이 연구는 2019년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구이다. 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza, HPAI)는 병원성이 높은 조류인플루엔자 바이러스 감염에 의하여 발생하는 조류의 급성 전염병으로 닭, 오리 등 가금류에서 피해가 심각하게 나타난다. 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)는 연중으로 발생하기보다는 겨울철에 집중하여 발생되는 양상을 보이며, 특정 기간에는 아예 발생하지 않는 경우가 있다. 이와 같은 HPAI의 특성으로 인해 충분한 양의 실제 데이터가 축적되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문 연구에서는 GAN 네트워크를 활용하여 결측치를 포함하고 있는 실제와 유사한 데이터를 생성하였으며 해당 과정을 소개한다. 본 연구 결과는 HPAI가 발생하지 않은 특정 시기에 대하여 실제와 유사한 시뮬레이션 데이터를 생성하여 위험도를 측정하는데 이용될 수 있다.
현재 국내외 여러 국가에서 한 가정의 차량의 수요가 증가하여 차량의 탑승 인원은 적어지고 도로의 차량 수는 증가하고 있는 추세이다. 이에 따른 문제점인 교통 체증을 해결하기 위해 이용 가능한 다인승 전용차로 제도가 시행되고 있다. 이 제도는 경찰들이 빠르게 움직이는 차량을 직접 눈으로 감시하여 불법 차량을 단속하는 실정이며, 이는 정확성이 낮고 사고의 위험성을 동반된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 도로 현장의 영상을 이용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용한다면 앞서 말한 문제점들이 해결될 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 딥러닝 모델의 성능을 비교·분석하여, 영상을 통해 실시간 차량 탑승 인원을 파악할 수 있는 딥러닝 모델을 선정하고 객체 인식 모델의 문제점을 보완한 차량 탑승 인원 감지 알고리즘을 제안한다.
현재 전 세계적으로 ICT 스마트시티의 일환으로 도시교통 문제해결을 위한 차세대 지능형 교통시스템인 C-ITS(Cooperative-Intelligent Transport Systems) 구축을 추진하고 있다. C-ITS와 함께 자율주행 서비스를 실현하기 위해서는 첨단 도로 인프라의 역할이 중요하다. 그리고 중장기적인 C-ITS, 자율주행서비스의 연구와 함께 단기적으로 도로 교통안전을 위한 보다 현실적인 솔루션 제시가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 IoT 가드 레일을 기반으로 C-ITS의 필수 요구정보인 교통흐름과 사고위험 정보를 감지·분석하여, 도로 현장에 즉각적인 경보와 원격 모니터링을 제공할 수 있는 고속도로 사고감지 및 경보 시스템을 제안한다. 지능형 IoT 가드 레일은 장기적으로 C-ITS와 자율주행 서비스에서 요구하는 실제 도로 현장에서의 데이터를 제공하는 지능적 첨단 도로 인프라로서 활용될 것으로 기대된다.
최근 우리나라의 자동차 보급률이 증가함에 따라 교통사고 발생 건수 또한 증가하고 있다. 특히, 차량간 사고뿐만 아니라 횡단보도 근처에서의 인명 사고 또한 증가하고 있어 횡단보도 교통안전에 대한 주의가 더욱 요구되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA Jetson Nano급의 엣지 디바이스를 이용하여 횡단보도에 접근하는 차량을 인식하고 속도를 추정함으로써 횡단보도 주위 안전 상태를 예측하는 시스템을 제안한다. 딥러닝 기반 차량 위치 인식을 통하여 얻은 정보들을 바탕으로 다양한 기계 학습 기법을 학습시켜 차량 속도에 따른 위험 정도를 예측한다. 마지막으로, 실제 주행 영상을 이용한 실험 및 웹 시뮬레이션을 통해 제안하는 시스템의 성능과 활용 가능성을 검증하였다.
Neuronal growth regulator 1 (NEGR1) is a GPI-anchored membrane protein that is involved in neural cell adhesion and communication. Multiple genome wide association studies have found that NEGR1 is a generic risk factor for multiple human diseases, including obesity, autism, and depression. Recently, we reported that Negr1-/- mice showed a highly increased fat mass and affective behavior. In the present study, we identified Na/K-ATPase, beta1-subunit (ATP1B1) as an NEGR1 binding partner by yeast two-hybrid screening. NEGR1 and ATP1B1 were found to form a relatively stable complex in cells, at least partially co-localizing in membrane lipid rafts. We found that NEGR1 binds with ATP1B1 at its C-terminus, away from the binding site for the alpha subunit, and may contribute to intercellular interactions. Collectively, we report ATP1B1 as a novel NEGR1-interacting protein, which may help deciphering molecular networks underlying NEGR1-associated human diseases.
최근 머신러닝의 발전에 따라 일상생활과 산업에서 기술을 적용하는 사례들이 많아지고 있다. 금융 데이터와 머신러닝 기법을 활용한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 동향에 따라 상점 매출 데이터에 머신러닝 기법을 접목해 매출 예측 모델을 구축, 핀테크 산업에서의 활용 방안을 제시한다. 다양한 결측치 처리 기법을 적용하고 그래디언트 부스팅 기반의 머신러닝 기법인 XGBoost, LightGBM, CatBoost를 사용하여 각 모델의 상점 매출예측 성능을 비교한다. 연구 결과, 단일대체법 중 중앙값 대체법을 사용한 데이터셋에 XGBoost를 활용해 예측을 진행한 모델의 성능이 가장 우수했다. 연구를 통해 얻은 모델을 이용하여 상점의 매출 예측을 진행함으로서 핀테크 기업의 고객 상점들은 대출금을 상환하기 전 금융 보조를 받는 근거로, 핀테크 기업은 상환 가능성이 높은 우수 상점에 금융 상품을 제공하는 등 기업과 고객 모두에게 긍정적인 방향으로 활용할 수 있다.
With the shortage of labor force in small and medium-size industries, the Korean Employment Permit System (EPS) continues to bring migrant workers. However, the question remains of the health and safety management of their migrant workers. Considering that a significant part of safety and health problems are caused by migrant workers due to a lack of information on identifying risk and inexperience in the field. Telephone interviews were conducted to investigate the migrant workers' perspectives on workplace safety practices. The survey focused on workers' accident histories, understanding of safety practices, and responding to industrial accidents. A total of 66 accidents occurred among 30 participants. 10 accidents were not reported to the employer (company), which the foreign workers judged to be minor injuries that should not be reported as accidents. 80.0% of the participants expressed dissatisfaction with the PPE they were using. Among various reasons lack of understanding due to language barriers, lack of awareness of the importance of safety, communication difficulties were major reasons for the caused accidents and potential health issues. It is necessary to improve the safety and health support system by providing practical support through specialized educational institutes with experts in the field. A legal framework and a proper safety management system need to be maintained. This study suggests changing the current policy to improve the health and safety of migrant workers by, establishing specialized educational institutes with locally grown foreign experts in the field.
배수지는 정수처리 된 물을 급수하기 위해 정수물을 모아두는 저장소로서, 물의 수요량에 따라 급수량을 조절하여 안정적으로 물을 공급하기 위해 배수지의 수위 관리는 매우 중요하다. 현재 배수지 내에 수위 계측 센서를 설치하여, 가압장의 펌프운영을 통해 배수지의 최적 수위를 관리하고 있으나, 센서의 오작동 및 통신두절 등 사고대응을 관리자 감시에 의존하고 있어, 사고의 위험을 안고 있다. 본 연구에서는 배수시설의 안정적 운영을 위하여, 배수지의 수위 변화 예측 인공지능 모델을 제안하였으며, 배수지 수위 변화 예측모델의 현장적용에 대한 안정성을 확인하기 위하여 수위 데이터의 결측 상황에 대한 시뮬레이션을 통하여, 실제 수위 변화값과 예측된 수위 변화값의 비교를 통하여 모델의 유용성을 확인하였다.
본 연구에서 고찰되는 가상발전소(VPP; Virtual Power Plant) 솔루션 플랫폼은 전력회사가 발전·송전설비 등의 건설에 소요되는 비용과 이와 관련된 투자리스크를 최소화 한다. 또한, 소비자의 전력 수요를 충족할 수 있도록 수요대응(DR; Demand Response) 프로그램운영 기능을 포함시켜 VPP도입으로 발전 및 송·배전부문에 대한 대규모 설비투자 없이 현존하는 발전기와 DR 프로그램 등을 통해서 소비자의 부하변화에 실시간으로 대처하여 보다 친환경적이고 효율적인 전력공급이 가능하도록 한다. 태양광 및 ESS 연동 장치에 통신 Device를 연동하기 위해서는 Device 장치와 Edge System간 제어·상태에서 데이터를 전달하고 IoT Device 및 연동 플랫폼 개발(OneM2M)이 필요하다.
러시아-우크라이나 전쟁이 군사적 무력 충돌과 함께 사이버공격이 진행되고 있다. 이번 전쟁과 관련하여 러시아가 한국을 비우호 국가로 지정함에 따라 한국에 대한 사이버공격의 위험성도 고조된 만큼 대응 방안 마련이 시급한 상황이다. 이에 따라 이번 전쟁에서 나타난 사이버공격 사례(19건)를 유형별로 영향을 분석하고, 자원 동원, 기술 진보 등 5가지 관점에서 고찰하여 특징과 시사점을 도출하였다. 이를 통해 한국 정부의 대응 방안으로, 가치공유 국가와의 다자협력 강화, 사이버공격 역량확보와 방어체계 강화, 해외 보안업체와의 연계 방안 마련 등 총 7가지를 제시하였다. 연구 결과는 한국 정부의 사이버안보 정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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