• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1031-1036
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• 2007

최근 가상현실 기술의 주요 연구 동향으로 몰입감을 증가시키는 실감공간 구현구술이 주목 받고 있다. 실감공간 기술이란 서로 다른 공간에 떨어져 있는 사용자가 같은 공간에 있는 효과를 구현하는 기술이다. 본 논문에서는 특히 상호간의 주변 환경을 일치시키는 기술에 중점을 두고, 실시간으로 두 공간의 조명정보를 일치시키는 기술로서 2가지 핵심 내용을 소개한다. 첫째는 비주얼 헐 데이터를 기반으로 고속으로 노말벡터를 추출하는 방법이고, 둘째는 사용자 주변 조명 환경 정보를 반영하는 라이팅 방법이다. 본 논문에서 수행한 첫번째 방법은 비주얼 헐 데이터의 depth존재영역에서 노말맵을 계산하도록 하고, 노말맵을 계산할 때 주변 폴리곤들 기하학적 변화가 심할수록 노말맵 계산에 사용하는 주변 벡터의 선태을 늘리거나 줄이는 방식으로, 불필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 수행한 두번째 방법에서는 주변 조명 정보에서 빛의 세기와 라이팅을 반영할 객체의 반사율의 특성을 고려하여 라이팅에 사용할 광원을 선택적으로 반영하여 불필요한 연산량을 감소시켰다. 종래의 영상기반 라이팅 기술이 사전에 촬영된 영상을 사용하거나 정지영상에 적용되는 연구를 한 반면에 본 논문은 실시간에서 라이팅을 구현하기 위한 시도로서 고속 라이팅 연산 기법을 제시하고 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 영상기반 라이팅 연구의 실제적이고도 폭넓은 적용이 가능할 것으로 사료되며 고화질의 콘텐츠 양산에도 기여할 것으로 사료된다.

• Spatial Information Research
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• 제13권4호
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• pp.355-364
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• 2005

모바일 기기의 제한적 환경에서 공간데이터의 활용을 극대화하기 위해 벡터데이터의 압축에 대한 연구가 최근 이뤄지고 있다. 이 중 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축은 기존 압축방법과 다른 새로운 형태로 주목을 받고 있다. 그러나 현재까지 연구는 데이터의 동적인 갱신이 고려되지 않았다. 본 연구는 기존의 군집화 방법을 이용한 벡터데이터 압축방법의 문제점을 파악하고, 데이터의 동적인 갱신이 고려된 압축 방법을 제시하였다. 실험을 통한 결과는 갱신이 발생하였을 경우 제안된 방법이 더 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.421-429
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• 2006

분산 해쉬 테이블 기반의 구조적 P2P시스템은 확장성이 우수하며 체계적인 검색과 라우팅을 수행하기 때문에 효율적인 검색이 가능하여 주목을 받고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 공유파일 검색이 파일 식별자의 정확한 일치를 통해서만 가능하다. 즉 키워드 검색을 지원하지 못함으로써 P2P 응용에 있어 커다란 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 분산 해쉬 테이블 기반의 구조적 P2P 시스템 에서 공유파일의 컨텐츠 기반 키워드 추출 및 파일 식별자를 생성하고 PLS의 확장을 통해 키워드 사전인 KID와 CKD를 작성하여 피어에서 키워드 검색을 지원하는 확장된 CAN 메커니즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.835-838
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• 2002

동작되고 있는 고전압 기기는 전기의 독특한 특성 때문에 초음파 방출을 유발하는 특유한 소리를 방출한다. 초음파 방출이란 아킹, 코로나, 트래킹과 같은 전기적변화에 의해서 발생된다 고전압 전력 설비에서 아킹, 코로나, 트래킹은 여러 가지 장애를 일으킬 뿐만 아니라 인체에도 매우 치명적인 손상을 야기한다. 고전압 기기의 장애 요소를 방지하고 사전에 진단하기 위해 초음파 측정이 주목받게 되었지만 아직까지 기초적인 측정 데이터가 충분히 제시되어 있지 않은 실정이다. 본 논문에서는 변압기 설비에서 발생하는 초음파 이상음을 분석하고 분석한 자료를 표준 데이터화 하는데 그 목적을 둔다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.329-331
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• 2020

에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성된 단어로서, 4차 산업혁명 시대의 교육 패러다임이다. 이는 4차 산업혁명의 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI), 로봇, 가상현실(Virtual reality; VR) 등 정보통신기술(ICT)을 활용한 차세대 교육을 의미한다. ICT에서의 교육은 온라인 강의로 이러닝(e-Learning)이 사용되고 있으나, 코로나-19로 인해 비대면 교육에 대한 수유가 급증함에 따라 이러닝과 함께 에듀테크가 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 배지서비스 플랫폼, 시뮬레이션 기반 협동형 이러닝 시스템, 동영상 영어사전, 그리고 블록체인 기반의 접근제어 감사시스템에 대한 심사 완료된 논문들을 분석한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.33-37
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• 2019

공공기술을 활용한 스케일업(Scale-up)이 기업의 새로운 성장 전략으로 주목받고 있다. 스케일업의 사전적 의미는 '규모 확대'다. 기술, 제품, 서비스, 경영 등 기업의 외형과 내실이 크게 개선되거나 그에 상응하는 성과 창출의 뜻이 담겨있다. 기업가치 10억 달러($1 billion) 이상, 설립된 지 10년 이하로 통칭되는 유니콘(Unicorn) 기업의 등장이 스케일업에 대한 관심으로 옮겨 붙은 양상이다. 스케일업은 이러한 차원에서 고성장 기업을 통칭하는 말로 쓰인다. 국가별로 차이는 있지만 직원 수 10명 이상, 최근 3년간 매출이나 연평균 고용 성장률이 20% 이상인 기업을 스케일업으로 정의한다. 문제는 미국과 같은 선진기업 환경에서는 핵심 기술이나 신성장 동력 확보차원에서 다양한 기업인수합병(M&A)이 추진되거나 오픈 이노베이션(Open Innovation, 개방형 혁신) 방식의 기업간 기술협력이 활발히 일어나고 있지만 우리나라는 상대적으로 그러하지 못하다는데 있다. 결과적으로 국내 기업 환경과 사회적 분위기를 감안해 공공연구기관으로부터 기술을 이전받거나 연구개발특구진흥재단이 추진하는 연구소기업 제도를 활용한 스케일업의 중요성이 커지고 있다. 4차산업 시대를 맞아 기업간 합종연횡이 더욱 빈번하고 일어나고 기술간 융복합이 가속화되는 지금의 상황에 비춰볼 때 공공기술을 활용한 연구소기업들의 다양한 스케일업 사례는 우리에게 많은 시사점을 안겨준다. 기업성장을 위한 새로운 전략적 도구로 활용될 소지가 충분하다고 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권2호
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• pp.15-26
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• 2023

전 세계적인 COVID-19 팬데믹으로 인해 업무처리 방식이 원격으로 전환됨에 따라 기업의 외부에서 내부 중요리소스에 접근하는 빈도가 기하급수적으로 증가하였고 기업은 각종 보안 위협에 쉽게 노출되었다. 이러한 접근 보안 문제를 해결하기 위해 ZTA(Zero Trust Architecture) 솔루션이 주목받고 있다. ZTA는 사전에 설정한 정책에 따라 접근에 대한 인증과 허가를 엄격하게 관리하며 외부 유저는 물론 내부 유저도 신뢰하지 않는다는 원칙을 기반으로 동작한다. 본 논문에서는 ZTA의 정의를 포함해 주요 연구 동향을 분석하였고 각 기업별로 상이한 ZTA 솔루션을 정리하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.175-179
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• 2021

언플러그드 활동은 프로그래밍 프로그램 이외의 학습 도구를 통하여 컴퓨터 과학에 대하여 학습하는 활동들이다. 기존의 언플러그드 활동은 절차적인 사고 과정에 초점을 맞추고, 놀이를 통해 사고 과정을 지도하는 것에 초점을 두어, 최근 주목되는 머신 러닝에서 중요한 비중을 차지하는 비지도 학습에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생들에게 익숙한 영상 매체를 사용하여 데이터를 분석하는 비지도 학습을 위한 언플러그드 수업을 설계하고, 수업을 실시한 후에 비버챌린지를 활용하여 수업의 효과성에 대한 결과를 분석하였다. 사전 검사와 사후 검사의 점수를 분석한 결과 학생들의 computational thinking 과 문제 해결력이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.537-547
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• 2023

퓨삿학습(few-shot learning)은 사전에 확보한 관련 지식과 소규모의 학습데이터를 이용하여 학습데이터의 부족으로 인한 어려움을 해결할 수 있는 가능성을 제시해주어 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 퓨삿학습의 개념과 주요 접근방법을 빠르게 파악할 수 있도록 데이터 증강, 임베딩과 측도학습, 메타학습의 세 관점에서 최신연구동향을 설명한다. 또한 퓨샷학습을 적용하려는 연구자들에게 도움을 제공할 수 있도록 주요 벤치마크 데이터셋에 대하여 간략하게 소개하였다. 퓨삿학습은 이미지 분석과 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있으나, 본 논문은 이미지 처리를 위한 퓨삿학습의 접근법에 집중하였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.236-242
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• 2024

소프트웨어 결함 예측(SDP)은 오류가 발생할 가능성이 있는 모듈을 사전에 식별하여 소프트웨어 개발의 효율을 높이고 있다. SDP에서의 주과제는 예측 성능을 향상시키는것에 있다. 최근 연구에서는 딥러닝 기법이 소프트웨어 결함 예측(SDP) 분야에 적용되어 있으며, 특히 구조화된 데이터를 분석하는 데 뛰어난 성능을 보이고 있는 SAINT 모델이 주목받고 있다. 본 연구는 SAINT 모델을 다른 주요 모델(XGBoost, Random Forest, CatBoost)과 비교하여 SDP에 적용 가능한 최신 딥러닝 기법을 조사하였다. SAINT는 일관되게 우수한 성능을 보여주며 결함 예측 정확도 향상에 효과적임을 입증하였다. 이 연구 결과는 실용적인 소프트웨어 개발 상황에서 결함 예측 방법론을 발전시킬 수 있는 SAINT의 잠재력을 강조하며, 교차 검증, 특성 스케일링, 비교 분석 등을 포함한 철저한 방법론을 통해 수행되었다.