• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.96-101
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• 2023

본 연구에서는, 회전하는 축계에서 무선센서 시스템 응용을 위해 에너지 하베스터(EH, energy harvester)를 제안되었다. 무선 센서 시스템(WSS)에 지속적으로 전원을 공급하기 위해 EH를 직경 20 cm의 샤프트에 설계 및 구현되었다. 로터에는 샤프트에 부착된 7개의 U자형 코어에 코일이 쌍으로 감겨 있다. 고정자는 8개의 I-코어에 부착된 8쌍의 자석으로 구성되며 외부 고정 장치에 고정되었다. EH의 발전 전력은 회전자와 고정자 사이의 공기 공극, 코일의 권수, 그리고 축의 회전속도에 따라 조사되었다. 제작된 EH는 300 rpm 및 3 mm 공기 공극에서 최대 2.87 W의 전력을 생산하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.76-83
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• 2023

본 연구에서는 웹툰 작가의 웹툰 제작 과정을 보조하기 위해 사전학습된 Text-to-Image 모델을 미세조정하여 텍스트에서 웹툰을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 웹툰 화풍으로 변환된 웹툰 데이터셋을 사용하여 사전학습된 Stable Diffusion 모델에 LoRA 기법을 활용하여 미세조정한다. 실험 결과 3만 스텝의 학습으로 약 4시간 반이 소요되어 빠르게 학습하는 것을 확인하였으며, 생성된 이미지에서는 입력한 텍스트에 표현된 형상이나 배경이 반영되어 웹툰 이미지가 생성되는 것을 확인하였다. 또한, Inception score를 통해 정량적인 평가를 수행하였을 때, DCGAN 기반의 Text-to-Image 모델보다 더 높은 성능을 나타냈다. 본 연구에서 제안된 웹툰 생성을 위한 Text-to-Image 모델을 웹툰 작가가 사용한다면, 웹툰 저작에 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업과 과학
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• 제2권1호
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• pp.8-14
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• 2023

본 연구에서는 흑마늘 제조 시 발생하는 부산물을 이용하여 기능성 사료 첨가제룰 개발하기 위한 사전 실험으로 수행되었다. 흑마늘박의 항산화 활성과 면역증강 활성을 측정하였으며 흑마늘박의 항산화 활성을 측정한 결과 흑마늘박이 항산화 활성이 있는 것으로 나타났다. 실험에 사용된 시료중 흑마늘박을 포함한 식물성 시료의 면역증강 활성을 실험하기 위해 Nitric oxide(NO) assay 실험을 한 결과 식물성 추출물인 흑마늘박, 섬쑥부쟁이, MIX가 최고 농도에서 LPS(100%)대비 각각 흑마늘박(69.4%), 섬쑥부쟁이(35.9%), MIX(45.3%)의 NO를 생성하였다. 따라서, 흑마늘박이 항염증 효과를 함유하고 있고 흑마늘박과 섬쑥부쟁이의 최적의 혼합비를 선정한다면 항염증 효과를 함유하고 있는 사료 첨가제로써 충분한 가치가 있을 것으로 사료된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.15-31
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• 2023

In this study, we propose a novel approach to analyze big data related to patents in the field of smart factories, utilizing the Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling method and the generative artificial intelligence technology, ChatGPT. Our method includes extracting valuable insights from a large data-set of associated patents using LDA to identify latent topics and their corresponding patent documents. Additionally, we validate the suitability of the topics generated using generative AI technology and review the results with domain experts. We also employ the powerful big data analysis tool, KNIME, to preprocess and visualize the patent data, facilitating a better understanding of the global patent landscape and enabling a comparative analysis with the domestic patent environment. In order to explore quantitative and qualitative comparative advantages at this juncture, we have selected six indicators for conducting a quantitative analysis. Consequently, our approach allows us to explore the distinctive characteristics and investment directions of individual countries in the context of research and development and commercialization, based on a global-scale patent analysis in the field of smart factories. We anticipate that our findings, based on the analysis of global patent data in the field of smart factories, will serve as vital guidance for determining individual countries' directions in research and development investment. Furthermore, we propose a novel utilization of GhatGPT as a tool for validating the suitability of selected topics for policy makers who must choose topics across various scientific and technological domains.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.557-561
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• 2021

영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.

• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.107-115
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• 2024

This study assesses forest fire susceptibility in Gangwon-do, South Korea, which hosts the largest forested area in the nation and constitutes ~21% of the country's forested land. With 81% of its terrain forested, Gangwon-do is particularly susceptible to wildfires, as evidenced by the fact that seven out of the ten most extensive wildfires in Korea have occurred in this region, with significant ecological and economic implications. Here, we analyze 480 historical wildfire occurrences in Gangwon-do between 2003 and 2019 using 17 predictor variables of wildfire occurrence. We utilized three machine learning algorithms—random forest, logistic regression, and support vector machine—to construct wildfire susceptibility prediction models and identify the best-performing model for Gangwon-do. Forest and soil map data were integrated as important indicators of wildfire susceptibility and enhanced the precision of the three models in identifying areas at high risk of wildfires. Of the three models examined, the random forest model showed the best predictive performance, with an area-under-the-curve value of 0.936. The findings of this study, especially the maps generated by the models, are expected to offer important guidance to local governments in formulating effective management and conservation strategies. These strategies aim to ensure the sustainable preservation of forest resources and to enhance the well-being of communities situated in areas adjacent to forests. Furthermore, the outcomes of this study are anticipated to contribute to the safeguarding of forest resources and biodiversity and to the development of comprehensive plans for forest resource protection, biodiversity conservation, and environmental management.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.123-131
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• 2024

3년이 넘게 진행되었던 SK와 넷플릭스 간 분쟁은 소송을 취하하고 양사가 협력 관계를 맺는 방향으로 일단락되었다. 하지만 디지털 대전환, 생성형AI 활성화 등으로 인해 인터넷 트래픽 이용량은 향후 더욱 늘어날 가능성이 있어 망이용대가를 둘러싼 국내 이동통신사와 글로벌 CP 사업자간 갈등은 언제든지 다시 발생할 수 있다. 본 연구에서는 SK와 넷플릭스 사이에 발생했던 망이용대가와 관련된 분쟁의 쟁점을 살펴보고 각 쟁점에 따른 함의를 도출했다. 망이용대가의 유상성 및 범위는 전적으로 사업자 간 협상에 의해 결정되어야 하는 사안이다. 다만, 사업자 간 분쟁이 발생하게 되면 속도 지연 등 이용자의 피해가 발생할 수 있으므로 이에 대한 정책적 대안에 대한 검토가 필요하다. 국내 미디어 산업은 글로벌 CP와 협력적으로 성장해 온 측면이 있어 향후 망이용대가와 관련해 국내 이동통신사업자와 글로벌 CP 사업자 간 호혜적인 관계 형성이 중요하다고 판단된다. 하지만 사업자간 상생을 위해서라도 향후 발생할 수 있는 갈등을 중재할 수 있는 대안에 대한 학술적 검토는 이뤄질 필요가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.65-72
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• 2023

본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 하는 Deep Learning 모델을 구축하여 인간의 습관적 특성을 고려한 악성 도메인 탐지 방법을 제시한다. DGA(Domain Generation Algorithm) 악성 도메인은 인간의 습관적인 실수를 악용하여 심각한 보안 위협을 초래한다. 타이포스쿼팅을 통한 악성 도메인의 변화와 은폐 기술에 신속히 대응하고, 정확하게 탐지하여 보안 위협을 최소화하는 것이 목표이다. LSTM 기반 Deep Learning 모델은 악성코드별 특징을 분석하고 학습하여, 생성된 도메인을 악성 또는 양성으로 자동 분류한다. ROC 곡선과 AUC 정확도를 기준으로 모델의 성능 평가 결과, 99.21% 이상 뛰어난 탐지 정확도를 나타냈다. 이 모델을 활용하여 악성 도메인을 실시간 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 사이버 보안 분야에 응용할 수 있다. 본 논문은 사용자 보호와 사이버 공격으로부터 안전한 사이버 환경 조성을 위한 새로운 접근 방식을 제안하고 탐구한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 감성과학
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• 제25권1호
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• pp.3-20
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• 2022

최근 도심항공모빌리티(UAM) 상용화에 앞서 도심 내 항공 교통수단 관련 산업에 대한 연구개발 중요성이 급격히 증가하고 있다. 도심항공모빌리티(UAM) 환경을 조성하기 위해서 핵심 항공 이동 수단 비행체인 개인용 항공기(PAV) 기체에 관한 연구가 수행되고 있으나, 탑승자 관점의 연구가 상대적으로 부족한 상황이다. 특히 PAV는 탑승자의 새로운 생활공간으로 활용될 것으로 예상되기 때문에 탑승자의 실내행위를 지원하는 실내공간 설계를 위해서는 PAV 기체에서 발생하는 물리적 요소가 인체에 미치는 영향에 관한 연구가 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구의 목적은 PAV의 공중 운항 특성으로 인해 인체에 영향을 주는 제약 요소를 도출하고, 이러한 제약 요소가 실내행위를 수행하는 탑승자 인체에 미치는 영향을 파악하는 것이다. 본 연구 결과, 항공 이동 수단 비행 기체 PAV는 4,000ft 이하에서 운항해야 하는 기준에 따라, 운항고도에 따른 제약 요소는 소음, 진동, 저주파 운동에 의한 멀미로 나타났다. 이러한 제약 요소가 실내행위에 영향을 미친다는 관점에서 PAV에서 행할 수 있는 실내행위를 자율주행 자동차, 비행기, PAV 컨셉 사례를 활용하여 도출하고 인체에 미치는 영향과 수준을 고려하여 실내행위 지원을 위한 제약 요소 권장기준을 설정하였다. 또한 실내행위 지원을 위한 제약 요소의 인체 영향 수준을 감소시키기 위해서는 시트의 형태 및 내장기능(진동 저감 기능, 온도조절, LED조명 등), 개인 좌석별 지향성 스피커를 활용한 외부소음 감소, 소음과 진동 감소를 위한 내장재 등을 실내공간 설계에 반영해야 함을 제시하였다. 본 연구는 PAV 실내행위에 영향을 주는 제약 요소를 도출하였고, 인체에 미치는 영향 수준을 확인하였으며, 추후 PAV 실내 설계 시 기초자료로써 활용할 수 있다는 점에서 의미가 있다.