• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.299-308
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• 2023

다양한 서비스가 등장으로 인해 스펙트럼 부족 문제가 가속하됨에 따라, 면허 대역에서 통신하던 사용자들을 비면허 대역에서 통신하는 NR-U(New Radio-Unlicensed)가 등장하였다. 하지만 NR-U 네트워크 사용자로 인해 동일한 비면허 대역에서 통신하는 Wi-Fi 네트워크 사용자의 성능이 감소하게 된다. 본 논문에서는 NR-U 네트워크 사용자와 WiFi 네트워크 사용자가 공존해있는 비면허 대역의 처리량과 비면허 대역의 사용에 대한 공평성을 동시에 최대화하는 것을 목표로 한다. 먼저 비면허 대역에서 전송률 분할 다중 접속 기술을 활용한 NR-U 네트워크의 합-전송 속도 (Sum of Rate)를 최대화하기 위해 강화 학습의 몬테 카를로 정책 하강법(Monte Carlo Policy Gradient)을 활용한 최적의 전력 할당 기법을 제안하였다. 그 뒤, 동일한 비면허 대역에서 NR-U 네트워크와 WiFi 네트워크의 공존을 위해 시스템 처리량과 공정성을 동시에 최대화할 수 있는 게임 이론의 순차적 라이파 협상 해법(Sequential Raiffa Bargaining Solution)을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과에서 동일한 전력 할당 기법을 사용하였을 때, 본 논문에서 제안한 전송률 분할 다중 접속 기술이 기존의 다중 접속 기술들보다 더 빠른 합-전송속도를 보임을 확인하였다. 또한 비면허 대역 네트워크의 전송량과 공평성을 비교해본 결과 본 논문의 순차적 라이파 협상 해법을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘이 타 알고리즘보다 처리량과 공정성을 동시에 만족함을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.133-153
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• 2023

본 논문에서 우리는 뇌 신호 측정 기술 중 하나인 뇌전도를 활용한 새로운 접근방식을 제안한다. 전통적으로 연구자들은 감정 상태의 분류성능을 향상시키기 위해 뇌전도 신호와 생체신호를 결합해왔다. 우리의 목표는 뇌전도와 결합된 생체신호의 상호작용 효과를 탐구하고, 뇌전도+생체신호의 조합이 뇌전도 단독사용 또는 임의로 생성된 의사 무작위 신호와 결합한 경우에 비해 감정 상태의 분류 정확도를 향상시킬 수 있는지를 확인한다. 네 가지 특징추출 방법을 사용하여 두 개의 공개 데이터셋에서 얻은 데이터 기반의 뇌전도, 뇌전도+생체신호, 뇌전도+생체신호+무작위신호, 및 뇌전도+무작위신호의 네 가지 조합을 조사했다. 감정 상태 (작업 대 휴식 상태)는 서포트 벡터 머신과 장단기 기억망 분류기를 사용하여 분류했다. 우리의 결과는 가장 높은 정확도를 가진 서포트 벡터 머신과 고속 퓨리에 변환을 사용할 때 뇌전도+생체신호의 평균 오류율이 뇌전도+무작위신호와 뇌전도 단독 신호만을 사용한 경우에 비해 각각 4.7% 및 6.5% 높았음을 보여주었다. 우리는 또한 다양한 무작위 신호를 결합하여 뇌전도+생체신호의 오류율을 철저하게 분석했다. 뇌전도+생체신호+무작위신호의 오류율 패턴은 초기에는 깊은 이중 감소 현상으로 인해 감소하다가 차원의 저주로 인해 증가하는 V자 모양을 나타냈다. 결과적으로, 우리의 연구 결과는 뇌파와 생체신호의 결합이 항상 유망한 분류성능을 보장할 수 없음을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.849-858
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• 2023

지진, 산사태와 같은 재난사고현장에서 조사업무는 시설물 붕괴 등 2차 재난 피해가 발생할 수 있어 많은 위험이 따른다. 이처럼 조사자가 직접 접근하기 힘든 재난현장에서 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 탑재된 드론 측량시스템을 통해 고정밀의 3차원 재난정보를 안전하게 취득할 수 있는 방법을 강구할 수 있다. 이에 본 연구에서는 2023년 4월 성남시 분당구의 정자교 붕괴사고 현장을 대상으로 드론 LiDAR의 재난 현장에서의 활용 가능성을 확인하였다. 이를 위해 사고 교량에 대한 고밀도 포인트 클라우드를 수집하고, 사고 교량을 3차원 지형정보로 복원하여 10점의 지상기준점 측량 성과와 비교하였다. 그 결과, 수평방향으로의 root mean square error (RMSE)는 0.032 m, 수직방향으로 0.055 m로 확인되었다. 또한, 지상 LiDAR를 통해 같은 대상지를 측량하여 생성한 포인트 클라우드와 비교한 결과, 수직방향으로 약 0.08 m가량의 오차가 발생하였지만 전체적인 형상은 큰 차이가 없을 뿐만 아니라 전체적인 데이터 취득과 자료 처리 시간 측면에서 드론 LiDAR가 지상 LiDAR보다 효율적임을 확인할 수 있었다. 따라서 많은 위험이 따르는 재난현장에서 드론 LiDAR의 활용을 통해 안전하고 신속한 현장 조사가 가능할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.291-298
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• 2023

본 논문에서는 정보·컴퓨터 표시과목의 임용시험에서 프로그래밍 문항이 프로그래밍 능력을 겸비한 교사 선발에 적합한지 연구하였다. 최근 5년 동안의 문항을 분석한 결과, 프로그래밍 문항의 평균 배점이 교과내용학 총점의 38%(20.8점)로 높게 나타났다. 기출문항에서 프로그래밍 문항의 배점 비중이 높은 과목은 프로그래밍과 자료구조로 확인되었으며, 이들의 평가영역별 배점분포를 분석한 결과 각각 0%~47%, 0%~53%로 영역별 편차가 큰 것으로 나타났다. 본 논문에서는 프로그래밍 문항이 교육 현장에서 요구하는 교사 선발에 적합한지 교사 31명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 임용시험의 프로그래밍 문항에서 평가할 내용에 대한 응답으로 컴퓨팅 사고력이 58%로 가장 높게 나타났다. 문항의 적합도에 대한 응답에서 문제해결력이 5점 척도 기준에서 2.84로 가장 높았으나 전반적으로 적합도가 낮은 것으로 나타났다. 프로그래밍 문항 출제를 위해 적합한 언어로 C언어와 파이썬의 응답이 각각 55%, 45%로 나타났다. 이 결과에서 교사들은 기존의 C언어 외에 파이썬 선호도가 매우 높은 것을 확인하였다. 본 연구에서는 이러한 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 문항 출제에 대한 개선방안을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.135-145
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• 2023

학령인구 감소로 지방대학 신입생 중 기초학습 능력이 부족한 학생이 증가하는 추세이다. 따라서 C 전문대학에서 클리닉 프로그램을 진행해 오고 있다. 본 논문은 기초학습 능력향상 클리닉 프로그램이 전공수업에서 자기효능감, 학습 몰입도와 전공수업 만족도에 미치는 영향을 조사한 사례 연구이다. 2022년 기초학습 능력향상 클리닉 대상자에 관한 온라인과 오프라인 수업 형태에 참여 학생 238명과 참여 대상자이지만 수업 미참여 학생 221명 총 459명을 연구대상으로 조사하였다. 자료처리는 SPSS Ver. 26.0을 이용하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기초학습 능력향상 클리닉 수업 참여그룹은 학업적 자기효능감 하위요인 중 과제 난이도 선호와 자신감에서 유의한 차이를 보였다. 둘째, 수업 참여그룹은 전공수업 학습 몰입도에서 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 수업 참여그룹은 전공 만족도 하위요인 모두에서 유의한 차이를 보였다. 결론적으로 기초학습 능력향상 클리닉 수업이 자기효능감, 학습몰입도, 전공 만족도에 유의미한 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.73-80
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• 2023

최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.461-470
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• 2023

딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.967-971
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• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제40권5호
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• pp.1092-1103
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• 2023

본 연구는 국내 동계스포츠 참여자의 성취목표성향이 재미요인 및 참여만족에 어떠한 영향을 미치는지 규명하는 연구로서 총 326개의 설문지가 본 연구에 사용되었다. 자료처리 방법으로는 SPSS PC/Program(Version 27.0)을 사용하였으며, 통계적 방법으로는 빈도분석, 신뢰도 분석, 탐색적 요인분석, 상관관계분석, 다중회귀분석을 사용하였다. 성취목표성향, 재미요인, 참여만족의 통계적 영향을 검증한 결과는 다음과 같다. 첫째, 성취목표성향이 재미요인에 미치는 영향을 검증한 결과 성취목표성향의 하위요인 자아목표성향, 과제목표성향이 재미요인 하위요인 운동능력, 운동효용, 친목도모, 자기만족 요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 성취목표성향의 하위요인 자아목표성향, 과제목표성향이 참여만족의 하위요인 시설, 비용, 강습, 대인관계 및 건강 요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 재미요인의 하위요인 운동능력, 운동효용, 친목도모, 자기만족이 참여만족 하위요인 시설, 비용, 강습, 대인관계 및 건강 요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 국제초고층학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.225-234
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• 2023

Even at this point in the era of digital transformation, we are still facing many problems in the safety sector that cannot prevent the occurrence or spread of human casualties. When you are in an unexpected emergency, it is often difficult to respond only with human physical ability. Human casualties continue to occur at construction sites, manufacturing plants, and multi-use facilities used by many people in everyday life. If you encounter a situation where normal judgment is impossible in the event of an emergency at a life site where there are still many safety blind spots, it is difficult to cope with the existing manual guidance method. New variable guidance technology, which combines artificial intelligence and digital twin, can make it possible to prevent casualties by processing large amounts of data needed to derive appropriate countermeasures in real time beyond identifying what safety accidents occurred in unexpected crisis situations. When a simple control method that divides and monitors several CCTVs is digitally converted and combined with artificial intelligence and 3D digital twin control technology, intelligence augmentation (IA) effect can be achieved that strengthens the safety decision-making ability required in real time. With the enforcement of the Serious Disaster Enterprise Punishment Act, the importance of distributing a smart location guidance system that urgently solves the decision-making delay that occurs in safety accidents at various industrial sites and strengthens the real-time decision-making ability of field workers and managers is highlighted. The smart location guidance system that combines artificial intelligence and digital twin consists of AIoT HW equipment, wireless communication NW equipment, and intelligent SW platform. The intelligent SW platform consists of Builder that supports digital twin modeling, Watch that meets real-time control based on synchronization between real objects and digital twin models, and Simulator that supports the development and verification of various safety management scenarios using intelligent agents. The smart location guidance system provides on-site monitoring using IoT equipment, CCTV-linked intelligent image analysis, intelligent operating procedures that support workflow modeling to immediately reflect the needs of the site, situational location guidance, and digital twin virtual fencing access control technology. This paper examines the limitations of traditional fixed passive guidance methods, analyzes global technology development trends to overcome them, identifies the digital transformation properties required to switch to intelligent variable smart location guidance methods, explains the characteristics and components of AI-based public facility smart fire safety integrated system (ISFS).