• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.333-344
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• 2022

컨테이너 기반 클라우드 환경은 다수의 컨테이너가 GPU(Graphic Processing Unit)를 공유할 수 있으며, GPU 공유는 GPU 자원의 유휴 시간을 최소화하고 자원 사용률을 향상할 수 있다. 하지만, GPU는 전통적으로 클라우드 환경에서 CPU, 메모리와는 다르게 컴퓨팅 자원을 논리적으로 다중화하고 사용자에게 자원 일부를 격리된 형태로 제공할 수 없다. 또한, 컨테이너는 GPU 작업을 실행할 때만 GPU 자원을 점유하며, 각 컨테이너의 GPU 작업 실행 시점이나 작업 규모를 미리 알 수 없기 때문에 자원 사용량 또한 미리 알 수 없다. 컨테이너가 GPU 자원을 임의의 시점에 제한없이 사용한다는 특징은 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행하는 환경에서 자원 경쟁 상태 관리를 매우 어렵게 만들며, GPU 작업은 대부분 GPU 내부에서 블랙박스 형태로 처리되기 때문에 GPU 작업이 실행된 이후에는 GPU 자원 경쟁을 방지하는데 제한적이다. 본 논문에서는 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행할 때 자원 경쟁으로 인해 발생하는 성능 저하를 방지하기 위한 컨테이너 관리기법을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실험을 통해 다수의 컨테이너가 GPU 작업을 동시에 실행할 때 자원 경쟁으로 인한 성능 저하 문제를 분석하고 제안하는 컨테이너 관리기법의 효율성을 증명한다.

• 센서학회지
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• 제30권4호
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• pp.267-272
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• 2021

In this study, Ag was deposited to investigate its applicability as a surface-enhanced Raman scattering substrate after forming a grass-type black silicon structure through maskless reactive ion etching. Grass-structured black silicon with heights of 2 - 7 ㎛ was formed at radio-frequency (RF) power of 150 - 170 W. The process pressure was 250 mTorr, the O₂/SF₆ gas ratio was 15/37.5, and the processing time was 10 - 20 min. When the processing time was increased by more than 20 min, the self-masking of Si_xO_yF_z did not occur, and the black silicon structure was therefore not formed. Raman response characteristics were measured based on the Ag thickness deposited on a black silicon substrate. As the Ag thickness increased, the characteristic peak intensity increased. When the Ag thickness deposited on the black silicon substrate increased from 40 to 80 nm, the Raman response intensity at a Raman wavelength of 1507 / cm increased from 8.2 × 10³ to 25 × 10³ cps. When the Ag thickness was 150 nm, the increase declined to 30 × 10³ cps and showed a saturation tendency. When the RF power increased from 150 to 170 W, the response intensity at a 1507/cm Raman wavelength slightly increased from 30 × 10³ to 33 × 10³ cps. However, when the RF power was 200 W, the Raman response intensity decreased significantly to 6.2 × 10³ cps.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.66-73
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• 2022

동절기 콘크리트 포장체의 블랙아이스 발생위험을 낮추고 동결에 의한손상을 방지할 목적으로 콘크리트의 전도저항성을 활용하여 자기 히팅 콘크리트를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 분말형과 액상형 폐CNT와 전도촉진을 위해 폐음극재를 사용하여 강도변화와 온도 발열특성을 평가하고자 하였다. 액상형 폐CNT가 모르타르내에서 분산정도가 효과적이고, 강도저하가 작게 발생하는 것으로 분석되었다. 또한 모르타르에 스틸매쉬, 구리포일과 구리선을 전극으로 적용하여 DC 24 V를 공급하였으며, 폐CNT, 폐음극재과 탄소섬유 혼입율에 따른 온도변화 특성을 평가하였다. 또한 선정된 최적배합으로부터 전극간격에 따른 온도 특성을 평가하여 AC 50 V 까지는 전극간격 100 mm 까지는 충분한 발열 특성을 갖는 것을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.917-925
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• 2021

본 연구의 목적은 모듈형 데이터 분석 도구를 활용하여 구성주의 기반의 교수학습방법을 구체화하는데 있다. 인공지능교육을 위한 내용기준에서 제시하는 인공지능이 적용된 도구로서 모듈형 데이터 분석도구가 갖는 가치와 의미를 살펴보고 컴퓨팅사고력을 기반으로 문제해결력을 기르는 단계와 과정을 살펴보고자 하였다. 모듈형 데이터분석 도구는 구성주의적 관점에서 동화와 조절을 통해 평형화를 이루는 과정에서 스키마를 형성하는 인지적 사고절차를 시각적으로 표현함으로서 인공지능에서 데이터의 구조를 형상화하는 특징을 갖고 있는 도구라는 장점을 갖는다. AI교육은 문제해결의 절차를 알고리즘으로 구현된 블랙박스로서의 표상화된 스키마를 적용한다는 점에서 데이터 분석의 모듈을 구조화하고 추상적 지식의 구조를 구체화하는 특징을 갖는다고 할 수 있다. 따라서 개념적 스키마와 내재적 스키마를 연결하는 도구로서의 장점을 갖는다는 점에서 모듈형 데이터 분석 도구의 활용가치를 살펴볼 수 있다.

• 토지주택연구
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• 제14권1호
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• pp.67-82
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• 2023

본 연구의 목적은 서울시 1인 가구들의 코로나19 발생 전과 비교한 주거의 질 변화를 진단하고 이에 영향을 미치는 영향 요인에 대해 규명하는 것이다. 연구의 대상은 설문조사 응답자 가운데 서울시에 거주하는 1인 가구이며 인공신경망과 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 분석결과, 주거정책지원, 고용개선여부, 고용정책지원 요인 등이 1인 가구 주거의 질 변화에 중요 요인들로 나타났다. 서울시 1인 가구의 주거여건의 질 개선을 위한 정책적 지원 강화와 노력이 필요하며, 양질의 일자리 확대를 통한 고용난 해소는 주거 부문의 개선으로 이어질 것이다. 본 연구는 인공신경망이 가지는 블랙박스 특성과 인과관계를 규명하기 어려운 한계가 존재한다. 개선된 방법론으로 후속연구가 필요할 것이다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권5호
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• pp.52-58
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• 2022

태양광 폐실리콘 웨이퍼에서 회수한 실리콘과 카본블랙을 활용하여 탄화규소 분말을 제조하였다. 태양광 발전시장에서 결정질 실리콘 모듈이 90% 이상을 차지한다. 태양광 모듈의 사용기한이 도래함에 따라 환경과 경제적인 측면에서 실리콘을 회수하고 활용하는 기술은 매우 중요하다. 본 연구에서는 태양광 폐패널에서 회수한 실리콘을 탄화규소 원료로 활용하기 위하여, 순도 95.74% 폐실리콘 웨이퍼로부터 정제과정을 거쳐 99.99% 실리콘 분말을 회수하였다. 탄화규소 분말 합성특성을 살펴보기 위하여, 정제된 99.99% 실리콘 분말과 탄소분말을 혼합한 후, Ar 분위기에서 열처리(1,300℃, 1,400℃, 1,500℃)과정을 수행하였다. 실리콘과 탄화규소 분말의 특성을 입도분포, XRD, SEM, ICP, FT-IR 및 Raman 분석기를 사용하여 분석하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.1081-1090
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• 2022

얼굴 인식 모델은 스마트폰의 신원 인식에 활용되는 등 많은 사용자에게 편의를 제공하고 있다. 이에 따라 DNN 모델의 보안성 검토가 중요해지고 있는데 DNN 모델의 잘 알려진 취약점으로 적대적 공격이 존재한다. 적대적 공격은 현재 DNN 모델의 인식 결과만을 이용하여 공격을 수행하는 의사결정 공격기법까지 발전하였다. 그러나 기존 의사결정 기반 공격기법[14]은 적대적 예제 생성 시 많은 질의 수가 필요한 문제점이 있다. 특히, 기울기를 근사하는데 많은 질의 수가 소모되는데 정확한 기울기를 구할 수 없는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존 의사결정 공격기법의 기울기를 근사할 때 소모되는 질의 수 낭비를 막기 위해서 직교 공간 샘플링과 차원 축소 샘플링 방법을 제안한다. 실험 결과 섭동의 크기가 L2 distance 기준 약 2.4 적은 적대적 예제를 생성할 수 있었고 공격 성공률의 경우 약 14% 향상할 수 있었다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 적대적 예제 생성방법의 같은 질의 수 대비 공격 성능이 우수함을 입증한다.

• 공업화학
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• 제33권4호
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• pp.381-385
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• 2022

유해화학물질의 감지 센서 개발을 위해 기재 필름과 전도성 페이스트의 접착 내구성 확보가 매우 중요하다. 본 연구에서는 폴리에틸렌테레프탈레이트(polyethylene terephthalate, PET) 필름에 폴리아닐린/그래핀나노플레이트(graphene nano plate, GNP) 페이스트를 코팅하여 접착 특성을 평가한 결과 cross cut 0B 또는 1B 등급으로 센서 적용에 문제가 있어 에스테르계 바인더를 이용하여 접착 특성 개선 연구를 수행하였다. 에스테르계 바인더가 10 wt% 이상 첨가되면 센서 적용이 가능한 cross cut 등급이 3B 이상을 나타내었다. 바인더의 과량 첨가는 전도성 페이스트의 전기적 특성에 영향을 줄 수 있으며 실제로 황산에 대한 반응성이 감소함을 확인하였다. 전기적 특성 개선을 위해 카본블랙(carbon black, CB) 함량 변화 시험을 수행하였고 CB 2 wt%에서 최적의 전기적 특성을 보임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2023

고화질 블랙박스의 확산과 '스마트 국민제보', '안전신문고' 등 모바일 애플리케이션의 도입에 따른 영향으로 교통법규 위반 공익신고가 급증하였으며, 이로 인해 이를 처리할 담당 경찰 인력은 부족한 상황이 되었다. 본 논문에서는 교통법규 위반 공익신고 영상 중, 가장 많은 비중을 차지하는 차선위반에 대해 딥러닝 알고리즘을 활용하여 자동 검출할 수 있는 시스템의 개발내용에 관해 기술한다. 본 연구에서는 YOLO 모델과 Lanenet 모델을 사용하여 차량과 실선 객체를 인식하고 deep sort 알고리즘을 사용하여 객체를 개별로 추적하는 방법, 그리고 차량 객체의 바운딩 박스와 실선 객체의 범위가 겹치는 부분을 인식하여 진로변경 위반을 검출하는 방법을 제안한다. 본 시스템을 통해 신고된 영상에 대해 교통법규 위반 여부를 자동 분석해줌으로써 담당 경찰 인력 부족난을 해소할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보화정책
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• 제30권1호
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• pp.67-88
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• 2023

제조물책임 범위 확장이 필요한 것은 제조물책임법 제정 시 산업 환경이 변했기 때문이다. 사람이 코딩한 알고리즘과 다르게, 인공지능은 기계학습에 따라 블랙박스화 되면서 개발자도 결과를 설명하지 못한다. 특히, 인공지능으로 인하여 발생하는 문제의 원인을 알 수 없기 때문에 책임소재도 불분명할뿐더러 피해자 배상도 쉽지 않다. 동산 등으로 한정된 제조물책임법에 따라 소프트웨어(SW)나 인공지능은 무체물로 제조물성이 인정되지 않기 때문이다. 고육지책으로 매체에 저장되거나 내장된 경우에는 제조물성이 인정될 수 있다고 한다. 그러나 매체에 따라 달리 적용되는 것은 타당하지 않다. EU는 인공지능이 포함된 경우, 제조물책임을 인정하는 제조물책임지침 개정을 추진 중이다. 피해자에 대한 보상이 제조물책임법이 추구하는 가치임에도 제조물성에 치중하여 본질을 간과해왔다. 다만, 인공지능이 채택된 서비스를 이용하여 발생한 사고라도 무조건적으로 제조물책임을 지우는 것이 아닌 실질적인 위험성에 따른 기준이 제시되는 것이 바람직하다.