• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권12호
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• pp.453-460
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• 2022

고성능 양자 컴퓨터의 개발이 기대됨에 따라 잠재적인 양자 컴퓨터의 공격으로부터 안전한 양자 후 보안 시스템 구축을 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 대표적인 양자 알고리즘 중 하나인 Grover 알고리즘이 대칭키 암호의 키 검색에 사용될 경우, 암호의 보안 강도가 제곱근으로 감소되는 안전성의 문제가 발생할 수 있다. NIST는 암호 알고리즘의 공격에 필요로 하는 Grover 알고리즘의 비용을 기준으로 추정한 양자 후 보안 강도를 대칭키 암호에 대한 양자 후 보안 요구사항으로 제시하고 있다. 대칭키 암호의 공격에 대한 Grover 알고리즘의 추정 비용은 해당하는 암호화 알고리즘의 양자 회로 복잡도에 의해 결정된다. 본 논문에서는 NIST의 경량암호 공모전 최종 후보에 오른 SPARKLE의 AEAD군인 SCHWAEMM 알고리즘의 양자 회로를 효율적으로 구현하고, Grover 알고리즘을 적용하기 위한 양자 비용에 대해 분석한다. 이때, 암호화 순열 과정 중에 사용되는 덧셈기와 관련하여 CDKM ripple-carry 덧셈기와 Unbounded Fan-Out 덧셈기에 따른 비용을 같이 비교한다. 마지막으로, 분석한 비용과 NIST의 양자 후 보안 요구사항을 기반으로 경량암호 SPARKLE SCHWAEMM 알고리즘에 대한 양자 후 보안 강도를 평가한다. 양자 회로 구현 및 비용 분석에는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ가 사용되었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.381-394
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• 2022

최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권2호
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• pp.67-72
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• 2022

최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.

• Journal of Dental Anesthesia and Pain Medicine
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• 제22권3호
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• pp.205-216
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• 2022

Background: People with special needs tend to require diverse behavioral management in dentistry. They may feel anxious or uncomfortable or may not respond to any communication with the dentists. Patients with medical, physical, or psychological disorders may not cooperate and therefore require sedation (SED) or general anesthesia (GA) to receive dental treatment. Using the healthcare big data in Korea, this study aimed to analyze the trends of SED and GA in special needs patients undergoing dental treatment. It is believed that these data can be used as reference material for hospitals and for preparation of guidelines and related policy decisions of associations or governments for special needs patients in dentistry. Methods: The study used selected health information data provided by the Korean National Health Insurance Service. Patients with a record of use of one of the eight selected drugs used in dental SED between January 2007 and September 2019, those with International Classification of Diseases-10 codes for attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), phobia, brain disease, cerebral palsy, epilepsy, genetic disease, autism, mental disorder, mental retardation, and dementia were selected. The insurance claims data were analyzed for age, sex, sedative use, GA, year, and institution. Results: The number of special needs patients who received dental treatment under SED or GA from January 2007 to September 2019 was 116,623. Number of SED cases was 136,018, performed on 69,265 patients, and the number of GA cases was 56,308, implemented on 47,257 patients. In 2007, 3100 special needs patients received dental treatment under SED while in 2018 the number of cases increased 6 times to 18,528 SED cases. In dentistry, ADHD was the most common disability for SED cases while phobia was the most common cause of disability for GA. The male-to-female ratio with respect to SED cases was higher for males (M : F = 64.36% : 35.64%). Conclusion: The application of the SED method and GA for patients with special needs in dentistry is increasing rapidly; thus, preparing guidelines and reinforcing the education and system are necessary.

• 대한기관윤리심의기구협의회지
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• 제4권2호
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• pp.36-41
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to evaluate how university hospital Institutional Review Boards (IRBs) in Korea classify risk when reviewing clinical trial protocols. Methods: IRB experts (IRB chairman, vice chairman, IRB administrator) in the university hospitals obtaining a Human research protection program (HRPP) or IRB accreditation in Korea were asked to fill out the Google Survey from September 1, 2020 to October 10, 2020. Result: Among the 23 responder hospitals, 8 were accredited by the American Association for Human Research Protection Program (AAHRPP) and 8 were accredited by the HRPP of Ministry of Food and Drug Safety (MFDS). Seven were accredited by Forum for Ethical Review Committees in Asia and the Western Pacific or Korea National Institution for Bioethics Policy. Thirteen of 23 hospitals (56.5%) had 4 levels (less than minimal, low, moderate, high risk), 4 hospitals had 3 levels (less than, slightly over, over than minimal risk), 1 hospital had 5 levels (4 levels plus required data safety monitoring board), and 1 hospital had 2 levels (less than, over than minimal risk) risk classification system. Thirteen of 23 hospitals (56.5%) had difficulty classifying the risk levels of research protocols. Fourteen hospitals (60.9%) responded that different standards among hospitals for risk level determination associated with clinical trials will affect the subject protection. Six hospitals (26.1%) responded that it will not. Three hospitals (13.0%) responded that it will affect the beginning of the clinical trial. To resolve differences in standards between hospitals, 14 hospitals (60.9%) responded that either the Korean Association of IRB or MFDS needs to provide a guideline for risk level determination in clinical trials: 5 hospitals (21.7%) responded education for IRB members and researchers is needed; 3 hospitals (13.0%) responded that difference among institutions needs to be acknowledged; and 1 hospital (4.3%) responded that there needs to be communication among IRB, investigator, and sponsor. Conclusion: After conducting a nationwide survey on how IRB in university hospital determines risk during review of clinical trials, it is reasonable to use 4-level risk classification (less than minimal, low, moderate, high risk); the most utilized method among hospitals. Moreover, personal information and conflict of interest associated with clinical trials have to be considered when reviewing clinical trial protocols.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.62-72
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• 2022

본 논문에서는 초소형 드론에 탑재가 가능하도록 소형화한 GPS 대역(L₁ 대역 중심 주파수 : 1.575 GHz) 안테나를 제안하였다. 소형화는 λ/4 마이크로스트립 안테나를 기저로 섭동법을 적용시키고, 패치 가장자리의 전류 길이를 길게 하는 개념으로 실현시켰다. 제안된 안테나는 10 mm × 9 mm × 10 mm(0.05 λ × 0.05 λ × 0.05 λ) 크기의 스티로폼(ε_r=1.06, 두께=10 mm) 표면에 장착 가능한 인쇄형으로 제작하였다. 임피던스 매칭을 위해 급전 선로의 두께 및 길이, 단락 스터브 간의 간격을 조절하였으며, 그 결과, 제작된 안테나는 중심주파수 1.575 GHz에서 S₁₁은 -38.6 dB를 얻었으며, 방사 패턴 측정 결과, 0° 방향에서 xz-plane의 E_θ 성분 이득 1.87 dBi, yz-plane의 Eθ 성분 이득 -1.7 dBi의 특성을 얻었다. 결과적으로, λ/2 마이크로스트립 패치 안테나와 비교하여 98.8 %의 체적 축소율을 확보함으로써, 초소형 드론에 탑재가 가능한 GPS 안테나로써 활용이 가능함을 제시하였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제35권2호
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• pp.133-144
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• 2023

본 연구에서는 실생활과 밀접한 학문인 의생활 분야에서의 환경보호에 대한 동기를 이끌어내기 위해 온라인 환경에서 성인 학습자 중심으로 버려진 우산의 천을 업사이클링하여 드링크백을 제작하는 온라인 실습 수업안을 체계적으로 개발함으로써 환경의식을 개선하고자 하였다. 본 연구는 교수학습개발 모형인 ADDIE 모형에 따라 진행되었다. 분석 단계에서 선행연구 결과를 바탕으로 교수설계 방향을 설정하였다. 설계 단계에서 구체적으로 온라인 환경에서의 실습 수업 운영을 계획하고 교육 대상자 수와 교육 내용, 교육 시간을 정하였다. 개발 단계에서 제작된 수업자료는 온라인 실습수업에 용이하도록 구성된 키트, 환경오염에 대한 경각심을 자극하는 이미지와 업사이클링에 대한 의미를 담은 이론 자료, 제작 과정을 담은 동영상, 사진 등을 PPT 자료로 정리하였으며, 교육에 대한 사후 평가 및 피드백을 위한 수업 만족도와 환경의식 관련 설문지로 구성하였다. 적용 단계는 총 두 번의 수업을 실행하였으며, 각 18명씩 총 36명의 학습자가 참여하였다. 첫 번째 수업의 피드백을 반영하여 3개월 후 두번째 수업을 실행하였다. 평가단계에서 1차 수업 학습자들이 수업 만족도와 관련한 반응에 따라 수업 설계와 자료를 보완한 결과, 2차 수업 학습자들로부터는 원활한 소통과 자유로운 자료 공유가 만족스럽다는 긍정적인 평가를 받았다. 환경의식 및 태도 관련 설문에서 두 실행에서 모두 문항의 총 평균이 4.27로 전반적으로 긍정적인 평가를 확인할 수 있었으며, 개방형 질문에서 업사이클링의 가치를 깨닫고 환경의식이 개선되었다는 평가를 받았다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.135-150
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• 2016

통신 기술의 발달, 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)의 확산으로 자동차는 단순한 기계장치에서 종합편의 기능을 가진 제2의 생활 공간으로 변모하고 있으며, 이를 위한 인터페이스로써의 역할을 하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 탑승자들에게 다양한 정보를 제공하는 인터페이스 영역이 확장됨에 따라 스마트카 기반의 사용자 경험(UX: User Experience) 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이 연구는 스마트카의 사용자 경험 요소에 대한 가이드라인을 제안하는데 목적을 두고 있다. 연구의 수행을 위해 기존 연구를 기반으로 스마트카의 사용자 경험 요소를 기능(function), 상호작용(interaction), 표면(surface)으로 정의하였으며, UX/UI 전문가들의 논의를 통해 각 요소 별로 8개의 대표 기술, 14개의 대표 기능, 8개의 유리창의 위치를 정의하였다. 이 후 100명의 운전자를 대상으로 정의된 스마트카 사용자 경험 요소들에 대한 우선순위를 설문조사 방식으로 분석하였다. 분석을 통해 사용자들은 차량에 주요 기술을 적용함에 있어서 안전, 주행, 감성의 순으로, 조작 방식에 있어서는 음성인식, 터치, 제스처, 물리적 버튼, 아이트레킹의 순으로, 디스플레이 위치에 대해서는 운전석을 중심으로 전방에서 후방으로 높은 우선순위를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 성별에 따른 분석에 있어서는 2개의 기능 외에는 큰 차이를 보이지 않아 남성과 여성에 대한 가이드가 공통되게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.