• 한국전자거래학회지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.1-18
• /
• 2019

최근 전자상거래의 발전과 온라인 구매 품목의 변화에 따라 제한된 온도 범위 내에서 특별한 보관 및 운송 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족시키기 위해 콜드체인에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 콜드체인은 복잡한 네트워크 구조를 가질 뿐만 아니라 각 단계별 상품별 관리해야 하는 기준이나 수준이 달라지기 때문에 전체 과정을 투명하게 모니터링하고 품질을 측정하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 블록체인 기술을 기반으로 실시간 데이터 측정 및 공유를 통해 위험 요인을 사전에 예방할 수 있는 콜드체인의 구현을 위해 서비스수준협약 체결을 위한 평가 지표 제안, 블록체인기반 스마트계약 적용 방법, 블록의 구조, 서비스 플랫폼, 응용방안에 대해 제안하였다. 또한, 서비스수준협약 지표를 기준으로 스마트계약을 통해 블록에 측정된 지표와 서비스 이용자의 평판 정보를 기록하는 방식을 제안하였으며, 이를 통해 서비스 제공자뿐 만 아니라 서비스를 이용하는 사용자 입장에서도 합리적 의사결정을 내릴 수 있는 정보를 실시간으로 확보할 수 있게 된다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크를 활용하기 위한 서비스 플랫폼을 구축 및 운영한다면 정보의 투명성과 실시간성을 확보할 수 있고, 위험 요인에 선제적으로 대응할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권9호
• /
• pp.23-30
• /
• 2019

AR/VR 기술을 활용한 어학교육을 위한 콘텐츠 개발은 5G 상용화에 맞추어 필연적으로 추진해야할 과제이며, 이를 체계적으로 관리하고 서비스를 위한 서비스 플랫폼에 대한 연구는 현재 글로벌 기업들이 경쟁적으로 참여하고 있으나, 아시아 문화권의 독특한 영역에 대한 독창적인 언어교육 서비스 모델은 한국과 중국이 공동협력으로 연구개발을 추진해야할 당위성을 가지고 있다. 본 연구에서는 기 개발된 "이러닝 기반의 중국인을 위한 한국어교육 서비스 플랫폼"을 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능하도록 개선하여 적용하고, 동영상 기반의 어학교육 콘텐츠를 AR/VR 기술을 적용하여 상호작용이 가능하도록 콘텐츠를 구성하여 어학교육의 새로운 패러다임을 제시하고자 한다. 콘텐츠의 개발은 AR 기반의 단어학습이 가능한 서비스를 완성하고, VR기반의 단계별 상황에 맞는 체험학습 콘텐츠를 개발하여 초급/중급/고급에 이르는 어학교육 서비스가 가능하도록 단계적으로 콘텐츠를 개발한다. 서비스 플랫폼은 학습관리와 학습 콘텐츠에 대한 관리가 가능하도록 하며, 메타데이터 속성을 보완하여 대용량 AR/VR 콘텐츠의 수용이 가능한 플랫폼을 완성하도록 한다. 향후 혼합현실 기술이 적용된 다양한 콘텐츠 개발을 통하여 교육서비스 포탈로서 발전이 가능하도록 체계적인 연구를 수행하도록 한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.80-90
• /
• 2019

최근에 소개된 비휘발성 메모리(Non-Volatile Memory)를 저장장치로 사용하는 경우에도 데이터를 접근하기 위해서는 페이지 테이블이 구축되어야 한다. 이 점에 착안하여 본 논문에서는 페이지 테이블 자체를 비휘발성 메모리에 유지하는 영속적 페이지 테이블 (Persistent Page Table) 기법을 설계한다. 실제 페이지 테이블의 구조는 프로세서마다 다르다. 또한 비휘발성 메모리의 물리주소와 가상주소는 종종 저장장치가 시스템에 연결되기 전까지 알 수 없기 때문에 연결 시점까지는 실제로 동작하는 페이지 테이블을 만들 수 없다. 따라서 영속적 페이지 테이블은 주소와 시스템으로부터 독립적인 구조를 가져야 하며, 저장장치가 동작하는 시점에 영속적 페이지 테이블을 기반으로 시스템 종속적인 페이지 테이블이 생성되어야 한다. 또한 영속적 페이지 테이블 엔트리는 원자적으로 변경되어야 하며, 본 논문에서는 이러한 영속적 페이지 테이블의 설계에 대해 설명한다. 다음으로 파일시스템이 영속적 페이지 테이블이 제공하는 교환 연산을 활용하여 저널링 오버헤드를 감소시킬 수 있음을 보인다. 교환 연산을 활용하도록 Linux Ext4 파일시스템을 변경하였으며, Filebench 워크로드를 이용한 성능 측정 결과를 보면 영속적 페이지 테이블과 교환 연산은 파일시스템의 성능을 최대 60% 향상시킨다.

• 산업진흥연구
• /
• 제4권1호
• /
• pp.79-86
• /
• 2019

정부가 시민들에게 제공하는 서비스의 질은 현대 사회에서 우려의 대상이다. 전자 정부는 정보 기술의 응용을 통해 정부 운영 및 서비스 제공을 시민과 다른 기관으로 전환시키는 중요한 요소이다. 본 연구는 파키스탄에 특별히 주의를 기울여 개발도상국에 초점을 맞춘 전자 정부의 상태를 연구한다. 맏닥뜨린 어려움과 이점이 확인되었다. 결과는 이들 국가의 전자정부 시스템 구현에 중요하다. 적용된 방법론은 연구 주제와 관련된 문헌의 분석과 종합을 포함하는 2차 연구를 수반한다. 그 결과 파키스탄은 인터넷 사용의 증가와 디지털 플랫폼의 데이터 액세스를 통해 전자 정부 시스템을 구축하는 데 놀라운 단계를 밟았음을 보여준다. 연구 결과에 따르면 전자 정부는 서비스 품질 향상, 서비스 제공 비용 효율성, 부패 방지 및 투명성 제고, 빈곤 퇴치를 위한 기반 제공, 국가의 경제적 안정성 향상, 직접 민주주의. 이 연구는 또한 개발도상국들이 재정적 제약, ICT 인프라 부족, 전자 정부에 대한 문맹, 정치적 합의 조건, 법적 장애, 사회적 및 문화적 제약 등의 형태로 어려움을 겪고 있음을 발견했다. 전자 정부는 정부가 제공하는 정부의 질을 변화시킬 수 있는 능력을 가지고 있으며, 정책 입안자와 구현자는 구현에 방해가 되는 제약 사항을 해결해야한다.

• 생명과학회지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.181-190
• /
• 2019

시스템 약리학적 분석을 통해 대회향(Anisi Stellati Fructus)의 활성성분 스크리닝, 표적유전자 확보 및 관련 질병과의 네트워크를 구축한 후 대회향의 항균작용을 중점적으로 분석하였다. Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology (TCMSP) Database 와 Analysis Platform을 통해 대회향의 잠재적 활성성분 49개를 확보하였으며, 그 중 설정한 조건에 부합하는 9개 활성성분을 스크리닝 하였다. TCMSP Database는 활성성분의 약물 동태학적 특성 및 약물-표적-질병 간의 관련성을 네트워크 수준에서 파악할 수 있는 획기적인 in silico적 접근을 가능하게 해준다. 활성성분과 반응하는 201개의 유전자 정보를 UniProt database를 통해 확인하고, 취합한 유전자들이 관여하는 348개의 생물학적 과정을 David 6.8 Gene Functional Classification Tool에서 확보하였다. Chemokine ligand 2, Interleukin-10, Interleukin-6, Tumor Necrosis Factor를 포함한 총 47개의 유전자가 항균작용에 관여하였고 이들을 표적으로 하는 luteolin, kaempferol, quercetin 등이 대표적 항균 관련 활성성분이었다. 이와 같이 확보된 데이터는 연구 재료 선정에 정확성과 시간, 노력, 비용 절감의 효과를 제공함과 더불어 추후 실험적 증명으로 이어져 감염병의 예방과 치료 전략에 과학적인 근거를 제시할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권3호
• /
• pp.115-122
• /
• 2019

지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
• /
• 제20권6호
• /
• pp.2895-2905
• /
• 2018

Lee(2016a)는 Bar-Lev et al.(2004)의 모형에 무관한 변수를 추가하여 민감한 변수, 변환된 변수 그리고 무관한 변수 중에서 확률장치에 의해 선택된 질문에 응답하도록 하는 승법 양적 확률화응답모형을 제안하였다. 본 연구에서는 Bar-Lev et al.(2004)이 제안한 강요 양적속성 승법모형에 무관한 변수와 강요응답을 새롭게 추가한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형을 제안하였다. 그리고 무관한 변수에 대한 정보를 아는 경우와 모르는 경우로 나누어 민감한 양적속성을 추정할 수 있는 이론적 체계를 구축하였다. 또한, 모집단이 층화되어 있을 때에도 제안한 모형의 적용이 가능하도록 층화 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형으로 확장하였고 층화추출에 있어서 비례배분과 최적배분 문제를 다루었다. 마지막으로 기존의 승법모형인 Eichhorn-Hayre(1983) 모형, Bar-Lev et al.(2004) 모형, Gjestvang-Singh(2007) 모형, Lee(2016a) 모형이 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형의 특수한 형태임을 확인할 수 있었고, Bar-Lev et al.(2004) 모형과의 효율성 비교 결과 $C_x$값이 작을수록 그리고 $C_z$값이 클수록 제안한 혼합 승법 양적속성 확률화응답모형이 Bar-Lev et al.(2004)의 모형보다 효율적이었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.519-532
• /
• 2021

최근 게임, 영화, 애니메이션 다양한 분야에서 모션 캡처를 이용하여 신체 모델을 구축하고 캐릭터를 생성하여 3차원 공간에 표출하는 콘텐츠가 증가하고 있다. 마커를 부착하여 관절의 위치를 측정하는 방법에서 촬영 장비에 대한 비용과 같은 문제를 보완하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 애니메이션을 생성하는 연구가 진행되고 있지만, 관절 추정 정확도나 장비 비용의 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 논문에서는 애니메이션 생성에 필요한 장비 비용을 줄이고 관절 추정 정확도를 높이기 위해 RGB 이미지를 관절 추정 네트워크에 입력하고, 그 결과를 3차원 데이터로 변환하여 FBX 형식 애니메이션으로 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저 RGB 이미지에 대한 2차원 관절을 추정하고, 이 값을 이용하여 관절의 3차원 좌표를 추정한다. 그 결과를 쿼터니언으로 변환하여 회전한 후, FBX 형식의 애니메이션을 생성한다. 제안한 방법의 정확도 측정을 위해 신체에 마커를 부착하여 마커의 3차원 위치를 바탕으로 생성한 애니메이션과 제안된 시스템으로 생성한 애니메이션의 오차를 비교하여 시스템 동작을 입증하였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제110권2호
• /
• pp.155-164
• /
• 2021

자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.599-610
• /
• 2020

자동심장충격기(AED: Automated External Defibrillator)는 건물 또는 특정 영역 내에 위치함에도 공간적 정확성 및 시간적 가용성에 대한 평가가 이뤄지지 않음으로 이에 대한 공간분석 입지 할당 분석을 통한 구획이 필요하다. 분석결과 기설치 AED 및 공공데이터를 활용한 공간분석을 실시하고 GIS 입지분석 방법을 적용, 지역 주거특성에 맞는 365일 24시간 운용이 가능한 공공기관(119안전센터, 파출소(지서))을 공공 AED 거점후보지로 선정하고 후보지별 티센폴리곤을 생성, 권역별 구획을 실시하였다. AED 특성을 고려한 응급의료서비스 접근성 측면의 서비스권역 분석에서 연구지역 주요지역 대부분 응급의료 필요시간 4분내에 긴급차량이 도착할 수 있는 것으로 분석되었으나 도심 외곽지는 이에 못 미치는 양상이 나타났다. 결과적으로, 야간, 주말시간대의 AED 환자 대응을 위해 공공기관 차량 중심의 AED 거점 서비스센터 운영이 효과적임을 알 수 있었고 공공기관 AED 서비스센터 구축을 위한 대구시 관할 119안전센터, 지구대(파출소)에 대한 위치기반 거리, 속성 분석, 중복 지역 최소화 등으로 기존 도보 방식의 AED 이용보다 차량을 이용하는 방법이 더 효율적으로 나타났다.