• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.201-208
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• 2017

최근, 전 세계적으로 신 재생에너지에 대한 관심이 증가됨에 따라 친환경적이고 무한한 태양에너지를 이용하는 태양광 발전의 설치가 매년 급증하고 있다. 그러나, 태양광발전시스템은 일반적으로 태양광 전지에서 발생한 에너지로부터 전력변환장치(DC/AC)를 거쳐 계통연계 지점까지 약 25[%]의 전력손실을 발생시키고 있다. 이 전력손실 가운데, 일부 태양광 모듈에 음영이나 환경변화(일사량, 온도, 습도 등)로 인해 스트링의 출력 전압이 인버터의 동작전압보다 낮아지면 해당 스트링이 동작하지 않아 전체의 발전효율이 감소하거나, 최악의 경우 인버터가 탈락되어 계통의 출력 전력이 저하되는 등의 손실이 큰 부분을 차지하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 상기의 문제점을 개선하기 위하여, 각각의 스트링별로 DC/DC 전압 레귤레이터를 도입하여 환경변화에 따른 전압 저하로 발생하는 스트링의 탈락을 방지하는 제어방식을 제시하였고, 기존 인버터의 MPPT(P&O) 제어와 정전압 제어기능을 전압 레귤레이터에서 수행하는 방식을 채택하였다. 또한, 제안한 알고리즘을 바탕으로 2kW급의 전압 레귤레이터를 구현하여 기존의 운용방식과 비교, 분석한 결과, 환경변화에 따른 다양한 시나리오에서 제안한 운용방식의 운용효율이 크게 향상됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.477-493
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• 2005

식사장애(eating discorder)는 비교적 최근에 와서 관심과 흥미의 대상이 되었는데 최근 20년간 이들의 발생빈도의 증가 자체가 이 질병에 대한 전문적이거나 일반적인 관심의 증가를 가져왔다. 이러한 장애는 마른 것에 대한 지나친 욕망이 특징인 신경성 식욕 부진증(anorexia nervosa)과 살찌는 것에 대한 두려움이 특징인 신경성 대식증(bulima nurvosa)으로 나뉘어 진다. 이들 장애에 대한 역학사는 조사방법 및 대상에 따라 차이가 많으나 일반인에서의 신경성 식욕 부진증의 유병율은 $1.0\%\~4.0\%$정도이며 신경성 대식증은 $2\%$ 정도라고 보고되었고 우리나라에서는 일반 대학생을 대상으로 한 연구에서 신경성 식욕부진증이 $0.7\%$, 거식증이 $0.8\%$라고 보고한 바 있으며 이들은 대부분 식습관이 나쁘거나 식사태도 역시 나쁜 경향이 높다고 시사한 바 있다. <중략> 이에 본 연구에서는 식사장애의 유형들을 알아보고 신체적, 정신적으로 올바른 영양섭취와 성장이라는 중요한 시기에 있는 청소년들을 대상으로 식사장애에 대한 위의 두 가지 대표적인 경우를 혼합적으로 문항을 구성하고 이를 체크하여 언제나 확인할 수 있는 식사장애 자가진단 시스템을 구현해 보고자 한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권5호
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• pp.391-400
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• 2021

본 연구에서는 COVID-19으로 인해 촉발된 원격 실험 수업에 대한 과학교육 전문가들의 인식을 조사하였다. 2021년 상반기에 물리교육, 화학교육, 생물교육, 지구과학교육 전문가 총 10인에 대한 반구조화된 질적 인터뷰를 수행하였다. 연구 결과, 과학교육 전문가들은 우선 원격 실험 수업을 예비교사교육의 일환으로서 이해하였으며 이를 통하여 기존에 관습적으로 진행되어 왔던 실험 교육의 목적을 재인식하게 되었다고 응답하였다. COVID-19으로 인한 원격 수업 실험의 현실에 관하여는 우선 핸즈온 경험의 부족으로 인한 학습 결손, 교수자 및 학습자의 상호작용 감소 우려, 교수자의 업무량 증가가 언급되었다. 그럼에도 불구하고 과학교육 전문가들은 원격 실험 수업의 적응적 실행 경험을 통해 이를 개선하기 위한 구체적인 방안들을 제시하기도 하였으며, 포스트 코로나 시대의 과학교육의 방향성을 제안하였다. 이에 연구자들은 원격 실험 수업을 핸즈온 수업의 미비한 방식이라기보다는 마인즈온 수업의 보완된 방식으로 이해할 때 이를 더 나은 형태로 설계 및 실행할 수 있는 가능성이 열릴 수 있다고 제안하고, 이와 관련한 추후 연구 주제를 제시하였다. 본 연구는 원격 실험 수업을 과학교육학의 관점에서 보다 심도 있게 이해할 수 있는 단서를 제공한다는 의의를 지닌다.

• 정보보호학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.105-111
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• 2006

암호 활용과 코딩 이론은 유한체 $GF(2^m)$에서의 연산을 사용한다. 유한체 연산을 사용하는 분야에서 연산기의 공간, 시간 복잡도의 효율성은 메모리와 수행시간에 많은 영향을 미친다. 따라서 유한체 곱셈기를 효율적으로 구성하기 위한 노력은 계속 되고 있다. [11]에서 Massey-Omura는 정규기저를 사용하는 곱셈기를 제안했고, [1]에서 Agnew는 긴 지연시간을 갖는 Massey-Omura 곱셈기를 개선한 순차 곱셈기를 제안했다. Rayhani-Masoleh와 Hasan 그리고 S.Kwon은 Agnew의 곱셈기의 구조를 개선한 공간 복잡도를 줄인 곱셈기를 각각 제안했다[2,3]. [2]에서 Rayhani-Masoleh와 Hasan이 제안한 곱셈기의 구조는 [1]의 곱셈기보다 경로 지연시간은 약간 증가하였다. 하지만, [3]에서 S.Kwon는 [1]의 구조에서 시간 효율성의 감소가 없는 곱셈기의 구조를 제안했다. 본 논문에서는 type-II 최적 정규기저에서 S.Kwon의 곱셈기와 시간과 공간 효율성이 같은 Rayhani-Masoleh와 Hasan의 구조를 변형한 곱셈기를 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권4호
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• pp.117-122
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• 2021

최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.1-10
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• 2022

국방 분야는 아군 피해를 최소화하고 전투 효과를 향상하기 위해 무인 시스템을 운용한다. 해군의 무인수상정(USV, Swarm Unmanned Surface Vehicle)은 통신범위 내 군집 형성과 USV 간의 상황인식 정보공유를 통해 임무를 수행한다. 본 논문은 무인수상정의 내부 연동 및 외부 연동을 위한 인터페이스 연동어댑터 시스템(IAS, Interface Adapter System)을 제안한다. IAS는 USV의 자율운항 경로생성과 무장할당을 계획하는 임무계획 부체계(MPS, Mission Planning Subsystem)의 타 부체계 간 연동을 담당하며, 주요 기능은 MPS와 타 부체계 간 인터페이스 데이터를 실시간으로 교환하는 것이다. 이를 위해, MPS의 기능 요구사항과 연동 메시지를 식별 및 분석하였고, 실시간 분산처리 미들웨어를 활용하여 IAS를 구현하였다. 실험은 군집 USV 시뮬레이션 환경을 통한 다수의 통합시험을 수행하였으며, 지연시간과 연동 메시지 손실률을 측정하였다. 그 결과, 제안한 IAS는 MPS와 타 부체계 간 성공적인 가교역할을 수행할 것으로 기대한다.

• 의료법학
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• 제21권3호
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• pp.117-144
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• 2020

우리나라 의료인은 의료법 제15조에 따라 정당한 사유가 없는 한 환자의 진료를 거부할 수 없으며, 정당한 사유 없이 진료를 거부한 행위는 형사처벌의 대상이 된다. 일본도 의사법에서 동일한 내용을 규정하고 있지만, 진료거부행위가 형사처벌의 대상이 되는 것은 아니다. 환자에게 손해가 발생한 경우에 한하여 의사의 손해배상책임 여부를 판단하는데 고려되는 일 요소로서 활용되고 있다는 차이가 있다. 그러나 조항 자체가 매우 추상적으로 규정되어 있어 양 국가는 의사가 환자의 진료를 거부할 수 있는 정당한 사유가 무엇인지를 구체화하기 위해 노력한다. 최근 일본은 의사의 과도한 근무환경을 개선한다는 관점에서 진료거부에 관한 논의를 현대적 관점에서 재조명하는 작업을 완료한 바 있다. 반면 우리나라는 진료거부에 관한 체계적인 논의가 부족하여 어떠한 경우에 진료를 거부할 수 있는지 명확히 알 수 없을 뿐만 아니라 오히려 불필요한 오해와 논란만 가중됨에 따라 환자와 의사간의 신뢰가 상실되는 결과를 초래하고 있다. 한편 우리나라에서는 이미 연명의료결정 중단 시행에 있어 의사가 종교적 신념 또는 양심에 따라 이를 거부할 수 있는 권리가 법적으로 보장되고 있으며, 최근 낙태의 경우에도 의사에게 이를 거부할 권리를 보장해야 한다는 논의가 진행 중에 있다. 본 연구는 일본의 논의 현황을 소개하며, 우리나라에서 확인할 수 있는 진료거부 사례를 검토하고, 이에 덧붙여 오늘날의 의료현실에서 검토가 필요한 사례를 제시하였다. 이 연구를 통해 의사의 진료거부금지 의무에 관한 발전적 논의가 촉진되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한이식학회지
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• 제31권4호
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• pp.182-192
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• 2017

Background: In recent years, introduction of novel immunosuppressive agents and its proper implementation for clinical practice have contributed to improving clinical outcomes of kidney transplantation (KT). Here, we report clinical outcomes of KTs and related risk factors. Methods: From July 1998 to June 2016, 354 KTs (182 from living and 172 from deceased donors) have been performed at Ulsan University Hospital. We retrospectively reviewed the clinical characteristics and outcomes of KT recipients, then estimated graft and patient survival rate were estimated and analyzed risk factors using Cox-regression. Results: The median follow-up period was 53 months (range; 3 to 220 months). The mean ages of recipients and donors were 45.0 years (SD, 12.5) and 44.7 years (SD, 13.6) years, respectively. During follow-up, 18 grafts were lost and 5- and 10-year death-censored graft survival was 96.7% and 91.5%, respectively. Biopsy-proven acute rejection (BPAR) occurred in 71 patients (55 cases of acute cellular rejection and 16 of antibody-mediated rejection). Cox-regression analysis showed that BPAR was a risk factor related to graft loss (hazard ratio [HR], 14.38; 95% confidence interval [CI], 3.79 to 54.53; P<0.001). In addition, 15 patients died, and the 5- and 10-year patient survival was 97.2% and 91.9%, respectively. Age ≥60 years (HR, 6.03; 95% CI, 1.12 to 32.61; P=0.037) and diabetes (HR, 6.18; 95% CI, 1.35 to 28.22; P=0.019) were significantly related to patient survival. Conclusions: We experienced excellent clinical outcomes of KT in terms of graft failure and patient survival despite the relatively high proportion of deceased donors. Long-term and short-term clinical outcomes have improved in the last two decades.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.227-241
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• 2022

전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.