• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.170-177
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• 2020

본 논문은 전기기계식제동장치(EMB : Electro Mechanical Brake, 이하 EMB)의 제동 압부력(clamping force) 제어방법과 제동시험장비(dynamo test equipment)를 활용한 제동성능 평가결과에 대하여 다룬다. EMB와 관련한 연구는 자동차 분야에서 대부분 수행되었으며, 다양한 제어방법에 대한 정적상태의 압부력 시험결과를 주로 다루고 있으나 본 논문은 동적상태에서의 성능평가를 수행하였다. EMB의 구동을 위해 3상 매입형 영구자석 동기전동기(IPMSM : Interior Permanent Magnet Synchronous Motor, 이하 IPMSM)가 적용되었으며 유한요소법(FEM : Finite Element Method, 이하 FEM) 해석 소프트웨어인 JMAG을 통하여 설계 및 해석을 수행하였다. EMB의 압부력제어를 위해 전류제어, 속도제어 및 위치제어가 수행되었으며, 전류제어기는 단위전류당 최대토크제어(MTPA : Maximum Torque Per Ampere, 이하 MTPA)가 적용되었다. 제동성능평가는 공압식 제동장치의 비상제동 성능시험 절차와 동일한 방법으로 수행되었으며 시험장비에 설치된 고속철도차량의 차륜을 110 km/h, 230 km/h 및 300 km/h로 회전하는 상태에서 각각의 속도 조건에 따른 EMB의 제동 압부력을 인가하여 감속성능을 확인하였다. 최고속도(300 km/h) 상태에서 비상제동 시험결과는 73초의 시간이 소요되었으며 차세대고속철도차량(HEMU-430X)에 적용된 공압식 제동장치의 성능시험 결과와 비교를 통하여 제동소요 시간 및 감속패턴의 유사함 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.46-52
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• 2017

정보보안 분야에 대한 사회적 이슈가 고취되고, 인력수요전망이 매우 높아지고 있다. 이에 본 연구는 컴퓨터 및 네트워크 시스템 등 정보보안 분야에서 관련 직무에 종사하고 있는 실무자들로부터 정보보안에 필요한 지식을 설문조사하였다. 설문자료와 NICE에서 제시한 정보보호 직무체계 그리고 NCS 그리고 KISA에서 분류한 IT기술과 보안영역분류체계와의 연관성을 분석하였다. 분석한 자료를 기반으로 정보보안 분야에서 직무를 수행할 수 있는 전문 인력 양성을 위한 교육과정을 제안한다. 제안하는 교육과정은 2년제, 3년제 그리고 4년제 학제에 각각 적용할 수 있도록 하였다. 제안하는 교육과정은 정보보안 직무체계에서 종사하기를 원하는 많은 인력들이 주어진 학년기간 동안에 반드시 익혀야 될 과정들을 제안하였다. 제안한 각 교육단계는 관련분야와 밀접한 연계성을 갖고 반드시 필요한 교육이 실천될 수 있도록 각 교과목에 세부 지침을 명시하였다. 제안한 교육과정은 반드시 필요하고 기본이 되는 이론교육은 물론 이론과 함께 실시되어야 하는 실무교육을 함께 병행하도록 하여 자칫 이론중심의 교육이거나 단순한 명령어만을 익히는 실습에서 벗어나서 실무와 연계될 수 있는 다양한 시나리오기반의 해킹과 보안 방어 대응책에 대한 교육이 함께 이루어지도록 설계하였다. 이는 스펙이 아닌 직무능력을 갖추어 관련 자격증을 취득하는데 도움이 될 수 있을 뿐만 아니라 차세대 융합형 정보보안 전문인력 양성에 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.435-444
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• 2019

최근 딥러닝(DL)은 여러 분야에서 급속도로 활용되고 있으며, 특히 영상으로부터 객체를 인식하여 분류하고 인식하기 위한 컴퓨터비전 분야에서 활발하게 연구가 진행되고 있다. 영상분야에서는 주로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 딥러닝 모델의 성능 향상에 주력하고 있다. 대부분의 합성곱 신경망은 영상을 학습시켜 영상분류 및 객체인식에 활용하고 있지만, 본 논문에서는 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 수치표면모델(DSM)과 이 데이터로부터 생성한 경사 및 주향 정보를 효율성과 성능이 우수하다고 평가받는 합성곱 신경망기반의 SegNet 모델에 적용하여 객체를 분류하고 분석하였다. 딥러닝은 고사양의 컴퓨터 시스템과 다량의 학습 데이터와 라벨 데이터가 필요하고, 다수의 시행착오에 의한 풍부한 경험이 요구된다. 또한 본 논문에서는 한정된 수량의 데이터로부터 효율적인 학습을 위한 데이터 생성 방법을 제시하고 수치표면모델을 분류하였다. 분석 결과 수치표면모델 데이터와 이로부터 도출한 부가적인 데이터를 딥러닝 모델에 적용해도 객체를 타당한 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 시큐리티연구
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• 제49호
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• pp.67-93
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• 2016

본 연구는 성공적인 국제회의로 평가받고 있는 2010년 서울 G20 정상회의, 2012년 서울 핵안보정상회의 등 국제회의 개최사례를 중심으로 의전경호체계의 현황 및 문제점을 분석하고 그 개선방안을 제시하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 도출한 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국제회의 지원법규의 정립이 필요하다. 이를 위해서는 '국제회의산업 육성에 관한 법률'에 대한 국가차원 주무부처 정립, 국제회의 지원법규의 체계에 대한 조정, 국제회의 지원조직의 일관성 유지 등이 수반되어야 한다. 둘째, 경호안전체계 관련법규 소관부처 간 이해 조정이 필요하다. 국제회의 의전경호와 밀접한 관련이 있는 경호안전체계 관련 다수 법규 간의 충돌 가능성 해소가 필요하다. 셋째, 국제회의 의전경호체계 확립을 위한 정부합동 의전편람 제작이 필요하다. 행정부, 입법부 등에 산재하여 다소 국지적이고, 일관성이 없는 의전관련 주요지침(편람)을 정부합동 의전편람 제작을 통해 국제회의 의전체계 확립을 도모해야 할 것이다. 넷째, PCO의 전문역량 배양 및 강화가 필요하다. "분야별로 PCO를 선정, 활용하여 차세대 유망 산업으로 기대되는 국제 컨벤션 대행 산업의 기반을 육성하고 해당 분야의 인력을 양성한다"는 정부 방침이 충분히 달성할 수 있도록 다양한 분야의 PCO를 발굴하여 국가 차원의 지원을 병행해야 할 것이다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.786-791
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• 2007

고속철도차량의 제동시스템은 전기제동장치, 디스크제동장치, 답면제동장치 등 다양한 제동장치들의 조합으로 구성되며 요구되는 제동성능을 충족하는 범위 내에서 에너지의 효율적인 활용과 마찰재의 경제성을 고려하여 각 제동장치에 대한 제동블랜딩 제어 기능을 포함하고 있다. 일반적으로 요구제동거리를 만족하기 위한 열차 전체에 대한 제동력 패턴을 설정하고 전기제동을 최우선적으로 투입하고 부족한 부분에 대하여 기계제동을 사용하여 부족한 부분을 보상하는 방법을 사용하고 있다. 기계제동장치의 대부분을 차지하고 있는 디스크제동장치는 디스크와 패드 사이의 마찰력을 이용하여 제동력을 확보하는 것으로 사용에 따른 마모가 발생한다. 특히, 고속영역에서 사용하는 경우 패드 마모량은 저속에 비하여 급격히 증가하게 되어 패드의 교환 주기를 단축시킬 뿐만 아니라 제동 초기 과정에서 온도의 상승으로 인한 제동효율의 저하를 가져오는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 제동거리, 감속도, 감속도 변화율 등 요구되는 제동성능을 만족시키는 범위 내에서 디스크 제동장치의 패드 마모량 감소를 위한 열차 주행속도에 따른 디스크 제동력 패턴을 설정하는 하나의 방법론으로 제시된 제동초기에서부터 정지할 때까지의 디스크제동에너지의 분산을 최소로 하는 최적화 방법을 이용하여 한국형 고속열차를 바탕으로 제작되는 10량 편성의 고속열차를 대상으로 모든 제동장치가 정상인 경우와 1개의 전기제동장치가 고장이 발생한 경우에 대한 패드 마모량을 구하고 현재 설정된 디스크 제동력 패턴에서의 패드 마모량과의 비교 검토를 수행하였다.經章句索引)${\lrcorner}$이분위오절진행료연구(而分爲五節進行了硏究). 본편기재료상견적흔다잡병, 재임상상유흔대적연구가치. 단시통과역대다차전초(但是通過歷代多次轉抄), 유흔다오식, 착간(錯簡), 가차적부분(假借的部分), 인차유흔다불역리해적지방. 여과불참조다종판본화역대주석가적연구성과(如果不參照多種版本和歷代註釋家的硏究成果), 취무법진정영회기본의(就無法眞正領會其本意). 기어저일점(寄於這一點), 본편논문연구료역대판본화주석가적견해(本篇論文硏究了歷代版本和註釋家的見解), 병진행료교감화교주(幷進行了校勘和校註), 재가어료현토급국어주석(再加於了懸吐及國語注釋), 이기갱유조어정확지리해원문적본의(以期更有助於正確地理解原文的本意). 보고하는 바이다. 관련된 부작용(ADR)이 발생하지 않았다. 따라서 UDB는 본 임상연구 기준에서 포함하는 모든 병력의 만성 간질환에서 ALT 수치가 지속적으로 상승해 있는 경우 효과적이고도 안전하게 투여할 수 있는 제제로 생각된다. pH는 4.4이었으며 최적온도(最適溫度)는 $30^{\circ}C$이었다. 3. CHS-3 균주(菌株)의 specific growth rate는 $0.23\;h^{-1}$, generation time 은 3.01h이었다. 4. CHS -13균주(菌株)의 기질소비율(基質消費率)은 81%이었다. 5. CHS-13 균주(菌株)의 형태학적(形態學的) 배양학적(培養學的) 특성(特性)을 조사(調査)한 결과(結果) Candida guilliermondii var. guilliermondii 로

• 감성과학
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• 제20권4호
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• pp.79-88
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• 2017

감성이 중요시되고 있는 시대가 발전함에 따라 미래 시대에 필요한 인재를 양성하기 위한 교육 분야에서도 감성과학과 관련된 교육이 요구되는 시점이다. 본 논문은 초등학교 저학년 학생을 위한 감성과학을 학습할 수 있는 융합인재교육 프로그램을 개발하고 수업에 적용해봄으로써, 가능성과 효과적인 방법을 제안하고자 한다. 이를 위하여 첫째, 감성과학을 교육하기에 적합한 융합인재교육(STEAM) 방식을 채택하여 초등학교 1~2학년을 대상으로 한 '도형으로 만드는 마음'을 개발하였다. 감성과학 관련 STEAM의 이론적 배경과 벤치마킹을 실시하고, 초등학교 해당 학년 교과서를 기반으로 한 구체적인 수업 내용과 활동 및 교재와 키트 등을 개발하였다. 둘째, 개발된 프로그램을 두 학급에 시범적으로 적용하여 만족도 조사와 교사 인터뷰 등을 통해 결과를 분석하였다. 분석 결과는 전체 만족도 평균은 매우 높게 (4.40/5) 나왔으며 특히, '수업 참여도'에 대한 만족도가 높은 것으로 분석되었다. 셋째, 분석 결과를 바탕으로 개발한 프로그램에 대한 가능성과 가치, 한계점 등을 논한다. 본 연구 결과는 과학에 대한 직접적인 이해가 어려운 초등학교 저학년을 대상으로 감성과학에 대해 쉽고 흥미롭게 접근할 수 있는 교육 프로그램이라 할 수 있다. 이러한 교육을 통해 감성과학을 효과적으로 이해하고, 감성 중심 시대를 선도할 인재를 양성하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-14
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• 2019

고에너지 구성 요소 시스템의 설계를 위하여 고폭화약의 폭발 반응을 엄밀하게 모사할 수 있는 실제 규모의 하이드로다이나믹 해석을 수행하였다. 폭발성능 정밀 해석 SW는 고에너지 물질의 충격 민감도를 정량화하기 위한 반응 유동 모델을 검증하고 일련의 화약 트레인을 통과하는 충격파 전달을 예측하기 위해 개발되었다. 파이로테크닉 장치는 여폭약(HNS+HMX), 격벽(STS), 수폭약(RDX), 파이로테크닉 추진제(BPN)로 구성된다. 추진제 연소로 인하여 생성된 고압의 연소 가스는 충격파와 저밀도파 간 간섭에 의해 유도된 고유의 진동 유동 특성을 파악하기 위하여 10 cc 밀폐형 챔버에 유입된다. 특정 주파수(${\omega}_c=8.3kHz$)에서의 피크 특성을 검증하기 위하여 실험 및 계산으로 측정된 압력 진동을 비교하였다. 본 연구에서는 고폭화약의 폭발반응과 추진제의 폭연반응, 비-반응 금속의 변형에 관하여 단계별 수치해석 기법들을 충격 물리 해석 SW로 구현함으로써 고에너지 물질 시스템에 대한 대규모 하이드로다이나믹 시뮬레이션을 용이하게 하였다. 개발된 고폭화약 폭발성능 정밀 해석 SW를 고에너지 구성 요소 시스템의 파이로테크닉 연소 반응 M&S에 적용하여 실험 결과와 비교함으로써 검증하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.1-18
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• 2021

본 연구에서는 오늘날 기록관리는 정보통신 기술의 발전과 업무환경이 급변하고 정부의 규모와 여러 기능들이 확대되면서 행정업무에서 발생하는 기록과 그에 따른 데이터 생산량이 대폭 증가함에 따라 관리에 대한 중요도가 커졌다. 빅데이터의 특성을 가진 공공기록물의 개념과 빅데이터 특징을 연계하여 사례로 설명한다. 빅데이터 발생 환경에 따른 사회적, 기술적, 환경적, 경제적, 정치적 영역으로 살펴보기 위해 'STEEP'분석을 실시하였다. 공공기록관리분야에서 빅데이터 기술 적용 적절함과 필요성을 알아보고 활용이 가능한 업무 분석을 통해 공공기록관리 업무의 최우선 적용 가능한 프레임워크를 도식하고 업무 시사점을 제시하였다. 첫째, 공공기록관리 절차와 표준에 '분석' 단계를 넣고 기록관과 기록물관리전문요원들에 의해 빅데이터 분석기술을 적용할 수 있는 신규 조직과 추가연구와 시도가 필요하다. 둘째, 많은 양의 데이터 속에 비구조화 되어있고 숨겨져 있는 패턴을 발견할 수 있도록 통합적 사고와 관련이 있는 '빅데이터 분석 자격'을 갖춘 기록물관리전문요원을 양성하여야 한다. 셋째, 공공기록분야에 빅데이터기술과 인공지능을 결합하여 자가 학습 시킨 후, 맥락을 분석하고 이를 통해 공공기관의 사회 현상과 환경을 분석하고 예측 되도록 하여야 한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.55-65
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• 2022

X-ray 두개골 영상에서 주요 해부학적 부위들 간의 거리를 계측하는 것은 진단과 치료 등 임상적 의미에서 매우 중요하다. 최근에는 딥러닝 기술의 발전을 바탕으로 랜드마크를 식별 및 검출하는 자동화 시스템들이 제시되고 있다. 이러한 딥러닝 기반 모델을 과적합 없이 학습 시키기 위해서는 대량의 영상과 라벨링 데이터가 필요하다. 기존에는 숙련된 판독의가 환자의 영상에서 랜드마크를 수동으로 식별하여 라벨링하는 방식으로 계측이 이루어져 왔다. 그러나 이러한 계측 방식은 많은 비용이 소요될 뿐만 아니라, 재현성이 떨어지기 때문에 자동화된 라벨링 방법에 대한 필요성이 제기되고 있다. 또한, X-ray 영상에는 광자가 통과하는 경로 상의 여러 인체조직들이 표시되기 때문에 랜드마크 식별이 일반 자연 이미지 또는 삼차원 모달리티 영상에 비해 어렵다. 본 연구에서는 X-ray 영상 내에 대량의 라벨링 데이터 생성을 가능하게 하는 기하학적 데이터 증강 기법을 제안하고 있다. 또한, 두개골 내 주요한 16개 랜드마크들의 검출 성능을 향상시키기 위해 다양한 어텐션 기법들의 구현 및 적용을 통해 랜드마크 검출을 위한 최적의 어텐션 메커니즘을 제시하였다. 마지막으로 주요 두개골 랜드마크들 중 안정적인 검출이 보장되는 마커들을 도출하였으며, 이러한 마커들은 임상적인 활용 가능성이 높을 것으로 기대된다.