역사적 지역에서 발굴되는 문화재는 시대적 배경을 바탕으로 고유의 특징을 가지고 있으며, 역사와 전파 지역의 흐름에 따라 그 문양과 특징이 조금씩 변화하는 것을 볼 수 있다. 어떤 지역에서 발굴된 문화재는 그 당시의 문화를 대표하며 온전한 모습을 유지하는 것도 있지만, 대부분이 파손/손실되거나 일부분으로 나누어져 그 구성을 연구하고 파손된 부분을 복구하기 위해 많은 전문가가 동원된다. 이 연구의 목적은 이러한 복원연구에 인공지능 신경망을 통해 과거의 문양과 패턴들을 학습시키고, 출토된 문화재에서 손실된 부분을 복원시키는 데 있으며, 문화재를 복원하기 위해 기본적인 생성적 적대 신경망인 GAN(Generative Adversarial Network)[1]을 사용한다. 연구에서는 GAN을 기반으로 출토된 문화재 일부를 기반으로 하여 손상/손실된 나머지 부분을 복구한 연구 과정으로, 학습에 기반이 되는 온전한 문화재의 이미지로 훈련을 하고, 일부를 마음대로 손상해 복구할 수 있도록 했다. 연구는 문화재 복구에 있어, 시대적 특징을 어느 정도 복구하는지, 색상과 재질을 복구하는지에 중점을 두고 있다. 마지막으로는 실제 출토된 비슷한 문화재를 기반으로 훈련된 신경망을 사용하여 문양을 복구함으로써 인공신경망의 적용 범위를 연구한다.
2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.
본 논문은 스마트워터그리드의 핵심기술 중 하나인 수도미터 원격검침(AMR)을 LoRa IoT 네트워크를 이용하여 구현하는 방법에 대한 연구이다. 연구의 주된 내용은 한 대의 PC 서버에서 LoRa 통신으로 다수 세대의 수도미터기 검침 값을 수신받아 데이터베이스에 저장하는 한편 인터넷을 통하여 웹 서버의 클라우드 저장을 하여 사용자의 스마트폰으로 검침 데이터를 열람할 수 있는 네트워크를 구성하는 시스템을 개발하고 테스트 결과를 보인다. 시스템 구성을 위하여 디지털 수도미터기 메인보드의 하드웨어와 펌웨어를 자체적으로 설계 제작하고, PC 서버프로그램으로서 계량데이터운용시스템(MDMS) 프로그램을 비주얼 C#으로, 사용자 스마트폰에서 구동되는 앱 프로그램은 안드로이드 스튜디오로 자체 설계 제작한다. 제작된 각각의 구성을 연결하여 전체 시스템을 실험실 내의 유량 테스트벤치에 장착하여 테스트하여 결과를 보이고, 실제 사용환경 테스트를 위하여 대학 주변의 5곳을 선정하여 전송 거리 테스트를 하여 개발된 시스템이 실사용 현장에 사용 가능함을 보인다. 본 연구결과는 워터그리드에서 충분히 활용할 수 있어 물 사용량 소비패턴, 위치 정보 등을 분석하여 효과적인 물 사용량 관리뿐만 아니라 독거, 치매 어르신 등이 정상적인 생활을 하는지를 추정까지 가능하다는 등 다양한 사회안전망으로도 확대 가능하다.
현재 가정이나 사무실 및 공장 등 전력 수요가 증가하면서 전체 전력 사용량도 증가하고 있다. 전력사용의 증가는 에너지 절약에 대한 의식 변화가 나타나면서 대기전력에 대한 관심도도 높아졌다. 가정용 및 사무용 기기는 대기상태에서도 전력을 소모하고 있다. 이에 대기전력의 저감에 대한 필요성이 매우 커지고 있으며 대기전력 1W이하를 목표로 하고 있다. 지능형 콘센트는 근거리 무선망을 이용하여 홈네트워크에 연결하고 콘센트에 연결된 램프나 가전기기의 대기전력을 차단하거나 절감시키는 것이다. 본 연구에서는 근거리 무선망(Zigbee)를 이용하여 콘센트에 연결된 조명램프나 가전기기에서 사용하는 전기의 사용량을 원격으로 모니터링 하고 대기전력을 차단할 수 있는 모니터링 시스템과 지능형 콘센트을 개발하고자 한다. 또한, 개발하는 지능형 콘센트와 모니터링 시스템은 휴대용 장치(리모콘)를 이용하여 사용자가 손쉽게 대기전력을 차단할 수 있다.지능형 콘센트는 대기전력을 저감시킬 뿐만 아니라 화재 방재 시스템에도 응용 가능할 것이다. 대기하는 전력을 차단 하는 장치는 지능형 콘센트와 대기전력 차단 스위치를 포함하므로 누전과 화재를 방지할 것이다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하며, 이를 위해 지하 공동구를 대상으로 디지털 트윈 기술을 적용하여 화재 침수 등의 재난을 예방하는 연구가 진행 중이다. 각 센서로부터 감지된 신호를 플랫폼까지 전송하기 위해서는 네트워크 망이 필요하다. 본질적으로 지하 공동구 터널이 외부 무선 통신 시스템의 수신 범위가 부족하여 지하 공동구 환경에서 무선망을 적용하기 위한 분석이 필요하며, 지하 공동구 내에는 송, 배전 케이블로 인해 발생하는 전자기파 간섭, 내부의 구조물, 장애물 및 수도관 등의 금속 재질 관에서 발생하는 신호의 난반사 등으로 인해 무선 신호가 왜곡되거나 크기 감소가 발생할 수 있으므로 센싱을 통한 원격 감시, 모니터링 작업을 위한 실시간 연결을 보장하려면 지하 공동구 내에 무선 범위를 측정하고 분석해야 한다. 따라서 본 연구에서는 지하 공동구 내 무선 네트워크 환경을 구축하기 위해서 음영지역을 최소화고, 공동구 내부에서 무선환경 연결에 문제가 없도록 실제 공동구 환경을 측정하였으며, 지하 공동구 지형별 각 구간에 따른 데이터 전송속도 및 신호의 세기, 신호 대 잡음비를 분석하였다. 얻은 결과는 지하 공동구에서 무선 네트워크 설치를 위한 적절한 무선 계획 접근 방식을 제공한다.
Canabas sativa L. (marijuana and hemp)는 전 세계적으로 널리 재배되는 식물로 식품, 의약품 등의 재료로 사용되었다. 본 연구는 네트워크 약리학을 이용하여 대마 줄기 및 뿌리 추출물의 기능적 효과를 예측하고 이들의 새로운 기능을 알아보고자 하였다. 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물의 성분은 GC/MS로 확인하였고, 성분과 단백질 간의 네트워크는 STIHICI 데이터베이스를 이용하여 알아보았다. 성분과 연결된 단백질의 작용기전은 KEGG pathway 분석을 수행하였다. 추출물의 효과는 실시간 PCR을 이용하여 lysophosphatylcholine 유도 THP-1 세포에서 확인하였다. 줄기 및 뿌리 추출물에서 각각 21개 및 32개의 성분이 확인되었다. 줄기 및 뿌리의 성분과 연결된 단백질은 각각 147개, 184개의 단백질이었다. KEGG pathway 분석결과 MAPK signaling pathway를 포함한 69개의 경로가 추출물에 의해 공통적으로 영향을 받는 것으로 나타났다. 경로 네크워크를 이용한 추가 조사 결과, Terpenoid backbone biosynthesis 추출물 및 MVK와 MVD 의해 영향을 받을 가능성이 높으며, 유전자 발현은 추출물에 의해 LPC 유도 THP-1 세포에서 감소하였다. 따라서 본 연구에서는 대마 줄기 및 뿌리 에탄올 추출물이 다양한 경로로 영향을 미칠 수 있음을 보여주었고, 이러한 결과는 대마의 효과를 예측하고 연구하기 위한 기초 정보를 제공할 것으로 사료된다.
영상 신호 프로세서(Image Signal Processor, ISP)는 카메라 센서로부터 획득된 RAW 영상을 사람의 눈에 보기 좋은 sRGB 영상으로 변환한다. RAW 영상은 sRGB 영상에 비해 영상 처리에 도움이 되는 정보를 가지고 있지만 상대적으로 큰 용량으로 인해 주로 sRGB 영상만 저장되고 사용된다. 또한, 실제 카메라의 ISP 과정이 공개되어 있지 않아 그 역과정을 모사하는 것은 매우 어렵다. 이에 sRGB와 RAW 영상의 상호 변환을 위한 카메라 ISP 모델링 연구가 활발히 진행되고 있으며, 최근 기존의 단순한 ISP 신경망 구조를 고도화하고 실제 카메라 ISP의 동작과 유사하게 카메라 파라미터(노출 시간, 감도, 조리개 크기, 초점 거리)를 직접 반영하는 ParamISP[1] 모델이 제안되었다. 하지만 ParamISP[1]를 포함한 기존의 연구는 카메라 ISP를 모델링함에 있어 렌즈로 인해 발생하는 렌즈 쉐이딩(Lens Shading), 광학 수차(Optical Aberration), 렌즈 왜곡(Lens Distortion) 등을 고려하지 않아 복원 성능에 한계가 있다. 본 연구는 ISP 신경망이 렌즈로 인해 발생하는 열화를 보다 잘 다룰 수 있도록 위치 정보 인코딩(Positional Encoding)을 도입한다. 제안하는 위치 정보 인코딩 기법은 영상을 분할하여 패치(Patch) 단위로 학습하는 카메라 ISP 신경망에 적합하며 기존 모델에 비해 영상의 공간적 맥락을 반영할 수 있어 더욱 정교한 영상 복원을 가능하게 한다.
최근 페이스북이 오픈 플랫폼을 통해 다면시장을 형성함으로써 게임 분야에 소셜이 본격적으로 등장하기 시작하였다. 그중 가장 크게 주목을 받고 있는 분야는 소셜 네트워크를 기반으로 발전한 SNG 분야이다. SNG란 Social Network Game으로 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)의 인맥 관계를 기반으로 제작한 게임을 말한다. SNG의 가장 큰 특징은 게임 실력보다는 네트워크를 통해 이루어진 이웃간의 교류가 게임의 가장 큰 요소로 작용하는 것이다. 이러한 소셜 네트워크 게임의 빠른 성장과 함께 연구되어야할 분야는 인간과 인간, 인간과 게임, 게임과 게임 간의 소통이라 볼 수 있다. 본 연구는 SNG을 플레이하는 유저들의 심리가 소셜을 기반으로 하는 게임 속 캐릭터에 어떠한 영양을 미치는지에 대한 것을 알아보고자 한다. 연구방식은 성격 특성의 상관관계를 검증하는 방식으로 심리학적 성격 5요인 특성(Big Five Factor Model)과 리커트(likert) 척도를 사용하여 유저가 생성한 캐릭터와 성격 5요인 특성을 대입하는 방식을 사용 하였다. 본 논문을 통해 게임을 플레이하는 유저들의 심리상태를 파악하는 방식이 연구되어짐으로써 미래의 소셜 네트워크 게임이 어떠한 방향으로 발전해 나갈 것인지에 대한 준거점 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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