인공지능 기술의 전 산업 분야로 확산되면서 기존 SaaS에 인공지능 서비스가 탑재된 AIaaS가 등장하고 있다. 특히 비IT 분야 기업들에서는 소프트웨어 전문가의 부재, 빅 데이터 모델 훈련의 어려움, 다양한 형태의 데이터들에 대한 수집 및 분석에 대한 어려움 등을 겪고 있다. AIaaS는 인공지능 소프트웨어 개발에 필요한 다양한 IT 자원들 뿐만 아니라 인공지능 소프트웨어에 필요한 기능들을 서비스 형태로 제공함으로써 사용자들에게는 보다 쉽고 경제적으로 시스템을 구축할 수 있게 한다. 따라서 이러한 클라우드 기반의 AIaaS 서비스에 대한 수요와 공급은 점점 급증할 것이다. 그런데 이처럼 AIaaS에 대한 수요와 공급이 증가함에 따라 요구되는 것이 AIaaS에서 제공하는 서비스들의 품질이 중요한 요소가 된다. 그러나, 현재 이를 측정하기 위한 포괄적이고 실용적인 품질 평가 메트릭에 대한 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 AIaaS의 서비스 품질 측정 요소 중 재사용성 평가를 위해 AIaaS가 갖는 특징인 구현성, 편리성, 효율성, 접근성을 기반으로 재사용성 측정에 필요한 4가지 메트릭인 사용성, 교체성, 확장성, 홍보성 메트릭을 개발하여 제안한다. 제안된 메트릭은 AIaaS에서 제공하는 서비스들이 향후 잠재된 사용자들에게 얼마나 재사용할 수 있는지를 예측하는 도구로 사용될 수 있다.
이 연구의 목적은 고속도로 휴게소에 설치된 소형 LPG 저장탱크의 폭발에 따른 영향범위를 분석하는데 있다. 이를 위해 휴게소에 설치된 2,900 kg 소형 LPG 저장탱크의 증기운 폭발(VCE)과 비등액체팽창증기 폭발(BLEVE)로 인한 과압과 복사열의 영향범위를 ALOHA(Areal Location of Hazardous Atmospheres)프로그램을 적용하여 정량적으로 평가하였다. 도출된 폭발 과압과 복사열의 영향범위는 각각 최대 반경 336 m와 423 m로 나타났다. 269 m 이내의 사람들은 3.5 psi이상의 과압으로 중상을 입을 수 있고, 192 m 이내의 사람들은 10 kw/m2이상의 복사열로 사망할 수 있는 것으로 예측되었다. 나아가 고속도로 휴게소 부대시설과 피해 영향범위를 고려한 LPG 저장 탱크의 안전관리 방안에 대해 논의하였다. 이러한 연구 결과는 고속도로 휴게소에 설치된 소형 LPG 저장탱크의 안전관리뿐만 아니라 휴게소 환경 및 시설을 고려한 안전사고 예방 규정 개선에 도움을 줄 수 있을 것이다.
인공위성은 최첨단 기술로써 시공간적 관측제약이 적어 해양 사고에 효과적 대응과 해양 변동 특성 분석 등으로 각국의 국가기관들이 위성 정보를 활용하고 있다. 하지만 고해상도 위성 관측 기반 해수면 온도 자료(Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis, OSTIA)는 위성의 기기적, 또는 지리적 오류와 구름으로 인해 낮게 관측되거나 공백으로 처리되며 이를 복원하기까지 수 시간이 소요된다. 본 연구는 최신 딥러닝 기반 알고리즘인 LaMa 기법을 활용하여 결측된 OSTIA 자료를 복원하고, 그 성능을 기존에 이용되어 온 세 가지 영상처리 기법들의 성능과 비교하여 평가하였다. 결정계수(R2)와 평균절대오차(MAE) 값을 이용하여 각 기법의 위성 영상 복원 성능을 평가한 결과, LaMa 알고리즘을 적용하였을 때의 R2과 MAE 값이 각각 0.9 이상, 0.5℃ 이하로, 기존에 사용되어 온 쌍 선형보간법, 쌍삼차보간법, DeepFill v1 기법을 적용한 것보다 더 우수한 성능을 보였다. 향후에는 현업 위성 자료 제공 시스템에 LaMa 기법을 적용하여 그 가능성을 평가해 보고자 한다.
본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.
스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.
주요 유망 배 7 품종(Pyrus pyrifolia Nakai)을 대상으로 적화제로서 석회유황합제의 효과를 검증하고, 품종별 적용 가능성을 판단하고자 3년에 걸쳐 적과율 및 과실 특성을 조사하였다. 석회유황합제 100배액을 만들어 만개 후 2일과 3일째에 총 2회 처리하였다. 적과율 조사 결과, 대부분의 국내 주요 배 품종에서 석회유황합제 처리에 의해 유의미한 적화효과를 나타냈고, 특히 '황금배'가 41.5%로 가장 큰 적화 효과를 나타냈고 '슈퍼골드' 40.1%, '한아름' 39.9% 순으로 높은 효율을 보였다. 당시 기상 조건과 실험 결과 간의 관계를 파악하기 위해 약제 처리 시점의 기상정보와 약제 적화효율의 연관성을 조사해본 결과 평균 일사량과 +0.49 수준의 약한 정적 상관관계, 평균 운량(구름양)과 -0.45의 약한 부적 상관관계를 나타냈다. 과실 품질과 약해 증상에서도 전반적으로 모든 자원이 통계적 유의차를 보이지 않았고, 일관된 특이사항은 발견되지 않았다. 결과적으로 적화 노력 감소 및 생력재배를 위한 석회유황합제 활용의 적합성을 확인할 수 있었다. 그러나 실제 적화제의 사용 시 생력재배의 성공 여부는 정확한 처리 시점, 처리 시점의 환경 등 다른 요인으로 인해 크게 영향을 미칠것으로 보인다. 이러한 결과는 국내 배 품종별 재배 생력화를 위한 중요한 기초자료가 될 것이다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
엑셀 기반의 서류 작성, 결재, 품질 시험을 수행하는 건설현장의 품질관리업무는 많은 시간과 노력이 소요된다. 엑셀 기반의 업무는 품질시험성적서 양식 인쇄, 품질시험 수행, 시험성적서 작성 및 결재, 관리대장 작성으로 구성된다. 이렇듯 분리된 품질관리 프로세스는 업무 소요시간과 효율성을 저하시킨다. 따라서, 품질관리업무의 생산성을 향상시키기 위해 클라우드 기반의 건설현장 품질관리 시스템이 개발되었다. 본 연구의 목적은 건설현장 도입 초기 단계인 품질관리시스템의 생산성을 분석하는 것이다. 본 연구는 건설현장 품질관리시스템을 도로 건설현장에 도입하고, 도입 전·후의 품질관리업무 프로세스 변화를 면밀히 분석했다. 또한 품질관리자들에게 설문조사를 실시하여 품질관리시스템 도입 전·후의 업무 시간 데이터를 수집했다. 수집한 데이터에 몬테카를로 시뮬레이션 방법론을 적용하여 건설현장 품질관리시스템의 생산성 향상 효과를 분석하고 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과는 품질관리 업무 자동화를 위한 후속 연구들의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 딥러닝을 이용한 모형을 이용해서 우리나라 지역에 대한 서리 발생 예측 모형을 구축하였다. 딥러닝 모형의 학습 데이터로 다양한 기상인자들(최저기온, 풍속, 상대습도, 구름량, 강수량)을 사용하였으며, 기상인자들에 대한 통계적 분석 결과, 서리가 발생한 날과 서리가 발생하지 않은 날에 대해 각 요소별로 유의한 차이가 있는 것을 볼 수 있었다. 단일 딥러닝 모형 3가지와 다중 입력 딥러닝 모형 3가지를 이용하여 서리발생을 추정한 결과, 평균적으로 MLP가 가장 정확도가 낮았으며, LSTM, GRU 순으로 정확도가 높게 나타났고, 다중 입력 딥러닝 모형의 경우 3가지 모형이 거의 비슷한 결과가 나타났지만 그 중 평균적으로 GRU와 MLP를 이용한 모형이 가장 정확도가 높았다. 또한, 단일 딥러닝이 다중 입력 딥러닝에 비해 샘플에 따라 정확도 편차도 더 컸다. 이에 따라 결과적으로 단일 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형보다 다중 입력 딥러닝 기반의 서리발생 예측 모형이 안정성과 정확도와 재현율 측면에서 다소 우수한 것을 확인할 수 있었다.
Hyo Sub Jun;Kuhyun Yang;Jongyeon Kim;Jin Pyeong Jeon;Sun Jeong Kim;Jun Hyong Ahn;Seung Jin Lee;Hyuk Jai Choi;In Bok Chang;Jeong Jin Park;Jong-Kook Rhim;Sung-Chul Jin;Sung Min Cho;Sung-Pil Joo;Seung Hun Sheen;Sang Hyung Lee
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제67권4호
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pp.385-396
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2024
Previously, we reported the concept of a cloud-based telemedicine platform for patients with intracerebral hemorrhage (ICH) at local emergency rooms in rural and medically underserved areas in Gangwon state by combining artificial intelligence and remote consultation with a neurosurgeon. Developing a telemedicine ICH treatment protocol exclusively for doctors with less ICH expertise working in emergency rooms should be part of establishing this system. Difficulties arise in providing appropriate early treatment for ICH in rural and underserved areas before the patient is transferred to a nearby hub hospital with stroke specialists. This has been an unmet medical need for decades. The available reporting ICH guidelines are realistically applicable in university hospitals with a well-equipped infrastructure. However, it is very difficult for doctors inexperienced with ICH treatment to appropriately select and deliver ICH treatment based on the guidelines. To address these issues, we developed an ICH telemedicine protocol. Neurosurgeons from four university hospitals in Gangwon state first wrote the guidelines, and professors with extensive ICH expertise across the country revised them. Guidelines and recommendations for ICH management were described as simply as possible to allow more doctors to use them easily. We hope that our effort in developing the telemedicine protocols will ultimately improve the quality of ICH treatment in local emergency rooms in rural and underserved areas in Gangwon state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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