• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.264-267
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• 2023

The circular economy approach in the coffee supply chain promotes a more sustainable, environmentally friendly, and socially responsible coffee industry. It aims to reduce the environmental impact of coffee production and consumption while ensuring the long-term viability of coffee farming communities and ecosystems. However, there are many challenges in the traditional circular economy coffee supply chain. Hence, this paper undertakes a comparative analysis between the traditional circular economy coffee supply chain and its integration with blockchain. As a result, we display the benefits of incorporating blockchain technology into the conventional circular economy framework of the coffee supply chain. Additionally, this integration promises to overcome the challenges in the traditional circular economy coffee supply chain.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권5호
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• pp.322-327
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• 2017

문서 분류 문제는 오랜 기간 동안 자연어 처리 분야에서 연구되어 왔다. 우리는 기존 컨볼루션 신경망을 이용했던 연구에서 나아가, 순환 신경망에 기반을 둔 문서 분류를 수행하였고 그 결과를 종합하여 제시하려 한다. 컨볼루션 신경망은 단층 컨볼루션 신경망을 사용했으며, 순환 신경망은 가장 성능이 좋다고 알려져 있는 장기-단기 기억 신경망과 회로형 순환 유닛을 활용하였다. 실험 결과, 분류 정확도는 Multinomial Naïve Bayesian Classifier < SVM < LSTM < CNN < GRU의 순서로 나타났다. 따라서 텍스트 문서 분류 문제는 시퀀스를 고려하는 것 보다는 문서의 feature를 추출하여 분류하는 문제에 가깝다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 GRU가 LSTM보다 문서의 feature 추출에 더 적합하다는 것을 알 수 있었으며 적절한 feature와 시퀀스 정보를 함께 활용할 때 가장 성능이 잘 나온다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.193-202
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• 2017

인공지능 기반 지능형 시스템의 개발에는 일반적으로 신뢰성 높은 대규모 지식처리, 지식의 통합과 인간 수준의 이해, 지식기반 인간-기계협업, 전문가 수준의 지능 서비스 등의 효과적 통합이 요구된다. 특히 빅데이터 이해 기반 자가학습형 지식베이스 및 추론 기술 개발을 목표로 하고 있는 과제의 일환으로 개발 중인 WiseKB 통합 플랫폼은 대용량 지식을 저장하여 추론과정을 통한 질의 및 응답이 가능한 대규모 지식 베이스 역할을 수행하며 이를 위하여 지식표현, 자원통합, 지식저장소, 지식베이스, 복합추론, 지식학습 등의 요소기술들의 효과적 통합이 필수적이다. 통합 플랫폼의 효율적 통합을 위해서는 정확한 요구사항 분석이 중요하며, 이는 시스템의 특성을 고려한 적절한 요구사항 분석 방법론의 적용이 필요하다. 대표적인 요구사항 분석 방법인 순차적 방법론과 순환-점진적 방법론은 WiseKB와 같은 시스템의 대규모 복합적 개발 특성을 고려할 때 다양한 요구사항을 체계적으로 파악하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 개선하고자 순차적 방법과 순환-점진적 방법론을 결합해 각 단점을 보완하고 대규모 복합적 특성을 갖는 시스템의 요구사항 분석을 효율적으로 진행할 수 있는 통합 방법론을 제시하고, 실제 적용을 통해 그 효과를 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.415-423
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• 2018

최근, 컴퓨터 분야의 기계 학습(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 등 컴퓨터 관련 학습이 각광을 받고 있다. 이들은 인공 신경망(Artificial Neural Network)을 이용하여 가장 하위 레벨로부터 학습을 시작하여, 최상위 레벨까지 그 결과를 전달하여 최종 결과를 산출하는 방식이다. 하위레벨로부터의 체계적인 학습을 통한 효과적인 성장 및 교육 방안에 대한 연구는 다양한 분야에서 이루어지고 있으나, 체계적인 규칙과 방법에 기반한 모델은 찾아보기가 힘들다. 이에, 본 논문에서는 성장 및 융합 모델인, TNT 모델(Transitive Nested Triangle Model)을 처음으로 제안한다. 제안하는 모델은 기하학적인 형태를 통해 형성된 각 기능들이 유기적 계층 관계를 형성하여, 상위로 성장 및 융합하면서, 그 결과가 반복 사용되는 순환적 재귀 모델이다. 즉, '수평적 형제 병합에 이은 상위로의 융합(Horizontal Sibling Merges and Upward Convergence)'의 분석적 방법이다. 이러한 모델은 공학, 디지털공학, 인문학, 예술학 등에 모두 적용될 수 있는 기본기적 이론으로, 본 연구에서는 제안하는 TNT 모델을 설명하는 것에 그 초점을 둔다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1305-1311
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• 2022

최근 모바일 단말기 및 개인형 컴퓨터의 비약적인 발전과 신경망 기술의 등장으로 영상을 활용한 실시간 안면 교체가 가능해졌다. 특히, 순환 적대적 생성 신경망은 상호 연관성이 없는 이미지 데이터를 활용한 안면 교체가 가능하게 만들었다. 본 논문에서는 적은 학습 데이터와 시간으로 안면 교체의 품질을 높일 수 있는 입력 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 방식은 사전에 학습된 신경망을 통해서 추출된 안면의 특이점 정보와 안면의 구조와 표정에 영향을 미치는 주요 이미지 정보를 결합함으로써 안면 표정과 구조를 보존하면서 이미지 품질을 향상시킬 수 있다. 인공지능 기반의 무참조 품질 메트릭 중의 하나인 blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE) 점수를 활용하여 제안 방식의 성능을 정량적으로 분석하고 기존 방식과 비교한다. 성능 분석 결과에 따르면 제안 방식은 기존 방식 대비 약 4.6%~14.6% 개선된 BRISQUE 점수를 나타내었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권1호
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• pp.31-48
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• 2019

인공동결공법(artificial ground freezing method)은 연약지반 및 도심지에서의 지하구조물 시공에 적합한 차수 및 지반보강 공법이다. 인공동결공법은 동결관(freezing pipe)을 지중에 매설한 후 냉매(refregerant)를 순환시켜 대상 지반에 차수벽 및 지지체의 역할을 수행하는 동결벽체(frozen wall)를 형성한다. 그러나 간극수의 동결에 따른 간극수의 부피팽창은 지반의 변형을 야기시킬 수 있고, 시공완료 후 동결토의 융해에 따른 지반의 소성변형 및 입자의 재배치 등은 지반의 역학적 특성을 변화시킨다. 본 논문에서는 인공동결공법에 따른 해성 점토지반(marine clay)의 동결속도를 평가하기 위하여 인공동결공법 현장실증시험을 수행하였다. 현장실증시험은 지중에 3.2 m 깊이로 매설된 동결관 1공 내로 초저온 냉매인 액화질소를 순환시키는 방법으로 수행되었다. 또한, 원지반과 인공동결공법에 의해 동결/융해된 지반에 대한 피에조 콘 관입시험(piezo cone penetration test, CPTu) 및 공내재하시험(lateral load test, LLT)을 수행함으로써 동결/융해(freezing-thawing)에 따른 해성 점토지반의 강도 및 강성 특성의 변화를 평가하였다. 시험결과, 부피가 약 $2.12m^3$인 원기둥 모양의 동결체를 형성하는데 총 3.5일이 동안 약 11.9 ton의 액화질소가 소요되었다. 동결/융해에 따른 지반의 강도 및 강성 저하는 각각 48.5%, 22.7%로 산정되었다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제36권9호
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• pp.638-645
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• 2003

본 연구에서는 사용된 혈성심정지용액에 의한 심근보호의 효과를 평가하고 심근보호를 평가하는 방법에 있어서 심근 미세구조관찰의 유용성과 다른 검사방법들과의 상관관계를 알아 보고자 하였다. 대상 및 방법 : 판막수술 및 관상동맥우회로술을 시행한 18명의 환자의 심전도, CK의 MB 동위효소, SGOT, LDH1과 LDH2의 비 등의 변화를 측정하고 반정량적인 방법을 통해 심근 미세구조의 변화를 관찰하였다. 인공심폐기 가동 직전과 인공심폐기 가동 직후 우심방 부속지에 조직검사를 시행하였고, 심근관련 혈청효소치들과 심전도는 술 후 3일 동안 검사하여 최고치를 구하였으며 심전도에서는 새로운 Q파나 ST분절의 상승을 관찰하였다. 결과: 대상환자는 남자 8명, 여자 10명이었으며 평균연령은 55.6$\pm$13세였다. 판막수술을 시행한 환자는 8명 관상동맥우회로술을 시행한 환자는 10명이었고, 평균 체외순환시간은 119$\pm$29분이었고 평균 대동맥차단시간은 75.4$\pm$24분이었다 체외순환 직전의 1.28$\pm$0.53이었던 평균 사립체 변화점수가 체외순환이후에는 2.35$\pm$0.79로 의미있게 증가했으나 술 후 심근경색을 시사하는 심근관련 혈청효소치의 증가나 심전도상의 새로운 Q파의 발견이나 ST분절의 상승은 없었다. 그리고 체외순환인 직전 및 직후 심근 사립체 변화점수, 또한 이들의 차는 체외순환시간 및 대동맥차단시간과 상관관계가 없었으며, 술 후 CK-MB, SGOT, LDH1/LDH2 등의 최고치와도 유의한 상관관계를 보이지 않았으나 체외순환시간과 LDH1/LDH2수치는 유의한 상관관계를 보였다 결론: 혈성심정지용액을 사용한 이번 연구에서 심근관련혈청수치나 심전도상에서 만족스러운 결과를 보였지만 심근의 미세구조에는 많은 변화가 있었으며 보다 많은 연구들이 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.127-142
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• 2016

딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제42권4호
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• pp.426-433
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• 2009

배경: 최근 신생아기에 선천성 심질환을 심폐우회술을 이용해서 성공적인 조기 교정을 하는데 있어서 상당한 진전이 이루어졌다. 이 연구의 목적은 체외순환 하에서의 신생아 개심술의 조기 성적을 알아보는 것이다. 대상 및 방법: 2002년 2월부터 2007년 12월까지 55명의 신생아에서 개심슬을 시행하였다. 술전 상태, 수술 방법, 술후 이병률과 사망률을 알아보기 위해서 후향적인 조사를 하였다. 평균 연령과 체중은 각각 13.5일, 3.2 kg이었다. 진단은 대 혈관전위 14예, 전폐정맥연결이상 7예, 큰 심실 중격결손 7예, 심실중격결손이 동반된 대등맥축착 6예, 대동맥궁단절 5예 및 기타 16예로 분포되어 있었다. 결과: 평균 대동맥차단시간은 62.2분이었다. 심도 저체온하 완전순환정지(평균 기간 22.5분)는 6예에서 적용되었다. 술후 체외순환의 이탈이 어려웠던 경우가 6예 있었다. 흉골을 봉합하지 못하고 수술실을 나왔던 환아가 4명 있었다. 저심박출증과 급성 신부전이 각각 3예씩 있었다. 평균 인공 호흡기 사용기간은 70.5시간, 평균 집중치료실 재원기간은 14.9일이었다. 술후 합병증은 27명(49.1%)에서 나타났다. 술후 평균 추적관찰 기간은 23.8개월이었다. 술후 사망률은 12.7% (7예)였는데, 조기 병원사망예가 5예, 만기 사망예가 2예였다. 결론: 최근 본원에서의 체외순환을 이용한 신생아기 개심술의 조기 성적은 비교적 양호하였다. 향후 장기 생존과 만기 합병증을 알아보기 위해서 더 긴 추적 관찰을 요한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.165-179
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• 2024

도시 지역의 홍수 위험을 완화하고 지속 가능한 수자원을 관리하기 위해서는 도시 홍수와 물순환의 연계 해석이 필수적이다. 본 연구는 간단한 전환 규칙을 통해 침수의 시공간적 변화를 모의하는 셀룰러 오토마타 기법을 이용하여 고해상도 도시침수 및 물순환 해석 모형 CAW (Cellular Automata-based integrated Water cycle model)를 개발하고, 그 적용성을 평가하였다. 개발된 모형을 미국 포틀랜드 도심지 유역에 적용하고, 물리 기반 모형 및 기존 셀룰러 오토마타 기반 모형의 침수 해석 결과와 비교하여 도시침수 재현의 적절성을 평가하였다. 연구 결과, 침수 검증 대상 지점에 대한 CAW 모형의 최대 침수심 분포는 확산파 방정식을 모사하는 WCA2D (Weighted Cellular Automata 2 Dimension) 모형과 평균오차 값이 1.3 cm로 유사하게 모의되었고, 이진 패턴 유사도 검증에서 HR 0.91, FAR 0.02, CSI 0.90으로 비교적 높은 유사성을 나타내며 모형의 침수 해석 적용성을 검증하였다. 또한, 토지피복 및 토양 조건이 침수, 침투에 미치는 영향을 시험 평가한 결과, 불투수율이 41% 더 높은 지역에서의 침투와 최대 침수심이 각각 54%(4.16 mm/m²) 감소 및 10%(2.19 mm/m²) 증가하였다. CAW 모형을 이용하여 도시 유역의 다양한 토지피복 및 토양 특성을 고려한 고해상도 물순환 및 도시침수 연계 모의 해석이 가능할 것으로 기대된다.