국방정보체계는 종류가 다양하고 대규모로 추진되기 때문에 소프트웨어 개발을 위한 사업관리에 어려움이 많이 따른다. 더구나, 현재 국방정보체계의 사업관리는 자동화시스템을 이용하여 체계적으로 실시하지 않고 수동으로 처리하기 때문에 많은 문제점이 야기되고 있고 현재의 소프트웨어 개발 표준인 ISO 12207을 수정 없이 그대로 대규모 실시간 국방정보체계의 소프트웨어 개발사업에 적용하는 것도 한계가 있다. 따라서 본 논문의 목적은 효율적인 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위해서 국방정보체계별로 적절한 개발 생명주기 모델을 선정하고, 각 단계별로 사업관리자가 수행할 태스크를 식별하는 등의 도메인 지식을 개발하여 궁극적으로 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템을 개발할 때 활용함과 동시에 국방정보체계 사업관리의 일환으로 최종 산출물에 대한 품질을 높일 수 있도록 체계적인 시험평가 방안에 대한 도메인 지식도 개발하여 사업관리용 전문가 시스템 구축 시에 활용하고자 하는 것이다. 이를 위해서 국방정보체계의 소프트웨어 개발 사업관리에 영향을 미치는 요소들을 식별하고 이를 이용하여 국방정보체계 소프트웨어 개발 사업관리를 위한 전문가 시스템을 구축할 수 있도록 생명주기 모델 선정을 위한 도메인 지식, 생명주기 각 단계별 세부활동을 위한 도메인 지식, 시험평가 방안선정을 위한 도메인 지식을 개발하여 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 도메인 지식을 전문가 시스템 개발도구에서 지원되는 각종 에디터에 사용되는 형태나 IF A, THEN B 형태로 개발하지 않고 사업관리용 전문가 시스템의 지식베이스에 포함될 지식들을 식별하는 것을 중심으로 개발하였다. 즉, 본 논문에서는 국방정보체계 사업관리용 전문가 시스템 개발의 필요성과 가능성을 검증하는 용역연구과제로써 프로토타입 혹을 완벽한 사업관리용 전문가 시스템을 개발한 것이 아니며, 전문가 시스템 개발 시 가장 어렵고 중요한 지식베이스 모듈속에 포함될 도메인 지식을 개발하는 것이 이 연구의 목적이다. 이러한 연구는 궁극적으로는 이러한 도메인 지식이 국방정보체계의 사업관리를 위한 전문가 시스템의 지식베이스 모듈 구축 시 기초/기반 및 핵심 지식으로 활용될 수 있을 것이다.
일반적으로 자동차드라이버의 스마트폰을 통한 데이터전송은 자동차운전자의 핸드폰은 데이터를 실시간으로 원격데이터 센터에 전송하는 경우에 용량 의존적인 순위를 가지고 있다. 생성되는 진단보드 데이터들은 드라이버의 폰에서의 모바일 진단 어플리케이션에 임시적으로 저장하고, 인터넷에 연결 되었을 때 데이터 센터에 전송한다. 클라우드에서 실행에 방해하는 다른 태스크들이 없는 원격 자동차 어플리케이션 사용방법을 위한 node.js는 모바일 네트워크을 통한 클라우드에서 데이터 저장업무를 다루기 위하여 적합하다. 우리는 외부 어플리케이션으로부터 driver inputs and delivers output을 패스하는 원격 유저와 운용하는 스마트폰 어플리케이션에서 자동차와의 어플리케이션 interface 방법을 사용하는 실시간 분석 안드로이드 어플리케이션 반응을 시뮬레이션 통해 제안된 아키텍쳐의 유효성을 입증한다. 이 논문에서, 우리는 이벤트 루프 접근을 기반으로 하는 이것은 웹서버 구조를 특징으로 하는 원격 자동차 결함 진단 시스템 연구를 제안한다.
영상레이더(SAR)는 전자파를 이용하여 고해상도 영상을 획득할 수 있는 능동형 센서로서 주야간 전천후 임무수행 능력으로 인하여 활용 범위가 점차 확대되고 있다. 본 논문에서는 국방과학연구소에서 개발한 항공기탑재 영상레이더인 KOMSAR의 실시간 임베디드 환경을 고려한 시스템 제어기의 하드웨어 및 소프트웨어 구조를 제안하였다. KOMSAR 시스템의 실시간 제어를 위하여 소형 경량 분산형 하드웨어 구조 및 실시간 운영체제를 기반으로 기능 태스크 구조로 소프트웨어를 구현한 시스템 제어기를 개발하였다. KT-1 항공기탑재 비행시험을 통하여 시스템 제어기의 자체 성능뿐만 아니라 시스템 연동 및 제어 기능의 실시간 동작성능을 검증하였다.
위성의 상태를 모니터링하고 임무수행 준비 및 결과를 분석하기 위해 위성에서는 주기적으로 텔레메트리 프레임을 생성하여 지상으로 전송한다. 텔레메트리 프레임을 통해 많은 데이터가 전송될수록 정확한 위성의 상태 분석이 가능하고 위성 운용을 용이하게 할 수 있다. 그러나 위성에서 지상으로 전송할 수 있는 텔레메트리의 전송속도는 하드웨어의 성능에 따라 제한되며, 특히 저궤도 위성의 경우에는 지상과 교신이 가능한 시간이 짧다는 제약으로 인해 한정된 시간 안에 정해진 전송속도로 보낼 수 있는 데이터의 양에는 한계가 있다. 이러한 제약조건 하에서 최대한 많은 정보를 효율적으로 전송할 수 있도록 위성의 텔레메트리를 생성할 때 비트 정보들을 모아 하나의 바이트로 묶어서 텔레메트리 크기를 최소화하는 방법을 이용한다. 위성비행소프트웨어는 태스크 스케쥴링, 열제어, 전력제어, 자세제어, 원격명령처리, 원격측정데이터 처리 등의 기능별로 모듈화 되어있다. 각 모듈마다 텔레메트리로 전송되는 데이터들이 존재하고 비트 정보들을 모으는 기능도 해당하는 모듈에서 각각 담당한다. 따라서 각 모듈들이 독립적이지 못하고 텔레메트리 처리를 담당하는 모듈과 다른 모듈들 간의 커플링(coupling)이 존재하게 되어 하나의 텔레메트리 데이터 변경이 여러 모듈에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 모듈들 간의 커플링을 최소화하고 텔레메트리의 변경사항이 위성비행소프트웨어 코드 자체에는 영향을 주지 않도록 하기위한 데이터베이스 테이블을 이용한 텔레메트리 처리 방안에 대하여 설명한다.
기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)은 정답 문장(Reference sentence) 없이도 기계번역 결과의 질을 평가할 수 있으며, 활용도가 높다는 점에서 그 필요성이 대두되고 있다. Conference on machine translation(WMT)에서 매년 이와 관련한 shared task가 열리고 있고 최근에는 대용량 데이터 기반 Pretrained language model(PLM)을 적용한 연구들이 주로 진행되고 있다. 본 논문에서는 기계번역 품질 예측 task에 대한 설명 및 연구 동향에 대한 전반적인 survey를 진행했고, 최근 자주 활용되는 PLM의 특징들에 대해 정리하였다. 더불어 아직 활용된 바가 없는 multilingual BART 모델을 이용하여 기존 연구들인 XLM, multilingual BERT, XLM-RoBERTa와 의 비교 실험 및 분석을 진행하였다. 실험 결과 어떤 사전 학습된 다중언어 모델이 QE에 적용했을 때 가장 효과적인지 확인하였을 뿐 아니라 multilingual BART 모델의 QE 태스크 적용 가능성을 확인했다.
사람의 행동인식(Action Recognition)은 사람의 관절 움직임에 따라 어떤 행동을 하는지 인식하는 것이다. 이를 위해서 영상처리에 활용되는 컴퓨터 비전 태스크를 활용하였다. 사람의 행동인식은 딥러닝과 CCTV를 결합한 안전사고 대응서비스로서 안전관리 현장 내에서도 적용될 수 있다. 기존연구는 딥러닝을 활용하여 사람의 관절 키포인트 추출을 통한 행동인식 연구가 상대적으로 부족한 상태이다. 또한 안전관리 현장에서 작업자를 지속적이고 체계적으로 관리하기 어려운 문제점도 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 관절 키포인트와 관절 움직임 정보만을 이용하여 위험 행동을 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 자세추정방법(Pose Estimation)의 하나인 AlphaPose를 활용하여 신체 부위의 관절 키포인트를 추출하였다. 추출된 관절 키포인트를 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 순차적으로 입력하여 연속적인 데이터로 학습을 하였다. 행동인식 정확률을 확인한 결과 "누워있기(Lying Down)" 행동인식 결과의 정확도가 높음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 TV 멀티뷰 현황과 이용행태를 조사하고, 멀티뷰 조작법의 사용성을 평가하는 사용자 경험 연구이다. TV는 전통적인 TV 방송 프로그램 시청에서 노트북이나 모바일을 연결해 다목적으로 사용하는 확장형 미디어로 진화하고 있다. 멀티뷰 기능을 활용해 새로운 TV 사용을 경험할 수 있지만 아직까지 멀티뷰의 사용성에 관한 연구는 활발히 이루어지지 않은 상태이다. 본 연구에서는 사례 조사와 사전 설문조사를 실시해 사용자들이 중요하게 생각하는 요소와 이용행태를 파악하고, 멀티뷰 진입부터 종료까지의 전 과정을 태스크 기반으로 수행하는 사용성 테스트와 심층 인터뷰를 진행하였다. 그 결과, 사용자들은 상황에 따라 선호하는 진입 방식과 조작 기능이 달랐고, 멀티뷰를 쉽게 접근할 수 있는 직관적인 인터페이스와 사용자 경험이 개선되어야 한다는 인사이트를 얻을 수 있었다. 본 연구는 사용자 중심의 멀티뷰로 개선하기 위한 방안을 모색하는데 기여할 것으로 기대된다.
서비스 안에서 고객과 제공자의 측면은 같은 목표를 가지고 있지만, 관점과 목적은 엄연히 다르다. 하지만 기존에 서비스의 여러 툴킷 및 방법론들은 제공자의 측면과 분리해서 고객 위주의 관점에서만 생각하는 경우가 많다. 이 두 측면은 서로 유기적으로 상호작용을 하고 있기 때문에 분리해서 생각하는 것보다는 하나로 묶어서 전체적으로 생각해 보아야 할 필요성이 있다. 따라서 본 연구는 기존의 고객 여정 맵 관점인 고객의 시간 순서에 따른 태스크를 바탕으로 제공자, 특히 고객과 직접 대면하는 내부 직원 관점에서 서비스를 바라본 시스템 여정 맵(System Journey Map)을 제안하였다. 시스템 여정 맵은 크게 고객의 시간별 상황, 그에 따른 내부 직원의 퍼포먼스, 내부 직원의 만족도 평가, 그리고 마지막으로 내부 직원의 상급자가 직원의 수행도를 평가하는 부분으로 구성되어 있다. 서비스 출시 이후, 고객과 내부 직원과의 접점에서 이루어지고 있는 구체적인 행동 패턴을 파악하고 어떠한 부분에서 문제가 발생했는지 한눈에 볼 수 있도록 하여, 무형의 서비스를 시각화해놓은 것에 그치지 않고 이후 문제점을 파악하는 데까지도 유용하게 쓰이기를 기대한다.
신경 교세포에서 발생하는 가장 흔한 뇌 악성종양인 교모세포종은 조기 진단 및 치료계획 수립이 중요하다. 주로 조영제를 통해 촬영된 T1CE 영상을 통해 암의 진단이 이뤄지는데, 최근 가돌리늄 기반 조영제 주입의 위험이 보고되고 있다. 의료영상에서 새로운 영상을 합성하는 GAN 모델과 영역분할에 대한 심층신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 교모세포종 환자의 T1CE 영상의 생성과 암의 영역분할을 동시에 학습하는 하나의 모델을 제안한다. 제안된 모델의 성능은 평균 제곱오차, 최대신호대잡음비 등의 유사성 측정을 통해 평가되어 0.002, 55dB의 평균 결과 값을 보여준다.
딥러닝 분야에서 트랜스포머 아키텍쳐의 출현은 자연어 처리 연구가 획기적인 발전을 가져왔다. 개체명 인식은 자연어 처리의 한 분야로 정보 검색과 같은 태스크에 중요한 연구 분야이다. 생의학 분야에서도 그 중요성이 강조되나 학습용 한국어 생의학 말뭉치의 부족으로 AI를 활용한 한국어 임상 연구 발전에 제약이 되고 있다. 본 연구에서는 한국어 생의학 개체명 인식을 위해 새로운 생의학 말뭉치를 구축하고 대용량 한국어 말뭉치로 사전 학습된 언어 모델들을 선정하여 전이 학습시켰다. F1-score로 선정된 언어 모델의 개체명 인식 성능과 태그별 인식률을 비교하고 오류 분석을 하였다. 인식 성능에서는 KlueRoBERTa가 상대적인 좋은 성능을 보였다. 태깅 과정의 오류 분석 결과 Disease의 인식 성능은 우수하나 상대적으로 Body와 Treatment는 낮았다. 이는 문맥에 기반하여 제대로 개체명을 분류하지 못하는 과분할과 미분할로 인한 것으로, 잘못된 태깅들을 보완하기 위해서는 보다 정밀한 형태소 분석기와 풍부한 어휘사전 구축이 선행되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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