• 비파괴검사학회지
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• 제29권2호
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• pp.162-170
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• 2009

고유가 및 에너지 문제 해결대책의 하나로 고부가가치 산업인 액화천연가스(LNG) 플랜트 건설시장에 대한 세계적 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 선진국의 기술독점에 대응하기 위해 추진중인 우리나라의 위험도평가 기술개발 방안을 소개하기 위한 것이다. 먼저 위험도평가 기술을 정의한 후 국내외 기술의 특징 및 수준을 분석하였다. 기술분석 결과를 토대로 위험도평가 프로그램, 비파괴진단 신뢰도평가 기술, 안전기준 통합클래스 개발이라는 핵심 요소를 도출하였다. 이는 정보 기반의 융합기술로써, 다양한 설비 검사 및 진단분야의 데이터베이스와 인공지능형 최적화 기법을 탑재한 비파괴평가 시스템과 연계하여 LNG 플랜트 모듈화 및 효율성 개선을 위해 활용될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권2호
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• pp.29-36
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• 2004

본 연구는 디지털 멀티미디어 방송(DMB) 환경 하에서의 지리정보시스템(GIS) 기반 교통정보 전송 기술을 FM DARC(FM data radio channel)와 비교 분석하여 DMB 시스템 개발에 활용하는 것을 목적으로 한다. 전국적인 지능형교통시스템(ITS) 구축의 확산과 탤레매틱스(telematics) 산업의 약진 그리고 방송과 통신의 융합(convergence) 및 유비쿼터스(ubiquitous)와 같은 통신방식의 진화에 따라 GIS 기반의 교통정보 전송에 대한 표준화와 기술 개발이 급속하게 진행되고 있다. 전송매체에 따라 GML(geography markup language)이나 TPEG(transport protocol experts group)에서 보는 바와 같이 사용되는 GIS 포맷이나 프로토콜 및 표준화는 상이하며, 이에 대한 교통이나 통신 분야의 기술개발 및 국제표준규격 등은 하루가 다르게 변모하고 있다. 따라서 본 논문에서는 방송망을 이용한 교통정보 전송 기술의 발전 동향을 간략하게 살펴보고, 교통정보 전송 기술을 중심으로 FM DARC와 DMB 시스템에서 사용되는 GIS 기반기술을 비교 분석해 보도록 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.67-73
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• 2018

최근 대규모 복합화된 형태로 나타나는 재난을 효과적으로 관리하기 위하여 기존 재난관리 담당자들이 재난 상황관리를 위해 참조하고 있는 재난 메뉴얼, 관련 법규 등의 비정형 텍스트 형태의 재난정보와 재난 유관기관 시스템에 구축되어 있는 정형의 다양한 재난정보의 상호 연동 체계를 구축하고, 이를 통해 재난 관련 유관기관 간 공동활용이 가능한 재난정보 공유시스템 구축 방법론을 제안하고자 한다. 특히 최근 들어 경주, 포항 등 발생 빈도가 급격하게 늘어나고 있는 지진을 중심으로 지진 메뉴얼, 지진 화산재해대책법 등 비정형 정보와 지진 관련 유관시스템 내 정형 지진정보를 대상으로 정형 비정형 정보 연계를 수행하고 최종적으로는 연계된 정보를 기반으로 지진 상황관리에 필요한 정보를 제공하는 서비스를 제안하였다. 구축된 서비스를 통해 업무담당자는 비정형 정형 정보가 융합된 범부처 및 기관의 지진정보를 획득하여 효과적인 지진 상황관리를 수행할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.357-368
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• 2013

우리 사회는 광대역 ICT 인프라의 확충과 스마트 디바이스, 클라우드 서비스 및 소셜 미디어 서비스의 활성화로 인해 언제 어디서나 다양한 지식의 공유 / 관리 / 제어 / 창조가 가능한 혼합현실 환경의 상시 연결사회로 진화하고 있고 이로 인해 사이버 위협이 점차 증가하고 있는 상황이다. 향후 사회는 물리 및 논리공간의 융합, 스마트 객체의 유기적 연결, 상시연결 사회의 보편화로 인하여 사이버 위협에 대한 효과적 대응을 하지 못하는 경우에 더욱 복잡하고 미묘한 문제를 야기할 수 있어 APT와 같은 고도화된 사이버 위협에 대한 새로운 접근방법과 대응 체계에 관한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 향후 다양한 미래서비스 환경 변화와 상시 연결사회의 보편화에 따른 새로운 유형의 사이버 위협에 능동적으로 대응하기 위한 기반으로써 국가 보안 Knowledge-Base 구축 전략을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.15-23
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• 2020

기후 변화에 대응하기 위한 농업분야의 연구활동이 활발하게 이루어지고 있는 가운데 4차 산업혁명에 맞춰 정보통신기술을 활용한 스마트농업이 새로운 트랜드가 되었다. 이에 따라 다양한 노지 환경과 토양 조건에서 농작물의 스트레스를 모니터링하여 생육 이상 징후를 미리 식별하고 대응하려는 연구가 진행되고 있다. 다양한 센서를 거쳐 실시간으로 수집되는 데이터들을 인공지능 기법이나 빅데이터 기술을 활용하여 분석하려는 시도도 있다. 본 논문은 빅데이터 분석을 위해 기존 관계형 데이터베이스를 이용하여 농작물의 생육환경정보와 생체정보 분석에 효과적인 빅데이터 모델을 제안한다. 모델의 성능은 데이터 양에 따른 쿼리에 대한 응답 시간으로 측정하였다. 그 결과 최대 23.8%의 시간 단축 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권3호
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• pp.86-99
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• 2021

본 연구는 V2I통신을 이용하여 교차로 등의 사각지대로 인해 발생할 수 있는 충돌 사고를 예방하기 위한 충돌 방지체계를 제안한다. 교차로의 인프라에 위치한 Vision센서와 LiDAR센서가 물체를 인식하고 사고 위험이 있는 차량에게 경고함으로써 사고를 미연에 방지한다. 딥러닝 기반의 YOLOv4를 이용하여 교차로에 진입하는 물체를 인식하고 LiDAR 센서와의 Calibration을 통해 대상 물체와의 맨하탄 거리값을 이용하여 충돌 예상시간과 제동거리에 대한 가중치를 계산하고 안전거리를 확보한다. 차량-인프라간 통신은 ROS통신을 이용하였으며 충돌 경고 외에도 진입 물체의 Class, 거리, 진행속도 등의 다양한 정보를 차량에 전달함으로써 사고를 미연에 방지하고자 하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제8권3호
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• pp.22-29
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• 2020

4차 산업혁명은 초기 단순 제조업 혁신에서 사회 및 경제분야에서 다양한 기술적 융합 방향을 이끄는 메가 트랜드로서 국가별로 진행하고 있다. COVID-19와 같은 감염병의 유행은 디지털 중심의 비대면 비즈니스를 경제 운영에서 전환되고 있으며 온라인화 확산을 위해서는 개인 맞춤형서비스를 위한 AI와 빅데이터 기술의 활용은 필수적이다. 이 논문에서는 4차산업혁명을 주요한 기술 특징 및 정부에서 추진하는 디지털 뉴딜의 효과적 이행을 위해 핵심 기술인 인공지능기술의 적용을 중심으로 사례를 분석하고 재난대응 분야에서의 활용 사례를 기술한다. 재난대응 활용사례로서 AI 조력자는 긴급호출에서 신고자의 상태에 따른 적절한 대응책들을 제시한다. 이를 위해 AI 조력자는 적응적 대응을 위한 음성인식 데이터 기반 분석 및 변환 텍스트의 재난 분류를 제공한다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.738-750
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• 2022

본 논문은 XR 콘텐츠나 인터페이스 환경에서 활용할 수 있는 음향 자극의 종류를 고찰하고, 청각 자극 기반의 감성 유발이 뇌과학적으로 실효성을 가지는지에 대해 논의하였다. 외부 청각자극, 감성변화 및 뇌연결성의 상관관계 규명에 초점을 맞추어, XR 환경에서 사용자 경험을 제고하기 위한 기계학습 기반 개인 맞춤형 사운드 트랙 제공 서비스 개발이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 짧은 음향자극으로 감성을 유발할 수 있는지를 테스트하여 청각자극에 의해 유발된 각성상태에서 우측 전두엽이나 전두엽, 두정엽, 후두엽 네트워크에서 뇌의 기능적 연결성이 강화되고 이완시에는 상반된 패턴을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구에서 도출된 결과는 보다 입체적인 XR 상호작용 경험을 제시하고 사용자의 XR 인지수용성을 제고하여, 현장에서 실질적으로 적용될 수 있는 초실감 XR 사운드 바이오피드백 시스템 개발에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.13-23
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• 2021

본 논문에서는 단일 강체 모델(single rigid body)의 무게 중심(center of mass) 좌표계와 발의 위치를 활용하여 캐릭터의 동작을 생성하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 사용하면 기존의 전신 동작(full body)에 대한 정보를 사용할 때 보다 입력 상태 벡터(input state)의 차원을 줄임으로써 강화 학습의 속도를 개선할 수 있다. 또한 기존의 방법보다 학습 속도를 약 2 시간(약 68% 감소) 감소시켰음에도 기존의 방법 대비 최대 7.5배(약 1500 N)의 외력을 더 견딜 수 있는 더욱 견고한(robust) 모션을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 무게 중심의 다음 좌표계를 구하기 위해 중심 역학(centroidal dynamics)을 활용하였고, 이에 필요한 매개 변수(parameter)들과 다음 발의 위치와 접촉력 계산에 필요한 매개 변수들을 구하는 정책(policy)의 학습을 심층 강화 학습(deep reinforcement learning)을 사용하여 구현하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권2호
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• pp.427-436
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• 2021

본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.