Earticle

본 연구는 알러지 대학생의 삶의 만족도에 대한 영향요인의 성별 차이를 생태학적 접근을 통해 실시하였다. 2015년도 지역사회 건강조사 자료를 이용하여 알러지 질환을 의사로부터 진단받은 대학생 1,862명을 연구대상자로 선정하였다. 연구결과, 남학생의 삶의 만족도는 알러지 질환정도, 주간 아침식사일수, 친구와의 네트워크, 친척과의 활 동, 종교적 활동, 자연환경과 의료서비스 여건에 대한 만족도로 7.9% (Adj R2=.079, F=12.550, p<.001)을 설명하였다. 여학생은 주간 아침식사일수, 친척과의 활동과 자연환경만족도로 삶의 만족도 3.0% (Adj R2=.030, F=10.282, p<.001) 을 설명하였다. 알러지 질환 대학생의 삶의 만족도 향상을 위해서는 아침식사와 자연환경 만족도 향상을 위한 방안 마련이 요구된다.

This study was identified to affection factors the life satisfaction among the college students with allergies by ecological approaches. This study was secondary analysis by using the 2015 Korean Community Health Survey (CHS) raw data, it analyzed 1,862 college students with allergies. Male students’ life satisfaction were explained by 7.9% as degree of allergic diseases, frequency of breakfast, networking with friends, social activities with relatives, social activities with religion, satisfaction of natural environment and medical health service. Female students’ life satisfaction were explained by 3.0% as frequency of breakfast meal, social activities with relatives and satisfaction of natural environment. We need to make the strategies and policies to improve of student’s intake breakfast and make campus’ green space.

본 연구는 자본적정성 요구가 우리나라 은행의 수익성에 미치는 영향을 DOLS 모형을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, BIS 자본비율이 시중은행과 지방은행에 미치는 영향이 상이하였다. 자본적정성 요구가 시중은행보다는 지 방은행에 더 크고 유의한 부정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 거시경제변수보다는 은행특성변수들이 은행 의 수익성에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 BIS 자본비율이 상승하면 시중은행과 지방은행의 수익 성이 감소하며, 대손충당금 비율이 높은 은행일수록 이러한 관계가 강화되는 것으로 나타났다. 일반적으로 시중은행 의 경우에는 지방은행에 비해 상대적으로 규모도 크고 자본도 상대적으로 충실한 편이이서 자본적정성 요구가 크게 영향을 미치지 않은 것으로 추정된다. 그러나 지방은행의 경우에는 BIS 자본비율 충족을 위해서는 보다 안전한 자산 을 선택할 필요가 있으며, 이러한 안전의 자산의 선택 비중이 증가함에 따라 수익성에 상대적으로 더 큰 부정적 영향 을 미치는 것으로 보여 진다. 따라서 금융당국은 이러한 점을 고려하여 은행의 자본금 규제 정책을 시행하여야 할 것이다.

In this paper, we analyzed the impact of capital adequacy requirements on the profitability of Korean banks using DOLS model. As a result of the analysis, the impact of BIS capital ratios on commercial and regional banks was different. Demand for capital adequacy has a greater and more significant negative impact on regional banks than on commercial banks. It was shown that bank characteristic variables rather than macroeconomic variables have a more significant effect on bank profitability. In addition, a rise in the BIS capital ratio reduces the profitability of commercial and regional banks, and the higher the ratio of loan-loss provisions, the stronger the relationship. In the case of commercial banks, it is estimated that the demand for capital adequacy did not have a significant impact as they are relatively large and faithful in capital compared to regional banks. However, in the case of regional banks, safer assets need to be selected to meet the BIS capital ratio, and the increasing propotion of these safe assets seems to have a relatively greater negative impact on profitability. Consequency, the financial authorities should consider this results and implement the bank’s capital regulation policy.

이 연구는 보건계열 대학생의 학업성취도, 전공선택동기, 직업가치관 및 대학생확적응과의 관계를 확인하고자 하였다. G도시에 소재한 일개 4년제 대학 보건계열 대학생 495명을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 자료를 수 집하였다. 연구결과 학업성취도는 전공선택동기(r=.446, p<.001)와 직업가치관(r=.255, p<.001), 대학생활적응(r=.391, p<.001)과 정적상관관계를 나타내었다. 전공선택동기는 직업가치관(r=.354, p<.001) 및 대학생활적응(r=.220, p<.001) 과 정적상관관계를 나타내었다. 직업가치관은 대학생활적응(r=.193, p<.001)과 정적상관관계를 나타내었다. 자신의 적 성에 맞는 진로선택을 위해 전공선택동기와 직업가치관을 강화하는 진로교육프로그램과 대학생활적응을 향상시키는 학생지도프로그램의 개발이 필요하다.

The purpose of this study was to examine the correlation between academic achievement, major selection motivation, work value, and campus life adjustment of healthcare major college students. Data was collected using a structured questionnaire for 495 healthcare major college students at a four-year university located in G city. As a result of the study, Academic achievement was determined with positive correlation by major selection motivation (r=.446, p<.001), work values ( r =.255, p<.001), campus life adjustment(r=.391, p<.001), Major selection motivation was positively correlated with work value (r=.354, p<.001) and campus life adjustment (r=.220, p<.001). The work value showed a positive correlation with the campus life adjustment(r=.193, p<.001). It is necessary to develop a career education program that reinforces college students' major selection motivation and their work values, and a student guidance program that improves their adaptation to college life.

본 연구는 흡연대학생들의 흡연지식, 흡연태도, 금연의도 정도를 확인하고 금연의도 예측 요인을 파악하고자 시도되었다. 연구 대상자는 D광역시에 소재하는 2개 대학에 재학중인 240명이었다. 자료수집을 위한 설문조사는 2018년 10월 1일부터 11월 15일일까지 실시되었다. 자료분석은 SPSS 21.0프로그램을 이용하여 t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, multiple regression을 이용하였다. 연구결과 대상자의 금연지식, 금연태도, 금연의도 는 유의한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 흡연대학생의 금연의도에 영향을 미치는 요인는 금연 태도(β =0.20, p=0.002)였으며, 흡연량(β=0.19, p=0.002) 흡연시작 시기(β=0.20, p=0.001), 금연시도 유무(β=0.16, p=0.012)순이 였으며 이들 변수들의 전체 설명력은 17.7%로 나타났다. 본 연구결과에 의하면 흡연대학생의 금연의도를 높이기 위 해서는 태도를 변화시킬 수 있는 효율적인 교육프로그램 개발이 요구된다.

The purpose of this study was to investigate among smoking knowledge, smoking attitude, and smoking cessation intention and factors which influence in college student smokers. The subjects of this study were completed by 240 college student smokers from 2 colleges in D City. Data were collected from October 1 to Nomember 15, 2018. Data were analyzed using the t-test, the ANOVA, the Pearson correlation coefficient, and multiple regression analysis by SPSS ver. 21.0. The participants’ knowledge was 0.51 out of 1 points, attitude was 3.63 out of 5 point and smoking cessation intention level was 2.71 out of 5 points. There were significant positive correlations among knowledge, attitude and smoking cessation intention. Factors influencing smoking cessation intention were smoking attitude(β=0.20, p=0.002), smoking amount(β=0.19, p=0.002), age of starting smoking habit (β=0.20, p=0.004), try to quit smoking(β=0.16, p=0.012)). Smoking cessation intention 17.7% of the variance in smoking attitude, smoking amount, age of starting smoking habit and try to quit smoking. The development of smoking cessation education program that focuses attitude change is needed. Maybe, well-designed program will enhance their knowledge, attitude and smoking cessation intention.

본 연구는 중도입국 청소년의 학습권 보장과 관련하여 교육 관련 종사자와 학부모의 인식 고찰을 목적으로 한 다. 특히, 중도입국 청소년의 학교 교육기회와 적응 실태를 분석하고 그에 따른 정책적 제언을 하고자 하였다. 이를 위해 연구참여자를 대상으로 일대일 심층면접을 실시하여 자료 수집 및 분석을 하였다. 연구결과, 초기정착, 기본권으 로서 사회보장 지원, 학습권 보장, 심리지원의 4개의 범주와 7개의 하위범주가 도출되었다. 이러한 연구결과를 통해 첫째, 중도입국 청소년의 학습지원을 위한 법적 근거 마련, 둘째, 학교 부적응 중도입국 청소년을 위한 교육과정 구 성, 셋째, 개별 맞춤형 지원 제도 수립, 넷째, 정보제공 등 지원 제도의 적극적인 홍보, 마지막, 심리적 안정을 위하여 제도의 다변화를 제안하였다.

The purpose of this study is to consider the perception, which education-related workers and parents have, associated with guaranteeing the right to learn for youth migrants in Korea. The study was especially intended to analyze the opportunities and adaptions of youth migrants and make policy suggestions accordingly. To this purpose, this study implemented one-on-one in-depth interviews with research participants to collect and analyze data. This research yielded four categories: initial settlement, social security support as a fundamental right, learning rights guarantees, and psychological support. Also, seven subcategories were elicited. The suggestions based on results are followings: first, the legal basis for learning support for middle-aged adolescents; second, curriculum composition for school maladjusted middle-aged adolescents; third, individualized support system; fourth, the active promotion of support systems such as information provision; fifth, the diversification of policy for psychological stability.

전술데이터링크는 전장상황 인식 능력을 향상하기 위한 군용 데이터 네트워크이다. 한국군은 전술데이터링크 성능개량상업을 추진하고 있다. 전술데이터링크는 다양한 플랫폼, 센서 데이터 및 지휘통제 체계와의 연동이 필수적 이므로 연관 기술분야에 대한 연구가 필요하다. 그러나 전술데이터링크는 군 운영 특성상 다양한 기술정보가 공개되 지 않고 있다. 본 논문에서는 전술데이터링크의 기술동향을 파악하기 위하여 지식재산 정보를 활용한 데이터기반 자 동화 분석 방법론을 제안한다. 본 논문에서는 지식재산 관련 데이터를 자동으로 수집하고 전처리하며, 시계열에 따라 분석한다. 추가적으로 특허 기술정보의 기관별 현황을 종합하고 핵심 연구자를 네트워크 분석을 통한 식별 과정을 제 시하고 각각의 결과를 제시하였다.

The tactical data link is a military data network to improve the ability to recognize battlefield situations. The ROK military is promoting the tactical data link performance improvement programs. Tactical data link is essential to combine and integrate various platforms, sensor data, and command and control (C2) systems. Therefore, the research on related technical fields is required. However, the tactical data link has not disclosed detailed technical information due to the characteristics of military operation. In this paper, we propose a data-based automated analysis methodology using intellectual property information to understand the technology trend of tactical data link. In this paper, data related to intellectual property is automatically collected and pre-processed, and analyzed in terms of time series. In addition, the current status of each institution of patent technology information was generated, and the process of identifying key-researchers through network analysis was presented with providing results of our approach in this paper.

본 논문에서는 기업의 디지털 전환을 위한 여러 목표 중에서 로보틱스 프로세스 자동화를 위한 대학 교육과정 을 개발한다. ICT 기술의 발전과 4차 산업혁명의 과정에서 기존의 아날로그 정보들은 이산화, 디지털화, 디지털 전환 의 단계를 거쳐 변화해 왔다. 최근 디지털 전환은 기존의 산업 시스템과 비즈니스의 패러다임을 변화시키는 파괴적 혁명에 따른 필수적인 생존 전략으로 언급되고 있다. 이는 기업이 새로운 비즈니스 모델, 제품 및 서비스를 창출하기 위해 디지털 역량을 활용함으로써 고객 및 시장의 파괴적인 변화에 적응하거나 이를 추진하는 지속적인 프로세스로 정의되고 있는데 이를 위해 기업이나 단체의 프로세스 자동화가 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 따라서 이러한 변화 에 따른 대학에서의 로보틱스 프로세스 자동화를 위한 교육과정의 필요가 제기되고 있어 기업체를 중심으로 이루어 져 왔던 관련 교육 내용을 대학교를 위한 교육과정으로 도입하기 위해 재설계하였다. 교육과정은 수강생들이 오토메 이션 애니웨어의 이센셜 또는 고급 자격증을 취득할 수 있도록 구성되었다.

In this paper, a university curriculum of Automation Robotics Process(RPA) among several goals for digital transformation of companies was developed. In the process of the development of ICT technology and the 4th industrial revolution, the existing analog information has changed through the stages of digitization, digitalization, and digital transformation. Recently, digital transformation has been cited as an essential survival strategy following a disruptive revolution that changes the paradigm of existing industrial systems and business. It is defined as a continuous process by which a company adapts to or promotes disruptive changes in customers and markets by using digital capabilities to create new business models, products and services. To this end, process automation in companies or organizations is an important factor. Accordingly, the need for a curriculum of robotics processes automation in universities has been raised according to these changes, and the related education contents, which have been centered on companies, have been redesigned to introduce the curriculum for universities. Education contents are composed to help students to attain certificates of essential or advanced of AA.

전기자동차의 증가에 따라 공공장소의 전기자동차 충방전 기반시설 또한 급격히 늘어나고 있다. 전기자동차의 충방전을 위해서는 보안상의 취약점을 최소화하기 위해 전기자동차와 서비스 제공자가 서로의 신원을 확인하는 상호 인증과정 후에 층방전 서비스를 시작하여야 한다. 본고에서는 해쉬함수와 메시지 인증코드를 사용하여 전기자동차와 충방전 서비스 제공자간의 양방향 인증 방법을 제안한다. 그리고 효율적인 충방전 시스템의 운영에 대해 기술한다. 제안된 시스템은 외부로 부터의 공격에 강한 내성을 가지며 충방전 서비스 이용자의 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있다.

With increase of electric vehicle in the road, the number of charging/discharging infrastructure for electric vehicle in public space is also increased rapidly. To charge or discharge the electric vehicle the user of electric vehicle and service provider should verify the each other’s identity to minimize security vulnerability. This paper proposes mutual authentication scheme between electric vehicle and charging/discharging service provider with help of hash function and Message Authentication Code(MAC). Also efficient operating scheme for charging/discharging service system is proposed. The analysis shows that the system has robustness against security vulnerability. Also this system can keep the sensitive personal information of service user safely.

양자점 셀룰라 오토마타(Quantum-Dot Cellular Automata)는 기존의 CMOS 회로의 물리적 크기 한계를 극 복하여 효율적인 회로 설계가 가능할 뿐만 아니라 에너지 효율이 우수한 특징 때문에 많은 연구 단체에서 주목받고 있는 차세대 나노 회로 설계기술이다. 본 논문에서는 QCA를 이용하여 기존 디지털 회로 중 하나인 T 플립플롭 회 로를 제안한다. 기존에 제안되었던 T 플립플롭들은 다수결게이트를 기반으로 설계되었기 때문에 회로가 복잡하며 지 연시간이 길다. 따라서 다수결게이트를 최소화시키며, 셀 간 상호작용을 이용한 XOR 게이트 기반의 T 플립플롭을 설계함으로써 회로의 복잡도를 줄이고, 지연시간을 최소화한다. 제안하는 회로는 QCADesigner를 사용하여 시뮬레이 션을 진행하며, 기존에 제안된 회로들과 성능을 비교 및 분석한다.

Quantum-Dot Cellular Automata is a next-generation nanocircular design technology that is drawing attention from many research organizations not only because it is possible to design efficient circuits by overcoming the physical size limitations of existing CMOS circuits, but also because of its energy-efficient features. In this paper, one of the existing digital circuits, T flip-flop circuit, is proposed using QCA. The previously proposed T flip-flops are designed based on the majority gate, so the circuits are complex and have long delays. Therefore, the design of the XOR gate-based T flip-flop using cell interaction reduces circuit complexity and minimizes latency. The proposed circuit is simulated using QCADesigner, and the performance is compared and analyzed with the existing proposed circuits.

본 연구에서는 일반적인 구조의 LED와 경사진 구조의 LED에 대하여, 전극이 없을 때와 전극에서 20%의 흡 수(80% 반사)가 발생할 때, 그리고 전극에서 60%의 흡수(40% 반사)가 발생할 때로 구분하여, 전극에서의 흡수와 활 성 영역의 높이가 광추출 효율 및 평균 광자 진행 거리에 미치는 영향을 조사하고, 활성 영역의 적절한 높이를 제안 하였다. 일반적인 LED에서 전극의 흡수가 증가할수록, 광추출 효율은 18%에서 15%, 13%로 낮아지고, 활성 영역의 높이가 두 전극 사이의 정 중앙에 위치할 때 가장 광 추출 효율이 높다. 경사진 구조의 LED에서는 전극의 흡수가 증가할수록, 광추출 효율은 38%에서 33%, 25%로 낮아지고, 활성 영역의 높이가 두 전극 사이의 정 중앙에 위치할 때 가장 광 추출 효율이 높다. 경사진 구조의 LED는 일반적인 LED 보다 광추출 효율을 두 배 이상 높일 수 있다. 이는 전반사에 의해 광자가 칩 내부에 갇히는 현상을 줄여주기 때문이다.

In this paper, for the typical LED and the tilted LED, when there is no electrode, when 20% absorption (80% reflection) occurs at the electrode, and when 60% absorption (40% reflection) occurs at the electrode, the effect of the absorption at the electrode and the height of the active region on the photon extraction efficiency and the mean photon path length was investigated, and an appropriate height of the active region was proposed. In a typical LED, as the absorption of the electrode increases, the photon extraction efficiency decreases from 18% to 15% and 13%, and the photon extraction efficiency is highest when the height of the active area is located in the center between the two electrodes. In the tilted LED, as the absorption of the electrode increases, the photon extraction efficiency decreases from 38% to 33% and 25%, and the photon extraction efficiency is highest when the height of the active area is located in the center between the two electrodes. The tilted LED can increase the photon extraction efficiency more than twice than that of a typical LED, where photons are trapped inside the chip due to total reflection.

인간은 오감을 풍요롭게 느끼면서 생활하기 때문에 인간의 행복한 삶을 영위하기 위해서는 청력이 손상되지 않도록 주의하 여야 한다. 생활환경에서 입게 되는 청력손상은 특정 주파수대역이 먼저 손상되는 부분대역에서 청력손상이 일반적이다. 그러나 청력손상의 초기 통증이 별로 나타나지 않아서 그 증세를 초기단계에는 알아내기가 어렵다. 본 연구에서는 간단한 어플 등을 통해 손쉽고 빠르게 청력손상을 자가 측정할 수 있는 고속 측정법을 제안하였다. 이 방법은 voice soub-band별 이득 보상된 pure tone 9개를 번갈아 양쪽 귀에 들려줌으로써 자신의 청력손상을 스스로 고속 판별하게 된다. 1인당 27초 동안 18번의 톤 펄스를 들려주 었을 때, 12명의 피험자들 중에서 1명이 부분청력손상 의심자로 확인되었다. 그리고 피험자들에게 들린 횟수 청력판별법을 알려주 니, 실험참가자들 스스로가 자신의 청력손상여부를 바로 판별해 내었다. 이러한 측정방법은 스마트 폰으로 27초 내에 양쪽 귀의 청력을 간단히 판단함으로서 병원에서는 10분 이상 소요되었던 청력측정이 비교적 정확하게 이루어져서, 시간과 비용을 줄이면서 청력건강을 유지할 수 있음을 파악하였다.

Since humans live while feeling rich in their five senses, care must be taken not to damage their hearing in order to lead a happy life. Hearing damage suffered in a living environment is common in a partial band where a specific frequency band is first damaged. However, since the initial pain of hearing damage does not appear much, it is difficult to determine the symptoms in the early stages. In this paper, we proposed a high-speed measurement method that can easily and quickly self-measure hearing damage through a simple app. In this method, 9 pure tones compensated for gain for each voice soub-band are alternately heard in both ears, so that one's own hearing damage can be detected at high speed. When 18 tone pulses were heard for 30 seconds per person, 1 out of 12 subjects was identified as suspected of partial hearing damage. And when the test subjects were informed of the hearing determination method for the number of hearings, the participants themselves immediately determined whether their hearing was damaged. This measurement method simply judges the hearing of both ears within 30 seconds with a smart phone, so that hearing measurements that took more than 10 minutes in hospitals are relatively accurate, and it was found that hearing health can be maintained while reducing time and costs.

유행병 후 시대에 COVID-19는 아직 완전히 통제되지 않고 있다. 마스크 착용은 여전히 전염병 예방의 주요 수단이며, 마스크로 인한 부정적인 영향은 계속되고 있다. 오랫동안 마스크를 착용하면 두 가지 문제가 발생할 수 있 다. 첫 번째 문제는 저산소증이고 다른 하나는 심리적 스트레스의 증가이다. 마스크의 부정적인 영향을 줄이기 위해 이 논문에서는 새로운 호흡방식을 제안하였다. 저산소증과 스트레스 증가의 두 가지 문제를 동시에 해결하는 "음~"발 성호흡이다. 이 논문에서 새로운 호흡 패턴으로 스트레스를 해소하는 원리를 파악하였고, HRV와 스트레스 지수의 관 계를 설명하면서 SDNN을 지표로 사용하여 이 호흡 패턴의 효과를 스트레스지수로 측정하였다. 실험결과 "음 ~"발성 호흡이 마스크 착용으로 인한 스트레스를 해소 할 수 있을 뿐만 아니라, 마스크를 쓰지 않을 때도 일상적인 스트레스 를 해소해 주기도 한다. 따라서 누구나 쉽게 구현할 수 있는 이 방법은 앞으로 더 대중화될 것이다.

In the post-epidemic era, COVID-19 has not yet been fully controlled. Wearing masks is still the main means of epidemic prevention, and the negative effects brought by masks continue to continue. Wearing a mask for a long time can cause two problems. The first problem is hypoxia, and the other is an increase in psychological stress. To reduce the negative impact of masks, this paper proposes a new breathing mode. It is the "Umm~" vocal breathing mode, which simultaneously solves the two problems of hypoxia and increased stress. This paper explores the reasons why new breathing patterns can relieve stress. Explains the relationship between HRV and stress index and uses SDNN as an indicator to detect stress index to confirm the effectiveness of this breathing pattern. Experimental results prove that the "Umm~" vocal breathing mode can not only relieve the stress induced by wearing a mask. And when not wearing a mask, it can also be used to relieve daily stress. This method that anyone can easily implement should be more popularized.

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서 는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서 추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

Book recommender system, which suggests book to users according to their book taste and preference effectively improves users’ book-reading experience and exposes them to variety of books. Insufficient dataset of book rating records by users degrades the quality of recommendation. In this study, we suggest a book recommendation system that makes use of user’s book ratings collaboratively with user’s movie ratings where more abundant datasets are available. Through comprehensive experiment, we prove that our methods improve the recommendation quality and effectively recommends more diverse kind of books. In addition, this will be the first attempt for book recommendation system to utilize movie rating data, which is from the media-platform other than books.

최근 영상 콘텐츠의 확산에 따라 기존 콘텐츠들이 동영상으로 전환되고 있으며, 새로운 플랫폼들의 등장으로 인해 영상 콘텐츠 생태계의 성장은 가속화되고 있다. 이처럼 가속화된 성장은 전문가의 영역으로 분류되던 동영상 제 작 및 편집 기술들을 일반인들 또한 쉽게 접하고 이용할 수 있도록 기술의 보편화 과정에 큰 영향을 미치고 있다. 이 러한 기술들의 발전으로 인해 사람의 수작업을 통해서만 영상을 녹화하고 조절하던 과정들을 객체 추적 기술에 기반 하여 자동으로 촬영하고자 하는 객체를 찾아 화면의 정중앙에 위치시켜 영상을 녹화하는 자동화 과정이 가능하게 되 었다. 하지만 추적하고자 하는 객체를 지정하는 일은 아직까지 사람의 수작업을 요구하며 객체를 지정하는 수작업 과 정에서 지연이나 객체 지정에 실수가 발생할 수도 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 Haar Cascade Classifier를 활용 한 얼굴 탐지기법과 CMT 객체 추적 알고리즘을 결합한 새로운 객체 추적 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 스마트 폰에서 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.

Due to the recent proliferation of video contents, previous contents expressed as the character or the picture are being replaced to video and growth of video contents is being boosted because of emerging new platforms. As this accelerated growth has a great impact on the process of universalization of technology for ordinary people, video production and editing technologies that were classified as expert’s areas can be easily accessed and used from ordinary people. Due to the development of these technologies, tasks like that recording and adjusting that depends on human’s manual involvement could be automated through object tracking technology. Also, the process for situating the object in the center of the screen after finding the object to record could have been automated. Because the task of setting the object to be tracked is still remaining as human’s responsibility, the delay or mistake can be made in the process of setting the object which has to be tracked through a human. Therefore, we propose a novel object tracking technique of CMT combining the face detection technique utilizing Haar cascade classifier. The proposed system can be applied to an effective and robust image tracking system for continuous object tracking on the smartphone in real time.

4차 산업 혁명과 비대면 서비스의 증가로 과업형 챗봇에 대한 수요와 공급이 증가하고 있다. 효과적인 정보 처리 를 돕는 과업형 챗봇으로 사용자들에게 긍정적인 경험을 주기 위해서는 챗봇에서 제시할 정보 및 인터페이스에 대한 가 이드라인이 필요하다. 본 연구는 과업형 챗봇의 맥락에서 개인화 및 담화 종류에 따른 인터페이스의 차이가 성과기대, 예상노력, 수용의도 그리고 만족도에 미치는 영향을 살펴봄으로써 추후 개발될 과업형 챗봇에 실무적 도움을 주고자 하 였다. 연구 결과, 개인화 수준에 따른 주효과가 수용의도 및 만족도에서 보고되었으며, 닫힌 담화에 한해서 개인화 수준 이 낮을 때에 수용의도와 만족도가 더 높은 것이 발견되었다. 본 연구는 과업형 챗봇 내에서 개인화 적용의 이점 및 닫 힌 담화 내에서 개인화 수준에 따른 차이를 실증적으로 검증하고 있으며 이를 인지된 개인화, 기대불일치 이론, 프라이 버시 염려, 프라이버시 역설에 근거하여 설명하고 있다.

In response to increasing demand of contactless services, the overall usage of “task-oriented chatbots” in the industry is on the rise. The purpose of a task-oriented chatbot is to raise the efficiency of data sharing and workflow; in order to establish a guideline, there must be a discussion on “what” and “how” to share information. We investigate the effects of personalization and different types of the interface on ‘performance expectancy’, ‘effort expectancy’, ‘intention to use’, and ‘satisfaction’ in the context of a task-oriented chatbot. Results show that ‘intention to use’ and ‘satisfaction’ were higher when the level of personalization was higher. Within the closed-discourse interface, ‘intention to use’ and ‘satisfaction’ were higher when personalization was lower. We highlight the practical insights in the use of personalization and types of chatbot interface based on ‘perceived personalization’, ‘expectation disconfirmation theory’, ‘privacy concern’ and ‘privacy paradox’.

현재 블록체인을 기반한 공개형 암호화폐(이하 암호화폐)는 각국의 경제정책으로 거래를 위한 통화로써 지위를 얻을 수 없지만, 일부 인터넷 사용자들의 각자 사정으로 인해 대체 통화 거래수단으로 사용되고 있다. 이런 추세로 근미래에는 이러한 암호화폐가 인터넷을 넘어 실생활에서도 사용될 수 있을 것으로 생각되지만, 현재 인터넷 네트워 크 인프라가 빈약한 곳에서 암호화폐가 실생활에 사용하기 어려워 이에 대한 대비책 마련이 필요하다. 본 논문에서는 실생활에서도 암호화폐 사용을 활성화하려는 방법으로 무선 인터넷 네트워크 인프라를 저비용으로 쉽게 구축할 수 있는 LoRaWAN을 기반으로 한 암호화폐 결제 시스템을 설계하기 위한 기술적 방법을 LoRaWAN 표준을 근거로 제시한다.

Currently, blockchain-based public cryptocurrency (hereinafter referred to as cryptocurrency) cannot acquire status as a currency for transaction due to the economic policies of each country, but it is used as an alternative currency transaction method due to individual circumstances of some Internet users. With this trend, it is predicted that such cryptocurrency can be used in real life beyond the Internet in the near future. In this paper, a technical method for designing a cryptocurrency payment system based on LoRaWAN that can easily build a wireless Internet network infrastructure at low cost as a way to activate the use of cryptocurrency in real life is presented based on the LoRaWAN standard.

이 연구는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅 그리고 에지 컴퓨팅 등 많은 임베디드 시스템에서 성능 및 에너지 효 율을 높이고자 최적화하는 메모리 시스템에 초점을 맞추어 그 성능 개선 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 최근 많 이 이용되고 있는 머신 러닝 알고리즘을 기반으로 메모리 시스템 성능을 도모한다. 머신 러닝 기법은 학습을 통하여 다양한 응용에 사용될 수 있는데, 메모리 시스템 성능 개선에서 사용되는 데이터의 분류 태스크에 적용될 수 있다. 정확도 높은 머신 러닝 기법 기반 데이터 분류는 데이터의 사용 패턴에 따라 데이터를 적절하게 배치할 수 있게 하 여 전체 시스템 성능 개선을 도모할 수 있게 한다.

This study focuses on memory systems that are optimized to increase performance and energy efficiency in many embedded systems such as IoT, cloud computing, and edge computing, and proposes a performance improvement technique. The proposed technique improves memory system performance based on machine learning algorithms that are widely used in many applications. The machine learning technique can be used for various applications through supervised learning, and can be applied to a data classification task used in improving memory system performance. Data classification based on highly accurate machine learning techniques enables data to be appropriately arranged according to data usage patterns, thereby improving overall system performance.

이 연구는 스마트 홈 환경에서 대화 주제 유형에 따라 음성 에이전트의 선행 발화 방식이 사용자 경험에 미치 는 효과를 확인하고자 하였다. 과제 중심적 대화와 관계 중심적 대화의 두 가지 대화 유형을 바탕으로, 스마트 스피 커의 발화 방식을 선행 발화와 후행 발화로 구분하여 네 가지 시나리오를 제작하였다. 온라인 실험을 진행하여 총 62 명의 참가자를 발화 방식에 따라 두 그룹으로 나누어, 대화 유형의 두 가지 시나리오를 진행하게 하고, 호감도, 심리 적 저항감, 지각된 지능의 사용자 경험 요인을 측정하였다. 실험 결과, 대화 유형 중 과제 중심적 대화에서 호감도의 주효과가 나타났고, 발화 방식에서 선행 발화에 대한 심리적 저항감의 주효과가 나타났다. 선행 발화 방식은 과제 중 심적 대화에서 호감도와 지각된 지능을 높이는 효과를 보였다.

The study aim to test the effect of voice agent’s preceding utterance type on the user experience in the smart home contexts by conversation types. Based on two types of conversation (task-oriented vs. relationship-oriented conversations) and two types of utterance (preceding vs. response utterances), four different scenarios were designed for experimental study. A total of 62 participants were divided into two groups by utterance type, and exposed to two scenarios of the conversation types. Likeability, psychological reactance, and perceived intelligence were measured for the user experience of conversational agent. The result showed main effects of likeability in task-oriented conversations, and of psychological reactance in preceding utterances. The interaction effect demonstrated that preceding conversation improved the likeabilitty and perceived intelligence in the task-oriented conversations.

본 논문에서는 기밀데이터를 암호화한 후, 암호화된 기밀데이터를 공간적으로 암호화하여 커버 이미지에 은닉 하여 기밀데이터의 보안성을 크게 강화한 가역 데이터 은닉기법을 제안하였다. 암호화된 기밀데이터를 공간적인 암호 화 기법으로 커버 이미지에 은닉하여 결과 이미지를 생성하면, 결과 이미지의 화질이 매우 우수하여 원본 커버 이미 지와 결과 이미지를 시각적으로 구분할 수 없다. 암호화된 기밀데이터가 공간적으로 암호화되어 은닉되었기 때문에, 결과 영상의 어느 위치에 암호화된 기밀데이터가 은닉되어 있는지를 알 수 없어 결과 영상으로부터 암호화된 기밀데 이터를 추출할 수 없다. 암호화된 기밀데이터를 추출하여도 기밀데이터가 암호화되어 있어서 원본 기밀데이터를 알 수 없게 된다. 따라서 제안기법을 사용하여 기밀데이터를 영상에 은닉하면 기밀데이터의 보안성이 크게 향상된다. 제 안된 기법은 의료, 군사 등의 응용 분야에 효과적으로 사용될 수 있다.

In this paper, we proposed a reversible data hiding technique that greatly enhances the security of confidential data by encrypting confidential data and then spatially encrypting the encrypted confidential data and hiding it in the cover image. When a result image is generated by hiding the encrypted confidential data in the cover image using a spatial encryption technique, the quality of the result image is very good, and the original cover image and the result image cannot be visually distinguished. Since the encrypted confidential data is spatially encrypted and concealed, it is not possible to know where the encrypted confidential data is concealed in the result image, and the encrypted confidential data cannot be extracted from the result image. Even if the encrypted confidential data is extracted, the original confidential data is not known because the confidential data is encrypted. Therefore, if confidential data is concealed in images using the proposed technique, the security of confidential data is greatly improved. The proposed technique can be effectively used in medical and military applications.

딥러닝 기반 종단간 TTS 시스템은 텍스트에서 스펙트로그램을 생성하는 Text2Mel 과정과 스펙트로그램에서 음성신호를 합성하는 보코더 등 두 가지 과정으로 구성되어 있다. 최근 TTS 시스템에 딥러닝 기술을 적용함에 따라 합성음의 명료도와 자연성이 사람의 발성과 유사할 정도로 향상되고 있다. 그러나 기존의 방식과 비교하여 음성을 합 성하는 추론 속도가 매우 느리다는 단점을 갖고 있다. 최근 제안되고 있는 비-자기회귀 방식은 이전에 생성된 샘플에 의존하지 않고 병렬로 음성 샘플을 생성할 수 있어 음성 합성 처리 속도를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 비-자기 회귀 방식을 적용한 Text2Mel 기술인 FastSpeech, FastSpeech 2, FastPitch와, 보코더 기술인 Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, WaveGlow를 소개하고, 이를 구현하여 실시간 처리 여부를 검증한다. 실험 결과 구한 RTF로 부터 제시된 방식 모두 실시간 처리가 충분히 가능함을 알 수 있다. 그리고 WaveGlow를 제외하고 학습 모델 크기 가 수십에서 수백 MB 정도로, 메모리가 제한되어 있는 임베디드 환경에 적용 가능함을 알 수 있다.

The deep learning based end-to-end TTS system consists of Text2Mel module that generates spectrogram from text, and vocoder module that synthesizes speech signals from spectrogram. Recently, by applying deep learning technology to the TTS system the intelligibility and naturalness of the synthesized speech is as improved as human vocalization. However, it has the disadvantage that the inference speed for synthesizing speech is very slow compared to the conventional method. The inference speed can be improved by applying the non-autoregressive method which can generate speech samples in parallel independent of previously generated samples. In this paper, we introduce FastSpeech, FastSpeech 2, and FastPitch as Text2Mel technology, and Parallel WaveGAN, Multi-band MelGAN, and WaveGlow as vocoder technology applying non-autoregressive method. And we implement them to verify whether it can be processed in real time. Experimental results show that by the obtained RTF all the presented methods are sufficiently capable of real-time processing. And it can be seen that the size of the learned model is about tens to hundreds of megabytes except WaveGlow, and it can be applied to the embedded environment where the memory is limited.

본 연구에서 개발된 의료용 침대는 N개의 건반으로 이루어져 각각이 엑츄에이터에 의해 수직으로 구동된다. 각 건반에는 M개의 센서가 실장되어 체압을 측정하므로 체압지도의 해상도는 MN에 의해 결정된다. 각 건반에는 센 서 제어기가 실장되어 M개의 센서로부터 측정한 체압값을 CAN(Car Area Network)와 같은 직렬 통신 네트워크를 통해 메인제어기로 전달한다. 각 건반에는 모터를 구동하는 서보 드라이버가 하나씩 장착되며 메인 제어기와 CAN으 로 연결되어 메인 제어기에서 지시된 변위값대로 건반의 높낮이를 제어하며 향후 개발될 인공지능 제어 알고리즘을 위해 신체 각부의 편안도를 조사하여 건반의 높낮이를 맟추었다. 또한, 건반 각부에 걸리는 최대 체압값과 체압비를 계산하여 인공지능에 의한 침대 편안도 제어를 위해 기초 데이터로 활용한다. 결과적으로 제시된 시스템은 향후 개발 될 인공지능에 의한 신체의 안락함과 욕창 방지 제어를 위해 활용될 수 있는 토대가 될 수 있다.

The medical bed developed in this study consists of N keys and each is driven vertically by an actuator. Since M sensors are mounted on each keyboard to measure body pressure, the resolution of the body pressure map is determined by the MN. A sensor controller is mounted on each keyboard, and the body pressure values m easured from M sensors are transmitted to the main controller through a serial communication network such as CAN (Car Area Network). Each keyboard is equipped with a servo driver that drives a motor, and it is connected to the main controller via CAN to control the height of the keyboard according to the displacement value indicated by the main controller. In addition, the maximum body pressure value and body pressure ratio applied to each part of the keyboard are calculated and used as the basic data for controlling bed comfort by artificial intelligence. As a result, the proposed system can be a foundation that can be used for the control of body comfort and pressure sore prevention by artificial intelligence to be developed in the future.

산업 발전에 따른 대기 오염은 인간의 건강을 크게 위협할 만한 수준이 되었다. 일반적으로 실내 공기 오염이 실외보다는 낮다고 생각하지만, 현대인들은 대부분의 시간 동안 실내에서 생활하기 때문에, 자신의 건강을 지키고 삶 의 질을 높이기 위해서는 실내 공기 품질을 쾌적하게 유지하는 것이 필수적이다. 따라서, 현재 주목받고 있는 사물인 터넷, 데이터 처리 기술을 활용한 실내환경 관리 플랫폼 개발은 매우 의미 있는 연구라고 생각된다. 본 논문에서는 원격에서 실내환경을 모니터링하고 제어할 수 있는 IoT 기반의 관리 플랫폼을 설계하였다. 또한, 플랫폼을 구성하는 IoT 단말, 게이트웨이, 데이터 서버의 기능을 오픈소스와 공개 라이브러리를 이용하여 구현하였고, 기능 동작도 모두 확인하였다. 특히, 본 논문의 IoT 단말과 게이트웨이는 BLE 통신을 이용하여 데이터를 교환하기 때문에 상대적으로 저전력으로 동작할 수 있으며, 게이트웨이는 BLE Advertising 모드를 사용하여 미리 설정하지 않은 IoT 단말을 자 동 인식할 수 있는 장점이 있다.

Air pollution caused by industrial development has become a level that can seriously threaten human health. In general, indoor air pollution is considered to be lower than outdoors, but modern people live indoors most of the time, thus it is essential to keep the indoor air quality comfortable in order to take care of one's own health and improve the quality of life. Therefore, the development of an indoor environment management platform using Internet of Things and data processing technology, which is currently drawing attention, is considered a very meaningful study. In this paper, we designed an IoT-based management platform that can remotely monitor and control indoor environments. In addition, the functions of the IoT terminal, gateway, and data server constituting the platform were implemented using open source and open libraries, and all functional operations were also verified. In particular, the IoT terminal and the gateway in this paper exchange data using BLE communication, so they can operate with relatively low power and since the gateway uses the BLE Advertising mode, it has the advantage of automatically recognizing IoT terminals that have not been previously configured.

진동 햅틱 피드백은 최신 터치 디스플레이의 주요한 기능으로, 화면의 인터페이스와 상호 작용할 때 사용자의 조작성 및 몰입감을 크게 향상시킨다. 본 연구에선 정전기력 기반의 메커니즘을 적용하여 강한 진동 출력을 생성할 수 있으면서도, 얇은 평판 타입으로 제작이 가능하여 중대형 디스플레이의 뒷면에 탑재하기에 적합한 진동 햅틱 액추 에이터를 제안하고자 한다. 제안된 액추에이터는 방사형 판스프링에 매달려 전기적으로 접지된 Mass를 이격 되어 있 는 상하의 전극에 의해 정전기력으로 상하로 교번하여 진동력을 증폭시킬 수 있는 구조로 개발되었다. 성능평가 결 과, 개발된 액추에이터가 2개 내장된 Bar-Type 모듈에서 170 Hz에서 최대 3.3g의 우수한 진동 출력을 보여, 중대형 터치 디스플레이에서 햅틱 피드백 제공에 대한 가능성이 확인되었다.

Vibrotactile feedback is a major function of the latest touch displays, which greatly improves the user's operability and immersion when interacting with the interface on the screen. In this study, we propose a vibrotactile actuator suitable for mounting on the back side of a mid- to large-sized display because it can generate a strong vibration output by applying an electrostatic force-based mechanism and can be manufactured in a thin flat panel type. The proposed actuator was developed in a structure capable of amplifying the vibration force by alternating up and down with electrostatic force by the upper and lower electrodes that are spaced apart from the electrically grounded mass suspended from a radial leaf spring. As a result of the performance evaluation, the developed bar-type module with two built-in actuators showed excellent vibration output of up to 3.3 g at 170 Hz, confirming the possibility of providing haptic feedback in medium and large touch displays.

4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활 용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구 를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능 만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하 지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판 매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀 러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.

As the fourth industrial revolution begins in earnest, related technologies are becoming a hot topic. Hardware development is accelerating to make the most of technologies such as high-speed wireless communication, and related companies are growing rapidly. Artificial intelligence often uses desktops in general for related research, but it is mainly used for the learning process of deep learning and often transplants the generated models into devices to be used by including them in programs, etc. However, it is difficult to produce results for devices that do not have sufficient power or performance due to excessive learning or lack of power due to the use of models built to the desktop's performance. In this paper, we analyze efficiency using boards with several Neural Process Units on sale before developing the performance of deep learning to match embedded boards, and deep learning accelerators that can increase deep learning performance with USB, and present a simple development direction possible using embedded boards.

주요기반시설(critical infrastructure)을 대상으로 하는 사이버 공격이 증가하고 있다. 주요기반시설은 국가의 핵심 인프라이며 기반시설 간 상호의존성이 높은 특성을 가지고 있어서 일반적으로 사용되는 사이버 보안으로는 충 분히 보호하기 어렵다. 특히 주요기반시설의 물리적 위험과 논리적 위험의 구분이 모호해지고 있어서 전체를 포괄하 는 관점의 위험 관리가 이루어져야 한다. 이에 주요기반시설을 보다 적극적으로 보호하기 위한 방안으로 주요국에서 는 보안내재화(SbD, security by design)를 적용하기 시작하였으며 보다 확대된 개념의 사전예방적보안(CSbD, cybersecurity by design)이 고려되고 있다. 이러한 사전예방적보안(CSbD)은 소프트웨어(SW) 안전 설계와 관리의 안정성 확보뿐만 아니라 물리적인 정치 및 기기(HW) 안전성과 사전 예방․차단 조치, 그리고 사이버회복탄력성 (cyber resilience)까지 포함하는 포괄적인 보안 체계를 의미한다. 이에 본 연구는 미국과 싱가포르, 그리고 유럽에서 선도적으로 추진되고 있는 주요기반시설의 보안내재화(SbD) 방안들을 비교분석하고 주요기반시설에 대한 최적의 보 안내재화(SbD) 적용 방안을 제시하고자 한다.

Cyber attacks targeting critical infrastructure are on the rise. Critical infrastructure is defined as core infrastructures within a country with a high degree of interdependence between the different structures; therefore, it is difficult to sufficiently protect it using outdated cybersecurity techniques. In particular, the distinction between the physical and logical risks of critical infrastructure is becoming ambiguous; therefore, risk management from a comprehensive perspective must be implemented. Accordingly, as a means of further actively protecting critical infrastructure, major countries have begun to apply their security and cybersecurity systems by design, as a more expanded concept is now being considered. This proactive security approach (CSbD, Cybersecurity by Design) includes not only securing the stability of software (SW) safety design and management, but also physical politics and device (HW) safety, precautionary and blocking measures, and overall resilience. It involves a comprehensive security system. Therefore, this study compares and analyzes security by design measures towards critical infrastructure that are leading the way in the US, Europe, and Singapore. It reflects the results of an analysis of optimal cybersecurity solutions for critical infrastructure. I would like to present a plan for applying by Design.