• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권10호
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• pp.311-322
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• 2014

사물 인터넷은 개인, 산업, 공공 분야를 망라하여 각 분야의 말단 기기나 센서에 대한 직접 접근을 추구하는 상시 연결 인터넷 개념이다. 사물 인터넷에서는 실시간 데이터 접근이 가능하고, 디바이스의 데이터 포맷과 구성 형태가 다양하다. 또한, 사물 인터넷 환경에서는 기기 제어를 위한 양방향 통신이 이루어지기도 한다. 이런 관점에서, 사물 인터넷은 주로 인간이 사용하는 데스크톱에서 생성된 데이터가 간단하고 일방적인 인터넷 통신을 통해 서버에 집중되는 기존 인터넷과 대비된다. 이러한 사물 인터넷의 클라우드 혹은 포털 서비스를 위해서는 분산된 디바이스들에 대한 체계적인 명명 서비스와 이들의 다양성을 포용할 수 있는 일관된 접근 인터페이스를 제공하는 파일 관리 프레임이 요구된다. 이 연구에서는 사물 인터넷 구성요소의 속성 정보를 유닉스 스타일의 파일 시스템 뷰로 관리하는 DB 기반 가상 파일 시스템을 구현한다. 구현된 가상 쉘에 로그인한 사용자들은 가상 파일 시스템을 항해함으로써 사물 인터넷 구성요소를 탐색할 수 있고, 유닉스 스타일의 파일 입 출력 API를 이용하여 디바이스에 직접 접근할 수 있다. 구현된 DB 기반 가상 파일 시스템은 디렉터리 체계와 분산된 데이터 및 디바이스에 대한 지시자만을 관리하므로 가볍고 유연하다. Mkdir(), chdir() 등 구현된 주요 가상 쉘 프리미티브에 대한 시험 결과, 구현된 가상 파일 시스템의 원활한 기능이 검증되었다. 그리고 구현 파일 시스템에 간단한 디렉터리 캐시 기법을 적용한 경우 윈도우 운영체제 파일 시스템보다 더 우수한 탐색 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2366-2373
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• 2007

본 논문에서는 $0.18{\mu}m$의 EEPROM cell을 사용하여 수동형 UHF RFID 태그 칩에 사용되는 저전력, 저면적의 1Kbits 비동기식 EEPROM IP를 설계하였다. 저면적 회로 설계 기술로는 $0.18{\mu}m$ EEPROM 공정을 이용하여 비동기식 EEPROM IP를 설계하므로 command buffer와 address buffer를 제거하였고 separate I/O 방식을 사용하므로 tri-state 데이터 출력 버퍼(data output buffer)를 제거하였다. 그리고 저전압(low voltage)의 VDD에서 EEPROM cell이 필요로 하는 고전압(high voltage)인 VPP와 VPPL 전압을 안정적으로 공급하기 위해 기존의 PN 접합 다이오드 대신 Schottky 다이오드를 사용한 Dickson 전하펌프를 설계하므로 전하펌프의 펌핑단(pumping stage)의 수를 줄여 전하펌프가 차지하는 면적을 줄였다. 저전력 회로 설계 기술로 Dickson 전하 펌프(charge pump)를 이용하여 VPP generator를 만들고 Dickson 전하펌프의 임의의 노드 전압을 이용하여 프로그램과 지우기 모드에서 각각 필요로 하는 VPPL 전압을 선택하도록 하게 해주는 VPPL 전원 스위칭 회로를 제안하여 쓰기전류(write current)를 줄이므로 저전력 EEPROM IP를 구현하였다. $0.18{\mu}m$ 공정을 이용하여 설계된 비동기식 EEPROM용 테스트 칩은 제작 중에 있으며, 비동기식 1Kbits EEPROM의 레이아웃 면적은 $554.8{\times}306.9{\mu}m2$로 동기식 1Kbits EEPROM에 비해 레이아웃면적을 11% 정도 줄였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.1-1
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• 2016

Many of the world's large ecosystems are severely stressed due to population growth, water quality and quantity problems, vulnerability to flood and drought, and the loss of native species and cultural resources. Consequences of climate change further increase uncertainties about the future. These major societal challenges must be addressed through innovations in governance, policy, and ways of implementing management strategies. Science and engineering play a critical role in helping define possible alternative futures that could be achieved and the possible consequences to economic development, quality of life, and sustainability of ecosystem services. Science has advanced rapidly during the past decade with the emergence of science communities coalescing around 'Grand Challenges' and the maturation of how these communities function has resulted in large interdisciplinary research networks. An example is the River Experiment Center of KICT that engages researchers from throughout Korea and the world. This trend has been complemented by major advances in sensor technologies and data synthesis to accelerate knowledge discovery. These factors combine to allow scientific debate to occur in a more open and transparent manner. The availability of information and improved communication of scientific and engineering issues is raising the level of dialogue at the science-policy interface. However, severe challenges persist since scientific discovery does not occur on the same timeframe as management actions, policy decisions or at the pace sometimes expected by elected officials. Common challenges include the need to make decisions in the face of considerable uncertainty, ensuring research results are actionable and preventing science being used by special interests to delay or obsfucate decisions. These challenges are explored in the context of examples from the United States, including the California Bay-Delta system. California transfers water from the wetter northern part of the state to the drier southern part of the state through the Central Valley Project since 1940 and this was supplemented by the State Water Project in 1973. The scale of these activities is remarkable: approximately two thirds of the population of Californians rely on water from the Delta, these waters also irrigate up to 45% of the fruits & vegetables produced in the US, and about 80% of California's commercial fishery species live in or migrate through the Bay-Delta. This Delta region is a global hotspot for biodiversity that provides habitat for over 700 species, but is also a hotspot for the loss of biodiversity with more than 25 species currently listed by the Endangered Species Act. Understanding the decline of the fragile ecosystem of the Bay-Delta system and the potential consequences to economic growth if water transfers are reduced for the environment, the California State Legislature passed landmark legislation in 2009 (CA Water Code SS 85054) that established "Coequal goals of providing a more reliable water supply for California and protecting, restoring, and enhancing the Delta ecosystem". The legislation also stated that "The coequal goals shall be achieved in a manner that protects and enhances the unique cultural, recreational, natural resource, and agricultural values of the Delta as an evolving place." The challenges of integrating policy, management and scientific research will be described through this and other international examples.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.37-41
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• 2021

본 논문은 낮은 사양의 임베디드 시스템에서 터치 입력시에 실시간 응답특성을 나타내기 위해 보간법을 이용한 알고리즘을 도입하여 실시간 응답 처리가 가능한 터치 스크린을 구현하는 연구에 관한 것이다. 본 실험에서는 2점 데이터에서 1차 다항식을 도출하여 임의 데이터를 추정하는 선형 보간 알고리즘과 3점 데이터에서 2차 다항식을 도출하여 임의 데이터를 추정하는 라그랑지 (Lagrange) 보간 알고리즘이 적용되었다. 실험결과로써, 라그랑지 보간법이 선형보간법보다 수식이 복잡하여 처리속도가 느려서 글씨도 매끄럽지 못함을 알게 되었다. 선형 보간법을 사용시 화면에 표시되는 속도가 라그랑지 보간법 사용시보다 2.4배 빠름을 확인하였다. 실시간 응답특성을 위해서는 알고리즘 자체의 우수성보다는 실행파일 크기가 더 작은 알고리즘이 더 유리하다는 점을 확인하였다. 결론적으로, 저사양 임베디드 시스템에서 실시간 응답특성을 확보하기 위해서는 상대적으로 간단한 선형보간법 알고리즘 채용이 라그랑지 보간법을 사용하는 것보다 더 우수한 실시간 응답특성의 터치동작을 수행함을 확인하였다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.442-449
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• 2019

Objective : Bone mineral density (BMD) is an important consideration during fusion surgery. Although dual X-ray absorptiometry is considered as the gold standard for assessing BMD, quantitative computed tomography (QCT) provides more accurate data in spine osteoporosis. However, QCT has the disadvantage of additional radiation hazard and cost. The present study was to demonstrate the utility of artificial intelligence and machine learning algorithm for assessing osteoporosis using Hounsfield units (HU) of preoperative lumbar CT coupling with data of QCT. Methods : We reviewed 70 patients undergoing both QCT and conventional lumbar CT for spine surgery. The T-scores of 198 lumbar vertebra was assessed in QCT and the HU of vertebral body at the same level were measured in conventional CT by the picture archiving and communication system (PACS) system. A multiple regression algorithm was applied to predict the T-score using three independent variables (age, sex, and HU of vertebral body on conventional CT) coupling with T-score of QCT. Next, a logistic regression algorithm was applied to predict osteoporotic or non-osteoporotic vertebra. The Tensor flow and Python were used as the machine learning tools. The Tensor flow user interface developed in our institute was used for easy code generation. Results : The predictive model with multiple regression algorithm estimated similar T-scores with data of QCT. HU demonstrates the similar results as QCT without the discordance in only one non-osteoporotic vertebra that indicated osteoporosis. From the training set, the predictive model classified the lumbar vertebra into two groups (osteoporotic vs. non-osteoporotic spine) with 88.0% accuracy. In a test set of 40 vertebrae, classification accuracy was 92.5% when the learning rate was 0.0001 (precision, 0.939; recall, 0.969; F1 score, 0.954; area under the curve, 0.900). Conclusion : This study is a simple machine learning model applicable in the spine research field. The machine learning model can predict the T-score and osteoporotic vertebrae solely by measuring the HU of conventional CT, and this would help spine surgeons not to under-estimate the osteoporotic spine preoperatively. If applied to a bigger data set, we believe the predictive accuracy of our model will further increase. We propose that machine learning is an important modality of the medical research field.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권8호
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• pp.71-78
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• 2021

The relevance of research provides the necessity to identify the basic problems in the public governance sphere and information technology relations, forasmuch as understanding such interconnections can indicate the consequences of the development and spreading information technologies. The purpose of the research is to outline the issues of applying information technologies in public governance sphere. 500 civil servants took part in the survey (Ukraine). A two-stage study was conducted in order to obtain practical results of the research. The first stage involved collecting and analyzing the responses of civil servants on the Mentimeter online platform. In the second stage, the administrator used the SWOT-analysis system. The tendencies in using information technologies have been determined as follows: the institutional support development; creation of analytical portals for ensuring public control; level of accountability, transparency, activity of civil servants; implementation of e-government projects; changing the philosophy of electronic services development. Considering the threats and risks to the public governance system in the context of applying information technologies, the following aspects generated by societal requirements have been identified, namely: creation of the digital bureaucracy system; preservation of information and digital inequality; insufficient level of knowledge and skills in the field of digital technologies, reducing the publicity of the state and municipal governance system. Weaknesses of modern public governance in the context of IT implementation have been highlighted, namely: "digitization for digitalization"; lack of necessary legal regulation; inefficiency of electronic document management (issues caused by the imperfection of the interface of reporting interactive forms, frequent changes in the composition of indicators in reporting forms, the desire of higher authorities to solve the problem of their introduction); lack of data analysis infrastructure (due to imperfections in the organization of interaction between departments and poor capacity of information resources; lack of analytical databases), lack of necessary digital competencies for civil servants. Based on the results of SWOT-analysis, the strengths have been identified as follows: (possibility of continuous communication; constant self-learning); weaknesses (age restrictions for civil servants; insufficient acquisition of knowledge); threats (system errors in the provision of services through automation); opportunities for the introduction of IT in the public governance system (broad global trends; facilitation of the document management system). The practical significance of the research lies in providing recommendations for eliminating the problems of IT implementation in the public governance sphere outlined by civil servants..

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권7호
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• pp.205-214
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• 2021

반도체 물류 공정은 스마트 제조를 위해 물류 자동화 시스템을 운영한다. 물류 자동화 시스템 중 하나인 OCS(OHT Control System)는 천장에 설치된 레일을 따라 이동하는 OHT(Overhead Hoist Transport)를 자율적으로 제어하는 시스템이다. 본 논문은 반도체 물류 공정에서 효율적인 작업 계획을 위한 실시간 스케줄링 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 주된 역할은 OHT 할당 및 최적경로 생성이며, 전체 OCS에서 별도의 독립된 시스템으로 개발하여 시스템의 수정 및 확장이 용이하도록 구성하였다. 시스템 개발을 위해 반도체 물류의 기능 요구사항을 식별하고, 명령 유형에 따른 OHT 제어 시나리오를 정의하였다. 그리고 시스템 간 연동 확장성을 위해 국제반도체장비재료협회(SEMI) 규격을 적용하여 시퀀스 다이어그램과 인터페이스 메시지를 설계하였다. 기능 요구사항과 설계 문서를 바탕으로 개발된 스케줄링 시스템은 Main 시스템 및 데이터베이스와 실시간 연동되어 OHT의 최적할당 및 경로제어를 수행한다. 개발 시스템의 기능 검증을 위해 실제 반도체 물류 현장에서 OCS Main 시스템과 통합시험을 수행하였다. 6가지의 기본 시나리오와 2가지의 예외 시나리오에서 개발 시스템이 OHT 최적할당과 경로제어를 성공적으로 수행함을 검증하였다.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.3-14
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• 2022

화상회의 시스템 사용자 증가 및 기술 발전으로 인해, 화상회의 사용맥락과 화상회의 인터페이스 레이아웃이 다양해졌다. 사회불안은 화상회의 소통상황에도 영향을 주는데, 대면소통과 구별되는 요소인 비디오 피드백과 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 비디오 피드백은 상대방에게 보이는 본인의 모습을 화상회의 시스템 인터페이스에 표시해주는 기능이다. 비디오 피드백은 업무 성과를 저해하고 피로감을 유발하는 것으로 알려졌으나, 화상회의 시스템에서 기본 기능으로 설정되어 있고 사용자들에게 보편적으로 선호된다. 본 연구는 과업지향정도, 비디오 피드백 화면크기, 사회불안이 비디오 피드백 선호도에 미치는 영향을 보기 위해 실시되었다. 연구는 온라인 설문으로 진행되었고, 설문 참가자는 화상회의 중 과업지향정도, 사회불안수준, 선호하는 비디오 피드백 화면크기, 비디오 피드백 기능 선호도를 평가하는 문항에 응답하였다. 연구 결과, 비디오 피드백 화면크기는 과업지향정도와 비디오 피드백 선호도를 매개하는 것으로 나타났다. 구체적으로 과업지향정도가 높을수록 작은 비디오 피드백 화면크기를 선호하였고, 이는 비디오 피드백 선호도 감소로 이어졌다. 한편, 사회불안수준에 따른 비디오 피드백 화면크기의 매개효과 차이는 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 사용자와 화상회의 시스템의 상호작용에 대한 이해에 도움을 주어 화상회의 시스템 디자인에 활용될 수 있는 정보를 제공한다.

• 한국조경학회지
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• 제51권4호
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• pp.16-30
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• 2023

메타버스의 개념이 주목받게 됨에 따라 조경 분야에서 메타버스 활용에 대한 관심도 커졌다. 본 연구의 목적은 메타버스 플랫폼의 조경 가상공간의 이용자 경험을 분석하여 메타버스의 조경적 활용 가능성과 과제를 밝히는 데 있다. 본 연구는 현재 가상현실로 구현된 국내의 조경 공간 중 가장 이용도가 높은 로불록스 기반으로 만들어진 메타-에버랜드를 대상으로 메타버스의 연구를 진행하였다. 에버랜드 이용 경험이 있는 30명을 대상으로 메타-에버랜드 체험 후 실제 에버랜드를 추천할 의향이 있는지를 NPS 지수로 평가하여 메타버스의 효용성을 평가한 후 인터뷰를 진행하였다. 메타버스 체험 전의 NPS는 -16이었고 체험 후는 -24로 나타나 오히려 메타버스 체험 후 실제 공간에 대한 추천 의사는 더 낮아진 것으로 나타났다. 추천 의사가 낮아진 이유는 이용자의 부족, 낮은 그래픽 수준과 조작성, 콘텐츠의 부족으로 분석되었다. 이 중 이용자 부족은 다른 두 문제 원인의 결과로 볼 수 있으며 낮은 그래픽 수준과 조작성은 기술적인 문제로 단기간의 구조적 해결은 어렵다. 따라서 현실적으로 조경 공간 메타버스의 활용성을 높이기 위해서는 메타버스 콘텐츠에 대한 개발이 중심적 과제로 판단되었다. 메타버스의 콘텐츠는 현실과의 정합성을 높이기보다 현실과 연계된 메타버스 고유 콘텐츠의 개발이 더 바람직하다고 판단되었으며 AR, VR 기기의 결합, SNS적 성격의 소통 기능 강화, 시뮬레이션 검증 장치로서의 가능성을 고려할 필요가 있었다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.