• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.276-287
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• 2003

무선인터넷은 유선망을 중심으로 한 인터넷 비즈니스의 범위만큼이나 다양한 형태의 데이터 제공 및 서비스가 가능해야 한다. 하지만, 무선인터넷 초기의 SMS 기능을 이용한 단순 데이터 서비스를 위한 브라우저 만으로는 다양한 멀티 미디어 컨텐츠를 서비스할 수 없으므로 좀더 발전된 브라우저가 요구된다. 본 논문에서는 이동단말기용 웹브라우저에 자바가상기계를 추가하여 자바프로그램 수행이 가능한 자바브라우저를 설계구현하였다. 본 자바브라우저를 탑재 한 이동단말기는 원하는 기능의 자바 프로그램을 동적으로 적재하여 전자상거래, 전자지갑, 게임기와 같은 다용도의 이동단말기를 가능하게 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권5호
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• pp.515-528
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• 2020

통상적으로 콘크리트 지하 구조물은 수십 년 이상 사용할 수 있도록 설계되지만 최근 들어 구조물 중 상당수가 당초의 기대 수명에 근접하고 있는 실정이다. 그 결과 구조물 고유의 기능이 상실되고 다양한 문제가 야기될 수 있어 신속한점검과 보수가 요구되고 있다. 이를 위해 지금까지는 지하 구조물 유지관리를 위하여 인력 기반의 점검과 보수가 진행되었으나 최근에는 인공지능과 영상 기술의 융합을 통한 객관적인 점검 기술 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 특히 딥러닝을 활용한 영상 인식 기술을 적용하여 지도학습 기반의 콘크리트 균열 탐지 알고리즘 개발에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 지도학습 형태 영상 인식 기술로 많은 양의 데이터를 바탕으로 개발이 되는데, 그 중에도 많은 수의 라벨 영상(Label image)이 요구된다. 이를 확보하기 위해서는 현실적으로 많은 시간과 노동력이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하고자 적대적 학습 기법을 적용하여 균열 영역 탐지 정확도를 평균적으로 0.25% 향상시키는 방법을 기술하고자 한다. 이 적대적 학습은 분할(Segmentation) 신경망과 판별자(Discriminator) 신경망으로 구성되어 있고, 가상의 라벨 영상을 경쟁적인 구조로 생성하여 인식 성능을 높이는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이 같은 방법을 활용하여 효율적인 심층 신경망 학습 방법을 제시하였고, 향후에 정확한 균열 탐지에 활용될 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.602-609
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• 2020

지진, 태풍, 산사태, 건물 붕괴와 같은 대규모 재난 사고 발생시 신속한 현장 상황 파악과 실시간 재난 정보 공유는 현장 통제나 주민 대피 등 재난 대응과 재난 관리 의사결정 단계에서 핵심적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 긴박한 재난 사고 상황에서 효과적인 현장 대응과 재난 사고 현장에서 취득된 관측 데이터와 분석정보를 실시간적으로 연계하고 공유하기 위하여 기존의 국립재난안전연구원에서 운용 중인 재난 사고 현장조사 시스템을 LTE-VPN 기반의 개선된 무선 통신 시스템 환경으로 구축하고, 통신 트래픽 데이터 전송 실험을 통해 현장 조사 시스템의 무선 통신 전송 요구 성능을 분석, 평가하였다. 개선된 무선통신 시스템의 현장 데이터 전송 성능 실험을 수행한 결과, 재난 현장과 끊김 없는 영상 회의 시스템을 보장하기 위해서 최소 4.1 Mbps 이상의 UDP(User Datagram Protocol) 대역 폭이, 현재 조사 차량에 탑재된 조사 장비간 통신과 현장 데이터를 원활하게 공유하기 위해서 약 10 Mbps의 무선 통신 대역폭이 확보되어야 할 것으로 사료된다.