• 한국철도학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.364-370
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• 2008

최근 무선통신 및 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술의 확대로 다양한 환경에서 정보를 수집, 가공 할 수 있게 되었다. 특히 센서들의 크기가 소형화되면서 노드의 개수도 많아짐에 따라 이웃노드와의 채널간섭 및 충돌, 에너지 소모 등의 문제가 대두되었다. 본 논문에서는 지하공간에서 효율적인 통신을 위하여 비컨을 사용하고 TinyOS기반으로 설계 및 구현하여, 멀티홉 메쉬 구조에 적합한 무선 센서 네트워크를 구축하였다. 구현한 프로토콜은 비컨 간의 충돌방지를 위한 스케줄링을 제공하여 안정적인 Association이 가능하도록 하였으며, NAA(Next Address Assignment) 기법을 이용하여 동적인 주소할당과 재사용을 지원한다. 또한 실시간 정보처리를 위한 지식정보 서버를 구축하였다. 끝으로 실제 테스트베드 구축을 통하여 화재, 대기오염 등 다양한 환경에서의 높은 전송률을 가짐을 보인다.

• 공학교육연구
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• 제26권4호
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• pp.22-35
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• 2023

As information and communication technology has developed remarkably, it has become possible to analyze various types of large-volume data generated at a speed close to real time, and based on this, reliable value creation has become possible. Such big data analysis is becoming an important means of supporting decision-making based on scientific figures. The purpose of this study is to develop a big data analysis tool that can analyze large amounts of data generated through engineering education. The tasks of this study are as follows. First, a database is designed to store the information of entries in the National Creative Capstone Design Contest. Second, the pre-processing process is checked for analysis with big data analysis tools. Finally, analyze the data using the developed big data analysis tool. In this study, 1,784 works submitted to the National Creative Comprehensive Design Contest from 2014 to 2019 were analyzed. As a result of selecting the top 10 words through topic analysis, 'robot' ranked first from 2014 to 2019, and energy, drones, ultrasound, solar energy, and IoT appeared with high frequency. This result seems to reflect the current core topics and technology trends of the 4th Industrial Revolution. In addition, it seems that due to the nature of the Capstone Design Contest, students majoring in electrical/electronic, computer/information and communication engineering, mechanical engineering, and chemical/new materials engineering who can submit complete products for problem solving were selected. The significance of this study is that the results of this study can be used in the field of engineering education as basic data for the development of educational contents and teaching methods that reflect industry and technology trends. Furthermore, it is expected that the results of big data analysis related to engineering education can be used as a means of preparing preemptive countermeasures in establishing education policies that reflect social changes.

• Journal of Chest Surgery
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• 제56권5호
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• pp.336-345
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• 2023

Background: The objective of this study was to demonstrate the safety, efficacy, and feasibility of intraoperative monitoring of the recurrent laryngeal nerves during thoracoscopic and robotic 3-field esophagectomy. Methods: This retrospective analysis details our initial experience using intraoperative nerve monitoring (IONM) during minimally invasive 3-field esophagectomy. Data were obtained from a prospectively maintained database and electronic medical records. The study included all patients who underwent minimally invasive (video-assisted thoracic surgery/robotic) transthoracic esophagectomy with neck anastomosis. The patients were divided into those who underwent IONM during the study period and a historical cohort who underwent 3-field esophagectomy without IONM at the same institution. Appropriate statistical tests were used to compare the 2 groups. Results: Twenty-four patients underwent nerve monitoring during minimally invasive 3-field esophagectomy. Of these, 15 patients underwent thoraco-laparoscopic operation, while 9 received a robot-assisted procedure. In the immediate postoperative period, 8 of 24 patients (33.3%) experienced vocal cord paralysis. Relative to a historical cohort from the same institution, who were treated with surgery without nerve monitoring in the preceding 5 years, a 26% reduction was observed in the nerve paralysis rate (p=0.08). On follow-up, 6 of the 8 patients with vocal cord paralysis reported a return to normal vocal function. Additionally, patients who underwent IONM exhibited a higher nodal yield and a decreased frequency of tracheostomy and bronchoscopy. Conclusion: The use of IONM during minimally invasive 3-field esophagectomy is safe and feasible. This technique has the potential to decrease the incidence of recurrent nerve palsy and increase nodal yield.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.113-121
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• 2009

최근 주 5일 근무의 시행범위가 확대되면서 여가활동에 대한 관심이 증대되고 있다. 또한 인터넷과 모바일 인프라가 널리 보급되어 특정 정보를 필요로 하는 사용자들은 검색 엔진을 이용하여 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었다. 그러나 공유되는 정보의 양이 급속하게 증가함에 따라, 검색되는 정보는 많지만 사용자가 원하는 정확한 정보만을 제공받기는 쉽지 않다. 단적인 예로, 여행 정보의 경우사용자들은 자신이 필요한 정보를 검색하지만, 그 결과로는 수많은 여행 상품의 광고들을 보게 된다. 이 논문에서는 정보 수집 에이전트를 이용하여 여행 정보 검색 시스템(TIRS)을 설계하고 구현한다. 정보 수집 에이전트는 포털 사이트의 여행 관련 카테고리 페이지와 주요 언론사들의 여행 기사 페이지를 주기적으로 방문하여 여행과 관련된 정보를 수집하고, 수집된 정보를 데이터베이스에 저장한다. 이를 이용하여 사용자들은 여행에 관련된 정보를 얻기 위해 여러 광고들에 둘러싸일 필요 없이 TIRS의 질의서버를 통하여 필요한 정보를 간편하게 검색할 수 있다.

• Wind and Structures
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• 제36권6호
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• pp.405-421
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• 2023

Strong wind is the main factors of wind-damage of high-rise buildings, which often creates largely economical losses and casualties. Wind pressure plays a critical role in wind effects on buildings. To obtain the high-resolution wind pressure field, it often requires massive pressure taps. In this study, two traditional methods, including bilinear and bicubic interpolation, and two deep learning techniques including Residual Networks (ResNet) and Generative Adversarial Networks (GANs), are employed to reconstruct wind pressure filed from limited pressure taps on the surface of an ideal building from TPU database. It was found that the GANs model exhibits the best performance in reconstructing the wind pressure field. Meanwhile, it was confirmed that k-means clustering based retained pressure taps as model input can significantly improve the reconstruction ability of GANs model. Finally, the generalization ability of k-means clustering based GANs model in reconstructing wind pressure field is verified by an actual engineering structure. Importantly, the k-means clustering based GANs model can achieve satisfactory reconstruction in wind pressure field under the inputs processing by k-means clustering, even the 20% of pressure taps. Therefore, it is expected to save a huge number of pressure taps under the field reconstruction and achieve timely and accurately reconstruction of wind pressure field under k-means clustering based GANs model.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권5호
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• pp.469-478
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• 2003

인터넷상의 정보 검색 엔진들은 웹 로봇을 이용해서 인터넷에 연결되어 있는 수 많은 웹 서버들을 주기적 또는 비주기적으로 방무나여 자체적인 인텍싱 방법에 따라 자료를 추출하고 분류해서 검색 엔진의 기초가 되는 데이터 베이스를 구축하고 변겨아는 작업을 계속하고 있다. 이런 일련의 작업은 인터넷 상에 분산되어 있는 막대한 정보를 쉽고 정확하게 찾을 수 있는 게이트 사이트로서의 역할을 담당하기 위한 전략적인 목적으로 진행되고 있다. 수천만 이상의 웹 사이트들을 상대로 하는 정보 수집은 검색 엔진 사이트 중심으로 기존 데이터의 수정과 삭제 등과 같은 데이터 베이스 유지 관리와 신규 사이트들에 대한 자료 수집 작업이 이루어지고 있다. 이러한 작업은 웹 서버에 대한 사전 지식 없이 정보 추출을 위해 웹 로봇을 실행하므로 인터넷 상에 수많은 요구가 전송되고 이는 인터넷 트래픽을 증가 시키는 원인이 되고 있다. 따라서 웹 서버가 사전에 자신이 공개할 문서에 대한 변경 정보를 웹 로봇에게 통보하고 웹 로봇은 이 정보를 이용해서 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보 수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 해당 문서에 대한 정보수집 작업을 한다면 불필요한 인터넷 트래픽을 감소 시킬 수 있을 뿐만 아니라 검색 엔진의 정보의 신뢰도도 높아지고 웹 서버의 시스템 부하와 검색 엔진의 시스템 부하를 줄일 수 있는 효과를 가질 수 있을 것이다. 본 논문에서는 웹 서버상의 웹 문서 파일의 변동 사항을 자동으로 검사하고 변동 사항들을 종합 정리해서 변경 문서에 대한 정보를 통보 받기 원하는 등록된 각 웹 로봇에게 전송하는 검사 통보 시스템을 설계 구현하였다. 웹 로봇을 운영하는 검색 엔진에서는 통보된 요약 정보를 이용해서 웹 서버로부터 해당 문서를 전송 받아 필요로 하는 인덱스 정보를 추출해서 데이터베이스를 구축하는 효율적인 웹 로봇을 설계 구현하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.43-50
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• 2017

내장형 시스템은 터치, GPS, 모션, 가속도 센서 등 다양한 종류의 센서를 탑재하고 있으며, 무선 통신을 수행하여 주변 디바이스와 통신을 할 수 있다. 내장형 시스템을 탑재하고 있는 아두이노는 개발 및 응용이 쉬운 환경을 제공해주기 때문에 개발자, 엔지니어, 디자이너는 물론 예술가 학생까지 큰 관심을 가지고 있다. 그리고 그들은 로봇, 가전, 패션, 문화 등 다방면으로 아두이노를 활용한다. 본 논문에서는 아두이노 내장형 시스템을 활용하여 기존 터치 방식의 1차원적인 게임에서 벗어나 사람의 인체 동작을 인식하는 내장형 시스템을 활용한 게임을 설계하고 구현한다. 개발된 내장형 시스템 게임은 사람의 동작을 자이로센서 기반으로 측정하며, 상대방의 공격 성공 여부는 터치 센서를 활용하여 파악한다. 그리고 게임하는 유저의 체력은 안드로이드 폰 기반 데이터베이스를 통해서 실시간으로 업데이트 한다. 본 논문에서 개발하는 내장형 시스템 기반 게임은 안드로이드 폰 기반의 GUI 를 제공함으로써 관전모드와 대전모드 선택이 가능하며, 최신 블루투스 기반의 통신을 통해 데이터를 주고 받기 때문에 배터리 소비가 적으며 확장이 쉽게 가능하다는 장점을 가진다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.116-128
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• 2011

본 논문에서는 기존의 방법에 비해서 사용되는 메모리의 증가가 없이, 혹은 메모리의 증가를 최소화하는 영상 메모리의 회전 변환 기법을 개발하여 얼굴 회전 변화에 강인한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진 구조를 제안하였으며 FPGA 구현을 통하여 제안 구조의 타당성을 검증하였다. 고성능 얼굴 검출을 위해 기존에 사용하던 조명 변화에 강인한 MCT(Modified Census Transform) 변환 기법과 최적화된 학습데이터 생성을 위한 Adaboost 학습 기법 이외에 얼굴 회전 변환에 강인함을 위한 영상 회전 기법을 이용하였다. 제안한 하드웨어 구조는 색좌표 변환부, 잡음 제거부, 메모리 인터페이스부, 영상 회전부, 크기 조정부, MCT 생성부, 얼굴 후보 검출부/ 신뢰도 비교부, 좌표 재조정부, 데이터 검증부, 검출 결과 표시부/컬러 기반 검출 결과 표시부로 구성되어있다. 구현 및 검증을 위해 Virtex5 LX330 FPGA 보드와 QVGA급 CMOS 카메라, LCD Display를 이용하였으며, 다양한 실생활 환경 및 얼굴 검출 표준 데이터베이스에 대해서 뛰어난 성능을 나타냄을 검증하였다. 결과적으로 실생활 환경에서 초당 60프레임 이상의 속도로 실시간 처리가 가능하며, 조명 변화 및 얼굴 회전 변화에 강인하고, 동시에 32개의 다양한 크기의 얼굴 검출이 가능한 고성능 실시간 얼굴 검출 엔진을 개발하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.313-334
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• 2021

본 연구는 초·중·고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초·중·고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 '인공지능 기초' 교육과정과 미국 AK4K12의 '5 Big Ideas'와 초·중·고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초·중·고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.