• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1185-1190
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• 2018

본 연구는 전세계적으로 증가하고 있는 조직 내 다양성에 대응할 수 있는 정보통신기술기반 다양성 관리 기능의 필요성을 제시하고 이를 가능하게 하는 전자인적자원관리의 역할에 대해 규명하고 있다. 성별, 인종, 연령과 같은 인구통계적 속성 뿐 아니라 교육적 배경, 기능적 배경, 근속년수 등 다양한 속성을 가진 인력을 채용하고 효율적으로 관리하는 것은 조직성과와 직결되는 문제라는 점에서 전략적으로도 매우 중요하다. 다양성 관리에 있어 정보통신기술을 제대로 활용하는 조직만이 비교우위를 얻을 수 있다는 점에서 정보통신기술을 활용한 다양성 관리가 조직과 관리자에게 주는 함의점에 대해 논의하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권1호
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• pp.72-84
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• 2023

With the rise of the Internet of Things, the security of such lightweight computing environments has become a hot topic. Lightweight block ciphers that can provide efficient performance and security by having a relatively simpler structure and smaller key and block sizes are drawing attention. Due to these characteristics, they can become a target for new attack techniques. One of the new cryptanalytic attacks that have been attracting interest is Neural cryptanalysis, which is a cryptanalytic technique based on neural networks. It showed interesting results with better results than the conventional cryptanalysis method without a great amount of time and cryptographic knowledge. The first work that showed good results was carried out by Aron Gohr in CRYPTO'19, the attack was conducted on the lightweight block cipher SPECK-/32/64 and showed better results than conventional differential cryptanalysis. In this paper, we first apply the Differential Neural Distinguisher proposed by Aron Gohr to the block ciphers HIGHT and GOST to test the applicability of the attack to ciphers with different structures. The performance of the Differential Neural Distinguisher is then analyzed by replacing the neural network attack model with five different models (Multi-Layer Perceptron, AlexNet, ResNext, SE-ResNet, SE-ResNext). We then propose a Related-key Neural Distinguisher and apply it to the SPECK-/32/64, HIGHT, and GOST block ciphers. The proposed Related-key Neural Distinguisher was constructed using the relationship between keys, and this made it possible to distinguish more rounds than the differential distinguisher.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권1호
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• pp.23-31
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• 2021

최근 몇 년간 국내 산업에서 센서 오작동과 환경 모니터링의 부재로 인한 유해가스 방출 등으로 인명피해가 발생하고 이러한 유해 물질이 감지할 수 있는 환경 센서의 평가는 내구성 시험 및 위해성 검사 위주이기 때문에 센서의 측정 데이터에 대한 신뢰성 검증에는 한계가 있다. 본 플랫폼은 환경센서의 신뢰성을 검증하고 수집한 데이터를 통해 환경 분석을 위해 주요한 10종의 물질에 대해 측정하는 센서 보드와 각 센서의 성능 검증 체계를 설계하였다. 데이터를 수집하기 위해 센서 보드로 수집된 데이터를 LoRa 통신을 이용하여 데이터 신뢰성 평가 및 검증을 위한 서버로 전달되고 전달된 데이터를 모니터링 하기 위한 센서 데이터 플랫폼의 프로토타입을 제작하였다. 그리고 수집한 데이터를 이용하여 machine learning 기법을 통해 대기 환경을 분석하고 예측한다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.56-62
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• 2019

Recently, research using artificial neural networks has further expanded the field of neural network optimization and automatic structuring from improving inference accuracy. The performance of the machine learning algorithm depends on how the hyperparameters are configured. Open-source hyperparameter optimization software can be an important step forward in improving the performance of machine learning algorithms. In this paper, we review open-source hyperparameter optimization softwares.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.123-133
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• 2024

기존의 자율주행 기술은 차량에 부착된 센서를 사용하여 환경을 감지하고 주행 계획을 수립하는 방식으로 개발되었으나, 악천후나 역광, 장애물로 인한 가려짐 등 특정 상황에서 성능이 저하되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 인프라의 지원을 통해 자율주행 차량의 인지 범위를 확장하는 협력형 자율주행 기술이 주목받고 있으나, 단안 카메라에서는 국제 표준에서 요구하는 객체의 3D 중심점을 실시간으로 분석해내기 어렵다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 도로 인프라의 고정된 화각과 사전에 측정된 기하학적 정보를 활용하여 객체를 검출하고 실시간으로 차량의 중심점을 추정하는 방법을 제안하였다. GPS 위치 측정 장비를 활용하여 객체의 중심점을 효과적으로 추정할 수 있음을 확인하였으며, 제안된 방법은 차량 및 도로 인프라 간의 협력형 자율주행 기술에 적용 가능하여, 협력형 자율주행 인프라의 보급 및 확산에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권6호
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• pp.105-114
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• 2022

With the help of this study, we aim to investigate the influence of Financial Distress (FD) and information and communication technology (ICT) on the operating performance and efficiency of banks in the Indian banking sector. FD can be defined as a position in which a company or individual is not in a condition to fulfill their promise of paying their obligations on time. The term "financial distress" refers to a situation in which a corporation or individual is unable to keep their promise of paying their debts on time. In this work, panel data analysis (PDA) was used to analyze data from 33 Indian banks over ten years (2010 to 2019). According to the findings, FD has a positive and significant impact on bank operational performance and efficiency. The current study will give the banking industry a better understanding of how a bank's performance can be negatively impacted by distressing conditions that render it inefficient and ineffective. Second, it will show investors how the level of distress can have a significant impact on bank performance in the market, finally resulting in the loss of money invested.

• 한국운동역학회지
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• 제32권3호
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• pp.69-79
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• 2022

Objective: The purpose of this study is to analyze trends related to sports and artificial intelligence (AI) to understand the trends and how they change according to time, and to establish methods to apply AI in sports. Both macro and micro perspectives related to sports utilization of AI were analyzed. Method: In this study, after analyzing and discussing various information related to the use of artificial intelligence in the sports through a search of academic journals, papers, books, and websites published recently at nationally and internationally, the application plan of artificial intelligence in the sports field was presented. Results: 1) Motion analysis technology using artificial intelligence is effective in sports where posture is important, and if it provides systematic feedback and training methods, it can help improve performance. 2) The introduction of a sports referee judgment system using artificial intelligence is expected to improve performance by restoring factual judgment and objective fairness in sports games. 3) Artificial intelligence will provide coaching staff and players with a variety of information to help improve performance through systematic coaching and improving feedback and enhanced training methods. 4) It is judged that artificial intelligence-related to sports ethics, sports ICT, sports marketing, sports prediction, etc. We think that based on the current AI research trends will have a positive impact on all sports-related areas, helping to revitalize sports. Conclusion: Motion analysis technology using artificial intelligence, sports referee judgment system, coaching using artificial intelligence, and artificial intelligence are judged to have a positive effect on all sports-related areas and help revitalize sports.

• 한국해양공학회지
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• 제36권1호
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• pp.32-40
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• 2022

Underwater optical images face various limitations that degrade the image quality compared with optical images taken in our atmosphere. Attenuation according to the wavelength of light and reflection by very small floating objects cause low contrast, blurry clarity, and color degradation in underwater images. We constructed an image data of the Korean sea and enhanced it by learning the characteristics of underwater images using the deep learning techniques of CycleGAN (cycle-consistent adversarial network), UGAN (underwater GAN), FUnIE-GAN (fast underwater image enhancement GAN). In addition, the underwater optical image was enhanced using the image processing technique of Image Fusion. For a quantitative performance comparison, UIQM (underwater image quality measure), which evaluates the performance of the enhancement in terms of colorfulness, sharpness, and contrast, and UCIQE (underwater color image quality evaluation), which evaluates the performance in terms of chroma, luminance, and saturation were calculated. For 100 underwater images taken in Korean seas, the average UIQMs of CycleGAN, UGAN, and FUnIE-GAN were 3.91, 3.42, and 2.66, respectively, and the average UCIQEs were measured to be 29.9, 26.77, and 22.88, respectively. The average UIQM and UCIQE of Image Fusion were 3.63 and 23.59, respectively. CycleGAN and UGAN qualitatively and quantitatively improved the image quality in various underwater environments, and FUnIE-GAN had performance differences depending on the underwater environment. Image Fusion showed good performance in terms of color correction and sharpness enhancement. It is expected that this method can be used for monitoring underwater works and the autonomous operation of unmanned vehicles by improving the visibility of underwater situations more accurately.

• 벤처창업연구
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• 제10권1호
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• pp.143-151
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• 2015

최근 다양한 기술분야에서 가속화되고 있는 기술융합은 서로 다른 기술간 지식의 교환을 통해 새로운 기술을 발견하고 이를 기존 기술 영역에 활용함으로써 이루어진다. 특히 지식집약적 기술인 정보통신기술의 경우 기술융합이 활발하게 이루어지고 있으나, 정보통신기술의 지식 확산 경로를 살펴보기 위한 데이터의 부족으로 현재까지 관련 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 한국의 2006년부터 2013년까지 출원된 특허 데이터와 그들의 선행특허들간의 인용관계에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 통해 특허 인용 네트워크, 기술 인용 네트워크, 출원인 인용 네트워크를 도출함으로써 기술의 지식 확산 경로에 대한 다양한 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 기술간 지식 인용에 있어 정보통신기술이 주요한 역할을 수행함을 확인하였으며, 기술인용이 빈번하게 이루어지는 기술관계일수록, 정보통신기술간의 인용일수록 기술 인용에 소요되는 기간이 짧아짐을 확인하였다. 둘째, 대부분 정보통신기술은 다른 정보통신기술 혹은 물리학과 전기분야 기술과의 인용 피인용 관계가 강한 반면, 기본적 전기소자(H01)의 경우, 정보통신기술 이외의 기술과 다양한 인용 피인용 관계를 가지는 것으로 나타났다. 셋째, 국내법인과 국내자연인간의 상호 기술확산이 강하게 이루어지는 것으로 나타났으며, 국내법인의 특허는 타출원인에 의해 활발히 인용되고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 현재 한국의 기술지식 확산경로에 대한 고찰이 가능할 뿐만 아니라, 기술의 성과 측정에서도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제10권3호
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• pp.51-59
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• 2022

최근 혁신적으로 발전하고 있는 기계학습은 다양한 최적화 문제를 해결할 수 있는 중요한 기술이 되었다. 본 논문에서는 기계학습을 활용하여 이종망의 채널 공용화 문제를 해결하는 최신 연구 논문들을 소개하고 주된 기술의 특성을 분석하여 향후 연구 방향에 대해 가이드를 제시한다. 기존 연구들은 대체로 온라인 및 오프라인으로 빠른 학습이 가능한 Q-learning을 활용하는 경우가 많았다. 반면 다양한 공존 시나리오를 고려하지 않거나 망 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 기계학습 컨트롤러의 위치에 대한 고려는 제한적이었다. 이런 단점을 극복할 수 있는 유력한 방안으로는 ITU에서 제안한 기계학습용 논리적 망구조를 기반으로 망 환경 변화에 따라 기계학습 알고리즘을 선택적으로 사용할 수 있는 방법이 있다.