• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.68-71
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• 2022

항로표지는 해상에 독립적으로 암초 위나 줄에 의해 떠 있는 형태로 존재하며, 선박들의 안전 운행에 필요한 다양한 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 이러한 항로표지의 설치 및 동작 형태는 풍랑에 따라 기기의 위치가 가변적으로 변하게 된다. 따라서 기기의 위치가 급격하게 변했을 때, 항로표지 기기 내에도 영향을 받는다면 지방청의 항로표지 데이터 수신이 낮아질 것이라고 가설 설정했다. 본 논문에서는 기상특보에 따른 시간적 기준으로 구간을 나누어 풍랑과 항로표지 데이터 수신 간의 상관관계가 있는지 연구를 진행하였다. 연구 결과 풍랑이 거세질수록 평균 데이터 수집량이 감소하는 것으로 데이터 수신 강도의 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 이번 연구를 통해 풍랑에 대비한 항로표지 데이터의 개선이 필요하며, 선박의 안전과 관련된 만큼 정밀한 개선을 요한다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.223-229
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• 2018

최근 전기기기로 인한 화재발생이 급증함에 따라 기기에 대한 안전진단의 필요성이 높아지고 있다. 본 연구는 지능형의 Fuzzy기술을 이용한 전기기기의 안전진단에 관한 것으로 기기의 사용전류특성, 누적사용시간, 열화특성 및 Arc특성 등의 복합적인 전기안전 요인을 검출하여 진단한다. 이들 안전요인을 실시간으로 추출하기 위하여 각종 Sensor회로, DSP(Digital Signal Processor) 신호처리회로, 무선통신회로 등으로 구성된 Board를 설계하였고, 추출된 4가지 진단정보를 이용하여, 기기의 안전정도를 퍼지수치 값으로 표시하기 위하여 각 정보마다 Gaussian function을 사용한 퍼지 알고리즘을 설계하고 DSP에 실장 하였다. 지능적인 퍼지알고리즘은 4가지의 진단정보를 입력받아 퍼지엔진으로 추론하고 해당기기의 종합적인 안전 상태를 사람의 감성에 익숙한 100단계의 아날로그 퍼지 값으로 출력한다. 본 연구에서 구현된 DSP 하드웨어와 퍼지 알고리즘을 융합한 보드의 실험을 통하여, 전기기기의 운전 중 실시간 안전 상태를 복합적으로 검출하고, 사람에게 친화적인 감성적 퍼지 값으로 진단결과를 출력하는 기능을 소형의 DSP Board에서 구현할 수 있음을 입증하였다. 향후 인공지능 전용 Micom이 출시된다면 지능을 바탕으로 보다 진보된 진단 시스템을 연구할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.1-8
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• 2024

실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권1호
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• pp.111-129
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• 2023

디지털 혁신의 확산에 따라 의료 분야에서도 인공지능을 기반으로 한 혁신의료기술의 채택이 활발해지고 있다. 이에 따라 인공지능 기반 소프트웨어형 의료기기인 SaMD(Software as a Medical Device)의 출시 및 도입도 촉진되고 있지만, 의료기관의 SaMD 도입 요인에 대한 연구는 미흡한 편이다. 본 연구의 목적은 '인공지능 기반 SaMD' 도입에 대한 의료기관의 의사결정에 영향을 미치는 중요한 요인들을 찾고, 이들 요인의 가중치와 우선순위를 분석하는 것이다. 이를 위해 의료계의 기술수용 모델, 의료 인공지능 및 SaMD 등에 관한 문헌연구 결과를 바탕으로 델파이 조사를 실시하였으며, HOTE(Human, Organization, Technology and Environment) 프레임워크와 HABIO(Holistic Approach {Business, Information, Organizational}) 프레임워크를 결합하여 연구 모형을 개발하였다. 5가지 주기준과 22개의 하부기준으로 구성된 연구 모형을 바탕으로 국내 의료기관과 SaMD 공급자의 전문가들을 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석을 실시하여 SaMD 도입 요인을 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과, 인공지능 기반의 SaMD 도입을 결정하는 주기준의 우선순위는 기술적 요인, 경제적 요인, 인적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인의 순으로 나타났고, 하부기준의 우선순위는 신뢰성, 진료원가 절감, 의료진의 수용도, 안전성, 최고 경영자의 지원, 보안성, 인허가 및 규제 수준의 순이었다. 특히, 신뢰성, 안전성, 보안성 등의 기술적 요인이 SaMD 도입에 있어서 가장 중요한 것으로 나타났다. 또한, 각 집단별 가중치와 우선순위를 비교·분석한 결과, SaMD 도입 요인의 가중치와 우선순위는 기관의 유형, 의료기관의 유형 및 의료기관 보직의 유형에 따라 매우 다른 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.168-171
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• 2020

초저지연성을 요구하는 5G 네트워크 환경에서 기기의 핸드오버를 능동적으로 조절하는 시스템의 중요성이 대두되고 있으며, 특히 핸드오버 시 기기의 이동성을 예측하는 것은 필수적이다. 딥러닝 모델의 일종인 생성적 적대 신경망은 두 신경망 사이의 경쟁 구도를 이용하여 두 신경망의 성능을 모두 높이는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 주로 데이터 생성 모델로 사용되는 생성적 적대 신경망을 이용하여 무선 네트워크 환경에서 기기의 이동성을 예측하는 시스템을 개발하였다. 이를 통해 실제 모바일 네트워크 환경에 적용되었을 경우 핸드오버 속도를 높이도록 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.202-204
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• 2021

다양한 IoT 기기로 구성된 모바일 IoT 환경에서는 IoT에서 수집된 데이터가 다른 IoT의 학습 데이터로 사용되는 순환 구조로 이루어져 있다. 따라서 해당 환경에서 데이터는 공유되는 자원이며 매우 중요한 요소이다. 특히 IoT 기기가 밀집된 지역에서는 많은 트래픽이 발생하기 때문에 전송지연 및 데이터 손실로 인한 시스템 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 안전한 데이터 통신을 위한 블록체인 기반의 시스템 구조를 제안한다. 해당 시스템은 블록체인을 사용하여 IoT 기기의 이동성과 밀집도를 판별하고, 트래픽 밀집 구역이 발생하였을 경우 UAV를 활용하여 통신이 원활하게 이루어질 수 있도록 한다.

• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.242-264
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• 2019

본 연구는 빠르게 확산되고 있는 인공지능 기반 서비스에 대한 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인을 분석하는 연구이다. 구체적으로는, 본 연구는 인공지능 기반 서비스의 사용자들의 수용 의도에 영향을 주는 요인 중, TAM, UTAUT 기반 연구와 같은 기존의 선행 연구들이 제시한 바 있는 쾌락적 동기, 실용적 동기와 함께, 인공지능 기반 서비스의 사용 안전성에 대한 사용자 인식, 이들 서비스의 필요성을 강조하는 시대적 압박, 서비스의 혁신성과 서비스의 체험 경험 등의 요인들이 주는 직 간접적인 영향을 집중적으로 분석한다. 분석 결과, 제시된 요인들은 A.I. 스피커에 대한 소비자의 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로는, 기존에 다양한 연구에서 제시되어 온 TAM, UTAUT모형에서 제시되어온 편의성과 쾌락적/실용적 동기가 A.I. 스피커로 대표되는 지능형 서비스의 사용자 수용 의도에도 유의미한 요인임을 증명하였다. 이와 함께, 기존에는 소수의 연구에서만 고려되었던 시대적 압박이라는 비자발적 영향 요인이 지능형 서비스를 포함한 IT융합형 서비스의 수용 의도에 유의미한 영향력을 나타내었으며, 이러한 서비스에 대한 사용자의 보안성 인지와 지능형 서비스(A.I. 스피커)의 실제 경험 여부 또한 중요한 영향요인으로 제시되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.862-865
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• 2020

최근 5G, 인공지능(AI) 등과 함께 사물인터넷 (IoT) 기술이 주목받고 있으며, 보안 위협 또한 증가하고 있다. IoT 기기에 대한 다양한 공격 기법들이 존재하는 만큼 IoT 보안에 관한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 보안 위협에 대응하기 위한 딥러닝 기반의 탐지기법들의 최신 연구 동향과 앞으로의 방향을 살펴본다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.217-242
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• 2022

AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.18-25
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• 2022

뉴로모픽 컴퓨팅은 일반적으로 CPU와 GPU를 이용하여 신경망 연산을 하는 것보다 전력, 면적, 속도 측면에서 매우 뛰어난 성능을 보여준다. 이러한 특성은 에너지 사용량이 중요시되는 자원 제약적인 IoT 환경에 매우 적합하다. 하지만 뉴로모픽 컴퓨팅을 지원하는 이기종 IoT 기기에 따라 환경설정 및 응용 프로그램 동작을 위한 소스코드의 수정이 필요하다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 NAAL을 제안하고 구현하였다. NAAL은 공통의 API를 기반으로 다양한 이기종 IoT 기기 환경에서 IoT 기기의 제어와 뉴로모픽 아키텍처의 추상화 및 추론 모델 동작에 필요한 기능을 제공한다. NAAL은 향후 새로운 이기종 IoT 기기 및 뉴로모픽 아키텍처와 컴퓨팅 장치의 추가적인 지원이 가능하다는 장점을 가진다.