• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.325-335
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• 2021

최근 인간의 평균수명이 연장됨에 따라 만성 질환이 증가하고 있으며, 이러한 추세는 보건 및 재활 서비스의 광범위한 수요와 의료비 등이 증가하는 문제점을 발생시키고 있다. 이를 해결하기 위해 국내에서는 지역사회중심재활사업을 발전 및 강화하여 2019년부터 단계적으로 추진하고 있다. 지역사회중심재활사업을 활성화하기 위해서는 서비스를 이용하려는 클라이언트의 접근성 확보가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 지역사회중심재활사업의 일환으로써 작업과 활동 중심의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성 확보를 위한 스마트폰 애플리케이션 디자인을 고안하고 프로토타입을 개발하고자 한다. 작업과 활동 중심의 애플리케이션 콘텐츠를 고안하고 범주화를 위해 작업치료 실행체계(OTPF), 국제 기능·장애·건강 분류(ICF)와 알렌진단모듈(ADM-2)이 사용되었으며, 선행연구 분석 및 전문가 회의를 통해 OTPF, ICF와 ADM-2를 링킹하였다. 도출된 콘텐츠는 문헌고찰과 활동분석을 통해 영상으로 제작하였으며, YouTube API를 활용하여 애플리케이션 내에서 직접 재생이 가능하도록 구현하였고, 최종적으로 애플리케이션 프로토타입을 개발하였다. 애플리케이션 프로토타입을 제작하기 위한 프로그램은 Android Studio 3.5.2 for Windows 64-bit를 사용하였다. 추후 연구에서는 사용자의 편의를 위한 다양한 디지털 기술을 융합하고 지역사회중심 작업치료 서비스 제공자의 의견과 서비스 이용자의 만족도에 대한 추가적인 연구를 진행하여 실용성에 대해 입증하고 이를 보완한다면, 지역사회 내 작업수행에 어려움을 겪는 클라이언트들의 지역사회중심 작업치료 서비스 접근성을 향상할 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_3호
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• pp.1761-1775
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• 2022

예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1633-1641
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• 2022

도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.

• 의료법학
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• 제23권2호
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• pp.3-36
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• 2022

의약품 리베이트 문제를 해결하기 위해서는 위법행위를 한 자를 제재하는 것과 함께 리베이트를 하지 않아도 의약품 판매촉진 경쟁에서 이길 수 있는 방법을 제공하는 구조적인 법 제도 개선이 필요하다. 이전에 국회와 정부는 제재를 강화하는 방안에만 노력을 기울였다. 그 결과 2014년 처분 대상 의약품을 시장에서 퇴출시킴으로써 제약회사에게 막대한 손실을 입힐 수 있는 제재 방법인 급여정지 제도를 도입하였다. 하지만 제도 도입 3년 만에 급여정지 처분이 환자의 의약품 접근권을 침해한다는 문제를 인식하고 2018년에 급히 급여정지 제도를 폐지하였다. 국회는 2021년 상징적으로 남아 있던 3차 위반 시 급여정지 처분도 모두 과징금 갈음이 되도록 입법을 하였다. 이렇게 급여정지 처분에 대한 입법자의 반성적 입장이 분명하지만 보건복지부는 구법 기간 동안의 리베이트에 대해서는 구법 상 급여정지 처분을 하여야 한다는 법 해석을 하고 있다. 구법 상 보건복지부 재량으로 되어 있는 과징금 갈음에 대해서도 법 개정 전 구법 하에서 취했던 좁은 기준을 그대로 유지하고 적극적으로 재량을 행사하지 않겠다는 입장이다. 본고에서는 급여정지 제도 도입의 이유가 된 의약품 리베이트 문제를 개관하고 급여정지 제도의 도입, 폐지 경위를 살핀 후 급여정지 처분의 위헌적 요소와 급여정지 처분의 위법성을 검토한다.

• 자원리싸이클링
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• 제31권4호
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• pp.12-18
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• 2022

우리나라는 철광석, 석탄 등 철강 산업에 사용되는 원료를 수입에 크게 의존하고 있다. 이러한 원자재는 글로벌 철강산업의 원가, 생산성, 품질경쟁력에 큰 영향을 미친다. 따라서 철강사의 경쟁력을 확보하기 위해서는 원자재의 수입 의존도를 줄이는 것이 필요하며, 원료 의존도를 낮추기 위해서는 Fe를 함유한 부산물을 활용하는 것이 좋은 방법이 될 수 있다. Fe 함유 부산물은 주로 철강 산업에서 발생하며 Fe 함량이 높으나(40~70%) 매우 미세한 분말 형태를 가지고 있다. 이러한 미세한 분말을 플랜트 공정에 직접 사용할 경우 부산물이 비산되어 조업과 환경에 나쁜 영향을 미칠 수 있다. 따라서 Fe 함유 부산물을 광범위하게 사용하기 위해서는 보다 큰 형태로 전처리할 필요가 있다. 이를 위해 펠렛 및 브리켓과 같은 더 큰 모양을 만들어 사용하는 것이다. 브리켓을 만드는 방법은 대표적으로 두 가지 방법이 있다. 첫번째는 열과 압력을 가하여 핫브리켓을 제조하는 방법이고, 두번째는 열을 사용하지 않고 소량의 바인더와 압력을 가해 냉간 브리켓을 제조하는 방법이다. 본 연구에서는 Fe 함유 부산물을 이용하여 고강도 냉간 브리켓을 가장 효율적으로 제조하기 위한 방법을 연구하였고, 다양한 조건에서 성형율과 브리켓 강도를 조사하여 최적의 제조 조건을 도출하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.367-372
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• 2022

최근 뉴노멀시대가 도래하면서 실감형 기술과 언택트 기술은 사회적 관심을 받고 있다. 하지만 헤어 스타일링 분야는 헤어 시뮬레이션을 중점으로 헤어 자체의 연출이나, 개별적인 움직임, 모델링에 초점을 두고 있다. 시대적 요구와 개선된 실습환경 조성을 위해 본 연구에서는 비대면 헤어 스타일링 VR 시스템을 제안하였다. 이론 고찰에서는 기존 헤어 컷 연구 사례에 대해 조사하였다. 기존 헤어 컷 관련 그래픽스 연구는 주로 힘 기반 피드백 위주의 연구이다. 본 논문에서 주장하는 가상환경에서 인터랙티브한 헤어 컷 작업에 대한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 미용에 필요한 동작을 핑거 트래킹이 가능한 VR 컨트롤러에서 미용도구 선택, 자르기, 회전 등이 가능하도록 하였으며 비대면 협업 환경으로 구축하였다. 연구 결과로서, 정확한 헤어 절단 작업을 위해 소지걸이 애니메이션에 따른 핑거 트래킹과 가위의 움직임이 위치 보정에 따른 동기화 작업의 결과와 다중 사용자 기반의 가상 협업 환경에서의 실시간 인터랙티브 헤어 컷 작업을 실험하였다, 비대면 상황에서 헤어 스타일링에 필요한 커트동작에 관한 학습이 가능하게 되었으며 교수자와 학습자는 VR HMD 내장 마이크와 Photon Voice로 상호 간의 의사소통이 가능하게 되었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권3호
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• pp.39-53
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• 2022

사물 클라우드(CoT, Cloud of Things)는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 애플리케이션에 클라우드 서비스가 지원하는 무제한 저장기능과 처리능력을 제공할 수 있다. 그러나, 중앙 집중식 사물 클라우드에서는 병목 문제, 사물 클라우드 네트워크의 중단으로 이어질 수 있는 단일 장애 지점을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 중앙 집중식 사물 클라우드의 문제를 해결하고 서로 다른 서비스 도메인 간 상호운용을 위하여, 분산 포그 컴퓨팅과 블록체인 기술을 적용한 IoT 서비스 상호운용 시스템을 제안한다. 분산 포그를 사용하여 IoT 장치와 지역적으로 가까운 거리에 위치한 포그 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 서비스를 제공하고, 블록체인의 스마트 컨트렉트와 분산 원장을 이용하여 각 포그간에 서비스 상호운용이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 클라우드로부터 서비스를 위임받은 분산 포그에서 가까운 지역 내 서비스를 제공하며, 포그 간에도 클라우드를 거치지 않고, 다른 포그의 서비스를 접근할 수 있다. 또한, 블록체인 네트워크상에서 클라우드와 포그 노드들은 서비스 권한 토큰 발행 정보를 공유함으로써 토큰에 대한 무결성을 보장하고 포그 노드들 간 신뢰할 수 있는 서비스 상호운용이 수행될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.57-65
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• 2021

산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제28권4호
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• pp.91-96
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• 2021

본 연구에서는 체가름과 고에너지 볼 밀링 공정이 n-type Bi₂Te₃ 열전 재료의 전기적 및 열적 수송 특성에 미치는 영향을 검토하였다. 입자 크기가 감소한 분말의 특성을 유지하기 위하여 짧은 시간 안에 소결이 가능한 방전 플라즈마 소결 공정 (spark plasma sintering, SPS)을 진행하였다. 그 결과, 밀링 처리를 진행한 소결체의 열전 성능지수가 향상되었으며, 30분동안 고에너지 볼 밀링 공정을 거친 샘플이 425 K에서 0.78의 최대 열전 성능지수를 가지는 것을 확인하였다. 이는 손쉬운 공정을 이용하여 결정립 크기 감소를 통한 phonon의 격자 산란을 효과적으로 유도한 결과이다. 동시에 n-type Bi₂Te₃에서 anti-site defect와 같은 결함을 제어함으로써 캐리어 농도를 증가시킬 수 있음을 본 연구를 통하여 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.