국방 정보분야의 효율 효과적인 개발 및 운용을 위해 통합과 표준의 설정 등을 통한 상호운용성 확보가 요구된다. 상호운용성 표준화 기술은 전사적 아키텍처 기반 상호운용성 조정 통제, 플랫폼 중심의 상호운용성 확보를 위한 공통운용환경 및 데이터공유환경 구축에서 시작하여, 현재에는 네트워크 중심 환경에 적합한 SOA(Service Oriented Architecture) 기반 상호운용성 증진 전략으로 패러다임이 변화하고 있다. 미군의 경우 단일체계 관점에서 복합체계 관점으로 확대 적용을 위하여 기존의 공통운용환경 및 데이터 공유환경을 SOA 기반의 NCES(Net-Centric Enterprise Service)로 전환을 추진해왔다. 또한 이와 병행하여 미 육군 수준에서는 전쟁을 수행하는 각 객체를 컴퓨팅 환경으로 구분하여 육군 차원의 공통운용환경을 구축하고 있다. 이에 본 고에서는 국방 공통운용환경의 동향을 미군의 사례를 중심으로 살펴보고 시사점을 도출한다.
본 논문에서는 딥러닝과 구체의 형태 변형 방법을 이용한 단일 이미지에서의 3D mesh 재구축 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기존의 방식과 다른 다음과 같은 독창성이 있다. 첫 번째, 기존의 근처의 가까운 점들을 연결하여 모서리 또는 면을 구축하는 방식과 다르게 딥러닝 네트워크을 통하여 구체의 꼭짓점의 위치를 사물의 3D 포인트 클라우드와 매우 유사하게 수정한다. 3D 포인트 클라우드를 이용하므로 메모리가 적게 필요하며 구체의 꼭짓점에 오프셋 값 사이에 덧셈 연산만을 수행하기 때문에 더 빠른 연산이 가능하다. 두 번째, 수정한 꼭짓점에 구체의 면 정보를 씌워 3D mesh를 재구축한다. 구체의 꼭짓점의 위치를 수정하여 생성한 3D 포인트 클라우드의 점들의 간격이 일정하지 않을 때에도 이미 점들 사이의 연결 여부를 나타내는 구체의 면 정보라는 3D mesh의 면 정보를 가지고 있어 표현의 단순화나 결손을 방지할 수 있다. 제안하는 기법의 객관적인 신뢰성을 평가하기 위해 공개된 표준 데이터셋인 ShapeNet 데이터셋을 이용하여 비교 논문들과 같은 방법으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법의 IoU 값이 0.581로, chamfer distance 값은 0.212로 산출되었다. IoU 값은 수치가 높을수록, chamfer distance 값은 수치가 낮을수록 우수한 결과를 나타내므로 다른 논문에서 발표한 기법들보다 3D mesh 재구축의 결과에서 성능의 효율성이 입증되었다.
개념 간의 유사도 측정 방법은 의미망에서의 두 개념의 최단 경로의 수 노드의 깊이 관계의 종류 등의 정보를 이용하는 링크(Link) 기반 방법, 대용량의 말뭉치에서의 개념의 발생빈도를 확률로 계산한 정보량(Information Content) 기반 방법, 관련 단어들의 공기정보를 활용한 의미(Gloss) 기반 방법이 있으며, 이미 국외에서는 WordNet과 같은 의미적 언어자원을 활용하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 국내에서는 아직 한국어 의미망을 바탕으로 한 개념간의 유사성 측정 방법이나 이를 활용하는 방법에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 이를 바탕으로 링크 타입 노드의 깊이 최단경로 정보량 등의 요소를 이용한 의미 유사도 측정방법을 제안하고 이를 활용하여 명사-용언간의 연계 정보를 확보함으로써, 효율적으로 명사-용언간의 네트워크를 구축하도록 한다.
부분신장절제술 전 수술 계획을 세우기 위해서는 신장 종양의 위치, 형태 및 수술 시 안전 마진 파악이 중요하므로 신장 종양을 정확히 분할하는 것이 필요하다. 그러나 신장 종양은 환자마다 위치 및 크기가 다양하며 소장과 비장 같은 주변 장기와 형태와 밝기값이 유사하여 신장 종양을 분할하는 것에 어려움이 있다. 본 논문에서는 레이블이 있는 데이터와 없는 데이터를 함께 사용하는 준지도학습 방법 중 하나인 평균-교사모델을 활용하여 신장의 여러 위치에서 발생하는 작은 크기의 신장 종양을 분할하기 위해 신장 위치 정보를 가지는 신장 로컬 가이드 맵을 이용해 신장 종양에 집중하는 평균-교사 네트워크를 제안하고, 신장 종양의 크기에 따른 성능을 분석한다. 실험 결과, 제안 방법은 신장 주변에 존재하는 종양의 위치를 찾기 위해 신장 로컬 가이드 맵을 사용하여 신장의 국소 정보를 고려함으로써 75.24%의 F1-score를 보였다. 특히 분할이 어려운 작은 크기의 종양에 대한 과소분할을 개선하였으며 nnU-Net보다 적은 양의 레이블 데이터를 사용하여도 13.9% 높은 F1-score를 보였다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
본 연구에서는 KoFlux네트워크 타워 관측소의 하나인 광릉 낙엽 활엽수림에서 최초로 직접 관측된 이산화탄소 플럭스를 보고한다. 2002년 6월부터 8월까지 에디 공분산 시스템을 다른 기상 관측 기기들과 함께 30 m 타워에 설치하였다. 관측 장소가 계곡과 같은 경사지에 위치해 있음에도 불구하고 관측된 난류 특성이, 제한된 풍향(즉, 90$\pm$45$^{\circ}$)의 경우, 평평하고 균질한 이상적인 장소에서 관측된 것들과 크게 다르지 않았다. 관측 자료 회수율은 비록 낮았으나, 분석된 예비 결과는 고무적이고, 연구해야 할 가치가 있는 것으로 나타났다. 이류 항을 무시하면, 생태계의 순 $CO_2$ 교환(NEE)은 6월에서 8월까지 약 -1.2에서 0.7 mg m$^{-2}$ s$^{-1}$의 범위를 보였다. 약한 난류가 야간 NEE에 미치는 효과를 마찰 속도(u*)및 저류 항의 산출과 관련하여 살펴보았다. 낮은 u*가 NEE에 미치는 영향은 약 0.2 m s$^{-1}$의 문턱 값을 기점으로 뚜렷하게 나타났다. 야간 NEE에 미치는 저류 항의 역할은 거의 나타나지 않았는데, 이는 밤 동안 산림 내에 축적된 $CO_2$가 경사면을 따라 배수류로 빠져나갔기 때문인 것으로 사료된다. 이는 또한 저류 항을 한 높이에서만 관측된 농도 자료를 사용함으로 생긴 오차로 인한 인위적인 결과일 수도 있다. 쌍곡선 광 반응식을 적용한 결과, 관측된 NEE 변화의 80% 이상이 설명되어, 이 산림 지역의 $CO_2$ 교환이 주로 빛에 의해 조절됨을 보여주었다. 이러한 관계식은 계절에 걸쳐 빠진 자료를 채워 넣는 자료 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있다. 마지막으로, 선형류 모형에 근거한 간단한 규모 분석에 의하면, 이류항의 효과가 NEE산출에 큰 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 인터넷 문서상에 나타나는 도시 지명의 문서 빈도를 통계량으로 도시규모에 대한 분석을 실시하였다. 검색어가 갖는 의미상의 차이에 따른 조건과 검색의 범위를 제약하면서 나타나는 유의적인 차이점들에 대해 분석하였고, 도시규모분포의 상관계수에 대한 분석을 통해 인구와 문서빈도와의 차이점을 분석하였다. 각 도시의 인구와 문서빈도와 상관관계 분석에서는 검색어의 종류를 보다 공간적의 의미로 제약할수록 더 높은 상관관계가 나타났고, 문서의 종류는 상용, 네트워크, 기관의 경우에 있어서 높은 상관관계가 나타났다. 그리고 인구와 문서빈도의 통계량을 이용한 군집분석을 통해서, 인구에 비해 더 많은 혹은 낮은 문서빈도를 보이는 도시들을 파악하였다. 이와 같은 분석은 웹 문서라는 정보통신사회 속에서 반영되는 각 도시의 특성을 분석하는 새로운 방안을 제시한다는 점에서 큰 의미를 갖는다고 할 수 있다.
음성인식 기술과 인공지능 기술을 기반으로 한 스마트스피커의 보급으로 비장애인뿐만 아니라 시각장애인이나 지체장애인들도 홈 네트워크 서비스를 연동하여 주택의 전등이나 TV와 같은 가전제품을 음성을 통해 쉽게 제어할 수 있게 되어 삶의 질이 대폭 향상되었다. 하지만 언어장애인의 경우 조음장애나 구음장애 등으로 부정확한 발음을 하게 됨으로서 스마트스피커의 유용한 서비스를 사용하는 것이 불가능하다. 본 논문에서는 스마트스피커에서 제공되는 기능 중 일부 서비스를 대상으로 언어장애인이 이용할 수 있도록 개인화된 음성분류기법을 제안한다. 본 논문에서는 소량의 데이터와 짧은 학습시간으로도 언어장애인이 구사하는 문장의 인식률과 정확도를 높여 스마트스피커가 제공하는 서비스를 실제로 이용할 수 있도록 하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 ResNet18 모델을 fine tuning하고 데이터 증강과 one cycle learning rate 최적화 기법을 추가하여 적용하였으며, 실험을 통하여 30개의 스마트스피커 명령어 별로 10회 녹음한 후 3분 이내로 학습할 경우 음성분류 정확도가 95.2% 정도가 됨을 보였다.
최근의 전장 상황이 디지털 네트워크 중심의 전장체계를 기반으로 진화하면서, 개발해야 할 국방 전술무기체계가 첨단화, 복잡화, 다기능화 및 고도의 정밀화 등의 특성으로 가속화 되고 있다. 따라서 오늘날 국방 연구개발에서의 복잡도, 비용, 개발기간 및 위험 등을 효율적으로 관리하면서 성공적인 과제수행을 위해서는 시스템공학적인 설계 방법론의 적용이 필수불가결하게 되었다. 본 논문에서는 국방무기체계를 개발하기 위한 전체 수명주기 중 개념설계(conceptual design) 단계의 설계 활동에서 시스템공학 기법을 기반으로 하되 그래픽모델을 활용함으로써 여러 가지 장점을 추구하는 방안에 관해서 기술하고 있다. 특히 설계 대상시스템으로서 무인항공기 체계개발을 선택하였고, 모델링언어로서 표준 언어인 SysML을 적용함으로써 활용성을 증대시키고, 생성 된 모델들이 개념연구단계의 설계 활동에서 활용될 수 있는 방안에 관하여 논의하고 있다. 본 연구의 결과를 기반으로 향 후 추가 연구를 수행하면, 대형복합 국방무기시스템개발에서 전면적인 모델기반 시스템공학 방법론을 적용하기 위한 발전과정에 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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