• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.15-31
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• 2023

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.510-515
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• 2022

본 논문에서는 마이크로리터 부피의 에탄올 수용액 농도를 검출하기 위한 마이크로스트립 패치 센서 안테나를 제안하였다. 비유전율 변화에 대한 감도를 높이기 위해 패치의 방사 모서리에 직사각형 슬롯을 추가하였다. 높은 비유전율과 높은 손실 탄젠트를 가지는 극성 액체인 에탄올 수용액을 패치에 놓으면 발생하는 낮은 입력 저항을 개선하기 위해 1/4 파장 임피던스 변환기를 50 오옴 급전선과 패치 사이에 추가하여 0.76 mm 두께의 RF-35 기판에 안테나를 제작하였다. 원통형 용기를 아크릴로 제작하여 15 마이크로리터 부피의 에탄올 수용액을 에탄올 농도 0% ~ 100%까지 20% 농도 간격으로 만들어 실험하였다. 실험 결과, 에탄올 수용액의 에탄올 농도가 0%에서 100%로 증가할 때 공진 주파수가 1.947 GHz에서 2.509 GHz로 증가하여 농도검출 센서로서의 성능을 입증하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.516-521
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• 2022

본 논문에서는 변형된 전계-결합 유도-용량성(ELC; electric field-coupled inductive-capacitive) 공진기와 다중 슬롯 공진기를 이용한 소형 4-비트 chipless RFID(radio frequency identification) 태그를 제안하였다. 변형된 ELC 공진기는 기존의 ELC 공진기에서 인터디지털-커패시터 구조를 사용하여 레이다 단면적(RCS; radar cross section)의 공진 피크 주파수를 낮추었다. 다중 슬롯 공진기는 거꾸로 된 U-모양의 도체에 길이가 다른 3개의 슬롯을 에칭하여 설계하였다. 변형된 ELC 공진기의 RCS 공진 피크 주파수는 3.216 GHz로 설계하였고, 다중 슬롯 공진기는 각각 4.122 GHz, 4.64 GHz, 5.304 GHz로 설계하였다. 제안된 소형 4-비트 태그를 두께 0.8 mm의 50 mm×20 mm 크기의 RF-301 기판에 제작하였다. 실험 결과, 제작된 4-비트 chipless RFID 태그의 공진 피크 주파수는 3.285 GHz, 4.09 GHz, 4.63 GHz, 5.31 GHz로 0.78% ~ 2.16% 범위의 오차를 나타내며 시뮬레이션 결과와 유사하게 측정되었다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.125-134
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• 2023

본 논문은 MediaPipe Face Mesh 모델을 이용해 일련의 프레임 시퀀스에서 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 처리하는 얼굴 제스처 기반의 사용자 인터페이스 선행 연구의 성능 개선 방안을 제안함에 그 목적이 있다. 선행 연구는 MediaPipe Face Mesh 모델에서 선택한 7개의 랜드마크의 3차원 좌표들로부터 얼굴 제스처를 인식해 해당 사용자 이벤트를 발생시키고 이에 대응하는 명령을 수행하는 것이 특징이다. 제안된 방법은 그 과정에서 커서 위치들에 적응형 이동 평균 처리를 적용해 미세 떨림을 완화함으로써 커서 안정화를 도모하고, 양안 동시 개폐 시에 양안의 일시적 개폐 불일치를 차단해 그 성능을 개선하였다. 제안된 얼굴 제스처 인터페이스의 사용성 평가 결과, 얼굴 제스처의 평균 인식률이 선행 연구에서 95.8%였던 것에 비해 98.7%로 상향되는 것이 확인되었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.659-665
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• 2023

선박 발전기의 여자기는 출력 단자 전압을 일정하게 유지하기 위하여 여자전류 제어를 통해 자속을 조정한다. 여자기 내부에 있는 전압제어기는 통상적으로 비례 적분 제어방식이 사용되는데 게인과 시정수에 의해 결정되는 응답 특성은 적절치 못한 설정값에 의해 원하지 않는 출력을 내며 이로 인해 선내 전력의 품질과 안정성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 IEEE에서 제공하는 AC4A 타입의 여자기 모델을 통해 얻을 수 있는 안정적인 입출력 데이터를 활용하여 신경망 회로를 학습시킨 후 기존의 비례 적분 제어방식의 전압제어기를 학습된 신경망 회로 제어기로 대체하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 기존 대비 최대 9.63%까지 오버슈팅이 개선되었으며, 안정적인 응답 특성에 대한 우수성을 확인하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.310-316
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• 2023

This study aims to predict uncertain future scenarios that may unfold in South Korea in the near future, utilizing the theory of extreme events(X-events). A group of 32 experts, consisting of government emergency planning officers, was selected as the focus group to achieve this objective. Using the Focus Group Interview (FGI) technique, opinions were gathered from this focus group regarding potential X-events that may occur within the advanced science and technology domains over the next 10 years. The analysis of these opinions revealed that government emergency planning officers regarded the "Obsolescence of current technology and systems," particularly in the context of cyber network paralysis as the most plausible X-event within science and technology. They also put forth challenging and intricate opinions, including the emergence of new weapon systems and ethical concerns associated with artificial intelligence (AI). Given that X-events are more likely to emerge in unanticipated areas rather than those that are widely predicted, the results obtained from this study carry significant importance. However, it's important to note that this study is grounded in a limited group of experts, highlighting the necessity for subsequent research involving a more extensive group of experts. This research seeks to stimulate studies on extreme events at a national level and contribute to the preparation for future X-event predictions and strategies for addressing them.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권12호
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• pp.357-362
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• 2023

교량은 중요한 교통 인프라지만 다양한 환경적 요인과 지속적인 교통 부하로 손상 및 균열을 겪게 되며, 이러한 요인들은 교량의 노후화를 가속화시킨다. 현재 건설한 지 오래된 교량이 많아지면서 안전성을 보장하고 노후화를 진단하기 위한 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 이미 교량에서는 실시간 또는 주기적으로 교량의 상태를 모니터링하기 위해 구조물 건전도 모니터링(SHM) 기술이 활용되고 있다. 이 기술과 함께 인공지능과 사물인터넷 기술을 활용한 지능형 교량 모니터링 기술 개발이 진행 중이다. 본 논문에서는 노후화된 교량의 유지관리를 위해 고속 푸리에 변환과 차원 축소 알고리즘을 활용한 교량 안전성을 예측 엣지 시스템 기법을 연구한다. 특히, 기존 연구와는 다르게 실제 교량에서 수집된 센서 데이터를 이용하여 데이터셋을 형성하고 교량의 안전성을 확인할 수 있는지 알아본다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.403-416
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• 2024

악성코드는 금전적인 목적에 의하여 서비스의 한 형태로 블랙마켓에 판매되고 있다. 판매에 따른 수요가 증가함에 따라 악성코드를 통한 공격이 확장되었다. 이에 대응하기 위해 인공지능을 활용한 탐지 및 분류 연구들이 등장하였지만, 공격자들은 분석을 방지하고자 다양한 안티 분석기술을 악성코드에 적용하고 있다. 본 논문에서는 안티 분석 기술이 적용된 악성코드들로부터 데이터셋을 확보하기 위해 하이브리드형 바이너리 분석 프레임워크 Malware Analysis with Dynamic Extraction(MADE)을 제안한다. MADE 프레임워크는 Anti-VM, Anti-Debugging이 적재된 바이너리를 포함하여 자동화된 동적 분석을 수행할 수 있다. MADE 프레임워크는 Anti-Analysis 기술이 적용된 다양한 악성코드들에 대해 90% 이상 우회가 가능하며, API 호출 정보를 포함한 데이터셋 추출이 가능함을 실험을 통해 검증하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권2호
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• pp.43-50
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• 2024

본 논문에서는 지구온난화 문제를 해결하기 위해 새로운 에너지원을 만드는 것보다 기존 에너지을 효율적으로 활용하는 인공지능 기반의 에너지 플랫폼 시스템을 제안한다. 이를 위해 공공정보 데이터 포털 및 기상청 데이터를 수집하고 분석하여 최근 5년간 에너지 사용량 및 온실가스 배출량 등 전반적인 에너지 데이터를 전력공급자와 사용자에게 제공하여, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 에너지 정보 제공 및 효율적인 분산전원 시스템을 제공하고자 한다. 또한 기존 에너지 플랫폼의 한계점을 극복하기 위해 강력한 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공하고 있다. 구축된 에너지 플랫폼을 통해 전력 공급자와 사용자의 편의성을 향상 시키고, 불필요한 과잉 전력 생산을 방지하여 지구온난화 문제에 기여하고자 한다. 본 논문에서는 시스템의 설계부터 구현까지의 내용을 상세하게 설명하고, 향후 보완 및 개선 방향을 제시한다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.76-90
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• 2024

인공지능 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 의료 분야 등 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이 평가받고 있으나, 정보주체의 개인정보 및 민감정보의 노출 문제로 모델 활용이 제한되고 있다. 이에 따라 데이터를 중앙 서버에 모아서 학습하지 않고, 보유 데이터셋을 바탕으로 일차적으로 학습을 진행한 후 글로벌 모델을 최종적으로 학습하는 분산 기계 학습의 개념이 등장하였다. 그러나, 분산 기계 학습은 여전히 협력하여 학습을 진행하는 과정에서 데이터 프라이버시 위협이 발생한다. 본 연구는 분산 기계 학습 연구 분야에서 프라이버시를 보호하기 위한 연구를 서버의 존재 유무, 학습 데이터셋의 분포 환경, 참여자의 성능 차이 등 현재까지 제안된 분류 기준들을 바탕으로 유기적으로 분석하여 최신 연구 동향을 파악한다. 특히, 대표적인 분산 기계 학습 기법인 수평적 연합학습, 수직적 연합학습, 스웜 학습에 집중하여 활용된 프라이버시 보호 기법을 살펴본 후 향후 진행되어야 할 연구 방향을 모색한다.