Kim, Jeehyeong;Choi, Wongi;Song, Minhwan;Lee, Sangshin
Journal of Broadcast Engineering
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제26권4호
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pp.356-367
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2021
With the recent development of IoT and artificial intelligence technology, research and applications for optimization of real-world problems by collecting and analyzing data in real-time have increased in various fields such as manufacturing and smart city. Representatively, the digital twin platform that supports real-time synchronization in both directions with the virtual world digitized from the real world has been drawing attention. In this paper, we define a digital twin concept and propose a digital twin platform prototype that links real objects and predicted results from the virtual world in real-time by utilizing the oneM2M-based IoT platform. In addition, we implement an application that can predict accidents from object collisions in advance with the prototype. By performing predefined test cases, we present that the proposed digital twin platform could predict the crane's motion in advance, detect the collision risk, perform optimal controls, and that it can be applied in the real environment.
Young Hyun Yoo;Kyumin Lee;Minjin Jeon;Jii Cha;Kangsan Kim;Taeuk Kim
Annual Conference on Human and Language Technology
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한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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pp.360-365
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2022
문장 표현(sentence representation)은 자연어처리 분야 내의 다양한 문제 해결 및 응용 개발에 있어 유용하게 활용될 수 있는 주요한 도구 중 하나이다. 하지만 최근 널리 도입되고 있는 사전 학습 언어 모델(pre-trained language model)로부터 도출한 문장 표현은 이방성(anisotropy)이 뚜렷한 등 그 고유의 특성으로 인해 문장 유사도(Semantic Textual Similarity; STS) 측정과 같은 태스크에서 기대 이하의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 대조 학습(contrastive learning)을 사전 학습 언어 모델에 적용하는 연구가 문헌에서 활발히 진행되어 왔으며, 그중에서도 레이블이 없는 데이터를 활용하는 비지도 대조 학습 방법이 주목을 받고 있다. 하지만 대다수의 기존 연구들은 주로 영어 문장 표현 개선에 집중하였으며, 이에 대응되는 한국어 문장 표현에 관한 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 대표적인 비지도 대조 학습 방법(ConSERT, SimCSE)을 다양한 한국어 사전 학습 언어 모델(KoBERT, KR-BERT, KLUE-BERT)에 적용하여 문장 유사도 태스크(KorSTS, KLUE-STS)에 대해 평가하였다. 그 결과, 한국어의 경우에도 일반적으로 영어의 경우와 유사한 경향성을 보이는 것을 확인하였으며, 이에 더하여 다음과 같은 새로운 사실을 관측하였다. 첫째, 사용한 비지도 대조 학습 방법 모두에서 KLUE-BERT가 KoBERT, KR-BERT보다 더 안정적이고 나은 성능을 보였다. 둘째, ConSERT에서 소개하는 여러 데이터 증강 방법 중 token shuffling 방법이 전반적으로 높은 성능을 보였다. 셋째, 두 가지 비지도 대조 학습 방법 모두 검증 데이터로 활용한 KLUE-STS 학습 데이터에 대해 성능이 과적합되는 현상을 발견하였다. 결론적으로, 본 연구에서는 한국어 문장 표현 또한 영어의 경우와 마찬가지로 비지도 대조 학습의 적용을 통해 그 성능을 개선할 수 있음을 검증하였으며, 이와 같은 결과가 향후 한국어 문장 표현 연구 발전에 초석이 되기를 기대한다.
정보제품에 대한 보안성 평가를 통해 정보보안 사고를 사전에 예방하기 위해 각 국에서는 독자적인 보안 평가기준을 만들어 시행하여 왔다. 이들 기준간에는 호환성이 없으며, 평가결과가 상호 인증되지 않기 때문에 평가의 중복성 문제를 유발하였다. 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 보안 평가기준으로 최근에 CC(Common Criteria)가 발표되었다. 본 고에서는 보안 평가기준의 중요성 인식제고와 이 분야의 국내 기술 발전계획을 수립하는 데 필요한 기초 자료를 제공하기 위해 우선 보안 평가기준의 발전과정을 전반적으로 살펴보고, 향후 국제 표준으로의 채택이 유력시 되어 주목을 받고 있는 CC가 무엇이며 어떤 특성을 갖는지 분석하였다. 또한 보안 평가기술의 향후 발전 전망과 이에 따른 우리의 바람직한 대응 방안을 제시하고자 한다.
네트워크 기술의 발전으로 사회 여러 분야에서 인터넷을 이용하여 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이러한 서비스가 널리 확산됨에 따라 인터넷 상에서 전송되는 정보의 기밀성과 무결성을 보장하기 위한 암호 기술이 크게 주목을 받고 있다. 현재 널리 사용되고 있는 암호 알고리즘으로는 FIPS 197(Federal Information Processing Standard)에서 정의한 AES(Advanced Encryption Standard)와 FIPS 46-3에 채택된 Triple DES(Data Encryption Standard), FIPS 198에 정의된 HMAC 등이 있다. 이러한 알고리즘들은 시스템 사이의 상호 운용을 위해 제정되었으며, 공유 키 재료(Shared keying material) 설정이 사전에 이뤄져야 한다. 키 재료의 설정은 신뢰기관에 의해 분배가 가능하나, 객체의 수가 증가함에 따라 키 재료 분배 작업이 지수적으로 증가하게 되는 문제점이 있다. 그러므로, 본고에서는 이러한 키 재료 분배의 문제점과 효율적인 키 설정 스킴에 대하여 기술하고 있는 NIST 800-56을 분석하고자 한다.
본 연구는 공공서비스의 지역특화발전특구를 위한 사전연구로서, 지역특화사업의 공공서비스 특구지정을 위한 논리적인 근거를 뒷받침하기 위하여 기존의 지식체계와 지역특구의 규제특례 실태 등을 분석해서 보령머드사업을 위한 정책 방향을 제시하는 데, 연구의 주목적을 두고 있다. 연구결과, 국가균형발전전략 패러다임의 변화 속에서 공공서비스로서의 보령머드사업은 공공성과 기업성, 지역성이 조화되는 지방공기업이나 공익사업 형태로 경영수익사업을 영위하는 것이 바람직하다. 또한 지역특화산업으로서의 지역성에 기반을 둔 산업단지 조성 등 인프라의 구축과 특색이 있는 지방화 및 세계화의 대응에 기여할 수 있는 보령머드특구 계획 수립을 제안하고 있다.
본 연구는 보령머드 활성화를 위한 사전연구로서, 보령의 바다진흙 소재를 활용하여 산업간 연계협력(바다 진흙+제조업+서비스업)으로 결합된 공동브랜드와 복합테마거리 조성을 통해서 산업간 융복합화를 실현하여 보령머드를 활성화시킬 수 있는 방안을 제안하는데, 연구의 주목적을 두고 있다. 연구결과, 충청남도의 화장품, 미용기기 용품 등의 연구개발 및 제조업과 뷰티서비스업, 의료 미용업들을 융복합화하여 보령의 장점인 고품질 천연자원(보령머드)를 활용해서, 보령머드축제를 연계시켜 산업간 공동브랜드를 개발하고, 보령머드 복합테마거리를 조성한다면 관련 기업의 성장은 물론, 지역의 고용창출효과가 커서 보령머드의 활성화에 크게 기여할 것으로 보인다.
최근 미래창조과학부가 발표한 자료에 따르면 연구실 사고는 매년 120여 건 발생하고 있다. 이에 대한 주요 원인으로 '안전수칙 위반'과 사전 안전점검 소홀' 등이 지목됐다. 또 사고가 발생했을 때 단순히 소방서 신고에 그치는 경우가 많기 때문에 초동조치가 이뤄지지 않아 2, 3차 사고로 이어질 우려도 크다는 지적을 받아왔다. 이에 미래부는 연구실에서 발생하는 각종 안전사고에 신속하게 대응하기 위한 '연구실 사고대응 표준매뉴얼'을 마련 보급하기도 했다. 이 같이 연구실 사고에 온 사회의 시선이 집중돼 있는 요즘, 탁월한 안전관리로 주목받고 있는 기업이 있다. 바로 충북 제천시에 위치하고 있는 콜마파마(주)다. 콜마파마는 지난 2012년 2월 한국콜마(주)와 인수합병 후 본격적으로 사업을 시작하며 나날이 번창하고 있다. 같은 해 6월 사업을 개시한 이후 2013년 46.9%, 올해도 벌써 34.6%의 매출성장률이 이어나가고 있는 것이다. 기업의 성장과 빈틈 없는 안전관리라는 두 마리 토끼를 모두 잡을 수 있었던 콜마파마의 비결은 무엇일까. 그 현장을 찾아가봤다.
최근 하드웨어의 컴퓨팅 능력이 좋아짐에 따라 기계학습 분야가 주목받고 있다. 이에 따라 많은 양의 데이터를 처리하기 수월해졌으며 수많은 데이터들을 기계학습 알고리즘을 통해 학습시키기 간편해졌다. 이러한 발전으로 기계학습이 적용되는 분야 또한 넓어져 교육 분야에도 활발히 적용되고 있다. 본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 교실 내 좌석과 시간에 따른 졸음을 예측하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 통해 교사들은 학생들의 졸음을 사전에 방지 하여 수업 진행에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
새로운 천년을 맞이하여 정치, 경제, 문화, 사회적 패러다임의 급속한 변화 속에 정보통신의 역할 및 중요성이 더욱 증가하고 있는 현실에서 북한의 체신, 정보통신정책 및 산업동향이 새로운 주목의 대상이 되고 있다. 특히, 2000년 6월의 남북정상회담을 계기로 남북한 경제협력이 더욱 활발해지고 있으며, 향후 정보통신분야의 산업 및 기술에 대한 남북교류가 보다 활발히 진행될 것으로 기대되고 있다. 이에 따라 본 고는 북한과의 정보통신분야 교류를 활성화하는 대안을 마련하기 위한 사전적인 연구로서 북한의 정보통신정책, 기술 및 산업동향을 살펴봄으로써 향후의 정보통신 기반, 투자여건, 교류방안, 제도상의 문제점 등을 점검하기 위하여 작성되었다.
최근 문화기술(CT) 기반으로 다양한 산업의 콘텐츠화가 급속히 진행되고 있는 가운데, 융합형 콘텐츠가 새로운 성장동력으로서 주목받고 있다. 또한 상상력과 창의력 기반의 문화적 요소가 가미된 융합형 콘텐츠 산업은 '경쟁없는 시장'으로서 국가 비즈니스 혁신의 돌파구가 될 것으로 전망되고 있다. 이런 상황에서 차세대 융합형 콘텐츠 분야의 유망 전략 산업에 대한 산업-기술 연계 로드맵 작성 및 기술기획 프레임워크(framework) 구축은 미래 기술기획 및 기술개발, 관련 산업의 활성화, R&D 투자 배분 등을 위한 사전 작업 및 방향지표로서의 의의를 가진다. 이에 본 고에서는 유망 융합형 콘텐츠 분야에 대한 산업-기술 연계 로드맵을 3가지 기술발전 경로, 즉 단위 소요기술의 향상(upgrade road), 기존 소요기술의 진화(evolution road), 단위 소요기술의 혁신(innovation road)을 반영하여 작성하는 입체로드맵으로 기술기획 프레임워크 내에서 제시 적용하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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