연구문제의 복잡성과 다양성을 해결하기 위한 융합연구의 중요성과 필요성이 더욱 증가되고 있다. 성공적 융합연구를 위해서 학제 사이의 경계와 거리를 초월한 연결성이 핵심 요소이다. 본 연구는 융합연구자의 학제 간 연결성의 현황과 특성을 이해하기 위하여, 국내 한 대학교 내 융합연구자 487명의 소속 학제 간 관계를 네트워크 분석을 사용해 조사하였다. 연구 결과, (1) 상이한 학제 간보다 유사한 학제 간 연결성이 높았으며, (2) 동일한 캠퍼스 내 연결성의 밀도와 응집수준이 높았고, (3) 네트워크 중심성이 공학과 의학에 집중되어 있음이 발견되었다. 이를 근거로 융합연구의 장애요소인 경계와 거리를 극복할 필요성과 융합연구 중심을 다양화시킬 필요성에 대해 제언하였다. 기존 연구가 주로 연구성과물을 분석하였던데 비해, 연구 과정에 있어서 연구자의 연결성과 협력구조를 분석했다는데 본 연구의 의의가 있다.
현재는 CE 와 PC 를 중심으로 한 디지털 컨버전스의 시대이지만, 그에 반대급부로 많은 제품군의 다양화가 동시에 이루어지고 있다. 각 제품들은 독립적으로 기능을 수행하고 있지만, 유비쿼터스, 홈 네트워크의 개념이 부각되며 모든 제품들은 추후 네트워크상에 연결되게 될 것이며, 기기와 기기간의 연결을 통한 사용에 대한 시장의 요구가 지배적으로 부각될 것이다. 이러한 추세로 볼 때, 제품의 다양화는 결국 수 많은 경우의 수를 가지는 연결형태를 낳을 수 밖에 없으며 제품의 다양화에 따른 수 많은 연결형태에 대한 정의와 제어구조가 필요하다. 이에 더불어 다양한 제품들을 네트워크 상에서 유기적으로 연결하여 사용할 수 있는 다양한 디자인 방법론이 제시되어 왔지만, 실제 사용자의 사용행태 및 각 기기가 가지고 있는 기능적인 특정을 반영하는 기준이 정립되어 있지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 많은 경우의 수의 연결형태를 구분하고, 제어구조를 확립하기 위한 기기간 연결성디자인방법론을 제시하고 있다. 연결성디자인 가이드라인은 폭 넓은 기기간 연결을 제공하여야 하며, 여러 기기간의 동시제어(3-box 모델)에 대한 고려도 있어야 한다. 연결성디자인의 가이드라인을 제시하기 위해 우리는 사용자의 제품경험단계를 연결, 설정, 사용, 해제의 4 단계로 나눔으로써 수 많은 경우의 수의 연결형태의 구분에 대한 초기적인 정의를 하였다. 이러한 초기적인 정의를 바탕으로, 세부적인 연결형태의 구분을 위해 본 논문에서는 각 사용자 경험단계별 연결형태의 기준을 제시한다.
최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.
인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권1호
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pp.135-140
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2020
The main battlefield of 'made in China 2025' proposed by the Chinese government is the deep integration of industrialization and informatization, among which intelligent manufacturing and new energy vehicles are the key links. New energy vehicle refers to the use of unconventional automotive fuel as a power source (or use conventional automotive fuel, the use of new vehicle-mounted power plant), integrated vehicle power control and driving aspects of advanced technology, the formation of advanced technical principles, with new technology and the structure of the vehicle. BYD's success in the battery, I T and automobile industries has attracted the attention of the industry, making it a shining new star in the Chinese business community. BYD 's innovation, diversification and corporate culture construction have certain enlightenment to the development of China's small and medium-sized enterprises. Therefore, by looking at the Chinese network literature, about BYD's research mainly focused on the development strategy, corporate finance, corporate performance, and corporate marketing, etc. This paper will take BYD as the research object and focus on corporate culture. Through literature analysis and qualitative analysis, it will summarize and further analyze the unique corporate culture of BYD, its important role, and provide relevant theoretical references for the construction and development of corporate culture in other industries.
This paper describes an interactive educational software developed at Konkuk University. This software provides an educational opportunity for electrical engineering students at the junior level to expand their knowledge about fault analysis in power systems. The developed educational software has three main modules: 1) Z-building, 2) setting the type and location of the fault, 3) displaying the calculated fault currents, according to the given simulation options. The main features of this tool are the diversification of acquisition network data, the function of learning about the z-building procedures, and the dynamic display function of state vectors-all voltage/current phasor. To verity the effectiveness of the developed educational software, some case studies are performed.
국립전파연구원에서는 방송통신설비의 운용자 및 이용자의 안전과 서비스 품질 향상을 위하여 위해 방지 및 오용, 고장 방지, 장애인에 대한 접근의 용이성, 단말장치간 상호호환성, 전송 품질과 망 접속 등에 관한 단말장치의 세부 기술기준을 정하여 고시하고 있으며, 방송통신설비 기술의 발전과 서비스의 다변화에 빠르게 대응하기 위하여 단말장치 기술기준의 제 개정 연구를 추진하고 있다. 2013년 신규 융합 서비스 및 초고속 인터넷 서비스의 확산, 방송통신 서비스의 품질 제고를 위해 단말장치의 신호 전력 측정 대역의 확장과 의사회로의 대체 종단 사용 기준, 디지털 회선 접속 단말의 펄스 형상 기준 등에 대한 연구를 추진하고 이에 대한 타당성 검증을 위한 테스트베드 시험 결과를 제시하였다.
U-Healthcare service is a real-time service using the vital signs which are continuously transferred from monitoring sensors attached to mobile patients under the wireless network environments. It should monitor the health condition of mobile patients everywhere at any time. In this paper, we have improved two features of the three layered mobile patient monitoring system with load balancing ability. First, the simulation process has been improved by allowing the number of related nodes to be changed. Secondly, we have modified S node to which queue is added to reduce the loss rate of collecting data from patients during the delay of S node process. And the data from the patient with high priority can be transferred to the server immediately through the filtering function. Furthermore, we have solved the problem of redundancy in sharing information among S nodes by differentiating process time to each S node. By performing a DEVS Java-based system simulation, we have verified the efficiency of this improved system.
스마트폰 사용자가 증가함에 따라 스마트폰 악성코드, 좀비 스마트폰등의 스마트폰을 겨냥한 공격이 증가하고 있다. 스마트폰에 대한 보안은 PC보안 보다 더 취약하며, 스마트폰에 대한 공격은 날이 갈수록 다양해지고 있으며 좀비 스마트폰의 경우 좀비 PC보다 심각한 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 PC에서 DDoS 공격과 스마트폰 DDoS공격 및 악성코드를 비교 분석하고 데이터망에 접속하여 서비스를 이용할 때 이용자가 직접 스마트폰의 패킷을 확인하는 방법과 스마트PC폰에 대한 악성코드들을 PC를 이용하여 탐지 하는 방법에 대해 제안하며 스마트폰 DDoS 공격과 악성코드에 관한 대응책을 제시한다.
최근 네트워크대역 및 수신단말기의 해상도의 다양화에 의해 One Source-Multi use의 영상 전송을 구현하기 위한 기술로서 영상 확장적응성 기능이 주목받고 있다. 현재 MPEG에서는 H.264/MPEG-4 AVC를 기본으로 하는 SVC(Scalable Video Coding)의 표준화가 진행되고 있으며 SVC에서는 공간 시간 SNR 확장적응성을 제공할 수가 있다. 그러나 일반적으로 확장적응한 부호화는 비 확장적응한 부호화에 비해 부호화 효율이 떨어진다고 알려져 있다. 그래서 본 논문에서는 시간, SNR 확장적응성에 착안하여 SVC에 의한 확장적응성의 입자크기의 정도와 부호화 효율 관계를 기초로 하는 SNR 스케일러빌러티를 제공하는 FGS(Fine Granular Scalability) 기능을 전환함으로서 주관 품질의 향상을 꾀하는 수법을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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