling (SEM). The results show that the course-design and after-service positively influenced the expectation confirmation, and the domain image positively influenced the continuance behavior. Negative emotions skipped the mediator (expectation confirmation) and directly exerted a significant negative impact on customers' willingness to continue system usage (continuance behavior). In addition, expectation confirmation positively influenced continuance behavior. The paths of detailed items comprising course-design, after-service, and negative emotion were also analyzed and discussed. In this path analysis, ordinary art learners did not believe that AI partners can play a very good auxiliary role. The findings contribute to the scope of information systems acting as an art education platform academically, and provide effective and theoretical support for the actual operation of art education institutions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.199-206
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• 2022

제품을 생산하는 설비의 고장이나 이상 현상은 곧 제품의 결함 및 생산라인 가동 중단으로 이어져 제조 업체의 막대한 경제적 손실의 원인이 된다. 스마트팩토리 서비스의 확산으로 공장에서 많은 양의 데이터가 수집됨에 따라, 이를 활용하여 제조 현장의 효율이나 제조 설비의 고장 예측 및 진단을 위한 인공지능 기반의 연구가 활발히 이어지고 있다. 하지만 정상과 이상을 구분 짓는 레이블 정보가 명확하지 않고 이상에 대한 극심한 클래스 불균형을 가지는 제조 데이터의 특징으로 인하여 분류 모델이나 이상탐지 모델의 개발에는 큰 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델의 재구성 손실값을 이용하여 제조 설비의 이상탐지를 위한 딥러닝 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 해당 알고리즘은 이상 데이터를 제외한 설비의 제조 데이터, 즉 정상 데이터에만 의존하여 이상을 감지한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.802-816
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• 2021

연구목적: 본 논문에서는 개선된 특허 검색식을 제안하고 이에 기반 한 특허분석을 통해 Passive Tracking 기술분야의 잠재적 유망분야에 해당하는 공백기술을 도출하여 향후 수행해야 할 연구개발의 방향성을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식을 개선하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고, Passive Tracking 기술분야를 대상으로 광범위한 특허조사 및 분석을 통해, 기술 변화의 방향성 및 흐름을 확인하고, 해결하고자 하는 목적과 수단을 매트릭스화 하는 방법으로 공백기술을 도출한다. 연구결과: 제안하는 방법을 통해 Passive Tracking 기술분야 공백기술은 인공지능,적응형/복합형 측위기술 및 레이더/안테나를 활용한 '멀티 타깃 측위·추적기술'과 '3D 측위 기술'이 공백기술로 도출되었으며, 도출 결과의 타당성을 검토하기 위한 검색 결과 상용화 서비스 또는 제품이 부재함을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 도출한 공백기술은 특허출원이 활발하지 않고 선점되어 있는 선행특허가 많지 않은 분야이므로, 보다 적극적인 연구개발과 특허출원 활동을 통해 기술에 대한 권리를 확보할 필요가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.101-106
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• 2022

최근 가상 휴먼은 국방, 의료, 산업, 유통, 문화, 엔터테인먼트 등 다양한 서비스 분야에서 교육, 훈련 정보 가이드, 홍보 전시 등 널리 활용되고 있다. 또한, 가상 휴먼을 통해 원격지에 접속한 사용자와 상호작용하기 위한 메타버스 서비스가 급속히 확대 적용될 것으로 전망하고 있다. 메타버스 환경 안에서 가상 휴먼(혹은 아바타)을 이용한 상호작용은 참여자가 현실 세계의 실제 친구와 대화하는 것처럼 자연스럽게 소통하는 방식으로 운용이 되고, 이를 위해서는 사용자의 음성, 동작, 감정 등 다양한 입력을 기반으로 반응하는 가상 휴먼 상호작용 매핑 관계를 제작하여야 한다. 또한, 현실 세계의 변화에 동작하는 가상 휴먼의 경우 현실의 환경에 기반한 상호작용 동작이 되도록 지원하여야 한다. 하지만, 기존 가상 휴먼 상호작용 방법은 미리 정해진 반응형 패턴을 제작하기 위해 수작업으로 동작 결과를 프로그래밍하여 구현되었다. 이러한 방법은 개발 기간이 상대적으로 많이 소요되고, 상호작용 수정이 쉽게 변경하지 못하는 단점이 있다. 또한, 실제 주변 환경의 영향에 의해 반응적으로 동작하는 상호작용을 지원하기가 어렵다고 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 휴먼의 직관적인 상호작용을 위해 음성, 동작, 감정 등 사용자의 멀티모달 입력과 주변 환경에 대한 반응하는 가상 휴먼 제작 방법을 제시한다. 이를 위한 가상 휴먼 상호작용 저작도구를 통해 쉽고 빠르게 사용자와 반응하는 가상 휴먼의 표현을 생성하고, 가상 휴먼이 자동 적응 기반으로 사용자 입력 및 주변 환경에 변화에 동작할 수 있도록 하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.11-19
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.228-231
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• 2022

공공기관이 방범 및 주차단속 등을 위해 운영하는 대부분의 CCTV는 도로 위에 위치한다. 이 CCTV들은 차량, 작업자 등에 의한 충격 또는 진동에 의한 볼트 풀림 등의 다양한 이유로 카메라 화각이 변경되는 일이 종종 있다. 수집된 영상을 기반으로 인공지능 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 서비스 대상 영역(ROI, Region Of Interest)이 영상내에서 중단없이 제공되어야 한다. 이는 영상분석을 위한 컴퓨팅파워의 효과적 운영 관점과도 관련이 있다. 본 연구에서는 도로위 마커를 기준으로 ROI를 설정하고 해당 영역내에서만 영상분석이 가능하도록 설정하며, ROI를 찾아가는 과정을 연구함으로써 인공지능 기술 적용이 극대화 될 수 있도록 설명하고 있다.

• 산업과 과학
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• 제2권1호
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• pp.21-38
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• 2023

본 논문에서는 주식 시장의 기술적 분석의 기본에 대해 제시하였다. 소매 투자자나 거래자는 다양한 정보원으로부터 나오는 외부 정보를 얻을 수 있는 수단이 제한적이다. 일반적으로 기술적 분석에는 캔들 차트가 주로 활용된다. 인도의 대부분의 브로커는 차트 솔루션도 제공하고 있다. 보안이나 원자재 또는 Forex의 가격 변동을 분석해 보면 일반적인 주가 변동 패턴을 예측 할 수 있다. 주가는 특정 수준에서 반영되며 지지 및 저항 수준으로 널리 알려져 있다. 유가 증권의 가격에 발생하는 모든 일이 과거 언젠가 이미 진행된 패턴 또는 주기의 일부로 간주되기 때문에 이러한 연구는 영리한 애널리스트가 특정 확률로 가격의 미래 변동을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 캔들스틱의 패턴, 가격 변동, 거래량 및 지표에 대한 연구는 가능한 목표 및 손절매로 높은 확률의 거래를 할 수 있는 기회를 제공한다. 본 연구 결과를 활용하여 트레이더나 투자자는 확률이 높은 거래나 조건을 취하고 투자 손실을 통제할 수 있게 된다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.27-33
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• 2023

Covid-19으로 인한 디지털화는 인공지능 기반의 음성인식 기술을 급속하게 발전시켰다. 그러나 이 기술은 데이터셋이 일부 집단에 편향될 경우 인종 및 성차별과 같은 불공정한 사회적 문제를 초래하고 인공지능 서비스의 신뢰성과 보안성을 열화시키는 요인이 된다. 본 연구에서는 대표적인 인공지능의 CNN(Convolutional Neural Network) 모델인 VGGNet(Visual Geometry Group Network), ResNet(Residual neural Network), MobileNet을 활용한 편향된 데이터 환경에서 정확도에 기반한 불공정성을 비교 및 분석한다. 실험 결과에 따르면 Top1-accuracy에서 ResNet34가 여성과 남성이 91%, 89.9%로 가장 높은 정확도를 보였고, 성별 간 정확도 차는 ResNet18이 1.8%로 가장 작았다. 모델별 성별 간의 정확도 차이는 서비스 이용 시 남녀 간의 서비스 품질에 대한 차이와 불공정한 결과를 야기한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.545-554
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• 2023

현대 산업에서 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System : GNSS)은 PNT 정보(측위(P : Positioning), 항법(N : Navigation), 시각동기(T : Timing))가 항상 제공되어야 하고, 그 정보를 기반으로 정밀한 위치추정이 요구되는 다양한 분야에 활용되고 있다. 특히, 2019년부터 시작된 COVID-19 펜데믹 상황에 대한 감염 예방 및 확산 방지를 위해 정밀한 위성항법시스템 기술과 이를 보조하는 다양한 기술들이 사용되어 왔고, 전 세계의 적극적인 방역과 감염 확산 억제 노력으로 엔데믹 상황으로의 전환을 앞두고 있다. 질병, E-health 분야는 감염병의 추적 및 감시와 더불어 원격 의료 서비스 제공을 위해 이용자의 위치정보가 반드시 필요한데, 위성항법시스템이 정확한 위치정보 제공에 주도적인 역할을 하고 있다. 본 논문은 이러한 위성항법시스템 기술이 질병 및 E-health 분야에 활용된 최신 연구 동향에 대해 조사한 결과를 제시하고 그 결과를 분석한다.