• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권3호
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• pp.1037-1048
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• 2022

A radioactive isotope identification algorithm is a prerequisite for a low-resolution scintillation detector applied to an unmanned radiation monitoring system. In this paper, a sparse representation with dictionary learning approach is proposed and applied to plastic gamma-ray spectra. Label-consistent K-SVD was used to learn a discriminative dictionary for the spectra corresponding to a mixture of four isotopes (¹³³Ba, ²²Na, ¹³⁷Cs, and ⁶⁰Co). A Monte Carlo simulation was employed to produce the simulated data as learning samples. Experimental measurement was conducted to obtain practical spectra. After determining the hyper parameters, two dictionaries tailored to the learning samples were tested by varying with the source position and the measurement time. They achieved average accuracies of 97.6% and 98.0% for all testing spectra. The average accuracy of each dictionary was above 96% for spectra measured over 2 s. They also showed acceptable performance when the spectra were artificially shifted. Thus, the proposed method could be useful for identifying radioisotopes in gamma-ray spectra from a plastic scintillation detector even when a dictionary is adapted to only simulated data. Furthermore, owing to the outstanding properties of sparse representation, the proposed approach can easily be built into an insitu monitoring system.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.71-78
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• 2022

본 논문은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 가공하여 3D 객체탐지를 위한 알고리즘을 제안했다. 기존에 2D LiDAR와 달리 3D LiDAR 기반의 데이터는 너무 방대하며 3차원으로 가공이 힘들었다. 본 논문은 3D LiDAR 기반의 다양한 연구들을 소개하고 3D LiDAR 데이터 처리에 관해 서술하였다. 본 연구에서는 객체탐지를 위해 클러스터링 기법을 활용한 3D LiDAR의 데이터를 가공하는 방법을 제안하며 명확하고 정확한 3D 객체탐지를 위해 카메라와 융합하는 알고리즘 설계하였다. 또한, 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링하기 위한 모델을 연구하였으며 모델에 따른 하이퍼 파라미터값을 연구하였다. 3D LiDAR 기반 데이터를 클러스터링할 때, DBSCAN 알고리즘이 가장 정확한 결과를 보였으며 DBSCAN의 하이퍼 파라미터값을 비교 분석하였다. 본 연구가 추후 3D LiDAR를 활용한 객체탐지 연구에 도움이 될 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권6호
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• pp.189-196
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• 2023

초연결, 초지능, 초융합의 패러다임 기반의 4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있는 오늘날에는 모바일, 클라우드, 빅데이터 등의 기술을 바탕으로 원격업무 환경이 중심이 되고 있다. 이와 같은 원격업무 환경은 코로나19로 인한 비대면에 대한 요구로 가속화되었다. 원격업무 환경은 언제, 어디에서나 서비스 및 자원에 접근하여 다양한 업무를 수행할 수 있기 때문에, 업무 효율성은 증가시켰으나 내외부 경계를 모호하게 만듦으로써 전통적인 경계 기반 네크워크 보안모델을 무력화시키는 문제점을 야기시켰다. 본 논문에서는 경계면의 개념을 넘어 네트워크에서 발생하는 모든 행위를 신뢰하지 않는다는 제로 트러스트 사상에 기반한 핵심 구성요소와 이들 간의 관계를 중심으로 한 보안모델을 구축함으로써, 전통적인 경계면 중심 보안 전략의 한계점을 개선할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.33.1-33.1
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• 2021

The overprediction of the number of satellite galaxies in the LCDM paradigm compared to that of the Milky Way (MW) and M31 (the "missing satellites" problem) has been a long-standing issue. Recently, a large host-to-host scatter of satellite populations has been recognized both from an observational perspective with a larger sample and from a theoretical perspective including baryons, and it is crucial to collect diverse and complete samples with a large survey coverage to investigate underlying factors contributing to the diversity. In this study, we discuss the diversity in terms of galaxy assembly history, using satellite populations of both observed systems and simulated systems from IllustrisTNG. In addition to previously studied satellite systems, we identify satellite candidates from 25deg2 of Hyper Suprime-Cam Subaru Strategic Program (HSC-SSP) Wide layer around NGC 4437, a spiral galaxy of about one-fourth of the MW mass, paired with a ~2 magnitude fainter dwarf spiral galaxy NGC 4592. Using the surface brightness fluctuations (SBF) method, we confirm five dwarf galaxies as members of the NGC 4437 group, resulting in a total of seven members. The group consists of two distinct subgroups, the NGC 4437 subgroup and the NGC 4592 subgroup, which resembles the relationship between the MW and M31. The number of satellites is larger than that of other observed and simulated galaxy groups in the same host stellar mass range. However, the discrepancy decreases if compared with galaxy groups with similar magnitude gaps (V12 ~ 2), defined as the V-band magnitude difference between the two brightest galaxies in the group. Using simulated galaxy groups in IllustrisTNG, we find that groups with smaller V12 have richer satellite systems, host more massive dark matter halos, and have assembled more recently. These results show that the host-to-host scatter of satellite populations can be attributed to the diversity in galaxy assembly history and be probed by V12 to some degree and that NGC 4437 group is likely a recently assembled galaxy group with a large halo mass compared to galaxy groups of similar luminosity.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.277-280
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• 2021

최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.47-55
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• 2023

본 논문에서는 전투체계 위협지수를 머신러닝 모델 중 Gradient Boosting Regreesor, Suppor Vector Regressor를 통해 예측하는 방법을 제시한다. 현재 전투체계는 안전성과 신뢰성이 중시되는 소프트웨어이므로 신뢰성이 보장되지 않은 AI 기술의 적용을 정책상 제한하고 있으며, 이로 인하여 전력화된 국내 전투체계는 AI 기술을 탑재하고 있지 않다. 하지만 AI의 전력화를 목표로 하는 국방부의 정책 방향에 대응하기 위하여, 전투체계의 머신러닝 적용에 필요한 기반 기술을 확보하기 위한 연구를 실시하였다. 이 연구는 위협지수 평가에 필요한 데이터를 수집한 뒤 데이터 가공 및 정제, 머신러닝 모델 선정 및 최적의 하이퍼 파리미터를 선정하여 학습된 모델의 예측 정확도를 판단하였다. 그 결과 테스트 데이터에 대한 모델 점수가 99점 이상으로 도출되었으며 전투체계에 머신러닝 모델의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.296-299
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• 2022

산업화 이후 인구의 증가와 기후변화로 인한 급격한 도시팽창 및 자연재해의 증가는 수많은 도시운영의 문제를 유발하고 있다. 4차사업혁명의 촉발로 야기된 IP 기반의 초연결성은 막대한 양의 데이터를 생산하고 이를 기반으로 도시운영의 문제를 해결하는 다양한 기술과 서비스를 가능하게 하고 있다. 특히 유무선 통신망을 통해 다양한 센서 네트워크를 구성하고 생활과 관련된 다양한 정보를 실시간으로 모바일 기기를 통해 제공함으로써 삶의 질을 높이고 있다. 본 연구에서는 미래지향적 도시운영 기술들을 위한 빌리지단위의 최적의 통신망 구성방안을 K-water 스마트빌리지 통신망 구축사례를 통해 제안하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.319-338
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• 2023

The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.939-946
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• 2023

IT 기술이 급속히 발전하는 현대 초연결 환경은 네트워크 장비들이 다양해지고 네트워크 구성이 복잡해짐에 따라 사이버 공격자가 침투경로로 활용될 수 있는 공격표면(attack surface) 또한 증가하게 되었다. 이러한 환경에서 사이버 공격을 원천적으로 방어하기 위해 공격표면을 변이하는 MTD(Moving Target Defense) 기술이 연구되고 있다. 그중에 네트워크를 통해 공격이 시작됨에 따라 주요 속성 네트워크 주소를 변이하는 기술이 있으나, 대부분 운용환경이 기존 고정 IP 기반으로 운용되기 때문에 주소변이 기술이 기존 네트워크 보호체계 내에 적용되었을 때 어떠한 영향이 있는지 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존 네트워크 보호체계에서 네트워크 주소변이 기술이 적용되었을 때의 영향성을 연구하였고 연구 결과로서 네트워크 보호체계의 주요 시스템인 방화벽, NAC, IPS와 네트워크 주소변이 기술이 동시 적용되었을 때 운용 측면에서 고려해야 할 요소를 도출하였다. 또한 사이버 대응체계 내에서 네트워크 분석시스템과의 연동성을 위해 네트워크 주소변이 기술에서 관리해야하는 요소를 제안하였다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권1호
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• pp.87-99
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• 2021

코로나 19와 AI, 빅데이터, IT기술 발달 등과 같은 여파로 최근 '개인화 기술' 중요성이 부각되어지고 있으며, 이는 곧 개인화를 넘어 '초개인화 시대'에 도래하고 있다. 따라서 음원 스트리밍 서비스 시장측면에서는 개인 취향이 존중되는 서비스 공급 트랜드를 형성해 오고 있다. 이에 따라 기업들은 외부 시장 환경을 고려, 냉철한 분석을 토대로 발전방향을 수립하고자 하고 있다. 이러한 관점에 본 논문은 지니뮤직 고객 인터렉티브 전략에 기초하여 장·단점을 분석하고 기업 발전방향을 제시하고자 한다. 특히 고객과 함께 움직이는 '라이브음악서비스플랫폼'을 기반으로 고객 인터렉티브 전략 장·단점을 분석하고 이후 발전 방향을 제시하고자 하였다. 분석방법으로는 SWOT 분석 기법을 적용하여 강점과 약점, 기회와 위협 요건을 살펴보았다. 이후 TOWS 분석을 통해 구체적인 기업 발전전략을 제시하고자 하였다.