• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권12호
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• pp.955-963
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• 2017

핀테크 기술은 모바일 뱅킹 및 지불의 핵심으로 대두되어 있고, 현재 우리나라에서는 전통적인 대면거래로부터 비대면 핀테크 기반 뱅킹 및 지불로 급격한 금융시장의 변화가 이루어지고 있다. 특히 스마트폰은 지문센서, 홍채센서 등 다양한 생체인식 센서를 갖춤으로써 본인확인의 핵심 도구가 되어 있다. 하지만 이러한 금융거래에 있어서 데이터전송 경로상의 해킹 및 파밍의 위협이 상존하고 있고, 이러한 위험을 회피하기 위한 다양한 보안체계 및 다단계 본인인증 절차가 적용되어 있다. 결과적으로 다양한 보안체계와 본인인증 절차가 위험을 줄여주는 효과가 있음은 분명하나, 상반되게 금융거래와 지불에 있어서 상당한 불편함을 가중시키고 있는 것도 사실이다. 본 논문은 이러한 보안체계 적용에 있어서 무선랜과 이동통신망 등 네트워크 경로에 따라 서로 다른 감성신뢰도가 있음을 확인하고, 네트워크 접속경로에 따른 점진적 본인인증 방법을 제안함으로써 사용자에게 신뢰도와 불편함에 있어서 효율적인 해결방법을 제안한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권4호
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• pp.65-70
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• 2022

In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.279-286
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• 2013

This paper introduces a new method for identification of building energy performance problems. The presented method is based on automated analysis and visualization of deviations between actual and expected energy performance of the building using EPAR (Energy Performance Augmented Reality) models. For generating EPAR models, during building inspections, energy auditors collect a large number of digital and thermal imagery using a consumer-level single thermal camera that has a built-in digital lens. Based on a pipeline of image-based 3D reconstruction algorithms built on GPU and multi-core CPU architecture, 3D geometrical and thermal point cloud models of the building under inspection are automatically generated and integrated. Then, the resulting actual 3D spatio-thermal model and the expected energy performance model simulated using computational fluid dynamics (CFD) analysis are superimposed within an augmented reality environment. Based on the resulting EPAR models which jointly visualize the actual and expected energy performance of the building under inspection, two new algorithms are introduced for quick and reliable identification of potential performance problems: 1) 3D thermal mesh modeling using k-d trees and nearest neighbor searching to automate calculation of temperature deviations; and 2) automated visualization of performance deviations using a metaphor based on traffic light colors. The proposed EPAR v2.0 modeling method is validated on several interior locations of a residential building and an instructional facility. Our empirical observations show that the automated energy performance analysis using EPAR models enables performance deviations to be rapidly and accurately identified. The visualization of performance deviations in 3D enables auditors to easily identify potential building performance problems. Rather than manually analyzing thermal imagery, auditors can focus on other important tasks such as evaluating possible remedial alternatives.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권3호
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• pp.34-40
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• 2024

저궤도 위성을 포함한 다양한 위성의 궁극적인 운영목표는 촬영된 위성영상을 사용자들에게 정확하게 전달하는 데에 있다. 특히, 저궤도 광학 및 레이다 위성을 통해 획득한 지구관측영상은 매우 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 우주산업분야에서 매우 큰 축을 담당하고 있다. 특별히, 사용자 요청부터 영상배포까지의 소요시간은 위성영상 활용가치의 주요 단위이며, 배포소요시간의 단축을 위하여 다양한 기술들이 지상국 시스템에 적용되고 있다. 본 논문에서는 획득영상 주문 배포의 시간을 단축시킬 수 있도록 한국항공우주연구원에서 구축한 주문관리시스템과 데이터시스템사이의 효과적인 인터페이스를 소개한다.

• 디자인학연구
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• 제18권4호
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• pp.53-64
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• 2005

디지털이라는 새로운 커뮤니케이션 미디어의 등장은 경이로운 한편 문화적 긴장이기도 하다. 인간의 능력을 극적으로 확장시켜주는 산업기술들은 우리가 그것에 적응해 가는 속도보다 훨씬 빠르게 세력을 확대하고 곤다. 이것은 예외 없이 인간에 대한 개념 자체를 뒤흔듦으로써 새로운 문화의 내용과 형식을 만들어낸다. 디지털의 영향으로 우리나라 방송환경은 지상파, 케이블, 위성, 인터넷 등으로 다원화됨으로써 다매체, 다채널 시대로 진입되었다. 디지털 문화피서 방송은 정보전달과 커뮤니케이션 매체로서 과거보다 더 큰 영향력을 발휘하게 되었다. 이 같은 방송환경의 변화는 TV 시청자들을 능동적인 커뮤니케이션의 주체자, 참여자, 이용자로서 미디어를 선택하고 이용하는 존재라는 새로운 개념의 수용자로 출현시켰다. 본 연구는 채널선택의 주체로 능동적 수용자가 방송의 중심에 서게 되면서, 방송의 코어 아이덴티티(Core Identity)에 대한 문제제기를 브랜드를 통해 구조화시키고자 한다. 능동적 수용자에 대한 인지심리학적 접근방법으로 이야기 스키마(Schema) 이론을 적용하여 '정보처리과정(information processing)'과 연관되어 있는 '인지적 과정(cognitve processes)'을 설명할 수 있다. 이것은 이야기가 있는 디자인으로서 브랜드의 스토리텔링 사례로 나타난다. 연구범위는 지상파 TV 방송에서 시사 교양 단위 프로그램들을 대상으로 했으며, 기간은 2004년 5월에서 8월에 걸쳐 방송중인 브랜드를 국내외 각 방송사별로 사례 비교하였다. 본 연구를 통해 방송의 채널 아이덴티티가 단위 프로그램의 브랜드 전략에서도 함께 고려되어야 한다 것은 중요하였다. 특히 방송사를 대표하는 프로그램은 별개의 단위 프로그램으로 취급되어서는 안 되며, 채널 아이덴티티를 형성하는 내용과 형식에서 함께 다루어져야 할 것이다. 또한 앵커의 브랜드화 역시 방송의 브랜드 정체성에 중요한 변인이 될 수 있음을 재차 확인할 수 있었다.

• 한국사회정책
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• 제24권1호
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• pp.33-66
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• 2017

본 연구는 일반노동시장에서 근로자의 체계적 경력과정이 개인과 조직 모두의 성공적 성과착근과 창출의 핵심적 요소로 인식함을 전제로, 경쟁고용 장애인근로자의 주관적 경력성공에 영향을 미치는 요인을 개인 및 조직(기업)의 다차원적 수준에서 실증적으로 분석함으로써 실천적 통계적 적확성에 기반 한 자료를 토대로 장애인근로자의 성공적 직업생활을 위한 경력관리의 방향성에 대해 실천적 함의를 이끌어내고자 하였다. 이에 본 연구는 서울 경기 및 충청, 강원도 지역의 48개 기업에 취업중인 장애인근로자 126명을 대상으로 구조화된 설문지를 통해 개인 및 조직특성 자료를 수집하고, 다층분석기법을 활용하여 조직효과를 감안한 영향요인에 대해 분석하였다. 분석걸과, 우선 주관적 경력성공의 총 분산 중 조직특성에 의한 설명이 32.1%로 나타나 조직변수의 중요성에 대한 실천적 함의와 다층모형적용의 정당성을 확인할 수 있었다. 한편, 이의 영향요인으로 개인수준에서는 장애정도, 성장욕구, 자기주도적 경력태도, 가치지향적 경력태도 등이, 조직수준에서는 장애관련 편의제공, 경력지원, 인사지원, 대인지원 등이 유의미한 변수로 확인되어 개인수준의 특성변수에 대한 주관적 경력성공의 영향을 의미 있게 조절하는 것으로 나타났다. 이에 조직효과를 감안한 개인요인들의 활성화로 주관적 경력성공을 향상시키기 위한 방안이 요구되는바 장애특성을 반영한 편의지원시스템 구축, 근로자지원프로그램의 적용, 프로티언 경력개발 지원체계구축, 인적 네트워크 구축 지원 등 개인-기업 통합적 실천전략을 제안하고 논의하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제26권3호
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• pp.168-177
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• 2015

세기조절방사선치료(IMRT)는 복잡하고 정교한 방사선치료 기법을 이용한 환자 치료 시 치료계획의 정확성을 평가하기 위해 첫 치료 시작 전 품질관리를 권고하고 있다. 이 목적 실현을 위해 최근 상용화된 품질관리 소프트웨어를 이용하면 치료 전후의 정확한 방사선량의 전달을 확인할 수 있다. 이에 본 연구에서는 품질관리 시스템 내에 MLC의 선량학적엽간격(DLG)의 변화에 따른 IMRT 치료계획 경우별 계산 결과의 분석을 통해 그 효용성을 평가하고자 한다. MobiusFx에 입력할 MLC 다이나로그 파일(Dynamic MLC Log File)을 획득하기 위하여 HD120 MLC가 장착된 Novalis Tx를 이용하였다. IMRT 치료계획을 수립하기 위해 Eclipse 치료계획시스템을 사용하였으며, IBA사의 I'mRT 팬톰영상에 표적 및 장기 윤곽(다중표적, 전립선, 두경부, C-모양)을 묘사하였다. DLG에 따른 선량분포의 변화를 확인하기 위해서 MLC 다이나로그 파일을 MobiusFX 시스템에 입력하고 각 경우마다 0.5, 0.7, 1.0, 1.3, 1.6 mm로 DLG를 변화시켜 선량계산의 차이를 평가하였다. 선량평가는 허용범위가 3%/3 mm인 3차원 감마지표의 통과율과 DVH 그리고 CC13 전리함에 대한 점선량을 통해 분석하였다. MobiusFx에서 4가지의 경우에 대해 각 DLG 마다의 선량분포를 비교 분석한 결과, 다중표적과 두경부는 DLG가 0.5와 0.7 mm에서 3~5%, 1.0~1.6 mm에서 3% 미만의 선량차이를 보였다. 감마 지수 통과율에서도 0.7 mm 이하의 DLG에서 다중표적 경우의 중앙표적과 상위표적은 30% 미만, PTV와 척수는 81% 미만이었으며, 다른 DLG에서는 95% 이상의 통과율을 보였다. 하위표적과 귀밑샘은 모든 DLG에서 100.0%이었다. 전립선에서 점선량은 모든 DLG에서 3% 미만의 차이를 보였으나 PTV에서 DLG 0.7 mm 이하와 1.0 mm 이상에서는 각각 95% 미만과 98% 이상의 통과율을 보였다. 직장과 방광은 모든 DLG에서 100.0%로 나타났다. C-모양에서 점선량은 1.3 mm를 제외한 모든 DLG에서 3~9%의 차이를 보이며 PTV는 1.0과 1.3 mm의 DLG에서 각각 96.7, 93.0%의 통과율을 보였으나 다른 DLG에서는 86% 미만이었다. 코어에서는 모든 DLG에서 100.0%였다. 본 연구에서는 치료계획 품질관리 시스템에서 DLG 적용 값의 차이에 따라 품질관리의 정확성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 그러므로 IMRT, VMAT 등 MLC의 움직임을 이용한 방사선치료법의 경우 정확한 품질관리를 위해서는 사용하고 있는 치료장비 및 치료계획시스템에 맞는 적합한 DLG 값을 상호 일치시켜 사용해야 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.21-34
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• 2015

본 연구는 U-City 공간의 고도화된 설계 및 계획 활동 지원을 위해 필수정보인 지능화시설에 관한 충분한 정보를 계획가나 설계자에게 제공할 수 있는 레퍼런스 모델 구축을 목적으로 한다. 레퍼런스 모델의 핵심은 유비쿼터스 서비스 계획내용을 수행할 수 있는 지능화시설에 대한 정보의 포괄성 (Comprehensiveness)과 끊임없이 변화하는 관련정보의 최신성이라 할 수 있다. 이에 방대한 지능화 시설의 정보를 다루고 있는 조달청 물품정보시스템의 데이터베이스를 활용하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 조달청 물품정보 활용을 위한 현황 및 문제점을 분석하여 적용사례로서 CCTV의 적정 배치를 위한 시뮬레이션을 실시하여 개선방안을 진단하였다. 현재로서 U-City계획 패러다임은 IT 기술중심에서 스마트 공간중심으로 변화함에 따라 U-서비스를 제공하는 지능화시설의 설치 및 배치 등에 관한 기준이나 정보의 부족과 같은 한계가 발생하고 있다. 하지만, 관련법제도 및 지침의 부재로 인해 지능화시설의 적정 배치 선정과 같은 계획활동은 효율적인 서비스 제공 측면에서 볼 때 미흡한 실정이다. 또한, U-City 계획 및 설계자에게 제공 가능한 IT기술 및 지능화 시설에 대한 정보의 부족으로 서비스 수준과 예산 등을 고려한 최적 계획 수립에는 많은 어려움이 있는 실정이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 조달청 물품정보를 연계하여 활용하는 방안을 제시하였다. 조달청은 약 26만 건의 산업관련 DB를 기 구축하였으며, 지속적으로 갱신되어지고 있어 끊임없이 변화하는 U-City 산업의 핵심인 지능화시설과 관련 기술에 대한 정보수집처로서 매우 유익한 정보라 할 수 있다. 하지만, 현재 제공하고 있는 정보가 활용측면에서 내용적으로 다소 부족하고 정보 공개 측면의 제한성으로 인해 활용상에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 조달청 물품정보의 연계 및 활용을 위한 개선 방안을 제시함으로써 향후 U-City계획의 고도화 및 조달청 물품정보의 다부처 공동 활용을 위한 기초적 틀을 제공하였다는 것에 그 의의가 있다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.2192-2204
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• 2011

최근 정부는 지속가능한 녹색성장을 위하여 도로 중심의 교통체계에서 친환경 고효율의 교통수단인 철도중심의 교통체계로의 전환을 적극 추진하고 있다. 철도망을 통해 국토를 통합 다핵 개방형 구조로 재편하고자 철도부문 최상위 계획인 제2차 국가철도망구축계획을 고시('11.4)하였으며, 전국 주요거점을 일상 통근시간대인 1시간 30분대로 연결하여 하나의 도시권으로 통합하고자 하고 있다. 그러나, SOC사업의 타당성분석을 위한 비용편익분석방법론에는 철도사업의 특성이 반영되지 않아 철도사업이 도로사업에 비해 불리한 실정이었다. 이를 개선하기 위하여 철도시설공단에서는 철도투자 평가체계 개선방안 연구를 시행하였으며, 기획재정부에서는 철도투자평가체계 개선방안에 대한 많은 내용을 도입하여 철도부문 예비타당성조사에 대한 개선사항을 예타지침에 적용하였다. 본 논문에서는 철도투자 평가체계 개선방안에서 주요하게 논의된 사항인, 분석기간, 할인율, 통행시간절감편익, 교통사고절감편익, 차량대체 투자비 및 고속철도 운영유지보수비 부분에 대한 고찰을 하였으며, 아울러, 추가로 연구되어야할 부분에 대하여 알아보고자 한다. 이러한 개선 방안들이 향후 철도부문 타당성평가 방법론에 반영됨으로써 합리적 객관적인 철도투자 평가체계 구축이 가능할 것이며, 또한 선순환적인 철도투자가 이루어질 수 있을 것이다.