• 융합정보논문지
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• 제10권8호
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• pp.53-59
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• 2020

본 논문은 음원 탐지 및 음원 위치를 추정하는 IoT Device 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 복수의 마이크로폰 센서로부터 수집된 음원 신호의 도달 시간차를 분석하여 음원의 방향을 정확히 검출하고, IoT 센서를 이용하여 음원의 발생방향을 추적할 수 있는 음원 방향 탐지 Device를 이용한 시스템이다. 음파를 이용하여 위치를 추정하는 기술은 예전부터 군사적 목적으로 개발되어 왔지만 현재는 이를 응용하여 방범·방재 분야 등에 많이 쓰이고 있다. 이에 따라 본 시스템의 제작을 통해 옥외에 설치한 후 여러 방향에서 음원 발생시켜 성능 시험을 실시하였다. 그 결과 음향 탐지 영역 140dB, 반응시간 1초 이내, 방향 각도 분해능 1° 이내로 매우 정확하게 동작함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 설계안을 바탕으로 빅데이터 분석을 통한 인공지능 알고리즘을 반영하여 보다 신뢰성을 향상시켜 상용화할 계획에 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.75-94
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• 2021

The 4th industrial revolution needs a fusion of artificial intelligence, robotics, the Internet of Things (IoT), edge computing, and other technologies. For the fusion of technologies, cloud computing technology can provide flexible and high-performance computing resources so that cloud computing can be the foundation technology of new emerging services. The emerging services become a global-scale, and require much higher performance, availability, and reliability. Public cloud providers already provide global-scale services. However, their services, costs, performance, and policies are different. Enterprises/ developers to come out with a new inter-operable service are experiencing vendor lock-in problems. Therefore, multi-cloud technology that federatively resolves the limitations of single cloud providers is required. We propose a software platform, denoted as Cloud-Barista. Cloud-Barista is a multi-cloud service common platform for federating multiple clouds. It makes multiple cloud services as a single service. We explain the functional architecture of the proposed platform that consists of several frameworks, and then discuss the main design and implementation issues of each framework. To verify the feasibility of our proposal, we show a demonstration which is to create 18 virtual machines on several cloud providers, combine them as a single resource, and manage it.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.21-30
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• 2024

본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.815-820
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• 2023

본 논문에서는 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 이용한 소형 chipless RFID (radio frequency identification) 태그 설계 방법을 제안하였다. 제안된 변형된 구부러진 H-모양 슬롯은 두께 0.8 mm의 20 mm×50 mm 크기의 FR4 기판의 한쪽에 있는 직사각형 도체 평판에 추가하였다. 기존의 H-모양 슬롯, U-모양 슬롯, 구부러진 H-모양 슬롯을 각각 추가하였을 때와 bistatic 레이다 단면적(RCS; radar cross section)의 공진 딥(dip) 주파수를 비교하였다. H-모양 슬롯, U-모양 슬롯, 구부러진 H-모양 슬롯을 추가하였을 때 시뮬레이션 공진 딥 주파수는 각각 5.907 GHz, 4.918 GHz, 4.364 GHz이었다. 제안된 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 추가하였을 때 공진 딥 주파수는 3.741 GHz로 감소하였고 H-모양 슬롯과 비교하여 슬롯 길이를 36.7% 소형화할 수 있다. 실험 결과, 제작된 변형된 구부러진 H-모양 슬롯이 추가된 chipless RFID 태그의 공진 딥 주파수는 3.9 GHz로 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.279-284
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• 2022

블렌디드 러닝방식을 통해 디자인 교육에 대한 블렌디드 러닝 방식의 연구로서, 더 발전된 학습자 주도의 맞춤형 디자인 교육이 가능한 것을 제안하고자 한다. 대면 수업에서의 이해와 비대면에서의 장점을, 원격 수업에서 적절한 방식으로 보충할 수 있다. 발전한 인공지능과 빅데이터 기술은 디자인 분야 수업에서의 정량화된 데이터를 토대로 학습자의 수준과 관심에 맞는 개별화되고 세분화 된 맞춤형 학습 자료와 효과적인 학습 방법을 제공할 수 있다. 본론에서는 알 라 카르테 모델 (A La Carte) 제안을 통한 시·공간의 제약을 넘는 방식의 적용으로 수업의 효율을 극대화를 제안하였다. 언제 어디서나 들을 수 있는 원격 수업으로 소외 지역에 사는 학생들에게 제공되는 교육의 질과 교육 격차 해소에도 가능하다. 창의융합형 미래 인재를 양성하는 목표로서, 빠른 기술 발전 속도를 가지고 달라지고 있기에. 이에 발맞춘 학습 방법의 변화에 적응력을 지닐 필요가 있다. 알 라 카르테 모델 (A La Carte) 제안을 통한 인포그래픽 가상공간 디자인과 구축과정에 대한 분석을 제시하였다. 단순히 지식을 습득하는 것이 아니라, 지식을 선별하고, 구분하고, 학습하고, 자신만의 지식으로 손쉽게 재탄생시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 정보화정책
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• 제26권3호
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• pp.69-89
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• 2019

제4차 산업혁명시대의 거주와 삶의 공간이 될 스마트 도시의 구현을 위해서는 거주민의 생활 정보, 건축물 및 시설물 정보 등 구체적이고 민감한 정보가 실시간으로 수집 처리 될 수밖에 없다. 발전하는 도시 기능과 개인 삶의 편의성이 높아지는 반면 개인정보의 노출 및 유출의 위협성도 동시에 높아 질 수밖에 없는 상황이다. 따라서 스마트 도시의 설계단계, 지능정보 기계설비의 기술개발 및 운용 기획단계에서부터 사전적 개인정보보호 설계 개념이 반영 되어야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 '개인정보보호 적용설계(Privacy by design)'개념의 정책화와 적용을 위한 연구를 수행 하였다. 연구 분석 결과를 보면 제도적인 측면, 산업적 측면 그리고 기술적 측면에서 이미 개인정보보호 적용설계(PbD)의 개념을 도입할 수밖에 없는 상황에 이르렀다. 실제로 이러한 현상은 유럽과 미국 등의 사례를 통해 확인할 수 있었다. 이에 우리나라 역시 스마트 도시의 경쟁력을 강화하기 위해서 스마트 도시의 핵심전략인 데이터 기반 경제를 확보하기 위한 전략으로 개인정보보호 적용설계(PbD)를 적극도입 해야함을 본 연구는 강조하였다. 이에 본 연구는 개인정보보호 적용설계(PbD)의 기본 속성이 반영된 법제 개선과 기술개발지원이 필요함을 정책제안으로 제시하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.124-130
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• 2023

Recently, fan out wafer level packaging, which enables high integration, miniaturization, and low cost, is being rapidly applied in the semiconductor industry. In particular, FOWLP is attracting attention in the mobile and Internet of Things fields, and is recognized as a core technology that will lead to technological advancements such as 5G, self-driving cars, and artificial intelligence in the future. However, as chip density and package size within the package increase, FOWLP warpage is emerging as a major problem. These problems have a direct impact on the reliability and electrical performance of semiconductor products, and in particular, cause defects such as vacuum leakage in the manufacturing process or lack of focus in the photolithography process, so technical demands for solving them are increasing. In this paper, warpage simulation according to the thickness of FOWLP material was performed using finite element analysis. The thickness range was based on the history of similar packages, and as a factor causing warpage, the curing temperature of the materials undergoing the curing process was applied and the difference in deformation due to the difference in thermal expansion coefficient between materials was used. At this time, the stacking order was reflected to reproduce warpage behavior similar to reality. After performing finite element analysis, the influence of each variable on causing warpage was defined, and based on this, it was confirmed that warpage was controlled as intended through design modifications.

• 게임&엔터테인먼트 논문지
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• 제1권1호
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• pp.39-46
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• 2005

게임에서 대화는 기본적인 정보전달 수단으로서의 역할 뿐 아니라 게임의 진행에 관련하여 스토리텔링(story-telling)의 한 요소가 되고 있다. 대화를 통해 게임을 풀어가는 대화형 어드벤처 게임에서 대화는 커뮤니케이션 그 이상의 역할을 하고 있으며 MMORPG게임에서도 퀘스트(Quest)의 발생 및 문제해결에 대한 제한된 정보를 제공하는 역할까지 수행하고 있다. 몰입을 유도하는 매우 중요한 요소이지만 현재까지의 게임 속 NPC와의 대화는 기존에 마련된 게임시나리오에 근거하여 패턴에 의한 단조로운 이벤트 형식으로 구성되어 왔을 뿐이다. 이에 본 연구에서는 좀 더 사실적인 커뮤니케이션을 위해 인공지능 분야에서 사용되고 있는 자연어 처리시스템을 응용한 대화시스템에 대한 분석과 함께 이를 게임에 적용하는 방법에 대해 연구하였다.

• 대한인간공학회지
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• 제29권6호
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• pp.907-914
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• 2010

Cognitive model, that is cognitive architecture, is the model expressed with computer program to show the process how human solve a certain problem and it is continuously under investigation through various fields of study such as cognitive engineering, computer engineering, and cognitive psychology. In addition, the much extensive applicability of cognitive model usually helps it to be used for quantitative prediction of human Behavior or Natural programming of human performance in many HCI areas including User Interface Usability, artificial intelligence, natural programming language and also Robot engineering. Meanwhile, when a system designed, an usability test about conceptual design of interface is needed and in this case, analysis evaluation using cognitive model like GOMS or ACT-R is much more effective than empirical evaluation which naturally needs products and subjects. In particular, if we consider the recent trend of very short-end term between a previous technology development and the next new one, it would take time and much efforts to choose subjects and train them in order to conduct usability test which is repeatedly followed in the process of a system development and this finally would bring delays of development of a new system. In this study, we predicted quantitatively the human behavior processes which contains cognitive processes for menu selection in touch screen interface through ACT-R, one of the common method of usability test. Throughout the study, it was shown that the result using cognitive model was equal with the result using existing empirical evaluation. And it is expected that cognitive model has a possibility not only to be used as an effective methodology for evaluation of HCI products or system but also to contribute the activation of HCI cognitive modeling in Korea.