• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.163-170
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• 2023

제4차 산업혁명의 가속화에 따라 해운산업에서는 자율운항선박(MASS)의 기술 개발 및 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따른 국제 규정의 개발 역시 가속화되고 있다. 특히 IMO 해사안전위원회(MSC) 105차 회의에서는 회원 당사국 간 비강제적 자율운항선박 규정(MASS Code) 개발을 위한 로드맵을 수립하고 본격적으로 규정 개발에 착수하였다. 다수의 국가가 MASS Code 개발 작업에 적극적으로 참여하고 있으며, MASS Code에서 MASS 기능에 대한 상세한 요구사항에 대한 규정 개발 작업이 진행중이다. 특히, 자율운항선박의 자율도와 관련하여 "운항 모드(Mode of Operation)" 개념이 처음으로 언급되었으며, 2023년 4월에 개최될 IMO 자율운항선박 공동작업반(MASS JWG) 회의부터 이 운항 모드에 대한 논의가 진행될 것으로 예상된다. "운항 모드" 개념은 MASS 및 MASS 기능에 대한 설명과 더불어, MASS Code 개발을 위해 지속되어 논의될 것이다. 이 논문은 운항 모드 설정에 대한 기초연구를 수행하기 위해 운항 모드에 대한 지침을 제공하는 IMCA M 220 문서의 내용을 검토한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1951-1975
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• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.375-393
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• 2023

다품종 소량 생산 품목의 수요 증가와 전자상거래 시장의 발달로 인하여 소량화물(Less than Container Load, LCL)의 수출입 비중이 확대되고 있다. 이에 따라 국제물류주선업에서 소량화물을 다루는 업체의 비중이 늘어나고 있다. 화물 크기의 다양성과 이해당사자의 이익 구조가 맞물려, 컨테이너의 공간 효율성을 최대화할 수 있는 화물 적재 방법론이 중요해지고 있다. 그러나, 화물 적재 계획을 미리 수립하여 컨테이너 조작장(Container Freight Station, CFS)에 전달하는 현 상황의 특성상, 산업현장에서 확인 가능한 변수들을 적재 계획에 반영할 수 없다는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 산업현장에서 적재 계획의 수정이 용이한 화물 적재 방법론을 제시한다. 화물의 특성에 따른 불용 공간과 컨테이너 내부 현황을 고려할 수 있도록 하여 산업 현장의 요구사항을 반영하고, 3차원 공간을 2차원 평면 레이어로 조작하여 적재 계획을 수립하여 시간 복잡도를 줄임으로써 산업현장의 활용성을 높였다. 본 연구에서 제시하는 방법론을 통해 화물 적재 계획 품질의 일관성을 높이고, 적재 계획 수립 자동화에 기여를 할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.710-715
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• 2023

도시화가 가속화되면서 교통 혼잡, 주거 및 환경 문제 등의 사회적 이슈가 도출되고 있다. 이를 해결하기 위해 도심항공교통 (UAM; urban air mobility)과 같은 혁신적인 교통시스템 개발에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 초기 저밀도 운항 환경에서 기존의 항공교통시스템에 부담을 주지 않으면서도 안전하게 비행이 이루어져야 하고, 공역을 효율적으로 관리하고 운영하는 능력이 요구된다. 따라서 UAM은 회랑을 통한 경로의 운영으로 예측 가능성을 높여 초기 운영단계에서는 저밀도 상황에서의 운항에 대한 데이터를 축적해 나가는 것이 중요하다. 이를 위해서는 운영하기 전 각종 시뮬레이션을 활용한 시나리오를 생성하여 UAM 기체 간의 잠재적인 충돌 가능성을 예측하고 항공기 간격 즉 분리에 대한 손실 (LoS; loss of separation), 그리고 근접 공중충돌 (NMAC; near mid air collision) 위험에 대한 검토가 필요하다. 항적 난기류는 항공기 간의 안전한 분리를 보장하는 중요한 요소로, 기존 항공교통에서는 활주로와 항로의 분리에 필수적으로 사용되었다. UAM 비행체는 저고도에서 밀집된 공간에서 운영되기 때문에, 항적 난기류에 관한 추가적인 연구가 필요하며, 이를 위해 다양한 데이터를 활용하여 기체의 성능을 정밀하게 분석하고 있다. 본 논문에서는 국내외 연구 결과를 바탕으로 UAM의 분리 기준 설정에 필요한 요구사항과 고려해야 할 사항들을 확인하는 데 초점을 맞추고자 한다.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.23-29
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• 2024

본 연구에서는 자율 주행을 위한 지능형 교통 시스템(ITS)을 최적화하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 혁신적인 잠재력을 연구하였다. 방대한 양의 데이터를 로컬에서 실시간으로 처리하는 엣지 컴퓨팅의 능력은 신속한 의사 결정 및 향상된 안전 조치를 포함하여 자율주행차의 중요한 요구 사항을 해결하는 데 필수 요소이다. 엣지 컴퓨팅과 기존 ITS 인프라의 통합을 탐구하고, 현지화된 데이터 처리가 대기 시간을 크게 줄여 자율주행차의 반응성을 향상시키는 방법을 강조한다. 실시간 교통 관리, 충돌 방지 시스템 및 동적 경로 최적화를 지원하는 강력한 프레임워크를 집합적으로 형성하는 엣지서버, 센서 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술의 배포를 검토한다. 또한 본 연구는 보안, 데이터 통합, 시스템 확장성 등 ITS에서 엣지 컴퓨팅을 구현하는 데 있어 가장 중요한 과제를 다루며 잠재적인 솔루션과 향후 연구 방향에 대한 통찰력을 제공한다. 이 논문은 완전 자율 주행이라는 비전을 실현하는 데 있어 엣지 컴퓨팅의 중추적인 역할을 강조하고, 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 교통 시스템을 달성하는 데 기여하는 논문이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.149-163
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• 2023

지속적인 이커머스 시장의 성장으로 풀필먼트센터가 처리해야 하는 주문량은 증가하였고, 다양한 고객 요구사항은 주문 처리의 복잡성을 높이고 있다. 이러한 추세와 함께 최근 인건비 증가로 인해 풀필먼트센터의 운영 효율성이 기업 경영 관점에서 더욱 중요해지고 있다. 본 연구는 풀필먼트센터의 출고 프로세스 중 포장 작업 영역에 적용 가능한 박스 추천을 중심으로 연구를 수행하였다. 박스 추천을 하기 위해 과거 실적 데이터를 기계학습 모형의 학습 데이터로 사용하였다. 상품 정보, 주문 정보, 포장 정보, 배송 정보 4가지 종류의 데이터를 전처리, 변수 가공 과정을 거쳐 기계학습 모델에 적용하였다. 입력 벡터로는 상품 규격 정보에 해당하는 width, length, height 3가지 특성을 사용하였으며, 상품의 실수 정보를 구간별 정수체계로 변환하는 변수 가공 과정을 통해 입력 벡터의 특성을 추출하였다. 기계학습 모형별 성능을 비교한 결과 GradientBoosting 모델을 적용하였을 경우 21개의 구간으로 상품 규격 정보를 정수로 변환하였을 때 95.2%로 가장 높은 정확도로 예측을 수행함을 확인하였다. 본 연구는 풀필먼트센터에서 잘못된 박스 선택으로 인해 발생하는 물류비용의 증가와 박스 포장 소요 시간의 비효율을 줄이기 위한 방안으로 기계학습 모형을 제시하며, 상품 규격 정보의 특성을 효과적으로 추출하기 위한 변수 가공 처리 방식을 제안한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.113-118
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• 2024

최근 들어 인공지능, 컴퓨터 그래픽기술이 진화하면서 영화,광고, 방송, 게임, SNS 등 여러매체를 통해 다양한 가상휴먼이 등장하고 있다. 특히, 가상인플루언서를 중심으로 한 광고 마케팅 시장에서 가상휴먼은 시간과 비용 측면에서 기업의 중요한 홍보수단으로 이미 중요성이 입증된 상태이다. 국내는 가상 인플루언서 시장의 태동기 단계로 대기업 및 스타트업 경계없이 가상인플루언서 관련 신규 서비스를 출시 준비를 하고자 하나, 그 개발 프로세스가 공개되어 있지 않아 많은 비용을 지불해야 하는 상황이다. 이런 기업의 요구사항과 애로사항을 해결하기 위해 본 논문에서는 실사기반의 가상휴먼을 제작하기 위한 포토그래메트리기반 페이셜 캡춰 시스템을 구현하고, 이를 활용한 가상휴먼 모델링 및 활용사례에 대하여 고찰한다. 페이셜 캡처 후 실제 애니메이션이 가능한 과정까지의 복잡한 CG 작업 단계를 간소화할 수 있는 언리얼엔진기반의 메타휴먼 모델링을 통해 비용과 품질면에서 최적의 워크플로우에 대해서도 고찰하고, 또한 인스타그램 등 SNS마케팅에 활용한 사례에 대해서도 소개한다. 언리얼엔진기반의 워크플로우를 통해 기존의 CG작업과의 비교를 통해 제안한 워크플로우의 성능을 입증한다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권4호
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• pp.276-284
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• 2008

전 세계적으로 컴퓨터 단층 촬영 장치(Computed Tomography, CT)의 임상 적용이 환자의 질병의 조기 진단에 매우 중요하게 사용되고 있으며 사용 빈도 또한 매년 급증하고 있다. 새로운 종류의 CT 장치들이 병변을 조기 진단하기 위하여 개발되고 있다. 이 방사선 발생 장치에 의한 환자나 작업 종사자들의 방사선 피폭이 불가피 할 수도 있다. 국내에서는 CT 장치에 대한 구체적인 방사선 방어나 방사선 시설에 대한 구체적인 규정이 확립되어 있지 않다. 본 논문에서는 국내에서의 CT 사용시설에 대한 방사선 방어 시설과 사용 기준에 대한 규정 마련에 토대를 이루기 위하여 외국에서의 CT 장비에 대한 방사선 방어 및 방사선 차폐에 대한 규정을 조사하였다. 조사방법으로는 구글 검색을 이용한 특정 키워드 검색과 방사선 관련 업무를 수행하는 특정 웹사이트를 직접 검색하는 방법을 사용하였다. 검색결과 캐나다, 미국, 영국 등의 국가에서 국가의 실정에 맞는 가이드라인을 사용하고 있었으나, 아직 이중 에너지 CT에 대한 가이드라인은 없는 것으로 나타났다. 한국에서도 국내 실정에 적합한 CT 장비에서의 방사선 방어, 차폐, 환자나 작업종사자 및 일반인에 대한 방사선 피폭에 대한 가이드라인의 설정이 필요하다고 생각된다.

• 한국발생생물학회지:발생과생식
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• 제12권1호
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• pp.1-8
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• 2008

배아줄기세포는 다양한 분화 유도 방법을 통해 신경계세포로 분화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 보다 더 엄격한 선발조건을 적용함으로써 특정 종류의 신경세포만을 확보할 수도 있게 되었다. 세포사멸연구를 포함한 신경생리학적 연구의 대상으로써 중요한 요건은 이렇게 확보한 배아줄기세포 유래의 신경계세포들이 정상적인 신경생리학적 특성을 갖고 있어야 하며, 동시에 그런 신경생리학적 특성이 체외에서 일정기간 동안 이상 자연적인 세포사멸없이 유지되어야 한다는 것이다. 생쥐 배아줄기세포를 retinoic acid로 처리한 후, astrocytes monolayer 위에서 신경계세포로 분화시키면 장기간 생존이 가능한 다수의 신경계세포를 손쉽게 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 면역세포화학적 방법을 통해 신경세포의 생사를 개별세포 수준에서 추적할 수 있다. 배아줄기세포 유래의 신경계세포는 glutamate agonist들에 대해 수용체 특이적 흥분성 신경독성 반응을 보이며, 이 반응은 신경계세포로의 분화가 진행될수록 더욱 뚜렷해지는 양상을 보인다. 신경계세포의 발생분화, 생존에 관여하는 Neurotrophin, GDNF 계열의 신경계 작용 성장인자들의 수용체가 배아줄기세포 유래의 신경계세포에서 발현되고 있으며, 이들에 의해 신경계세포로의 분화과정에서 세포의 생존능 및 신경독성처리에 대한 세포사멸반응이 조절될 수도 있다. 따라서 배아줄기세포 유래의 신경계세포는 신경세포의 생존과 사멸, 그리고 세포손상으로부터의 보호와 같은 신경약리학적 연구를 위한 중요한 특성을 나타내고 있기에 관련 연구를 위한 새로운 연구시스템이 될 수 있는 것이다. 특히 일반적인 신경세포는 유전적 변형이 어려워 다양한 신경약리학적 연구에 많은 제약을 받아 왔으나, 이제 유전자 변형 배아줄기세포로부터 얻은 신경세포를 활용하여 연구할 수 있게 됨으로써, 보다 복합적인 신경약리학적 기초연구도 가능하게 되었다. 특히 최근 인간 배아줄기세포 유래 신경계세포도 유사한 신경독성 반응을 보이고 있음이 확인됨으로써(Schrattenholz & Klemm, 2007), 이제 배아줄기세포는 신경약리학적 기초 연구만이 아닌, 나아가 대량의 약물 스크리닝과 같은 제약산업에도 활용될 수 있는 가능성을 제시하고 있다.