• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.39-48
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• 2022

전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.57-67
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• 1997

가상공간 탐색은 근본적으로 가상카메라의 조작으로 귀결된다. 이때 가상카메라는 자유도 6을 가지고 움직인다. 그러나 우리가 주로 사용하는 마우스나 조이스틱 등의 입력장치는 2D 장치이다. 따라서 입력장치의 운동에 대응되는 카메라의 운동은 어느 한 순간에는 2D운동이다. 그러므로 카메라의 6DOF(degrees of freedom) 운동은 2D 또는 1D 운동들의 결합으로 표현할 수밖에 없다. 많은 가상공간 탐색 브라우저에서는 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 탐색 모드를 사용한다. 그러나 다수의 모드를 설정하는데 사용된 기준이 분명하지 않고 각 모드에서 가능한 조작들이 서로 중복되는 경향이 있을 뿐만 아니라 입력장치의 감각 대응성(kinesthetic correspondence)이 미흡하기 때문에 사용자가 공간을 탐색할 때 상황을 장악하고 있다는 느낌을 가지기 힘들다. 이 문제를 해결하기 위해서는 일관적이면서도 포괄적인 단일 탐색 메타포어가 필요한데 본 논문에서는 이를 위해 헬리콥터 조종사 메타포어를 제안한다. 헬리콥터 조종사 메타포어를 이용한다는 것은 조종장치들에 의해 사용자가 공간에서 날고있는 가상 헬리콥터의 조종사가 되어 공간 영상을 탐색 한다는 의미이다. 본 논문에서는 헬리콥터의 6DOF 운동을 직관적으로 조작하기 위해서 이를 6개의 2D 운동공간, 즉, (1) 평면상의 이동, (2) 수직면상의 이동, (3) 현위치중심의 피치, 요회전, (4) 현위치중심의 롤, 피치회전, (5) 좌우상하 선회, (6) 물체중심회전, 으로 분할하고, 각 2D 운동공간을 가시화 시켜 그 공간 자체를 메뉴화 하였다. 이렇게하면 사용자로 하여금 의식적으로 특정 모드를 선택하는 부담없이 단지 필요에 의해 적절한 2D 운동공간을 시각적으로 판단할 수 있도록 해준다. 각 운동공간에서의 헬리콥터 운동은 조이스틱의 2D 조작으로 제어한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.773-780
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• 2020

4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.639-652
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• 2023

낚시어선 제도를 도입하게 된 근본 배경에는 평상시 어선으로 순수 어업활동을 영위하다 특정한 시기(금어기 등)에 한해 낚시어선업을 겸업할 수 있도록 하여 영세 어업인의 경제활동에 대한 보조 수단적 자격을 부여하기 위한 것으로 하고 있다. 그리고 여기에서의 낚시어선은 「어선법」에 따라 등록된 어선을 사용하여 유선(遊船) 행위를 할 수 있도록 한 것이므로 낚시어선의 형태 또한 관련 규정에 따라 실질적으로 현장에서 어로활동을 하기에 용이한 일반 보편적인 구조를 가지고 있어야 한다. 그러나 현재 대부분의 낚시어선업자는 소득증대에만 중점을 두면서 일반적인 어선 본래의 용도에 맞게 합당한 형태로 낚시어선을 건조하기보다는 낚시어선업에 치우친 편향된 선체구조를 가지는 등 편법에 준하는 비정상적인 선형을 선호하고 있다. 그 결과, 전체 어업활동 중 낚시어선업을 일부 겸업(부업) 정도로만 여기고 있는 어선 세력들과의 갈등[정부 지원책(면세유 공급 등)에 대한 상대적 형평성 훼손 및 생계형 어족자원 고갈 등]은 물론이고 안전관리에 있어서도 심각한 문제를 일으키고 있는 실정이다. 한편, 이 같은 문제를 야기 시키는 가장 근본적인 원인은 현행 「낚시 관리 및 육성법」에서 낚시어선의 개념을 「어선법」에 따라 등록된 어선으로 제한하고, 또한 이에 따른 검사기준 등을 적용하는 것에서 비롯되고 있다 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 낚시어선의 분포 현황, 구조적 특성, 낚시어선의 운용실태 및 정부의 낚시진흥정책 등에 대한 분석을 통해 낚시어선에 대한 개념을 현실정에 맞게 관련 법제(규정) 등을 재정비하여 현재의 낚시어선을 어선으로부터 완전히 분리시켜 낚시전용 선박으로 운용하기 위한 개선방안을 제시하고자 한다.