Earticle

본 논문에서는 NVR(Network Video Recorder) 시스템의 외부 접근 및 기능 확장의 필요성을 해결하기 위해 VPN(Virtual Private Network) 모듈을 설계하고 구현하였다. NVR 시스템은 다양한 산업에서 실시간 모니터링 및 녹 화를 통해 보안을 강화하는 핵심 역할을 하지만, 외부 네트워크와의 안전한 연결이 필요할 때 보안 위협에 노출될 수 있다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 VPN 모듈을 적용하여 NVR 시스템이 외부 네트워크와 안전하게 통신할 수 있도록 설계하였다. 이를 통해 원격 접근과 실시간 이벤트 알림이 가능해졌으며, 성능 시험에서 100% 정확도의 이벤트 알림을 확인하였다. 본 연구는 NVR 시스템의 보안성과 운영 효율성을 향상시키는 데 기여하며, 외부 네트워크와의 안전 한 연결을 보장하는 VPN 모듈의 필요성과 유용성을 강조한다.

This paper presents the design and implementation of a VPN (Virtual Private Network) module to address the need for external access and functional expansion of NVR (Network Video Recorder) systems. NVR systems play a critical role in enhancing security across various industries through real-time monitoring and recording. However, they are vulnerable to security threats, particularly when a secure connection to external networks is required. To resolve this issue, this study applied a VPN module to ensure that NVR systems can communicate securely with external networks. This approach enabled remote access and real-time event notifications. Performance tests confirmed 100% accuracy in event notifications. This research contributes to improving the security and operational efficiency of NVR systems, highlighting the necessity and utility of VPN modules for secure communication with external networks.

SNS는 본래 사람들 간의 온라인 네트워킹이 목적이었으나, 최근 들어 이러한 목적이 퇴색되어 진정한 자기표현 보다 타인의 시선을 의식한 과시의 수단으로 변질되어 왔다. 본 논문은 이러한 문제점을 해소하고 “건강한 소통”이 가능 한 소셜 미디어 플랫폼 POCHAK을 제안하고 구현하였다. POCHAK 플랫폼은 연출과 후보정의 여지를 최대한 배제하 고자, 내가 아닌 타인이 사진 촬영의 주체가 되어 인앱 후면 카메라만을 통해 나의 사진을 촬영하게 한다. 또한, 촬영된 사진은 업로드 과정에서 보정할 수 없게 하고, 업로드 전에는 저장할 수도 없게 하여 촬영된 사진을 그대로 업로드하게 한다. 본 논문은 POCHAK 플랫폼을 iOS 앱과 애플리케이션 서버, 데이터 관리 서버, 사진 저장 서버로 분할 구현하고 현장에서 활용하여 실현 가능성을 검증하였다. 결론적으로 POCHAK 플랫폼이 SNS 본래의 목적을 되찾고 건강한 소통 을 가능하게 하는 새로운 형태의 SNS 플랫폼이 될 것으로 확신한다.

The original purpose of SNS was to facilitate online networking among people. However, in recent years, this purpose has been faded, and the platform has become more of a means of self-promotion than genuine self-expression. This paper proposes and implements POCHAK, a social media platform designed to address the aforementioned issues and facilitate "sound communication." The POCHAK platform does not permit the users to take their own photos, thereby eliminating the potential for photos being manipulated and retouched. The POCHAK platform only allows other people to take photos of users only through the in-app camera. Furthermore, the photos cannot be edited during the upload process and cannot be saved before uploading, thus requiring users to upload the photos in their original form. In this paper, we implemented the POCHAK platform as an iOS app, application server, data management server, and photo storage server, and verified its feasibility by utilizing it in the field. We are sure that the POCHAK platform will be a new type of SNS platform that regains the original purpose of SNS and enables sound communication.

전 지구적인 기후변화는 장기간에 걸친 온도 상승, 강우량의 변화 등으로 전 세계적으로 자연재해가 증가하고 있다. 그 중 산불의 발생은 점차 대형화되고 있는 추세이다. 대한민국은 10년(2013~2022년)동안 평균 537건의 산불이 발생하여 3,560ha의 산림이 소실되었으며, 이것은 매년 1,180개의 축구장 면적(약 3ha)의 산림이 타고 있는 것이다. 본 논문은 이미지와 텍스트 정보를 활용한 인공지능 기반 산불 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 YOLOv9-C, RT-DETR-Res50, RT-DETR-L, YOLO-World-S 방법과 mAP50, mAP75, FPS에 대해 성능을 비교하였으며, 타 방 법보다 높은 성능을 가진 것을 확인하였다. 제안 방법은 강원특별자치도에 산불조기감지 시스템의 산불탐지 모델로 실증 하였으며, 추후 산림지역 뿐만 아니라 도시지역도 포함할 수 있는 화재탐지 방향으로 고도화할 계획이다.

Global climate change is causing an increase in natural disasters around the world due to long-term temperature increases and changes in rainfall. Among them, forest fires are becoming increasingly large. South Korea experienced an average of 537 forest fires over a 10-year period (2013-2022), burning 3,560 hectares of forest. That's 1,180 soccer fields(approximately 3 hectares) of forest burning every year. This paper proposed an artificial intelligence based wildfire detection method using image and text information. The performance of the proposed method was compared with YOLOv9-C, RT-DETR-Res50, RT-DETR-L, and YOLO-World-S methods for mAP50, mAP75, and FPS, and it was confirmed that the proposed method has higher performance than other methods. The proposed method was demonstrated as a forest fire detection model of the early forest fire detection system in the Gangwon State, and it is planned to be advanced in the direction of fire detection that can include not only forest areas but also urban areas in the future.

최근 5년간 기차 탈선 사고가 증가하고 있다. 이러한 철도 탈선 탈선 사고 원인은, 주로 열차 선로를 바꿔주는 선로전환기 불량, 오래된 부품 사용, 정비 불량 문제 등으로 판명되었다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 서, 지능형 센서 기반 철도 위험 자동 예측 알고리즘 및 가설을 수립하고 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 특히, RFID 기술 및 사물인터넷 센서 기술 기반 연구를 WEB 기반에서 수행 하였다. 뿐만 아니라, 본 논문에서는 원산지 위조 방지 사고를 예방 하기 위해서, 오픈소스를 이용해서, 블록체인 기반 철도 부품 위조 방지 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.

Train derailment accidents have been increasing over the past five years. The causes of these railroad derailments were found to be mainly defective track switches that change train tracks, use of old parts, and poor maintenance issues. In this paper, to solve these problems, an intelligent sensor-based automatic railway risk prediction algorithm and hypothesis were established and computer simulation experiments were performed. In particular, research on RFID technology and IoT sensor technology was conducted on a WEB basis. In addition, in this paper, in order to prevent country of origin counterfeiting accidents, a blockchain-based computer simulation to prevent forgery of railway parts was performed using open source.

본 논문에서는 HRWS (High Resolution Wide Swath) 구현을 위한 초광대역 X-대역 SAR송수신기를 설계 및 제작하였다. 제작된 송수신기는 1500MHz 대역폭을 운용할수 있도록 설계되었으며, 이는 67도 입사각에서 약 26cm 의 거리해상도 성능을 갖게 된다. 광대역 첩 신호의 편형도와 IRF　성능 개선을 위하여 진폭에 대한 비선형 왜곡에 대한 전치 왜곡을 수행하였으며, PSLR값은 –13.13dB, ISLR 값은 –9.47 dB의 결과를 얻었다. 광대역 수신기의 성능 확인을 위하여 수신기의 입력과 국부신호에 광대역 첩 신호를 인가하여 de-chirp 신호를 확인하였으며, 그 결과 -13.5dB 의 PSLR 값을 직접 확인 할 수 있었다. 제작된 초 광대역 SAR 송수신기 기술을 통해 수십 cm 급의 거리 해상도 구현이 가능하며, 광대역 첩 신호의 직접 수신뿐만 아니라 de-chirp을 통한 수신도 가능함을 확인하였다.

In this paper, we designed and manufactured an ultra-wide band X-band SAR transceiver to implement HRWS. The manufactured transceiver is designed to operate at a bandwidth of 1500MHz, which results in a distance resolution performance of approximately 26cm at 67degrees incidence angle. To improve IRF performance, which is a performance indicator of wideband SAR signals, pre-distortion was performed for nonlinear distortion. Through predistortion, the PSLR value could be improved – 13.13dB and –9.47 ISLR. To verify the de-chirp performance, a wide chirp signal was applied to the receiver’s input and local signal. As a results, the –13.5dB PSLR value was confirmed through direct mixing of the chirp signal at the receiver. Through the developed ultra-wideband SAR transceiver technology, it is possible to achieve distance resolution of several tens of centimeters, and it is confirmed that not only direct receiving of wideband chirp signal but also de-chirp signal receiving by mixing wide chirp signal.

본 연구는 우리나라의 디지털 전환 현황을 정확하게 진단하고 균형 잡힌 디지털 전략 수립을 위한 참고 자료로써 활용할 수 있도록 인프라 차원의 디지털 전환 단계별 지표를 수집, 체계화하는 것을 목적으로한다. 인프라측면의 디지털 전환 프레임워크 수립을 위해 종래의 유형/무형 인프라 분류 외에 데이터 시대에 핵심 자산으로 꼽히며 중요도가 올라가 고 있는 데이터 인프라를 소범주로 추가하여, 3개 범주(유형/무형, 테이터) 19개의 지표를 전산화, 디지털화, 디지털 전 환의 디지털 전환 3단계에 걸쳐 파악하여, 우리나라 디지털 인프라의 변화를 함께 연구하였다. 주요 연구 결과는 첫째, 우리나라의 인프라 측면의 디지털 전환은 높은 수준으로 디지털화에서 디지털 전환으로 넘어가는 단계에 있다. 둘째, 디지털 전환이 촉발되면서 디지털 전환 정책은 그 범위가 확대되고 있어서 포용, 사회 격차 등에 대한 정책이 추가 마련 되어야 한다. 또한 상대적으로 낮게 평가되고 있는 규제 환경에 대한 개선도 중요하다. 셋째, 데이터의 중요성이 대두되 면서 데이터 인프라 측면의 디지털 경쟁력 강화를 위한 지표 개발 및 측정 방안 연구가 중요한 시점이다. 본 연구는 기존 연구된 지표에 대한 탐색적 연구로서 추후 도출된 지표를 산업별, 업종별, 기업규모별, 연령별, 성별, 지역별, 집단 별로 다른 디지털 전환 수준의 차이에 관한 특화 연구도 가능하며, 사회, 산업 분야로의 디지털 전환확장 지표의 연구가 가능하다. 기대효과로는 각 지표간의 상호작용을 파악하는 과정을 심화시킴으로서 향후 디지털 전환 정책을 구성하고 추진하는데, 정책 결과를 사전에 예측하고 대응할 수 있다.

This study aims to collect and systematize indicators for each stage of digital transformation at the infrastructure level to accurately diagnose the current status of digital transformation in Korea and to serve as a reference for establishing a balanced digital strategy. In order to establish a framework for digital transformation of infrastructure, 19 indicators in three categories(tangible/intangible, data) were identified across three stages of digital transformation: computerization, digitization, and digital transformation, and 19 indicators in three categories were identified to study the changes in digital infrastructure. The main findings are: First, the digital transformation of infrastructure is at a high level, moving from digitization to digital transformation. Second, the scope of digital transformation policies is expanding as digital transformation is triggered, and additional policies on inclusion and social disparities should be prepared. It is also important to improve the regulatory environment, which is relatively undervalued. Third, as data becomes more important, it is important to develop indicators and measurements to strengthen digital competitiveness in terms of data infrastructure. This study is an exploratory study of the existing indicators, which can be used to conduct specialized research on the differences in the level of digital transformation by industry, sector, company size, age, gender, region, and group, and to study indicators for the expansion of digital transformation to social and industrial sectors. The expected effect is to deepen the process of understanding the interaction between each indicator, so that future digital transformation policies can be organized and promoted, and policy outcomes can be predicted and responded to in advance.

본 연구는 하나의 콘텐츠를 다양한 매체로 전개하는 크로스미디어 환경에서 기능성 게임이 갖춰야 할 게임성, 효과성 요소를 선행 연구를 통해 3가지로 정의하였다. 각 요소가 해당 콘텐츠와 크로스미디어 콘텐츠에 미치는 영향, 그리고 크로스미디어 콘텐츠를 병행하였을 때 미치는 영향을 밝히고자 하였다. 이를 위하여 전통공예 학습을 대상으로 하는 그림책과 스마트폰 앱을 활용한 디지털 콘텐츠 사례를 자체 제작하고, 이에 대한 활용 결과를 설문으로 수집하였다. 그 결과 기능성 게임의 3가지 효과성 요소의 유효성을 확인하였고, 크로스미디어 환경과 콘텐츠의 관계를 밝혀 크로스미 디어 활용의 긍정적인 가능성을 밝혔다.

This study defined three elements of game ability and effectiveness that functional games must have in a cross-media environment where one content is distributed through various media through previous research. We sought to reveal the impact of each element on the relevant content and cross-media content, as well as the impact when cross-media content is used in parallel. To this end, a case of digital content using a picture book and a smartphone app targeting traditional craft learning was produced by itself, and the results of its use were collected as a questionnaire. As a result, the effectiveness of the three effectiveness factors of functional games was confirmed, and the relationship between the cross-media environment and content was revealed, revealing the positive possibility of using cross-media.

본 연구에서는 카메라 기반의 6DoF(6 Degrees of Freedom) 추적 및 포즈 추정 시스템을 설계하고 구현하였 다. 특히, 6DoF 로봇 팔을 활용하여 사용자의 모든 손가락에 대한 위치와 자세를 정밀하게 추정하는 방법을 제안한다. 시스템은 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 하여, Mediapipe와 OpenCV 라이브러리를 활용하여 개발되었다. Mediapipe는 손가락의 키포인트를 실시간으로 추출하는 데 사용되며, 각 손가락의 관절 위치를 정확하게 인식한다. OpenCV는 카메라에서 수집된 이미지 데이터를 처리하여 손가락의 위치를 분석하고, 이를 통해 포즈 추정을 수행한다. 이러한 접근법은 다양한 조명 조건과 손의 위치 변화에도 불구하고 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계되었다. 제안한 시스템은 실험을 통해 그 성능을 검증하였으며, 손동작 인식의 정확성과 로봇 팔의 제어 능력을 평가하였다. 실험 결과, 본 시스템은 실시간으로 손가락의 위치를 추정하고, 이를 기반으로 6DoF 로봇 팔의 정밀한 동작을 구현할 수 있음을 보여주었다. 본 연구는 로봇 제어 및 인간-로봇 상호작용 분야에 중요한 기여를 할 것으로 기대되며, 향후 다양한 응용 가능성을 열어줄 것이다. 본 연구의 결과는 로봇 기술의 발전과 더불어 사람과 로봇 간의 자연스러운 상호작용을 촉진하는데 기여할 것이다.

This study presents the design and implementation of a camera-based 6DoF (6 Degrees of Freedom) tracking and pose estimation system. In particular, we propose a method for accurately estimating the positions and orientations of all fingers of a user utilizing a 6DoF robotic arm. The system is developed using the Python programming language, leveraging the Mediapipe and OpenCV libraries. Mediapipe is employed to extract keypoints of the fingers in real-time, allowing for precise recognition of the joint positions of each finger. OpenCV processes the image data collected from the camera to analyze the finger positions, thereby enabling pose estimation. This approach is designed to maintain high accuracy despite varying lighting conditions and changes in hand position. The proposed system's performance has been validated through experiments, evaluating the accuracy of hand gesture recognition and the control capabilities of the robotic arm. The experimental results demonstrate that the system can estimate finger positions in real-time, facilitating precise movements of the 6DoF robotic arm. This research is expected to make significant contributions to the fields of robotic control and human-robot interaction, opening up various possibilities for future applications. The findings of this study will aid in advancing robotic technology and promoting natural interactions between humans and robots.

최근 인공지능과 딥러닝 기술은 크게 발전하였으며, 그 중에서도 BERT 모델은 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 자연어 처리 분야에서 문맥 이해 능력이 뛰어나다는 평가를 받고 있다. 이러한 성능은 전통적인 추천 시스템을 한 단계 더 발전시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 본 연구에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 협업 필터링 방식에 딥러닝 모델을 결합하는 접근 방식을 채택하였다. 구체적으로, BERT를 활용해 사용자 리뷰의 감정 분석을 수행하고, 이러한 리뷰 감정을 기반으로 사용자를 임베딩함으로써 유사한 취향을 가진 사용자를 찾아내어 추천하는 시스템을 구현 하였다. 또한 이 과정에서 오픈소스 검색 엔진인 Elasticsearch를 활용하여 빠른 검색, 추천 결과를 검색할 수 있다. 사용자의 텍스트 데이터를 분석하여 추천의 정확도와 개인화 수준을 높이는 접근 방식은 향후 다양한 온라인 서비스에서 의 사용자 경험 개선에 중요한 역할을 할 것이다.

In recent years, artificial intelligence and deep learning technologies have made significant advances, and the BERT model has been recognized for its excellent contextual understanding in natural language processing based on the transformer architecture. This performance has the potential to take traditional recommendation systems to the next level. In this study, we adopt an approach that combines a collaborative filtering approach with a deep learning model to improve the performance of recommendation systems. Specifically, we implemented a system that uses BERT to analyze the sentiment of user reviews and embed users based on these review sentiments to find and recommend users with similar tastes. In the process, we also utilized Elasticsearch, an open-source search engine, for quick search and retrieval of recommended results. The approach of analyzing users' textual data to increase the accuracy and personalization of recommendations will play an important role in improving the user experience on various online services in the future.

본 논문에서는 마이어스-브릭스 유형 지표(Myers-Briggs Type Indicator, MBTI)의 16가지 성격 유형과 RPG 게임 내 행동 패턴 및 직업군 요소 간의 연관성에 대해 연구하였다. 직접 20-30대의 140명을 대상으로 설문조사를 진행 하였고 수집된 설문 데이터를 기반으로 MBTI 성격 유형 별로 게임 내에서의 선호하는 직업, 역할, 그리고 행동 패턴을 분석하였다. 연관성을 분석하기 위해 Chat-GPT를 통한 가설 설정을 활용하였다. 이를 기반으로 RPG 게임 내에서의 캐릭터 직업군 결정 요소와 MBTI 성격 유형 간의 연계성에 주목하여, 세부적인 성격 특성에 따라 어떠한 요소를 선호하 는지를 살펴보았다. 이를 통해 실제 MBTI 유형에 따라 어떠한 플레이를 선호하는지, 어떠한 게임 내 직업을 선호하는지 에 대해 실험을 통해 분석하였다. 그 결과 플레이 방식에는 MBTI 유형에 크게 영향 받지 않았음을 확인했고, 외향형/내 향형 성향 및 계획형/판단헌 성향이 직업 선호도에 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

The Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) of the Myers-Briggs Type Indicator (MBTI) and the relationship between behavioral patterns and occupational group elements in RPG games were explored in this paper. The preferred occupation, role, and behavioral patterns in the game were analyzed by MBTI personality type by referring to various research data, papers, and direct surveys. In particular, by paying attention to the connection between the determinants of the character occupation group and the MBTI personality type in the RPG game, we examined which factors are preferred according to the detailed personality characteristics. The study analyzed which gameplay styles and character classes are favored by different MBTI types through empirical research. The results indicated that gameplay style was not significantly influenced by MBTI types, but extroverted/introverted and judging/perceiving preferences were found to impact character class preferences.

머신러닝의 테스트 집합은 학습 데이터로 참여하지 않은 나머지 데이터들로 이루어진다. 학습 데이터와 테스트 데이터를 나누는 기준은 양적 분할 즉 일정 양의 데이터를 떼어두는 방식을 적용하여, 랜덤 선택과 같은 효과를 나타낸 다. 그러나 소프트웨어 테스트 관점에서 보면, 랜덤 선택보다 오류를 잡아내기에 충분한 테스트 케이스들을 테스트 집합 으로 선정한다. 이를 테스트 케이스의 충분성(adequacy)이라 하며, 충분성이 높을수록 잘 선정된 테스트 케이스가 된 다. 머신러닝에서 사용되는 테스트 케이스는 이런 관점에서 충분한지를 소프트웨어 테스트의 동치분할 방식과 비교하여 살펴보고자 한다. 만일 소프트웨어 테스트 설계 기법, 즉 동치분할을 적용한 테스트 집합이 높은 충분성을 보장한다면, 적은 수의 테스트 집합으로 높은 효과를 볼 수 있다. 이는 테스트 집합의 크기를 작게하여 학습 데이터 집합의 크기가 상대적으로 커지고, 결국 학습할 데이터를 많이 확보하게 된다. 보다 큰 학습 데이터 집합으로 보다 정교한 모델을 구축 할 수 있음을 기대할 수 있다.

The test set of machine learning consists of the remaining data that did not participate as training data. It is quantitative division and it is setting aside a certain amount of data which has the same effect as random selection. However from a software testing perspective, test cases sufficient to catch errors are selected as a test set rather than a random selection. This is called the adequacy of the test case, and the higher the adequacy, the better the test case is selected. We want to examine whether the test cases used in machine learning are sufficient from this perspective by comparing them with the equivalence split method of software testing. If higher sufficiency is guaranteed when applying a software test design technique, that is, equivalence splitting, high effectiveness can be achieved with a small number of test sets. This reduces the size of the test set, thereby increasing the size of the training data set and ultimately securing more data to learn. It can be expected that more sophisticated models can be built with larger training data sets.

3×3의 9개 셀을 가진 격자 보드 판에서 4개 셀을 하나의 블록으로 하는 4개 고정 합 실마리와 가변적 합 실마리 를 가진 합 실마리 수지코 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 이 퍼즐을 풀기 위해서는 9!의 가능한 모든 경우수를 대입해 보는 전수탐색 법을 적용해야 한다. 본 논문은 빈 셀들에 들어 갈 수 있는 후보 숫자들을 축소시키는 방법으로 유일 숫자 조합 셀을 결정하였다. 유일 숫자 조합 셀이 더 이상 존재하지 않으면 FSC+VSC의 교집합 셀에 공통인 숫자를 갖는 숫자조합 망을 결정하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 9개 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 모든 문제에 대해 퍼즐을 다항시간으로 풀 수 있음을 보였다.

In a grid board with 9 cells of 3X3, the sum clue Sujiko puzzle with 4 fixed sum clues(FSCs) and variable sum clues(VSCs) is an NP-complete problem with no known way to solve the puzzle in polynomial time. To solve this puzzle 9! in all possible cases, a brute-force method should be applied to substitute the number. This paper determined the unique combination number cell by reducing the number of candidates that can enter empty cells. If the only number combination cell no longer exists, this paper proposes a method for determining a common number network with numbers common to the intersection cell of FSC+VSC. Applying the proposed algorithm to 9 benchmarking experimental data showed that puzzles can be solved in polynomial time for all problems.

전 세계적으로 인구 고령화가 가속됨에 따라 치매 발병율 증가로 인해 치매로 인한 환자 및 가족의 심리적, 경제 적 부담 등이 사회적 이슈로 대두되고 있다. 이에 따라 치매 예방을 위한 다양한 해결 방안이 요구되고 있다. 본 연구에 서는 효과적인 치매 예방을 목표로 세 가지 유형의 미니 게임들로 구성된 기능성 게임을 설계, 구현함으로써 기존 치매 예방 기능성 게임의 한계를 다음과 같이 개선하였다. 첫째, 3D 환경의 게임을 구현함으로써 사용자에게 한 차원 확장된 플레이 환경과 경험을 제공하였다. 둘째, 3종의 미니 게임들을 선택하여 플레이할 수 있도록 구현함으로써 사용자에게 다채로운 재미와 경험을 제공함과 동시에 다양한 두뇌 훈련이 가능하도록 하였다. 셋째, 공간이나 시각적 인지 능력 훈련 뿐만 아니라, 시각적, 청각적 인지 능력을 복합적으로 훈련할 수 있는 게임 컨텐츠를 제공함으로써 사용자의 인지 능력 및 기억력 증진을 위한 효능성을 향상시켰다. 넷째, PC나 모바일 기기에서 플레이 가능한 크로스 플랫폼을 지원함으로 써 사용자의 접근성을 향상시켰다.

As the world's population ages, the incidence of dementia is increasing, and the psychological and economic burden on patients and their families is becoming a major social issue. As a result, various solutions are being sought to prevent dementia. In this study, we designed and implemented a serious game consisting of three types of mini-games aimed at effective dementia prevention, and improved the limitations of existing dementia prevention serious games as follows. Firstly, by implementing the game in a 3D environment, we were able to provide users with an enhanced play environment and experience. Secondly, by implementing three different mini-games to choose from, we were able to provide users with a variety of fun and experiences, as well as a variety of brain training. Third, by providing game content that can train not only spatial or visual cognitive abilities, but also visual and auditory cognitive abilities in combination, we have improved the efficacy of improving users' cognitive ability and memory. Fourth, we made it more accessible to users by supporting cross-platform play on PC or mobile devices.

코로나19 대유행 이후 실내 대기 오염이 사회적 이슈로 부상함에 따라, 대규모 시설에서의 오염 관리가 중요한 과제로 인식되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 이를 위해 센서를 활용한 실시간 오염도 감지 및 다익스트라 알고리즘을 활용한 효율적인 방제 경로 설정이 핵심 기술로 제시하였다. 또한, 이상치 판단 알고리즘과 우선순위 알고리즘을 제시하 여 데이터의 신뢰성을 높이고 효율적인 방제 작업을 가능케 하는 방안을 제시하였다. 이상치 판단 알고리즘은 환경 모니 터링 시스템에서 센서 데이터를 기반으로 이상치를 식별하고 처리하는 과정을 나타내었다. 최근 10개의 센서 데이터를 평균화하고 Z-score를 계산하여 이상치를 탐지하며, 이상치로 판단되는 데이터를 제거하고 대체하는 과정을 상세히 제시하였다. 우선순위 알고리즘은 각 지역의 오염 정도를 고려하여 효율적인 방제 경로를 설정하는 과정을 제시하였고, 가장 심각한 오염 지역을 우선적으로 선정하고, 이를 출발점으로 삼아 방제 경로를 설정하는 방법을 제시하였다. 또한, 실시간으로 오염 정도를 감지하여 대응하는 반복적인 과정을 소개하며, 이를 통해 시스템이 지속적으로 최적화되고 환경 오염에 대응할 수 있도록 하였다. 이를 통해 이상치 판단 알고리즘과 우선순위 알고리즘을 통해 환경 모니터링 시스템의 신뢰성과 효율성을 높여, 오염 상황을 빠르게 파악하고 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

As indoor air pollution has emerged as a social issue since the COVID-19 pandemic, pollution management in large-scale facilities has been recognized as an important task. For this purpose, this study proposes real-time pollution level detection using sensors and efficient control path setting using Dijkstra algorithm as key technologies. In addition, by introducing outlier determination algorithm and priority algorithm, we propose ways to increase the reliability of the data and enable efficient control work. The outlier determination algorithm describes the process of identifying and processing outliers based on sensor data in an environmental monitoring system. It describes in detail the process of averaging the recent 10 sensor data, calculating the Z-score to detect outliers, and removing and replacing the data determined to be outliers. The priority algorithm describes the process of establishing an efficient control path in consideration of the pollution level of each region. It suggests how to select the most polluted areas first and use them as a starting point to set the control path. In addition, it introduces an iterative process of detecting and responding to the pollution level in real time, which allows the system to be continuously optimized and to respond to environmental pollution. Through this, it is expected to increase the reliability and efficiency of the environmental monitoring system through outlier judgment algorithms and priority algorithms, thereby quickly identifying and responding to pollution situations.

인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 코딩 패러다임 또한 변화하고 있다. ChatGPT, GitHub의 Copilot등 다양한 코딩지원 AI들의 발전이 가속화 되고 있지만 이러한 코딩 도구들은 정확도, 보안, 라이선스 그리고 코드의 품질에 대한 과제가 남아있다. 따라서 이런 문제를 해결하기 위해 AI가 생성한 코드를 실시간으로 컴파일 함으로 써 즉시 피드백을 받을 수 있도록 하여 개발 생산성을 높이고자 한다. 본 연구에서는 ChatGPT와 Roslyn의 결합을 테스 트 해보고 실제 게임에 적용시킴으로써 해당 기술의 활용 가능성을 검증하고자 한다.

Artificial intelligence is being used in various fields, and the coding paradigm is also changing. Although the development of various coding-enabled AIs such as ChatGPT and GitHub's Copilot is accelerating, these coding tools remain challenged with accuracy, security, licensing, and code quality. Therefore, in order to solve this problem, AI-generated code can be compiled in real-time to receive immediate feedback to increase development productivity and improve code quality. This study aims to test the combination of ChatGPT and Roslyn and apply it to real games to verify the practical feasibility of the technology.

요즘, 우울증 및 스트레스로 자살하는 환자가 급증하고 있다. 그럴 뿐만 아니라, 스트레스 및 우울증이 오래 지속되면, 심장병 및 뇌 질환, 고혈압 등을 유발할 수 있다. 뇌혈관 질환 주요 원인으로 알려진 동맥경화는 혈관에 콜레 스테롤이 축적 되어서, 혈관이 좁아지는 위험한 질병이다. 그러나, 아무리 현대 의학이 많이 발전하였지만, 뇌졸중 환자 는 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 생체신호 기반에서 환자의 질병을 치료하는 전자침을 제안 하였다. 뿐만 아니라, 뇌졸중 환자의 건강 상태 위험도를 예측하는 알고 리즘 및 자세 인식 알고리즘을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 수행하였다.

These days, the number of patients committing suicide due to depression and stress is rapidly increasing. In addition, if stress and depression persist for a long time, it can cause heart disease, brain disease, and high blood pressure. Arteriosclerosis, known as the main cause of cerebrovascular disease, is a dangerous disease in which cholesterol accumulates in blood vessels, narrowing them. However, no matter how much modern medicine has developed, stroke patients are in a very difficult situation with no special medicine or treatment. In this paper, to solve these problems, we proposed a smart electronic acupuncture device that treats patients' diseases based on electronic acupuncture. In addition, an algorithm for predicting the risk of health status of stroke patients and a posture recognition algorithm were proposed and a computer simulation experiment was performed.

매우 많은 소프트웨어 결함 예측에 관한 연구들이 수행되었으나, 학습 데이터의 부족으로 이들을 사용하기에 어려움이 있었다. 교차 프로젝트 결함 예측은 이를 해결하기 위한 기법으로 학습 데이터가 충분한 소스 프로젝트의 데이 터로 학습한 모델을 타겟 프로젝트의 결함 예측에 사용하는 것이다. 학습을 하기 전에 두 프로젝트간의 데이터 분포 차이를 최소화하기 위해 전이학습의 일종인 도메인 적응 기법들을 사용한다. 본 논문은 W-BDA, MEDA를 사용한 새로 운 모델들을 제작하여 TCA, BDA를 사용한 기존 모델들과 성능을 비교하였다. 평가 실험 결과 MEDA는 타 모델들에 비해 불규칙적이고 나쁜 성능을 보였지만 BDA는 TCA보다 더 나은 성능을 보였고, W-BDA는 BDA보다 약간 더 좋은 성능을 보였다.

Many studies on software defect prediction have been conducted, but it has been difficult to use them due to a lack of training data. Cross-project defect prediction is a technique to solve this problem, where a prediction model learned with sufficient training data from existing source project is used to predict defects in the target project. Before learning, domain adaptation techniques, a type of transfer learning, are used to minimize the difference in data distribution between the two projects. In this paper, we produced new prediction models using W-BDA and MEDA and compared their performance with existing models using TCA and BDA. As a result of the evaluation experiment, MEDA showed irregular and poor performance compared to other models, but BDA showed better performance than TCA, and W-BDA showed slightly better performance than BDA.

추적 레이다 시스템은 레이다 신호를 송신하여 표적을 맞고 돌아오는 아주 미약한 신호를 획득하여 추적하는 시스템으로 신호처리기에서 신호를 획득 및 처리할 때 공급되는 전원의 잡음 수준이 매우 중요하다. 또한 빠른 시간에 레이다 신호를 처리하기 위해서는 고속의 전처리를 위한 FPGA와 실시간 알고리듬 수행을 위한 멀티코어 DSP의 적용이 필수적이다. ADC, FPGA와 DSP 설계를 위해서는 각각이 요구하는 전원에 대한 설계 또한 매우 중요하다. 본 논문에서 는 레이다 신호처리를 위한 ADC, FPGA 및 DSP로 구성되는 신호처리기의 최적의 전원 설계에 대하여 설명한다. 각 부품이 원하는 전원에 대하여 어떠한 부품을 적용하여 설계를 하는지 상세히 설명한다. 최종 설계된 회로카드를 제시한다.

The tracking radar system is a system that transmits a radar signal to acquire and track a very weak signal that hits the target and returns. In addition, it is essential to apply the FPGA for high-speed preprocessing and the multi-core DSP for real-time algorithm performance to process radar signals in a short time. For the ADC, FPGA, and DSP design, the design of the power required by each is also very important. This paper describes the optimal power design of the signal processor consisting of ADC, FPGA, and DSP for radar signal processing. It explains in detail what parts are applied to each component to design the desired power. We present the finally designed circuit board.

레이다 신호처리보드는 DSP와 FPGA를 포함하는 아키텍처를 가진 임베디드 시스템을 널리 사용되어 왔다. DSP 와 FPGA간의 고속 실시간 통신이 있으며, DSP와 DSP 간의 고속 실시간 통신, FPGA와 외부 레이다 구성품들과의 고속 통신이 있다. 본 논문에서는 DSP가 부팅을 하기 위하여 메모리와 EMIF(External Memory Interface), DSP간 HyperLink, FPGA와 DSP간 SRIO(Serial Rapidio), PCIe(PCI Express), FPGA와 외부 구성품과의 RS422 통신 등 일반적인 통신 인터페이스를 설명하고, 이러한 인터페이스를 사용하여 높은 통신 성능을 구현하는 방식에 대하여 설명한 다. 특히 DSP와 FPGA 간의 고속통신에 대해서는 속도와 성능을 분석하여 설계하는 것에 대하여 설명한다. 그리고 이전 에는 외부 레이다 구성품들을 제어하고 정보를 받기 위하여 개별 신호를 여러 개의 신호를 통하여 병렬 처리하는 방식에 서 RS422 통신을 통하여 고속으로 많은 정보를 받는 방식에 대하여 설명한다. 새로운 방식은 레이다 신호처리보드의 통신 속도와 성능을 향상시킨다.

Radar signal processing boards have been widely used in embedded systems with architectures including DSPs and FPGAs. There is high-speed real-time communication between DSP and FPGA, high-speed real-time communication between DSP and DSP, and high-speed communication between FPGA and external radar components. This paper describes general communication interfaces such as memory and External Memory Interface (EMIF), HyperLink between DSP, SRIO (Serial Rapidio) between FPGA and DSP, PCIe (PCI Express), RS422 communication with FPGA and external components for DSP to boot, and describes how to implement high communication performance using these interfaces. In particular, high-speed communication between DSP and FPGA is explained by analyzing speed and performance. And previously, it describes how to receive a lot of information at high speed via RS422 communication, from the method of parallel processing individual signals through multiple signals in order to control the external radar components and receive information. The new method improves the communication speed and performance of the radar signal processing board.

태양광 인버터에 사용되고 있는 DC 커패시터는 다른 전력용 반도체 소자 대비 수명이 상대적으로 짧아서 고장 발생 비율이 60%를 차지하여 전력변환장치(PCS)를 구성하는 요소 중 가장 취약하다. 또한 커패시터의 수명은 사용 환경 요인에 의하여 변화하기 때문에 태양광 인버터 및 태양광발전시스템의 수명과 운전상태에 크게 영향을 주고 있다. 따라 서 건물 일체형 및 일반 태양광발전시스템에 최적화된 인버터 열화진단센서 기술개발과 고장 발생 시 인버터의 효율을 유지할 수 있는 우회 보상커패시터 모듈 개발에 대한 연구가 필요하다. 이러한 연구를 기반으로 태양광 인버터 내부의 DC 커패시터 열화 진단 모듈은 실제 내부 부품의 용량을 측정하여, 장기적으로 열화 상태의 추이 정보를 확인할 수 있어 화재 등 신속한 대응을 끌어낼 수 있다. 또한 발전설비의 효율 향상 및 탄소배출 저감을 꾀하고, 전기화재 예방이 가능하여 태양광발전시스템을 최적의 상태로 유지 할 수 있다.

DC capacitors used in PV inverters have a relatively short lifespan compared to other power semiconductor devices and have a failure rate of 60%, making them the most vulnerable among the elements that make up a power conversion system (PCS). In addition, the lifespan of the capacitor varies depending on environmental factors, greatly affecting the lifespan and operating conditions of PV inverters and PV power generation systems. Therefore, research is needed on the development of inverter deterioration diagnostic sensor technology optimized for building-integrated and general PV power generation systems and the development of bypass compensation capacitor modules that can maintain the efficiency of the inverter in the event of a failure. Based on this research, the DC capacitor deterioration diagnosis module inside the PV inverter measures the capacity of the actual internal components and can check the trend information of the deterioration state in the long term, enabling rapid response to fires. In addition, it seeks to improve the efficiency of power generation facilities and reduce carbon emissions, and prevents electrical fires, allowing the PV power generation system to be maintained in optimal condition.

이중주기 격자로 구성된 GMR 필터의 동적 특성을 탐구하였다. 각 주기 내에 반사와 투과 특성을 발생시키는 여러 개의 글로브와 슬릿으로 구성된 격자를 고려하였다. 제안한 복합 격자는 이중주기 격자의 수에 의존하여 주어진 TE, TM 모드의 회절 차수를 상쇄할 뿐만 아니라 강화하도록 설계될 수 있는 것으로 나타났다. 회절 전력의 일반적인 특성을 도출하기 위하여 고유치 문제에 기초한 모드 전송 선로 이론을 적용하여 수치해석 하였다. 수치해석 결과 NIR 광 대역 필터, 방사체 및 흡수체 설계에 유용한 복합 구조의 공진 모드를 선택적으로 조작하여, 간단하고 효과적인 GMR 필터를 구현할 수 있음을 확인하였다.

The dynamic characteristics of the GMR filter composed of dual-period gratings are explored. Gratings consisting of several gloves and slits that generate reflection and transmission properties within each period are considered. It is found that the proposed composite grating can be designed to enhance as well as offset the diffraction orders of TE and TM modes depending on the number of dual-period grating. In order to derive the general characteristics of diffraction power, numerical analysis is performed by applying the modal transmission-line theory based on eigenvalue problem. As a result of the numerical analysis, it is confirmed that a simple and effective GMR filter can be implemented by selectively manipulating the resonance mode of the composite structure, which is useful for designing NIR broad-band filter, emitter and absorber.

본 연구는 기술혁신이 기업 성과에 미치는 영향과 이 관계에서 기술사업화역량의 조절효과를 실증적으로 분석하 였다. 공정 혁신과 제품 혁신으로 구분된 기술혁신 활동이 재무적 성과와 비재무적 성과에 미치는 영향을 파악하고, 기술 사업화역량의 역할을 규명하고자 하였다. 2024년 4월부터 5월까지 300개 기업을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하 였으며, SPSS 29.0과 Process macro를 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 기술혁신은 기업의 비재무적 성과와 재무적 성과 모두에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 기술사업화역량이 높을수록 기술혁신의 비재무적 성과에 대한 영향이 강화되는 것으로 확인되었다. 그러나 기술사업화역량은 기술혁신과 재무적 성과 간의 관계를 유의미하게 조절하지 않는 것으로 나타났다. 본 연구는 기술혁신과 기업 성과 간의 관계에서 기술사업화역량의 중요성을 실증적으로 입증하였으며, 향후 기업의 기술혁신 전략 수립 및 정책 개발에 유용한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

This study empirically analyzed the impact of technological innovation on corporate performance and the moderating effect of technology commercialization capability in this relationship. The purpose was to identify the impact of technological innovation activities, divided into process innovation and product innovation, on financial and non-financial performance, and to clarify the role of technology commercialization capability. An online survey was conducted with 300 companies from April to May 2024, and the results were analyzed using SPSS 29.0 and Process macro. The results showed that technological innovation had a positive effect on both non-financial and financial performance of the company. In addition, it was confirmed that the higher the technology commercialization capability, the stronger the impact of technological innovation on non-financial performance. However, technology commercialization capability did not significantly moderate the relationship between technological innovation and financial performance. This study empirically demonstrated the importance of technology commercialization capability in the relationship between technological innovation and corporate performance, and is expected to provide useful implications for establishing corporate technology innovation strategies and developing policies in the future.

3×3의 9개 셀을 가진 격자 보드 판에서 4개 셀을 하나의 블록으로 하는 4개 합 실마리와 C개의 숫자 실마리를 가진 수지코 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 이 퍼즐을 풀기 위해서는 (9-C)!의 가능한 모든 경우수를 대입해 보는 전수탐색 법을 적용해야 한다. 본 논문은 빈 셀들에 들어갈 수 있는 후보 숫자들을 축소시키는 방법으로 유일 숫자 셀의 실마리를 확정하였다. 유일 숫자 셀이 더 이상 존재하지 않으면 합 실마리 블록들 간의 교집합 숫자들을 선택하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 52개 벤치마킹 실험 데이터에 적용한 결과 모든 문제에 대해 퍼즐을 다항시간으로 풀 수 있음을 보였다.

In a grid board with 9 cells of 3X3, the Sujiko puzzle with 4 sum clues and C number clues as one block is an NP-complete problem with no known way to solve the puzzle in polynomial time. To solve this puzzle (9-C)! in all possible cases, a brute-force method should be applied to substitute the number. This paper confirmed the clue of the unique number cell by reducing the number of candidates that can enter empty cells. When the unique number cell no longer exists, a method of selecting the intersection combination numbers between the sum clue blocks has been proposed. Applying the proposed algorithm to 52 benchmarking experimental data showed that puzzles can be solved in polynomial time for all problems.

K-Food는 한류 드라마, 영화, K-pop에 힘입어 세계적으로 인기를 끌고 있는데, 이를 경험소비로 전환하기 위한 디지털 마케팅이 중요하다. 이에 본 연구는 CES 수상 K푸드 브랜드(BioCGJ)의 실제 사례로 디지털 마케팅 전략을 제안하고자 한다. 먼저 북미시장 진출을 목표로 24년 Google 검색 기준 Bloomberg, VegNews 등 비건푸드 관련 영향 력 매체를 탐색 후 주요 452건 게시물을 API로 크롤링 후 분석하였다. 이를 통해 "vegan"과 관련 높은 organic, sustainable, plant-based, diet, keto와 같은 고관여 키워드를 추출했다. 나아가 타겟팅용 세부지역을 분석한 결과, 미서부 해안지역 Portland, Eureka 도시 등을 중심으로 효과성을 극대화할 수 있음을 제시했다. 추가로 소비자 페르소 나를 설계하여 효과적인 마케팅 전략을 제안하는 등 한국 식문화의 해외진출 성공사례 구축과 실무적 시사점을 도출하였다.

The global rise in popularity of Korean culture presents a opportunity to promote K-Food. This study explores the digital marketing strategy for a CES award-winning K-Food brand, aiming to translate this cultural interest into tangible consumer experiences. First, we searched for influential media(Bloomberg and VegNews) related to vegan food, based on Google in 2024, then analyzed 452 posts using API. Through this, we extracted high-engagement keywords related to "vegan,” such as organic, sustainable, plant-based, diet, and keto. As a result of analyzing detailed region for targeting, we suggested that effectiveness could be maximized by focusing on cities on the west coast of the US. Through this research, we develop target consumer personas and propose effective marketing strategies.

본 연구는 서울시 노인 고독사 방지를 위해 고독사 고위험 지역을 탐지하기 위한 빅데이터 기반 분석 방법을 제안한다. 본 연구에서는 고독사 위험 요인을 인구학적, 건강학적, 경제적, 사회환경적 요인으로 분류하여 분석하였다. 서울시 열린데이터 광장과 공공데이터 포털에서 수집된 데이터를 이용하여 변인을 생성하고 K-means 클러스터링을 사용하여 산포도를 작성한 후 지도를 통해 시각적으로 구현하였다. 분석 결과 중랑구, 강북구, 노원구, 은평구, 강서구, 관악구가 가장 고위험 지역으로 나타났다. 본 연구에는 기존 설문조사 기반 연구의 한계를 빅데이터 분석을 통해 보완하 였다는 함의가 존재한다. 연구결과가 고독사 예방 사업의 효율성을 높이고 자치구별로 적절한 예산 배정을 위한 의사결 정 기반 자료로 활용되기를 기대한다.

This study proposes a big data-based analytical method to detect high-risk areas for solitary deaths among the elderly in Seoul. The study categorizes and analyzes the risk factors of solitary deaths into demographic, health, economic, and socio-environmental factors. Using data collected from the Seoul Open Data Plaza and Public Data Portal, variables were generated and scatter plots were created using K-means clustering, followed by visual implementation through map creation. The analysis identified Jungnang-gu, Gangbuk-gu, Nowon-gu, Eunpyeong-gu, Gangseo-gu, and Gwanak-gu as the highest-risk areas. This study addresses the limitations of previous survey-based research through big data analysis. The findings are expected to enhance the efficiency of solitary death prevention programs and serve as a basis for informed decision-making in budget allocation across districts.

최근 CCTV가 사람들이 많은 거리뿐만 아니라 사람들이 자주 안 다니는 골목길에도 설치되고 있다. 이는 CCTV 로 인해 검거율을 증가시키고 있기 때문이다. 특히 검거율은 범죄율과 직접적인 영향을 미치는데, 검거율이 높은 장소일 수록 잠재적 범죄자들이 그 장소를 피하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 공공데이터를 활용하여 CCTV 설치 지역, 각 지역의 검거율과 범죄율을 수집하고 빅데이터 시스템의 Hadoop을 이용하여 수집된 데이터를 저장하고, 처리 도구를 이용하여 데이터를 정제·처리 후, R 프로그래밍을 사용하여 CCTV 설치 개수와 범죄율 간의 연관성을 분석·시각화하는 빅데이터를 접목한 연관성 분석 기술을 사용하여 CCTV의 설치 효과를 분석하였다.

Recently, CCTV cameras have been installed not only in crowded streets but also in less frequently traveled alleyways. This is because CCTV increases the arrest rate. The arrest rate directly affects the crime rate, as potential criminals tend to avoid areas with high arrest rates. Therefore, this paper collects public data on CCTV installation locations, arrest rates, and crime rates in various regions, stores the collected data using the Hadoop big data system, and refines and processes the data using appropriate tools. Subsequently, R programming is employed to analyze and visualize the relationship between the number of CCTV installations and crime rates. By leveraging big data correlation analysis techniques, this study evaluates the effectiveness of CCTV installations.

한국 도로교통법에 따르면 고속도로 추월차선(1차선)에서 지속 주행 시, 지정차로위반으로 판단한다. 현재 고속 도로에서 앞선 상황을 단속하기 위해서는 시민의 신고나, 도로 경찰이 직접 위반 여부를 판단하여 단속하고 있다. 이는, 고속도로에서 차량의 속도가 아닌 추월 여부에 따라 위반이 판단되고, CCTV에서는 차량이 지속해서 주행하고 있는지 기준이 모호하여 판단이 힘들기 때문이다. 따라서, 사람의 개입 없이 시스템이 1차선 지속 주행 여부를 스스로 판단하고 단속하는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 객체 추적 중에서 다중 객체 추적(Multiple Object Tracking)이 가능하고 시스템의 실시간성을 보장하기 위해 SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 모델을 기반한 F-SORT(Focus Simple Online and Realtime Tracking)를 기반하여 차량을 실시간으로 추적하고 차량의 이동 거리를 판단하여 1차 선 지속 주행 여부를 시스템이 판단하여 단속하는 무인 단속 시스템을 설계하였다.

According to the Korean Road Traffic Act, continuous driving in the overtaking lane (1 lane) of the highway is judged as a violation of the designated lane. Currently, in order to crack down on the advanced situation on the highway, a citizen's report or the road police directly determine whether it is a violation and crack down. This is because a violation is judged by overtaking or not the speed of the vehicle on the highway, and it is difficult to judge whether the vehicle is continuously driving because the standard is ambiguous in CCTV. Therefore, a system that self-determines and regulates whether the first lane is continuously driving without human intervention is needed. In this paper, in order to enable multiple object tracking during object tracking and to ensure the system's real-time feasibility, an unmanned crackdown system was designed based on F-SORT (Focused-Simple Online and Realtime Tracking) based on the Simple Online and Realtime Tracking (SORT) model, and the system determines whether or not the vehicle is continuously driving in one lane by determining the moving distance of the vehicle

고리 1호기 영구정지 이후 원전해체에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 원자로발전소의 핵심설비(원자로압력 용기, 증기발생기, 원자로냉각재펌프, 가압기)는 원자력발전소의 구조물 중 가장 높은 방사능을 가지고 있으며, 특히 핵 심설비 중 원자로압력용기(RPV: Reactor Pressure Vessel)는 핵연료를 제외한 방사능이 가장 높은 대상물이다. 이를 해체하기 위해서는 해체 대상에 대한 정확한 사전정보(2D, 3D모델 등) 및 방사선학적 특성 분석 그리고 해체 장비, 해체 공정의 타당성 검토 등이 필요하다. 하지만 사전정보 및 방사선학적 특성 분석 만으로는 해체 공정 검토가 불가능하고, 물리적인 목업을 사용할 경우, 다양한 해체 장비 적용의 어려움으로 가상환경에서 시뮬레이션 및 훈련이 필요하다. 본 논문에서는 가상현실 및 햅틱 기술을 적용하여 원전해체 과정의 원격 해체 기술 및 해체 작업자의 해체 기술을 향상할 수 있는 원격 해체훈련 시스템을 개발하였다.

Since the permanent shutdown of the Kori No. 1 reactor, research on nuclear power plant decommissioning has been actively conducted. The core facilities (reactor pressure vessel, steam generator, reactor coolant pump, and pressurizer) of a nuclear power plant have the highest radioactivity among the structures of a nuclear power plant, and the reactor pressure vessel (RPV) is the most radioactive object other than the nuclear fuel. In order to dismantle them, accurate preliminary information (2D, 3D models, etc.) and radiological characterization of the dismantling object are required, as well as feasibility studies of dismantling equipment and dismantling processes. However, it is impossible to review the dismantling process with only prior information and radiological characterization, and when using physical mock-ups, simulation and training in a virtual environment are necessary due to the difficulty of applying various dismantling equipment. In this paper, we developed a remote decommissioning training system that can improve the remote decommissioning technology of the nuclear power plant decommissioning process and the decommissioning skills of decommissioning workers by applying virtual reality and haptic technology.

스마트폰은 사진을 비롯한 방대한 양의 개인 데이터를 저장하고 있지만, 이들이 조직화되어 있지 않아 사용자는 필요한 정보를 신속하게 찾는데 많은 어려움이 있다. 이에 본 논문은 스마트폰 내 사진들을 지식 그래프로 만들고 사진 을 쉽게 검색하는 시스템 Visualize Me By Photo를 제안하고 구현하였다. 인공지능 기술을 활용하여 사진들로부터 최대 53가지의 지식들을 추출하고 이들로부터 사진과 사진 속의 지식들의 관계를 설정하는 식으로 지식 그래프를 생성 하였다. 또한 본 논문은 사용자의 용이한 검색을 위해 자연어 검색과 이미지의 특정 영역에 원을 표시하여 다른 사진을 검색하는 포커싱 검색 기능을 구현하였다. 결론적으로 본 연구는 사진들을 지식 그래프로 만듦으로써 사진 검색을 매우 용이하게 하였으며 스마트폰 내 사진 관리 또한 쉬워지는 결과를 낳았다.

Smartphones store a vast amount of personal data, including photos, but they are not organized, making it difficult for users to quickly find necessary information. Therefore, this paper proposed and implemented a system Visualize Me By Photo that makes photos in smartphones into a knowledge graph and easily searches for photos. Using artificial intelligence technology, the knowledge graph was generated by extracting up to 53 types of knowledge from the photos and establishing the relationship between the photo and knowledge in the photo. In addition, this paper implemented a focusing search function that searches for other photos by drawing circles in a specific area of the image and natural language search for easy search. In conclusion, this study has greatly facilitated photo searches as well as the management of photos on smartphones by construction of a knowledge graph of photos.

우리나라의 세계 치안율은 상위권이며, 새벽에 술을 먹고 마음껏 돌아다닐 수 있을 정도로 안전한 나라이다. 하지만 이러한 우리나라에서도 검찰청 자료에 따르면 매년 약 200만 건 전후의 범죄가 발생하고 있다. 범죄는 폭력범죄, 지능범죄, 기타범죄 등 여러 범죄로 분류될 수 있다. 또한, 범죄별 연령, 성별, 장소가 모두 다르다. 대부분의 범죄는 사람들의 신뢰를 무너뜨리고 사회에 크고 작은 피해를 입히며, 범죄로 인해 무너진 신뢰는 회복하기 어렵다. 이러한 범죄 의 종류에 따라 연령, 성별, 장소와 같은 조건을 기준으로 본 논문에서 빅 데이터를 이용해 분석하여 범죄 발생에 대해 접근 및 증/감폭을 시각화 할 것이다. 이 논문을 통해 범죄의 전체적인 흐름을 파악하고, 분석한 자료를 바탕으로 범죄 예방 디자인(CPTED)의 활용 방안을 제시할 것이다.

Our world security is at the top of the list, and it is a safe country to be able to drink and move around freely at dawn. However, according to the data by the prosecution's office, about 2 million crimes are committed each year. Crime can be classified as a violent crime, intelligent crime, or other crime. Also age, gender and location vary by crime. Generally, crime breaks people's trust, inflicts large and small damages on society, and it is difficult to restore trust, which is crushed by crime. In the paper based on the conditions such as age, gender, place, and area, we will use Big Data to visualize the access and increase / decrease of crime occurrence according to the types of these crimes. Through this paper, we will identify the overall trend of crime and present a method of utilizing the crime prevention design (CPTED) based on the analyzed data.