• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제21권3호
• /
• pp.245-256
• /
• 2021

Poor logistical infrastructure and agri-food supply chain management leads to significant food waste in logistic system. The concept of the sustainable value added agri-food chains requires defined approach to the analysis of the existing situation, possible improving strategies and also assessment of these changes impact on further development. The purpose of research is to provide scientific substantiation of theoretical and methodological principles and develop practical recommendations for the improvement of the agri-food logistics distribution system. A case study methodology is used in this article. The research framework is based on 4 steps: Value Stream Mapping (VSM), Gap and Process Analysis, Validation and Improvement Areas Definition and Imitation Modelling. This paper presents the appropriateness of LEAN logistics tools using, in particular, Value Stream Mapping (VSM) for minimizing logistic losses and Simulation Modeling of possible logistics distribution system improvement results. The algorithm of VSM analysis of the agri-food supply chain, which involves its optimization by implementing the principles of sustainable development at each stage, is proposed. The methodical approach to the analysis of possible ways for optimizing the operation of the logistics system of the agri-food distribution is developed. It involves the application of Value Stream Mapping, i.e. designing of stream maps of the creation of the added value in the agri-food supply chain for the current and future state based on the minimization of logistic losses. Simulation modeling of the investment project on time optimization in the agri-food supply chain and economic effect of proposed improvements in logistics product distribution system functioning at the level of the investigated agricultural enterprise has been determined. Improvement of logistics planning and coordination of operations in the supply chain and the innovative pre-cooling system proposed to be introduced have a 3-year payback period and almost 75-80% probability. Based on the conducted VSM analysis of losses in the agri-food supply chain, there have been determined the main points, where it is advisable to conduct optimization changes for the achievement of positive results and the significant economic effect from the proposed measures has been confirmed. In further studies, it is recommended to focus on identifying the synergistic effect of the agri-food supply chain optimization on the basis of sustainable development.

• 비교문화연구
• /
• 제46권
• /
• pp.297-325
• /
• 2017

이 논문은 언어에서 포착되는 '증거성(${\acute{e}}videntialit{\acute{e}}$)' 범주의 의미적 속성과 그 체계를 연구하기 위한 언어학적 토대연구로 진행되었다. 본 연구에서, 우리는 프랑스어와 한국어의 증거성 범주를 $Descl{\acute{e}}s$ & $Guentch{\acute{e}}va$(2000)의 '발화작용이론(la $th{\acute{e}}orie$ de $l^{\prime}op{\acute{e}}ration$ ${\acute{e}}nonciative$)'을 중심으로 비교, 분석하였다. 선행 연구를 바탕으로, 우리는 프랑스어의 문법표지인 '조건법 현재시제'와 한국어의 문법표지인 '-더-'에 드러난 증거성 범주의 의미적 가치를 기술하고, 이 범주가 언어마다 다르게 발현되는 양상을 살펴보았다. 본 연구에서 우리는 발화작용 이론을 객관적 분석 기제로 이용해, 양 언어 간에 드러나는 증거성 범주를 매개작용으로 다시 정의하고, 시상 및 양태 범주와 구별되는 범주의 구별된 위상을 규명하였다. 또한, 해당 범주의 범언어적 체계와 보편적 의미 가치를 탐색하는 일반 언어학적 연구도 병행하였다. 이를 통해, 본 연구는 '증거성' 이라는 범언어적 현상을 발화작용의 체계 내에서 통합적으로 설명해내었고, 본 연구의 결과는 응용언어학 등의 다양한 분야로 까지 확장되어 활용될 수 있는 가능성도 마련하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.43-50
• /
• 2019

2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.773-784
• /
• 2019

최근 4차 산업혁명기술 발전이 부각되면서 이와 연계한 BIM정보기술로써 BIM 정보체계가 토목분야까지 확산되고 있는 추세이다. 국토교통부는 2020년부터 신속하고 광범위하게 BIM 정보체계를 건설 분야에 도입하려는 다각적인 기술정책을 발표하고 있다. 보통 SOC분야의 시설물은 형상이 정형화되지 않고, 복잡한 정보로 구성되어 있어 표준체계 없이 BIM 구현이 어렵다. 이런 문제점을 효과적으로 극복하기 위해서 BIM 표준분류체계의 개발이 시급하다. 본 연구에서는 국내외 유관 선행연구와 기존의 정보체계 및 실무기준 등을 조사 분석하여, 기 개발된 도로 및 하천분야 객체분류체계와 연계되도록 BIM 속성분류체계를 개발하였다. BIM 속성분류체계는 도로 및 하천분야의 단위시설, 시설물요소, 시설유형, 객체구성, 부품구성 등 객체 구성수준에 대응하는 사업, 시설, 시설부위 및 구성객체의 속성정보를 개발하였다. 또한 다양한 SOC 분야에 BIM 객체분류체계와 속성분류체계를 확장 적용하기 위한 방안과 시설별로 공간정보를 구성하는 방안도 제시하였다. 이 연구의 결과를 도로의 포장시설과 교량시설물에 시범 적용하여 효과적이고 체계적으로 시설물을 구성하고 정보를 구축하며 검색조회 가능여부를 검증하였다. 본 연구개발에 의한 객체분류체계와 속성분류체계에 의한 BIM 표준분류체계 개발로 향후 체계적이고 편리한 모델링과 정보체계의 구축여건이 마련되어 건설IT 발전에 기여할 것이다.

• 한국음향학회지
• /
• 제37권6호
• /
• pp.483-488
• /
• 2018

원거리 발성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락시키는 주요 요인으로 알려져 있다. 본 논문에서는 교사 학생 학습을 이용하여 원거리 발성에 의한 화자 인증 시스템의 성능 하락을 보상하는 기법을 제안한다. 교사 학생 학습은 미리 학습된 교사 심층신경망의 출력과 학생 신경망의 출력이 같아지도록 학생 신경망을 학습하는 기법이다. 여기서 교사 신경망에는 근거리 발성을, 학생 신경망에는 원거리 발성을 입력한 뒤, 두 신경망의 출력을 동일하게 만드는 과정을 통해 원거리 발성을 보상할 수 있을 것이라고 기대하였다. 하지만 원거리 발성을 보상하는 과정에서, 근거리 발성에 대한 인식률이 저하되는 현상을 실험적으로 발견하였다. 위와 같은 현상을 예방하기 위해 본 논문에서는 교사 심층신경망을 학생 심층신경망의 초깃값으로 사용하는 기법과 학생 심층신경망을 근거리 발성에 대해서도 학습하는 기법을 제안하였다. 모든 실험은 원 음성을 입력 받는 심층신경망을 활용해 수행하였다. 동일한 발성을 각각 4 채널로 근거리와 원거리에서 자체적으로 수집한 문장 종속 데이터셋을 활용하였다. 동일 오류율을 기준으로 근거리 / 원거리 발성에 대한 화자 인증 성능을 평가한 결과 교사 학생 학습을 사용하지 않을 경우 2.55 % / 2.8 %, 기존의 교사 학생 학습을 사용할 경우 9.75 % / 1.8 %, 제안한 기법들을 적용한 경우 2.5 % / 2.7 %의 오류율을 확인하였다.

• 기술혁신학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.938-968
• /
• 2018

우리나라의 기초연구는 1977년 한국과학재단설립(현(現) 한국연구재단), 1989년 기초과학 연구진흥 원년 선포와 기초과학연구진흥법 제정을 거치며 정부 연구비 투자 확대와 이공계 인력양성 등에 힘입어 양적 질적으로 눈에 띄게 성장하였다. 하지만 지속적인 정부 기초연구비의 증가에도 불구하고 대학 연구자의 낮은 체감도 문제는 끊임없이 제기되었다. 동 연구에서는 기초연구 투자 현황과 수준을 대학 중심으로 분석하고, 이에 기반한 주요 정책 이슈 고찰을 통해 향후 발전을 위한 과제를 제안하고자 하였다. 대학의 연구자 주도 기초연구의 다음단계 도약을 위해 시급히 검토해야 할 핵심이슈는 (1) 대학에 대한 기초연구 투자 규모, (2) 교수 1인당 적정 지원 규모, (3) 기초연구비 지원 방식, (4) 연구과제선정률의 적정선 유지, (5) 우수 연구자의 체계적 지원, (6) 연구몰입환경 조성이다. 이러한 진단을 기반으로 대학의 연구자 주도 기초연구의 지속적 혁신을 위한 다섯 가지 발전과제를 제안하였다. 발전과제는 (1) 대학연구비 증액, (2) 기초연구 펀딩방식 다양화, (3) 연구분야별 연구지원체계 구축 및 예측 가능한 원칙 수립, (4) 우수연구자에 대한 안정적이고 충분한 지원, (5) 연구행정 부담 완화이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.1-9
• /
• 2021

본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.157-165
• /
• 2020

뉴-럴 네트워크와 자동운전 데이터 셋을 개발하는 목표중의 하나가 데이터 셋을 분할함에 따라서 움직이는 물체를 검출하는 성능을 개선하는 방법이 있다. 다크넷 (DarkNet) 프레임 워크에 있어서, YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 훈련하는 셋과 검증 셋으로 사용되었다. Udacity 데이터 셋의 7개 비율에 따라서 이 데이터 셋은 훈련 셋, 검증 셋, 테스트 셋을 포함한 3개의 부분 셋으로 나누어진다. K-means++ 알고리즘은 7개 그룹에서 개체 Box 차원 군집화를 수행하기 위해 사용되었다. 훈련을 위한 YOLOv4 네트워크의 슈퍼 파라메타를 조절하여 7개 그룹들에 대하여 최적 모델 파라메타가 각각 구해졌다. 이 모델 파라메타는 각각 7 개 테스트 셋 데이터에 비교하고 검출에 사용되었다. 실험결과에서 YOLOv4 네트워크는 Udacity 데이터 셋에서 트럭, 자동차, 행인으로 표현되는 움직이는 물체에 대하여 대/중/소 물체 검출을 할수 있음을 보여 주었다. 훈련 셋과 검증 셋, 테스트 셋의 비율이 7 ; 1.5 ; 1.5 일 때 최적의 모델 파라메타로서 가장 높은 검출 성능이었다. 그 결과값은, mAP50가 80.89%, mAP75가 47.08%에 달하고, 검출 속도는 10.56 FPS에 달한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권3호
• /
• pp.141-148
• /
• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 한국조경학회지
• /
• 제50권2호
• /
• pp.116-126
• /
• 2022

2016년「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」의 개정을 통해 국가가 지정할 수 있는 국가도시공원 제도가 시행되었지만 시대적 요청과 국민의 관심에도 불구하고 2022년 현재까지 조성사례가 없다. 본 연구의 목적은 해외 사례분석을 통해 한국에 적합한 국가도시공원 조성의 목표와 방향수립에 있다. 국가도시공원 제도가 있는 일본, 스웨덴, 핀란드, 캐나다, 국가 예산으로 도시공원을 지원하는 미국과 독일의 사례를 분석하였다. 각 나라별로 레크리에이션, 기념성, 방재, 보존, 개발, 도시재생 등의 목표를 설정하고 공원을 조성하고 있었으며 규모도 다양했다. 국가의 개입 방식과 범위를 구분하여 전략과 방법을 수립했으며, 중앙정부와 지방 정부의 소통과 민간 참여 시스템을 구축하고 있었다. 한국의 국가도시공원은 국가균형발전이라는 당위성으로 접근해야 하며 국토관리차원에서 국가도시공원이 매개체가 될 수 있는 전략이 필요하다. 실천방안으로는 현재의 불합리한 법 제도의 개정을 통해 대상지 확보, 조성, 관리, 운영방식에 대한 구체적인 내용이 보완되어야 하며, 여러 부처에 분산된 공원녹지 제도와 정책을 통합하여 논의할 수 있는 별도의 전담연구원 신설도 필요하다.