• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.669-676
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• 2017

최근 정보 보안의 중요성으로 인하여 신규 빌딩은 물론 기존 빌딩에서도 사이버 공격에 대한 대비책으로 보안 취약점 분석, 정보 보호 기술 및 시스템이 도입되는 추세이며, 초고층 건축물에 대한 정보 보안 연구들도 이루어지고 있다. 그러나 일반적인 IT 시스템의 관점 및 보안 정책에 따라 보안 시스템 도입과 연구들이 이루어지다 보니, 빌딩의 기반 시설에 대한 고려가 미비한 편이다. 특히, 빌딩 기반 시설인 BAS는 일반적인 IT 시스템과 달리 폐쇄적 시스템이지만 개방형 기능들을 수용하는 독특한 구조적 특징을 가지고 있다. 빌딩 보안 정책을 수립할 때 이러한 시스템 구조와 기능에 대한 이해가 부족하면 BAS에 대한 정보 보안 정책이 미진하게 되고 이로 인해 빌딩 전체 구성 요소들이 BAS를 통한 악의적인 사이버 공격에 노출될 가능성이 커진다. 본 논문은 공급 업체별로 상이한 BAS 구조를 3단계 레벨로 통합 분류한 구조 참고 모델을 제시하였고, 레벨별로 정보 보안 특성 및 취약점을 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 BAS 구조와 레벨별 보안 취약점 및 특성들은 BAS 특징을 반영한 보안 정책 수립과 빌딩의 안전 관리 능력 향상에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.520-525
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• 2019

광산은 자원확보를 위한 중요한 기반시설이지만 운영과정에서 근로자의 안전문제가 발생할 수 있고, 지반침하와 같은 재해가 발생할 수 있다. 최근 광산 규모의 대형화와 기계화로 인해 채광공정이 과거에 비해 매우 복잡해져 체계적이고, 안전한 광산 운영을 위해 광산에 대한 정확한 공간정보 구축이 필요한 실정이다. 기존의 광산공간정보는 주로 토털스테이션을 이용해 구축되어 왔지만 이 방법은 목표물을 일일이 시준하고 측정해야 하기 때문에 많은 작업시간이 필요한 단점이 있다. 본 연구에서는 토털스테이션과 3D 레이저 스캐너로 광산에 대한 데이터를 취득하고, 형상 정합 방법을 이용하여 광산공간정보를 구축하고자 하였다. 토털스테이션의 기준점 측량성과를 적용한 일부 영역의 고정식 스캐너 데이터를 이용하여 이동식 스캐너로 취득된 넓은 지역에 대한 정확한 성과를 효과적으로 구축할 수 있었으며, 구축된 광산공간정보의 정확도 평가를 통해 평균 0.083m의 편차를 보임으로써 연구결과의 적용성을 제시하였다. 연구를 통해 구축된 포인트클라우드 형태의 성과물은 갱내 형상의 가시화, 거리, 면적, 경사도 등 정량적인 분석과 단면 형상에 대한 도면 생성의 자동화 등이 가능하여 광산관리의 효율성 향상에 기여할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.16-22
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• 2019

로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제16권1호
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• pp.21-26
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• 2018

해상을 통한 물동량이 전체 97% 차지하고 있어 효율적인 항만 운영 관리 시스템을 통해 작업효율을 높이는 동시에 운영비용을 절감하고, 관리자가 작업 지연 및 장비 지원이 필요한 상황이 발생한 경우 신속하게 이를 확인하여 대처할 필요가 있다. 기존 시스템은 GPS 을 이용한 야드 자동화 장비의 실시간 위치정보 확인을 토대로 작업 완료 혹은 작업 시작에 따라 입력된 정보로 위치 정보를 모니터링하고 있다. 기존 시스템보다 태블릿의 GPS 시스템으로 실시간 위치정보 확인 시스템이 야드 조업 장비의 위치 확인에 있어 더욱 정확한 정보 제공이 가능하다. 야드장 내의 통신망에서도 컨테이너로 인한 음영이 없는 상용 LTE 서비스를 활용한 망 구성이 컨테이너 처리 지연을 줄인다. 마지막으로 안드로이드나 IOS를 사용하는 스마트단말기의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 스케줄링을 통해 컨테이너 처리 어플리케이션의 스마트 단말 사용과 컨테이너 작업 스케줄의 최적화를 통한 최소 지연시스템을 구축한다. 스마트 단말의 도입과 인공지능을 활용한 컨테이너 처리 지연의 최소화는 컨테이너 정보 요구자인 소비자에게 실시간으로 컨테이너의 처리과정을 확인시킴으로써 항만 서비스의 질적 향상이 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.242-248
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• 2019

본 연구는 Electronic Control Unit (EC)기술이 적용된 스마트 홈이 휠체어를 사용하는 장애인의 일상생활활동 수행도와 만족도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구의 참여자는 국립재활원 재활병원에 입원한 환자 중에서 지역 사회 복귀와 집으로 퇴원을 계획하는 대상자 중에서 스마트 홈을 경험하기를 원하는 사람을 연구에 포함하였다. 15명의 참여자 중 척수손상장애인은 10명, 나머지 5명은 뇌병변 장애인이었다. 스마트 홈은 ECU기술이 적용된 것으로 가구 및 기반 제품들의 전동화, 기반 시설들의 자동화 그리고 제품과 시설들을 통합하여 스마트 디바이스와 음성으로 제어할 수 있도록 구성하였다. 휠체어 사용자의 일상생활 수행도와 만족도는 캐나다 작업수행평가에 의해 평가되었다. 스마트 홈에서 거주해본 결과 거실과 현관, 침실, 기타(환경적요소) 부분에서 일상생활의 수행도가 3점 이상의 평균값 차이를 보였다. 공간별 수행도 비교 결과, 현재 주거 공간에 비해 스마트 홈 주거 공간별 수행도가 모두 유의미한 차이(p<0.05)로 향상되었다. 만족도 역시, 거실과 현관, 침실, 주방 영역에서 4점 이상의 차이를 보였고 주거 공간별 만족도 비교 결과 모두 유의미한 차이(p<0.05)로 향상되었다. 본 연구는 하이테크 기반의 스마트 홈 적용 가능성의 기초적인 근거를 제공했다는 점에서 임상적 의의를 가진다. 추후에는 근거 수준의 질 향상을 위해 다수의 연구 참여자를 확보한 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.446-452
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• 2021

우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.530-536
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• 2021

본 논문에서는 전자기기 등에서 전자파 차폐 및 방열소재로 많이 채택되는 동 메쉬 시트와 천연그라파이트 시트를 감압 접착제없이 합지시켜 개발된 차폐 및 방열의 기능을 동시에 가지는 하이브리드시트의 성능 측정결과를 제시하였다. 객관적인 방열 성능을 확인하기 위해 2개의 다른 제품들과 수직 및 수평 열전도도를 각각 측정하여 결과를 비교하였으며, 전자파 차폐 성능은 CISPR 11규격에 따른 복사방출시험을 3m 전자파 무향실에서 진행하여 확인하였다. 수직 열전도도의 경우 제안된 하이브리드 시트가 방열코팅이 된 알루미늄 시트 대비 약 8.63배, 감압 접착제로 인조 그라파이트를 합지시킨 구리 시트에 비해 18.7배 높은 수준이였으며, 수평 열전도도는 인조 그라파이트를 합지시킨 구리 시트에 비해 약 0.64배, 방열 코팅된 알루미늄 시트에 대해서는 약 1.76배로 나타났다. 동일한 열원에서 각 시트들을 적용 후 측정한 결과에서는 제안된 하이브리드 시트가 열방출 기능이 가장 우수하였고 복사방출시험에서는 방사노이즈들이 상당 부분 제거되는 결과를 얻었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권1호
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• pp.59-73
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• 2023

4차 산업혁명 시대의 제조업은 디지털 트랜스포테이션을 통한 스마트공장의 구현이며, 기존의 공장자동화 수준을 넘어선 차세대 디지털 신기술과 제조 기술이 접목된 소비자 중심의 지능화된 공장을 의미한다. 이러한 스마트공장을 성공적으로 정착시키기 위해서는 전문인력 양성이 필요하다. 그러나 인력 양성을인력 양성을 위한 교육은 실제 현장의 기계 설비나 전체적인 생산 공정을 갖추기가 어렵다. 따라서 실제 생산 현장의 물류의 흐름과 공정을 시각화하고, 제어할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실제 현장의 물류 흐름을 물리시스템인물리 시스템인 소형 FMS로 구현하였고, 생산 공정은 디지털시스템으로 구현하였다. 물리시스템과물리 시스템과 디지털시스템의 실시간 동기화하여, 무인운반차 및 자재의 위치, 공정 상태를 모니터링하여 실제 제조 현장에서 물류의 흐름과 공정 과정을 볼 수 있다. 개발된 디지털 트윈 시스템은 스마트공장 인력양성을 위한 효과적인 교육 프로그램으로 활용이 가능하다프로그램으로 활용할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.135-144
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• 2024

시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.