• 한국재료학회:학술대회논문집
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• 한국재료학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.7-7
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• 2011

Quantum beam technology has been expected to develop breakthroughs for nanotechnology during the third basic plan of science and technology (2006~2010). Recently, Green- or Life Innovations has taken over the national interests in the fourth basic science and technology plan (2011~2015). The NIMS (National Institute for Materials Science) has been conducting the corresponding mid-term research plans, as well as other national projects, such as nano-Green project (Global Research for Environment and Energy based on Nanomaterials science). In this lecture, the research trends in Japan and NIMS are firstly reviewed, and the typical achievements are highlighted over key nanotechnology fields. As one of the key nanotechnologies, the quantum beam research in NIMS focused on synchrotron radiation, neutron beams and ion/atom beams, having complementary attributes. The facilities used are SPring-8, nuclear reactor JRR-3, pulsed neutron source J-PARC and ion-laser-combined beams as well as excited atomic beams. Materials studied are typically fuel cell materials, superconducting/magnetic/multi-ferroic materials, quasicrystals, thermoelectric materials, precipitation-hardened steels, nanoparticle-dispersed materials. Here, we introduce a few topics of neutron scattering and ion beam nanofabrication. For neutron powder diffraction, the NIMS has developed multi-purpose pattern fitting software, post RIETAN2000. An ionic conductor, doped Pr2NiO4, which is a candidate for fuel-cell material, was analyzed by neutron powder diffraction with the software developed. The nuclear-density distribution derived revealed the two-dimensional network of the diffusion paths of oxygen ions at high temperatures. Using the high sensitivity of neutron beams for light elements, hydrogen states in a precipitation-strengthened steel were successfully evaluated. The small-angle neutron scattering (SANS) demonstrated the sensitive detection of hydrogen atoms trapped at the interfaces of nano-sized NbC. This result provides evidence for hydrogen embrittlement due to trapped hydrogen at precipitates. The ion beam technology can give novel functionality on a nano-scale and is targeting applications in plasmonics, ultra-fast optical communications, high-density recording and bio-patterning. The technologies developed are an ion-and-laser combined irradiation method for spatial control of nanoparticles, and a nano-masked ion irradiation method for patterning. Furthermore, we succeeded in implanting a wide-area nanopattern using nano-masks of anodic porous alumina. The patterning of ion implantation will be further applied for controlling protein adhesivity of biopolymers. It has thus been demonstrated that the quantum beam-based nanotechnology will lead the innovations both for nano-characterization and nano-fabrication.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.149-162
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• 2005

본 논문에서는 실시간 폐쇄회로 화면으로 받은 컬러 이미지에서 얼굴영상을 추출하고 이미 지정된 특정인의 얼굴영상과 비교를 통해 지하철이나 은행 등 공공장소에서의 수배자 등 어떤 특정인을 검출하는 방법을 제안하고자 한다. 감시카메라의 특성상 화면속의 얼굴정보가 임의의 크기로 가변하고 영상 내에서 다수의 얼굴정보를 포함하고 있음을 가정할 때, 얼굴영역을 얼마나 정확하게 검색 할 수 있느냐에 초점을 맞추었다. 이를 해결하기 위하여F.Rosenblatt가 제안한 퍼셉트론 신경망 모델을 기초로 임의의 얼굴영상에 대한 $20{\times}20$ 픽셀로 서브샘플링을 사용한 규준화 작업을 통해서 전면얼굴에서와 같은 인식기법의 효과를 사용하고, 획득한 얼굴후보 영역에 대하여 조명이나 빛에 의한 외부환경의 간섭을 최소화하기 위하여 최적선형필터와 히스토그램 평활화 기법을 이용하였다. 그리고 불필요한 학습을 최소화하기 위하여 달걀형 마스크의 덧셈연산을 전 처리 과정에 추가하였다. 전 처리 과정을 마친 이미지는 각각 세 개의 수용필드로 쪼개어져 특정 위치에 존재하는 눈, 코, 입 능의 정보를 신경망 학습을 통해 최종 결정된다. 또한 각각 다른 초기값을 가지는 3개의 단일셋 네트워크시스템을 병력형태로 구성하여 결과의 정확도를 높여 구현하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.96-108
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• 2017

기존의 첨단 운전자 지원 시스템 (Advanced Driver Assistance System, ADAS)들은 전방 위험탐지와 같은 한정적 상황에서의 사고 예방에 집중하고 있어 다양한 사고 시나리오가 존재하는 교차로에 적용하기에는 한계를 가지고 있다. 또한 기존 연구는 주로 사고 요인 분석에 집중하고 있어 첨단 운전자 지원 시스템의 사고 예방 성능에 관한 연구는 미비한 편이다. 이에 본 연구에서는 비전 및 레이더 센서 기반 첨단 운전자 지원 시스템의 다양한 교차로 사고 예방에 대한 성능을 평가하고 대책을 마련하고자 한다. 이를 위하여 미국의 Second Strategic Highway Research Program(SHRP2)의 naturalistic driving study(NDS)에서 수집된 사고/준사고 상황의 거리 측정 데이터를 기반으로 16개의 교차로 사고 시나리오를 도출하였고, 총 363건의 차량과 차량 간 사고를 분석하였다. 분석 결과 16개의 사고 시나리오 중 0.7의 사고 예방율을 기준으로 카메라 기반 시스템은 5개, 레이더 기반 시스템은 4개의 사고 시나리오에서 사고를 예방할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.25-31
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• 2020

본 연구에서는 휴대용 초음파 피부 미용기 사용시 집속 초음파의 조사 위치를 증강현실 (Augmented Reality: AR) 기법을 통해 사용자에게 보여주어 안전하게 셀프시술을 하도록 하는 안드로이드 앱을 개발하고 시험을 통해 유용성을 보인다. 사용자가 초음파 미용기로 얼굴 부위를 시술하는 동안에 스마트폰 카메라를 통해 사용자의 얼굴과 얼굴위의 초음파 조사 위치를 실시간 검지한 후, 얼굴 영상위에 조사 위치를 표시하여 사용자에게 보여줌으로서, 초음파가 동일한 부위에 과도하게 중복되어 조사되지 않도록 한다. 이를 위해 ML-Kit를 이용하여 사용자 얼굴의 랜드마크(landmark)들을 실시간 검지하고 얼굴형상 기준 모델과 비교하여 얼굴의 회전과 이동 등의 자세를 추정한다. 미용기의 초음파 조사부위에 LED를 장착하고 조사 중에 작동시킨 후, LED의 불빛의 위치를 탐색하여 스마트폰 화면상의 초음파 조사 위치를 알아내고, 추정된 자세정보를 토대로 얼굴 영상위에 조사 위치를 정합시켜 표시한다. 앱에서 수행되는 각 작업들을 스레드와 타이머를 통해 구현하여 전체 작업이 75ms 이내에서 실행된다. 시험 결과, 120개의 초음파 조사 위치를 정합하고 표시하는 데 걸린 시간은 25ms 이하이고, 얼굴이 크게 회전하지 않는 경우 표시 정확도는 20mm 이내 임을 알 수 있다.

• 시큐리티연구
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• 제42호
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• pp.205-227
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• 2015

한반도에는 동북아시아의 복잡한 안보역학구도 안에서 새로운 핵보유국으로 주장하고 있는 북한과의 고도의 전략 게임을 전개해야 하는 입장이다. 국제사회는 이미 3차례의 핵실험을 통해서 북한의 핵무기 보유를 공개된 비밀로 인정하고 있는 반면 한국은 국제사회에 책임 있는 역할을 위한 비핵국가로서의 위치를 확고히 함과 동시에 북한의 군사도발에 항시 대비해야 하는 기민한 전략적 사고가 필요하다. 한국은 북한과의 군사적 대치상황에서는 단호한 대응을 할 수 밖에 없고, 경제 혹은 민족적인 부분에 대해서는 보다 유연한 포용정책을 유지하는 이중전략을 반복할 수밖에 없다. 핵무기 보유가 어려운 한국의 경우 북한으로부터의 핵위협을 극복하기 위한 전략적 선택들이 다양하게 제시되어 왔으며, 북한 핵은 대한민국의 국가안보를 위협하는 실체적인 위협이다. 우리는 오로지 국가안보의 관점에서 북한 핵에 대한 대비책을 마련해야 한다. 이에 본고는 정부의 비군사분야 대비태세를 중심으로 북한의 핵 능력 및 북한의 핵공격 양상과 그 피해를 예측해 보고, 북한의 핵위협에 대한 정부의 대비태세를 분석한 후, 이에 대비하는 정책을 제언하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 항공우주정책ㆍ법학회지
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• 제28권1호
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• pp.3-54
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• 2013

현재 주요 항공기술 선진국들은 군용기에서 거둔 무인항공기의 성공을 그 성장성과 효용성에 주목하고 민간 부문으로 확대하려는 노력을 경주하고 있으며 그 결과 민간 무인항공기 시장은 2020년 경에는 그 시장규모를 약 88억불에 달할 것으로 보면서 앞으로 가장 유망한 시장의 하나가 될 것으로 예상하고 있다. 그 용도도 원격탐사, 통신중계, 환경감시, 기상관측, 국경감시, 산불감시, 위험지역 정찰, 치안, 교통, 재난구호 지원활동 등 다양한 분야에 걸쳐 있다. 그러나 현재의 항공교통체계는 유인항공기 위주로 운용되고 있는 실정이어서 조종사가가 탑승하지 않는 무인항공기의 등장으로 무인항공기 운용을 고려한 조정이 필요하게 되었으며 그 조정에 필수적으로 수반하는 것이 법제화 작업이다. 현재 무인항공기 운용에 관한 법제화 작업은 전 세계적으로 ICAO가 중심이 되어 표준화 작업을 진행 중에 있으며 미국, 영국, 호주 등 국가는 개별적으로 법 규정을 마련하여 운용 중에 있다. 본 논문에서는 ICAO산하의 무인항공기시스템연구그룹(UASSG)의 활동과 무인항공기 법제화에 앞서가고 있는 미국, 영국, 호주의 법제화를 소개 하였다. 이중 미국의 경우는 2012년 2월14일에 오바마 대통령이 미국의 국가공역에서의 무인항공기를 운용하도록 하는 제반 법령 및 규정을 2015년 9월30일 시한으로 제정하도록 하는 법안에 서명함으로서 가장 적극적이다. 우리나라의 경우는 현재 국내 항공법상의 정의 규정과 비행허가에 관한 일부 사항을 제외하고는 운용에 관한 규정은 거의 전무한 상태라고 할 수 있다. 그러나 현실에 있어서는 군사용 및 민간 무인항공기가 실제 개발 운용되고 있는 실정이며 국토교통부에서는 상업용 민간무인항공기 개발을 우리나라의 항공기 제작 및 수출부문에 있어 가장 국제경쟁력 있는 분야로 보아 적극적으로 추진할 계획이어서 국내적으로도 무인항공기 운용을 위한 제반 사항에 대한 법제화가 필요하게 되었다. 무인항공기 운용을 위한 법제화 작업 중 가장 중요하다고 생각되는 부분은 (1)공역사용, (2)항공종사자 자격인증, (3)무인항공기 감항인증 및 기술기준인증 등 이지만 이외에도 (4)무인항공기 등 관련 사항에 대한 정의 규정, (5)무인항공기의 분류체계, (6)탑재장비 및 탑재서류, (7)통신, (8)비행규칙, (9)무인항공기 항공종사자 교육훈련, (10)보안, (11)보험, (12)기타 법제화가 필요한 사항으로 나누어 법제화 작업이 이루어져야 한다고 본다. 이와 함께 우리나라도 2012년 12월에 UASSG에 참가하였으므로 국제기준의 수립에 능동적이고도 주도적으로 참여하여 국제 사회에 기여함은 물론 무인항공기와 관련된 국제 관련 법령의 동향과 선진국의 사례를 파악하여 무인항공기 운용을 위한 국내 관련 법령을 선진형으로 제정 정비하는 법제화 작업을 병행하여야 할 것으로 본다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.