• 한국지반공학회지:지반
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• 제39권3호
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• pp.69-74
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• 2023

• KSBB Journal
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• 제22권4호
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• pp.179-184
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• 2007

본 연구는 특정 아미노산들로 구성된 단위체가 반복되는 형태를 가지는 반복단위 단백질을 유전공학적으로 합성하는 방법들과 응용사례들을 소개하고 있다. 유전공학적 합성법은 단위체의 반복횟수를 정확하게 제어하면서 인식부위의 제한을 없애서 원하는 단백질만을 발현할 수 있도록 발전해왔으며, 최근 소개된 RDL과 CCM 방법에 의하여 가능해졌다. 반복단위 단백질의 응용사례로는 대표적으로 ELP, SLP, Prolamin 등의 단백질을 합성하여 생체재료나 약물전달시스템을 개발하는데 응용하거나, ELFSE의 drag-tag 개발에 응용되는 연구들이 진행되고 있다. 화학적으로 합성된 고분자에 비해 유전공학적으로 합성된 반복단위 고분자의 경우, 고유의 물리적 성질과 함께 환경에 미치는 유해함이 상대적으로 적다는 점 때문에 미래의 신소재로 기대되고 있다.

• 발명특허
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• 제18권6호통권208호
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• pp.20-21
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• 1993

본회가 주최한 제 112회 발명 교실이 지난 6월 12일 발명장려관 연구실에서 개최됐다. 매월 둘째 토요일 오후 1시 30분에 개최되는 발명교실은 이달에도 1백여명이 참석하여 성황을 이루었다. 이날 발명교실에서는 토말Technology대표인 이정민 사장의 성공사례 발표와 황종환변리사의 $\ulcorner$산업 재산권제도$\lrcorner$에 대한 강의에 이어 본회 김관형 상근이사의 발명의 발상기법에 대한 강의와 토론이 있었다. 발명가의 성공사례를 간추려 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.887-890
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• 2021

최근 AI 를 활용한 의료 진단 솔루션 시장이 크게 성장함에 따라 의료 인공지능 기술에 대한 대학 교육에 대한 수요가 증가하고 있지만, 개인정보 유출의 위험성 등으로 인하여 의료 데이터를 대학 교육에 활용하기 어려운 실정이다. 본 논문에서는 실제 의료 데이터 대신 생성적 적대 신경망(GAN)으로 합성된 흉부 X-ray 영상을 활용한 의료 인공지능 교육 모델의 사례를 제시한다. 프로메디우스(주)에 의해 제공받은 흉부 X-ray 합성영상을 사용하여, VGG-16 모델을 훈련하고 성능을 검증 및 평가하며 미세조정을 통해 성능을 개선하는 교육 모델을 구성하였다. 또한 교육모델이 의료 인공지능에 대한 학생들의 이해력 향상에 기여한 효과를 정량적으로 평가하였다.

• 한국국방기술학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.7-12
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• 2024

2023년 3월 국방부는 국방혁신 4.0 기본계획에서 교육훈련간 전투원의 실전적 훈련을 위한 합성훈련환경(STE : Synthetic Training Environment)플랫폼을 강조하였다. 하지만 각 군별 상이한 시뮬레이터 및 지형정보체계 활용 등의 사항으로 풀어나갈 과제가 많다고 할 수 있다. 이에 따라 본 연구는 선진 합성훈련환경을 갖춘 미 육·공·해군 각각의 사례를 확인하며 한국군에 접목해볼 수 있는 사항을 도출하고 발전 방안을 제시한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제2권2호
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• pp.109-114
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• 1999

본 논문에서는 응용 주문형 집적회로 (ASICs)로 구현되는 신호처리기의 비용 예측 방법을 소개한다. 비용 예측은 디자인의 초기 단계에서 다양한 설계 사양들을 비교하여 성능과 비용 면에서 최적의 설계를 찾는데 도움을 준다. 본 비용 예측 방법은 Computer-Aided Design 도구들을 이용하여 시스템 동작 표현으로부터 시작하여 시스템 분할과 상위 수준 합성을 거쳐 레지스터 전송 수춘 단계에서 비용 예측을 실행한다. 사례 연구로 SWIR focal plane으로부터 생성되는 신호를 처리하는 신호처리기의 비용 예측을 실험한다. IBM 1.0 마이크론 기술의 CMOS 표준 셀을 적용하여 실험을 한 결과 각 채널로부터 전달되는 데이터를 실행하기 위해서는 3개의 칩이 필요했다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권6호
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• pp.415-422
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• 2010

본 논문은 단위 컴포넌트가 제공하는 서비스를 중심으로 컴포넌트 행위모델을 합성하고 상위수준의 추상적 행위모델을 추출하는 서비스기반 합성과 검증기법을 제안한다. 이를 위하여, 상향식 행위양식 추상화의 기초가 되는 추상 컴포넌트를 정의하고, 포트기반 동기화 알고리즘과 서비스기반 투영을 통한 추상화기법을 제안하였다. 또한, 제안된 기법을 적용한 모델검증 프레임워크를 개발하고, 사례연구를 통하여 제안된 방식이 검증비용을 절감함을 입증하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권6호
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• pp.137-146
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• 2010

고성능 스마트 폰 개발이 급속화 됨에 따라 PC 상에서 가능하였던 소프트웨어 기술을 스마트폰 상에 도입되고 있다. 본 논문은 안드로이드 플랫폼 상에서 두 개의 얼굴 이미지를 합성하는 모핑과 얼굴이미지를 사용자의 터치로 마음껏 변형하는 와핑을 구현한 오락 앱 응용프로그램을 개발한 사례를 소개한다. 본 논문은 모바일 단말기의 특성을 고려하여 간단한 LCD 터치로 제어점을 입력하고 이들로부터 들로네 삼각망 기법을 적용하여 이미지 합성 및 변환 단위를 구성하였다. 본 논문의 구현 사례는 안드로이드에서 이미지 모핑 및 와핑 기법을 활용하여 게임 등을 개발하고자 하는 경우 좋은 참고 사례가 될 것으로 예상한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.398-401
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• 2018

본 연구에서는 심충 합성곱 신경망(Deep CNN)과 Connectionist Temporal Classification (CTC) 알고리즘을 사용하여 강제정렬 (force-alignment)이 이루어진 코퍼스 없이도 학습이 가능한 음소 인식 모델을 제안한다. 최근 해외에서는 순환 신경망(RNN)과 CTC 알고리즘을 사용한 딥 러닝 기반의 음소 인식 모델이 활발히 연구되고 있다. 하지만 한국어 음소 인식에는 HMM-GMM 이나 인공 신경망과 HMM 을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔으며, 이 방법 은 최근의 해외 연구 사례들보다 성능 개선의 여지가 적고 전문가가 제작한 강제정렬 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 또한 RNN 은 학습 데이터가 많이 필요하고 학습이 까다롭다는 단점이 있어, 코퍼스가 부족하고 기반 연구가 활발하게 이루어지지 않은 한국어의 경우 사용에 제약이 있다. 이에 본 연구에서는 강제정렬 코퍼스를 필요로 하지 않는 CTC 알고리즘을 도입함과 동시에, RNN 에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 데이터로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하여 한국어 음소 인식을 수행하여 보고자 하였다. 이 모델을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49 가지의 음소를 추출하는 세 종류의 음소 인식기를 제작하였으며, 최종적으로 선정된 음소 인식 모델의 PER(phoneme Error Rate)은 9.44 로 나타났다. 선행 연구 사례와 간접적으로 비교하였을 때, 이 결과는 제안하는 모델이 기존 연구 사례와 대등하거나 조금 더 나은 성능을 보인다고 할 수 있다.

• 기계저널
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• 제55권12호
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• pp.36-40
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• 2015

이 글에서는 2차원 나노물질 중에서 최근 새로운 반도체재료로 주목받고 있는 금속칼코겐 물질의 대면적 연속박막합성에 대한 방법과 이를 이용한 응용사례를 소개한다.