• 한국태양에너지학회 논문집
• /
• 제30권6호
• /
• pp.131-136
• /
• 2010

The purpose of this study is to provide foundational data for expansion of solar generation in building application, a clean energy, by introducing applicability of solar power generation system on roofs of industrial buildings and computing expected amounts of power and carbon dioxides reduction. As methodologies of this study, after reviewing 120,000 domestic factories to verify the BIPV feasibility for industrial building sthrough theoretical considerations of solar generation system, we calculated BIPV application methods and subsequent expected power generation quantity and carbon dioxide reductions through roof type analysis. we analyzed four cases of expected power generation amounts of solar batteries according to application methods, and when considering that the main type of roofs are slant roofs according to the investigation result about roof forms of domestic industrial complexes, we believe that the module angle of a slant roof around $17^{\circ}$(case3) is most suitable for the application. Finally, we came up with 517,944[TOE] as the corresponding petroleum tonnage based on this computed expected power generation amount and the amount of 1,214,836[$tCO_2$] carbon dioxide reductions by calculating them by energy sources.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권4호
• /
• pp.317-323
• /
• 2001

의료 영상 정보의 운용을 위한 표준인 DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)은 의료 영상의 전송과 저장에 관한 방식을 제공하고 있다. 환자가 병원에서 획득한 영상은 DICOM 파일로 만들어진다. 본 논문은 DICOM 파일의 정보를 데이타베이스에 저장하고 웹서버의 구성요소로 의료 정보를 구성하여 사용자가 인터넷을 통해서 웹서버에서 제공하는 의료 정보를 볼 수 있게 하는 웹 기반 의료 정보 시스템 설계, 구현 기법을 제시한다. 데이타베이스에는 환자와 영상에 대한 정보를 DICOM 파일의 그룹과 요소별로 읽어서 저장했다. 파일 전동 모듈은 DICOM의 서비스 중에서 Store 서비스를 구현하여 IP 주소를 가진 컴퓨터와의 파일 전송이 가능하도록 만들었다. 위와 같은 파일의 전송과 저장에 대한 서비스를 웹에서 제공할 수 있도록 웹 컴포넌트로 각각을 구성하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.367-374
• /
• 2009

지오포털이나 공간정보기반구축 등이 최근 공간정보 분야에서 주요한 연구 동향으로 부각되고 있다. 이러한 응용 분야는 Web 2.0과 관련된 다양한 웹 컴퓨팅 기법이나 방법론, 포털에서 제공하는 공개 API, 공개 소스 GIS, 국제 GIS 표준사양 등 부분적으로 발전되어 오고 있는 요소 기술들이 복합적으로 연동되는 성과로 구현이 가능하다. 본 연구에서는 구글 맵 API와 공개 소스 미들웨어인 Deegree를 연동하는 시험 연구를 수행하여 지오포털 구축에서의 공개 소스 적용 가능성을 검토해 보고자 한다. 공개 소스 미들웨어에서는 OGC 등의 국제 표준사양을 지원하므로 다양한 웹 출력 및 외부 데이터베이스 서버간의 자료 호환 및 상호운영이 가능하고 특정한 웹 서비스 구축 목적에 맞는 추가적인 기능의 구현이나 계층적 아키텍처 구현이 가능하게 한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.85-92
• /
• 2023

X-ray, Computed Tomography (CT), Magnetic Resonance Imaging (MRI)과 같은 의료데이터에서 딥러닝을 활용해 질병 유무 판별 태스크와 같은 문제를 해결하려는 시도가 활발하다. 대부분의 데이터 기반 딥러닝 문제들은 높은 정확도 달성과 정답과 비교하는 성능평가의 활용을 위해 지도학습기법을 사용해야 한다. 지도학습에는 다량의 이미지와 레이블 세트가 필요하지만, 학습에 충분한 양의 의료 이미지 데이터를 얻기는 어렵다. 다양한 데이터 증강 기법을 통해 적은 양의 의료이미지와 레이블 세트로 지도학습 기반 모델의 과소적합 문제를 극복할 수 있다. 본 연구는 딥러닝 기반 갈비뼈 골절 세그멘테이션 모델의 성능 향상과 효과적인 좌우 반전, 회전, 스케일링 등의 데이터 증강 기법을 탐색한다. 좌우 반전과 30° 회전, 60° 회전으로 증강한 데이터셋은 모델 성능 향상에 기여하지만, 90° 회전 및 ⨯0.5 스케일링은 모델 성능을 저하한다. 이는 데이터셋 및 태스크에 따라 적절한 데이터 증강 기법의 사용이 필요함을 나타낸다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제11권1호
• /
• pp.17-30
• /
• 2022

기존 컴퓨터 비전의 연구 동향과 마찬가지로, 위성영상을 이용한 연구도 GPU 기반의 컴퓨터 연산능력과 이미지 처리와 관련된 딥러닝 방법론의 발전으로 많이 이루어지고 있다. 그로 인해 다양한 분야에 위성영상이 활용되고 있고, 위성 영상을 활용에 관한 연구도 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상의 연구 활용 분야와 위성영상을 활용한 연구에 이용할 수 있는 데이터셋에 대해 소개하도록 한다. 먼저, 위성영상을 활용한 연구를 수집하여 연구 방법에 따라 분류하였다. 크게 분류 기반 연구와 회귀 기반 연구로 분류하였고, 그 이외의 방법으로 활용한 논문들을 정리하였다. 다음으로 위성영상을 활용한 연구들에서 이용한 데이터셋을 정리하였다. 본 연구에서는 데이터셋의 정보와 연구에서의 활용 방법에 대해 제안한다. 이와 함께 최근 AI hub에서 개방한 국내 위성영상 데이터셋의 정리와 활용 방안에 대해 소개한다. 마지막으로, 위성 이미지 관련 연구의 한계점과 앞으로의 동향을 간략하게 제시하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제30권4호
• /
• pp.69-78
• /
• 2023

산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.

• 융합보안논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.189-200
• /
• 2024

최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제31권3호
• /
• pp.50-57
• /
• 2024

최근 대리 모델에 머신 러닝 기술을 접목하여 복잡한 설계에 대한 최적화를 빠르게 달성하는 방법론이 활발히 연구되고 있다. 훈련된 머신 러닝 대리 모델은 복잡한 유한요소해석 시뮬레이션 대비 컴퓨팅 자원을 적게 소모하면서 동일한 해석 결과를 출력할 수 있다. 또한 훈련된 모델에 최적화를 결합하면 반복 시뮬레이션 대비 더 빠르게 최적의 설계 변수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 패키지 휨을 최소화하는 설계 변수 조합을 효과적으로 탐색하기 위하여 심층신경망과 베이지안 최적화를 적용하였다. 심층신경망 모델은 유한요소해석 시뮬레이션으로 획득한 설계 변수-휨 데이터셋을 바탕으로 훈련하였고, 해당 모델에 베이지안 최적화를 적용하여 휨을 최소화하는 최적의 설계 변수를 탐색하였다. 구축한 심층신경망 및 베이지안 최적화 모델은 실제 시뮬레이션 결과와 99% 이상 일치하는 동시에, 최적 설계 변수 탐색에 소요되는 시간은 15초에 불과하여, 1회의 시뮬레이션과 비교해도 57% 이상 최적화 시간을 단축할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.57-66
• /
• 2015

빅데이터 기술에 대한 관심이 급증함에 따라, 소셜 미디어를 통해 유통되는 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라서 텍스트 형태의 비정형 데이터 분석을 통해 의미 있는 정보를 찾고자 하는 시도가 비즈니스 영역뿐 아니라, 정치, 경제, 문화 등 다양한 영역에서 이루어지고 있다. 특히 최근에는 여러 현안 및 이슈들을 발굴하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 이처럼 빅데이터 분석을 통해 국가현안이나 이슈를 발굴하고자 하는 시도가 꾸준히 이루어져왔음에도 불구하고, 국가현안 및 이슈로부터 이와 관련된 R&D 문서를 효율적으로 제공하는 방안은 마련되지 않고있다. 이는 사용자들이 인식하는 현안 키워드와 실제 사용되는 R&D 키워드 사이의 이질성이 존재하기 때문이다. 따라서 현안 및 R&D키워드간의 이질성을 극복하기 위한 중간 장치가 필요하며, 이 중간 장치를 통해 각 현안 키워드와 R&D 키워드간에 적절한 대응이 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 (1) 현안 키워드 추출을 위한 하이브리드 방법론, (2) 현안 대응 R&D 정보 패키징 방법론, 그리고 (3) R&D 관점에서의 연관 현안 네트워크 구축 방법론의 총 세 가지 방법론을 제안한다. 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝, 소셜네트워크 분석, 그리고 연관 규칙 마이닝 등의 데이터 분석 기법들을 활용하여 수행하였으며, 그 결과, (1)에 의한 키워드 보강률은 42.8%로 나타났으며, (2)의 경우, 현안 키워드와 R&D 키워드간 다수의 연관 규칙이 나타났다. (3)의 경우는 현재 진행 중에 있으며, 향후 가시적 성과를 낼 수 있을 것으로 예상된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.81-90
• /
• 2020

본 연구는 인공지능의 국방 분야 활용 시 데이터 위·변조 방지를 위한 블록체인 기술의 적용방안을 연구 하는데 목적이 있다. 인공지능은 빅 데이터를 다양한 기계학습 방법론을 적용하여 군집화하거나 분류하여 예측하는 기술이며 미국을 비롯한 군사 강대국은 기술의 완성단계에 이르렀다. 만약 데이터를 기반으로 하는 인공지능의 데이터 위·변조가 발생한다면 데이터의 처리과정이 완벽하더라도 잘못된 결과를 도출할 것이며 이는 가장 큰 적의 위험요소가 될 수 있고 데이터의 위·변조는 해킹이라는 형태로 너무나 쉽게 가능하다. 만약 무기화된 인공지능이 사용하는 데이터가 북한으로부터 해킹되어 조작되어 진다면 예상치 못한 곳의 공격이 발생할 수도 있다. 따라서 인공지능의 사용을 위해서는 데이터의 위·변조를 방지하는 기술이 반드시 필요하다. 데이터의 위·변조 방지는 해수함수로 암호화된 데이터를 연결된 컴퓨터에 분산 저장하여 한 대의 컴퓨터가 해킹되더라도 연결된 컴퓨터의 과반 이상이 동의하지 않는 한 데이터가 손상되지 않는 기술인 블록체인을 적용함으로써 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대한다.