• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.58-70
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• 2019

보행자 교통사고의 경우 사고 발생 시 사망사고로 연결되는 위험성이 있다. 국내 지능형 교통시스템(ITS)은 질 좋은 교통 인프라를 구축하고 있음에도 불구하고, 거의 교통정보 수집에만 이용되고 있어, 위험상황 발생 시 지능적인 위험 요소 분류가 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서 제안하는 시스템의 주요 구성 요소인 CNN 기반의 보행자 탐지 분류 모델의 경우 제한적인 환경에서 설치 운영되는 것을 가정하여 임베디드 시스템 기반으로 구현되었다. 기존 YOLO의 인공신경망 모델을 개선하여 My-Tiny-Model3라는 새로운 모델을 생성하였고, 20,000번의 반복 학습 기준으로 평균 정확도 86.29%와 21.1 fps의 실시간 탐지 속도 결과를 보였다. 그리고, 이러한 탐지 시스템을 기반으로 하여 ITS 체계와 연계 가능한 시스템 구현 및 프로토콜 연동 시나리오를 구성하였다. 본 연구를 통해 기존 ITS 체계와 연동하는 보행자 사고 방지 시스템을 구현한다면, 새로운 인프라 구축비용을 절감하고 보행자 교통사고 발생률을 줄이는 데 도움이 될 것이다. 또한, 기존의 시스템 감시인력 소요에 따른 비용 또한 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권3호
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• pp.308-315
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• 2006

유입 하수의 성상은 하수처리장의 효율을 결정하는 중요한 요인이다. 따라서 하수의 성상을 이해하고 실시간으로 측정하는 기술은 유입 하수 성상에 상응하는 적절한 운전 전략을 결정하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 2005년 10월 1일부터 11월 21일까지 대도시 하수종말처리장 유입 수문에서 두 시간 간격으로 하수를 채취하여 성상을 분석하였다. 그 결과 하수의 유량 및 구성성분의 농도가 1일 단위로 일정한 형태를 갖는 것으로 밝혀졌는데, 오전 11시와 1시 사이에 가장 높은 값을 보였고, 새벽 5시에서 7시 사이에 가장 낮은 값을 갖는 것으로 나타났다. 상관관계 평가에서 300 nm에서 측정한 하수의 흡광도는 하수 구성성분의 농도와 매우 밀접한 것으로 밝혀졌다. 실시간 측정이 가능한 흡광도와 유량, 그리고 반복되는 하수 성상을 이용하여 구성성분의 농도를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로 흡광도와 구성성분의 농도와의 1차 회귀분석을 수행하였고, 두 번째로 흡광도와 하수 유량, 유입시간을 이용하여 훈련시킨 인공신경망을 이용하였다. 그 결과 두 방법 모두 하수 구성성분의 농도를 예측하는데 높은 정확성을 보였는데, 인공 신경망을 사용한 경우 예측값과 실측값의 RMSE(root mean square error) 값이 TSS의 경우 19.3에서 14.4, TCOD의 경우 26.7에서 25.1로, TN의 경우 5.4에서 4.1로, TP의 경우 0.45에서 0.39로 각각 향상되는 것으로 나타났다.

• Spatial Information Research
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• 제22권3호
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• pp.23-24
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• 2014

국토지리정보원에서는 실시간으로 정밀한 위치를 결정할 수 있도록 Network-RTK의 한 종류인 VRS 서비스를 2007년부터 제공하고 있다. 그러나 VRS 서비스는 실시간 측위를 수행하기 위해 통신장비를 이용하여 VRS 서버와 접속 상태를 항시 유지해야하며, VRS 서버의 성능에 따라 접속할 수 있는 사용자의 수가 한정되어 있다. 이러한 VRS 서비스의 문제점을 보완하기 위하여 국토지리정보원에서는 2012년 11월 1일부터 동시 접속자 수에 제한이 없는 단방향 통신기반의 FKP를 서비스 제공하고 있다. FKP 서비스의 실시로 인해 향후 많은 인원이 투입될 것으로 예상되는 공공측량 및 지적재조사 사업에 FKP 서비스의 활용이 증대될 것으로 판단되나, 이에 관한 연구가 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 공공측량 및 지적재조사 사업에 FKP 서비스 적용 가능성을 분석하기 위하여 다음과 같이 두 가지 경우로 나누어서 연구를 수행하였다. 첫째, 현재 FKP와 VRS는 망의 형태를 구성하는 기준국의 배치가 상이하므로 망 구성에 따른 FKP와 VRS의 정밀도 비교분석을 수행하였다. 둘째, FKP 서비스의 공공측량 및 지적재조사 사업 적용가능성 분석을 수행하기 위해 다양한 GNSS 수신환경의 데이터를 취득하여 Network-RTK 수평방향 및 표고산출 정밀도분석을 수행하였다. 첫 번째 실험의 분석결과 망 구성에 따른 측위 정밀도는 모두 관련규정의 허용정밀도를 만족하는 결과를 얻었다. 그러나 상이한 기준국을 운영할 경우에는 기준국과 이동국 사이의 기선거리가 멀어짐에 따라 측위 정밀도에 오차가 포함되는 것으로 판단된다. 두 번째 실험인 Network-RTK 수평방향 정밀도 분석결과 GNSS 관측수신환경이 좋은 통합기준점에서는 FKP 및 VRS 모두 허용정밀도를 만족하였다. 그러나 GNSS 관측수신환경이 좋지 않은 공공기준점 및 지적도근점에서는 FKP가 VRS보다 허용정밀도를 벗어나는 경우가 더 많이 발생되었다. FKP와 VRS의 표고산출 정밀도 분석결과에서는 VRS 측위방법 에서만 관련규정의 공공삼각점 3~4급 허용정밀도를 만족하였다. 분석결과 현재 FKP 서비스의 정밀도를 이용하여 공공측량 및 지적재조사 사업에 이용하기 위해서는 GNSS관측 수신환경이 양호한 개활지역에 한정하여 부분적용 해야 할 것으로 판단되며, 향후 FKP 정밀도 개선을 위해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.45-55
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• 2013

최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.979-995
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• 2023

산불은 예측이 어려운 재해이기 때문에 실시간 모니터링을 통해 빠르게 대응하는 것이 중요하며, 정지 궤도 위성 영상은 광역을 짧은 시간 간격으로 모니터링할 수 있어 산불 탐지 분야에 활발히 이용되고 있다. 기존의 위성 영상 기반 산불 탐지 알고리즘은 밝기 온도의 통계량 분석을 통한 임계값 기반으로 이상치를 탐지하는 방향으로 진행되어 왔다. 그러나 강도가 약한 산불을 탐지하기 어렵거나, 적절한 임계값 설정의 어려움으로 일반화 성능이 저하되는 한계점이 있어 최근에는 기계학습을 이용한 산불 탐지 알고리즘들이 제시되고 있다. 현재까지는 random forest, VanillaConvolutional neural network (CNN), U-net 구조 등의 비교적 간단한 기법이 적용되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정지궤도 위성인 Advanced Himawari Imager를 이용하여 동아시아와 호주를 대상으로 State of the Art (SOTA)딥러닝 기법을 적용한 산불 탐지 알고리즘을 개발하고자 하였다. SOTA 모델은 EfficientNet과 lion optimizer를 적용하여 개발하고, Vanilla CNN 구조를 사용한 모델과 산불 탐지 결과를 비교하였다. EfficientNet은 동아시아와 호주에서 0.88 및 0.83의 F1-score를 기록함으로써 CNN (동아시아: 0.83, 호주: 0.78)에 비해 뛰어난 성능을 입증하였다. EfficientNet에 불균형 문제 해결을 위한 weighted loss, equal sampling, image augmentation 기법 적용 시, 동아시아와 호주에서 각각 0.92와 0.84의 F1-score를 기록함으로써 적용 전(동아시아: 0.88, 호주: 0.83)에 비하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 본 연구를 통하여 제시된 SOTA 딥러닝 기법의 산불 탐지에의 적용 가능성과 딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 고려해야 할 방향은 향후 산불탐지 분야에 대한 딥러닝 적용에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.37-44
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• 2008

RFID(Radio Frequency Identification) 태그에 입력된 데이터는 다양한 산업 분야에서 어플리케이션의 구축에 있어서 비용 절감과 경쟁력 향상을 위해 사용된다. RFID 리더기는 수백 개의 태그에 해당하는 객체들의 식별과 지속적인 탐색을 수행한다. 동적인 연결과 추적의 요청에 따라 객체를 식별할 수 있는 RFID 기술은 정보 인프라를 지원하는 어플리케이션의 컴포넌트로 구성된다. 그러나 원격 RFID 장치 사이에 실시간 데이터 통신 요소들을 고려하지 않은 기존의 어플리케이션은 이기종 간의 연결을 효과적으로 지원할 수 없었다. 또한 서로 다른 네트워크 디바이스가 어플리케이션에 개별적으로 설치되어 각각의 쿼리분석 과정을 거치면서 모니터링의 지연 또는 데이터 변환 과정에서 오류가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 태그로부터 추출된 정보를 어플리케이션에 상관없이 통합 관리하기 위하여 시맨틱 웹 환경에서 RFID 데이터베이스 처리 시스템을 구현한다. 어플리케이션에 장착된 RFID 리더기를 통해 사용자의 RFID 태그를 인식하고 데이터를 RFID 데이터베이스 처리 시스템에 전송하면 프로세스가 시맨틱 웹 언어로 정보를 변환한다. 표준화된 시맨틱 웹 기반에서 전송된 데이터는 스마트 브라우저에 의해 해석되어 화면에 출력한다. 시맨틱 웹 언어의 사용은 의미 있는 관계에 대한 추론이 가능하여 추가적인 모듈을 장착하여 기능을 쉽게 확장시킬 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제16권4호
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• pp.57-63
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• 1997

본 논문에서는 다양한 전화선 채널에서 수집된 한국통신(KT)의 데이터베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 특징벡터 및 전처리방법을 연구하였다. 먼저 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 갓으로 알려져 있는 특징벡터들을 이용한 인식 성능을 비교하고, 가중 켑스트랄 거리측정 방법을 이용하여 인식시스템의 성능 향상을 검증하였다. 실험 결과, KT의 인식 시스템에서 이용하는 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 PLP(Perceptual Linear Prediction)과 MFCC)Mel Frequency Cepstral Coefficient)등에 대하여 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리측정에 있어서는 RPS(Root Power Sums)와 BPL(Band Pass Lifter)과 같은 가중 켑스트랄 거리측정 함수들이 인식성능 향상에 도움을 주었다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)의 적용은 왜곡에 의한 효과가 커서 인식률이 저하되었지만, RASTA(RelAtive SpecTrAl) 처리방법, CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)의 적용시에는 인식 성능 향상을 보였다. 특히, CMS 방법은 간편하면서도 높은 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, CMS의 실시간 구현을 위한 방법들의 인식 성능을 비교하고, 인식 성능 저하를 막기 위한 개선책을 제시하였다.

• IMMUNE NETWORK
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• 제11권5호
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• pp.258-267
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• 2011

Background: Current management strategies attempt to diagnose rheumatoid arthritis (RA) at an early stage. Transcription profiling is applied in the search for biomarkers for detecting early-stage disease. Even though gene profiling has been reported using several animal models of RA, most studies were performed after the development of active arthritis, and conducted only on the peripheral blood and joint. Therefore, we investigated gene expression during the initial phase of collagen-induced arthritis (CIA) before the arthritic features developed in the thymus in addition to the peripheral blood and synovium. Methods: For gene expression analysis using cDNA microarray technology, samples of thymus, blood, and synovium were collected from CIA, rats immunized only with type II collagen (Cll), rats immunized only with adjuvant, and unimmunized rats on days 4 and 9 after the first immunization. Arrays were scanned with an Illumina bead array. Results: Of the 21,910 genes in the array, 1,243 genes were differentially expressed at least 2-fold change in various organs of CIA compared to controls. Among the 1,243 genes, 8 encode T-cell receptors (TCRs), including CD3${\zeta}$, CD3${\delta}$, CD3${\varepsilon}$, CD8${\alpha}$, and CD8${\beta}$ genes, which were down-regulated in CIA. The synovium was the organ in which the genes were differentially expressed between CIA and control group, and no difference were found in the thymus and blood. Further, we determined that the differential expression was affected by adjuvant more than Cll. The differential expression of genes as revealed by real-time RT-PCR, was in agreement with the microarray data. Conclusion: This study provides evidence that the genes encoding TCRs including CD3${\zeta}$, CD3${\delta}$, CD3${\varepsilon}$, CD8${\alpha}$, and CD8${\beta}$ genes were down-regulated during the initial phase of CIA in the synovium of CIA. In addition, adjuvant played a greater role in the down-regulation of the CD3 complex compared to CII. Therefore, the down-regulation of TCR gene expression occurred dominantly by adjuvant could be involved in the pathogenesis of the early stage at CIA.

• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.566-575
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• 2002

이동통신망과 같이 제한된 대역폭에서 실시간 멀티미디어 스트리밍 서비스를 제공하기 위해서는 보다 낮은 비트율로 비디오와 오디오 데이터를 압축하여야 한다. 또한 대부분의 대역이 비디오 데이터를 위해 할당되어 있으므로 제한된 대역폭만이 오디오에 할당되게 된다. 오디오 데이터를 낮은 비트율로 압축하기 위해서는 압축율이 높은 알고리즘을 사용하거나, 표본화 주파수 (sampling frequency)를 낮춤으로써 데이터 양을 줄여 낮은 비트율로 부호화하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해서 낮은 표본화 주파수로 오디오 신호를 압축하고, 낮은 표본화주파수를 사용함으로서 발생하는 대역폭의 손실은 소량의 부가정보를 이용하여 복원해 줌으로써 음질을 향상시키는 알고리즘을 제안한다. 높은 주파수의 스펙트럼을 복원하기 위하여 부호화단에서 낮은 주파수 대역과 다운 샘플링 과정 중에 손실되는 높은 주파수 대역간의 에너지비를 바크밴드에 구한 후 이를 부호화하여 복호화 단으로 전달하고 이를 이용하여 높은 주파수 성분을 복원하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 10%∼20% 정도의 추가적인 비트를 사용하면서 기존의 방식보다 세그멘탈 신호대 잡음비는 1㏈∼3㏈의 성능 개선을 보였으며, 주관적인 MOS 듣기 평가를 수행한 결과 기존의 방식보다 음질이 향상됨을 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 방법은 주파수 영역에서 압축을 수행하는 모든 오디오 부호화 방식에도 적용이 가능하다.