• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.19-25
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• 2024

전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권3호
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• pp.181-190
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• 2024

The era of logistics 4.0 in which new technologies are applied to existing traditional logistics management has approached. It is developing based on the convergence between various technologies, and R&D are being conducted worldwide to build smart logistics by synchronizing various services with the logistics industry. Therefore, this study proposes a methodology and technology strategy that can achieve trend analysis using patent analysis and promote the development of the domestic smart logistics industry based on this. Based on the preceding research, eight key technology fields related to smart logistics were selected, and technology trends were derived through LDA techniques. After that, for the development of the domestic logistics industry, the strategy of the domestic smart logistics industry was derived based on analysis including technology capabilities. It proposed a growth plan in the field of big data and IoT in terms of artificial intelligence, autonomous vehicles, and marketability. This study confirmed smart logistics technologies by using LDA and quantitative indicators expressing the market and technology of patents in literature analysis-oriented research that mainly focused on trend analysis. It is expected that this method can also be applied to emerging logistics technologies in the future.

• Investigative and Clinical Urology
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• 제63권3호
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• pp.301-308
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• 2022

Purpose To diagnose lower urinary tract symptoms (LUTS) in a noninvasive manner, we created a prediction model for bladder outlet obstruction (BOO) and detrusor underactivity (DUA) using simple uroflowmetry. In this study, we used deep learning to analyze simple uroflowmetry. Materials and Methods We performed a retrospective review of 4,835 male patients aged ≥40 years who underwent a urodynamic study at a single center. We excluded patients with a disease or a history of surgery that could affect LUTS. A total of 1,792 patients were included in the study. We extracted a simple uroflowmetry graph automatically using the ABBYY Flexicapture^® image capture program (ABBYY, Moscow, Russia). We applied a convolutional neural network (CNN), a deep learning method to predict DUA and BOO. A 5-fold cross-validation average value of the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve was chosen as an evaluation metric. When it comes to binary classification, this metric provides a richer measure of classification performance. Additionally, we provided the corresponding average precision-recall (PR) curves. Results Among the 1,792 patients, 482 (26.90%) had BOO, and 893 (49.83%) had DUA. The average AUROC scores of DUA and BOO, which were measured using 5-fold cross-validation, were 73.30% (mean average precision [mAP]=0.70) and 72.23% (mAP=0.45), respectively. Conclusions Our study suggests that it is possible to differentiate DUA from non-DUA and BOO from non-BOO using a simple uroflowmetry graph with a fine-tuned VGG16, which is a well-known CNN model.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권3호
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• pp.95-103
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• 2024

The diversity of smart EV(electric vehicle)-related industries is increasing due to the growth of battery-based eco-friendly electric vehicle component material technology, and labor-intensive industries such as logistics, manufacturing, food, agriculture, and service have invested in and studied automation for a long time. Accordingly, various types of robots such as autonomous mobile robots and collaborative robots are being utilized for each process to improve industrial engineering such as optimization, productivity management, and work management. The technology that should accompany this unmanned automobile industry is unmanned automatic charging technology, and if autonomous mobile robots are manually charged, the utility of autonomous mobile robots will not be maximized. In this paper, we conducted a study on the technology of unmanned charging of autonomous mobile robots using charging terminal docking and undocking technology using an unmanned charging system composed of hardware such as a monocular camera, multi-joint robot, gripper, and server. In an experiment to evaluate the performance of the system, the average charging terminal recognition rate was 98%, and the average charging terminal recognition speed was 0.0099 seconds. In addition, an experiment was conducted to evaluate the docking and undocking success rate of the charging terminal, and the experimental results showed an average success rate of 99%.

• 융합보안논문지
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• 제24권3호
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• pp.33-39
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• 2024

인공지능 기술의 획기적인 발전은 교육 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히, ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 모델은 자연스러운 대화 능력을 통해 자기주도적 프로그래밍 교육에서 큰 잠재력을 지니고 있다. 본 연구는 비SW전공생을 대상으로 ChatGPT를 활용한 스크래치 수업의 학습 효과를 분석하였다. ChatGPT 활용 분반과 비활용 분반으로 나누어 두 분반에 대해 동일한 평가와 ChatGPT 활용 분반의 설문 조사를 진행한 결과, ChatGPT의 활용이 학습 효과를 높이는 데 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 스크래치의 고급 기능과 알고리즘 이해와 같은 고난도 학습 영역에서 ChatGPT의 효용성이 높게 평가되었다. 본 연구는 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능이 프로그래밍 교육에서 효과적인 도구로 활용될 가능성을 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제24권3호
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• pp.95-104
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• 2024

미래 전장의 전쟁수행 역량은 AICBMS(AI, Cloud, Bigdata, Mobile, Security)라 일컫는 4차 산업혁명의 차세대 기술을 적용하여 혁신적인 국방력을 확보할 수 있는가에 달려 있다 해도 과언이 아니다. 또한, 미래의 군 작전환경은 네트워크를 기반으로 모든 무기체계가 하나의 통합된 정보통신망 내에서 실시간으로 전장정보를 상호공유하며 작전을 수행하게 되는 네트워크 중심전(NCW)으로 급변하고, 유·무인 복합전투체계 운용범위로 확대되고 있다. 특히, 초고속, 초연결성을 책임지는 통신 네트워크는 여러 전투 요소를 연결하고 정보의 원활한 유통을 위해 높은 생존성과 다계층(국방 모바일, 위성, M/W, 유선) 네트워크 기반의 전력 운용의 효율성을 요구한다. 이러한 관점에서 본 연구는 제원이 고정된 기존의 단일매체, 단일경로 전송과는 달리, 가용한 통신 유무선 인프라 다매체를 동시 사용하여 통신량 폭주시 부하분산과 RNN(Recurrent Neural Networks) 알고리즘을 이용한 인공지능 기반의 전송기술로 다매체다중경로(MMMP-Multi-Media Multi-Path) 적응적 네트워크 기술 개발하는 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권9호
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• pp.2665-2691
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• 2024

The philosophy of Zero Trust in cybersecurity lies in the notion that nothing assumes to be trustworthy by default. This drives defense organizations to modernize their cybersecurity architecture through integrating with the zero-trust principles. The enhanced architecture is expected to shift protection strategy from static and perimeter-centric protection to dynamic and proactive measures depending on the logical contexts of users, assets, and infrastructure. Given the domain context of defense environment, we aim three challenge problems to tackle and identify four technical approaches by the security capabilities defined in the Zero Trust Architecture. First approach, dynamic access control manages visibility and accessibility to resources or services with Multi Factor Authentication and Software Defined Perimeter. Logical network separation approach divides networks on a functional basis by using Software Defined Network and Micro-segmentation. Data-driven analysis approach enables machine-aided judgement by utilizing Artificial Intelligence, User and Entity Behavior Analytics. Lastly, Security Awareness approach observes fluid security context of all resources through Continuous Monitoring and Visualization. Based on these approaches, a comprehensive study of modern technologies is presented to materialize the concept that each approach intends to achieve. We expect this study to provide a guidance for defense organizations to take a step on the implementation of their own zero-trust architecture.

• 정보관리학회지
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• 제41권3호
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• pp.145-169
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• 2024

이 연구에서는 외국인 학생들 대상으로 한국어 학습을 지원하는 도서 추천을 서비스하기 위하여 ChatGPT를 기반으로 한국어 학습을 위한 도서 추천 시스템을 구현한 후 추천된 도서의 적합성을 평가하여 구축된 시스템의 효용성을 분석하였다. ChatGPT 챗봇을 위한 학습데이터는 등급별 주제키워드 목록, 도서별 주제키워드 목록, 혼합목록 등 세 가지 유형으로 구현되었고 13개의 표준 질의를 적용하여 챗봇의 도서 추천 결과를 추천도서 정확률로 평가하였다. 추천도서 정확률 비교 결과, 혼합목록을 적용한 챗봇이 등급별 주제 키워드와 도서별 주제키워드를 적용한 개별 목록에 비해 모든 관련 도서를 추천하는데 더 성공적인 것으로 나타났다. 이 연구에서 ChapGPT를 도서추천에 활용한 사례는 대학 도서관에서 다양한 이용자 서비스를 위해 인공지능 기술을 활용하는 시도로 해석될 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.538-543
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• 2024

본 논문에서는 인터디지털-커패시터-모양 슬롯을 이용한 chipless RFID(radio frequency identification) 태그의 소형화에 대하여 연구하였다. 제안된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯은 두께 0.8 mm의 20 mm×50 mm 크기의 FR4 기판의 한쪽에 있는 직사각형 도체 평판에 추가하였다. 기존의 H-모양 슬롯과 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 각각 추가하였을 때와 bistatic 레이다 단면적(RCS; radar cross section)의 공진 딥(dip) 주파수를 비교하였다. H-모양 슬롯과 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 추가하였을 때 시뮬레이션 공진 딥 주파수는 각각 5.907 GHz과 3.741 GHz이었다. 제안된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯을 추가하였을 때 공진 딥 주파수는 2.889 GHz로 감소하였고 H-모양 슬롯을 추가하였을 때와 비교하여 슬롯 길이를 51.1% 소형화할 수 있다. 실험 결과, 제작된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯이 추가된 chipless RFID 태그의 공진 딥 주파수는 3.07 GHz로 나타났다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.574-581
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• 2024

본 연구는 제작공정 훈련을 위한 확장 현실 콘텐츠의 사용성을 탐색하고, 사용자 경험을 분석하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 공정교육용 확장 현실사용성 평가 보고서에 제시된 사용자 하드웨어, 사용자인터페이스, 콘텐츠 만족도에 대한 인터뷰 내용을 키워드 추출 및 워드 클라우드 시각화를 위한 파이선 패키지를 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 하드웨어의 착용감은 만족스러웠지만, 중량과 열 문제는 개선이 필요하다는 피드백이 나타났다. 사용자인터페이스 측면에서는 가독성에는 긍정적 응답이 많았으나, 핸드트래킹 기반 상호작용 방식의 인식률이 낮아 개선이 요구되었다. 또한, 사용자는 확장 현실 기술을 의료 및 교육 분야에 적용할 가능성을 인식하고 긍정적인 미래 기대감을 표현하였다. 본 연구는 산업용 확장 현실 콘텐츠의 사용성 및 품질 개선을 위한 기초 자료를 제공하며, 향후 실질적인 산업 현장 적용을 위한 발전 방향을 수립하는 데 활용될 수 있다.