• 전기전자학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.62-66
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• 2022

최근 데이터 기반의 딥러닝 기술을 적용하여 비면허 대역의 다양한 통신 신호를 분류하는 연구가 활발히 수행되고 있다. 하지만, 복잡한 신경망 모델 사용을 기반으로 이뤄진 이러한 접근법은 높은 연산 능력을 필요로 하게 되어, 자원 제약적인 무선 인터페이스 및 사물인터넷(Internet of Things) 장비에서는 사용이 제약된다. 본 연구에서는 비면허 대역의 무선 이기종 기술을 인지하기 위한 데이터 기반의 접근 방법을 살펴보고, 신호의 특징 추출 및 데이터화의 효율화 문제를 다룬다. 구체적으로, 비면허 대역의 다른 종류의 무선 통신 기술을 구분하기 위해 수신 신호 강도 측정을 기반으로 한 시계열 데이터를 이용해 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습시켜 신호를 분류하는 방법을 살펴본다. 이 과정에서 동일한 구조의 신경망 모델의 경량화를 위한 효율적 신호의 시계열 데이터 정보 수집시 주파수 대역의 특징을 함께 특징화하는 방법을 제안하고, 그 효과를 평가한다. Bluetooth 호환의 Ubertooth 장비를 이용한 실측 기반의 실험 결과는 제안된 샘플링 기법이 동일한 신경망에 대해서 10% 수준의 샘플링 데이터 이용만으로도 동일한 정확도를 유지함을 보여준다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.31-38
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• 2023

본 논문에서는 비전공자들을 위한 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼을 제안하고, Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. Orange는 오픈 소스기반 머신러닝 및 데이터 시각화 도구로서, 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 위젯을 사용하여, 데이터를 학습시켜 머신러닝 모델을 만들 수 있다. Orange는 비전공자 학부생부터 전문가 그룹까지 다양하게 사용되는 플랫폼이다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼과 주별 실습 내용을 제시하였다. 그리고, 머신러닝 모델 학습 및 활용에 대한 교육 내용 실체를 실증하기 위해, Orange 도구를 활용하여, 분류 데이터(Categorical Data) 표본과 수치 데이터(Numerical Data) 표본으로부터 머신러닝 모델을 학습시키고, 모델을 활용하여 모집단의 결과를 예측하는 활용 사례들을 제안하였다. 마지막으로 본 커리큘럼에 대한 교육 만족도를 비전공자 대상으로 조사 및 분석하였다.

• 품질경영학회지
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• 제52권2호
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• pp.287-301
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• 2024

Purpose: This paper aims to verify the difference in production resilience between local clusters and regions without clusters before and after a major crisis. Furthermore, this paper aims to identify the clusters' quality factors that impact clusters' shock vulnerability and resilience. Methods: Utilizing open-source data from the US Cluster Mapping platform, this paper compares regions with industrial clusters to those without using the Differences-in-Differences (DID) estimator. It considers the regions with industrial clusters as a treatment group and others as the control group, comparing the period before and after the pandemic. Additionally, the paper examines which cluster factors make a difference in economic resilience during the crisis using Regression Discontinuity Design (RDD). Results: The study finds that regions with industrial clusters show higher production resilience compared to regions without clusters. Moreover, the number of establishments, annual payrolls, and employment can have a positive impact on resilience during the pandemic shock. Conclusion: Though clusters could be vulnerable during the global crisis, industrial clusters can contribute to regional economic development and production resilience in the long-term aspect. Thus, it is required to construct a high-quality local cluster and support it during the economic crisis in the long-term aspect.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제7권3호
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• pp.240-247
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• 2001

자바는 플랫폼 독립성, 높은 보안성, 멀티쓰레드 지원 등의 다양한 장점을 가지고 있어서 내장형 시스템을 위한 실행 환경으로 기대를 모으고 있다. 널리 쓰이고 있는 자바 수행 환경 중 하나인 Sun사의 퍼스널자바 ($PersonalJave^{TM}$)는 다양한 GUI를 쉽게 생성할 수 있도록 Truffle이라는 AWT 구조를 제공하고 있어서 셋톱박스나 PDA 등의 다양한 내장형 시스템에 활발히 이식되고 있다. 기본적으로 Truffle은 기존의 마이크로소프트 Win32 API나 X 윈도우 API를 기반으로 하고 있다. 그러나, 이러한 윈도우 관리기들은 많은 양의 디스크나 메모리 공간을 요구하므로 시스템 자원이 한정된 내장형 시스템에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 내장형 시스템의 요구조건을 만족시킬 수 있도록 내장형 리눅스 상에서 경량 윈도우 관리기인 마이크로윈도우즈(Microwindows)를 플랫폼 그래픽 시스템으로 채택하고 퍼스널자바 AWT API를 구현하였다. 마이크로윈도우즈(Microwindows)는 경량이면서도 기존의 윈도우 관리기들과 유사한 기능을 제공하며, 별도의 그래픽 시스템 지원을 필요로 하지 않아서 다양한 플랫폼 상에 쉽게 이식될 수 있다. 또한, 소스 코드가 공개되어 있어서 응용에 따라 수정 및 확장이 용이하다. 본 연구에서는 내장형 리눅스 상에서 동작하는 마이크로윈도우즈를 이용하여 퍼스널자바 AWT를 구현하였으며 다양한 응용프로그램을 이용하여 그 효용성을 입증하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.715-728
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• 2009

JBI(Java Business Integration)기반의 ESB(Enterprise Service Bus)는 웹서비스표준으로 서비스의 유통경로를 구현한 SOA(Service Oriented Architecture)의 한 방법이다. 광범위한 벤더로 구성된 JBI기반의 ESB는 서비스를 플러그인 할 수 있는 확장성의 장점을 가지고 있지만 사용자가 서비스유닛을 사용하기 위해선 복잡한 절차의 패키징과정을 수동으로 연동해야 하고, 순차적인 절차를 따른 배포방법을 사용해야 하는 비효율적 유지관리의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 컴포넌트간의 연동을 위한 모델링에서 배포의 전 과정을 통합하여 관리할 수 있는 사용자 중심의 컴포넌트 배치도구를 설계 및 구현하였다. 배치도구의 설계를 위해 첫째, 기존 JBI를 지원하는 배치도구를 분석하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 둘째, JBI 기반의 ESB에서 가지고 있는 문제점 등을 기반으로 요구사항을 도출해 내었다. 그리고 최종적으로 JBI를 지원하는 컴포넌트의 스키마를 분석을 통한 모델링의 속성 및 패키징, 배포, 검증 기능을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 도구를 이용하면 사용자는 컴포넌트의 연동을 위한 모델링에서 배포의 전 과정을 별도의 도구와 수작업 없이 배치도구 내에서 통합적으로 수행하고 관리할 수 있으며 GUI기반의 컴포넌트 모델링과 관리를 통하여 사용자는 사용성과 편리성을 높일 수 있다. 또한 컴포넌트의 유효성검증 및 경로에 대한 유효성검증을 통하여 서비스유닛을 배포하는데 발생 할 수 있는 오류를 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.1-13
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• 2018

클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 PaaS(Platform as a Service)와 행정안전부 전자정부 표준프레임워크는 모두 웹 서비스 개발자가 개발 목적을 만족하는 핵심 기능 개발에 집중할 수 있도록 기본 공통자원을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경이다. 웹 기반 공간정보 서비스를 구축하는 경우에도 이러한 기술들을 사용하면 미들웨어 소프트웨어 또는 플랫폼 공통 기능들을 바로 활용할 수 있다. 그러나 공간정보 서비스 개발 분야에서 이러한 기반 기술들의 적용 가능성을 검토하거나 적용 시스템의 성능을 평가한 연구는 아직 발표된 사례가 없다. 따라서 이번 연구에서는 공간정보 서비스에 대한 적용 가능성을 살펴보고자 성능평가 실험을 수행하였다. 실험 대상 시스템은 OGC WPS 2.0 표준을 적용한 공간영상 정보처리 서비스를 대상으로 하였다. 실험 시스템은 Cloud Foundry 오픈소스를 이용한 PaaS 환경을 구축한 뒤 전자정부 표준프레임워크를 적용한 웹 서비스로 설계, 구축하였다. 실제 성능 평가실험은 영상처리 기능을 PaaS 클라우드 환경에서 구동하는 경우와 PaaS에 전자정부 표준프레임워크를 같이 적용한 경우를 비교하는 방식으로 수행하였다. 실험 조건은 300명과 500명에 해당하는 동시 사용자가 3,600초 동안 이 시스템에 접속하여 정보처리를 요청하고 실험 환경으로 구축한 웹 서비스가 이에 대하여 응답하는 시간을 기록하는 방식으로 하였다. 성능 측정 결과 PaaS 클라우드 환경에서 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 시스템 구축하였을 때 성능이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 공공 부분의 웹 기반 공간정보 응용 서비스 구축에서 PaaS 클라우드 컴퓨팅과 전자정부 표준프레임워크가 중요한 요소가 될 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.164-173
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• 2017

기후변화에 대응하기 위해 다양한 작부체계 구축이 시도될 수 있다. 변화하는 기후조건에서 작물들이 최적의 재배지에 배치될 수 있도록 기후적합도를 평가하는 것이 중요하다. EcoCrop 모델과 같은 월별 기후자료를 사용하여 여러 작물의 재배적합도들 계산하는 모델을 사용할 경우, 고해상도의 전자기후도를 사용하여 우리나라의 복잡한 지형을 고려한 재배 적합도 계산이 가능하다. 그러나, 방대한 기후자료의 처리를 위해 여러 전산자원들을 동시에 사용할 수 있는 병렬처리 기술 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 공개용 통계분석 도구인 R을 기반으로 EcoCrop 모델을 병렬로 구동할 수 있는 스크립트를 개발하고, 이를 격자형 기후자료에 적용하여 옥수수의 재배적지를 예측하였다. 병렬 처리를 시도한 결과 CPU 코어 개수 증가에 따른 처리 시간 단축이 선형적으로 이루어지지는 않았으나 처리시간의 상당부분을 단축할 수 있었다. 예를 들어 16개의 CPU를 사용하였을 때 이상적인 시간보다 1.5배가 넘는 시간이 소모되었으나 총 시간이 90%정도 단축되었다. 이러한 기술들을 작물 생육 모델들이 개발되지 않은 작물들에 적용할 경우, 기후변화 조건에 적응할 수 있는 작부체계 설계를 지원할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구에서 사용한 기술들은 CPU 코어가 많은 워크스테이션에서 작동이 가능하나, 여러 컴퓨터를 연결한 중형 컴퓨터에 사용할 수 있는 MPI 기술을 적용할 수 있는 기술개발이 필요할 것이다.

• 한국실천공학교육학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.18-26
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• 2011

계산화학이란 컴퓨터를 이용한 계산을 통하여 이론 화학의 문제를 다루는 화학의 한 분야로 화학실험실을 컴퓨터로 옮겨 놓은 것이라고 말할 수 있다. 컴퓨터 처리 능력이 향상됨에 따라 거대 분자 구조의 복잡한 계산과 시뮬레이션을 수행하여야 하는 계산화학분야에서의 고성능 컴퓨터 활용은 매우 중요하다. 분자 구조 계산과 시뮬레이션 등의 작업을 위하여 고성능 컴퓨터를 이용하려면 Unix 명령어와 콘솔을 활용하여야 하는데 화학과목을 배우는 이공계 학생들 대부분은 컴퓨터 비전공자로서 Unix에 관하여 모르는 경우가 대부분이다. 그래서 Unix 명령어를 모르더라도 계산화학 실습이 가능한 웹 기반 계산화학 실습 교육 지원 시스템이 필요하다. 본 논문에서 개발한 웹 기반 계산화학 실습 교육 지원 시스템(e-Chem)은 다른 웹 포털 플랫폼보다 표준 지향적이고 콘텐츠 관리 및 협업 기능이 뛰어난 자바 오픈소스인 Liferay 포털 플랫폼을 활용하여 개발하였다. 본 시스템을 활용하면 컴퓨터 비전공자들도 쉽게 계산화학 실습 수업에 참여할 수 있고, Unix 명령어 등을 배우는 시간을 절약할 수 있으며, 친숙한 웹 인터페이스로 학습 효과도 높아질 것으로 기대된다.

• 한국언론정보학보
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• 제32권
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• pp.147-168
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• 2006

본 연구는 방송사 홈페이지 이용자를 대상으로 지상파 TV 방송3사(KBS, MBC, SBS)의 홈페이지 이용 실태와 서비스에 대한 평가 조사를 실시하였다. 방송사 홈페이지 이용자들의 주요 이용 동기로는 3사 모두 다시보기(VOD) 서비스를 포함한 '정보획득'이 가장 높은 순위를 차지했으며 '정보획득'면에서는 KBS 홈페이지 이용률이 가장 높았다. '상호교류/커뮤니티이용'과 '기분전환/시간소비'측면에서는 MBC가 가장 높았으며, '부가서비스 콘텐츠 이용' 면에서는 SBS가 가장 높게 나타났다. 각 방송사 홈페이지가 제공하는 서비스 평가는 모두 낮은 수준으로 나타났는데 특히 홈페이지 메뉴 찾기나 구성, 콘텐츠의 양에 대한 평가가 낮게 나타났다. 홈페이지 이용에 관한 불만족 사유로는 유료서비스와 관련된 불만족 사유가 가장 많았고 민영방송인 SBS홈페이지에 대한 불만족사유가 가장 많은 것으로 나타났다. 방송사별 특정 게시판 이용에 대한 평가는 질의나 응답에 대해 대체로 신속하게 답변을 주고 있으나, 시청자들과 제작진의 프로그램에 대한 상호작용은 활발하지 못한 것으로 평가되었다. 특정 프로그램 게시판 이용자를 대상으로 상호작용 평가를 분석한 결과, 방송사별 유의미한 차이가 있었는데 민영방송인 SBS 홈페이지가 KBS나 MBC에 비해 상대적으로 낮게 평가되어 시청자의 반응에 더 민감할 것이라는 일반적 기대와는 다른 양상을 보였다. 결론적으로 방송3사 홈페이지는 대시청자 서비스 창구로서 방송관련 정보와 다양한 부가서비스 콘텐츠를 제공하며 시청자와 제작진사이의 커뮤니케이션 장(場)을 마련하고 있지만, 아직까지는 진정한 피드백 채널로서 활용되지 못하고, 일방향적인 정보제공과 시청자간의 상호작용만 나타나고 있다. 아울러 전반적인 홈페이지 메뉴구성과 경로, 디자인, 콘텐츠의 양과 서비스 질적 측면에서 시청자들이 만족할만한 서비스가 충분히 이뤄지지 않고 있기 때문에, 향후 홈페이지 이용자들을 대상으로 한 정성적 조사를 바탕으로 개선해 나가야 할 것이다.