• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.159-168
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• 2021

정보화 시대에 접어들면서 개개인의 신원을 정확하게 인식하여 인증하는 것은 정보 보호를 위해 매우 중요하기 때문에 신체를 활용한 생체인식의 활용이 점차 증가하고 있다. 그중 지정맥 인증 기술은 위조 및 복조하기 어려워 보안성과 정밀도가 높고 사용자 수용성이 용이하여 사회적 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신원확인을 위한 알고리즘이나 주변의 빛의 환경에 따라 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 지정맥 측정 장치 중 활용성이 좋은 측면형 지정맥 인식기를 직접 설계하고 제작하여 높은 정확도와 인식률을 위해 DenseNet-201의 딥러닝 모델을 활용하여 인증하였으며 사용하는 적외선 광원과 주변 가시광선의 영향에 따른 지정맥 인증 기술의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 EER을 이용하여 성능을 비교 분석한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.7-14
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• 2021

자동화된 스마트 그리드의 등장은 이러한 문제에 대응을 위한 필수적인 장치가 되고 있으며 스마트 그리드 기반 사회로의 진전을 가져오고 있다. 스마트 그리드는 전기 공급 업체와 소비자 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 새로운 패러다임이다. 스마트 그리드는 전력 그리드를 보다 안정적이고 신뢰할 수 있으며 효율적이고 안전하게 만들기 위한 엔지니어의 이니셔티브로 인해 등장했다. 스마트 그리드는 전력 소비자가 전력 사용에서 더 큰 역할을 할 수 있는 기회를 창출하고 전력을 현명하고 효율적으로 사용하도록 동기를 부여한다. 이에 본 연구에서는 기계 학습을 통한 전력 수요 관리에 중점을 둔다. 기계 학습을 사용한 수요 예측과 관련하여 현재 다양한 기계 학습 모델이 소개되어 적용되고 있는 데 이에 관한 체계적인 접근이 요구되고 있다. 특히 GP 학습 모델의 경우에 일반 소비 예측 및 데이터의 가시화와 관련해서 다른 학습 모델보다 장점이 있지만, 스마트 미터 데이터의 예측과 관련해서는 데이터 독립성에 강한 영향을 받는다.

• 한국사회정책
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• 제20권2호
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• pp.69-96
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• 2013

이 글에서는 북구 복지국가 모델이 경제적 인센티브와 윤리-규범의 문제로 인하여 장기적으로 지속가능하기 어렵다는 경제학적 논리를 비판적으로 검토하였다. 형평을 목적으로 하는 정치적 기획인 복지국가의 주된 경제적 기능은 위험에 대한 사회적 보호 즉 보험 기능이다. 복지국가는 사적 보험의 실패를 극복하여 인적자원과 혁신 투자를 촉진하는 효과를 가지지만, 기여와 분리된 조세 기반의 보편적 복지와 시장에서의 임금평등을 추구하는 복지국가는 잠재적으로 인센티브의 문제를 가질 수 있다. 그러나 스웨덴과 같은 북구 복지국가는 고용 중심의 제도 배열, 노동윤리와 급여규범 유지에 기여하는 제도 정책의 설계 운영, 격차 축소의 인센티브 메커니즘 형성, 교육에 대한 공적 투자와 사회보장과의 정합성 구축 등을 통해 이를 극복할 수 있었다. 북구 복지국가 모델은 인센티브-규범의 문제가 이론과 논리의 문제가 아니라 제도와 정책으로 대응가능한 현실의 문제를 보여주는 현실적 사례라고 할 수 있다.

• 산업노동연구
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• 제23권2호
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• pp.231-276
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• 2017

최근 몇 년 동안 중국의 노동 영역에서는 '건국 이후 최초'라는 수식어가 붙는 다양한 노동문제와 노동쟁의가 발생하고 있으며, 이는 특히 개혁개방의 전초기지인 광둥성에 집중되어 나타났다. 주목되는 점은 중국의 농민공이 점차 노동자의 정체성을 획득해 가면서 이익추구형 협상모델이 자리를 잡아가고 있다는 점이다. 중국 정부는 '안정유지'를 기조로 삼지만 노동쟁의를 제도화된 틀로 끌어들여 해결가기 위한 새로운 시도를 추진하고 있다. 중앙정부는 2015년 <조화로운 노동관계 확립에 관한 중국공산당 중앙 및 국무원 의견>을 발표해 구체적 방침들을 지시하였다. 광둥성은 이런 기조를 수용하면서 한 걸음 더 나아가 <단체협약조례>를 제정해 단체협상을 통해 노동-자본 갈등을 제도화하고자 한다. 그런데 이런 정책방침이 실효성을 얻으려면 공회(노동조합)가 제대로 기능을 하여야 하며, 이를 위해 이주노동자가 집중된 광둥성에서는 공회가 외부 전문 인력을 채용해 기층 조직 간부로 활용하는 '사회화간부'모델을 실험 중이다.

• The Korean Journal of Physiology and Pharmacology
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• 제25권2호
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• pp.131-137
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• 2021

Aging is the process spontaneously occurred in living organisms. Cardiac fibrosis is a pathophysiological process of cardiac aging. Mangiferin is a well-known C-glucoside xanthone in mango leaves with lots of beneficial properties. In this study, rat model of cardiac fibrosis was induced by injected with 150 mg/kg/d D-galactose for 8 weeks. The age-related cardiac decline was estimated by detecting the relative weight of heart, the serum levels of cardiac injury indicators and the expression of hypertrophic biomakers. Cardiac oxidative stress and local inflammation were measured by detecting the levels of malondialdehyde, enzymatic antioxidant status and proinflammatory cytokines. Cardiac fibrosis was evaluated by observing collagen deposition via masson and sirius red staining, as well as by examining the expression of extracellular matrix proteins via Western blot analysis. The cardiac activity of profibrotic TGF-β1/p38/MK2 signaling pathway was assessed by measuring the expression of TGF-β1 and the phosphorylation levels of p38 and MK2. It was observed that mangiferin ameliorated D-galactose-induced cardiac aging, attenuated cardiac oxidative stress, inflammation and fibrosis, as well as inhibited the activation of TGF-β1/p38/MK2 signaling pathway. These results showed that mangiferin could ameliorate cardiac fibrosis in D-galactose-induced aging rats possibly via inhibiting TGF-β/p38/MK2 signaling pathway.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.50-55
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• 2021

다중경로 시스템은 유선망, LTE망, 위성망 등 다양한 망을 동시에 활용하여 데이터를 전송하는 시스템으로, 통신망의 전송속도, 신뢰도, 보안성 등을 높이기 위해 제안되었다. 본 논문에서는 이 시스템에서 각 망의 지연시간을 보상으로 하는 강화학습 기반 경로 선택 방안을 제안하고자 한다. 기존의 강화학습 모델과는 다르게, deep Q 학습을 이용하여 망의 변화하는 환경에 즉각적으로 대응하도록 알고리즘을 설계하였다. 네트워크 환경에서는 보상 정보를 일정 지연시간이 지나야 얻을 수 있으므로 이를 보정하는 방안 또한 함께 제안하였다. 성능을 평가하기 위해, 분산 데이터베이스와 텐서플로우 모듈 등을 포함한 테스트베드 학습 서버를 개발하였다. 시뮬레이션 결과, 제안 알고리즘이 RTT 감소 측면에서 최저 지연시간을 선택하는 방안보다 20% 가량 좋은 성능을 가지는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1187-1192
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• 2020

드론봇 전투체계는 4차산업혁명에서 미래 전장의 대표적인 모델이다. 드론봇에서 무인정찰 탱크로봇은 인간보다 더 높은 전투력으로 인명 피해를 최소화하며 비용을 절감할 수 있다. 그러나 전장 환경은 장애물, 적 상황 등 매우 복잡하므로 탱크로봇을 조종사가 제어 할 필요도 있다. 탱크로봇은 ICT 신기술의 로봇으로서 해킹 공격이 가능하며, 제어에 이상이 생기면 조종 및 통제에 위협을 줄 수 있다. 탱크로봇과 컨트롤러의 통신구간에 블루투스 Sniffing 공격을 하여, 블루투스에 대한 취약점을 소개하고, 보안대책으로 MAC주소 노출예방과 통신 구간 암호화를 이용한 대책을 제안하였다. 본 논문은 미래 군 작전에 운용될 탱크로봇에 대한 취약점을 최초로 제시하였으며, 국방 드론봇 부대에 활용될 수 있는 기초자료가 될 것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.9-16
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• 2022

온라인 사업화 기술의 발달과 온라인 시장의 확대로 콘텐츠를 개발하고 사업화하는 기업에게는 시간과 재원을 통제하는 것이 매우 주요한 과업이 되었다. 단일 기업이 전 프로세스를 통제하는 경우에도 개발공정 간의 효율성은 매우 중요하며 특히 소통주체가 많아지는 협력과정을 통한 개발의 경우에는 협업 공정 간 효율성이 저하되는 문제점이 보다 크게 나타나게 된다. 기업들에게 개발품의 완성과 검수 못지않게 출시 시점이 중요해졌고, 개발 기간의 정체에 따른 투입 재원의 증가와 보안 유지 문제 등 개발 효율성이 저해될 수 있는 여건들을 개선하기 위해 새로운 툴을 갖추게 되었다. 하지만 기업들이 적용 중인 전사적 공정이 어떠한 효익을 부가적 성과로 내고 있는지 또는 개선이 필요한지에 대해 측정 도구가 적정치 않다. 이에 본 연구에서는 효율성 측정방법의 제안과 기업들의 프로세스 개선 결과에 대한 효율성 측정실험을 통해 콘텐츠개발 프로세스의 실증적 효율성 측정방법을 제안하고자 한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.79-84
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• 2022

본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.7-14
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• 2022

지방 소도시 쇠퇴에 따른 학령인구 감소는 사립대학의 폐교를 야기하며 관련 법령 및 지침이 모호하여 혼란을 겪고 있다. 이에 본 연구는 폐교대학의 활용방안을 제시하고자 한다. 대학 폐교로 경제적 어려움을 겪고 있는 골목상권과 지역공동체 회복을 통해 골목 슬럼화 방지를 통해 폐 교대학의 매각 가능성을 높이고자 한다. 자료는 2021년 9월 30일부터 10월 8일까지 구글 설문조사와 10월 2일 실시한 현장 인터뷰를 통해 수집하였다. 설문조사의 대상자는 폐교대학의 인근 시민 총 84명이었고, 현장 인터뷰는 폐교대학 출신 2명과 지역거주민 3명 총 5명과 진행하였다. 수집된 자료는 폐교 건물의 활용방안에 대한 도출방향을 제시하였다. 이 연구는 차후 폐교재산의 활용 모델을 제시하고 도시재생 정책의 수립에 기여 할 것이다.