• 천문학회보
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• 제36권1호
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• pp.72.2-72.2
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• 2011

세계전파통신회의 (WRC; World Radiocommunication Conference)회의는 국제전기통신연합(ITU)에서 발행하는 국제 전파법과 관련된 전파규약을 갱신하거나 새로운 법 제정을 위해, 3-4년 간격으로 개최되는 전파통신 관련 회의라고 할 수 있다. 차기 WRC회의는 2012년 1월23일 - 2월 17일에 개최되며, 따라서 동 회의에서 다룰 의제들의 사전 연구결과에 대한 보고서가 필요하다고 하겠다. 그러므로 WRC 본회의 개최 6개월 전에 상기 기술문서를 의제별로 종합 작성하기 위해 CPM (Conference Preperatory Meeting) 회의를 개최해야 하며, 본 CPM회의에서 작성된 기술보고서의 내용들은 WRC 본회의에서의 여러 가지 국제법의 결정사안에 대한 중요한 정보를 제공하게 된다고 할 수 있다. 2011년 2월 14일-2월 25일에 걸쳐 스위스에서 개최된 CPM-11 2차회의에서는 전파천문업무 보호 및 22 GHz 대역 달탐사, 38 GHz 대역 Space-VLBI운용대역과 관련된 WRC-11 의제 1.6, 1.11, 1.12 등에 대해 활발한 토론이 있었다. 따라서 한국천문연구원에서는 향후 일본과 국제공동관측을 수행하게될 space-VLBI의 운용과 관련하여, 관련 과학업무의 보호를 위한 동 회의의 최종결과 및 향후 WRC-12회의에 대한 대응책에 대해서도 알아보고자 한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.1-7
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• 2006

현재 항공우주연구원은 2008년에 발사 운용 예정인 통신-해양-기상위성의 주요 탑재체들 중의 하나로 한반도 주변 해역의 환경 상태를 정밀 측정하려는 정지궤도 해색센서(GOCI)를 개발하고 있다. 본 논문에서는 해색센서의 궤도상 임무성능 검증을 원할이 수행하기 위해 통합적 광선 추적 기법을 이용한 임무성능 검증 수치모사 모델을 개발 제시한다. 수치모사 모델 내에서 태양은 지구 방향으로 복사에너지를 방사하는 구형 광원으로 입력되었고, 구면인 지구 표면 중 한반도를 중심으로 한 2500km x 2500km 넓이의 곡면 관측 영역은 지표와 해수면으로 구분하여 서로 다른 특성의 람버트 산란 면들로 정의되었다. 수치모사 모델 내에서 해색센서 광학시스템은 태양을 출발하여, 지표 및 해수면의 환경적 특성 변화를 반영하는 반사도의 변화에 따라 산란 후 입사되어오는 광선들의 경로를 추적하여 초점면 광소자에 맺히게 하여준다. 이러한 통합적 광선 추적 기법을 이용하여 개발 중인 해색센서가 궤도상에서 한반도 동남부 연해 상에서 가상적으로 발생된 반사율 감소 0.014에 해당하는 적조현상을 탐지해낼 수 있음을 수치모사 입증하였다. 이 같은 결과는 본 논문에 기술된 통합적 광선 추적 기법을 이용한 과학임무 성능 검증 수치모사 모형은 해색센서 뿐만 아니라, 다른 과학적 측정 목적의 위성 탑재체의 임무성능 검증에도 활용 할 수 있는 기반 기술을 확립하였다는 의의를 제공한다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제6권1호
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• pp.31-44
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• 2018

Purpose: This study aims to examine the research output in the field of nursing at the global level during the last two decades, viz., for the period 1996-2015, with special reference to India. Some of the aspects examined include the research growth in nursing literature during the period of study, leading nursing research countries at the regional and global level, and citation analysis. Scope and Methodology: This study is global in nature, but emphasis has also been laid on India's research contribution in nursing at the global level. Aspects like regional contribution to the nursing research output have also been assessed. This study is purely based on secondary data retrieved from SCImago Journal and Country Rankings. The figures in the study are based on one particular database and are not exhaustive; hence they simply reflect a trend in nursing research at the global level. Findings: During the period 1996 through 2015, a total of 550,490 research articles were published across the world by 212 nation states at an average of 2,596 articles from each individual country. On average, during the period of study, the number of nursing research publications grew at the rate of 7.36% each year. North America has emerged as one of the leading nursing research continents of the world by publishing 218,614 research articles, constituting 39.71% of the global nursing research output. The U.S. and U.K. are the world's two leading nursing research countries, which contributed 193,819 and 61,730 research articles respectively, comprising a 35.21% and 11.21% share of global nursing research output. India and China, apart from being the two fastest growing nursing research countries, have the potential to meet the global human resource demand in the field of nursing, given the skilled and trained human resource both these countries possess in nursing. Social Implication: There is always a need to share working knowledge in some professions and nursing is one of them. There cannot be a better medium than linking practice with theory through the research medium. Metric studies in turn help to get a better idea about the amount of work done in any given field at the national and international level, thus identifying the need thereof to improve upon those areas where there is research lag.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.101-113
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• 2021

본 논문에서는 화자 겹침 시스템을 소개하고 인공지능 분야에서 널리 사용되는 프레임워크에서 이미 구축된 시스템을 전환하는 과정을 고찰하고자 한다. 화자 겹침은 대화 과정에서 두 명 이상의 화자가 동시에 발성하는 것을 말하며, 사전에 화자 겹침을 탐지하여 음성인식이나 화자인식의 성능 저하를 예방할 수 있으므로 많은 연구가 진행되고 있다. 최근 인공지능을 이용한 다양한 응용 시스템의 활용도가 높아지면서 인공지능 프레임워크 (framework) 간의 전환이 요구되고 있다. 그러나 프레임워크 전환 시 각 프레임워크의 고유 특성에 의하여 성능 저하가 관찰되고 있으며 이는 프레임워크 전환을 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 케라스 (Keras) 기반 화자 겹침 시스템을 파이토치 (pytorch) 시스템으로 전환하는 과정을 기술하고 고려해야 할 구성 요소들을 정리하였다. 프레임워크 전환 결과 기존 케라스 기반 화자 겹침 시스템보다 파이토치로 전환된 시스템에서 더 좋은 성능을 보여 체계적인 프레임워크 전환의 기본 연구로서 가치를 지닌다고 할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제10권12호
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• pp.15-21
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• 2020

클라우드 환경이 발달하면서 이질적인 환경에서 IoT 시스템이 다양하게 사용되고 있지만 모든 IoT 장치가 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 제공되지 않고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 이기종의 IoT 장치에서 수집되는 정보를 효율적으로 분류하여 처리할 수 있도록 IoT 클라우드 환경을 n-계층 다단계 구조로 확장할 수 있는 IoT 데이터 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 이기종의 IoT 장치로부터 수집되는 데이터를 무선 데이터 링크를 통해 라우팅 정보와 가중치 정보를 전달하여 IoT 정보를 분류 및 처리하는 것이 목적이다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 분류된 정보를 해당 라우팅 경로로 전달할 뿐만 아니라 가중치 정보에 따라 우선 순위를 배정하도록 하여 IoT 데이터 처리 효율을 향상시키고 있다. 제안 기법에서 사용되는 IoT 장치는 서로 신뢰할 수 있는 프로토콜을 사용하며, 계층적 구조로 구성된 로컬 클라우드를 통해 로컬에서 다른 IoT 장치에 대한 쿼리는 일정한 비용을 유지하기 때문에 확장성을 보장하는 특징을 가지고 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제17권4호
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• pp.733-762
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• 2014

정부는 과학기술 핵심 인프라인 연구시설 장비의 이용 효율화를 위해 국가 연구개발 사업예산을 통해 구축한 연구시설 장비를 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 등록할 것을 의무화하고 있다. 본 연구는 국가연구시설 장비의 효율적 관리를 위한 연구기관 구성원의 인식도 조사를 시행하고, 식스시그마 DAMIC 방법론을 통해 국가연구시설 장비 등록 프로세스 개선에 영향을 미치는 주요 요인을 도출함으로써 국가연구시설 장비의 운영 선진화와 활용 극대화 정책에 기여하고자 하였다. 이를 위하여 A대학교 사례를 중심으로 먼저 연구시설 장비의 대학 관계자인 연구책임자, 보직교수, 대학원생, 연구원, 직원을 대상으로 설문과 인터뷰를 수행하였다. 인식도 조사 결과, 연구시설 장비의 전주기적 관리와 구체적인 절차에 대한 인식이 부족함을 확인할 수 있었다. 대학의 경우 국가연구시설 장비의 운영선진화와 활용극대화를 위해서는 대학현장의 의견을 수렴하고 대학의 고유한 특성을 반영한 정책 추진이 필요함을 알 수 있었다. 연구시설 장비 등록 프로세스 개선을 위해 식스시그마 방법을 통해 CTQ-Y로 연구시설 장비 등록기한 준수율과 연구시설 장비 등록정확도를 선정하였다. Process Map과 C&E Diagram을 통해 72개 잠재원인변수를 도출하였고, 이를 대상으로 X-Y Matrix와 Pareto Chart를 통해 최종적으로 13개 잠재원인변수를 확정하였으며 개선안의 방향을 제시하였다. 연구기관마다 연구기관의 특성에 맞게 등록프로세스 개선에 영향을 미치는 잠재원인변수를 추출하고 이를 개선하기 위한 상세개선안을 마련함으로써 국가연구시설 장비의 활용 극대화를 제고할 수 있을 것이다.

• 토지주택연구
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• 제14권2호
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• pp.125-135
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• 2023

드론은 국토조사, 수송, 해양, 환경, 방재, 문화재, 건설 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 또한 사물인터넷(Internet of Things), 인공지능(Artificial Intelligence) 등과 관련하여 4차 산업 혁명의 핵심기술을 검증하고 적용시킬 수 있는 기술로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 드론을 활용하여 균열을 자동으로 탐지할 수 있는 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 딥러닝 학습을 위한 이미지 데이터는 Mavic3 드론을 이용하여 수집하였고 촬영고도는 20m, ×7배율로 촬영하였다. 촬영 시 약 2m/s의 속도로 전진하여 영상을 찍고, 프레임을 추출하는 식으로 데이터를 수집하였다. 이런식으로 수집한 데이터를 통해 딥러닝 학습을 진행하였다. 본 연구에서는 딥러닝 학습모델로 Backbone으로는 Swin Transformer, Architecture로 UperNet을 사용하였다. 약 800장의 라벨링 된 데이터를 Augmentation기법으로 데이터 양을 증가시키고 3차에 걸쳐 학습을 진행하였다. 1차와 2차 학습 시 Cross-Entropy loss function을 사용하였고 3차 학습 시 Tversky Loss Function을 사용하였다. 학습결과, 균열 탐지와 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한, 드론의 위치 정보를 이용해 특정 도로의 한 차선 균열율을 계산할 수 있는 모델을 개발하였다. 향후 추가적인 연구를 통하여 균열탐지모델의 고도화를 사물인터넷(IoT)과의 융합으로 이루었을 때 소파보수(Patching)나 포트홀(Pothole)의 탐지가 가능할 것으로 보인다. 또한 드론의 실시간 탐지 업무수행으로 포장 유지 보수구간에 대한 탐지를 신속하게 확보할 수 있을것으로 기대된다.

• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.109-130
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• 2010

서비스산업은 2005년 현재 세계 GDP의 2/3를 그리고 세계 무역의 20%를 차지하고 있어 그 중요성이 확대되고 있다. 또한 향후 정보통신기술 등 기술의 발전으로 서비스의 원거리간 교역(long-distance trade)은 확대될 것으로 예상된다. 하지만 서비스의 원거리간 교역에 대한 실증연구는 아직 활발하게 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 연구는 서비스의 원거리간 교역의 패턴을 분석하였다. 특히 다양한 특성을 가진 서비스들을 생산과 소비의 분리가능 여부에 따라 분류하여 서비스의 원거리간 교역의 패턴을 중력모형을 이용하여 분석하였다. 서비스의 원거리간 교역에 대한 신뢰할 만한 자료를 찾기가 어려워 본 연구는 지역산업연관표를 활용하여 분석하였다. 분석결과 생산과 소비가 분리되는 서비스가 생산과 소비가 분리되지 않는 서비스에 비해 원거리간 교역 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 또한 지역의 총생산은 서비스의 원거리간 교역의 패턴에 있어 중요한 요인으로 분석되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.416-421
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• 2010

한국과학기술정보연구원(KISTI)는 2000년부터 한국인의 고유한 인체 특징을 나타낼 수 있는 디지털코리언, 비저블 코리언이라는 한국인 인체정보 구축사업을 시작하였다. 비저블 코리언 사업은 한국인 시신에 대해 CT, MRI 영상을 촬영한 다음 연속 절단하여 절단면 영상을 얻고 이 절단면 영상에서 인체장기를 구역화하여 구역화 영상을 제작하였다. 남성 및 여성 전신과 남성 머리 및 여성 골반의 절단면영상 제작을 마쳤으며 현재 구역화 영상을 이용한 3D 영상 제작이 진행 중이다. 디지털 코리언 사업은약 100여명의 한국인 시신에 대해 촬영한 CT 영상으로 구성되어 있는데 CT 영상으로부터 개별 뼈를 구역화하여 3D 골격 모델을 제작하였고 피부 모델도 추가하였다. 또한 개별 뼈들의 기계적 물성값도 측정하여 제공하고 있다. 이러한 인체정보들은 2001년부터 국내외 연구자들에게 제공되어 왔는데 지금까지 국내 약 70여개 기관, 해외 약 20여개 기관들이 한국인의 인체 데이터를 제공받아 연구 활동을 진행하고 있으며 지금까지 약 160여 논문이 발표되었다. 향후에도 이러한 한국인의 인체정보는 의료 교육, 생체공학, 가상현실 등의 다양한 분야에 활용될 의료정보 인프라의 역할을 담당할 것으로 기대하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.68-74
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• 2008

데이터베이스로부터 지식을 발견하고 이를 연구기획자, 정책의사결정자들이 활용하는 움직임이 전세계적으로 활발해지고 있다. 이러한 연구분야 중 대표적인 것이 계량정보학이고 이 분야를 지원하기 위해서 주로 선진국을 중심으로 분석시스템이 개발되고 있다. 그러나 외국의 분석시스템은 실제 수요자의 요구를 충분히 반영하지 못하고 있고, 고가이면서 한글이 지원되지 않아 국내 연구기획자가 사용하기에 어려운 점이 있다. 따라서 한국과학기술정보연구원에서는 이러한 단점을 극복하기 위해서 계량정보분석시스템 KnowledgeMatrix를 개발하였다. KnowledgeMatrix는 논문 및 특허의 서지정보를 분석하여 지식을 발견하기 위한 목적으로 설계된 독립형(stand-alone) 시스템이다 KnowledgeMatrix의 주요 구성을 살펴보면 행렬 생성, 클러스터링, 시각화, 데이터 전처리로 요약된다. 본 논문에서 소개하고 있는 KnowledgeMatrix는 외국의 대표적인 정보분석시스템과 비교했을 때 다양한 기능을 제공하고 있고 특히 영문데이터 처리 이외에 한글데이터 처리가 가능하다는 장점을 갖고 있다.