• 한국진공학회지
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• 제14권4호
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• pp.207-214
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• 2005

본 연구에서는 스위치, 위상변위기, 감쇄기등 전파제어회로를 설계 및 제작할 수 있는 pHEMT스위치 소자에 적합한 에피구조를 설계하였다. 고성능의 스위치 소자를 위한 pHEMT 채널층 구조는 이중 면도핑층을 가지며 사용 중 게이트 전극의 전계강도가 약한 깊은 쪽 채널층의 Si 면농도가 상층부보다 약 1/4정도 낮을 경우 격리도등 우수한 특성을 보였다. 설계된 에피구조와 ETRI의 $0.5\mu$m pHEMT MMIC 공정을 이용하여 2.4GHz 및 5GHz 대역 표준 무선랜 단말기에 활용 가능한 SPDT Tx/Rx MMIC 스위치를 설계 및 제작하였다. 제작된 SPDT형 스위치는 주파수 6.0 GHz, 동작전압 0/-3V에서 삽입손실 0.849 dB, 격리도 32.638 dB, 그리고 반사손실 11.006 dB의 특성을 보였으며, 전력전송능력인 $P\_{1dB}$는 약 25dBm, 그리고 선형성의 척도인 IIP3는 42 dBm 이상으로 평가되었다. 이와 같은 칩의 성능은 본 연구에서 개발된 SPDT 단일고주파집적회로 스위치가 2.4GHz뿐만 아니라 SGHB 대역 무선랜 단말기에 활용이 충분히 가능함을 말해준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.127-136
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• 2012

각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.311-322
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• 2014

사물 인터넷은 개인, 산업, 공공 분야를 망라하여 각 분야의 말단 기기나 센서에 대한 직접 접근을 추구하는 상시 연결 인터넷 개념이다. 사물 인터넷에서는 실시간 데이터 접근이 가능하고, 디바이스의 데이터 포맷과 구성 형태가 다양하다. 또한, 사물 인터넷 환경에서는 기기 제어를 위한 양방향 통신이 이루어지기도 한다. 이런 관점에서, 사물 인터넷은 주로 인간이 사용하는 데스크톱에서 생성된 데이터가 간단하고 일방적인 인터넷 통신을 통해 서버에 집중되는 기존 인터넷과 대비된다. 이러한 사물 인터넷의 클라우드 혹은 포털 서비스를 위해서는 분산된 디바이스들에 대한 체계적인 명명 서비스와 이들의 다양성을 포용할 수 있는 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 파일 관리 프레임이 요구된다. 이 연구에서는 사물 인터넷 구성요소의 속성 정보를 유닉스 스타일의 파일 시스템 뷰로 관리하는 DB 기반 가상 파일 시스템을 구현한다. 구현된 가상 쉘에 로그인한 사용자들은 가상 파일 시스템을 항해함으로써 사물 인터넷 구성요소를 탐색할 수 있고, 유닉스 스타일의 파일 입 출력 API를 이용하여 디바이스에 직접 접근할 수 있다. 구현된 DB 기반 가상 파일 시스템은 디렉터리 체계와 분산된 데이터 및 디바이스에 대한 지시자만을 관리하므로 가볍고 유연하다. Mkdir(), chdir() 등 구현된 주요 가상 쉘 프리미티브에 대한 시험 결과, 구현된 가상 파일 시스템의 원활한 기능이 검증되었다. 그리고 구현 파일 시스템에 간단한 디렉터리 캐시 기법을 적용한 경우 윈도우 운영체제 파일 시스템보다 더 우수한 탐색 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권12호
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• pp.533-540
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• 2013

인터넷의 발달의 주요 요인 중 하나인 익명성은 다수 사용자들의 자유로운 개인 의사 표현을 도와 다양한 인터넷 기반 분산시스템을 활성화 하는데 있어 큰 도움이 되어 왔다. 하지만, 익명성은 개인의 정보가 외부로 알려지지 않는 다는 점 때문에 악용될 소지도 다분하다. 특히 분산시스템은 한 명의 악의적인 사용자가 다수의 가짜 신분을 생성하고 조정하는 시빌 어택(Sybil Attack)에 매우 취약하게 된다. 시빌 어택을 막기 위해서 분산시스템 상에서 신분 생성 작업의 복잡도를 높이는 방식이나 시스템상의 신분과 현실상의 신분의 연결 고리를 만드는 방법을 생각 할 수 있다. 하지만 복잡도를 높이는 방식은 가짜 신분이 만들어지는 시간을 늘리는 효과만 있을 뿐, 일단 가짜 신분이 만들어진 이후에 대한 대응법이 부족하다. 또한, 현실상의 신분과의 연결을 사용할 경우 온라인 사용자의 익명성이 훼손당할 우려가 있다. 최근 온라인 소셜 네트워크의 대중화와 함께 소셜 네트워크 그래프 정보를 사용해 시빌 어택에 대응하기 위한 기법들이 연구되고 있다. 이 논문에서는 온라인 소셜 네트워크 그래프에 내포된 특성을 이용해 임의의 사용자에 대한 시스템 차원 시빌-저항 신뢰도(System-wide Sybil-resistant trust value) 추출 방법을 제안한다. 제안하는 기법은 온라인 소셜 네트워크 전체 그래프를 이해 할 수 있는 서비스 제공자들을 위한 방법으로, 샘플링 및 판단방법에 따라 3가지 종류의 세부 기법들을 제안한다. Facebook에서 추출한 온라인 소셜 네트워크 샘플 그래프를 이용하여 제안된 기법들의 성능을 분석 및 비교한다. 또한 시빌 어택의 특성을 이해하기 위해 서로 다른 노드 특성을 가지는 노드들이 시빌 어택에 의해 받는 영향을 분석한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권3호
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• pp.101-116
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• 1995

최근 안전성과 경제성을 고려한 교통자료획득 방법으로 인공위성 영상자료를 사용하는 기술이 논의되어졌다. 본 논문은 인공위성영상을 이용한 고속도로 교통량 측정 자동화에 관한 연 구로서, 현재 사용되고 있는 교통량 측정방법의 단점 및 문제점을 평가, 분석하였으며, 본 보고서 에서 제안된 인공위성영상을 이용한 방안의 적용 및 가능성을 연구, 분석 하였다. 기존 인공위성 영상자료의 해상도가 교통자료획득에 적합하지 않으므로, 사진영상에 제안된 방 안을 도입하여, 실효성에 바탕을 둔 적용 여부를 검증하였다. 차량종류 및 교통량 측정에 필요한 인공위성영상의 해상도를 구하기 위하여 세 단계 (1m, 2m, 3,)의 사진영상해상도가 검토되었으며, 본 연구에서 제안된 일련의 영상처리 결과를 분석하였다. 전색성(panchromatic) 영상에서 도로와 차량의 반사율이 유사함으로, 도로상에서 차량을 탐지하 기 위하여 차량의 반사율을 이용하지않고 차량그림자의 반사율을 이용하였으며, 두가지 처리방법 이 제시되었다. 또한 차량종류를 구분하기위하여 여러가지 형태계수를 개발, 적용하였으며, 처리 과정을 상세히 설명하였다.

• 사회복지연구
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• 제48권1호
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• pp.91-111
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• 2017

이 연구에서 19세기말-20세기 초 영국의 토인비 홀과 미국의 헐 하우스 두 인보관의 사상과 활동을 소환하는 목적은 첫째, 당시 사회복지실천이 점진적으로 형태를 갖추게 된 계기와 당초의 뜻을 찾아보는 것이다. 둘째, 개인화의 문제와 대안의 공동체 만들기가 공존하는 이 시기에 당시 '사회적 일'로 시작된 맥락과 영국과 미국의 특징적인 활동을 통해 사회복지실천의 현재 의미와 정체성에 유용한 함의를 얻고자 하였다. 이 연구는 기존 문헌들을 활용하여 서사를 고찰하되 인보관이라는 장소가 복지공간으로 구성된 당시 시대정신과 활동, 지도력을 목적과 위치, 전문성과 교육, 사회행동 차원으로 분석하며 오늘의 의미를 살리고자 하였다. 유용한 분석 결과는 첫째, 자선조직협회와 인보관은 상반되기 보다는 빈곤에의 대응책으로 '제안-실행-비판-대안의 제안-사회복지실천의 대두'가 진행된 일련의 과정 속에서 볼 필요가 있다. 둘째, 인보관은 빈곤문제를 중심으로 계층, 젠더, 개인적인 것과 사회적인 것, 민간과 공공의 개입 등 여러 현상을 담은 담지자로서 복지공간을 구성하였다. 셋째, 두 인보관은 상이점도 있지만 둘 다 공공의 선과 안녕을 목적으로 하여 사회적인 일, 즉 사회복지실천을 구체화시켰다. 끝으로, 인보관의 복지공간으로서의 의의와 사회복지실천을 위한 함의를 논의하였다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.323-331
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• 2019

지역사회에 거주하는 뇌졸중 장애인을 대상으로 정서적 요인과 스트레스 요인을 파악하고, 사회적 참여 수준에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 자료 수집은 지역사회 복지관, 보건소, 지역사회 서비스를 이용하는 뇌졸중 장애인에게 정서적 자각 능력, 스트레스, 사회적 참여 수준에 대한 자료를 수집하였다. 일반적 특성에 따른 사회적 참여 수준은 기술통계와 일원배치분산분석을 실시하였다. 정서적 자각 수준, 스트레스, 사회적 참여 수준 간의 상관성은 피어슨 상관분석, 사회적 참여 수준에 미치는 영향을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 사회적 참여 수행도와 만족도에 영향을 미치는 요인은 정서적 요인의 하위영역에서 통계적으로 유의한 요인이 나타나지 않았다. 스트레스 요인의 개인 내적 스트레스와 개인 간 스트레스는 시회적 참여 수행도와 만족도에 모두 통계적으로 유의한 변인으로 나타났으며, 수행도는 34%, 만족도는 33%의 설명력을 보였다. 따라서, 지역사회 뇌졸중 장애인의 성공적인 재활과 지역사회에 재통합을 이룰 수 있도록 스트레스요인을 고려한 다양한 접근이 이루어져야하며, 사회적 참여 수준에 영향을 미치는 심리사회적인 변인을 파악하는 추가적인 연구가 필요하다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2060-2077
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• 2019

Recently, mobile healthcare services have attracted significant attention because of the emerging development and supply of diverse wearable devices. Smartwatches and health bands are the most common type of mobile-based wearable devices and their market size is increasing considerably. However, simple value comparisons based on accumulated data have revealed certain problems, such as the standardized nature of health management and the lack of personalized health management service models. The convergence of information technology (IT) and biotechnology (BT) has shifted the medical paradigm from continuous health management and disease prevention to the development of a system that can be used to provide ground-based medical services regardless of the user's location. Moreover, the IT-BT convergence has necessitated the development of lifestyle improvement models and services that utilize big data analysis and machine learning to provide mobile healthcare-based personal health management and disease prevention information. Users' health data, which are specific as they change over time, are collected by different means according to the users' lifestyle and surrounding circumstances. In this paper, we propose a prediction model of user physical activity that uses data characteristics-based long short-term memory (DC-LSTM) recurrent neural networks (RNNs). To provide personalized services, the characteristics and surrounding circumstances of data collectable from mobile host devices were considered in the selection of variables for the model. The data characteristics considered were ease of collection, which represents whether or not variables are collectable, and frequency of occurrence, which represents whether or not changes made to input values constitute significant variables in terms of activity. The variables selected for providing personalized services were activity, weather, temperature, mean daily temperature, humidity, UV, fine dust, asthma and lung disease probability index, skin disease probability index, cadence, travel distance, mean heart rate, and sleep hours. The selected variables were classified according to the data characteristics. To predict activity, an LSTM RNN was built that uses the classified variables as input data and learns the dynamic characteristics of time series data. LSTM RNNs resolve the vanishing gradient problem that occurs in existing RNNs. They are classified into three different types according to data characteristics and constructed through connections among the LSTMs. The constructed neural network learns training data and predicts user activity. To evaluate the proposed model, the root mean square error (RMSE) was used in the performance evaluation of the user physical activity prediction method for which an autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, a convolutional neural network (CNN), and an RNN were used. The results show that the proposed DC-LSTM RNN method yields an excellent mean RMSE value of 0.616. The proposed method is used for predicting significant activity considering the surrounding circumstances and user status utilizing the existing standardized activity prediction services. It can also be used to predict user physical activity and provide personalized healthcare based on the data collectable from mobile host devices.

• 기록학연구
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• 제29호
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• pp.35-78
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• 2011

연극은 공연예술을 대표하는 분야로 우리나라의 근대의 시작과 역사를 함께하고 있다. 그러나 그 동안 연극기록물을 관리하고자 했던 노력이 부족해 이미 유실되고 흩어져버린 기록물이 대부분이다. 특히 연극이라는 공연예술의 특성에 따라 작품 자체는 일회로 공연되고 사라져버리는 것이므로, 후대가 공연을 향유하고 연구하기 위해서는 관련 기록을 통해 흔적을 찾아볼 수밖에 없는 현실에서 연극 기록물을 수집하는 것은 매우 중대한 과제라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 당대에 행해지는 연극행위에 따른 기록물을 수집하는 것을 목적으로 기록물의 종류와 특성을 분석하고, 이 분석한 내용을 기반으로 수집범위, 대상, 우선순위, 수집 수준, 수집 방법을 제안하였다. 수집의 범위는 우리나라의 근대극이 시작된 1900년대 이후에 전국적으로 행해진 연극 관련 기록물로, 기획행정 희곡(대본) 연출 무대디자인 홍보 공연 평가 개인 기록물 외에 개인정보와 단체정보, 공간정보의 관련정보 기록물을 그 대상에 포함한다. 기록물은 일반기록물과 역사기록물로 구분하여 역사적 가치가 있고 공공기관의 지원에 의해 공연된 연극을 우선적인 수집 대상으로 정한다. 다양한 기록물의 수집 수준을 결정하기 위해 '원본수집', '사본수집', '웹 링크', '데이터베이스'로 구분하고 공연의 성격에 따라 '필수', '권장', 재량'의 정도를 정해 수준을 제안하고 이관, 기증, 기탁, 구입의 일반적인 수집 방법과 복사, 제작, 납본, 입력, 웹 링크 연결 등의 방법으로 기록물을 수집할 수 있다. 이러한 수집 방안의 실행을 위해서는 수집의 수행과 기록물의 활용은 디지털 기반 환경에서 통합적으로 이루어져야 하고, 통합 관리를 위한 중앙 집중형 기관 설립을 전제로 해야 하며, 연극의 이해관계자와 유관기관 간의 협력을 필요로 할 것이다.