• 통합자연과학논문집
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• 제13권4호
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• pp.132-140
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• 2020

With the recent introduction of artificial intelligence (AI) technology, the use of data is rapidly increasing, and newly generated data is also rapidly increasing. In order to obtain the results to be analyzed based on these data, the first thing to do is to classify the data well. However, when classifying data, if only one classification technique belonging to the machine learning technique is applied to classify and analyze it, an error of overfitting can be accompanied. In order to reduce or minimize the problems caused by misclassification of the classification system such as overfitting, it is necessary to derive an optimal classification by comparing the results of each classification by applying several classification techniques. If you try to interpret the data with only one classification technique, you will have poor reasoning and poor predictions of results. This study seeks to find a method for optimally classifying data by looking at data from various perspectives and applying various classification techniques such as LDA and QDA, such as linear or nonlinear classification, as a process before data analysis in data analysis. In order to obtain the reliability and sophistication of statistics as a result of big data analysis, it is necessary to analyze the meaning of each variable and the correlation between the variables. If the data is classified differently from the hypothesis test from the beginning, even if the analysis is performed well, unreliable results will be obtained. In other words, prior to big data analysis, it is necessary to ensure that data is well classified to suit the purpose of analysis. This is a process that must be performed before reaching the result by analyzing the data, and it may be a method of optimal data classification.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.24-38
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• 2021

본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 지능정보기술에 있어 한국의 글로벌 경쟁력을 측정하였다. 분석을 위해 PATSTAT Online을 사용하여 미국특허청에서 2010~2018년 사이에 출원된 각 분야의 특허 및 이들이 인용한 선행특허를 수집하였고, 인용·피인용 관계를 국가 수준에서 블록화하여 글로벌 지식 흐름 네트워크를 구축하였다. 각 기술 분야별로 다음과 같은 방식으로 한국의 글로벌 경쟁력을 평가하였다. 먼저 새로운 기술적 지식을 생성하기 위해 기존의 기술적 지식을 재조합하는 과정인 기술수용을 평가하기 위해 입선-연결 중심성을, 다음으로 새로운 기술적 지식 창출의 밑거름인 원친지식 보유 정도를 나타내는 기술파급을 평가하기 위해 출선-연결 중심성을, 그리고 마지막으로 국가 간 지식 흐름의 양적 측면과 질적 측면을 모두 고려할 수 있는 PageRank 중심성을 사용하였다. 분석 결과, 자료의 수집 및 축적, 그리고 확보한 대용량 자료의 처리 분야에 해당하는 사물인터넷·클라우드 및 빅데이터 분야에 비해, 이를 활용하는 인공지능 분야에서 한국의 경쟁력이 상대적으로 가장 열위에 있음이 사용된 모든 지표들을 통해 확인되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권2호
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• pp.41-45
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• 2021

본 논문은 이동 차량을 위한 동영상 콘텐츠 전송 기법에 관한 연구이다. 오늘날 우리는 출퇴근의 많은 시간을 전철, 차량 등 이동 차량에서 보내고 있다. 그리고 이동 차량에서의 무료함을 달래기 위해 YouTube, Netflix 등과 같은 동영상 서비스를 즐기는 이용자가 급증하고 있다. 동영상 콘텐츠는 텍스트 기반의 콘텐츠 보다 데이터양이 큰 특징이 있다. 이에 따라 사용자의 이동통신 데이터 사용량이 급증하고 비용이 증가하는 문제가 있다. 제안한 동영상 콘텐츠 전송 기법은 이동 차량이 무료 Wi-Fi 지역에 있을 때, 시청 중인 동영상 콘텐츠를 미리 많이 다운로드 받는다. 이러한 방법을 통해 이동 차량에서 동영상 콘텐츠를 적은 비용으로 즐길 수 있다. 제안한 기법은 이동 물체를 위한 사물인터넷(IoT)에도 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.113-123
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• 2020

4차 산업혁명은 고도화된 정보기술과 지능기술로 촉발되는 초연결 기반의 지능화 혁명이라 할 수 있으며, 이러한 기술을 구현하기 위해 가장 기본이 되는 것은 '데이터'이다. 본 연구에서는 국방 영역에서 이러한 지능화 혁명을 이끌어 내기 위하여 데이터를 전략적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 제안한다. 우선 국내외 동향 및 선행 연구 분석을 통해 시사점과 국방 데이터 관리의 현 실태를 분석하였으며, 4가지 발전방향을 제시하였다. 향후 국방의 환경을 고려한 국방 데이터의 구축, 개방, 공유, 유통, 융합 등의 전 수명주기관리에 대한 환경을 조성하고 활용할 수 있는 여건을 조성해 준다면 4차 산업혁명 시대 스마트 국방혁신을 통한 디지털 강군으로 재탄생하는 밑거름과 지름길이 될 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.169-176
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• 2020

최근 스마트 기기를 이용한 다양한 서비스들이 사용되는 시대를 소위 "스마트 시대"라 부르기도 한다. 이러한 가운데 스마트홈 서비스는 주거 환경과 문화에 큰 변화를 가져왔을 뿐만 아니라, 매우 빠르게 진화해 가고 있다. 그리고 스마트홈 서비스는 일반 가정에서 다양한 전자제품들 간의 통신을 통해 사용자에게 보다 편리한 서비스를 제공해주며, 향후 밝은 미래를 보이고 있다. 특히 '스마트홈 서비스'는 각종 기기들 간의 연결에 있어, IoT 기술과 유·무선 통신을 기반으로 결합된 다양한 서비스들을 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 '스마트홈 서비스'는 사물 인터넷과 유·무선 통신기술 같은 기반 기술들의 보안 취약점들을 상속하고 있어, 개인정보의 유출이나 사생활침해 등으로 이어지는 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이에 기반기술의 취약요인에 대해 예방과 대응방안의 마련이 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 스마트홈 서비스의 다양한 보안취약요인들을 알아봄으로써, 향후 응용기술의 개발 및 대응기술의 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권1호
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• pp.131-143
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• 2021

Commercial transactions, one of the pillars of the capitalist economy, are occurring countless times every day, especially small and medium-sized businesses. However, small and medium-sized enterprises are bound to be the legal underdogs in contracts for commercial transactions and do not receive legal support for contracts for fair and legitimate commercial transactions. When subcontracting contracts are concluded among small and medium-sized enterprises, 58.2% of them do not apply standard contracts and sign contracts that have not undergone legal review. In order to support small and medium-sized enterprises' fair and legitimate contracts, small and medium-sized enterprises can be protected from legal threats if they can reduce the risk of signing contracts by analyzing various risks in the contract and analyzing and informing them of toxic clauses and omitted contracts in advance. We propose a risk prediction model for the machine reading-based legal contract to minimize legal damage to small and medium-sized business owners in the legal blind spots. We have established our own set of legal questions and answers based on the legal data disclosed for the purpose of building a model specialized in legal contracts. Quantitative verification was carried out through indicators such as EM and F1 Score by applying pine tuning and hostile learning to pre-learned machine reading models. The highest F1 score was 87.93, with an EM value of 72.41.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1-9
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• 2021

딥 러닝을 활용한 컴퓨터 비전 연구는 여전히 대규모의 학습 데이터와 컴퓨팅 파워가 필수적이며, 최적의 네트워크 구조를 도출하기 위해 많은 시행착오가 수반된다. 본 연구에서는 네트워크 최적화나 데이터를 보강하는 것과 무관하게 데이터 자체의 특성만을 고려한 CR(Confusion Rate)기반의 유사 이미지 분류 성능 향상 기법을 제안한다. 제안 방법은 유사한 이미지 데이터를 정확히 분류하기 위해 CR을 산출하고 이를 손실 함수의 가중치에 반영함으로서 딥 러닝 모델의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안 방법은 네트워크 최적화 결과와 독립적으로 이미지 분류 성능의 향상을 가져올 수 있으며, 클래스 간의 유사성을 고려해 유사도가 높은 이미지 식별에 적합하다. 제안 방법의 평가결과 HanDB에서는 0.22%, Animal-10N에서는 3.38%의 성능향상을 보였다. 제안한 방법은 다양한 Noisy Labeled 데이터를 활용한 인공지능 연구에 기반이 될 것을 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.53-61
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• 2022

LNG 저장 작업 중 기계결함, 부주의 등으로 인해 사고가 꾸준히 발생하고 있다. 이전 연구에서는 위험을 미리 감지하는 압력, 온도, 가스 농도, 플로우 측정이 가능한 환경 센서 모듈을 개발하고 누출된 가스량에 따른 응답속도를 측정하였었다. 본 논문에서는 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 SPI, UART, LTE의 유무선 네트워크와 연결된 임베디드 기기들에 안전하게 전송해주는 유무선 통신 모듈의 개발을 제안한다. 먼저 환경 센서와 연동 가능한 데이터 통신 모듈을 설계한다. Local Control Part의 각 장치간 프로토콜과 Local Control Part와 Remote Control Part의 유무선 프로토콜을 설계한다. 이더넷, WiFi, LTE 통신 모듈을 설계하고 임베디드 제어기와 연동 가능한 UART, SPI 채널을 설계하였다. 그 결과, 각 임베디드 기기가 유선, 무선 동시 통신하면서 환경 센서 모듈이 측정한 데이터를 전송함을 UI(User Interface)를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.111-118
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• 2022

컴퓨터 비전 연구에서 2차원 인체 자세는 매우 광범위한 연구 방향으로 특히 자세 추적과 행동 인식에서 유의미한 분야다. 인체 자세 표적 획득은 이미지에서 인체 목표를 정확히 찾는 방법을 연구하는 것이 핵심이며 인체 자세 인식은 인공지능(AI)에 적용하는 한편 일상생활에 활용되고 있어서 매우 중요한 연구의의가 있다. 인체 자세 인식 효과의 우수성의 기준은 인식 과정의 성공률과 정확도에 의해 결정된다. 본 연구의 인체 자세 인식에서는 딥러닝 전용 데이터셋인 MS COCO를 기반하여 인체를 17개의 키 포인트로 구분하였다. 다음으로 주요 특징에 대한 세분화 마스크(segmentation mask) 방법을 사용하여 인식률을 개선하였다. 최종적으로 신경망 모델을 설계하고 간단한 단계별 학습부터 효율적인 학습에 이르기까지 많은 수의 표본을 학습시키는 알고리즘을 제안하여 정확도를 향상할 수 있었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2022

본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.