• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.79-80
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• 2024

인공지능과 디지털 변환의 추세가 소매업계에서 온라인으로의 전환을 가속화하고 있다. 이러한 변화에 부응하여 본 논문에서는 O2O(Online-to-Offline) 상점을 위한 상품명 인식 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 이미지 내 특징점과 이들 주변의 픽셀 정보를 포함하는 특징 디스크립터를 활용하여 상품 이미지와 진열대 사진을 비교하는 것에 초점을 맞춘다. 사용된 주요 알고리즘은 SURF와 BFMatcher, KnnMatch 방법으로, 이들은 각각 이미지의 특징점을 탐지하고 매칭하는 데 사용된다. 실험을 통해 적절한 임계값을 설정하여 높은 신뢰도의 매칭 결과를 선별하는 방법을 제시하였으며, 이를 통해 O2O 상점에서 상품 관리와 인식을 향상시키는 데 기여할 수 있다.

• Monthly Duck's Village
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• v.63 no.9
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• pp.42-51
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• 2008

AI방역체계가 상시방역체계로 전환됨에 따라 상시방역 예찰프로그램이 본격적으로 가동되기 시작했다. 농림수산식품부는 최근 2008년도 하반기 AI예찰 시행계획을 발표했다. 시행계획에 따르면 예찰기간은 8월부터 오는 12월까지이며 과거 발생지역인 13개 시.군을 포함해 올해 발생지역 19개시군 및 야생조류에서 항체항원이 분리된 5개 지역을 집중관리지역으로 임상예찰이 중점적으로 시행된다. 또 종오리 및 육용오리 농가들의 경우 분기별로 검사를 실시하며 전국 철새도래지 41개소에 대해서는 매월 포획 및 분변검사를 실시하다. 또 재래시장에서 유통되고 있는 가금류에 대한 검사와 함께 집중 관리지역 및 철새도래지 인근 돼지 사육농가에 대해서도 AI 검사를 실시한다는 방침이다. 종오리 농장의 경우 전국 84개소에 대해 매일 1회 전화조사 및 사료.음수 섭취량과 산란을 저하 등의 일지를 작성 매월 실적을 방역당국에 제출해야 한다. 또 종오리 농장 및 육용오리 농장은 9월 마지막주에서 10월 둘째주에 1차, 12월 10일-12월 31일까지 2차로 채혈검사가 실시된다. 이와 함께 전국 철새도래지 등 야생조류 분변에 대한 모니터링 검사와 함께 포획검사도 실시된다. 재래시장 유통 가금류에 대해서는 전국 80여개 상설시장에서 시료를 채취해 검사를 실시하고 위험지역 및 철새도래지 반경 15km 이내의 돼지농장도 검사대상에 포함된다. 이 밖에도 관산용 및 전시용 조류 사육농가에 대한 검사도 실시되며 2006년부터 올해까지 HPAI가 발생됐던 국가에서 수입된 가축사료용 수입 원료에 대해서도 항원 검사를 실시한다.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.1
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• pp.56-61
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• 2022

Various efforts have been made worldwide to respond to environmental problems such as climate change. Research on artificial intelligence (AI)-based energy management has been widely conducted as the most effective way to alleviate the climate change problem. In particular, buildings that account for more than 20% of the total energy delivered worldwide have been focused as a target for energy management using the building energy management system (BEMS). In this paper, we propose a multi-armed bandit (MAB)-based energy management algorithm that can efficiently decide the energy consumption level of the lighting system in each room of the building, while minimizing the discomfort levels of occupants of each room.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.06a
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• pp.111.1-111.1
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• 2010

석탄가스화복합발전(IGCC: Integrated Gasification Combined Cycle)의 고온 고압 합성가스로부터 $CO_2$를 저비용으로 포집하기 위한 연소전 포집 기술 중 유동층 촉진수성가스전환(SEWGS) 공정이 제안되어 연구개발 중에 있다. 연소전 $CO_2$ 포집을 위한 SEWGS 공정은 동일한 2탑 순환 유동층 반응기에서 고온 고압의 합성가스($H_2$, CO)를 유동층 WGS 촉매를 사용하여 CO를 $CO_2$로 전환하는 동시에 전환반응으로 생성된 $CO_2$를 흡수제를 이용하여 포집하는 기술이다. 본 연구는 $CO_2$ 회수와 WGS 반응이 동시에 이루어지는 공정에 적용 가능한 건식 재생 흡수제 및 유동층 WGS 촉매 개발을 목표로 $CO_2$ 흡수제(P Series) 및 WGS 촉매(PC Series) 조성을 제안하고 분무건조기를 이용하여 6~8kg/batch로 성형 제조하였다. 제조된 $CO_2$ 흡수제 및 촉매의 특성 평가 결과 내마모도(Attrition resistance)를 포함한 물리적 특성이 유동층 공정의 요구조건을 만족하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한, 모사 석탄 합성가스를 이용하여 20bar, $200^{\circ}C$ 흡수/$400^{\circ}C$ 재생 조건에서 열중량 분석기(TGA) 및 가압 유동층(Fluidized-bed) 반응기를 통한 흡수제의 $CO_2$ 흡수능 평가를 수행하였다. 그 결과 내마모도(AI) 3% 이하로 기계적 강도가 우수하며, $CO_2$ 흡수능 17.6 wt%(TGA) 및 11wt%(가압 유동층)를 나타냈다. 유동층 WGS 특성 평가 결과 내마모도가 7~35%로 우수하였고, CO 전환율은 $200^{\circ}C$에서 80% 이상으로, 유동층 SEWGS 공정에 적용 가능한 특성을 확인하였다.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.5 no.3
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• pp.385-394
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• 1994

Numerical solutions were obtained to the model equations for various of the parameters characterizing the pore structure, effective internal diffusion, and the chemical reaction constant. The conversion was decreased with the cause of pore closure at the surface of reacting particles, reduction of porosity, surface area of reaction and effective diffusion coefficient in the solid with the progress of reaction. Total conversion was strongly dependent on the local conversion at surface. According to the decreasing of impregnated concentration of the copper oxide and the increase of the flue gases concentration, total conversion was increased. The conversion was affected by gas flow rate and pore size distribution in the reacting solid.

• Advanced Industrial SCIence
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• v.3 no.3
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• pp.1-7
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• 2024

The purpose of this study is to investigate how supply chain digital transformation affects corporate performance by building supply chain agility and innovation capabilities based on the resource-based view (RBV) theory. The model was verified using structural equation modeling based on a data set of 271 domestic companies, and mediation and moderation analyzes were performed to test the research hypotheses. The study found a positive correlation between supply chain digital transformation and corporate performance that is fully mediated by both supply chain agility and innovation capability, with the potential for the interaction between supply chain agility and innovation capability to have adverse consequences for corporate performance. This study is expected to advance our understanding on the antecedents of corporate performance by integrating supply chain digital transformation and the mediating mechanisms of supply chain agility and innovation capabilities that serve as a conduit between supply chain digital transformation and RBV-based corporate performance.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.3
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• pp.763-768
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• 2023

In this paper, the existing statistical method (ARIMA) and machine learning method (Informer) were developed and compared to predict the distribution volume of pharmaceuticals. It was found that a machine learning-based model is advantageous for daily data prediction, and it is effective to use ARIMA for monthly prediction and switch to Informer as the data increases. The prediction error rate (RMSE) was reduced by 26.6% compared to the previous method, and the prediction accuracy was improved by 13%, resulting in a result of 86.2%. Through this thesis, we find that there is an advantage of obtaining the best results by ensembleing statistical methods and machine learning methods. In addition, machine learning-based AI models can derive the best results through deep learning operations even in irregular situations, and after commercialization, performance is expected to improve as the amount of data increases.

• 사료
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• s.67
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• pp.18-23
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• 2014

최근 AI 파동 이전에 축산업 현황은 지속적인 수요증가, 개량을 통한 생산성 제고, 전업규모화를 통한 안정적 공급기반 구축 등으로 괄목할 만한 양적성장을 달성하였다. 또한 사료, 동물약품, 육가공 산업 등 전후방 연관산업도 동반 성장하여 연관산업 생산액은 40.2조원, 종사자는 약 20만명 수준에 육박하는 것으로 발표되었다('12. 11월 KREI). 이와 관련 정부(농식품부)에서는 2014년도 축산정책 기본방향을 축산업이 고품질 안전 축산물을 생산하면서 환경을 보전하는 산업으로 전환될 수 있도록 '지속가능한 친환경 축산 종합대책'을 마련하여 양적성장에서 질적성장으로 정책 패러다임을 전환하는데 주력을 쏟고자 한다. 이에 본지에서는 정부의 주요 축산정책 추진과제 중 2014년도 사료분야 추진계획을 크게 4부문으로 구분하여 사료가격 안정, 사료산업종합지원사업 추진, 농가 사료직거래 활성화 지원사업 추진 및 사료 품질 및 안전성 관리에 대해 농식품부 정순일 주무관의 글을 통해 살펴보고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.34 no.1
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• pp.21-25
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• 2024

최근 몇 년 동안 탈중앙화 금융(DeFi)은 블록체인 기술의 혁신적인 사용을 통해 금융 부문의 지형을 재정의할 획기적인 세력으로 부상했다. 본 연구는 DeFi의 제도화를 향한 패러다임 전환에 대한 포괄적인 기술적 분석을 제시하며, DeFi가 전통적인 금융 시스템을 혼란에 빠뜨리고 글로벌 경제 프레임워크를 재구성할 수 있는 잠재력을 강조한다. 본 연구에서 스마트 계약, 분산형 자율 조직(DAO) 및 합의 알고리즘을 포함한 DeFi 핵심 기술의 복잡성을 조사하고 이러한 요소가 어떻게 집합적으로 보다 개방적이고 투명하며 포용적인 금융 생태계를 조성하는지 탐구한다. 주요 고려 사항에는 규제 장애물, 보안 문제, 확장성 문제, 혁신과 소비자 보호 간의 균형이 포함된다. 금융 포괄성, 특히 은행 서비스를 받지 못하는 인구와 은행 서비스를 받지 못하는 인구에게 금융 서비스에 대한 접근을 제공하는 역량 측면에서 DeFi의 혁신적인 잠재력에 대해 논의하여 일드 파밍, 유동성 채굴, 분산형 대출 등 새로운 금융 상품 및 서비스를 도입하는 데 있어 DeFi의 역할을 평가하여 소비자와 기존 금융 기관 모두에 미치는 영향을 강조한다. DeFi의 기술 기반과 기관 금융 프레임워크 내에서 급성장하는 역할에 대한 자세한 조사를 제공함으로써 본 논문은 금융의 미래 궤적과 글로벌 경제 시스템의 진화하는 역학에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.7-10
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• 2022

'21년 전국 20개 해상교통관제센터의 선박통항량, 교신량, 관제정보 제공 등 VTS 운영실적 분석 및 사고현황, 원인 분석을 통한 관제서비스 개선방안을 제시하고자 한다. 또한 해양사고 예방기능 강화를 위해 관제사 경험·직관에 의한 관제에서 빅데이터·인공지능(AI) 기반 첨단관제로의 전환, VTS 운영성과에 대한 공신력 확보 및 첨단관제 기술개발에 활용 등을 위한 VTS 통계관리체계 개산 방안에 대해서도 고찰해보았다.