• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권5호
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• pp.583-589
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• 2019

One of the core pillars of the Fourth Industrial Revolution is the innovation of the manufacturing industry. From the beginning, the 4th Industrial Revolution appeared in Germany under the concept of 'Industrial 4.0', which means a radical change in the manufacturing industry that can provide super intelligent product production and services based on artificial intelligence and big data. Since manufacturing innovation is a change in the industrial character of the entire nation, the initial role of government is important. Korea also has various policies related to the 4th Industrial Revolution, but there are still various problems to be solved. Therefore, this paper monitors and analyzes the public R&D projects of the advanced countries on manufacturing innovations in the background mentioned above, and through this, the policy implications are drawn.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.61-72
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• 2005

돌발상황은 미리 예측하여 대응할 수 없으며 신속한 대응이 이루어지지 않을 경우 2차사고와 상당한 교통지정체가 발생하기 때문에 돌발상황 사전사후 전 과정에 대한 효율적인 대응 및 처리를 위해서는 매뉴얼 개발이 필요하다. 그러나 현재 국내에는 관리적 차원의 돌발상황 대응 및 처리에 대한 매뉴얼은 전무하며, 돌발상황에 대한 정의마저도 담당실무기관별로 상이하다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 돌발상황관리체계의 요소기술에 대한 종합적인 문제점 분석과 조치 및 대응체계, 실무상의 매뉴얼 작성방안을 제시하였다. 현재 국내에는 관리적 차원의 돌발상황 대응 및 처리에 대한 매뉴얼은 전무하며, 돌발상황에 대한 정의마저도 담당실무기관별로 상이하다. 따라서 본 연구에서는 고속도로 돌발상황관리체계의 요소기술에 대한 종합적인 문제점 분석과 조치 및 대응체계, 실무상의 매뉴얼 작성방안을 제시하였다. 본 연구의 기본내용은 다음과 같다. 첫째, 국내외 돌발상황관리시스템 매뉴얼 현황을 살펴보았다. 둘째, 돌발상황관리 시스템 매뉴얼 유형설정을 위해 관리단계별, 관리기관별, 돌발상황 유형별로 구분하여 유형을 설정하였다. 셋째, 돌발상황관리시스템 매뉴얼 작성지침개발을 위해 매뉴얼 작성지침의 기본방향을 설정하였다. 또한, 현장 대응매뉴얼, 교통관리센터 대응매뉴얼로 나누어 구성요소를 구분하였고 세부 작성내역을 설정하였다. 본 연구의 활용방안 및 기대효과를 요약하면 고속도로 돌발상황관리시스템 구축 기준 제시, 국내 고속도로 교통관리시스템의 돌발상황 관리시스템 개선, 교통관리시스템 관련 실무자 교육교재 활용 등이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1092-1100
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• 2004

최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(E-Mail)은 통신 및 정보, 의사교환의 필수적인 매체로 사용되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 않는 장점을 이용해 엄청난 양의 스팸 메일이 매일같이 쏟아져 오고, 그 문제의 심각성에 정보통신부는 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호등에 관한 개정안’이라는 새로운 법률까지 만들었다. 본 논문에서는 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(naive Bayesian classifier)보다 개선된 가중치가 부여된 베이지안 분류자 (weighted Bayesian classifier)와 정보통신부의 개정안을 준수하는 매일을 분류하기 위한 전처리 단계, 그리고 사용자의 행동을 학습하여 보다 정확한 분류를 가능하게 지능형 에이젼트(intelligent agent)가 결합된 형태의 스팸 메일 필터링 시스템(spam mail filtering system)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 넣을 필요 없이 학습한 데이타를 가지고 자동적으로 스팸 메일을 분류할 수가 있는데, 특히 이메일의 특징 추출(feature extraction)을 이용하여 상대적으로 스팸/논스팸 판별에 비중이 큰 단어들에 대해 가중치를 부여함으로서 필터링의 성능향상을 도모하였다. 실험에서는 제안된 시스템의 최적의 성능 평가를 위해서 일반 나이브 베이지안 필터링시의 성능과 이메일 헤더정보, 특정 Tag들 그리고 하이퍼링크 부분에 가중치를 준 베이지안 필터링, 마지막으로 4가지를 결합한 상태의 필터링 성능을 각각 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 시스템이 나이브 베이지안 분류자를 이용한 시스템보다 정확도에서는 5.7% 저조한 성능을 보였으나, 재현율에서 33.3%, F-measure에서 31.2% 우수한 성능향상을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.20-28
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• 2016

유비쿼터스 도시(ubiquitous city, U-City)는 도시건설에 정보통신기술(ICT)이 접목되어 시민 삶의 질을 제고하고 도시를 효율적으로 관리하는 스마트한 도시의 개념을 내포한다. 유비쿼터스 도시의 건설 등에 관한 법률은 U-City의 구성요소로 도시통합운영센터, 지능화시설, U-City 기반시설 등을 제시하나 구체적 기준이 부재한 상태이다. 이로 인해 지자체들이 자의적 판단과 현실적 제약으로 U-City를 차별적으로 구축하고 있어 지자체 U-City의 질적 향상 및 품질 제고를 위한 노력이 필요한 시기이다. 지난 1-2차 연구단계에서는 U-City의 구성요소인 유비쿼터스 계획, 기술, 기반시설, 서비스 수준진단목표로서 안정성, 연결성, 목적부합성, 발전성을 기반으로 전반적 평가항목들을 검토하였다. 이 연구는 3차 단계로 지역현실에 맞게 지자체의 U-City 수준을 진단하기 위해 갱신 및 시범 적용이 가능한 실질적이고 구체적인 평가지표를 단계별로 소개한다. 연구결과를 통하여 U-City의 스마트화를 위한 지속적인 발전 및 고도화를 촉진하기 위해 자생적인 지역단위의 U-City로 정착할 수 있고 U-City의 재활성화 촉진에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.11-19
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• 2009

현재 여러 가지 교통문제를 해결하기 위한 대안으로 첨단교통체계(ITS)가 활발히 도입되고 있으며, ITS의 한 분야인 교통정보제공서비스가 다양한 매체를 통해 이용자들에게 제공되고 있다. 하지만 도로이용자들에게 제공되는 교통정보가 얼마나 효용이 있는지에 대한 평가는 단순설문조사에 그치고 있고, 교통정보의 효용성에 어떠한 요인들이 영향을 미치는지에 대한 체계적인 평가가 이루어지지 않아 교통정보로 인해 발생되는 이용자 편익을 산정할 수 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통정보의 이용자 만족도를 평가하기 위한 지표를 개발하고, 이용자 만족도 모형을 개발하고자 하였다. 대표적인 정보제공 매체인 가변전광표지(VMS)를 분석대상으로 하여 설문조사를 실시하여 이용자만족도 모형을 구축한 결과 욕구충족성, 신뢰성, 이해성, 효율성이 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 중 이해성이 가장 높게 나타나 VMS의 경우 정보에 제공되는 문자, 그림, 표현등이 얼마나 이용자들에게 쉽게 이해시키는지가 그정보의 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 그 다음으로 이용자의 신뢰성, 효율성, 욕구 충족성 순으로 만족에 미치는 영향 정도가 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.9-14
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• 2004

감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.1-14
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• 2007

휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.713-725
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• 2019

번호판 자동인식(ALPR: Automatic License Plate Recognition)은 지능형 교통시스템 및 비디오 감시 시스템 등 많은 응용 분야에서 필요한 기술이다. 대부분의 연구는 자동차를 대상으로 번호판 감지 및 인식을 연구하였고, 오토바이를 대상으로 번호판 감지 및 인식은 매우 적은 편이다. 자동차의 경우 번호판이 차량의 전방 또는 후방 중앙에 위치하며 번호판의 뒷배경은 주로 단색으로 덜 복잡한 편이다. 그러나 오토바이의 경우 킥 스탠드를 이용하여 세우기 때문에 주차할 때 오토바이는 다양한 각도로 기울어져 있으므로 번호판의 글자 및 숫자 인식하는 과정이 훨씬 더 복잡하다. 본 논문에서는 다양한 각도로 주차된 오토바이 데이터세트에 대하여 번호판의 문자 인식 정확도를 높이기 위하여 2-스테이지 YOLOv2 알고리즘을 사용하여 오토바이 영역을 선 검출 후 번호판 영역을 검지한다. 인식률을 높이기 위해 앵커박스의 사이즈와 개수를 오토바이 특성에 맞추어 조절하였다. 그 후 기울어진 번호판을 검출한 후 영상 워핑 알고리즘을 적용하였다. 모의실험 결과, 기존 방식의 인식률이 47.74%에 비해 제안된 방식은 80.23%의 번호판의 인식률을 얻었다. 제안된 방법은 전체적으로 오토바이 번호판 특성에 맞는 앵커박스와 이미지 워핑을 통해서 다양한 기울기의 오토바이 번호판 문자 인식을 높일 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.44-53
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• 2016

오늘날 우리 주변에는 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터(Big Data)'의 시대가 도래 하였으며, 그 중요성이 날로 커지고 있다. 교통분야에서는 전통적인 통행기반교통모형(Trip-Based Model)인 4단계 교통수요추정법의 한계가 드러나고 있으며, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)을 이용한 수요 추정 방법이 교통계획에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 교통은 사람이나 물류의 공간상의 시간적 이동을 의미한다고 봤을 때 공간데이터와 밀접한 관련이 있다. 따라서 공간정보를 포함하고 있는 SNS를 대상으로 시계열적 공간정보를 추출하고, 이를 현재의 통행기반교통모형(Trip-Based Model) O/D와 비교 분석하여 그 특성을 파악하고 유용성을 검증하였다. 또한, 활동기반교통모형(Activity-Based Model)의 분석자료를 구축하여 교통시뮬레이터 프로그램을 이용해 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 고찰하였다. 연구결과 다수의 활동기반 교통모형 분석자료를 구축할 수 있었으며, 이번 연구를 통해 교통분야 빅데이터 활용의 기술적 한계를 극복할 수 있는 가능성을 확인하였고, 향후 발전방향을 모색하는 기회가 되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.236-242
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• 2008

본 논문은 회전형 역 진자 시스템(Rotary Inverted Pendulum System : RIPS)에 대한 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘(Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms : HFCGA) 기반 최적 퍼지 제어기 설계를 제안한다. 회전형 역 진자 시스템의 제어를 위해 퍼지제어기를 사용하였으며, 이때 퍼지제어기의 규칙은 LQR(Linear Quadratic Regulator) 제어기를 기반으로 하여 설계하였다. 유전자 알고리즘은 전역해를 구할 수 있는 장점이 있어 많은 분야에 성공적으로 적용되고 있지만 조기수렴 문제로 인하여 지역해에 빠질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 병렬유전자 알고리즘이 개발되었으며, HFCGA는 병렬유전자 알고리즘을 개선한 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 퍼지 제어기의 파라미터의 최적화를 위해 계층적 공정 경쟁 기반 유전자 알고리즘을 사용하였다. 시뮬레이션 및 실험을 통하여 LQR 제어기, 기존 단순유전자 알고리즘(SGA)을 이용한 퍼지제어기와 제안된 HFCGA 기반 퍼지제어기의 성능 비교를 통하여 제안된 방법의 우수성을 보인다.