• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1005-1012
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• 2021

최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.83-90
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• 2022

당뇨병은 오늘날 주변에서 흔히 찾아볼 수 있는 질병이며, 당뇨병성 족부 궤양(당뇨발)이라는 심각한 합병증으로 발전하는 사례 또한 많이 나타난다. 따라서 이를 사전에 진단하고 예방하는 것은 중요한 과제이며 본 논문에서 그 방안을 제시한다. 본문에서 소개하는 기존의 연구들을 바탕으로 발의 압력과 온도 정보는 당뇨발과 깊은 상관관계가 있음을 알 수 있으며, 해당 지표들을 측정하는 IoT 기기인 스마틴솔을 개발과정 및 아키텍쳐를 소개한다. 또한, 더 나아가 스마틴솔로 측정한 데이터들의 실제 당뇨발 진단을 위한 AI 분석 전처리 과정을 기술하며, 측정된 압력 그래프와 실제 사람의 발걸음 분포의 비교 등을 통해 실시간으로 수집하는 다중 정보들이 기존의 IoT 기기들보다 효율적이고 신뢰성 있다는 결과를 제시한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.113-127
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• 2021

Topic modeling has been receiving much attention in academic disciplines in recent years. Topic modeling is one of the applications in machine learning and natural language processing. It is a statistical modeling procedure to discover topics in the collection of documents. Recently, there have been many attempts to find out topics in diverse fields of academic research. Although the first Department of Industrial Engineering (I.E.) was established in Hanyang university in 1958, Korean Institute of Industrial Engineers (KIIE) which is truly the most academic society was first founded to contribute to research for I.E. and promote industrial techniques in 1974. Korean Society of Industrial and Systems Engineering (KSIE) was established four years later. However, the research topics for KSIE journal have not been deeply examined up until now. Using topic modeling algorithms, we cautiously aim to detect the research topics of KSIE journal for the first half of the society history, from 1978 to 1999. We made use of titles and abstracts in research papers to find out topics in KSIE journal by conducting four algorithms, LSA, HDP, LDA, and LDA Mallet. Topic analysis results obtained by the algorithms were compared. We tried to show the whole procedure of topic analysis in detail for further practical use in future. We employed visualization techniques by using analysis result obtained from LDA. As a result of thorough analysis of topic modeling, eight major research topics were discovered including Production/Logistics/Inventory, Reliability, Quality, Probability/Statistics, Management Engineering/Industry, Engineering Economy, Human Factor/Safety/Computer/Information Technology, and Heuristics/Optimization.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권2_1호
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• pp.177-184
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• 2022

The automatic defect sorting function of machinery parts is being introduced to the automation of the manufacturing process. In the final stage of automation of the manufacturing process, it is necessary to apply computer vision rather than human visual judgment to determine whether there is a defect. In this paper, we introduce a deep learning method to improve the classification performance of typical mechanical parts, such as welding parts, galvanized round plugs, and electro galvanized nuts, based on the results of experiments. In the case of poor welding, the method to further increase the depth of layer of the basic deep learning model was effective, and in the case of a circular plug, the surrounding data outside the defective target area affected it, so it could be solved through an appropriate pre-processing technique. Finally, in the case of a nut plated with zinc, since it receives data from multiple cameras due to its three-dimensional structure, it is greatly affected by lighting and has a problem in that it also affects the background image. To solve this problem, methods such as two-dimensional connectivity were applied in the object segmentation preprocessing process. Although the experiments suggested that the proposed methods are effective, most of the provided good/defective images data sets are relatively small, which may cause a learning balance problem of the deep learning model, so we plan to secure more data in the future.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.49-54
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• 2022

실감형 콘텐츠는 사용자의 오감을 극대화하여 실제와 유사한 경험을 제공하는 콘텐츠로 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등이 이에 속한다. 실감형 콘텐츠에서 사용자에게 실재감을 제공하기 위해서는 실제와 같은 시각적 이미지와 청각, 촉감 등을 제공해야 한다. 그러나 실감형 콘텐츠를 개발하기 위한 급격한 환경 변화로 인해 인력 양성 교육 전문가는 교육 과정 설계에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 실감형 콘텐츠 인재 양성 전문가에게 도움을 주기 위해 드론을 활용하여 실세계 측정 데이터를 취득·가공하고, 도출된 데이터를 VR/AR/MR에 적용하는 일련의 교육 과정을 제안한다. 설계 과정은 기업과 학생, 지역 사회에 대한 수요조사와 분석을 통해 교과과정을 구성한다. 본 연구는 실감형 콘텐츠 인력 양성을 시도하려는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권2호
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• pp.203-218
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• 2022

현대 세계 경제 체제의 주요 특징인 글로벌 가치사슬은 주로 선진국에 의해 주도되어왔고 개발도상국은 상대적으로 저부가가치 활동을 담당함에 따라 가치분배의 지리적 불균형이 발생하였다. 그러나 이러한 가치분배의 불균형은 점차 완화되기 시작하였는데, 이와 같은 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구 목적의 달성을 위하여 다양한 영향요인 중 글로벌 가치사슬에서의 산업 업그레이딩 방식에 초점을 맞춰 개발도상국의 부가가치 획득에 미치는 영향을 분석하였다. OECD 부가가치 기준 교역자료(TiVA)의 전산업, 식료품·담배산업, 섬유·의류 산업, 컴퓨터·전자산업, 자동차산업을 대상으로 패널분석을 실시하였다. 분석결과 전산업의 경우 개발도상국의 부가가치 획득은 총생산량을 증가시키고 고부가가치 제품을 생산하며 전방참여도를 높일수록 증가하는 것을 확인할 수 있었으며, 세부 산업별 분석결과는 산업별 특성에 따라 조금씩 다른 양상으로 나타났다.

• 트랜스-
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• 제13권
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• pp.141-169
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• 2022

서사 텍스트에 대한 분석은 학술적으로나 실용적으로 중요하게 여겨져 왔으며 여러 관점과 방법으로 이루어져 왔다. 이 논문에서는 정보처리 관점에서의 전산적 서사 분석 방법론을 살펴보았다. 정보처리 관점에서 서사의 창작과 수용은 서사 텍스트에 의해 매개된 양방향적 코딩 과정이고, 서사 텍스트는 다층적으로 구조화된 코드라고 할 수 있다. 이 논문에서는 이런 관점을 공유하는 네 가지 방법론 - 캐릭터 네트워크 분석, 텍스트 마이닝과 감성 분석, 사건 구성의 연속성 분석, 서사 에이전트의 지식 분석 -을 사례와 함께 살펴보았다. 이를 통해 서사 분석에 있어 전산적 방법론의 메커니즘과 가능성을 확인하였다. 결론에서는 전산적 서사 분석의 의의와 부작용을 살펴보고, 인문학과 과학기술 통섭에 바탕한 인간-컴퓨터 협업 모델 설계의 필요성을 논의하였다. 이를 통해 미적으로 창의적이고, 윤리적으로 선하며, 정치적으로 진보적이고, 인지적으로 정교한 서사를 보다 효과적으로 만들어 나갈 수 있음을 주장하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권2호
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• pp.11-20
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• 2022

병력감축 등 국방 및 안보환경의 변화에 따라 육군의 경계시스템에도 변화가 시급한 상황이다. 또한 경계작전의 특성상 인간의 실수가 번번이 발생하고 있으며 이러한 실수가 전체 경계작전의 실패로 귀결되는 상황은 경계시스템의 인공지능 도입이 필요한 것에 대한 중요한 이유이다. 본 연구의 목적은 합성곱 신경망 방법을 활용하여 군사용 CCTV에 적합한 인공지능 영상인식 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서 개발한 시스템의 주요 특징은 먼저, 군사용 CCTV의 특징상 상대적으로 작은 객체를 인식해야하는 상황에 적합한 학습데이터를 활용한 것이다. 둘째, 학습용 데이터 셋에 대해 데이터 증강 알고리즘을 활용하여 군사용에 보다 적합하도록 유도한 것이다. 셋째, 군사용 영상의 위장, 악천후 등 상황을 고려하여 영상의 잡음을 개선하는 알고리즘을 적용하였다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 성능 평가결과 객체의 인식능력이 기존 방법에 비해 우수함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.525-533
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• 2022

초음파 영상 시스템의 수신 집속 과정에서, 채널 데이터를 2차원 푸리에 변환하여 부엽과 격자엽을 억제하는 방법을 제안하였다. 영상점에서 온 신호를 집속하면 모든 채널의 신호는 같은 위상을 가지는 직류로 나타난다. 그러나 영상점 밖에서 오는 신호를 집속하면 입사각에 따라서 다른 공간 주파수를 가지는 채널 신호로 나타난다. 따라서 집속 후의 채널 신호를 2차원 푸리에변환을 하면 입사각을 가지는 신호를 주파수 영역에서 효과적으로 분리할 수 있다. 수신 집속 지연 시간이 인가된 시간-채널 데이터를 2차원 푸리에변환을 하여 주파수 영역에서 직류 성분과 그 밖의 주파수 성분으로 분리하고, 두 값의 비율을 이용하여 가중치를 정의하였다. 초음파 영상에 가중치를 곱함으로써 부엽과 격자엽을 억제하였다. 64채널 선형 어레이에서 5 MHz의 주파수의 초음파 영상을 계산하였다. 초음파 영상에서 나타나는 격자엽은 제안한 방법을 적용하여 완전히 제거되었다. 또한 부엽이 줄어들어 측방향 해상도가 크게 증가되었다. 인체모사 영상의 시뮬레이션에서 대조도가 증가하여 병변의 진단에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다.

• Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery
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• 제42권
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• pp.37.1-37.13
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• 2020

Background: The human mandible is variable in shape, size and position and any deviation from normal can affect the facial appearance and dental occlusion. Objectives: The objectives of this study were to determine whether the Sassouni cephalometric analysis could help predict two-dimensional mandibular shape in humans using cephalometric planes and landmarks. Materials and methods: A retrospective computerised analysis of 100 lateral cephalometric radiographs taken at Kingston Hospital Orthodontic Department was carried out. Results: Results showed that the Euclidean straight-line mean difference between the estimated position of gonion and traced position of gonion was 7.89 mm and the Euclidean straight-line mean difference between the estimated position of pogonion and the traced position of pogonion was 11.15 mm. The length of the anterior cranial base as measured by sella-nasion was positively correlated with the length of the mandibular body gonion-menton, r = 0.381 and regression analysis showed the length of the anterior cranial base sella-nasion could be predictive of the length of the mandibular body gonion-menton by the equation 22.65 + 0.5426x, where x = length of the anterior cranial base (SN). There was a significant association with convex shaped palates and oblique shaped mandibles, p = 0.0004. Conclusions: The method described in this study can be used to help estimate the position of cephalometric points gonion and pogonion and thereby sagittal mandibular length. This method is more accurate in skeletal class I cases and therefore has potential applications in craniofacial anthropology and the 'missing mandible' problem in forensic and archaeological reconstruction.