Earticle

본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 일반 도로와 침수 도로를 분류하는 학습모델을 개발하였다. 다양한 데이터 증강기법을 사용하여 학습 데이터의 다양성을 확장하며, 여러 환경에서도 좋은 성능을 보이는 모델을 구현하였다. CNN 기반의 Resnet152v2 모델을 사전 학습모델로 활용하여, 전이 학습을 진행하였다. 모델의 학습 과정에서 다양한 파라미 터 튜닝 및 최적화 과정을 거쳐 최종 모델의 성능을 향상하였다. 학습은 파이선으로 Google Colab NVIDIA Tesla T4 GPU를 사용하여 구현하였고, 테스트 결과 시험 데이터 세트에서 매우 높은 정확도로 침수상황을 탐지함을 알 수 있었다.

This paper developed a training model to classify normal roads and flooded roads using artificial intelligence technology. We expanded the diversity of learning data using various data augmentation techniques and implemented a model that shows good performance in various environments. Transfer learning was performed using the CNN-based Resnet152v2 model as a pre-learning model. During the model learning process, the performance of the final model was improved through various parameter tuning and optimization processes. Learning was implemented in Python using Google Colab NVIDIA Tesla T4 GPU, and the test results showed that flooding situations were detected with very high accuracy in the test dataset.

정보시스템 감리의 목적은 정보시스템 구축 과정에서 발생하는 모든 위험 요소를 선제적으로 발견하고 이를 효율적으로 관리하여 정보시스템 개발 목적을 달성하고자 하는 것이다. 그러나 감리 현장에서는 정보시스템 감리 과정에 대한 품질 및 효과에 대하여 많은 불만을 표출하고 있어, 이에 대한 문제 해결을 통해 정보시스템의 효과적이고 효율적 인 구축에 실질적인 도움이 되도록 하는 방법에 관하여 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 감리인과 평가자 모두에게 상호 이해가 가능하도록 다단계 감리평가 모델을 제안하여, 각 단계의 품질 레벨을 향상시키는 성숙화 과정을 거치는 모델을 제시하였다. 성숙도에 기반한 이 평가 모델 플랫폼은 감리인과 평가자 상호 간의 협의를 통해 효율적으로 개선사항을 도출하고 실시간 검색을 통해 이를 시정하여 전체 시스템을 성숙화하는 다단계 모델로서 정보시스템 구축과 정을 효율적으로 관리하고자 하는 것이 주 목적이다.

The purpose of information system audit is to proactively identify and efficiently manage all risk factors that may arise during the process of constructing an information system, in order to assist in achieving the objectives of information system development. However, there is currently significant dissatisfaction with the quality and effectiveness of the auditing process, leading to ongoing research aimed at finding effective solutions. In this paper, we propose a multi-level evaluation model to enhance mutual understanding between auditors and evaluators and present a model that undergoes a maturity process, improving its levels and stages. We introduce a maturity-based evaluation model platform, enabling efficient communication between auditors and evaluators, allowing for real-time feedback, and supplementing it through continuous search. By presenting this multi-level model aimed at maturing the entire system, we aim to efficiently manage the system development process.

본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구 이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출 될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있 다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.

This paper is a study on the development of an artificial intelligence (AI) system algorithm that recommends indirect advertising products suitable for character web dramas. The goal of this study is to increase viewers' content immersion and help them understand the story of the drama more deeply by recommending indirect advertising products that are suitable for writing lines for web dramas. In this study, we analyze dialogue and plot using the natural language processing model GPT, and develop two types of indirect advertising product recommendation systems, including prop type and background type, based on the analysis results. Through this, products that fit the story of the web drama are appropriately placed, allowing indirect advertisements to be exposed naturally, thereby increasing viewer immersion and enhancing the effectiveness of product promotion. There are limitations of artificial intelligence models, such as the difficulty in fully understanding hidden meanings or cultural nuances, and the difficulty in securing sufficient data for learning. However, this study will provide new insights into how AI can contribute to the production of creative works, and will be an important stepping stone to expand the possibilities of using natural language processing models in the creative industry.

최근 디지털 자산으로 불리는 이더리움, 비트코인 등의 암호화폐가 자산으로 빠르게 인식되고 있다. 암호화폐는 실물자산과는 전혀다른 특성을 가지고 있어 신중하고 안전하게 다루어야 하지만 디지털 자산의 단점은 지갑의 개인 키를 아는 사람이라면 누구나 쉽게 해당 디지털 자산을 탈취할 수 있다. 시드카드를 분실하거나 도난 당한경우 또는 작성시 노출된 경우 다른사람이 습득한 시드카드를 이용하여 개인키를 복구하여 지갑을 사용 할 수 있기 때문에 보안에 매우 취약하다. 본 논문에서는 시드카드 작성에 필요한 니모닉 단어 제공시 QR코드를 이용하여 시드카드의 노툴 및 분실, 도난에 대해 안전하게 작성하는 방식을 제안하므로 암호화된 자산을 안전하게 보호하고자 한다.

Recently, cryptocurrencies such as Ethereum and Bitcoin, which are called digital assets, Cryptocurrency has completely different characteristics from real assets and must be handled carefully and safely. But The disadvantage of digital assets is that anyone who knows the private key of the wallet can easily steal the digital assets. If the seed card is lost, stolen, or exposed when used, you can use the wallet by recovering the private key using the seed card acquired by someone else. In this paper We aim to safely protect encrypted assets by using QR codes when providing mnemonic words needed to create seed cards.

인터넷상에서 친구 위치 찾기 또는 배달 상황 공유 등 앱에서 위치 공유하는 경우가 많아지고 있다. 그러나 위치 정보는 개인의 중요한 정보이고, 경우에 따라 범죄 등 악용될 수도 있기 때문에 이러한 앱을 개발할 때는 위치 정보에 대한 암호화는 반드시 필요하다. 본 논문은 친구 찾기, 모임 장소 정하기 등의 목적으로 친구들 사이의 위치 정보를 암호 화하여 공유하는 앱을 개발하는 것이다. 암호화의 성능을 높이기 위하여 비대칭 키를 이용하여 대칭 키를 암호화하여 전송하였고, 위치 공유를 위해서는 오직 대칭 키만 이용하여 암호화하였다. 제안한 앱은 iOS 상에서 개발되었으며, 성능 측정결과 위치 정보 암호화에 대하여 비대칭 키를 사용하는 것보다 대칭 키를 사용하는 경우 최소 5000배 이상 빨랐다 는 것을 알 수 있었다.

Location sharing through apps is increasing, such as finding a friend's location or sharing delivery status on the Internet. However, location information is important personal information, and in some cases can be misused for crimes, and so encryption of location information is essential when developing such apps. This paper develops an app that encrypts and shares location information between friends for purposes such as finding friends and deciding meeting locations. To improve encryption performance, the symmetric key was encrypted and transmitted using an asymmetric key, and for location sharing, only the symmetric key was used to encrypt it. The proposed app was developed on iOS, and performance measurements showed that encryption of location information was at least 5,000 times faster when using a symmetric key than when using an asymmetric key.

최근 비행 애드-훅 네트워크(Flying Ad-hoc Network) 환경에서 강화학습을 이용한 통신 성능 개선과 이동성 모델 설계에 관한 연구가 진행되고 있다. 무인항공기(UAV)에서의 이동성 모델은 움직임을 예측하고 제어하기 위한 핵심 요소로 주목받고 있다. 본 논문에서는 무인항공기가 운용되는 3차원 가상 환경을 구현하고, 무인항공기의 경로 최적화를 위해 푸리에 기저 함수 근사를 적용한 Q-learning과 DQN 두 가지 강화학습 알고리즘을 적용하여 모델을 설계 및 성능 을 분석하였다. 실험 결과를 통해 3차원 가상 환경에서 DQN 모델이 Q-learning 모델 대비 최적의 경로 탐색에 적합한 것을 확인하였다.

Recently, reinforcement learning has been used to improve the communication performance of flying ad-hoc networks (FANETs) and to design mobility models. Mobility model is a key factor for predicting and controlling the movement of unmmaned aerial vehicle (UAVs). In this paper, we designed and analyzed the performance of Q-learning with fourier basis function approximation and Deep-Q Network (DQN) models for optimal path finding in a three-dimensional virtual environment where UAVs operate. The experimental results show that the DQN model is more suitable for optimal path finding than the Q-learning model in a three-dimensional virtual environment.

본 논문에서는 W밴드 radial 전력 결합기용 TE10-TEM 모드 변환기에 대한 설계 방법을 제안하였다. 제안한 구조는 일반적으로 이용 가능한 핀을 이용하여 TEM 모드를 구현하도록 하였으며 2단의 임피던스 변환부 및 back-short 구조를 이용하여 TE10 모드에서 TEM 모드로 자연스럽게 변환되도록 설게 하였다. 제안한 모드 변환기의 핀 구조가 하우징에 접합되어 진동 및 충격의 환경이 성능에 영향 없도록 하였다. 제안한 구조의 back-to-back 특성은 92.5~97.7 GHz 대역에서 삽입손실 1.55 dB 이하 및 10 dB 이상의 반사손실을 가짐을 확인하였다. 제안한 모드 변환 기를 이용하여 높은 출력 및 안정적인 환경조건을 요구하는 초소형 레이다 및 다양한 응용 분야에 적용이 가능하리라 판단된다.

Design of W-band TE10 to TEM mode converter for radial power combiner is proposed in this paper. The proposed structure is used with generally available pin to realize TEM mode and is designed to convert TE10 to TEM mode gradually using 2-step impedance transformer and back short. The pin of proposed mode converter is well bonded to the housing so that environment conditions such as vibration or shock are not affected. The proposed mode converter, in a back-to-back configuration, has less than 1.55 dB insertion loss and more than 10 dB return loss from 92.5 GHz to 97.7 GHz. Proposed converter is expected compact radar and various applications requiring for high power and stable environment conditions.

본 논문은 밀리미터파(W대역)의 이중편파 신호를 모노펄스 신호로 변환하는 도파관 타입의 급전 구조를 설계하 고 제작 방안을 제시하였다. W대역과 같은 높은 주파수 대역에서는 도파관의 크기가 매우 작기 때문에 복잡한 구조의 제작이 매우 어렵다. 따라서 높은 주파수 대역의 도파관 타입 급전 구조는 제작성이 중요하기 때문에 전주도금(Electro Forming) 방식과 확산접합 방식을 본 연구에서 제안하고 검증하였다. 설계된 모노펄스 급전 구조는 90도 하이브리드에 90도 위상 천이기를 결합한 180도 하이브리드 8개와 이중편파 분리를 위한 직교모드변환기(OMT) 4개로 구성된다. 설 계된 급전구조는 전주도금(Electro Forming)과 확산접합 제작 방식에 용이하도록 설계하였으며, 제작된 모노펄스 급전 구조는 네트워크 분석기를 통해 검증하였다. 제안한 두 가지 제작 방안은 측정된 포트의 신호 크기와 위상을 통해 모노 펄스 신호가 잘 생성되는 것을 확인하였다.

In this paper, We designed a waveguide-type feed structure that converts millimeter wave dual-polarized signals into monopulse signals and presented a manufacturing method. At millimeterwave such as the W band, the size of the waveguide is very small, making it very difficult to manufacture complex structures. Therefore, because manufacturability is important for the waveguide-type feed structure in the millimeter-wave, electro forming and diffusion bonding were proposed and verified in this study. The designed monopulse feed structure consists of eight 180˚ hybrids that combine 90˚ hybrids and self-compensating phase shifters, and four OMTs to separate dual polarization. The designed feed structure was designed to facilitate electro forming and diffusion bonding, and the manufactured feed structure was verified through a network analyzer. It was confirmed that the two proposed production methods produce a monopulse signal well through the measured magnitude and phase of the port.

컴퓨터로 두 이진수 m과 r의 곱셈 m×r = p을 수행함에 있어 시간이 과다 소요되는 곱셈을 전혀 수행하지 않고 단지 덧셈과 우측 자리이동만을 수행하는 방법으로 자리이동-덧셈법이 있다. SA는 승수 r의 자리 수 ri가 0이면 m×0 = 0으로 결과 값 p를 우측 자리이동만 하면 되며, ri 가 1이면 m×1 = m으로 결과 값 p = p+m을 수행하고, p를 우측자리이동하면 되는 매우 단순한 방법이다. SA에서 SR 횟수는 더 이상 단축시킬 수 없으며, 단지 개선부분은 덧셈 횟수 단축 여부이다. 본 논문에서는 인간이 수행하는 방식인 10진수를 기준으로 보다 작은 수를 r로 설정하는 경우에 비해 컴퓨터가 처리할 이진수로 변환시켰을 때 1의 개수가 보다 작은 수를 r로 설정하는 방법이 덧셈 횟수를 크게 줄일 수 있다는 점에 착안하여 덧셈 최소화 SA 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 [-127,128] 범위에서 일부 숫자를 대상으로 부호가 (-,-), (-,+), (+,-), (+,+)인 4가지 경우에 대해 덧셈 횟수를 비교하였다. 실험 결과 얻은 결론은 m과 r을 결정할 때 10진수가 아닌 2진수로 판단해야 함을 보였다.

When performing the multiplication m×r = p of two binary numbers m and r on a computer, there is a shift-and-add(SA) method in which no time-consuming multiplication is performed, but only addition and shift-right(SR). SA is a very simple method in which when the value of the multiplier ri is 0, the result p is only SR with m×0 = 0, and when ri is 1, the result p = p+m is performed with m×1 = m, and p is SR. In SA, the number of SRs can no longer be shortened, and the improvement part is whether the number of additions is shortened. This paper proposes an SA method to minimize addition based on the fact that setting a smaller number to r when converted to a binary number to be processed by a computer can significantly reduce the number of additions compared to the case of setting a smaller number to r based on the decimals that humans perform. The number of additions to the proposed algorithm was compared for four cases with signs (-,-), (-,+), (+,-), and (+,+) for some numbers in the range [-127,128]. The conclusion obtained from the experiment showed that when determining m and r , it should be determined as a binary number rather than a decimal number.

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에 서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.

The rise of 5G and the proliferation of smart devices have underscored the significance of multi-access edge computing (MEC). Amidst this trend, interest in effectively processing computation-intensive and latency-sensitive applications has increased. This study investigated a novel task offloading strategy considering the probabilistic MEC environment to address these challenges. Initially, we considered the frequency of dynamic task requests and the unstable conditions of wireless channels to propose a method for minimizing vehicle power consumption and latency. Subsequently, our research delved into a deep reinforcement learning (DRL) based offloading technique, offering a way to achieve equilibrium between local computation and offloading transmission power. We analyzed the power consumption and queuing latency of vehicles using the deep deterministic policy gradient (DDPG) and deep Q-network (DQN) techniques. Finally, we derived and validated the optimal performance enhancement strategy in a vehicle based MEC environment.

이 논문에서는 일차원과 이차원에서 불규칙한 점 집합에서의 웨이브렛을 구현하고 분석하는 기법이 기술되었다. 특히 우리는 부분할 방법과 계산에 집중하였다. 부분할은 선과 망사를 연속적인 분할 동작의 부드러운 곡선이나 곡선의 표면으로 간략화시키는 기법을 의미한다. 웨이브렛 구조를 특이한 환경에 일반화시키는 열쇠는 일반화된 부분할을 사용 하는 것이다. 첫 번째 일반화 구조는 이미 부분할과 연결되었는데 그것은 이차 일반화 웨이브렛 구현에 보다 더 중요하 게 되었다. 부분할 구조는 빠른 알고리즘을 제공하여주고, 자연적인 다해상도 구조를 만들어 주어 우리가 추구하려는 기본의 스케일 함수와 웨이브렛을 제공하여 준다.

In this paper we review techniques for building and analyzing wavelets on irregular point sets in one and two dimensions. In particular we focus on subdivision schemes and commutation. Subdivision means the skill that approximates the initial lines or mesh into a tender curve or a curved surface by continuous partitioning operation. The key to generalizing wavelet constructions to non-traditional settings is the use of generalized subdivision. The first generation setting is already connected with subdivision schemes, but they become even more important in the construction of second generation wavelets. Subdivision schemes provide fast algorithms, create a natural multi-resolution structure, and yield the underlying scaling functions and wavelets we seek.

미래의 무선과 휴대용 계산 응용에서 DCT 대체할 수 있는 가역적인 블록 변환의 구현을 제시하였다. 이것을 binDCT라 불린다. BinDCT에서 정방향과 역방향 변환들은 이진 천이와 더하기 연산으로 구현될 수 있다. 그리고 binDCT는 바람직한 DCT 특징인(고코딩이득, DC손실 없음, 대칭적인 기저함수, 재귀적 구성)을 유지한다. 또한 binDCT는 lifting 특징인(빠른 구현, 가역적인 정수대정수 매핑, 내부 계산)을 유지한다. 따라서 복잡한 DCT 연산을 보다 빠르게 실행할 수 있는 장점을 가진다. 이 논문에서는 DCT와 binDCT의 계산비용과 성능분석을 Shapiro의 EZW 을 사용하여 제시하였다.

We show the design of fast invertible block transforms that can replace the DCT in future wireless and portable computing application. This is called binDCT. In binDCT, both the forward and the inverse transforms can be implemented using only binary shift and addition operation. And the binDCT inherits all desirable DCT characteristics such as high coding gain, no DC leakage, symmetric basis functions, and recursive construction. The binDCT also inherits all lifting properties such as fast implementations, invertible integer-to-integer mapping, in-place computation. Thus, this method has advantage of fast implementation for complex DCT calculations. In this paper, we present computation costs and performance analysis between DCT and binDCT using Shapiro's EZW.

수소충전소와 수소전기차 간의 통신 프로토콜인 SAE J2601과 SAE J2799는 수소 충전에 관련된 내용만을 다루 고 있다. 본 논문에서는 수소전기차의 수소검출, 전류, 전압을 측정하여, 수소충전소로 WiFi 프로토콜을 변화시켜 가면 서 센서 데이터를 전송한다. 수소전기차의 센싱, 제어 및 센서 데이터 전송을 위해, 라즈베리파이를 이용하여 소규모 실험실 모델을 만들었다. 센서 데이터를 수소충전소의 데이터베이스에 저장하였고, 저장된 데이터 분석을 위해 그라파나 를 이용하여 대쉬보드를 구성하였다. 수소가 검출되면 수소충전소의 디스펜서 밸브를 잠근다. 그리고 WiFi 프로토콜에 따른 평균 전송 지연을 측정하였다. 전송 지연 측정 결과, 수소충전소와 수소전기차간의 센서 데이터 전송을 위한 WiFi 프로토콜은 IEEE 802.11a가 가장 적합하였다.

SAE J2601 and SAE J2799, the communication protocols between a hydrogen refueling station and a fuel cell electric vehicle, only cover hydrogen charging. In this paper, we measure the hydrogen detection, current, and voltage of a fuel cell electric vehicle and transmit the sensor data to the hydrogen refueling station by changing the WiFi protocol. A small-scale laboratory model was built using Raspberry Pi for sensing, controlling, and transmitting sensor data of a fuel cell electric vehicle. The sensor data was stored in the database of the hydrogen refueling station, and a dashboard was configured using Grafana to analyze the stored data. When hydrogen is detected, the dispenser valve of the hydrogen refueling station is locked. Then, we measured the average transmission delay according to the WiFi protocol. The results showed that IEEE 802.11a is the most suitable WiFi protocol for transmitting sensor data between the hydrogen refueling station and the fuel cell electric vehicle.

인간 행동 인식 (Human action recognition, HAR) 기술은 스포츠 분석, 인간과 로봇 간의 상호작용, 대형 사이니지 콘텐츠 등의 애플리케이션에 활용되는 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 몰입형 대형 사이니지 콘텐츠를 위한 STAGCN (Spatial temporal attention graph convolutional network) 기반 인간 행동 인식 시스템을 제안한 다. STAGCN은 attention mechanism을 통해 스켈레톤 시퀀스의 시공간적 특징에 서로 다른 가중치를 부과하여, 동 작 인식에 중요한 관절 및 시점을 고려할 수 있다. NTU RGB+D 데이터셋을 사용한 실험 결과, 제안된 시스템은 기존 딥러닝 모델들에 비해 높은 분류 정확도를 달성한 것을 확인했다.

In recent decades, human action recognition (HAR) has demonstrated potential applications in sports analysis, human-robot interaction, and large-scale signage content. In this paper, spatial temporal attention graph convolutional network (STAGCN)-based HAR system is proposed. Spatioal-temmporal features of skeleton sequences are assigned different weights by STAGCN, enabling the consideration of key joints and viewpoints. From simulation results, it has been shown that the performance of the proposed model can be improved in terms of classification accuracy in the NTU RGB+D dataset.

본 연구는 최근 다양화, 대규화 되어가는 IoT시스템을 위한 시험기 개선에 관한 것으로 IoT성능시험기의 패킷 처리 성능개선, 트래픽 프로토콜 생성과 동작에 유연성을 확보하는 방안에 대한 것이다. 본 연구의 목표는 고도화되어 가는 대용량 IoT 네트워크 시스템에서 데이터 트래픽 전송의 안정성을 사전에 검증하고 성능을 측정하는 개방형 소프트 웨어인 DPDK기반 고속 IoT 네트워크 성능시험 시스템을 설계하는 것이다. DPDK 기반 트래픽 발생기를 이용하여 고 속 IoT 성능시험기의 기본 구성을 설계하였으며 실험을 통해 해당 시스템 적용시 트래픽 모델링하고 패킷생성능력의 기대효과를 제시하였다.

This study is to provide improvement of tester for IoT system , which has recently become diversified and large-scale and It is about a method to improve the packet processing performance of the tester and securing flexibility in traffic protocol creation and operation. The purpose of this study is to design a OSS DPDK-based high-speed IoT network performance test system, which pre-verifies and measures the performance of data traffic transmission in an increasingly sophisticated high-capacity IoT network system. The basic structure of the high-speed IoT performance tester was designed using a DPDK-based traffic generator, the expected effect was suggested to traffic modeling and packet generation capability when the system was applied through experiments

아날로그 자연사 표본정보 전달의 한계점을 디지털 형태의 정보로 전달하여 관람자에게 흥미와 재미를 부여하고 표본전시활용의 디지털 디오라마 활용방안에 대한 방향성을 제시한다. 이번전시는 일만원권 지폐 드라마, 신문기사등 각종 매체를 통해 대중에게 친숙한 그림인 일월오봉도를 직접 현실에서 실감할수 있도록 미디어아트로 재현하였다. 해, 달 다섯 개의 산봉우리, 한쌍의 폭포, 그리고 네그루의 소나무등이 좌우대칭으로 그려져 있는 조선시대 작품이다. 자연의 생동감으로 표현하기 위해 해와 달의 상징을 빛의효과등으로 연출하여 몰입도를 극대화하고 산봉우리 아래에는 파도의 출렁임, 두루미 움직임, 사슴, 모시나비, 잉어등 동물을 새로 삽입하고 행동을 부여하여 자연과 그 속에 뛰어노는 생물의 생동감을 연출하고 미디어아트 병풍을 스크린으로 제작하여 연출하였다. 또한 작품소개 및 작품속 생물 관련 정보는 QR 코드를 통해 제공하였다. 결론으로 관람자에게 기존 아날로그 표본 전시의 정보전달 단점을 2D, 3D디지털 형태의 표본 전시효과 및 관람자에게 일월오봉도의 왕권의 상징성을 미디어아트로 표현하고 자연사 콘텐츠와 결합하여 예술과 자연 사의 만남을 연출하였다.

This paper conveys the limitations of analog natural history sample information in digital form, giving viewers interest and fun, and presenting the direction of digital diorama utilization of sample exhibitions. In this exhibition, through various media such as 10,000 won bill dramas and newspaper articles, the Sun and Moon and Five Peaks, a picture familiar to the public, was reproduced in media art so that it can be realized in real life. It is a Joseon Dynasty work in which five mountain peaks, a pair of waterfalls, and four pine trees are drawn symmetrically from side to side. In order to express the vividness of nature, the symbols of the sun and moon were created with the effect of light to maximize immersion, and animals such as waves, crane movements, deer, ramie butterflies, and carp were inserted under the mountain peaks to create the vividness of nature and creatures playing in them. The media art folding screen was produced and directed as a screen. In addition, the introduction of the work and information related to the living things in the work were provided through QR codes.

최근 들어 현실 세계에 새로운 가치를 창출하는 메타버스에 대한 관심이 높아졌다. 그런 메타버스를 쉽게 체험할 수 있게끔 기존 수집형 AR 게임 형태에서 벗어나서 랜드마크를 기반으로 사용자가 주도적으로 환경을 탐사하고 콘텐츠 를 즐기는 체험형 메타버스 AR 게임을 개발하였다. 메타버스의 중요한 특징으로는 현실세계와의 연결성, 상호작용성, 디지털 통화가 있다. 해당 게임은 AR을 통하여 일상의 연장을 추구하고, 실시간 채팅 및 팀 경쟁을 통하여 상호작용성을 만족하려 한다. 마지막으로 상점 시스템을 통하여 디지털 통화를 구축한다. 모바일 게임으로 구현하여 스마트폰만 있다 면 언제든 접속할 수 있게 하여 접근성을 높였다.

Recently, interest in metaverse, which creates new value in the real world, has increased. In order to make it easy to experience such a metaverse, we have developed an experiential metaverse AR game in which users take the lead in exploring the environment and enjoying content based on landmarks. Important features of the metaverse include connectivity with the real world, interactivity, and digital currency. The game seeks to extend daily life through AR and satisfies interaction through real-time chat and team competition. Finally, digital currency is built through a store system. It is implemented as a mobile game and can be accessed at any time if there is a smartphone, increasing accessibility.

본 논문은 시간 지역성과 인기 편향성을 가진 데이터 참조를 나타낼 수 있는 새로운 참조 모델을 제안한다. 기존 의 참조 모델 중 대표적인 LRU 스택 모델은 시간 지역성, 즉 최근에 참조된 데이터가 다시 참조될 가능성이 높은 성질을 나타낼 수 있으나, 데이터의 서로 다른 인기도를 고려할 수 없는 약점이 있다. 이와 반대로 데이터의 서로 다른 인기도를 반영할 수 있는 모델로 독립 참조 모델이 있으나, 시간에 따른 데이터 참조 성향의 변화를 모델링할 수 없는 한계가 있다. 본 논문이 제시하는 참조 모델은 이 두 모델의 한계를 극복하여 서로 다른 데이터의 인기도와 시간에 따른 참조 성향의 변화를 모두 반영할 수 있는 특징이 있다. 또한, 본 논문에서는 캐쉬 교체 알고리즘과 참조 모델의 연관성에 대해 살펴보고 제안한 모델의 최적성에 대해 보인다.

This paper proposes a new reference model that can represent data access with temporal locality and popularity bias. Among existing reference models, the LRU-stack model can express temporal locality, which is a characteristic that the more recently referenced data has, the higher the probability of being referenced again. However, it cannot take into account differences in popularity of the data. Conversely, the independent reference model can reflect the different popularity of data, but has the limitation of not being able to model changes in data reference trends over time. The reference model presented in this paper overcomes the limitations of these two models and has the feature of reflecting both the popularity bias of data and their changes over time. This paper also examines the relationship between the cache replacement algorithm and the reference model, and shows the optimality of the proposed model.

본 논문은 NP-완전으로 알려진 k-SAT 문제의 절의 수 m에 대해 O(km)의 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 기존에 널리 알려진 DPLL은 문자 수 l에 대해 분기한정법의 전수탐색으로 해를 찾지 못하면 역추적을 수행하는 방식으로 최악의 경우 O(2 l)  을 수행해야 한다. DPLL은 최소 빈도수 문자가 포함된 절을 참(T)으로 하도록 문자에 참(T) 또는 거짓(F)을 대입하여 해당 문자가 포함된 절을 제거하는 방식으로 SAT Solver의 근간을 이루고 있다. 제안된 알고리즘은 DPLL과는 반대로 부울 수식 f에 존재하는 최대 빈도수 문자 max l을 선택하고, max   = 1로 설정하고, l∈c i 절은 삭제하며, l∈c i절에서 l 를 삭제하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 다양한 k-SAT 문제들에 적용한 결과 기존 의 DPLL 알고리즘보다 적은 횟수를 수행함을 알 수 있었다.

To NP-complete 3-SAT problem, this paper proposes a O(nm) polynomial time algorithm, where n is the number of literals and m is the total frequency of all literals in equation f. Conventionally well-known DPLLs should perform O(2 l) in the worst case by performing backtracking if they fail to find a solution in a brute-force search of a branch-and-bound for the number of literals l. DPLL forms the core of the SAT Solver by substituting true(T) or false(F) for a literal so that a clause containing the least frequency literal is true(T) and removing a clause containing that literal. Contrary to DPLL, the proposed algorithm selects a literal max l with the maximum frequency and sets max   = 1. It then deletes l∈c i clause in addition to l from l∈c i clause. Its test results on various k-SAT problems not only show that it performs less than existing DPLL algorithm, but prove its simplicity in satisfiability verification.

본 논문에서는 반려동물 AI 진단, 동물병원 찾기, 스마트 가계부, 커뮤니티 기능을 하나로 모은 ‘반려동물 종합 관리 어플리케이션’을 개발하였다. 해당 어플리케이션은 여러 기능을 각각의 다른 어플리케이션으로 사용해야 하는 사용 자의 불편함을 해소할 수 있으며, 사진을 통해 쉽게 반려동물 AI 진단 서비스를 이용할 수 있고, 크롤링을 이용한 동물병 원 정보 제공과 주변의 동물병원 찾기, OCR 텍스트 추출 기법으로 영수증을 스캔할 수 있는 스마트 가계부, 어플리케이 션 사용자 간의 커뮤니티 기능을 지원한다. 본 어플리케이션을 사용함으로써 반려동물의 건강, 소비내역 등 양육에 필요 한 정보를 하나의 시스템으로 관리할 수 있게 된다.

In this paper, we developed a 'comprehensive pet management application' that combines pet AI diagnosis, animal hospital search, smart household accounts, and community functions. The application can solve the inconvenience of users who have to use multiple functions as separate applications, and can easily use pet AI diagnosis services through photos, provides animal hospital information using crawling, finds nearby animal hospitals, and supports smart households that can scan receipts using OCR text extraction techniques. By using this application, information necessary for raising pets such as health and consumption details of pets can be managed in one system.

본 논문에서는 CT영상을 구성하는 RT 알고리즘에 비해 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고 리즘을 적용하여 기존의 RT보다 빠르게 3D CT 영상 구성을 할 수 있도록 하였으며 두 개의 알고리즘에 대한 영상속도 를 비교분석 하였다. 이를 위하여 원추형 CB-CT 시스템에서 이용할 수 있는 TPSM 알고리즘을 적용하여 3D CT 영상 구성에 있어서 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험결과 TPSM을 이용하여 구성된 단면 영상은 중심점에서 멀어질수 록 빈 화소에 의해 영상의 질이 미소하게 감소하지만 TPSM 회전 기반법의 경우에서 영상 구성 속도는 RT알고리즘보다 월등하게 우수하다는 것을 알 수 있었다.

In this paper, compared to the RT algorithm that constitutes CT images, the TPSM algorithm available in the conical CB-CT system was applied to enable 3D CT image configuration faster than the existing RT, and the image speeds of the two algorithms were compared and analyzed. To this end, the TPSM algorithm available in the conical CB-CT system was applied to enable real-time processing in 3D CT image composition. As a result of the experiment, it was found that the cross-sectional image constructed using TPSM decreases the quality of the image slightly by empty pixels as the distance from the center point increases, but in the case of TPSM rotation-based methods, the image composition speed is far superior to that of the RT algorithm.

도파관과 매칭구조를 이용하여 X-band에서 고효율 결합특성을 갖는 방사형 결합기를 설계 및 제작하였다. 특히 소형으로 제작하기 위해서 도파관 하나에 포트를 2개 매칭할 수 있는 이중 도파관-동축 변환 구조를 적용하였다. 이러한 구조를 적용하면 일반적인 동축-도파관 방사형 결합기보다 소형 제작이 가능해진다. X-band 대역인 9.2-10GHz 에서 측정결과 반사손실 –18.408dB 이하, 출력삽입손실 0.206dB 이하의 결과값을 얻었고 또한 출력결합효율은 95.37% 이 상의 높은 값을 얻을 수 있었다. 향후 밀리미터파 대역에서 고출력 송신기용 결합부에 활용 가능할 것으로 기대된다. 특히 크기와 무게를 줄임으로서 활용범위가 더 늘어날 것으로 기대된다.

A radial combiner with high efficiency characteristics in the X-band was designed and manufactured using a waveguide and matching structure. In particular, in order to manufacture it in a small size, a dual waveguide to coaxial transition structure was applied that allows two ports to be matched to one waveguide. Applying this structure makes it possible to manufacture smaller than typical coaxial to waveguide radial combiner. As a result of measurement in the X-band band of 9.2~10GHz, the return loss was less than -18.408dB and the output insertion loss was less than 0.206dB, and the output combining efficiency was obtained as high as 95.37% or more. It is expected that it can be used in the combining part for high output transmitters in the millimeter wave band in the future. In particular, the range of use is expected to increase by reducing the size and weight.

격자 구조형 스트립 방향성 결합기를 기반으로 한 고 민감도 굴절률 bio-sensor를 제안하였다. 그 센서는 도파관 중 하나의 상단 층에 격자 구조가 구성된, 두 개의 비대칭 스트립 도파관을 사용하여 설계하였다. 위상정합 조건을 만족 하는 공진 파장에서 한 도파관으로부터 다른 도파관으로 최대 광 결합이 발생하며, 도파관 표면 영역에 놓인 분석물질의 굴절률 변화에 따른 위상정합 조건의 변화가 민감도를 측정하는 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다. 제안된 센서는 높은 굴절률 민감도를 가진 on-chip 장치로 설계될 수 있으며, 낮은 전파 손실을 제공하여 민감도가 향상되도록 센서를 구성되었다. 더욱이, 도파관 파라미터에 따른 민감도 변화가 센서의 설계 최적화를 위하여 분석되었다.

A highly sensitive refractive index bio-sensor based on grating-assisted strip directional coupler (GASDC) is proposed. The sensor is designed using two asymmetric strip waveguides with a top-loaded grating structure in one of the waveguides. Maximum light couples from one waveguide to the other at the resonance wavelength satisfying phase-matching condition (PMC), and it shows that the change in phase-matching condition with the change in refractive index of the analyte medium in the cover region can be used as a measure of the sensitivity. The proposed sensor will be an on-chip device with a high refractive index sensitivity, and the sensor configuration offers a low propagation loss, thereby enhancing the sensitivity. Furthermore, variation of the sensitivity with the waveguide parameters of sensor is evaluated to optimize the design.

중대재해 처벌 등에 관한 법률의 등장으로 사업주와 경영책임자 및 법인 등은 산업현장에서 안전사고를 예방하기 위해 안전관리자를 대폭 늘리고, ISO 취득 등 많은 투자와 노력을 하고 있다. 또한 SSMS(Smart Safety Management System)을 도입하여, 인원의 관리 및 안전보호구의 관리 또한 진행되고 있다. 작업자의 생명을 보호하는 안전보호구에 서 안전모, 안전고리, 안전복에는 IoT 기반의 관리 시스템이 적용되고 있지만 안전화의 경우 현장 관리자와 개인에게 맡겨지고 있고 여전히 안전사고에 취약한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 현장 출입 시 작업자의 안전화 또한 착용 여부를 사전에 파악할 수 있도록 Raspberry PI 기반의 Sensor 인식 장비를 구현해 착용 여부를 확인하고 안전화 미착 용으로 발생될 수 있는 사고를 예방하는 것을 목표로 한다.

With the introduction of the law regarding severe penalties for major accidents, employers, management executives, and corporations have significantly increased the number of safety managers and invested extensively in acquiring ISO certifications to prevent accidents in industrial sites. Moreover, the implementation of the Smart Safety Management System (SSMS) has facilitated the management of personnel and safety equipment. While IoT-based management systems have been applied to safety gear such as helmets, safety harnesses, and protective clothing, the responsibility for safety shoes still primarily lies with on-site managers and individuals, leaving a vulnerability to accidents. In this study, we aim to implement a Raspberry Pi-based sensor device to proactively detect workers' safety shoe usage upon entering the site. The goal is to confirm the usage of safety shoes and prevent accidents that may occur due to non-compliance with safety shoes regulations.

중앙 통제 서버 없이 앱만으로 MDM 서비스를 구성하는 경우, 보안 통제가 필요한 직장의 위치 정보를 MDM 앱에 내장하여 배포함으로써 직장의 보안 영역과 충분히 떨어진 지역에서는 GPS 신호를 기반으로 보안 통제를 해제할 수 있도록 하는 방식이 일반적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 직장 등 특정 구역의 위치 정보를 MDM 앱에 내장하 여 배포하지 않고 배포된 앱에서 각 개인이 자신에게 필요한 보안 통제구역의 위치 정보를 직접 입력하여 설정 정보로써 유지하는 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 통해 MDM 서비스의 보편성과 호환성을 향상하여 구축 비용을 최소화할 수 있으며, 추가적인 기능 구현을 통해 보안 통제 수준 또한 향상할 수 있다.

When configuring MDM services only with applications without a central control server, a method that allows security control to be released based on GPS signals in areas sufficiently far from the security area of the workplace is generally applied by embedding and distributing location information of workplaces in MDM applications. This study proposed a method in which each individual directly enters the location information of the security control area needed for them in the distributed app and maintains it as setting information without embedding location information of a specific area such as work in the MDM applications. The method proposed in this study can improve universality, compatibility and the security control level of MDM services, and minimize deployment costs.

많은 사람들이 코로나를 겪으면서 자신의 일상을 기록하는 그림일기에 관심을 가지기 시작했다. 하지만 기존 어플리케이션은 많은 유료 서비스가 있고, 그림을 직접 그리기 어려운 사람에게는 그림일기를 작성하는데 어려움이 있 다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 키워드 추출 그림일기인 A-Diary를 개발하였다. 그림 그리기, 일기 작성 기능을 제공하고 직접 그리는 기능에 그려진 그림을 제공하고 그림을 그리기 어려워 하는 사람들을 위해 키워드를 통해 그림을 그려주는 것을 가능하도록 하였다. 또한 감정분석 기능을 추가시켜 통계기능을 통해 자신의 과거의 감정 통계를 볼 수 있도록 하였다. A-Diary는 다른 앱에서 지원하지 않는 기능을 추가함으로써 편리성을 증대시킬 수 있고 그림을 잘 그리 지 못하는 사람들도 누구든지 쉽게 그림일기를 작성할 수 있을 것이다.

As many people went through Corona, they began to be interested in picture diaries that record their daily lives. However, existing applications have many paid services, and it is difficult to write a picture diary for those who have difficulty drawing themselves. In this paper, an application was developed to solve these problems. Basically, drawing diary writing function is provided, drawing is provided in the hand drawing function to increase convenience, and AI drawing function is added to make it possible to draw through keywords for those who have difficulty drawing. In addition, the emotional analysis function was added so that one could see one's past emotional statistics through the statistical function.

최근 추적레이더는 다양한 환경에서 높은 해상도로 표적의 정보를 획득하기 위한 밀리미터파 추적레이더의 개발 을 요구한다. 밀리미터파 추적레이더의 개발은 밀리미터파 추적레이더에 적용할 수 있는 송·수신 구성품의 개발과 동시 에 추적레이더의 적용성을 필요로 한다. 개발된 송·수신 구성품의 적용성을 검증하기 위해서는 추적레이더의 운용개념을 적용한 송·수신 구성품을 제어하고, 상태를 확인할 수 있는 신호획득장치의 개발을 요구한다. 본 논문에서는 밀리미터파 추적레이더를 위해 개발된 구성품의 적용성을 확인할 수 있는 신호획득장치를 설계하였다. 구현한 신호획득장치는 수신 신호를 검증하기 위해 4채널에서 입력되는 OOOMHz의 중심주파수와 OOOMHz 대역폭의 신호를 실시간으로 처리하 기를 요구한다. 또한 추적레이더의 운용개념을 적용한 구성품 제어는 RS422, RS232, SPI 통신과 송수신구간 제어신호 생성으로 제어를 할 수 있도록 설계하였다. 마지막으로 신호획득장치 성능시험으로 구현한 신호획득장치를 검증하였다.

Recently, tracking radar requires the development of millimeter wave tracking radar to acquire target information with high resolution in various environments. The development of millimeter wave tracking radar requires the development of transmission and receiving components that can be applied to the millimeter wave tracking radar, as well as verification of the applicability of the tracking radar. In order to verify the applicability of the developed transmitting and receiving components, it is necessary to develop a signal acquisition device that can control the transmitting and receiving components using the operating concept of a tracking radar and check the status of the received signal. In this paper, we implemented a signal acquisition device that can confirm the applicability of components developed for millimeter wave tracking radar. The signal acquisition device was designed to process in real time the OOOMHz center frequency and OOMHz bandwidth signals input from 4 channels to verify the received signal. In addition, component control applying the tracking radar operation concept was designed to be controlled by communication such as RS422, RS232, and SPI and generation of control signals for the transmission and receiving time. Lastly, the implemented signal acquisition device was verified through a signal acquisition device performance test.

농민에게 영농 일지는 친환경 및 GAP(농산물우수관리) 인증을 받거나 여러 보조금 신청 시 증거자료로 활용할 수 있는 중요한 문서이다. 영농 일지는 항목별로 세세하게 작성할수록 좀 더 가치 있는 자료가 될 수 있다. 허나 일부 농민들은 서류 작성 및 글쓰기에 익숙하지 않기 때문에 영농 일지 작성법에 대한 교육이 이루어지고 있음에도 불구하고 어떻게 작성해야 할지 막막해하는 현실이다. 따라서 본 논문은 ChatGPT를 활용하여 기존 영농 일지에 추가해야 할 사항을 손쉽게 작성하는 방법을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법으로 영농 일지 내용을 자세하게 작성하면 훌륭한 인증 증거자료로서의 가치는 더욱 상승하고 다음 농사를 진행하는 데에 많은 도움을 줄 것으로 기대한다.

The farming diary has significant value for farmers as it serves as crucial documentation, supporting evidence for eco-friendly and GAP (Good Agricultural Practices) certifications, as well as when applying for diverse subsidies. A detailed farming diary holds immense value, yet many farmers face challenges in document preparation, so even though training is provided on how to write a farming diary, making these remains impracticable for some. Therefore, this paper suggests using ChatGPT as a solution, enabling the effortless addition of comprehensive information to existing farming diary. With this method, it is expected that enhancing the thoroughness of the farming diary will significantly amplify its worth as robust certification evidence, thereby providing substantial support for future farming endeavors.

국민건강보험공단에 따르면 불규칙한 식습관, 스트레스, 운동 부족 등의 요인으로 젊은 당뇨 환자가 2017년 대비 2021년에 3,564,059명으로 24.3% 증가 추세를 보였다. 모든 연령층에서 증가 중인 당뇨병은 약물치료, 규칙적인 운동, 식사요법 관리가 필요하다. 이 중 식사요법은 적절한 열량 및 균형 잡힌 3대 영양소 섭취를 필요로 하므로 매우 체계적인 관리가 필요하다. 현재 당뇨 식단 추천은 개인 정보, 건강 정보, 사회적, 문화적 측면을 고려하여 식단을 제안 하지만, 건강 정보에 대한 다중 변수를 고려하지 않은 부분이 미흡하다. 이에 본 논문은 당뇨병 환자의 라이프로그 데이 터를 이용한 식단 추천 시스템을 제안하여 데이터 다중 변수를 고려해 개인의 건강 상태에 따른 맞춤형 식단을 추천하고 자 한다.

The National Health Insurance Corporation reported a 24.3% increase in young diabetes patients, rising to 3,564,059 in 2021 from 2017, which is attributed to factors like irregular eating patterns, heightened stress, and insufficient physical activity. Diabetes, which is increasing in all age groups, requires medication, regular exercise, and dietary management. Of these aspects, dietary therapy demands systematic management as it involves ensuring sufficient calorie intake and a balanced consumption of the three major nutrients. The current diabetes diet recommendations consider personal, health, social, and cultural factors, yet they fall short of addressing various health variables comprehensively. Therefore, this paper proposes a diet recommendation system using life log data from diabetic patients, which recommends customized dietary suggestions according to the individual's health status by considering multiple variables in the data.