• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.863-871
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• 2018

본 논문에서는 기존의 취약점 분석 도구들의 미탐지, 오탐지, 과탐지를 발생시켜 정확한 취약점 탐지를 어렵게 하는 문제점을 해결하고 분석 대상이 되는 어플리케이션의 위험도를 평가하여 안전한 어플리케이션을 개발하거나 관리할 수 있는 정적 및 동적 분석을 이용한 크로스 체크기반의 취약점 탐지 기법을 제안한다. 또한 각각의 취약점이 가지고 있는 자체 위험도를 계산하고 정확도를 높인 취약점 탐지 기법을 바탕으로 최종적인 어플리케이션의 위험도를 평가, 제시함으로서 안전한 어플리케이션의 개발 및 운영을 돕는다. 제안하는 기법은 정적 분석 및 동적 분석 기법을 사용하는 도구들의 상호작용을 통해 각 기법의 단점들을 극복하여 취약점 탐지 정확도를 향상시킨다. 또한 기존의 취약점 위험도평가 시스템은 취약점 자체 위험도에 대해서만 평가하였으나, 제안하는 위험도 평가는 취약점 자체 위험도와 탐지 정확도를 복합적으로 반영하여 어플리케이션이 얼마나 위험에 노출되어 있는지를 평가한다. 제안하는 기법은 CWE에서 SANS top 25의 상위 10위 항목을 기준으로 기존의 분석 도구들과 탐지 가능한 목록, 탐지 정확도를 비교분석하였으며, 기존의 취약점 위험도에 대한 정량적 평가 시스템과 제안하는 어플리케이션 위험도 평가 결과를 비교 분석 및 평가하였다. 제안하는 기법으로 프로토타입 분석 툴을 구현하여 실험을 통해 어플리케이션의 취약점을 분석하였을 때, 기존의 분석 도구들의 취약점 탐지 능력보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.95-109
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 서울성곽의 4소문 중 하나인 광희문은 서민을 대표하는 공간으로 조선시대 축성 기술의 변천 과정을 보여 주는 소중한 문화유산으로서 역사와 문화가 한데 어우러지는 소통의 장(場)으로서 역할이 기대되는 곳이다. 그러나 현재 광희문은 주변 환경 낙후와 시설의 노후로 인한 주변 재정비가 요구되며, 지역적 특색이 부각된 새로운 전통 공간 활성화가 필요한 실정이다. 본 연구는 다음과 같은 연구방법 및 내용과 그 결과를 도출하였다. 광희문과 관련된 역사·문화적 배경을 바탕으로 아이덴티티를 수립하고 전통문화유산 광희문으로서 공간 활성화 콘텐츠를 제시하여 놀거리와 볼거리, 즐길거리가 있는 역사문화 공간을 창출하고자 하였다. 이에 광희문의 역사문화적 특성을 바탕으로 달빛거리라는 아이덴티티를 부여하고, 광희문 정비계획, 성곽복원계획, 성안마을, 성밖마을, 패션예술거리라는 다섯 가지 공간 활성화 콘텐츠를 개발·제시하였다. 공간 활성화 콘텐츠는 구체적인 도시재생의 개발 방법으로 그 의미가 있으며, 전통 문화재를 중심으로 주변 지역의 브랜드 아이덴티티를 형성하여 거주자와 방문자 모두의 문화적 삶의 질을 향상시킬 수 있는 개발 방향으로 활용이 기대된다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.77-90
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• 2024

본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.578-589
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• 2018

건물일체형 태양광 발전(BIPV) 시스템은 건축물에 태양광 발전시스템이 통합되어 건축물 기능과 태양광 발전 기능을 동시에 수행하는 대표적인 통합시스템이다. BIPV 시스템은 건축물 외피의 기능을 수행하면서 동시에 태양광 발전기능을 수행할 수 있다는 장점이 있지만, 건축물 설계 프로세스의 개념설계 단계에서부터 태양광 발전기능이 통합되어야 하고, 동시에 전력발전을 극대화할 수 있는 태양광 발전시스템의 설계가 필요하다. 이러한 요구사항에 대한 선행연구로서, 건축설계모델기반 BIPV 설계 프로세스에 관한 연구와 태양광 전력발전 성능 향상을 위한 모델기반 컴퓨터 시뮬레이션 결과들이 발표되었다. 그러나, BIPV 시스템의 요구사항이 명확하게 식별되어 체계적으로 반영되지 못하였고, 또한 시스템의 전력발전설계가 개념설계 단계에서부터 반영될 수 있도록 요구사항에 대한 시스템 아키텍쳐, 구조 및 거동이 정의되지 못하였으며, 그리고 BIPV 시스템의 전력발전 설계를 검증할 수 있는 모델이 제시되지 못하였다. 이러한 문제 들을 해결하기 위하여 본 연구에서는 BIPV 시스템의 요구사항을 체계적으로 모델링 하고 이를 기반으로 체계적인 전력발전 설계 방법을 연구하기 위하여 시스템 모델링 표준 언어인 SysML을 사용하여 전체시스템 관점에서 통합적이고 일관적인 설계 방법을 제시하였다. 구체적으로, 먼저 대상시스템(BIPV)에 대한 관련 표준, 사용자 및 설계자 등을 포함하는 이해당사자 들로부터의 요구사항을 식별하였다. 그리고 나서 domain model을 기반으로 BIPV 시스템 수준의 설계요구사항을 도출하였으며, 시스템 요구사항을 바탕으로 대상시스템의 SysML기반 기능 및 물리 아키텍쳐를 생성하였다. 또한 SysML 구조 모델과 거동 모델에 대한 설계를 구체화 하여 시스템의 구성 요소들 사이의 역할과 관계를 정의하였다. 마지막으로, 시뮬레이션이 가능한 SysML 모델(Parametric diagram)을 통하여 BIPV 시스템의 전력발전 성능을 평가하였다. 본 연구에서의 SysML 시스템 모델에 향후 건축물에 적용해야 하는 조건들을 반영하여 시스템 모델을 보강한다면 BIPV 시스템에서 전력발전을 통합적으로 연구할 수 있는 기회가 될 것이다.

• Journal of Periodontal and Implant Science
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• 제31권1호
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• pp.1-23
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• 2001

Chitosan is biodegradable natural polymer that has been demonstrated its ability to improve wound healing, and calcium metaphosphate(CMP) is a unique class of phosphate minerals having a polymeric structure. In this study, chitosan/CMP and platelet derived growth factor(PDGF-BB) loaded chitosan/CMP sponges were developed, and the effect of the sponges on bone regeneration and their possibility as scaffolds for bone formation by three-dimensional osteoblast culture were examined. PDGF-BB loaded chitosan/CMP sponges were prepared by freeze-drying of a mixture of chitosan solution and CMP powder, and soaking in a PDGF-BB solution. Fabricated sponge retained its 3-dimensional porous structure with $100-200\;{\mu}m$ pores. The release kinetics of PDGF-BB loaded onto the sponge were measured in vitro with $^{125}I-labeled$ PDGF-BB. In order to examine their possibility as scaffolds for bone formation, fetal rat calvarial osteoblastic cells were isolated, cultured, and seeded into the sponges. The cell-sponge constructs were cultured for 28 days. Cell proliferation, alkaline phosphatase activity were measured at 1, 7, 14 and 28 days, and histologic examination was performed. In order to examine the effect on the healing of bone defect, the sponges were implanted into rat calvarial defects. Rats were sacrificed 2 and 4 weeks after implantation and histologic and histomorphometrical examination were performed. An effective therapeutic concentration of PDGF-BB following a high initial burst release was maintained throughout the examination period. PDGF-BB loaded chitosan/CMP sponges supported the proliferation of seeded osteoblastic cells as well as their differentiation as indicated by high alkaline phosphatase activities. Histologic findings indicated that seeded osteoblastic cells well attached to sponge matrices and proliferated in a multi-layer fashion. In the experiments of implantation in rat calvarial defects, histologic and histomorphometric examination revealed that chitosan/CMP sponge promoted osseous healing as compared to controls. PDGF-BB loaded chitosan/CMP sponge further echanced bone regeneration. These results suggested that PDGF-BB loaded chitosan/CMP sponge was a feasable scaffolding material to grow osteoblast in a three-dimentional structure for transplantation into a site for bone regeneration.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.