• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.909-916
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• 2021

3D 프린터는 개인의 창의력을 실제로 구현할 수 있는 장점이 있다. 이 특성을 활용하려는 사람들은 증가하고 있지만 적합한 프린팅 교육의 기회 부족과 잘못된 출력 방법으로 문제 발생의 어려움을 겪는다. 따라서 저하된 출력물 품질이 사용자의 관심을 낮춰 점차 3D 프린터의 활용빈도 수를 감소시키게 된다. 본 연구에서는 3D 프린터의 오작동 해결과 편의성의 개선을 위해 직접 기기를 작동하면서 발생하는 문제를 파악하고 분석했다. 여러 문제점 중 안착 불량, 스트링 현상, 노즐 막힘을 중점으로 해결과 완화 연구를 진행하였다. 또한, 3D 프린터의 기능을 실험을 통해 재료소모량 감소와 출력시간 단축 방법을 고찰했다. 최종적으로 3D 프린팅 중 빈번하게 발생하는 출력문제를 해결해 외관이 온전한 출력물을 얻을 수 있었고 편의성을 개선하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.845-850
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• 2021

본 연구에서는 전기 자동차(EV : Electric Vehicle) 파워트레인의 에너지 변환 특성과 설계를 수행하였다. 그리고 EV 파워트레인의 동력원으로서 영구자석 매입형 동기 모터(IPMSM : Interior Permanent Magnet Synchronous Motor)를 대상으로 하였으며 제어를 수행하였다. IPMSM을 구동하기 위해서는 두 가지 영역인 일정한 토크와 일정한 출력(약계자) 영역이 사용되며, IPMSM을 위한 제어 시스템의 설계는 d-q 레퍼런스 프레임(벡터 제어)을 바탕으로 구성하였다. IPMSM의 두 영역에서 나타나는 모터 토크의 정적 특성을 결정하기 위해 IPMSM의 토크제어 시스템과 d축 전류 제어 시스템을 제안 및 구현하였다. 특성해석을 위해서 Matlab-Simulink 소프트웨어를 사용하였다. 최종적으로 실제 차량 사양을 기준으로 EV 차량 레벨 조건으로 변경하여 파워트레인 모델에 IPMSM을 적용하였으며 제안된 제어 시스템의 시뮬레이션 결과를 수행했고 특성을 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1176-1182
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, AI 객체인식의 기반이 되는 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 영상의 잡음 수준을 고려하지 않아 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 잡음 수준을 판단하여 가중치를 결정하는 변형된 가우시안 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 쿼드트리 분할을 사용하여 영상의 AWGN에 대한 잡음추정치를 구하여 가우시안 가중치와 화소가중치를 정하며, 로컬마스크와 컨벌루션하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.135-146
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명과 함께 학제간 융합연구의 중요성이 부각되는 시점에서 소셜미디어 빅데이터 분석을 통하여 학술적 연구를 넘어 융합연구 전반에 대한 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 소셜미디어에서 융합연구와 관련하여 2009년 1월부터 2018년 9월까지 약 10년간 게시된 글과 제목 등 약 150,000건을 수집하였으며, 이를 바탕으로 기간별로 워드클라우드와 네트워크 분석을 실시하였다. 분석결과, 각 기간별로 활발하게 진행된 연구분야는 2009년과 2010년에는 친환경, 2011년과 2012년에는 스마트, 2013년과 2014년에는 정보통신, 2015년과 2016년에는 로봇, 2017년과 2018년에는 인공지능이다. 또한 약 10년간 지속적으로 수행되고 있는 연구분야는 문화, 디자인, 화학, 나노, 바이오, 로봇, IT, 정보통신이다. 본 연구에서는 기간별 융합연구 동향을 파악하므로 써, 융합연구를 기획하고 있는 연구자들에게 연구방향을 설정하는데 있어 도움이 될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.137-147
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• 2018

융합, 초연결, 인공지능을 특성으로 한 4차 산업혁명 시대에 대한 대비와 정책마련을 위해 본 논문은 개별적으로 논의되고 있는 인문사회학적 쟁점들을 통합적으로 정리하였다. 그 결과, 인공지능기술(무인) 측면에서는 노동의 의미와 형태의 변화를 논의하면서 전통적 일자리의 감소, 프로젝트형 근로관계, 기본소득 및 로봇세에 대한 이슈에서부터 인공지능기술의 법적 책무와 자동화된 불평등 이슈까지 정리하였다. 초연결과 빅데이터 기술(무선 & 무한) 측면에서는 보안과 사이버 해킹 문제, 프라이버시 침해 문제가 부각되었다. 블록체인과 생명공학(무정부) 기술에서는 향후 중앙집권의 약화 및 개방화 사회로의 변화와 더불어 빅데이터를 기반으로 한 부의집중화, 디지털격차, 생명공학 기술의 윤리적 문제 등이 논의되었다. 공유경제(무소유) 측면에서는 시민윤리와 인간의 상품화라는 문제점이 부각되었다. 마지막으로 가상현실(무감각)기술의 발전은 사이버증후군, 대인기피증, 문제회피, 상상력 억압 등의 부작용과 이에 대한 법적 질서의 필요성이 논의되고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.77-82
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• 2019

인공지능은 기술개발 속도가 가속화되어 생활, 의료, 금융 서비스 및 자율자동차 등 산업 전반에 적용되고 있다. 4차 산업혁명 시대의 핵심기술로 자리 잡고 있는 인공지능 경쟁력 확보를 위해 선진국들은 국가적 역량을 집중하고 있다. 반면 IT강국으로서의 인프라와 인적자원을 보유한 한국은 미국, 캐나다, 일본, 등 전통적인 인공지능 선진국뿐만 아니라 지능형 기술집약 산업 육성에 총력을 기울이는 후발주자 중국에도 뒤쳐져있는 상황이다. 지능정보 사회의 고도화에 따라 인공지능은 향후 국가의 산업경쟁력을 좌우할 기반기술인바, 국가적인 관심과 역량 결집이 필요하다. 또한 인공지능 기술의 종속을 막기 위하여 자체 기술개발 노력과 함께 선두업체와의 공동 개발이 중요하다. 이에 더하여 인공지능 시장 저변 확대를 위하여 제도 개선과 법률적 기반 마련이 시급하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1310-1316
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• 2021

최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 전처리 과정에서 사용되는 잡음제거 기술은 시스템에서 영상의 중요성이 높아짐에 따라 잡음을 효율적으로 제거하며 세부적인 특징을 보존하는 성능을 요구하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 환경에서 화소매칭 기반의 변형된 가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 화소값이 크게 변하는 고주파성분을 보존하기 위해 화소매칭 기법을 사용하며, 주변 영역에서 연관성이 높은 패턴을 지닌 영역을 검출하여 출력계산에 필요한 매칭 화소값을 분류한다. 최종 출력은 필터링 과정에서 에지성분을 고려하기 위해 중심화소와 매칭화소 사이의 격차값 및 공간적 거리에 따라 가중치를 계산하여 구한다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.99-104
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• 2018

현대사회가 정보화 시대를 넘어서 4차 산업혁명시대로 접어들었다. 즉, 세계적으로 생명과학이 주도하는 시대가 도래 하였다. 바야흐로 무인자동차, 드론, 알파고와 같은 인공지능, IT기술로 탄생한 인간을 대신하는 로봇시대가 도래하였다. 이는 IT의 근간인 정보전달의 핵심가치를 기반에 두고 있는 것이다. 이러한 4차 산업 혁명시대에 즈음하여 정보보호분야가 필수불가결한 학문분야가 되었다. 웹기반 보안, 시스템기반 보안, 클라이언트 기반 보안, 모바일보안, 그리고 무선보안 등 컴퓨터 기반 IT기술 전반에 보안문제는 필수사항이 되었 다. 이에 발맞추어 보안인력양성을 위한 대학의 교육과정을 시대에 요구에 맞도록 표준화할 필요가 있다고 보여 진다. 본 논문은 정보보호분야의 교육과정을 표준화하기 위한 모델을 개발하여 제시하고자 한다. 이러한 모델을 통하여 각 교육기관에서는 필요한 트랙이나 분야를 선택하여 학생들을 지도하여 효과적인 정보보호인력양성에 기여하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.9-17
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• 2021

동적 시스템 환경에서 지능형 협업 자율 시스템을 위한 기계학습 기반의 다양한 방법들이 연구 및 개발되고 있다. 본 연구에서는 분산 노드 기반 컴퓨팅 방식의 자율형 다중 에이전트 경로 탐색 방법을 제안하고 있으며, 지능형 학습을 통한 시스템 최적화를 위해 강화학습 방법을 적용하여 다양한 실험을 진행하였다. 강화학습 기반의 다중 에이전트 시스템은 에이전트의 연속된 행동에 따른 누적 보상을 평가하고 이를 학습하여 정책을 개선하는 지능형 최적화 기계학습 방법이다. 본 연구에서 제안한 방법은 강화학습 기반 다중 에이전트 최적화 경로 탐색 성능을 높이기 위해 학습 초기 경로 탐색 방법을 개선한 최적화 방법을 제안하고 있다. 또한, 분산된 다중 목표를 구성하여 에이전트간 정보 공유를 이용한 학습 최적화를 시도하였으며, 비동기식 에이전트 경로 탐색 기능을 추가하여 실제 분산 환경 시스템에서 일어날 수 있는 다양한 문제점 및 한계점에 대한 솔루션을 제안하고자 한다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권2_2호
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• pp.247-255
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• 2022

Robot Process Automation (RPA) is a computer technology called Robotic Process Automation, a form of business process automation based on the concept of software robots or artificial intelligence (AI) walkers. In general, in traditional workflow automation tools, software developers design software that creates a set of actions to automate tasks and interfaces for the back-end systems using internal APIs or dedicated script languages. However, in RPA software, automation can be implemented by configuring an operating processor as if the general user is directly performing the task of the application. In other words, it can be said that it is a suitable development method for automating simply repetitive tasks rather than developing specific programs in which all necessary functions are implemented, as in general software development. Thus, this is more appropriate for configuring and automating RPA software in traditional manufacturing companies that are not easy to develop and apply smart factories or high-end AI software. Therefore, this research aims to analyze the requirements required at the actual manufacturing companies, focusing on the manufacturer's case in Changwon, Gyeongsangnam-do, called SinceWin Co., Ltd., and to examine the possibility of RPA software in the manufacturing companies by implementing actual RPA software that supports office automation. Through the research, it was confirmed that the actually implemented RPA software met the requirements of the company and helped manufacturer practice significantly by automating the parts that were worked error-prone and manually periodically.