Earticle

본 논문에서는 내부망과 VPN망을 유연하게 사용할 수 있는 보안망 NVR 시스템을 설계하고 구현하였다. 일반적 으로 내부망만을 사용하는 NVR 시스템은 외부에서 접속이 불가능하여 불필요한 점검이 필요하고 외부에서 접속이 불가 능하다는 단점이 있다. VPN 보안망을 이용하여 외부 접속이 가능하도록 하였으며, 기존 내부망을 그대로 사용할 수 있도록 NVR 시스템 소프트웨어를 설계, 구현하였다. 클라이언트와 NVR 시스템을 통해 내부 네트워크에서의 NVR 시 스템 사용 환경을 비교해 보았다. 또한, 모바일 APP을 통해 VPN망과 함께 사용 환경을 구현하였으며, 동일한 NVR이 동일한 기능으로 정상적으로 동작하고 있음을 확인하였다. 또한 VPN 시스템 기반의 폐쇄 루프 네트워크를 통한 유연한 액세스를 위한 IP 기반 NVR에 대해서도 연구하였다.

In this paper, we designed and implemented the security network NVR system that can flexibly use the internal network and VPN network. In general, the NVR systems that only use internal networks cannot be access from the outside, which has the disadvantage of unnecessary inspections and inability to access from the outside. External access has made possible using the VPN security network, and a NVR system software was designed and implemented so that the existing internal network could be used. We compared with the NVR system usage environment in the internal network through the client and the NVR system. It also has implemented usage environment with the VPN network through the mobile APP, and confirmed that the same NVR was operating normally with the same functions. We also studied on IP based NVR for flexible access with closed loop network based on VPN system.

본 연구의 목적은 인공지능을 어떻게 이해하고 받아들이는지를 바탕으로 문화산업 종사자들과 예술가들이 인공 지능 발전에 대응하기 위한 구체적 지원 방안을 마련하는 것이다. 이를 위해, 기술 수용 이론을 기반으로 문화산업 종사 자들의 인공지능 기술에 대한 수용 태도를 확인하였다. 연구 결과, 첫째, 영향 요인인 개인 특성과 서비스 특성은 인공지 능 서비스 이용에 지각된 유용성, 지각된 용이성, 사용 의도에 영향을 제공하였다. 둘째, 인공지능 서비스에 용이성과 유용성이 지각된 경우 혁신적이고 효능감이 있는 개인 특성은 인공지능 서비스 사용 의도를 강화하는 것으로 조사되었 다. 본 연구가 인공지능 기술 관련 문화 예술인 지원 정책 수립 시에 참고 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

This study intendss to prepare specific support measures for cultural industry practioners and artists to respond to the development of artificial intelligence (AI) based on how they understand and accept AI. To this end, the acceptance attitude of practioners in the arts and cultural sectors toward AI technology was investigated based on the technology acceptance models and theories. The results show that, firstly, personal characteristics and service characteristics, which are influencing factors, have an effect on perceived usefulness, perceived ease of use, and intention to use AI services. Secondly, when there are perceived ease of use and perceived usefulness in AI services, innovative and effective personal characteristics reinforce the intention to use artificial intelligence services. It is expected that this study can be used as a reference for establishing policy measures to support cultural artists related to AI technology.

본 연구의 목적은 일반적인 서비스 뿐만 아니라 공공정책 등에 인공지능 서비스를 도입할 때, 어떤 단계를 통해 진행하고 점검할 수 있는지 방안에 대해 제안을 하고 있다. 이를 위해 인공지능 서비스 관리와 거버넌스 툴킷에 대해 제시하고 공공정책에 인공지능 서비스를 제공할 때, 어떻게 해야 하는지에 대한 내용을 연구하였다. 첫째, 인공지능 서비 스의 개발 방향과 개발하지 말아야 할 내용에 대한 지침을 제공하고 있다. 둘째, 개발을 하는 경우 인공지능 거버넌스 툴킷에서 제공하고 있는 설계, 개발, 배포단계별로 검토해야 하는 체크 리스트를 통해 내용을 점검 후 진행하는 것을 권장하고 있다. 셋쨰, 인공지능 서비스를 운영할 시 1) 기획설계, 수명주기, 3) 모델 구축 및 검증, 4) 배포 및 모니터링, 5) 책임에 대한 각각 원칙과 관련 내용을 명확히 제시하고 이에 충족하고 있는지에 대해 점검을 해야 한다. 인공지능 서비스의 거버넌스 측면은 궁극적으로 제공되는 서비스에 대한 위험 측면을 완화하려는 노력으의 일환이므로 등장할 수 있는 위험관리 측면에서도 연구가 이루어져야 한다. 우리는 인공지능에 제공하는 장점을 수용하면서 한계 및 위험요 소에 대한 적극적인 대응 방안으로 마련해야 한다. 인공지능 기술을 적극적 활용하여 효율적으로 정책 수립하여 고부가 가치를 생성하고 사회에 의미 있는 영향을 제공할 수 있도록 노력해야 한다.

The purpose of this study is to propose a framework for the introduction and evaluation of artificial intelligence (AI) services not only in general applications but also in public policies. To achieve this, the study explores AI service management and governance toolkits, providing insights into how to introduce AI services in public policies. Firstly, it offers guidelines on the direction of AI service development and what aspects to avoid. Secondly, in the development phase, it recommends using the AI governance toolkit to review content through checklists at each stage of design, development, and deployment. Thirdly, when operating AI services, it emphasizes the importance of adhering to principles related to 1) planning and design, 2) the lifecycle, 3) model construction and validation, 4) deployment and monitoring, and 5) accountability. The governance perspective of AI services is crucial for mitigating risks associated with service provision, and research in risk management aspects should be conducted. While embracing the advantages of AI, proactive measures should be taken to address limitations and risks. Efforts should be made to efficiently formulate policies using AI technology to create high value and provide meaningful societal impacts.

연구는 고령화가 급속하게 진행되고 있는 현대 사회에서 노인 인구의 증가와 관련된 문제를 조사하고 해결 방안 을 탐구하는 데 초점을 맞추고 있다. 고령화 사회의 도래로, 노년 인구는 더 많은 관심과 지원이 필요하다. 이에 기업들 은 AI 및 로봇 기술을 활용하여 노인 돌봄 서비스를 제공하려고 시도하고 있다. 이러한 서비스는 건강 관리와 일상생활 돌봄뿐만 아니라 정서적 건강 측면에서 노인들에게 도움을 줄 수 있다. 논문에서는 현재 시장에서 제공되는 다양한 노인 관련 기술을 분석하고, 그 장단점 및 발전 가능성을 조사한다. 논문은 고령화 문제를 해결하기 위해 기업들이 더 많은 AI 및 로봇 기반의 노인 돌봄 서비스를 개발하고 제공해야 한다는 결론에 도달한다. 이러한 서비스는 고령화 사회의 사회적 및 정서적 문제를 완화하고, 노인들의 삶의 질을 향상할 수 있다.

This study focuses on investigating and exploring solutions to problems related to the increase in the elderly population in modern society where aging is rapidly progressing. With the advent of an aging society the elderly population requires more attention and support. In response companies are attempting to provide elder care services using AI and robotic technology. These services can assist seniors not only with health management and daily life care but also with emotional health aspects. This paper analyzes various elder-related technologies available in the current market investigates their pros and cons and potential for development. The paper concludes that companies need to develop and provide more AI and robot-based elder care services to solve aging problems. Such services can alleviate social and emotional issues in an aging society enhancing the quality of life for seniors.

코로나19 이후, 원격 비접촉 활동의 증가로 인해 온라인 플랫폼을 활용한 스포츠 활동이 급증하였다. 당구도 온라인 플랫폼에 적합한 경기로 주목 받으면서 공의 위치와 이동 궤적 검출 등에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 머신 비전 기술을 활용하여 당구공의 위치를 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Canny 방식의 객체 외곽선 검출 후 공의 프로파일을 갖는 템플릿과의 상관만으로 공의 위치를 검출한다. 상관을 통한 당구공 검출은 높은 시스템 성능을 보이는 동시에 구현 복잡도가 낮고 외란에 강인하기 때문에 실제 시스템에 적용이 용이한 장점이 있다.

Since the outbreak of COVID-19, there has been a surge in sports conducted through online platforms due to the increase in remote and non-contact activities. Billiards, being suitable for online platforms, has received much attention, leading to research on detecting the position and trajectory of balls. In this paper, we propose a new method utilizing machine vision to detect the position of the balls accurately. The proposed method detects the outline of the ball using the Canny edge detection and then employs simple correlation to determine its position. This correlation-based approach offers satisfactory system performance and is easily applicable in practical systems due to its low implementation complexity and robustness to noise.

본 논문은 이전 연구에서 구현된 OnePIC 앱의 실행 성능과 저장 성능을 분석하여 OnePIC 앱의 실용성을 검증 한다. OnePIC 앱은 다양한 초점을 가진 사진들을 촬영한 후, 원하는 초점의 사진을 얻을 수 있는 카메라 앱이다. 본 논문은 성능평가를 위해 거리별 다초점 촬영 시간과 객체별 다초점 촬영 시간을 세부적으로 분석하였다. 성능평가는 실 제 스마트폰에서 실측하는 방식으로 진행되었다. 거리별 다초점 촬영 시간은 5장에 0.84초, 객체 감지 시간은 객체 개수 와 관계없이 0.19초, 객체별 다초점 촬영 시간은 5장에 4.84초 정도로 측정되었다. 다초점 사진을 한 장에 저장한 All-in-JPEG 파일 크기와 각각 JPEG 파일로 저장한 경우를 비교한 결과, All-in-JPEG 파일 크기가 미묘하게 줄어 저장 공간의 큰 이득은 없었다. 그렇지만 All-in-JPEG은 다초점 촬영된 사진들의 관리 면에서 매우 용이하다. 결론적으로 본 논문의 성능평가 결과, OnePIC 앱은 촬영 시간과 사진의 저장 크기 및 관리 면에서 실용적인 것으로 판단된다.

In this paper, we validate the practicality of the OnePIC app implemented in the previous study by analyzing the execution and storage performance. The OnePIC app is a camera app that allows you to get a photo with a desired focus after taking photos focused on various places. To evaluate performance, we analyzed distance focus shooting time and object focus shooting time in detail. The performance evaluation was measured on actual smartphone. Distance focus shooting time for 5 photos was around 0.84 seconds, the object detection time was around 0.19 seconds regardless of the number of objects and object focus shooting time for 5 photos was around 4.84 seconds. When we compared the size of a single All-in-JPEG file that stores multi-focus photos to the size of the JPEG files stored individually, there was no significant benefit in storage space because the All-in-JPEG file size was subtly reduced. However, All-in-JPEG has the great advantage of managing multi-focus photos. Finally, we conclude that the OnePIC app is practical in terms of shooting time, photo storage size, and management.

본 논문은 선박 건조 현장에서 작업자 위치 추적 시스템의 모델링 및 구현 내용을 다룬다. 산업 현장에서 작업자 의 위치 파악은 안전사고 예방을 위한 중요한 요소로 강조된다. 이에 본 논문에서는 전력선 통신과 비컨 통신을 결합한 시스템을 활용하여 작업자의 위치를 정확하게 추적하는 방법을 제시한다. 주요 구성 요소인 비컨 스캐너와 외부 모니터 링 서버 시스템 구현을 다루며, 실험을 통해 시나리오별로 작업자의 위치 변화를 확인하고, 관리자 웹 서비스를 통해 작업자 위치 현황을 확인하는 방법을 제시한다. 이를 통해 안전 관리자에게 실시간 위치 정보를 제공하여 작업자의 안전 을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 시스템을 제안한다.

This paper discusses the modeling and implementation of a worker location system at a shipbuilding site. The importance of worker location in an industrial environment is highlighted as a critical element in the prevention of industrial accidents. The paper presents a worker tracking system that integrates power line and beacon communication to accurately track worker position. Through experiments, the paper demonstrates how to monitor the changes in worker location based on different scenarios and how to access the status of worker location using the manager's web service. The paper can be used for the design of a system that will provide real-time location information to safety managers for the improvement of worker safety management.

추적 레이다 시스템은 대양에서 운용 중인 함정 표적에 대하여 실시간으로 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 펄스 방식의 추적 시스템이다. 함정에서는 추적 레이다를 혼란 또는 기만하기 위한 소프트 킬 동작을 통하여 스스로를 방어한 다. 소프트 킬 동작에는 수동적으로 동작하는 채프 등이 있고 능동적으로 동작하는 잡음 재밍 등 여러 동작들이 있다. 본 논문에서는 전자전에 대한 기본적인 개념을 이해하고 함정에서 운용중인 다양한 기만체계에 대하여 설명한다. 또한 각각의 기만체계를 대응하기 위한 레이다 시스템 설계에 대하여 설명한다.

The tracking radar system is a pulsed tracking system that searches, detects, and tracks targets in real time for ships operating in the ocean. Ships defend themselves through soft kill operations to confuse or deceive the tracking radar. Soft Kill operations include passive chaff and active noise jamming. This paper understands the basic concepts of electronic warfare and explains various deception systems in operation on ships. In addition, each deception The radar system design to respond to the system is explained.

소형 추적 레이더는 표적에서 운용하는 RGPO(Range Gaet Pull Off)등 기만신호를 피하기 위하여 송신주기를 랜덤하게 변화하여 송신을 한다. 이때 의사랜덤코드를 활용하여 랜덤하게 송신 주기를 변경을 한다. 의사랜덤코드는 특 정구간이 지나면 반복을 하기 때문에 반복이 노출되면 기만신호를 피하기 힘들어 진다. 본 논문에서는 FPGA를 통한 랜덤 코드 생성과 시스템 백색잡음을 더하여 보다 실제적인 송신 펄스 코드를 생성하였다. FPGA를 이용하여 EPROM에 의사랜덤코드를 사용하면서 반복을 피할 수 있는 PRF를 생성하는 코드 생성에 대한 연구결과를 제시한다. 또한 추적 레이더에 적용하여 랜덤한 PRF 펄스 설계된 결과를 확인하였다.

The small tracking radar randomly changes the transmission period to avoid deceptive signals such as RGPO (Range Gaet Pull Off) operated on the target. Since the code repeats after a specific section, it becomes difficult to avoid a deceptive signal when the repetition is exposed. In this paper, a more realistic transmission pulse code is generated by adding random code generation through FPGA and system white noise. We present the research results of code generation that generates PRF that can avoid repetition while using pseudo-random code in EPROM using FPGA. Also, the result of designing random PRF pulse was confirmed by applying it to tracking radar.

근래에 와서 유틸리티들을 무선으로 원격제어 하는 스마트 팩토리 무선 이동 통신 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Wi-SUN(Wireless Smart Utility Network) 얼라이언스에서는 EEE802.15.4g/e에 기반한 새로운 무선 통신 표준화 규격으로 스마트팩토리와 같은 플랫폼 구축에 적합한 Wi-SUN 프로토콜 구조를 제시하였다. IEEE802.15.4e의 RIT(Receiver Initiated Transmission) 모드 MAC(Media Access Control)의 throughput 및 지 연시간 측면의 성능을 분석하고 효율적 운용을 위한 고려 사항을 살펴본다. RIT 모드는 체크 인터벌이 길어질수록 지연 시간과 throughput이 떨어짐을 볼 수 있다. 트래픽 부하가 커질수록 RIT 체크 인터벌을 짧게 운용하면 지연시간도 짧아지면서 throughput을 높일수 있음을 보였다. RIT 모드는 전력소모가 작은 장점을 가지고 있으면서 지연시간이나 throughput 측면에서 IEEE802.15.4와 CSL 모드 사이의 중립적 특징을 가지는 것을 볼 수 있었다.

In recent years, research on smart factory wireless mobile communication technology that wirelessly remotely controls utilities is being actively conducted. The Wi-SUN (Wireless Smart Utility Network) Alliance proposed a Wi-SUN protocol structure suitable for building a platform such as a smart factory as a new wireless communication standardization standard based on EEE802.15.4g/e. It analyzes the performance of the IEEE802.15.4e Receiver Initiated Transmission(RIT) Mode Media Access Control (MAC) in terms of throughput and latency, and looks at considerations for efficient operation. RIT mode shows that as the check interval becomes longer, delay time and throughput decrease. It was shown that as the traffic load increases, if the RIT check interval is shortened, the delay time can be shortened and throughput can be increased. RIT mode has the advantage of low power consumption and has neutral characteristics between IEEE802.15.4 and CSL mode in terms of delay time and throughput.

대한민국에서 스마트디바이스의 사용이 급증함에 따라 척추 질환 환자 수도 증가하고 있다. 이로 인해 스마트디 바이스 사용으로 인한 근골격계 질환인 척추 질환 환자 수가 계속 증가하고 있다. 이 연구는 안드로이드 어플리케이션을 개발하여 운동 유도 기능을 통해 척추 질환 예방을 목표로 하며, 헬스케어 어플리케이션의 활용성 향상과 안드로이드의 오버레이 기술을 활용하여 운동을 유도하는 방안을 모색하였다. 또한, 현재 대한민국의 총 인구를 고려하면, 스마트디바 이스 사용으로 인한 척추 질환 환자 수가 상당할 것으로 추정되며, 이에 바른 자세 유지와 꾸준한 운동 습관의 중요성이 강조된다. 이러한 연구는 스마트디바이스 사용으로 인한 척추 질환 예방을 위해 보다 나은 어플리케이션 개발을 통해 사용자들에게 도움을 줄 수 있음을 제시하고 있다.

The increasing use of smart devices in South Korea has led to a rise in patients with spinal disorders. This study aims to develop an Android application with exercise prompts to prevent spinal disorders, enhance the usability of healthcare applications, and utilize Android's overlay technology to encourage physical activity. Considering South Korea's total population, it is estimated that around one million individuals may suffer from spinal disorders due to smart device usage. Emphasizing the importance of maintaining proper posture and regular exercise habits, this research highlights the need for innovative application development to assist users in preventing musculoskeletal disorders caused by smart device usage.

본 논문에서는 기존의 내용 전달 위주의 학습 메타버스 플랫폼이 아닌 실제 수업 활동에서 이루어지는 다양한 학습 상호작용에 기반한 가상 학습 플랫폼을 제안한다. 본 연구에서는 AI와 가상환경을 융합한 학습 환경을 제공하여 실시간 AI와 대화하며 문제를 풀어가는 방식을 활용하고 있다. 또한, 수업의 몰입도를 향상하기 위해 G-러닝 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 VirtualEdu 플랫폼은 자기주도적 학습, 게임을 통한 흥미 유발, 그리고 PBL 수업 방식을 조합하여 효과적인 학습 경험을 제공하고 있다. 이를 기반으로 학생들의 참여도와 학습 효과를 향상 시키는 새로 운 교육 방식을 제안하고 있다. 실험으로는 50명 이상의 학습자가 실시간 화상 학습 활동 기반의 다양한 학습 활동애 대해 성능 실험을 하였고, 결과로서 안정하게 원활한 수업이 진행됨을 얻을 수 있었다.

In this paper, we propose a virtual learning platform based on various interactions that occur during real class activities, rather than the existing content delivery-oriented learning metaverse platform. In this study, we provide a learning environment that combines AI and a virtual environment to solve problems by talking to real-time AI. Also, we applied G-learning techinques to improve class immersion. The Virtual Edu platform developed through this study provides an effective learning experience combining self-directed learning, simulation of interest through games, and PBL teaching method. And we propose a new educational method that improves student participation learning effectiveness. Experiment, we test performance on learninng activity based on real-time video classroom. As a result, it was found that the class progressing stably.

본 논문에서는 치과 상담용 챗봇을 개발하기 위해 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 랭체인 라이브러리를 이용하 여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현하였다. 이를 위해 국내 치과 대학병원의 웹페이지 게시판에 있는 내용을 수집하 고 치과 전문의의 자문과 감수를 받아 상담 데이터를 구축하였다. 입력된 상담용 데이터를 적절한 크기로 분할하기 위해 청크 크기와 각 청크의 겹치는 텍스트의 크기는 각각 1001과 100으로 하였다. 시뮬레이션 결과 검색 증강 LLM은 사용 자 입력과 가장 유사한 상담 내용을 검색하여 출력하였다. 구축된 챗봇을 통해 치과 상담의 접근성과 상담 내용의 정확 성을 높일 수 있음이 확인되었다.

In this paper, a RAG system was implemented using an existing Large Language Model (LLM) and Langchain library to develop a dental consultation chatbot. For this purpose, we collected contents from the webpage bulletin boards of domestic dental university hospitals and constructed consultation data with the advice and supervision of dental specialists. In order to divide the input consultation data into appropriate sizes, the chunk size and the size of the overlapping text in each chunk were set to 1001 and 100, respectively. As a result of the simulation, the Retrieval Augmented LLM searched for and output the consultation content that was most similar to the user input. It was confirmed that the accessibility of dental consultation and the accuracy of consultation content could be improved through the built chatbot.

인공지능과 고성능 컴퓨팅 기술이 급속히 발전하면서 다양한 분야에 딥러닝 기술이 활용되고 있다. 딥러닝은 학습 과정에서 대량의 데이터를 무작위로 읽어 학습을 진행하고, 이 과정을 반복한다. 많은 수의 파일들이 무작위로 반복 참조되는 딥러닝의 파일 입출력은 시간적 지역성을 지닌 일반적인 응용과는 다른 특징을 보인다. 이로 인한 캐싱의 어려 움을 극복하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 데이터셋 읽기의 무작위성을 줄이고 기존의 버퍼 캐시 알고리즘에 적응적으로 동작하는 새로운 데이터 읽기 방안을 제안한다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안하는 방식이 버퍼 캐시의 미스율을 기존 의 방식에 비해 평균 16%, 최대 33% 감소시키고, 수행시간을 24%까지 개선함을 보인다.

With the rapid advance in AI (artificial intelligence) and high-performance computing technologies, deep learning is being used in various fields. Deep learning proceeds training by randomly reading a large amount of data and repeats this process. A large number of files are randomly repeatedly referenced during deep learning, which shows different access characteristics from traditional workloads with temporal locality. In order to cope with the difficulty in caching caused by deep learning, we propose a new sampling method that aims at reducing the randomness of dataset reading and adaptively operating on existing buffer cache algorithms. We show that the proposed policy reduces the miss rate of the buffer cache by 16% on average and up to 33% compared to the existing method, and improves the execution time by up to 24%.

이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, 에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, 개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 와 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 에 적용한 결과 Chung[14]의 이론을 증명하였으며, 에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.

In the deficiency of an exact solution yielding algorithm, approximate algorithms remain as a solely viable option to the Minimum Linear Arrangement(MinLA) problem of Binary tree. Despite repeated attempts by a number of algorithm on , only two of them have been successful in yielding the optimal solution of 3,696. This paper therefore proposes an algorithm of complexity that delivers the exact solution to the binary tree. The proposed algorithm firstly employs an In-order search method by which number of nodes are assigned with a distinct number. Then it reassigns the number of all nodes that occur on level and , including that of child of leaf node. When applied to , the proposed algorithm has proven Chung[14]’s conjecture and obtained a superior result. Moreover, on the contrary to existing algorithms, the proposed algorithm illustrates a detailed assignment method. Capable of expeditiously obtaining the optimal solution for the binary tree of , the proposed algorithm could replace the existing approximate algorithms.

격자 그래프의 최소 선형 배열(MinLA)은 선형 복잡도 O(n) 의 근사 알고리즘이 적용되고 있으며, 33×33격자의 최적 MinLA는 31,680으로 알려져 있다. 본 논문은 격자의 정확한 해 MinLA를 복잡도 O(1)으로 구하는 분할배열 알고리즘을 제안하였다. 분할배열 알고리즘은 컨테이너에 박스를 넣는 방법으로 m행을 r1, r2, r3로, n열을 c1, c2, c3로 분할하여 7개 컨테이너를 얻고 규칙을 가지도록 분할한다. 분할된 박스들에 있는 정점들 위치 순서로 번호를 부여하여 MinLA를 구한다. m,n ≥ 11에 대해 C2, C4, C6박스 크기를 2씩 증가시키면서 MinLA가 증가할 때까지 반복 수행한다. 이 과정은 에 대해 최대 4회 반복 수행하는 특징이 있다. 제안된 알고리즘은 m=n과 m≠n인 모든 격자에 적용할 수 있다. 분할배열 알고리즘을 2≤n≤100 격자에 적용하였으며, 33×33과 100×100격자에 대해 기존 알고리즘들보다 월등히 좋은 최적의 결과를 얻었다. 제안된 알고리즘은 간단하면서도 보다 정확한 해를 얻을 수 있어 m,n이 무한히 크더라도 쉽게 해를 얻을 수 있어 VLSI 회로 설계 분야에 응용이 될 수 있을 것이다.

This paper deals with the minimum linear arrangement(MinLA) of a lattice graph, to which an approximate algorithm of linear complexity O(n) remains as a viable solution, deriving the optimal MinLA of 31,680 for 33×33 lattice. This paper proposes a partitioning arrangement algorithm of complexity O(1) that delivers exact solution to the minimum linear arrangement. The proposed partitioning arrangement algorithm could be seen as loading boxes into a container. It firstly partitions m rows into r1, r2, r3 and n columns into c1, c2, c3 , only to obtain 7 containers. Containers are partitioning with a rule. It finally assigns numbers to vertices in each of the partitioned boxes location-wise so as to obtain the MinLA. Given m,n ≥ 11, the size of boxes C2, C4, C6 is increased by 2 until an increase in the MinLA is detected. This process repeats itself 4 times at maximum given m,n ≤ 100. When tested to lattice in the range of 2 ≤ n ≤ 100, the proposed algorithm has proved its universal applicability to lattices of both m=n and m≠n. It has also obtained optimal results for 33×33 and 100×100 lattices superior to those obtained by existing algorithms. The minimum linear arrangement algorithm proposed in this paper, with its simplicity and outstanding performance, could therefore be also applied to the field of Very Large Scale Integration circuit where m,n are infinitely large.

본 연구에서는 지능형 NPC의 행동을 효과적으로 구현하기 위한 두 가지 주요 구조, 계층적 유한 상태 기계 (Hierarchical Finite State Machine, HFSM)와 행동 트리(Behavior Tree)의 구조를 설계하고 실험용 게임을 제작하 여 비교 및 분석하였다. 계층적 유한 상태 기계는 복잡한 상호작용 중심의 동작에 적합하여 상태 변화와 그 전이가 중요 한 행동 메커니즘에서 효율적이고, 행동 트리는 동적 환경에서의 수정과 확장이 용이하여 다양한 조건 하에서의 동적 반응이 중요한 행동 메커니즘에서 효율적이라는 분석 결과를 도출하였다. 이 두 구조를 유니티 엔진을 활용하여 실험적 으로 적용하고 그 효율성을 검증하였다. 본 연구는 기본적인 구조 설계에 초점을 맞췄으며, 추후 개발 예정인 액션 어드 벤쳐 탈출 게임에 이 구조를 적용할 예정이다. 본 연구의 결과는 게임 개발자들이 지능형 NPC를 효율적으로 구현하는 데 도움을 주며, 게임의 퀄리티와 플레이어 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

In this study, we designed and analyzed two main structures for effectively implementing the behavior of intelligent NPCs the Hierarchical Finite State Machine (HFSM) and the Behavior Tree, by creating experimental games. The HFSM was found to be efficient for complex interaction-centered actions where state changes and transitions are crucial, while the Behavior Tree was effective in dynamic environments where ease of modification and expansion are required for dynamic responses under various conditions. These structures were experimentally applied using the Unity engine to verify their efficiency. This study focused on the basic structure design and plans to apply these structures to an upcoming action-adventure escape game. The results of this research are expected to assist game developers in efficiently implementing intelligent NPCs, thereby contributing to the improvement of game quality and player satisfaction.

본 논문에서는 인공지능 주의환기 보상전략 시스템이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 주의집중력에 미치는 효과를 분석하였다. 주의집중력의 척도로는 세션별 작업 정확도와 작업수행량을 사용하였다. 연구 결과, 중재가 적용된 후 연구대상자 모두 자율작업 대비 주의집중력에서 유의미한 향상이 관찰되었다. 이러한 결과는 인공지능 기술이 발달장 애인의 데이터 라벨링 작업 중 주의집중력 향상에 긍정적으로 작용할 수 있음을 의미한다. 본 연구는 인공지능 기술의 적용이 발달장애인의 데이터 라벨링 작업 정확도를 향상하여 학습데이터의 품질을 높일 수 있음을 보여주고 있으며, 발 달장애인의 데이터라벨링 관련 직업훈련 프로그램에 중요한 시사점을 제공하리라 본다.

This paper investigates the effect of an artificial intelligence attention redirection compensation strategy system on the data labeling work attention concentration by individuals with developmental disabilities. Task accuracy and task performance for each session were used as measures of attention concentration. As a result of the study, after the intervention was applied, a significant improvement in attention concentration was observed in all study subjects compared to self-serving task. These results mean that artificial intelligence technology can have a positive effect on improving the attention span of people with developmental disabilities during data labeling tasks. This study shows that the application of artificial intelligence technology can improve the quality of learning data by improving the accuracy of data labeling tasks for people with developmental disabilities, and is expected to provide important implications for vocational training programs related to data labeling for people with developmental disabilities.

최근 이차전지는 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 특히 소형 및 경량의 특성으로 스마트폰, 노트북, 태블릿 등 다양한 휴대용 전자기기에서 높은 에너지 밀도와 충ㆍ방전 효율을 토대로 전기자동차와 에너지저장시스템(Energy Storage System, ESS)의 핵심 부품으로 사용되고 있다. 하지만 이차전지의 과도한 충ㆍ방전에 따른 수명감소, 파열, 손상, 화재 등의 문제점이 발생하고 있다. 따라서 BMS(Battery Management System)를 통하여 과도한 충ㆍ방전을 보호하고 성능을 향상시킨다. 하지만 실제 리튬이온 배터리를 사용하여 BMS의 차단 및 보호범위 설정하는 데 있어서 이차전지의 수명감소, 파열, 손상, 화재의 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 배터리 충방전기와 시뮬레이터를 활용 하여 이차전지 중 사용이 높은 리튬이온 배터리와 납축전지의 충전 및 방전 특성을 살펴본다.

최근 이차전지는 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 특히 소형 및 경량의 특성으로 스마트폰, 노트북, 태블릿 등 다양한 휴대용 전자기기에서 높은 에너지 밀도와 충ㆍ방전 효율을 토대로 전기자동차와 에너지저장시스템(Energy Storage System, ESS)의 핵심 부품으로 사용되고 있다. 하지만 이차전지의 과도한 충ㆍ방전에 따른 수명감소, 파열, 손상, 화재 등의 문제점이 발생하고 있다. 따라서 BMS(Battery Management System)를 통하여 과도한 충ㆍ방전을 보호하고 성능을 향상시킨다. 하지만 실제 리튬이온 배터리를 사용하여 BMS의 차단 및 보호범위 설정하는 데 있어서 이차전지의 수명감소, 파열, 손상, 화재의 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 배터리 충방전기와 시뮬레이터를 활용 하여 이차전지 중 사용이 높은 리튬이온 배터리와 납축전지의 충전 및 방전 특성을 살펴본다.

리튬이온 배터리는 높은 에너지 밀도 빠른 충전조건 긴 사이클수명의 특성으로 여러 분야에서 사용되고 있다. 하지만 리튬이온 배터리는 과충전, 과방전, 물리적손상, 고온에서의 사용은 배터리 수명 감소와 보호회로 손상에 의한 화재 및 폭발에 의한 인명피해를 입힐 수 있다. 이러한 배터리의 위험성을 낮추며 배터리 성능을 향상시키기 위해서는 충전 및 방전 과정에서의 특성들을 분석하고 이해하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 배터리 충방전기와 시뮬레이터를 활용하여 리튬이온 배터리의 충전 및 방전 특성을 분석하여 과충전 과방전에 따른 배터리 수명 감소와 보호회로 손상에 의한 화재 및 폭발에 의한 인명피해를 줄이고자 한다.

Lithium-ion batteries are used in many fields due to their high energy density, fast charging conditions, and long cycle life. However, overcharging, over-discharging, physical damage, and use of lithium-ion batteries at high temperatures can reduce battery life and cause damage to people due to fire or explosion due to damage to the protection circuit. In order to reduce the risk of these batteries and improve battery performance, the characteristics of the charging and discharging process must be analyzed and understood. Therefore, in this paper, we analyze the charging and discharging characteristics of lithium-ion batteries using a battery charger and discharger and simulator to reduce the risk of loss of life due to overcharge and overdischarge, as well as casualties from fire and explosion due to damage to the protection circuit.

본 논문에서는 VCO 이득(Kvco) 변화가 작은 현대 무선 통신 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나인 전압 제어 발진기(VCO)의 설계를 제시하였다. 기존의 큰 Kvco 변화를 보상하기 위해 병렬 커패시터 뱅크 어레이가 있는 기존 LC-탱크에 직렬 배랙터 뱅크가 추가되었다. 또한 넓은 튜닝 범위를 유지하면서 우수한 위상 잡음 성능을 달성하기 위해 혼합 거친/미세 튜닝 방식(직렬 배랙터 어레이 및 병렬 커패시터 어레이)이 선택되었다. 스위치드 배랙터 어레이 뱅크는 추가 디지털 회로 없이 스위치드 커패시터 어레이에 대해 동일한 디지털 코드에 의해 제어됩니다. 1.2V의 낮은 전압에서 사용하기 위해 본 논문에서 제안된 전류 참조 회로는 공통 게이트를 보다 안전하게 제거한 안전성을 위해 전류 참조 회로를 사용하였다. TSMC 0.13 ㎛ CMOS RF 기술로 구현된 제안된 VCO는 9.6% 미만의 Kvco(VCO 이득) 변화로 4.4GHz에서 5.3GHz로 조정할 수 있다. 1.2V 공급에서 3.1mA를 소비하는 동안 VCO는 5.3GHz의 반송파에서 오프셋 1MHz에서 -120dBc/Hz 위상 잡음을 갖을 수 있었다.

This paper presents the design of a voltage controlled oscillator (VCO) which is one of the key building blocks in modern wireless communication systems with small VCO gain (Kvco) variation. To compensate conventional large Kvco variation, a series varactor bank has been added to the conventional LC-tank with parallel capacitor bank array. And also, in order to achieve excellent phase noise performance while maintaining wide tuning range, a mixed coarse/fine tuning scheme(series varactor array and parallel capacitor array) is chosen. The switched varactor array bank is controlled by the same digital code for switched capacitor array without additional digital circuits. For use at a low voltage of 1.2V, the proposed current reference circuit in this paper used a current reference circuit for safety with the common gate removed more safely. Implemented in a TSMC 0.13㎛ CMOS RF technology, the proposed VCO can be tuned from 4.4GH to 5.3GHz with the Kvco (VCO gain ) variation of less than 9.6%. While consuming 3.1mA from a 1.2V supply, the VCO has -120dBc/Hz phase noise at 1MHz offset from the carrier of the 5.3 GHz.

X-ray는 주로 식품 검사, 의료 진단, 산업제품의 비파괴 검사에 사용되어 왔다. 최근에는 전기자동차의 핵심 부품인 배터리 검사에도 X-ray가 많이 활용되고 있다. 빠르게 증가하는 배터리 검사 수요를 고려할 때 수동 검사보다는 딥러닝 기반의 자동 배터리 검사의 도입이 필요하다. 딥러닝 성능은 기본적으로 학습 데이터 크기에 의존하는데 X-ray 응용 분야에서는 다량의 불량 데이터 확보가 쉽지 않다. 본 논문에서는 한정된 불량 데이터로부터 데이터 증강을 통해 학습, 검증, 테스트 데이터를 확보하고 학습 데이터 크기에 따른 X-ray 배터리 검사의 성능 변화를 확인하였다. 본 논문 결과를 통해 검사 성능 개선 프로세스에 대한 이해를 높일 수 있다.

X-rays are extensively employed for non-destructive inspection, applied to packaged food, human anatomy, and industrial products. Recently, this technology has extended to inspecting batteries in electric vehicles. Given the challenge of manual inspection for a substantial volume of batteries, deep learning is leveraged to detect battery defects. However, the effectiveness of deep learning heavily depends upon data size, and acquiring authentic defective images is a difficult and time-consuming task. In this study, we use data augmentation and investigate the impact of data size on battery inspection performance. The results provide valuable insights for enhancing the capabilities of the inspection process.

편광 선택적 빔 분리 격자는 수많은 광학 정보처리 시스템에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 고효율 플라즈 마 편광 빔 분리기 (PBS)를 설계하기 위하여 Littrow 구조에서 Ag 금속 층으로 구성된 소자를 구현하였다. 구현한 PBS 는 투과되는 0차 TE 편광과 반사되는 0차 TM 편광에서 높은 회절효율을 달성할 수 있도록 격자깊이 및 격자 비율을 정확한 모드 전송선로 이론 (Modal Transmission-Line Theory)을 사용하여 최적화하였다. 최적화된 결과로부터 PBS 는 입사 파장과 각도에 대한 광대역 특성의 장점을 가지고 있으며, TE, TM 편광 모두에 대하여 95% 보다 높은 효율을 나타내었다. 그러므로, 높은 흡광비를 갖는 이 고효율 PBS 광대역 격자는 우수한 광 회절 장치로 사용될 수 있다.

The polarization-selective beam splitter grating can be widely used in numerous optical information processing systems. In this paper, to design a high-efficiency plasma polarization beam splitter (PBS), the structure composed of an Ag metal layer in Littrow mounting is implemented. To achieve high diffraction efficiency in the transmitted 0th-order TE polarization and the reflected 0th-order TM polarization, the grating depth and grating ratio of presented PBS is optimized by using rigorous Modal Transmission-Line Theory. From the optimized results, PBS has advantages of wide band properties for incident wavelength and angle, and the efficiency is higher than 95% for both TE and TM polarization. Therefore, this highly efficient PBS wideband grating with high extinction ratio can be used as an excellent optical diffraction device.

오늘날 청소년은 역사상 가장 디지털 방식으로 상호 연결된 세대로, 전례 없는 수준의 기술적 연결성을 특징으로 하는 시대를 항해하고 있다. 이 연구는 우울의 매개 역할을 중심으로 청소년의 스마트폰 중독이 또래 관계의 질에 미치 는 영향을 탐구했다. ‘한국아동·청소년패널조사 2018’의 2022년 단면 데이터에서 추출한 만 14세 청소년 2,288명의 응답 자료를 분석하여 연구문제를 검증했다. 연구 결과, 청소년의 스마트폰 중독은 우울 증상을 유발하며, 이에 따라 또래 관계의 질이 저하되는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 디지털 기술과 청소년의 정신적 및 사회적 웰빙의 교차 점에 대한 학술적 이해를 넓히는 것에 공헌하며, 보호자, 교사, 상담가, 정책 입안자, 교육 기관의 실무자에게 청소년의 과도한 스마트폰 사용에 대한 모니터링 및 개입 프로그램의 중요성을 시사한다.

The current generation of adolescents stands out as the most digitally interconnected in the annals of history, navigating an era characterized by unprecedented levels of technological connectivity. This study explored the impact of smartphone addiction on the quality of peer relationships among adolescents, with a focus on the mediating role of depression. Analyzing data from 2,288 responses of 14-year-old adolescents extracted from the 2022 cross-sectional data of the Korean Children and Youth Panel Survey 2018, research questions were tested. The findings showed that smartphone addiction among adolescents exacerbates depression, consequently leading to a deterioration in the quality of peer relationships. The results contribute to expanding scholarly understanding of the intersection between digital technology and the mental and social well-being of adolescents. Furthermore, there is a call to action for parents, teachers, counselors, policy maker, and practitioner in education institutions to establish programs that monitor and intervene in cases of excessive smartphone use among adolescents.

4차 산업 혁명으로 인한 정보통신기술(ICT) 부품 제조 산업은 고도화되고 사업의 중요성이 강조되고 있다. B2B 사업 방식의 ICT 부품 사업은 한정된 주요 고객에 대한 과거 구매 활동 데이터 기반, 고객 관계 관리를 통하여 고객사별 정확한 수요 예측 활동은 중요한 마케팅 전략이다. 고객 관계 관리 방법에서의 RFM 모형은 고객의 거래 최근성, 거래 빈도, 거래 규모 데이터를 바탕으로 고객을 세분화하는 마케팅 데이터 분석 방법이지만, 대부분 RFM 모형 선행 연구는 B2C 소비재 산업 중심으로 진행되었고, B2B 기술 산업군 대상으로 한 연구가 부족하다. 이에 본 연구는 RFM 모형을 B2B 사업 중심의 ICT 부품 제조 산업에 적용하여 실증 분석하고, 첨단 기술 산업군에 적합한 발전된 모형을 제시하고자 기술 산업에서 중요 요인으로 파악되는 T(기술 협업) 추가 변수를 발굴하여 기존 RFM 모형과 개선된 RFM-T 모형의 정확도를 실증 연구하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로, B2B 기술 산업군의 실무적 마케팅 방안 모색을 위한 기초 자료 로 활용될 수 있는 발전된 RFM-T 모형을 제시하여 기업 성과에 기여 하고자 한다.

Due to the Fourth Industrial Revolution, ICT(Information and Communication Technology) industry is becoming more important and sophisticated than ever. In B2B based ICT industry demand forecasting by analyzing the previous customer data is so important. RFM, one of customer relationship management models is a marketing technique that evaluates Recency, Frequency and Monetary value to predict customers behavior. RFM model has been studied focusing on the B2C based industry. On the other hand there is a lack of research on B2B based technology industry. Therefore this study applied it to B2B based high technology industry and considered T(technology collaboration) value, which are identified as important factors in the technology industry. To present an improved model for market performance in B2B technology industry, an empirical study was conducted on comparing the accuracy of the traditional RFM model and the improved RFM-T model. The objective of this study is to contribute to market performance by presenting an improved model in B2B based high technology industry.

데이터가 빠른 속도로 증가하고 있는 가운데 가능한 최고의 정확도를 달성하기 위해 모든 종류의 복잡한 앙상블 및 딥 러닝 알고리즘이 사용되고 있다. 그렇지만, 이러한 모델이 알 수 없는 데이터를 예측/분류/인식/추적하는 방법과 관련하여 예측, 분류, 인식, 추적이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니다. 데이터 부족, 불균형 데이터 세트, 편향된 데이터 세트 등과 같은 다양한 이유가 학습 모델에 의해 포착되는 결정에 영향을 미칠 수 있다. 이와 관련하여 현재 모델의 설명 가능성에 관한 연구가 관심을 끌고 있다. 현재 설명 가능성 기법과 관련하여 LIME과 SHAP가 보편적으로 사용되고 있지만, 출력 결과들은 다소 상이한 측면을 나타내고 있다. 이에 본 연구에서는 LIME과 SHAP을 결합하는 방식을 소개 하고, 데모와 관련해서 IEEE CIS 데이터 세트에서 거래를 사기로 분류할 때 LightGBM 및 Keras 모델이 내린 결정에 대한 설명 가능성을 분석한다.

In the situation of increasing data at fast speed, we use all kinds of complex ensemble and deep learning algorithms to get the highest accuracy. It’s sometimes questionable how these models predict, classify, recognize, and track unknown data. Accomplishing this technique and more has been and would be the goal of intensive research and development in the data science community. A variety of reasons, such as lack of data, imbalanced data, biased data can impact the decision rendered by the learning models. Many models are gaining traction for such interpretations. Now, LIME and SHAP are commonly used, in which are two state of the art open source explainable techniques. However, their outputs represent some different results. In this context, this study introduces a coupling technique of LIME and Shap, and demonstrates analysis possibilities on the decisions made by LightGBM and Keras models in classifying a transaction for fraudulence on the IEEE CIS dataset.

2022년 대한민국의 부동산 시장이 하락되는 모습을 볼 수 있다. 이에 따른 원인에는 코로나19와 러시아의 우크 라이나 침공이 가장 큰 원인으로 꼽히고 있다. 이 둘의 문제로 경기 침체에 불을 지핌으로써 물가가 떨어지면서 그이후 로 환율과 금리 등이 높아지는 문제가 발생하였다. 기존에 활발했던 부동산 시장이 앞서 말한 문제들 때문에 실거래 수가 줄어들어 높은 이자로 인해서 부동산 시장이 하락하는 모습을 볼 수 있다. 공공데이터 포털, KOSIS와 서울특별시 에서 제공하는 데이터를 Logstash로 수집해서 Elasticsearch로 전달해 Kibana에서 제공하는 대시보드 기능을 이용해 인플레이션, 환율, 대출금리를 시각화로 나타내 원인들을 분석하고 결과를 도출했다. 그리고 서울특별시에서 가장 실거 래수가 많은 노원구, 가장 적은 종로구의 특정 아파트 3개를 골라 매 월마다 변하는 실거래가를 Data Table로 나타냈다.

In 2022, we can see the real estate market in Korea going down. Corona 19 and the Russian invasion of Ukraine are cited as the biggest causes for this. These two problems ignited the economic recession, causing prices to fall and subsequently raising exchange rates and interest rates. Due to the aforementioned problems in the previously active real estate market, the number of actual transactions has decreased, resulting in a decline in the real estate market due to high interest rates. Data provided by the public data portal, KOSIS, and the Seoul Metropolitan Government were collected through Logstash, transferred to Elasticsearch, and visualized inflation, exchange rates, and loan interest rates using the dashboard function provided by Kibana, to analyze causes and derive results. In addition, three specific apartments in Nowon-gu and Jongno-gu, which have the highest number of actual transactions in Seoul, are selected and the actual transaction prices that change every month are displayed in the Data Table.

최근 여러 기업과 연구기관들이 IoT 장비에서 수집되는 다양한 데이터를 분석하고 실제 응용 서비스를 통해 제공하기 위한 지능형 IoT 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 IoT 기기에서 수집되는 데이터들을 연구 및 개발에 사용하기 위해 데이터를 송수신하는 과정에서 개인정보유출과 같은 보안상의 이슈가 발생할 수 있다. 그리고 여러 IoT 기기에서 수집되는 데이터가 증가할수록 데이터 관리에 어려움이 존재하며 데이터를 이동하는 데 큰 비용과 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 기기로 이루어진 연합학습 환경에서 보안상의 이슈와 비효율성을 개선하 기 위해 신뢰성이 보장된 이더리움 네트워크 기반의 연합학습 시스템을 개발하고자 한다.

Recently, research on intelligent IoT technology has been actively conducted by various companies and research institutes to analyze various data collected from IoT devices and provide it through actual application services. However, security issues such as personal information leakage may arise in the process of transmitting and receiving data to use data collected from IoT devices for research and development. In addition, as data collected from multiple IoT devices increases, data management difficulties exist, and data movement is costly and time consuming. Therefore, in this paper, we intend to develop an Ethereum network-based federated learning system with guaranteed reliability to improve security issues and inefficiencies in a federated learning environment composed of various devices.

식품 알레르기는 일반적으로 흔하게 발생하며 연례적으로 사고가 발생한다. 그러나 많은 사람들이 알레르기의 심각성과 식품 성분에 대한 지식이 부족한 상태이다. 현재 시장에 나와 있는 알레르기 관련 애플리케이션들은 특정한 인증을 받은 제품, 식품 성분 미제공, 바코드에만 의존하여 정보를 제공한다는 문제점 등을 가지고 있다. 본 설계에서는 식품 알레르기 환자를 위한 맞춤형 서비스 애플리케이션을 계획한다. 본 애플리케이션은 OCR 기술을 활용하여 이미지 의 텍스트를 추출한 후 식품 성분을 읽고 큰 글씨로 표시되도록 하였다. 또한 필터링 기술을 통해 사용자가 섭취하지 못하는 성분을 선택하면 식품 성분 검색시 빠르고 간편하게 제한 식품을 보여주도록 하였다. 마지막으로 바코드를 스캔 하거나 제품을 검색하면 해당 제품의 성분 정보를 제공하는 바코드 스캐닝 및 검색 엔진 기술을 통해 식품 성분 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 데이터베이스와 다양한 정보 탐색 방법을 사용하여 식품 알레르기가 있는 사용자들이 식품 성분을 간편하게 확인하여 알레르기 반응을 피할 수 있는 앱을 설계하는데 그 목적이 있다.

Food allergies are common and accidents occur annually. However, many people lack knowledge of the severity of allergies and food ingredients. Allergy-related applications currently on the market have problems such as providing information by relying only on certain certified products, food ingredients, and barcodes. This design plans a customized service application for food allergy patients. In this application, after extracting the text of the image using OCR technology, the food ingredients were read and displayed in large letters. In addition, if the user selects an ingredient that cannot be consumed through filtering technology, the restricted food is quickly and conveniently shown when searching for food ingredients. Finally, when scanning a barcode or searching for a product, food ingredient information is provided through barcode scanning and search engine technology that provides ingredient information of the product. Therefore, the purpose of this paper is to design an app in which users with food allergies can easily check food ingredients and avoid allergic reactions using databases and various information search methods.

본 연구는 유니티 게임 엔진과 유니티 ML-Agents를 이용하여 강화 학습을 통해 목표 추적 및 이동을 지능적으 로 수행하는 에이전트를 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 에이전트의 효과적인 강화 학습 훈련 방식을 모색하기 위해 단일 학습 시뮬레이션 환경에서 하나의 에이전트를 트레이닝하는 방식과 다중 학습 시뮬레이션 환경에서 여러 에이 전트들을 동시에 병렬 트레이닝하는 방식 간의 학습 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 실험 결과를 통해 병렬 트레이닝 방식이 싱글 트레이닝 방식보다 학습 속도 측면에서 약 4.9배 빠르고, 학습 안정성 측면에서도 더 안정적으로 효과적인 학습이 일어남을 확인할 수 있었다.

The purpose of this study is to implement an agent that intelligently performs tracking and movement through reinforcement learning using the Unity and ML-Agents. In this study, we conducted an experiment to compare the learning performance between training one agent in a single learning simulation environment and parallel training of several agents simultaneously in a multi-learning simulation environment. From the experimental results, we could be confirmed that the parallel training method is about 4.9 times faster than the single training method in terms of learning speed, and more stable and effective learning occurs in terms of learning stability.