• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.277-280
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• 2016

현재 미아 찾기 시스템들은 QR코드와 RFID칩, 스마트 폰 간의 통신을 이용한 미아 찾기 시스템들로 이루어져 있다. 그러나 현재의 미아 찾기 시스템은 주변에 사람이 있어야 찾을 수 있고, 아이들에게 스마트폰을 사줘야하는 부모들의 경제적인 부담과 제한적인 배터리로 인해 납치와 같은 극한상황이나 주변 사람 도움없이 미아를 찾기 힘들다는 한계점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사람이 주변에 있을 때와 없을 때 두가지 측면에서 접근해야 한다. 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기술로 각광 받고 있는 비콘과 오픈소스 하드웨어를 이용하여 AP(Access Point)가 설치된 한정된 공간에서 주변에 보호자 없이 미아를 찾을 수 방법과 각각 개개인의 스마트폰 어플리케이션이 AP가 되어 미아를 찾을 수 있는 방법 두 가지를 결합한 IoT 미아 찾기 시스템을 개발하였다. 두 가지 상황에 대한 미아의 위치 정보를 상황인식을 통해 정확하게 제공하는 것이 주된 목적이며 스마트 폰 APP은 87.7%, 감시용 디바이스 AP는 91.1%의 정확도 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.489-492
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• 2014

본 논문에서는 컴퓨터 단층활영(CT)을 통해 발생되는 방사선 노출량의 관리를 위한 시스템의 소프트웨어 설계를 제안한다. 방사선 피폭량은 환자의 각 신체 부위별로 민감성의 차이에 따라 다르기 때문에 방사선의 노출량을 관리할 수 있게 되면 결과적으로 환자의 방사선 피폭량을 추정할 수 있다. 최근 일본 원전의 방사선 누출 사건이 국제적으로 뉴스가 되었고 원전 뿐 만아니라 의료용 방사선 피폭까지 폭넓게 관심이 커지고 있다. 현재 방사선 안전관리는 방사선 관계 종사자에 대해서만 관리되고 있지만, 이제는 환자에 대한 피폭 관리까지 요구되고 있다. 우리나라에서 방사선을 이용한 검사와 시술이 증가하여 이에 따른 의료 피폭이 증가하였으나 의료 기관에서는 환자에게 가해지는 방사선 피폭 수치를 알지 못하는 실정이다. 따라서 의료 기관에서 환자의 방사선 피폭을 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 의료 기관에서 방사선을 이용하는 대표적인 촬영 도구인 CT의 방사선 노출량을 관리할 수 있는 소프트웨어 설계를 제시한다. 방사선의 노출량을 확인하고 선량의 한도를 설정함으로써 환자의 의료 피폭량을 최적화 하는데 도움이 되고자 한다.

• 구강회복응용과학지
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• 제35권1호
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• pp.11-19
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• 2019

목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 사용해 본 경험자와 무경험자에 의한 두 종류 캐드 소프트웨어의 사용자 편의성 및 만족도를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어에 경험이 있는 20명의 치기공사와 캐드 소프트웨어를 사용해보지 않은 12명의 경북대학교 치과대학 학생에게 두 종류의 캐드 소프트웨어(ExoCad, Deltanine)를 이용하여 임플란트 맞춤 지대주(implant custom abutment)를 디자인하도록 하였다. 그리고 구조화된 설문지(1단계: 기본 정보 및 파일 불러오기, 2단계: 지대주 디자인 전 조건 설정, 3단계: 지대주 디자인 설정, 4단계: 전체적인 만족도)를 작성하도록 하였다. 수집된 자료의 통계분석은 Mann-Whitney U test를 사용하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 4단계로 나누어 진 21개 문항에 대해 평가된 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 디자인 편의성과 만족도는 1단계의 두 문항에서 모두 Exocad 소프트웨어에서 유의하게 높았습니다. 2단계 및 3단계의 경우 경험이 있는 참가자는 Deltanine 소프트웨어가 훨씬 뛰어나다고 평가했습니다. 4단계에서는 두 문항 모두 Exocad 소프트웨어에서 높은 평가를 받았습니다. 결론: 2 종류 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 편의성 및 만족도 조사에서 Exocad 소프트웨어가 전체적으로 높은 평가를 받았다. 하지만 디자인 과정 중 핵심인 2, 3단계에서 유경험자는 Deltanine 소프트웨어를 높게 평가하였다. 따라서 그외 부분을 보강하면 Deltanine 소프트웨어는 임상에서 널리 사용될 수 있을 것이다.

• 기록학연구
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• 제52호
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• pp.241-275
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• 2017

본고에서는 전자기록 환경을 맞아 중요성이 강조되고 있는 기록의 활용성 강화를 위한 방안 모색을 위해, 교회기록콘텐츠를 사례로 레코드 컨티뉴엄의 관점에서 그 의미를 재해석하고자 하였다. 지금까지의 학계 논의 및 실제 구축사례들에서는 기록콘텐츠를 특정 세부 주제와 관련된 일부 기록을 토대로 고도의 컴퓨터 기술력 및 예산을 투입해 제작한 디지털 매체로 인식되고 있어, 기록콘텐츠의 보편화 내지 범사회적 확대에 저해가 되고 있다. '콘텐츠'는 '내용물'을 의미한다는 점에서 인류가 의사소통 수단을 발명한 이래 지속적으로 존재해 왔다고 볼 때, 기록의 활용성 강화 및 이를 통한 의미 확산을 위해서는 기록콘텐츠 역시 고도의 기술력 및 예산이 투입되는 특정 주제 기반의 디지털 매체란 인식을 탈피하여, 우리 일상생활 주변에도 온오프라인 상에 다수 존재하고 있다는 인식 전환이 필요하다. 이를 위해 2장에서는 교회기록이 지닌 의미와 함께 활용방향을 파악하기 위해서는 기록이 생성되는 모태인 조직 및 기능에 대한 분석이 사전적으로 전제될 필요가 있다는 전제 하에, 교회기록콘텐츠가 지닌 의미의 사전적 모색을 위해 교회의 조직 기능분석과 함께 교회기록의 특성을 고찰하였다. 이어 3장에서는 교회의 조직 기능분석을 통해 파악된 교회의 본원적 사명과 연관지어 레코드 컨티뉴엄의 각 차원별 교회기록콘텐츠의 의미를 모색하고자 하였다. 1절은 레코드 컨티뉴엄의 차원1과 차원2에 해당하는 부분으로, 교회의 활동 중에 생성되는 수많은 흔적이 증거로서의 기록으로 획득하기 위한 기본적인 방안과 함께, 조직 업무차원의 기록콘텐츠화 사례를 제시하였다. 레코드 컨티뉴엄의 차원 3에 해당하는 2절에서는 교회의 본원적 사명과 관련하여 아카이브를 활용해 시도한 기록콘텐츠의 사례를 고찰하였으며, 차원4에 해당하는 3절에서는 교회기록콘텐츠의 의미가 범사회적으로 다원화되는 사례를 고찰하고자 하였다. 결국 이를 통해 우리의 일상 생활 속에서 기록의 의미 및 활용 가치를 발견하고 나아가 범사회적으로 확산시킬 수 있음을 제시해 보고자 하였다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제5권1호
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• pp.25-32
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• 2019

K-BEMS 시스템은 태양광과 배터리를 Hybrid PCS 및 EMS로 구성하여, 건물에너지 절감 및 건물 PEAK 부하를 감축하기 위해 도입되었으며, 200여 한전 사옥에 보급되어 시범 운영되고 있다. K-BEMS 시스템을 보다 안정적으로 그리고 효율적으로 운영하기 위한 K-BEMS 연구과제를 2016년 1월부터 2018년 현재까지 전력연구원이 약 3년간 걸쳐 수행하였다. 본 논문에서는 K-BEMS 연구과제에서 수행한 9가지 Scheduling 운전 모드 시험 결과 및 3년간의 Scheduling 운전 결과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점 해결을 위해 도입한 제어 알고리즘을 보여 주고 있다. K-BEMS 9가지 Scheduling 자동제어 운전모드 시험을 수행 하였으며, 이 중 3가지 운전모드에서 알고리즘 개선 사항을 발견하였는데, 이들 3가지 경우 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 드러났다. 배터리 SOC(State of Charge)는 통상 20% 이상에서 운전되는데, 20% 이하가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 K-BEMS 자동 운전이 정지되는 현상을 발생한다. 그런데 이 Hybrid 자동제어 모드에서, 배터리 차단기 trip시 태양광 공급마저 중단되는 현상을 발견하였다. 그러므로, Hybrid 공급모드에서 배터리의 차단기가 동작될 경우, 태양광 단독운전으로 자동 전환하여 태양광 공급마저 중단되지 않도록 알고리즘을 재구성하여 자동제어 운전하는 것이 총 에너지 절감 측면에서 반드시 필요한 것으로 분석되었다. 이 때, 계측제어 오차를 감안하여야 하며, 배터리 정지를 너무 보수적으로 의식하여, SOC 운전 Range를 너무 축소해서 운전하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없으므로, 효과적인 hybrid 운전(건물 피크 부하 감축 운전)을 위해서는 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억하고 있다가, 향후 재가동 자동제어 운전시에서는 SOC Range값을 변경 조정 하여 최적 제어 운전하는 자동제어 알고리즘이 PV & Battery hybrid peak load demand control에서 반드시 필요한 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.863-871
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• 2018

본 논문에서는 기존의 취약점 분석 도구들의 미탐지, 오탐지, 과탐지를 발생시켜 정확한 취약점 탐지를 어렵게 하는 문제점을 해결하고 분석 대상이 되는 어플리케이션의 위험도를 평가하여 안전한 어플리케이션을 개발하거나 관리할 수 있는 정적 및 동적 분석을 이용한 크로스 체크기반의 취약점 탐지 기법을 제안한다. 또한 각각의 취약점이 가지고 있는 자체 위험도를 계산하고 정확도를 높인 취약점 탐지 기법을 바탕으로 최종적인 어플리케이션의 위험도를 평가, 제시함으로서 안전한 어플리케이션의 개발 및 운영을 돕는다. 제안하는 기법은 정적 분석 및 동적 분석 기법을 사용하는 도구들의 상호작용을 통해 각 기법의 단점들을 극복하여 취약점 탐지 정확도를 향상시킨다. 또한 기존의 취약점 위험도평가 시스템은 취약점 자체 위험도에 대해서만 평가하였으나, 제안하는 위험도 평가는 취약점 자체 위험도와 탐지 정확도를 복합적으로 반영하여 어플리케이션이 얼마나 위험에 노출되어 있는지를 평가한다. 제안하는 기법은 CWE에서 SANS top 25의 상위 10위 항목을 기준으로 기존의 분석 도구들과 탐지 가능한 목록, 탐지 정확도를 비교분석하였으며, 기존의 취약점 위험도에 대한 정량적 평가 시스템과 제안하는 어플리케이션 위험도 평가 결과를 비교 분석 및 평가하였다. 제안하는 기법으로 프로토타입 분석 툴을 구현하여 실험을 통해 어플리케이션의 취약점을 분석하였을 때, 기존의 분석 도구들의 취약점 탐지 능력보다 우수한 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.277-284
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• 2021

최근 스마트 홈 환경은 무선 정보통신 기술과 융합을 통해서 다양한 데이터를 수집·통합·활용하는 플랫폼이 될 것으로 전망되고 있으며 실제로 스마트 홈 내부에는 다양한 센서를 탑재한 스마트 디바이스 수가 점점 증가하고 있다. 증가된 스마트 디바이스 수만큼 처리해야하는 데이터의 양도 증가하고 있으며 이를 효과적으로 처리하기 위해 빅데이터 처리 시스템이 활발하게 도입되고 있다. 그러나 기존 빅데이터 처리 시스템은 분산 노드에 할당되기 전 모든 요청이 클러스터 드라이버로 향하기 때문에 동시에 많은 요청이 발생하는 경우 분할 작업을 관리하는 클러스터 드라이버에 병목현상이 발생하고, 이는 네트워크를 공유하는 클러스터 전체의 성능감소로 이어진다. 특히 작은 데이터 처리를 지속해서 요청하는 스마트 홈 디바이스에서 지연율이 더 크게 나타난다. 이에 본 논문에서는 동시에 다수의 센서에서 요청이 발생하는 스마트 홈 환경에서 효과적인 데이터 처리를 위한 Apriori 기반 빅데이터 시스템을 설계하였다. 제안하는 시스템의 성능평가 결과에 따르면, 데이터 처리 시간은 기존 시스템에 비해 최소 19.2%에서 최대 38.6% 단축됐다. 이러한 결과가 발생한 이유는 측정되는 데이터의 형태와 관련이 있다. 스마트 홈 환경은 수집되는 데이터의 양은 방대하나 각 데이터의 용량은 작기 때문에 캐시 서버의 사용이 데이터 처리에 큰 역할을 하며, Apriori 알고리즘을 통한 연관도 분석으로 사용자의 행동 습관과 연관도가 높은 센서 데이터를 캐시에 저장하기 때문에 캐시 서버의 활용률이 매우 높다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.285-290
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• 2021

의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.23-30
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• 2021

본 논문은 다수의 오토인코더 모델들을 이용한 잡음에 강인한 이미지 분류 시스템을 제안한다. 딥러닝 기술의 발달로 이미지 분류의 정확도는 점점 높아지고 있다. 하지만 입력 이미지가 잡음에 의해서 오염된 경우에는 이미지 분류 성능이 급격히 저하된다. 이미지에 첨가되는 잡음은 이미지의 생성 및 전송 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없다. 따라서 실제 환경에서 이미지 분류기가 사용되기 위해서는 잡음에 대한 처리 및 대응이 반드시 필요하다. 한편 오토인코더는 입력값과 출력값이 유사하도록 학습되어지는 인공신경망 모델이다. 입력데이터가 학습데이터와 유사하다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 작을 것이다. 하지만 입력 데이터가 학습데이터와 유사성이 없다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 클 것이다. 제안하는 시스템은 오토인코더의 입력데이터와 출력데이터 사이의 관계를 이용한다. 제안하는 시스템의 이미지 분류 절차는 2단계로 구성된다. 1단계에서 분류 가능성이 가장 높은 클래스 2개를 선정하고 이들 클래스의 분류 가능성이 서로 유사하면 2단계에서 추가적인 분류 절차를 거친다. 제안하는 시스템의 성능 분석을 위해 가우시안 잡음으로 오염된 MNIST 데이터셋을 대상으로 분류 정확도를 실험하였다. 실험 결과 잡음 환경에서 제안하는 시스템이 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 분류 기법에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.115-126
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• 2021

본 연구의 목적은 디자인 실기 수업의 본질은 유지하면서 다양하고 유연한 학습 환경을 제공하기 위해 블렌디드 러닝 사례를 면밀하게 분석하고, 수업 단계별로 블렌디드 러닝을 지원하는 학습 환경과 학생들의 활용도 및 교육 경험을 파악하는 것이다. 이를 위해 실제 주택 및 실내디자인 CAD 교과목에서 블렌디드 러닝을 적용하여 수업의 운영 및 내용, 수업 평가 등을 분석하였다. 수업 평가를 위해 강의 평가, LMS 활동평가, 수업을 진행한 전후 설문을 통한 블렌디드 러닝에 대한 경험 및 만족도를 조사하였다. 평가 결과는 장소와 시간의 제한 없이 실시간 피드백 기회의 부여, 다양한 상호작용의 기회 제공, 문자에 의한 대화 등 학습자의 활용도가 기존의 전통적인 대면 수업보다 우수하였다는 점에서 블렌디드 러닝 방식을 적용하는 것이 더 적절함을 시사한다. 또한, 사전조사의 결과, 네트워크나 기타 문제로 인해 집중도가 떨어지고 소통 부분에서 불편함을 느꼈다는 의견을 해결하기 위한 방안으로 디자인 실기 수업에서 이론 및 강의 부분은 비대면으로, 개별 질의응답 및 피드백은 대면 및 비대면으로 진행하여 사후조사 결과에서는 집중도와 효율성을 높일 수 있었음을 알 수 있었다. 이는 디자인 실기 수업에서 온라인 환경을 적극 활용할 수 있는 가능성을 시사한다.