• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1038-1043
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• 2021

안정적인 선원 수급을 위해서는 선원의 임금 보장이 필수적이다. 하지만 선원들이 임금을 제대로 받지 못하는 임금체불 분쟁이 발생하고 있다. 본 연구에서는 선원 임금체불을 해결하기 위해 블록체인 기반 스마트 컨트랙트를 이용하여 임금지불 자동체결시스템을 설계하였다. 설계한 시스템은 정보등록부, 매칭처리부, 평점관리부, 스마트 컨트랙트를 배포하기 위한 임금 송금 등으로 구성된다. 매칭처리부는 선원과 선주의 자동알림설정을 위해 임금, 선종/어업, 직위, 면허 등 4가지 변수의 가중치 합이 임계값보다 넘으면 전송되도록 설계하였다. 또한, 평상시 근로조건을 상호 간 잘 이행해 나갈 수 있는 매개체 역할을 위해 평균과 중앙값을 조합하여 평점관리방식을 제시하였다. 스마트 컨트랙트는 중개자 없이 당사자 간 근로계약을 자동으로 이행하게 함으로써 선주에 의한 임금체불 문제뿐만 아니라 선원에 의한 선불금 사기, 무등록 직업소개소업자의 횡령, 선원수첩 위조 등의 문제들이 자연히 해결될 것이다. 이러한 시스템 설계가 상용화되어 제도적으로 활성화될 경우, 선원에게는 안정적인 임금보장과 더불어 선주에게는 인력수급의 어려움이 해결될 것으로 기대된다. 향후 본 시스템 개발을 위해 로컬 환경에서 테스트할 예정이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.141-148
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• 2022

The development of the education system and the labor market today requires new conditions for unification and functioning, the introduction of an innovative culture in the field of Education. The construction of modern management of innovative development of a higher education institution requires consideration of the existing theoretical, methodological and practical planes on which its formation is based. The purpose of the article is to substantiate the modern paradigm of organizing the mechanism of managing the innovative development of higher education institutions. Innovation in education is represented not only by the final product of applying novelty in educational and managerial processes in order to qualitatively improve the subject and objects of management and obtain economic, social, scientific, technical, environmental and other effects, but also by the procedure for their constant updating. The classification of innovations in education is presented. Despite the positive developments in the development of Education, numerous problems remain in this area, which is discussed in the article. The concept of innovative development of higher education institutions is described, which defines the prerequisites, goals, principles, tasks and mechanisms of university development for a long-term period and should be based on the following principles: scientific, flexible, efficient and comprehensive. The role of the motivational component of the mechanism of innovative development of higher education institutions is clarified, which allows at the strategic level to create an innovative culture and motivation of innovative activity of each individual, to make a choice of rational directions for solving problems, at the tactical level - to form motives for innovative activity in the most effective directions, at the operational level - to monitor the formation of a system of motives and incentives, to adjust the directions of motivation. The necessity of the functional component of the mechanism, which consists in determining a set of steps and management decisions aimed at achieving certain goals of innovative development of higher education institutions, is proved. The monitoring component of the mechanism is aimed at developing a special system for collecting, processing, storing and distributing information about the stages of development of higher education institutions, prediction based on the objective data on the dynamics and main trends of its development, and elaboration of recommendations.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1246-1246
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• 2001

The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.355-364
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• 2023

최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.137-148
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• 2023

본 연구는 지방 전문대학들에서 조리 관련 전공 학생들의 전공 만족도가 학습 몰입, 자기 효능감에 미치는 영향력 여부를 조사하였다. 2022-2학기, 광주·전남지역 소재 5개 전문대학의 조리 전공 260명의 1학년과 2학년 학생을 대상으로 분석하였다. 자료처리는 SPSS Ver. 25.0을 이용하였다. 신뢰도 산출, t-test, ANOVA, Scheffe test로 사후 검증하였다. 또한, 피어슨 적률상관계수와 다중회귀분석을 시행하였다. 본 연구 결과는 첫째, 지방전문대 조리 관련 전공 만족도에서 학년 간 만족도 차이가 있었다. 둘째, 지방전문대 조리 관련 전공 만족도가 학습 몰입감에 미치는 유의미한 영향이 있었다. 셋째, 지방전문대 조리 관련 전공 만족도가 자기 효능감에 미치는 유의미한 영향이 있었다. 결론적으로 지방전문대 조리 관련 학과 재학생 모두 전공 만족도가 학습 몰입과 자기 효능감에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후, 고등학교 교육과정에서 조리 비전공 신입생들과 학기 중 아르바이트로 전공 수업에 미진한 학생들에 대한 학습 몰입감과 자기 효능감을 높이는 교육 방안에 관한 후속 연구를 제언한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.241-265
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• 2023

기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.611-613
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• 2021

최근, 고전컴퓨터(Classic Computer)의 한계를 뛰어넘는 양자컴퓨터(Quantum Computer)에 대한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 고전컴퓨터의 전기적인 신호처리와는 다르게 양자역학적인 원리를 사용한 양자컴퓨터는 양자 중첩(Quantum Superposition), 양자 얽힘(Quantum Entanglement)과 같은 다양한 양자역학의 현상/특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 고전컴퓨터의 연산에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 또한, 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 실제 양자컴퓨터를 구동시키기 위해 구성되는 많은 요소들에 의한 각각의 영향이 양자컴퓨터의 연산 결과와 연산 과정에서 많은 영향을 끼치기 때문에 각각의 요소를 효율적이고 정확하게 활용하기 위해 실제 양자컴퓨터의 구동 이전에 데이터를 시각화하여 오류검증/최적화/신뢰성검증을 할 필요가 있다. 하지만 양자컴퓨터 내부에 구성된 다양한 요소들의 데이터를 전부 시각화 할 경우 직관적으로 원하는 데이터를 파악하는 것이 어렵기 때문에 선별적으로 데이터를 시각화 할 필요가 있다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 다양한 요소들의 데이터를 시각화 하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 복잡하게 구성되는 양자컴퓨터 내부 회로 구성요소들을 계층적으로 시각화 하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권7호
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• pp.303-314
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• 2023

음성 변환(Voice Conversion)은 개인의 음성 데이터를 다른 사람의 음향적 특성(음조, 리듬, 성별 등)으로 재생성할 수 있는 기술로, 교육, 의사소통, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문은 StarGAN-VC 모델을 기반으로 한 접근 방식을 제안하여, 병렬 발화(Utterance) 없이도 현실적인 음성을 생성할 수 있다. 고정된 원본(source) 및 목표(target)화자 정보의 원핫 벡터(One-hot vector)를 이용하는 기존 StarGAN-VC 모델의 제약을 극복하기 위해, 본 논문에서는 사전 훈련된 Rawnet3를 사용하여 목표화자의 특징 벡터를 추출한다. 이를 통해 음성 변환은 직접적인 화자 간 매핑 없이 잠재 공간(latent space)에서 이루어져 many-to-many를 넘어서 any-to-any 구조가 가능하다. 기존 StarGAN-VC 모델에서 사용된 손실함수 외에도, Wasserstein-1 거리를 사용하여 생성된 음성 세그먼트가 목표 음성의 음향적 특성과 일치하도록 보장했다. 또한, 안정적인 훈련을 위해 Two Time-Scale Update Rule (TTUR)을 사용한다. 본 논문에서 제시한 평가 지표들을 적용한 실험 결과에 따르면, 제한된 목소리 변환만이 가능한 기존 StarGAN-VC 기법 대비, 본 논문의 제안 방법을 통해 다양한 발화자에 대한 성능이 개선된 음성 변환을 제공할 수 있음을 정량적으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제13권1호
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• pp.21-30
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• 2024

최근 자율주행차 시장이 지속해 성장함에 따라 충전 인프라에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 무선 충전 시스템의 경우 기존 유선 충전에 비해 대출력이 요구되어 안정성 문제가 제기되고 있다. 자율주행차 무선 충전 인프라를 구축하기 위한 표준으로는 SAE J2954가 존재하며 해당 표준에서는 차량과 전력 전송 시스템 간의 통신 방법에 대해 정의한다. SAE J2954에서는 자율주행차량의 무선 충전 통신 방법으로 Wi-Fi, Bluetooth 및 UWB와 같은 물리적 미디어를 사용해 차량과 충전 패드 간의 통신을 활성화할 것을 권장한다. 특히 UWB는 실내 환경에서 견고한 통신 능력을 보이고 간섭에 민감하지 않기 때문에 실내외 충전 환경에서 적합한 솔루션이다. 해당 표준에서는 무선전력전송 시스템을 구축하기 위한 프로세스로 충전 시작부터 충전 완료까지를 여러 단계로 구분하였다. 본 연구에서는 UWB 기술을 사용하여 무선전력전송 시스템의 한 가지 프로세스인 Fine alignment의 수단으로 사용한다. 실제 자율주행차 무선전력전송 시스템에 적용 가능성을 판단하기 위해 거리에 따라 실험을 수행하였으며 UWB로부터 거리 정보를 수집하였다. UWB로부터 얻어진 거리 데이터의 정확도를 향상시키기 위해 수집한 데이터를 세 단계의 전처리 과정을 거쳐 머신러닝과 딥러닝 기법을 적용한 Single Model과 Multi Model을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.129-141
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• 2024

디지털 전환이 다양한 분야에서 가속되고 있는 가운데, 금융시장에서도 디지털·전자화된 화폐를 포함한 지급결제 수단 발전에 관한 관심이 집중되고 있다. 그중 중앙은행 디지털화폐(Central Bank Digital Currency, CBDC)는 기존 실물 화폐를 대체할 수 있는 미래 디지털화폐로 가치변동이 없으며 기존 실물 화폐인 현금과1:1 등가교환이 가능하다. 최근 국내·외에서는 CBDC 출시를 위해 다양한 연구 및 개발을 진행하고 있다. 그러나, 현재 CBDC 시스템은 대용량 거래에 대한 처리 속도 지연, 응답대기시간 지연 및 네트워크 부하 등 CBDC 확장성에 관한 문제가 존재한다. 범용적인 CBDC 시스템을 구축하기 위해서는 기존 블록체인의 낮은 처리량 및 네트워크 부하 문제 등의 확장성 문제를 해결해야 한다. 따라서, 본 연구에서는 범용 CBDC 구축을 위한 강화학습 기반의 CBDC 환경에서 대용량 데이터에 대한 처리량 및 네트워크 부하 문제 해결 기술을 제안한다. 제안 기술은 기존 시스템 대비 최대 64배 이상의 처리량 증대 및 20% 이상의 네트워크 부하를 감소할 수 있다.