• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.69-75
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• 2023

최근 동물 행동 분석 및 건강관리 분야를 중심으로 딥러닝 기반 동물 자세 추정 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 기존 동물 자세 추정 기법은 영상에서 신체 부위가 가려지거나 존재하지 않을 경우 좋은 성능을 보이지 않는다. 특히 꼬리나 귀가 가려진 경우, 반려견의 행동 및 감정 분석의 성능에도 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 다루기 힘든 문제를 해결하기 위해, 이미지 아웃페인팅 네트워크를 자세 추정 네트워크에 연결하여 이미지 외부에 존재하는 반려견의 신체를 복원한 확장된 이미지를 생성하여 반려견의 자세를 추정하는 단순하면서도 새로운 접근방법을 제안하였고, 제안된 방법의 실현가능성을 검토하는 예비 연구를 수행하였다. 이미지 아웃페인팅 모델로는 CE-GAN과 트랜스포머 기반의 BAT-Fill을 사용하였고, 자세 추정 모델로는 SimpleBaseline을 사용하였다. 실험 결과, 크롭된 입력 이미지에서 반려견의 자세를 추정하였을 때보다, BAT-Fill을 사용하여 아웃페인팅된 확장 이미지에서 반려견의 자세를 추정하였을 때 자세 추정의 성능이 향상되었다.

• Annals of Occupational and Environmental Medicine
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• 제35권
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• pp.27.1-27.12
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• 2023

Background: Environmental exposure is characterized by low concentration, chronic, and complex exposure. Traditional epidemiological studies show limitations in reflecting these characteristics since they usually focus on a single or very limited number of exposure factors at a time. In this study, we adopted the methodology of environment-wide association study (EWAS) to figure out the association of human liver function with various environmentally hazardous substances. Methods: We analyzed 2,961 participants from the Korean National Environmental Health Survey Cycle 4 (2018-2020). Using generalized linear model (GLM) analysis, we analyzed the association of 72 variables with 3 liver function indices (aspartate aminotransferase [AST], alanine aminotransferase [ALT], and gamma glutamyl transferase [GGT]). Finally, we visualized our results with Manhattan plot. Results: In GLM analysis, perfluorooctanesulfonate were positively associated with ALT (odds ratio [OR]: 2.2; 95% confidence interval [CI]: 1.39-3.46; p_adjusted = 0.0147) and perfluorodecanoic acid showed positive association with GGT (OR: 2.73; 95% CI: 1.36-5.5; p_adjusted = 0.0256). Plasma mercury showed positive association with GGT (OR: 1.45; 95% CI: 1.14-1.84; p_adjusted = 0.0315). Using a plastic container while keeping food in the refrigerator was associated with elevated GGT compared to using a glass container (OR: 1.51; 95% CI: 1.16-1.95; p_adjusted = 0.0153). 2-ethyl-5-oxohexyl phthalate, showed a negative trend with all 3 indices, with AST (OR: 0.54; 95% CI: 0.39-0.73; p_adjusted = 0.00357), ALT (OR: 0.5; 95% CI: 0.34-0.75; p_adjusted = 0.036), GGT (OR: 0.55; 95% CI: 0.4-0.76; p_adjusted = 0.00697). Bisphenol S and frequent use of sunblock cream showed negative association with ALT (OR: 0.77; 95% CI: 0.66-0.89), and GGT (OR: 0.25; 95% CI: 0.11-0.55), respectively. Conclusions: We conducted an exploratory study on environmental exposure and human liver function. By using EWAS methodology, we identified 7 factors that could have potential association with liver function.

• 한국광학회지
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• 제35권4호
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• pp.157-163
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• 2024

상업용 회절 광학 소자를 통한 레이저 빔결합 연구를 위해 시드 공유형 3 채널 광섬유 레이저와 위상 제어 시스템을 제작하였다. 회절 광학소자에 입사되는 빔의 각도를 조절하여 빔결합을 실시하고, 이 때 각 빔의 위상을 제어하여 결합된 빔의 세기가 최대가 되도록 하였다. 소자를 투과하기 전 3 채널 레이저의 출력은 약 65 mW이다. 결합된 빔의 세기는 각 채널의 위상 변화에 따라 2.9-48.3 mW로 변화하였으며, 45초간의 위상제어를 통해 결합된 빔의 출력은 42 mW로 전체 시간의 91.8% 이상의 구간에서 출력을 유지할 수 있었다. 본 연구에서 더 나아가 향후 회절 광학 소자의 효율을 높이고 위상 제어 시스템의 성능을 개선함으로써 빔결합 효율을 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제9권4호
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• pp.1-12
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• 2014

기업 운영에서 자금의 원활한 조달은 필수요소이다. 하지만 국내 창업기업과 소상공인의 경우 자금조달에 어려움을 겪고 있는 경우가 많다. 최근 등장한 크라우드펀딩은 개인이나 조직의 특정 활동을 위한 자금을 다수의 개인으로부터 모집하는 행위로 소셜미디어의 확산과 함께 성장하고 있다. 국내 크라우드펀딩은 아직 도입 초기단계로 문화, 예술 분야에 치중되어 있으며 창업분야에서는 공익적 성격을 가진 프로젝트의 비율이 높다. 선진국에 비하여 시장 규모 면에서는 작은 수준이지만 프로젝트의 성공률은 매우 높기 때문에 창업자금 조달의 방안으로 잠재력을 가진다. 본 연구의 목적은 국내 창업분야의 크라우드펀딩 사례를 분석하여 성공전략을 제시하는 것이다. 이를 위해 국내 크라우드펀딩 플랫폼과 미국의 Kickstarter의 프로젝트 현황을 조사하였고, 크라우드펀딩 프로젝트 운영 관련 지표를 이용하여 국내 창업분야 전체 사례들을 분석하였다. 마지막으로는 크라우드펀딩 성공사례와 실패사례를 8개의 프로젝트 속성별로 비교 분석하였다. 분석결과 프로젝트 제안자의 신뢰도와 적극성, 보상의 설계, 쌍방향 소통 노력 정도의 차이가 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다. 반면 공익성과 후원자의 참여기회는 창업분야 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미치지 않았다. 이를 통하여 다음과 같은 크라우드펀딩 성공전략을 도출하였다. 첫째, 프로젝트의 제안자는 크라우드펀딩 진행 사전에 적극적인 활동을 통하여 지지기반을 확보해야 한다. 둘째, 프로젝트 게시글에서는 사업진행 실적과 진행 과정을 쉽게 확인할 수 있어야 한다. 셋째, 후원 금액에 대한 보상 설계시 금액에 상응하는 제품 또는 서비스가 제공되어야 한다. 넷째, 프로젝트가 시작된 이후에는 주기적인 업데이트와 댓글 관리, SNS를 통한 소통 노력이 뒷받침되어야 한다.

• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.441-448
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• 2015

본 연구의 목적은 우회전 교통처리를 위한 합리적인 신호운영방법을 제시하는데 있다. 우회전 차량 보조등은 현재 일정한 규정이나 기준없이 다양한 형태로 운영되는 것으로 나타났다. 우회전 차량 보조등을 일관성 없이 사용하고 있고, 전방차량 신호등과 불일치하여 교통사고의 위험이 있다. 우회전 차량 보조등이 적색일 때 우회전이 금지된다는 근거가 부족하며, 법과 다른 의미로 적색점멸신호가 사용되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 우회전 차량보조등 설치가 신호위반에 미치는 영향을 알아보기 위해 현장 조사를 하였다. 우회전 차량 보조등이 설치된 접근로의 신호위반 비율이 높게 나타나서 우회전 차량 보조등이 우회전시 신호위반 비율을 낮추는 효과는 없는 것으로 분석되었다. 우회전 보조신호등의 유무에 따라 운전자가 신호등 해석에 차이가 있는지에 대한 설문조사를 실시결과, 우회전 보조신호등의 유무나 우회전 보조신호등의 형태에 따라 신호등 해석에는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 신호체계변경에 따른 운전자의 혼란을 방지하고, 적신호시 우회전 허용에 따른 교통사고가 심각하지 않음을 고려하여 적신호시 우회전을 전면 금지시키는 것은 신중한 검토가 있어야 할 것으로 판단된다. 적신호시 일시정지후에 다른 차마나 보행자에게 방해가 되지 않는다면 우회전이 가능하도록 도로교통법에 반드시 일시정지할 것을 명시할 필요가 있다. 우회전 보조신호등을 설치하고자 한다면 운전자에게 명확한 신호전달을 위해 화살표 삼색등을 우회전 차량보조등으로 사용하기를 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.