• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.165-184
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• 2023

최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권5호
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• pp.213-217
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• 2001

CPU, 네트웍 대역폭, 디스크 속도등 컴퓨터와 통신 기반을 이루는 기반기술의 급진적인 발달에 따라, 컴퓨터 또는 단말기로 멀티미디어 데이터 서비스를 받는 것이 이제는 우리 생활의 일부분이 되었다. 이러한 급속한 서비스 저변의 확대에도 불구하고 아직도 고화질 멀티미디어 서비스를 제공하는 데 있어서 많은 기술적인 문제가 존재하는 것이 현실이라고 할 수 있겠다. 그 중의 하나로 멀티미디어 정보를 디스크로부터 읽어들여 실시간 상영하는 경우, 과도한 주기억 장치 버퍼의 요구가 문제점으로 등장한다. 주기억 장치 버퍼가 필요한 이유는 디스크는 자료를 비동기적으로 읽는데 반해 멀티미디어 데이터(프레임)를 상영하는 방법은 동기적으로 행해지므로 두 가지 특성이 다른 작업간에 비동기성을 해결하기 위함이다. 사용자에게 스트리밍 데이터를 전송하는 방법에는 두 가지 (디스크에서 읽어들이는 방법 : 디스크 모드와 기존에 메모리에 탑재된 데이터를 재 전송하는 방법 : 메모리 모드)가 있는데, 각 방법에 따라 필요로 하는 주기억 장치 버퍼의 양이 다르다. 본 연구에서는 각 방법에 따른 주기억 장치 요구량을 계산하는 모델을 개발하고, 전체 버퍼양을 최소화하도록 자료 전송방법을 가변적으로 변환시키는 기법을 소개한다. 본 기법의 가장 큰 장점은 각 비디오 세션의 데이터 전송하는 방법이 서버의 상태에 따라서 가변적으로 변환된다는 사실이다. 본 기법은 대용량 비디오 서버에서 다수의 멀티미디어 세션을 상영하는 데 필요한 버퍼 양을 효과적으로 감소 시킬수 있으며, 특히 사용자들의 주문이 소수의 화일들에게 집중되어 있는 경우 더욱 효과적으로 작동하고 있다. 제안된 기법의 근간이 되는 이론들의 구체적인 모델링이 제공되었으며, 본 기법이 항상 최적의 해를 구한다는 사실은 증명을 통해 보여진다. 주창되는 기법의 효율성과 성능을 시뮬레이션을 통해서 검증한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.43-50
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• 2019

2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.493-500
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• 2021

본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.270-279
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• 2005

일본 문부과학성의 연구 지원하에 지뢰 탐지를 위한 GPR 시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 2005 년도까지 두 종류의 새로운 지뢰탈지 GPR 시스템 원형의 개발을 완성하였으며 이를 ALIS (Advanced Landmine Imaging System)와 SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar)이라고 명명하였다. ALIS는 금속탐지기와 GPR을 결합한 새로운 형태의 휴대용 지뢰탐지 시스템이다. 센서의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 장착하여 센서에 감지된 신호를 실시간으로 영상화할 수 있도록 하였으며, 센서 위치의 추적은 센서의 손잡이에 장착한 CCD 카메라만을 이용하여 가능하도록 고안하였다. 그리고 GPR과 금속탐지기 신호를 CCD 카메라에 포착된 영상에 중첩하여 동시에 영상화하도록 설계하였기 때문에 매설된 탐지 목적물을 용이하게 그리고 신뢰할 만한 수준으로 탐지하고 구별할 수 있다. 2004년 12월에 아프가니스탄에서 ALIS의 현장 검증 실험을 수행하였으며, 이를 통해 이 연구에서 개발한 시스템을 이용하여 매설된 대인지뢰를 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 대인지뢰와 금속 파편의 구분 또한 가능함을 보였다. SAR-GPR은 이동 로보트에 장착한 지뢰탐지 시스템으로 GPR과 금속탐지기 센서로 구성된다. 다수의 송, 수신 안테나로 구성된 안테나 배열을 채택하여 개선된 신호처리 기법의 적용을 가능하며, 이를 통해 좀 더 나은 지하 영상의 획득이 가능하다. SAR-GPR에 합성개구 레이다 알고리듬을 채용함으로써 원하지 않는 클러터(clutter)신호를 억제하고 불균질도가 높은 매질 내부에 매설된 목적물을 영상화할 수 있다. SAR-GPR은 새로이 개발한 휴대용 벡터 네트워크 분석기를 이용한 스텝 주파수 레이다 시스템(stepped frequency radar system)으로 6 개의 Vivaldi 안테나와 3 개의 벡터 네트워크 분석기로 구성된다. SAR-GPR의 크기는 $30cm{\times}30cm{\times}30cm$, 중량은 17 kg 정도이며 소형 무인 차량의 로보트 팔에 장착된다. 이 시스템의 현장 적용 실험은 2005 년 3 월 일본에서 성공적으로 실시된 바 있다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제32권4호
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• pp.377-384
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• 2007

작금의 치질 접착시스템은 도말층 처리 방법에 따라 전부식형과 자가부식형 접착시스템으로 대별된다. 이러한 두 가지 접착시스템의 효용성을 비교, 평가하고 열순환 횟수에 따른 미세누출도 변화를 측정하기 위해 각각의 접착시스템으로 수복된 우치 5급 수복물에, 수복 초기의 효용성를 의미하는 500회의 열순환 자극과 상대적으로 긴 내구성을 의미하는 5,000회의 열순환 자극을 부여한 다음, 전기화학적 방법으로 측정하였다. 건전한 40개의 단근관을 가진 우치를 이용하여 백악법랑 경계부를 중심으로 5급 와동을 형성하였으며, 치아를 각각 10개씩 4개의 실험군 (열순환 횟수 2종 $\times$ 복합레진 수복 2개 군)으로 분류하였다. 20개의 치아에는 전부식형 접착시스템인 Single bond와 Z250 (shade A4)을, 나머지 20개의 치아에는 자가부식형 접착시스템인 AQ bond와 Metafil (shade A4)로 각각 충전하고 광중합기 (XL2500, 3M ESPE, St. Paul, MN, USA)를 이용하여 $600\;mW/cm^2$의 광도로 40초간 광중합하였다. 모든 시편을 실온에서 24 시간동안 증류수에 보관한 다음, 연마하고 각 수복물의 반은 섭씨 5도와 55도의 수조에 30초씩 담궜으며 이동 시간 10초의 열순환 (thermocycling)을 500회 시행하였고, 나머지 반은 5,000회 실시하였다. 미세 전류 측정을 위해 직류 공급원인 TOE 8841 (TOELLNER electronic instrument GMBH, Germany)을 이용하여 10 V의 전압을 부여하였으며 6514 system Electrometer (Keithley Co., Cleveland, Ohio, USA)로 미세전류 (${\mu}A$)를 측정하였다. 전류를 흐르게 한 다음 5-10분까지 20초 간격으로 측정 한 15개 측정치의 평균값을 시편의 미세전류 측정치로 인정하였다. 각 군간의 미세전류 측정치에 대한 유의성은 수복방법 및 열순환 횟수의 변수에 대한 Two-way ANOVA test로 95% 유의 수준에서 검증하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 수복방법과 열순환 횟수 사이의 상호작용은 없었으며 (p = 0.485), 열순환 횟수에 따른 미세누출의 차이도 없었다(p = 0.814). 그러나 자가부식형 접착시스템인 AQ Bond와 Metafil로 수복된 실험군이 전부식형 접착시스템인 Single Bond와 Z250으로 수복된 군에 비해 적은 미세누출도를 보였다 (p = 0.005).

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권2호
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• pp.249-254
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• 2022

최근 반도체와 같은 정보통신 기술의 발전과 함께 사물인터넷(IoT) 기술 발전이 급격히 이루어지면서 센서와 무선 통신 기능을 내장하여 주변 사물 및 환경 조건을 감지 및 분석하여 대응하는 원격 환경 모니터링 기술이 주목받고 있다. 하지만, 기 개발된 원격 환경 모니터링 시스템은 모두 별도의 전원 공급 장치를 필요로 하기 때문에 시·공간적 기기 사용의 제한을 야기하여, 사용자의 불편함을 유발할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 생체 역학적 에너지의 역학적 특성이 고려된 기구학적 설계 기반 전자기 발전 소자(Electromagnetic generator, EMG)를 개발함으로써 이의 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구동을 위한 전원 공급 장치로써 활용한다. 낮은 진동 주기 및 큰 진폭 변화의 역학적 특성을 지닌 생체 역학적 에너지를 효과적으로 이용하기 위해 자석의 기구학적 배치를 통한 깨지기 쉬운 힘의 평형을 유도하는 Levitation-EMG (L-EMG)를 설계했다. 이를 통해, L-EMG는 외부 진동에 민감하게 반응하여 자석과 코일 간의 효과적인 상대 움직임을 야기하여 고품질 전기 에너지 공급을 가능하게 했다. 뿐만 아니라, 실제 환경 감지 센서와 무선 통신 모듈의 필요 전력을 최소화하기 위한 마이크로 컨트롤러(Micro control unit, MCU)를 구성하였으며, 내장기능 중 저전력모드(Sleep mode)를 접목하여 소비전력의 최소화 및 이의 구동시간 증가를 달성했다. 최종적으로 사용자의 편의성을 극대화하기 위해 휴대폰 어플리케이션을 구축하여 손쉽게 주변 환경 모니터링을 가능하게 했다. 따라서, 이번 연구는 생체역학적 에너지를 이용한 에너지 자립형 원격 환경 모니터링 구축 가능성을 검증할 뿐만 아니라, 더 나아가 별도의 외부 전원 없이 주변 환경 모니터링이 가능한 설계 방안을 제시할 수 있다.