KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.1868-1887
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2024
Recommendation systems research is a subfield of information retrieval, as these systems recommend appropriate items to users during their visits. Appropriate recommendation results will help users save time searching while increasing productivity at work, travel, or shopping. The problem becomes more difficult when the items are geographical locations on the ground, as they are associated with a wealth of contextual information, such as geographical location, opening time, and sequence of related locations. Furthermore, on social networking platforms that allow users to check in or express interest when visiting a specific location, their friends receive this signal by spreading the word on that online social network. Consideration should be given to relationship data extracted from online social networking platforms, as well as their impact on the geolocation recommendation process. In this study, we compare the similarity of geographic locations based on their distance on the ground and their correlation with users who have checked in at those locations. When calculating feature embeddings for users and locations, social relationships are also considered as attention signals. The similarity value between location and correlation between users will be exploited in the overall architecture of the recommendation model, which will employ graph convolution networks to generate recommendations with high precision and recall. The proposed model is implemented and executed on popular datasets, then compared to baseline models to assess its overall effectiveness.
최근 장대 교량 및 복잡한 교량의 형상이 자주 건설됨에 따라, 교량의 안전도 및 건전성 평가에 많은 관심이 집중되고 있다. 장대교량의 경우 다양한 종류의 계측기 들이 설치되어, 측정된 센싱(Sensing)자료를 신호처리를 통해 케이블을 이용하여 장거리 전송하거나, Smart Health 모니터링 개념으로 교량 현장에서 게이트웨이(Gateway)를 통해 외부 무선통신망에 연결하여 정보를 전송하는 최신 무선통신 기술을 적용하고 있다. 하지만, 전 세계적으로 발생한 교량 관련 안전사고의 경우 위험 또는 사고인지에 따른 실시간 예방적, 지능적 조치가 미흡하여 대형사로를 유발한 것으로 보고되고 있다. 이런 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 첨단 무선통신인 RFID(Radio Frequency Identification)/USN (Ubiquitous Sensor Network)기술의 기본 개념인 "Communication Among things" 사물 간 통신 개념을 교량 계측모니터링에 적용하여, 교량에 탑재된 다양한 계측 센서 노드로부터 내구성/안전성에 관련된 위험신호를 추출하여 긴박한 안전사고 등이 인지된 경우 사고예방개념에서 사물 간 통신개념으로, 교량의 센서노드가 바로 교량 인근의 교통신호등에 RF 무선 전파를 송신하여 교량의 교통을 차단하며, 대형 사고를 예방할 수 있는 USN기반의 지능형 교량 시스템을 구축을 위한 센서노드모듈을 설계 하였으며, TinyOS 기반 미들웨어 설계와 센서 자유공간 송수신거리 테스트를 실시하여 센서의 성능을 검증 하였다.
최근 들어 미래산업에 대한 관심이 더욱 고조됨에 따라 과학기술에 있어서도 미래를 예측하는 것, 특히 미래 과학기술 변화의 징후, 'weak signals'의 탐색에 대한 요구도 증가하고 있는 추세이다. weak signals란 현재에는 불확실하고 비정상적인 선호이지만 미래 변화를 주도할 예비 징후를 의미하며, 이는 미래예측에 있어서 중요한 실마리를 제공하게 된다. weak signal에 대한 연구는 기술의 미래를 연구하는 데 있어 중요한 단초를 좀 더 먼저 제공한다는 점에서 증요성을 인식할 수 있으나, 그 개념부터 탐색 방법, 활용에 이르기까지 그리 길지 않은 역사를 가진 분야로 더욱 심도 깊은 연구가 요구되고 있다. 또한 이를 탐색하는 방법에 있어서 주로 높은 수준의 감각과 전문성을 갖는 전문가의 내용분석에 의해 이루어져 왔으나, 그러한 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 범위도 넓고, 그 분석결과의 해석 또한 전문가 개인의 판단에 맡길 수밖에 없다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 작업을 좀 더 객관적으로 지원할 수 있는 방법을 제시하기 위한 것으로서, 비정형적 기사정보를 대상으로 정보분석에 의해 계량적인 결과를 도출하고, 이를 바탕으로 전문가의 징후 발견 논거를 마련해 보고자 한다.
전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.
현재 조선산업 현장의 자동화, 지능화가 가능해져 작업 생산능력과 비용 경쟁력은 향상되었으나, 산업현장 작업자들의 안전사고 감소율은 여전히 저조한 편이며 안전사고로 인한 피해는 매우 심각하므로 현장에 맞게 개선의 필요성이 존재한다. 본 연구에서는 조선소의 작업자 보호 및 환경 안전을 위한 스마트 안전모의 개발과 함께 효용성을 검증하기 위해 실증 구역에서 스마트 안전모 간의 커넥티비티 실증을 목표로 한다. 또한, 작업자 보호 및 안전을 위해 스마트 안전모 착용자 간의 다대다 LTE 통신을 구현하고, 조선소 작업장에서 테스트한 결과를 분석하였다. 작업자 간의 원활한 통신을 위해 작업장에서 발생하는 95dB 이상의 충격 소음을 확인하였고, 이를 개선하기 위해 Butterworth, Chevbychev, elliptic 알고리즘으로 필터링 성능을 비교 분석하였다. 본 연구에서 제안한 스마트 안전모 간의 커넥티비티 테스트와 소음저감 방법은 향후 조선산업의 현장 맞춤형 스마트 안전모 고도화 개발로 활용성 및 현장의 안전성을 증대시켜줄 것이다.
본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.
최근 들어 인공지능, 컴퓨터 그래픽기술이 진화하면서 영화,광고, 방송, 게임, SNS 등 여러매체를 통해 다양한 가상휴먼이 등장하고 있다. 특히, 가상인플루언서를 중심으로 한 광고 마케팅 시장에서 가상휴먼은 시간과 비용 측면에서 기업의 중요한 홍보수단으로 이미 중요성이 입증된 상태이다. 국내는 가상 인플루언서 시장의 태동기 단계로 대기업 및 스타트업 경계없이 가상인플루언서 관련 신규 서비스를 출시 준비를 하고자 하나, 그 개발 프로세스가 공개되어 있지 않아 많은 비용을 지불해야 하는 상황이다. 이런 기업의 요구사항과 애로사항을 해결하기 위해 본 논문에서는 실사기반의 가상휴먼을 제작하기 위한 포토그래메트리기반 페이셜 캡춰 시스템을 구현하고, 이를 활용한 가상휴먼 모델링 및 활용사례에 대하여 고찰한다. 페이셜 캡처 후 실제 애니메이션이 가능한 과정까지의 복잡한 CG 작업 단계를 간소화할 수 있는 언리얼엔진기반의 메타휴먼 모델링을 통해 비용과 품질면에서 최적의 워크플로우에 대해서도 고찰하고, 또한 인스타그램 등 SNS마케팅에 활용한 사례에 대해서도 소개한다. 언리얼엔진기반의 워크플로우를 통해 기존의 CG작업과의 비교를 통해 제안한 워크플로우의 성능을 입증한다.
This paper proposes Internet-based checking technique for machine-tools with variant CNC (Computerized Numerical Controller). According to the architecture of CNC, CNC is classified into two types such as CAC (Closed Architecture Controller) which is conventional CNC, and OAC (Open Architecture Controller) which is a recently introduced PC-based controller. CAC has a closed architecture and it is dependent on CNC vender specification. Because of this, it has been very difficult for users to implement an application programs in CNC domain. Therefore, an additionally special module is required for Internet-based application such as remote checking. In this case, web I/O embedded module can be efficiently applied for Internet-based checking. The module is directly attached to TCP/IP network for communication. In order to obtain the monitoring data of CNC machines, the I/O signals of the module are assigned to PLC (Programmable Logic Controller) input and output (I/O) signals within CNC domain. On the other hand, OAC has a PC-based open architecture and an additional module is not necessary for the connection with external site. Because of this, a simple DAU is just used for signal sensing and data acquisition without additional communication modules. For Internet-based remote checking of machine-tools with OAC, a user-defined daemon and application programs are implemented as the form of internal function within the PC-based controller. Internet communication is performed between the daemon program in CNC domain and web script programs in external server. Checking points defined in this research are classified into two categories such as structured point and operational point. The formal includes the vibration of bearing, temperature of spindle unit and another periodical management. And the latter includes oil checking, clamp locking/unlocking and machining on/off status.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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