• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.99-112
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• 2019

도로 포장면의 크랙(crack)은 도로포장 구조의 열화를 입증하는 중요한 신호와 증상이다. 카메라 영상기반 도로포장 크랙 탐지는 강도 비균질성, 위상 복잡성, 낮은 대조도 및 노이즈성의 텍스처 배경 때문에 어려운 문제이다. 본 논문은 흑백영상에 대하여 깊은 신경망(DNN)에 기반하여 픽셀수준의 도로 크랙 탐지 및 분할 문제에 대해 다룬다. 변형된 U-net 네트워크와 고수준 특징 네트워크를 포함하는 새로운 DNN 구조를 제안한다. 본 연구의 중요 기여는 융합 층을 통해 공급되는 이들 네트워크의 결합 방법이다. 우리가 아는 한, 본 연구는 보도블럭 크랙 분할 및 탐지 문제를 결합을 소개한 최초의 논문이다. 크랙 탐지 및 분할의 시스템 성능은 새로운 구조를 사용하여 급격히 향상되었다. 제안된 시스템을 2개의 공개 데이터셋­크랙 포레스트 데이터셋(CFD)와 AigleRN 데이터셋­에 대하여 구현하고 평가하였다. 본 논문의 시스템은 여덟 가지의 최신 알고리즘과 같은 데이터셋으로 실험을 하였을 때, 가장 뛰어난 결과를 보여주었다.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제11권4호
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• pp.31-44
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• 2020

Purpose: The purpose of this study is to examine the effects of CEO's self-determination on entrepreneurship, business performance (operational and financial performance). Also, this research provide some strategic insights for improving business performance. In the proposed model, self-determination consists of autonomy, competence, and relatedness, and entrepreneurship consists of innovation, initiative and risk sensitivity, and proactiveness. More specifically, this study proposes a framework that entrepreneurship and operational performance will play mediating roles between self-determination and financial performance. Research design, data, methodology: In this study, an online survey was conducted on SME CEOs for analysis, and a total of 122 samples were used. In the analysis process for hypothesis verification and evaluation, frequency analysis was first performed to identify the demographic characteristics of the respondents, and confirmatory factor analysis was conducted to assess the reliability and validity of the measurement model. In addition, a structural model analysis was conducted to examine the structural relationships between CEO's self-determination, entrepreneurship, and business performance (operational and financial performance) using SmartPLS 3.0. Results: The findings and summary are as follows. First, the autonomy of self-determination has a positive effect on entrepreneurship. Second, the competence of self-determination affects entrepreneurship and operational performance. Third, it affects the innovation, initiative and risk sensitivity of the CEO's entrepreneurship, and ultimately, its operational performance. The results show that the business performance of Start-up also increases when self-determination can be a factor in increasing entrepreneurship in three sub-dimensionalities. Conclusions: The conclusion of this study is that in order for SMEs to develop into a sustainable company by securing competitiveness after start-up, external motivation such as external help and support from the state (local government) is important, but competence and relationship, which are components of self-determination. The intrinsic motivation of the CEO may be more important. To this end, CEO's should prioritize learning for competency development, and the government should pay attention to providing various educational programs through establishment of education policies and education systems to enhance the competency of start-up CEO's.

• 공학교육연구
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• 제23권6호
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• pp.3-16
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• 2020

This study aims to introduce the ENACT model, which is a systematic teaching-learning model for cultivating social responsibility of science and engineering college students, and to discuss its educational implications. For the development of the ENACT model, we conducted extensive literature reviews on RRI, STEM education, and science and technology studies (STS). In addition, we examined exemplary overseas education programs emphasizing social responsibility of scientists/engineers and citizens. The ENACT model consists of five steps; 1) Engage in SSIs, 2) Navigate SSIs, 3) Anticipate consequences, 4) Conduct scientific and engineering practice, and 5) Take action. This model links Socioscientific Issues (SSI) education with engineering education, dividing the major elements of social responsibility education for scientists and engineers into the dimensions of epistemology and praxis, and reflected them in the model. This effort enables science and engineering college students to pursue more responsible and sustainable development by carrying out the responsible problem-solving process based on an understanding of the nature of science and technology. We plan to implement ENACT model based programs for science and engineering college students and to examine the effects.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.126-132
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• 2022

현재 스마트폰의 급격한 보급과 IoT을 대상으로 활성화로 인해 소셜네트워크 서비스를 이용하여 악성코드를 유포하거나 지능화된 APT와 랜섬웨어 등과 같은 지능적인 침입이 진행되고 있고 이로 인한 피해도 이전의 침입보다는 많이 심각해지고 커지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이런 지능적인 악성 코드로 이루어지는 침입행위를 탐지하기 위하여 지능적인 침입 상황 인식 추론 시스템을 제안하고, 제안한 시스템을 이용하여 지능적으로 진행되는 다양한 침입 행위를 조기에 탐지하고 대응하게 하였다. 제안 시스템은 이벤트 모니터와 이벤트 관리기, 상황 관리기, 대응 관리기, 데이터베이스로 구성되어 있으며 각 구성 요소들 사이에 긴밀한 상호 작용을 통해 기존에 인식하고 있는 침입 행위를 탐지하게 하고 새로운 침입 행위에 대해서는 학습을 통해 추론 엔진의 성능을 개선하는 기능을 통하여 탐지하게 하였다. 또한, 지능적인 침입 유형인 랜섬웨어를 탐지하는 시나리오 통하여 제안 시스템이 지능적인 침입을 탐지하고 대응함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.541-547
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• 2022

가상현실을 활용한 실감형 교육은 전통적 학습에 비하여 몰입과 상호작용을 통해 학생들의 지식 이해도를 높일 수 있다. 기존의 연구에서 가상현실 교육은 주로 경험에 중점을 두었고, 환경 교육을 위한 가상현실 콘텐츠는 많이 개발되지 않았다. 환경 문제는 전 세계적인 문제로 환경 교육은 미래를 위해 필수적이다. 본 연구에서는 환경교육의 중요성을 인식하고 환경 친화적인 행동에 참여할 수 있도록 설계된 몰입형 가상현실 기반의 환경교육 시뮬레이션을 개발했다. 이 시뮬레이션은 가상생태계 모델을 기반으로 하여 환경 요인간의 인과관계와 시공간적 연계와 지속적인 상태를 유지하고 있다. 사용자는 가상에서 환경 요인에 관련된 인터랙션에 따른 결과를 경험하면서 환경 문제를 직관적으로 인식하고 해결 방법에 대한 동기부여를 받는다.

• Composites Research
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• 제34권6호
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• pp.394-399
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• 2021

Piecewise Integrated Composite(PIC) 보는 구간 조합 복합재 보로 구간 마다 적층 각도 및 순서를 다르게 적용하여 보의 강성과 강도를 향상시킬 수 있는 복합재료 보의 새로운 개념이다. 본 연구에서는 보의 거동을 고려하기 어려운 2차원 학습 데이터를 대신하여 3차원 학습 데이터가 적용된 머신 러닝 모델을 이용한 PIC 보가 제안되었다. 학습 데이터 및 훈련 데이터 셋(Training Data Set)은 지정된 참조 요소에서 3축 특성 값(Stress Triaxiality Factor)을 추출하여 세 가지 하중 유형(인장, 압축 그리고 전단)으로 분류되어 구성되었고, 이에 따른 하이퍼파라미터(Hyperparameter)가 제안되었다. 이를 통하여 예측된 PIC 보로 유한 요소 해석이 진행되었고 3차원 학습 데이터로 예측된 모델이 처짐 변형량이 감소된 것이 확인되었다. 이를 통해 3차원 학습 데이터를 이용하는 것이 경쟁력있는 것으로 판단되었고 처짐 변형량의 감소로 타당성이 검증되었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.268-276
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• 2021

Functional near-infrared spectroscopy-based brain-computer interface (fNIRS-based BCI) has been receiving much attention. However, we are practically constrained to obtain a lot of fNIRS data by inherent hemodynamic delay. For this reason, when employing machine learning techniques, a problem due to the high-dimensional feature vector may be encountered, such as deteriorated classification accuracy. In this study, we employ an elastic net-based feature selection which is one of the embedded methods and demonstrate the utility of which by analyzing the results. Using the fNIRS dataset obtained from 18 participants for classifying brain activation induced by mental arithmetic and idle state, we calculated classification accuracies after performing feature selection while changing the parameter α (weight of lasso vs. ridge regularization). Grand averages of classification accuracy are 80.0 ± 9.4%, 79.3 ± 9.6%, 79.0 ± 9.2%, 79.7 ± 10.1%, 77.6 ± 10.3%, 79.2 ± 8.9%, and 80.0 ± 7.8% for the various values of α = 0.001, 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.2, and 0.5, respectively, and are not statistically different from the grand average of classification accuracy estimated with all features (80.1 ± 9.5%). As a result, no difference in classification accuracy is revealed for all considered parameter α values. Especially for α = 0.5, we are able to achieve the statistically same level of classification accuracy with even 16.4% features of the total features. Since elastic net-based feature selection can be easily applied to other cases without complicated initialization and parameter fine-tuning, we can be looking forward to seeing that the elastic-based feature selection can be actively applied to fNIRS data.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.705-710
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• 2021

오늘날 수많은 다양한 기술 분야 중에서 첨단 정보통신(ICT: Information Communication Technology) 기술이 진정한 4차 산업 혁명의 핵심기술로 급속히 발전하고 있다. 최근 정보통신 분야의 최대 이슈는 무선 네트워크 기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터를 이용한 머신러닝 기반 인공지능 응용 그리고 자율주행 자동차나 로봇 등 자율 제어기반 응용기술 관련 분야라 할 수 있다. 이러한 최첨단 정보통신 기술들에 대한 가치는 여러 주변의 환경 요인들에 의해 결정되기 때문에 매우 유동적일 수 있으며, 이들 기술에 대한 성공적인 기술 이전이나 거래 및 사업화를 위해서는 이 기술이 갖는 가치에 대한 정확한 기술 가치평가 방법이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 최첨단 ICT분야 기술들이 갖는 고유의 특징과 기술 이전 및 사업화에 영향을 미칠 수 있는 주요 요소를 면밀히 분석하고, 기존에 널리 사용되어 오는 기술 가치평가 모델의 각 단계별 분석을 통해 최첨단 ICT 기술이 갖는 고유의 특성을 반영한 보다 정확한 가치평가 방법론을 제안하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.443-450
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• 2022

The method of studying 3D-technologies abroad and in Ukraine is considered. The analysis of educational resources and experience of use of the equipment in branch is carried out. The didactic principles of the educational process for 3D-printing specialists are determined. The use of FDM technology and the ability to minimize the occurrence of defects in the future have been studied. An analysis of the international experience of the educational process of relevant specialists in the field. The content of training for 3D printing specialists has been developed. The experience of using 3D-technologies is described and the list of recommendations for elimination of defects during production of products by means of additive technologies is made. The recommendations will be useful not only for beginners, but also for experienced professionals in additive technologies. The need to study such experience is the main condition for the development of enterprises in Ukraine that plan to automate their own production. A 3D printing engineer must know the basics of economics and marketing, because his responsibilities include optimizing workflows to reduce the cost and speed up printing. Therefore, the knowledge gained from practical experience presented and in building for learning 3D printing engineers by the authors will be important.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권1호
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• pp.16-37
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• 2022

Accurate liver segment segmentation based on radiological images is indispensable for the preoperative analysis of liver tumor resection surgery. However, most of the existing segmentation methods are not feasible to be used directly for this task due to the challenge of exact edge prediction with some tiny and slender vessels as its clinical segmentation criterion. To address this problem, we propose a novel deep learning based segmentation model, called Boundary-Aware Dual Attention Liver Segment Segmentation Model (BADA). This model can improve the segmentation accuracy of liver segments with enhancing the edges including the vessels serving as segment boundaries. In our model, the dual gated attention is proposed, which composes of a spatial attention module and a semantic attention module. The spatial attention module enhances the weights of key edge regions by concerning about the salient intensity changes, while the semantic attention amplifies the contribution of filters that can extract more discriminative feature information by weighting the significant convolution channels. Simultaneously, we build a dataset of liver segments including 59 clinic cases with dynamically contrast enhanced MRI(Magnetic Resonance Imaging) of portal vein stage, which annotated by several professional radiologists. Comparing with several state-of-the-art methods and baseline segmentation methods, we achieve the best results on this clinic liver segment segmentation dataset, where Mean Dice, Mean Sensitivity and Mean Positive Predicted Value reach 89.01%, 87.71% and 90.67%, respectively.