• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.379-384
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• 2021

사람들이 인공 지능 분야를 계속 연구하고 제안 한다. 그 때문에 상대적으로 성숙한 인공지능 기술이 일상생활에 더 많이 활용된다. 평소 어디서나 볼 수 있는 생활용품들이 지능화되기 시작하고 있다. 그러나 미러는 생활용품에서 가장 많이 쓰이는 용품 이다. 그 인공 지능 기술을 미러에 적용하는 데 가장 적합 하다. 이 논문의 연구 결과는 라즈베리 pi를 기반으로 설계된 스마트 미러가 날씨, 온도, 인사를 표시하고, 인간-미러 상호작용 기능을 가지고 있다. 본 논문 연구방법은 라즈베리 pi 3B +를 핵심 컨트롤러로 사용하고 Google 어시스턴트를 지능형 제어로 사용한다. 라즈베리 pi의 자체 WiFi를 통해 네트워크에 연결하면 미러가 자동으로 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 표시하고 업데이트 할 수 있다. 키워드를 사용하여 Google 어시스턴트를 깨운 다음 미러를 제어하여 음악을 재생하고 시간을 상기시키는 등의 작업을 할 수 있다. 스마트 미러 음성 상호 작용의 기능을 실현한다. 또한 이 연구에 사용 된 하드웨어는 모두 모듈식 어셈블리이고, 나중에 사용자가 직접 조립하는 것이 편리 하며. 저렴한 가격으로 시장 진흥에 적합하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권2호
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• pp.97-106
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• 2019

오늘날 수많은 건설 시설물 중에서 항상 시설하여 관리해야하는 다양한 중대형 교량구조물의 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 일정한 주기별로 교량의 변위거동을 측정하고 확인하는 방법을 사용하고 있다. 지속적으로 안전상황을 점검하기 위하여 여러 가지의 계측장비를 이용하고 있지만 대부분 실시간으로는 주요 시설물의 변위와 거동을 측정하고 상시적으로 확인하지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 대형 교량구조물의 운행에 위험을 사전에 감지할 수 있도록 GNSS 및 환경센서와 드론영상 데이터를 무선 네트워크로 전송하여 사용할 수 있도록 하였다. 그 결과, 실시간으로 교량의 미세변위와 그 상태를 진단함으로서 위험 요소가 예상되는 교량의 구조부에 대한 보강, 수리 및 재해 방지 조치가 가능하도록 하여, 각종 재난과 사고를 사전에 예방하고 방재할 수 있는 새로운 대안을 제시할 수 있었다.

• 지식경영연구
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• 제19권4호
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• pp.133-148
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• 2018

The hospital school is an organization designed to encourage long-term health-impaired students to receive treatment and education at the same time. There are 33 hospital schools in Korea. However, the management of hospital schools varies greatly depending on the amount of resources and support they possess, and especially the lack of manpower and quality improvement of education programs were found to be the biggest problems. This study aims to discuss the case of Hospital School in Yeungnam University Hospital (YUH), which successfully overcame internal resource limitations while solving existing hospital schools through networking and open innovation with external organizations. In particular, through cooperation with students of Herewego, volunteering club in Yeungnam University business school(YUBS), we increased the social interest of hospital school by creating a special program with financial support of Daegu city. They created customized education service programs for hospital schools that reflect their major-business management. The cooperativ e case of YUH's Hospital School and YUBS's Volunteering Club of Herewego showed that the cooperation is not only about volunteering service but also the open innovation, introduced as a platform to expand the company's source of product development. We think that this is a case of value creation through exchange of knowledge. It could have many implications for solving the problem of hospital school.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.858-864
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• 2019

본 논문에서는 센서 유틸리티 네트워크에서 센서 노드들 사이의 주파수 차이로 인한 데이터 손실을 제거하기 위한 클록 시스템이 제안된다. 각 센서 노드를 위한 제안된 클록 시스템은 버스트 클록-데이터 복원 회로, 32-위상 클록을 출력하는 디지털 위상 고정 루프, 그리고 프로그래밍 가능한 개방형 루프 분수 분할기를 사용하는 디지털 주파수 합성기로 구성된다. 첫번째 센서 노드에는 버스트 클록-데이터 복원 회로 대신 능동 인덕터를 사용하는 CMOS 발진기가 사용된다. 제안된 클록 시스템은 1.2 V 공급 전압을 이용하는 65nm CMOS 공정에서 설계된다. 센서 노드들 사이의 주파수 오류가 1%일 때, 제안하는 버스트 클록-데이터 복원 회로는 기준 클록으로 5Mbps 데이터 속도에 대해 64배 체배된 주파수를 가짐으로 4.95 ns의 시간지터를 가진다. 설계된 디지털 주파수 합성기의 주파수 변경은 100 kHz에서 320 MHz의 주파수 범위에서 출력 클록의 한 주기 내에 수행된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.89-101
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• 2021

창업 초기 창업가의 역량이 미진하고, 자원이 풍부하지 않으면서 네트워크에 한계가 있는 스타트업은 지속적 스케일업이 어렵다. 본 연구는 ICT 스타트업 중에서 스케일업에 성공한 �� 스타트업을 사례로 선정하여 ERIS 모델을 기반으로 ICT 스타트업이 성공하는 첫 단계에서 발생하는 스케일업 과정에 대한 사례분석을 진행했다. 분석결과, 창업가의 경험적 역량, 다양한 산업 간의 지식의 융합, 공공기관 주도의 연구개발 과제의 참여, 고객과 기업간의 소통 채널 운영, 프로젝트형 캠페인의 활용이 ICT 스타트업의 스케일업에 중요하게 작용하는 것으로 나타났다. 학술적으로 본 연구는 ERIS 모델이 향후 ICT 스타트업의 스케일업과 신시장 기업 성공요인 분석 모델로써 의미가 있음을 확인 및 검증한 것에 그 의미가 있다. 또한 실무적으로는 ICT 스타트업의 초기 시장 경쟁력을 확보하고 스케일업을 하기 위한 전략적 전개의 참조사례로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.430-436
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• 2019

해상 및 산업 현장의 다양한 IoT 서비스를 위한 시스템에 필수불가결한 장치인 안테나 개발에 있어 초소형, 경량 및 다중 대역 동작이 요구된다. 이러한 요구를 반영할 수 있는 대표적인 안테나의 한 종류가 PCB 패턴 안테나이다. 본 연구에서는 920 MHz 단일 대역 PCB 패턴 안테나의 설계 및 제작에 대하여 살펴보았다. 제안된 920 MHz 단일 대역 안테나의 PCB 패턴을 260 MHz 대역에서도 동작하도록 수정 보완하여 이중 대역 PCB 패턴 안테나를 제작하는 것이 최종 목표이다. 본 연구를 통해 920 MHz의 ISM 대역 중 902 MHz, 915 MHz와 928 MHz에서 우수한 성능을 얻을 수 있었다. 또한 전압 정재파비, 반사 손실, 이득과 효율 등의 주파수별 차이가 5% 미만이었다. 이러한 결과를 -30 dB의 수신 감도를 갖는 LPWA (low power wide area) 네트워크에 적용하면 최소 5-10 km의 통신 링크 구축이 가능할 것으로 예측할 수 있다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.99-99
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• 2019

한국생명공학연구원 해외생물소재센터는 해외생물소재 확보 및 활용연구를 통하여 차세대 국가핵심전략 BT산업의 필수원자재인 생물소재의 범지구적 확보와 보존 관리의 임무를 수행하고 있다. 이를 위해 권역별 해외생물소재 공동연구센터(중국, 코스타리카, 인도네시아, 베트남) 및 37개국과의 국제협력 네트워크를 구축하고 있다. 세계적 수준의 생물소재 국가 인프라 구축을 목표로 국내 산 학 연 연구자들에게 다양한 해외생물소재 공급을 통한 지속 가능한 바이오 경제 기반 구축을 지원하고 있다. 해외생물소재센터에서는 2006년부터 특히 천연물 의약품 개발 분야에 많이 사용 되고 있는 해외 식물소재를 지속적으로 확보하고 있으며, 확보된 식물소재의 추출물 제조 및 추출물 은행을 구축, 이에 대한 생물활성 평가를 실시하며 연구자들에게 기초 자료로 제공하고 있다. 현재까지 총 36,500종의 해외식물소재를 확보하였으며, 추출물 약 320만점을 확보하였다. 확보된 소재의 분양활동을 통해 산 학 연 연구자들에게 180만여 점을 분양하였으며, 이를 활용한 다수의 논문과 특허를 획득하였고 중대형 기술이전을 실시하였다. 해외생물소재센터는 홈페이지 기반 분양 신청 시스템[https://www.ibmrc.re.kr]을 통하여 해외식물소재(Powder 와 Extact 형태) 분양서비스를 제공하고 있다. 또한 소재가치제고 연구를 통한 산업화 지원과 해외생물소재의 표본정보 서비스, 해외거점센터를 활용한 현지정보 제공 서비스를 지원하고 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1275-1281
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• 2019

무선 신호의 자동 변조 인식은 지능형 수신기의 주요한 작업으로 다양한 민간 및 군대 응용분야가 있다. 본 논문에서는 딥 뉴럴 네트워크 모델을 기반한 무선통신에서 전파신호의 변조 방식을 식별하는 방법을 제안한다. 순차적인 데이터에 대해 장기적인 패턴을 잡아내는데 용이한 LSTM 모델을 통과하여 얻은 연속적인 신호의 특징값을 딥 뉴럴 네트워크의 입력 데이터로 사용하여 신호의 변조 패턴을 분류한다. 변조된 신호의 진폭 및 위상, 동상(In-phase) 반송파, 직각 위상(Quadrature-phase) 반송파의 값을 LSTM 모델의 입력 데이터로 사용하여 분류한다. 제안된 학습 방법의 성능을 검증하기 위해, 다양한 신호 대 잡음비로 10 가지 유형의 변조 신호를 포함하는 대형 데이터 세트를 사용하여 학습하고 테스트한다. 본 논문의 변조 인식 프로그램은 신호의 사전 정보가 없는 환경에서 변조방식을 예측하는데 적용될 수 있다.

• 커뮤니케이션디자인학연구
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• 제60권
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• pp.402-412
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• 2017

1990년대 이후 정부역할은 거버넌스로 이행되었다. 거버넌스는 네트워크를 통한 정부와 민간기구의 협력체계를 강조한다. 정부의 시각예술지원 정책은 문화부를 중심으로 한국문화예술위원회, 지역문화재단과의 협력체계를 통해 다각적으로 이루어졌다. 1990년대 정부의 시각예술 지원은 이전보다 전시지원 건수가 많아졌으며, 2000년대 시각예술지원의 특성은 장르별 지원체계에서 장르를 통합 방식으로 변화하였다. 창작역량을 강화하기 위한 창작지원, 신진미술가들, 다원예술지원, 융복합지원사업이 증가하였고 작품제작비를 지원해 주는 방식이 늘어났다. 2010년 이후에는 장르별 통합한 '시각예술'사업지원이 시행되었으며, 2013년 협업을 통한 융복합 공동기획 프로젝트로 지원이 이루어졌다. 또한 해외레지던스프로그램 국제교류를 통해 보다 많은 전시지원이 활발하게 이루어졌다. 2005년 이후 독일뿐만 아니라 인도, 이란, 아시아 국가와의 협력으로 확대되었다. 지방정부의 비엔날레지원 외에도, 지역문화재단을 통한 창작공간지원과 지역협력형사업이 진행되고 있다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.13-20
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• 2019

최근 CNN을 기반으로 한 객체 검출 기술의 연구가 활발하다. 객체 검출 기술은 자율주행차, 지능형 영상분석 등에서 중요한 기술로 사용된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 객체 검출기 중 하나인 SSD(Single Shot Multibox Detector)에 MI-FL(Moment Invariant-Feature Layer)을 적용하여 회전 변형에 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. 먼저 VGG 네트워크를 기반으로 입력 이미지의 특징을 추출한다. 그 후 총 6개의 특징 계층(Feature layer)을 적용하여 객체의 위치 정보와 종류를 예측해 경계 박스들을 생성한다. 그 후 NMS 알고리즘을 이용해 가장 객체일 확률이 높은 경계 박스를 얻는다. 하나의 객체 경계 박스가 정해지면 MI-FL을 이용해 해당 영역의 불변 모멘트 특징을 추출하여 미리 저장하고 학습한다. 이후 검출 과정에서 미리 저장해둔 불면모멘트 특징 정보를 이용해 검출함으로써 회전된 이미지에 대해 기존 방법보다 더 강인한 검출이 가능하다. 기존의 SSD와 MI-FL을 적용한 SSD의 비교를 통해 약 4~5%의 성능 향상을 확인하였다.