• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.27-34
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• 2020

최근 4차 산업혁명 기술은 기술발전을 통해 일상생활을 크게 바꾸고 있을 뿐 아니라 국방정책 수립에 있어서도 주요 키워드가 되어 가고 있다. 특히 ICBMS라 불리는 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 사이버보안 기술은 인공지능과 더불어 국방정보화정책의 핵심선도기술로 선정되었다. 4차 산업혁명 기술의 중요성이 증대되는 가운데 현재 KJCCS, ATCIS, KNCCS, AFCCS 등 합참 및 각 군 기능별로 분리 운용되고 있는 C4I체계를 미래전에 대비하는 하나의 체계로 개발하기 위한 연구가 추진되고 있다. 이는 C4I체계를 각 도메인별로 운용함에 따라 정보교환 등 합동작전을 위한 상호운용성이 저하되는 문제를 해소하기 위함이다. 또한 각종 무기체계들이 초연결 및 초지능화 체계로 개발이 추진되고 있어 이들을 효율적으로 통제하고 안전하게 운용하기 위해 통합C4I체계 구축과 미군의 RMF(Risk Management Framework) 같은 체계의 도입이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터/클라우드 기반의 미래 C4I체계의 사이버위협 지능화 탐지 및 사용자 정보 접근권한 관리, 사이버위협의 지능화 관리 및 가시화 방안을 제시한다.

• 산업융합연구
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• 제20권3호
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• pp.33-40
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• 2022

최근 IoT와 연계된 서비스들이 다양한 환경에서 활용되면서 IoT와 인공지능 기술이 융합되고 있다. 그러나, IoT 데이터를 안정적으로 처리하는 기술들이 완벽하게 지원되고 있지 않아 이를 위한 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는 IoT 데이터를 머신러닝 기반으로 임베디드 벡터를 생성한 후 IoT 데이터를 최적화 할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 처리 효율을 위해서 IoT 데이터의 인덱스, 수집 위치(X와 Y축 좌표의 이진값), 그룹 인덱스, 타입, 종류 등을 QR 기반으로 임베디드 벡터화를 수행한다. 또한, IoT 데이터를 비대칭적으로 연계하도록 IoT 데이터 수집 과정에서 로드밸런싱을 수행할 수 있도록 다양한 IoT 장치에서 생성한 데이터를 통합 관리한다. 제안 기법은 비대칭적으로 IoT 데이터를 그룹화할 수 있도록 IoT 데이터를 해쉬기반으로 서로 직교화하도록 처리한다. 또한, IoT 데이터 종류 및 특성에 따라 주기적으로 생성 및 그룹화하기 때문에 IoT 데이터 간 간섭은 최소화할 수 있다. 향후 연구에서는 IoT 서비스를 제공하는 여러 환경에서 제안 기법을 비교 평가할 계획이다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.391-401
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• 2022

최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP_0.5는 99.4%, AP_0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.71-82
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• 2022

자동차용 배터리 제조공정 가운데 하나인 Tab Welding 공정에서 생산된 제품의 샘플링 인장검사를 대체하기 위해 현재 비전검사기를 개발하여 사용하고 있다. 그러나, 비전검사는 검사 위치 오차 문제와 이를 개선하기 위해 발생하는 비용 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 최근 딥러닝 기술을 적용하는 사례들이 발생하고 있다. 본 논문도 그런 사례 중 하나로 기존 제품 검사에 딥러닝 기술 중 하나인 Faster R-CNN을 적용하여 그 유용성을 파악하고자 하였다. 기존 비전검사기를 통해 획득한 이미지들을 학습 데이터로 사용하여 Faster R-CNN ResNet101 V1 1024x1024 모델을 사용하여 학습하였다. 검사 기준인 미검률 0%, 과검률 10%의 기준으로 기존 비전검사와 Faster R-CNN 검사결과를 비교 분석하였다. 미검출률은 기존 비전검사에서 34.5%, Faster R-CNN 검사에서 0%였다. 과검출률은 기존 비전검사에서 100%, Faster R-CNN에서 6.9%였다. 결론적으로 자동차용 배터리 리드탭 암흔 오류 검출에 딥러닝 기술이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.41-49
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• 2022

IETF(Internet Engineering Task Force)는 저전력 손실 네트워크 환경인 LLNs(Low power and Lossy Networks)의 라우팅 프로토콜로 RPL(IPv6 Routing Protocol for Low-power Lossy Network)을 표준화하였다. RPL은 LLNs에서 요구하는 서비스에 적합한 OF(Objective Function)를 통해 경로를 생성하고 DODAG(Destination Oriented Directed Acyclic Graph)를 구축한다. 기존 연구들은 각 노드의 잔여 에너지를 확인하여 잔여 에너지가 높은 부모를 선택하여 DODAG를 구축하지만 실제 부모 노드가 에너지를 전부 소모하기 전에 DODAG를 떠나고 새로운 DODAG를 구축하는 방식은 없었다. 따라서 본 논문에서는 DODAG에 가입된 노드의 에너지 잔량이 지정된 에너지 한계점 이하로 떨어지면 그 노드가 DODAG를 미리 떠나는 EC-RPL(Enhanced Connectivity-RPL)을 제안한다. 제안된 프로토콜을 오픈소스 사물인터넷 운영체제인 Contiki에서 제공하는 Cooja 시뮬레이터를 사용하여 그 성능을 평가하고 Foren6를 활용하여 제어 메시지 수를 비교한다. 실험 결과 EC-RPL이 기존 RPL 보다 6.9% 낮은 지연시간과 5.8% 낮은 제어 메시지를 사용하며, 패킷 전달 비율은 1.7% 높은 것을 확인할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권9호
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• pp.99-107
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• 2022

본 연구는 난청 여부에 따른 노인의 생활행태와 사회환경만족도가 삶의 만족도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 2020년도 「노인실태조사」 자료의 3,071명(남성 1,892명, 여성 1,179명)을 연구대상으로 설정하였다. 다중회귀모형으로 연구대상의 인구사회학적 변수를 통제하고, 난청 여부에 따른 노인의 생활행태와 사회환경만족도가 삶의 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 난청 노인은 생활행태의 하위 요인인 경제활동, 친목단체 활동, 경로당 이용 변수와, 사회환경만족도의 하위 요인인 가족만족도와 환경만족도 요인이 삶의 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤다. 특히 난청 노인은 비난청 노인보다 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 요인이 생활행태 영역과 사회환경만족도 영역 모두에서 많은 제한이 있었다. 따라서 난청 노인의 삶의 만족도를 향상시키기 위해서 정부와 지방자치단체가 노인성 난청에 대한 복지정책과 시설에 대한 보완을 병행해야 함을 시사한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.729-735
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• 2021

Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1140-1147
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• 2022

디지털 기술의 발전에 따라 해상환경은 빠르게 변화할 것으로 예상된다. 자율운항선박의 경우 국내 · 외 많은 국가에서 기술개발 중이며, 국제사회는 이를 운용하기 위한 논의도 시작되었다. 선박의 변화는 해상교통 환경의 변화를 야기하며, 육상지원시설에 대한 변화도 촉구한다. 본 연구는 항행지원시설의 사이버 보안 체계 개선을 위해 해상교통관제 인원의 사이버 보안 관리 인식을 분석하고자 한다. 이를 위해 해상교통관제 중심으로 사이버 보안 관리 현황을 살펴보고, 해상통관제 인원을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 분석은 IPA 방법론을 활용했으며, 분석결과 보안담당 경험이 있는 인원과 경험 없는 인원의 사이버 보안에 대한 인식차이가 뚜렷하게 나타났다. 더불어 사이버 공격 탐지 및 차단 관련 기술적인 조치가 가장 우선적으로 시행되어야할 사항으로 나타났다. 본 연구 결과는 항행지원시설에 대한 사이버 보안 관리 체계 개선을 위한 기초자료로 사용될 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권4호
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• pp.165-170
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• 2023

이동약자가 집에서 밖으로 나오는 순간부터 이동에 대한 어려움을 겪는 경우가 있다. 보호자들 또한 시간적 여유가 없어 사회적 약자인 가족을 보호시설에 위탁하게 되는 경우 피보호자의 위치를 알기 위해서는 보호자가 직접 확인할 수밖에 없다. 이러한 보호자의 불안감과 수고를 덜어주고, 보호시설 관계자와 이용자의 편의성을 제공하기 위해 AI 홈케어 솔루션에 대한 설계를 하게 되었다. 비영리재단, 보호시설에 서비스를 무료로 배포하여 사용하는 시설이 많아진다면 보호자의 걱정이 줄어들고, 시설 이용자들을 관리해야 하는 시설 관계자의 부담도 줄어들게 될 것이다. 본 논문에서는 이동약자를 고려하여 이동과 관련한 모든 데이터인 보호자에게 피보호자의 위치, 상태 알람뿐만 아니라 위급한 일이 발생하면 보호자에게 긴급 알림서비스 기능을 제공한다. 나아가 시설 관계자의 편의와 부담을 덜어주기 위해 내비게이션 기능을 사용하여 최적의 경로를 추천해주는 서비스 기능도 제공할 필요가 있다. 이동약자가 이용하는 셔틀의 위치, 승하차 시간 등 보호자에게 필요한 정보를 제공하여 불안감을 덜어줄 필요가 있다. 또한 서비스를 무료로 제공하면서 시설 관리자는 봉사의 질, 이동약자는 서비스의 질을 높여주는 데 목표가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.255-258
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• 2022

최근 환경 오염이 지속되면서 신재생 에너지에 대한 사람들의 관심이 높아지고 있다. 제주 지역은 태양광, 태양열, 바이오, 풍력 발전 등 신재생 에너지 발전이 많이 이루어지고 있지만, 그에 비하여 관련 데이터의 개방과 분석 사례는 부족한 상황이다. 이에 본 연구에서는 전 세계 데이터 사이언티스트(Data Scientists)들이 활동하고 있는 캐글(Kaggle) 플랫폼을 활용하여 태양광 생산량과 관련된 변수를 추출하고, 데이터에 적용할 수 있는 머신러닝(Machine Learning) 기법을 탐구하여 머신 러닝 설계를 위한 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋(Dataset) 형태(Form)를 제시하고자 한다. 구체적으로는 캐글 데이터 플랫폼을 활용하여 태양광 에너지 분석을 진행한 후 제주 지역 태양광 데이터 수집에 대한 보완점을 제안할 수 있다. 이러한 시도는 제주 지역의 태양광 산업의 발전을 위한 데이터 분석에 활용이 가능할 것으로 기대할 수 있다. 즉, 현재 개방되어 있는 제주 지역의 태양광 발전 데이터셋 형태를 인공지능(Artificial Intelligent) 분석을 위한 머신러닝에 적합한 형태로 구축이 될 수 있도록 제안할 수 있다. 이를 통하여 제주 지역 태양광 산업의 발전의 효율을 높이는 방안을 마련하는데 기반 연구가 될 것이다.