Earticle

본 연구는 Z세대 소비자의 디지털 페르소나를 기반으로 웰니스 푸드 시장에서 효과적인 마케팅 전략을 수립하는 것을 목표로 한다. Z세대는 소셜미디어와 전자상거래 플랫폼을 활용하여 제품을 탐색하고 구매 결정을 내리며, 단순한 품질뿐만 아니라 브랜드의 가치와 정체성을 중요하게 여긴다. 연구는 BioCGJ의 웰니스 제품 아마존 런칭을 사례로 삼 아, 인지(Awareness), 고려(Consideration), 전환(Conversion), 충성(Loyalty)의 4단계 마케팅 퍼널을 적용하였다. 데 이터 분석을 통해 ‘건강 지향 소비자’, ‘환경 보호 실천자’, ‘트렌드 추구 대학생’의 세 가지 디지털 페르소나를 도출하고, 각 유형에 맞춘 마케팅 전략을 제안하였다. 연구 결과는 Z세대 소비자와의 효과적인 디지털 소통 및 브랜드 충성도 강화 를 위한 전략적 시사점을 제공한다.

This study aims to establish an effective marketing strategy in the wellness food market based on the digital personas of Gen Z consumers. Gen Z explores products and makes purchasing decisions through social media and e-commerce platforms, valuing not only product quality but also brand identity and values. Using the case of BioCGJ’s wellness product launch on Amazon, the study applies a four-stage marketing funnel: Awareness, Consideration, Conversion, and Loyalty. Through data analysis, three digital personas were identified: ‘Health-Conscious Consumers,’ ‘Eco-Conscious Advocates,’ and ‘Trend-Seeking College Students.’ Tailored marketing strategies were proposed for each persona. The findings provide strategic insights for effective digital communication with Gen Z consumers and strengthening brand loyalty.

열차 운행 스케줄의 정시성 보장과 긴급 상황 전달은 지하철 수송 서비스의 주요 요소이다. 최근 5년간 발생한 지하철 사고는 2천여 건이 넘어섰고 전국장애인 차별철폐연대의 지하철 불법 운행 방해 시위는 최근 2년간 총 80회에 달했다. 본 논문에서는 지하철 이용객을 대상으로 사고, 시위 등 긴급 상황을 실시간으로 알려주는 알림 팝업 서비스, Community 서비스를 개발하였다. 안드로이드 앱으로 구현된 알림 팝업 서비스는 재난 안전 문자의 수신 오류의 문제 점을 개선하고 Firebase Cloud Messaging(FCM) 기능을 이용하여 개발한다.[1] 최적화된 화면을 위해 PHP, PHP의 phpMyAdmin을 이용하여 Community 서비스를 제공하고, 공공 API를 이용한 실시간 지하철 운행 정보 서비스도 제 공한다.[2] 본 연구는 지하철 이용객의 편의성과 안전성을 향상할 수 있는 애플리케이션을 개발하는 데 그 목적이 있다.[3]

Guaranteeing the punctuality of train operation schedules and delivering emergency situations are major elements of subway transport services. Over the past five years, about 2,000 subway accidents have occurred, and a total of 80 protests against illegal subway operation by the National Association for the Elimination of Discrimination against Persons with Disabilities have reached in the last two years. In this paper, we developed a notification pop-up service and a community service that informs subway users of emergency situations such as accidents and protests in real time. The notification pop-up service implemented by the Android app improves the problem of disaster safety text reception error and is developed using the Firebase Cloud Messaging (FCM) function. For an optimized screen, PHP and PHP's phpMyAdmin are used to provide a community service, and real-time subway operation information service using a public API is also provided. The purpose of this study is to develop an application that can improve the convenience and safety of subway users.

이본 논문에서는 Ka 대역에서 동작하는 탐색기용 능동 위상 배열 안테나의 RCS 성능 개선에 대하여 기술하였다. 상대적으로 광대역 특성을 갖는 노치 복사 소자를 이용한 배열 구조에서 전기적인 영향이 적은 반사판 주위에 흡수 물질 을 적용하여 RCS 측정을 수행하였다. 흡수 물질로는 페라이트 계열 물질과 LS-30 Absorber를 적용하여 흡수 물질 적용 유무에 따른 RCS 저감 효과를 측정하였다. 본 논문에서는 탐색기 운용 환경을 고려하여 X 대역과 Ka 대역에서의 RCS 성능 저감에 대한 검증이 수행되었다.

In this paper, we dedcribe the RCS performance improvement of an active phased array antenna for a seeker operating in the Ka-band. In an array structure using notch radiating elements with relatively broadband characteristics, an absorbing material was applied around a reflector that had no electrical effect and RCS measurements were performed. As absorbent materials, a ferrite-based material and An LS-30 absorber were applied to measure the RCS reduction effect depending on the persence or absence of the absorbent material. In this pater, verification of RCS performance reduction in X-band and Ka-band was performed considering the seeker operating environment.

본 연구에서는 경량성, 내구성, 비용 효율성이 뛰어난 유리섬유강화플라스틱을 유전체로 사용하여, 유전체 두께 변화가 역-F 안테나의 임피던스 매칭 최적화 및 신호 반사를 최소화에 중요한 요소인 공진 주파수와 전압 정재파비에 미치는 전기적 특성을 분석하였다. 유전체의 두께를 1.0mm에서 3.0mm 변화시킨 결과 공진주파수는 약 890∼ 800MHz, 전압 정재파비은 약 1.0∼4.0 변화됨을 확인하였다. 이는 유리섬유강화플라스틱 유전체 두께가 안테나 성능 에 미치는 영향을 분석하여 소형 고효율 안테나 설계를 위한 중요한 인자로 활용될 수 있다.

This study analyzes the electrical characteristics of an Inverted-F Antenna(IFA) by using Glass Fiber Reinforced Plastic(GFRP), known for its lightweight, durability, and cost-effectiveness, as the dielectric material. Specifically, the effects of varying the dielectric thickness on impedance matching optimization and minimizing signal reflection, which are key factors influencing the antenna's resonant frequency and Voltage Standing Wave Ratio(VSWR), were investigated. As the thickness of the dielectric increased from 1.0 mm to 3.0 mm, the resonance frequency was observed to vary approximately from 890 MHz to 800 MHz, while the VSWR changed from about 1.0 to 4.0. This demonstrates that the thickness of the GFRP dielectric is a crucial factor affecting antenna performance and can be applied to the design of compact, high-efficiency antennas.

신뢰성 높고 활용성이 뛰어난 위치 기반 서비스 제공을 위해 스마트폰을 이용한 보행자 추측 항법(PDR: pedestrian dead reckoning) 기술이 주목받고 있다. 그러나 스마트폰의 내장된 저가형 관성 측정 장치(IMU: inertial measurement unit) 센서를 활용한 측위 시스템은 다양한 보행 패턴 및 환경 변화로 인해 속도 및 방향 측정의 정확도 가 저하될 수 있다. 본 논문에서는 합성곱 신경망-장단기 메모리(CNN-LSTM： convolution neural network-long short term memory) 모델을 이용한 보행자의 속도를 정밀하게 예측하여 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스마트폰 IMU 데이터를 CNN-LSTM 모델의 입력으로 하여 보폭의 길이를 추정하여 보행자 속도를 예측하고, 상보필터(complementary filter)를 적용하여 예측 속도와 가속도 기반 계산 속도를 융합하여 보폭을 추정한다. 최종적 으로 추정된 보폭과 보행 방향 데이터를 기반으로 보행자의 위치를 정밀하게 추정한다. 실험 결과, 제안한 CNN-LSTM 기반 속도 예측 모델은 평균 절대 오차(MAE: mean absolute error) 0.4461m/s의 정확도를 보였으며, 기존 방식 대비 평균 제곱근 오차(RMSE: root mean squared error)를 최대 44% 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

Pedestrian dead reckoning (PDR) technology using smartphones has been recognized for its ability to provide reliable and highly applicable location-based services. However, positioning systems that utilize low-cost inertial measurement unit (IMU) sensors built into smartphones can be affected by reduced accuracy in speed and direction measurements due to various walking patterns and environmental changes. In this paper, a convolutional neural network-long short-term memory (CNN-LSTM) model-based positioning system is proposed to accurately predict pedestrian speed and estimate precise location. In the proposed method, stride length is estimated using smartphone IMU data as input to the CNN-LSTM model. Subsequently, pedestrian speed is predicted, and a complementary filter is applied to integrate the predicted speed with the acceleration-based calculated speed for stride length estimation. Finally, the pedestrian’s location is estimated based on the estimated stride length and walking direction data. Experimental results indicate that an accuracy of mean absolute error (MAE) of 0.4461 m/s is achieved by the proposed CNN-LSTM-based speed prediction model, and root mean squared error (RMSE) is reduced by up to 44% compared to conventional methods.

본 논문은 Ku-대역 수신기용 화합물 및 CMOS 집적회로 설계에 대한 연구 결과를 기술하였다. 본 연구에서는 수신기를 구성하는 주요 MMIC(Monolithic Microwave Integrated Circuit)인 LNA(Low Noise Amplifier), SPST(Single Pole Single Through) switch, Down Converter를 제작하여 각각의 측정 결과를 확인하고 이를 이용하 여 구성한 수신기의 성능을 확인하였다. 설계된 수신기는 OO.O GHz의 Ku-대역 입력 신호를 저잡음 증폭 후에 Dual-Conversion 방식으로 OO.O MHz의 IF 주파수 대역 신호로 변환하며 측정 결과 잡음지수는 5.6 dB 이하로 확보 된 것을 확인하였다.

This paper describes the results of research on the design of compounds and CMOS integrated circuits for Ku-band receivers. In this study, the main MMICs that make up the receiver, LNA, SPST switch, and down converter, were manufactured to confirm the measurement results and the performance of the constructed receiver was confirmed. The designed receiver converts a OO.O GHz Ku-band input signal into an IF frequency band signal of OO.O MHz in a dual-conversion method after low-noise amplification, and the noise figure was confirmed to be less than 5.6 dB as a result of the measurement.

현대 게임 산업의 급속한 성장으로 사용자 만족도와 충성도를 높이기 위한 몰입 유도 전략의 중요성이 커지고 있다. 본 연구는 칙센트미하이의 몰입 이론을 바탕으로 《사이버펑크 2077》에서 1인칭 시점과 고해상도 그래픽이 몰입을 촉진하는 메커니즘을 분석하고, 실제 사용자 리뷰를 통계적으로 분석하여 이들 요소가 몰입에 미치는 영향을 검증하였 다. 연구 결과, 1인칭 시점과 고해상도 그래픽이 게임 몰입도 향상에 중요한 역할을 한다는 것을 이론적, 실증적으로 확인하였다. 본 연구는 게임 개발자들에게 몰입감 극대화를 위한 구체적 전략을 제시하며, 향후 게임 설계 및 개발 과정 에서 중요한 지침이 될 것으로 기대한다. 또한 게임 몰입에 관한 학술적 논의를 심화하고, 게임 디자인 분야의 실용적 접근법을 제시하였다는 데 그 의의가 있다.

With the rapid growth of the modern game industry, the importance of immersion-inducing strategies to increase user satisfaction and loyalty is increasing. Based on Csikszentmihalyi's immersion theory, this study analyzed the mechanism by which the first-person viewpoint and high-resolution graphic promote immersion in "Cyberpunk 2077" and statistically analyzed actual user reviews to verify the effect of these factors on immersion. As a result of the study, it was theoretically and empirically confirmed that the first-person viewpoint and high-resolution graphic play an important role in improving game immersion. This study presents game developers with specific strategies to maximize immersion and is expected to be an important guide in the future game design and development process. It is also meaningful to deepen academic discussions on game immersion and present a practical approach in the field of game design.

최근 딥러닝 워크로드가 컨테이너 환경에서 실행되는 사례가 늘고 있다. 컨테이너는 가상머신에 비해 낮은 오버 헤드와 높은 이식성을 제공하지만, 딥러닝 워크로드의 실행 시 시스템 자원의 비효율적 활용 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 딥러닝 워크로드 실행으로 인한 오버헤드와 비효율성을 분석하기 위해 시스템콜 및 이벤트 추적 트레이스를 수집 및 분석하였다. 특히, 동일한 워크로드를 호스트 머신에서 직접 실행한 경우와 컨테이너 환경에서 실행한 경우를 비교하여 자원 소비 및 간섭과 관련된 컨테이너 환경의 오버헤드를 정량적으로 확인하였다. 분 석 결과 딥러닝 워크로드의 컨테이너 실행 시 성능 병목을 초래하는 주요 원인으로 주기적인 스토리지 플러시 작업이 확인되었으며, 다중 테넌트 환경에서는 자원 경합으로 인해 이러한 문제가 더욱 심화됨을 확인하였다. 본 연구의 결과는 컨테이너 환경에서 딥러닝 워크로드를 효율적으로 실행하기 위한 클라우드 및 엣지 시스템 설계에 중요한 인사이트를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

The execution of deep learning workloads in containerized environments has become increasingly common. While containers offer lower overhead and greater portability compared to virtual machines, they may lead to inefficiencies in system resource utilization during workload execution. This paper investigates the overhead and inefficiencies associated with containerized execution of deep learning workloads by collecting and analyzing system call and event traces. In particular, a comparative analysis was conducted to quantitatively evaluate the overheads related to resource consumption and interference by executing identical workloads directly on the host machine and within a containerized environment. The analysis identifies periodic storage flush operations as a key source of performance bottlenecks in containerized deep learning workloads. Furthermore, it was observed that resource contention exacerbates these issues in multi-tenant environments. The findings of this study are expected to provide valuable insights for designing cloud and edge systems to optimize the execution of deep learning workloads in containerized environments.

본 논문은 급변하는 기후 환경 속에서 온실가스 배출의 최상위 국가인 미국과 중국의 현황과 그로 인한 기후변화 문제를 분석한다. 미국은 온실가스 배출량이 가장 많은 국가 중 하나이며, 역사적 책임이 크다. 그러나 현재 미국은 석탄 과 석유의 채굴과 사용을 확대하고, 파리기후협약에서 탈퇴하는 등 기후변화에 역행하는 정책을 펼치고 있다. 이는 세계 적인 에너지 전환 흐름에 뒤처질 위험을 초래하고, 경제적 및 환경적 후퇴를 가져올 우려가 크다. 이렇게 기후변화는 전 세계적으로 물리적 영향이 커지고 있으며, 최근 LA 산불은 200조 원 이상의 피해를 발생시키며 최악의 산불로 기록 되고 있다. 기후변화로 인한 건조한 날씨와 나무 밀집 등 복합적인 물리적 원인이 이 산불을 초래했다고 본다. 이로 인해 보험사들이 파산 위기에 처할 가능성도 제기되고 있다. 한편, 이전에는 일반적으로 AI 모델이 물리적 영향에 치중되었으 나, 본 논문의 실증분석에서는 이러한 문제가 실제로는 인적 영향이 인명 피해에 더 영향을 준다는 결과 나왔다. 이는 AI의 알고리즘이 인적 영향에 치중하게 설계 학습되어야 하는 이유이다. 본 논문은 기후변화 대응이 더 이상 미룰 수 없는 비용임을 강조하며, AI 모델 활성화로 이를 상쇄하고 한.미.중의 기후위기 대응 방안을 제시하고자 한다.

This paper analyzes the current status of the United States and China, which are the countries with the highest greenhouse gas emissions in a rapidly changing climate environment, and the resulting climate change problems. The U.S. is one of the countries with the highest greenhouse gas emissions and has a large historical responsibility. However, the U.S. is currently implementing policies against climate change by expanding the mining and use of coal and oil, and withdrawing from the Paris Climate Agreement. This poses a high risk of falling behind in the global energy transition flow, and there is a high concern that it will lead to economic and environmental retreat. As such, climate change has a growing physical impact on the world, and the recent LA wildfire is recorded as the worst wildfire, causing more than 200 trillion won in damage. It is what a combination of physical causes such as dry weather and tree density caused by climate change caused this wildfire. This raises the possibility that insurance companies may be on the verge of bankruptcy. Previously, AI models were generally focused on physical effects, but the empirical analysis of this paper found that these problems actually affect human damage more. This is why AI's algorithms should be designed and learned focusing on human effects. This paper emphasizes that responding to climate change is a cost that cannot be delayed any longer, and aims to offset this by activating AI models and suggest ways to respond to the climate crisis between Korea, the U.S. and China.

이 논문은 QR code 이미지로부터 카메라의 절대 좌표와 지향 방위각을 추정하기 위한 것이다. 절대 좌표 정보 등 위치 정보와 이미지 크기 정보를 포함한 QR code를 생성하고 이것을 기준이 되는 위치에 부착하며, 근처의 지점에 서 스마트폰 카메라로 QR code를 촬영한 후에, 그 이미지에서 특징점을 추출하고 computer vision 영상 처리를 하여 카메라와 QR code와의 상대 위치를 추정한다. QR code에서 읽어 들인 절대 좌표와 추정한 상대 좌표를 합산하여 카메라의 절대 좌표를 계산한다. 실험으로 추정된 카메라의 위치 오차는 평균 1.2%의 우수한 정확도를 얻을 수 있었다. 실내 주요 위치에 QR code를 부착하고 스마트폰으로 절대 좌표를 구할 수 있는 매우 효용성이 높은 방법이 될 것이다.

This paper is to estimate the absolute coordinates and azimuth of the camera from the QR code image. It generates a QR code including position information such as absolute coordinate information and image size information, attaches it to a reference location, takes a picture of the QR code with a smartphone camera at a nearby point, extracts feature points from the image, and estimates the relative position between the camera and the QR code by performing computer vision image processing. The absolute coordinates of the camera are calculated by adding the absolute coordinates read from the QR code and the estimated relative coordinates. The estimated camera position error through the experiment achieved an average accuracy of 1.2%. It will be a very useful method to attach QR codes to key indoor locations and obtain absolute coordinates with a smartphone.

화랑문제는 다각형 내부의 화랑 전체(벽, 꼭짓점, 내부 공간)를 감시할 수 있는 최소 경비원 수를 구하는 문제이다. 화랑문제는 다항시간으로 정확한 해를 찾는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-난제(NP-hard)로 알려져 있다. LL ≤ g(P) ≤ UL에 대해 널리 알려진 삼각형의 3색 색칠 법(TGC)은 n개 꼭짓점에 대해 g(P) ≤ ⌊ n/3 ⌋인 상한치 (upper limit)을 구할 수 있다. 반면에 독립 지배집합(IDS) 알고리즘은 TGC보다 성능이 좋은 반면에 일부 변을 커버하 지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 화랑 내부 전체를 커버하면서도 TGC나 IDS에 비해 보다 적은 수의 경비원 수를 구하는 방법으로 연결 지배집합(CDS) 알고리즘을 제안하였다. 8개 문제에 대해 실험 결과 CDS가 가장 우수한 성능을 보였다.

The art gallery problem(AGP) is the problem of obtaining the minimum number of guards who can monitor the entire gallery(wall, vertex, and inner space) inside the polygon. AGP is known as NP-hard, where an algorithm for finding an exact solution in polynomial time is not known. The three-graph coloring method(TGC) of triangles widely known for LL ≤ g(P) ≤ UL can obtain an upper limit of g(P) ≤ ⌊ n/3 ⌋ for n vertices. On the other hand, independent dominating set(IDS) algorithms may perform better than TGCs, while they may not cover some line segment. In this paper, a connected dominating set(CDS) algorithm is proposed as a method of obtaining a smaller number of guards than TGC or IDS while covering the entire interior of the art gallery. Experiments on eight problems showed that CDS showed the best performance.

이진분류기의 성능을 평가하는 측도로는 일반적으로 정확도로 평가한다. 그러나 정확도는 동등한 비율로 구성된 데이터집합에 적합하며, 불균형 데이터인 경우 편향된 결과를 나타낸다. 따라서 정확도 대안으로 ROC 곡선이나 P-R 곡선을 활용한다. ROC 곡선은 소수와 다수 집단이 동등한 중요도인 경우, P-R 곡선은 소수집단이 보다 중요도를 갖는 경우에 활용된다. ROC 곡선은 n개 데이터 각각에 대해 혼돈행렬의 TP, FP, FN, TN을 집계하여 (FPR, TPR) 좌표 값을 연결한 곡선을 작도한다. 또한 n개 데이터 중에서 max(TPR-FPR)을 최적의 절단 치로 결정한다. 본 논문에서는 ROC 곡선을 작도하는데 있어 사전에 실제 정답(T)=P인 개수를 np 로, T=N인 개수를 nN으로 하여 FPR(X축)=1/nN개 눈금으로, TPR(Y축)=1/np개 눈금으로 분할한 눈금 선을 가진 그래프를 적용한다. 이 그래프에서 T=P이면 위로, T=N이 면 우측으로 한 눈금씩 이동하는 방법을 적용하였다. 제안된 방법은 기존의 (FPR, TPR) 좌표 계산법과 동일한 결과를 보였으며, 최적의 절단치도 쉽게 결정할 수 있음을 보였다.

As a measure of evaluating the performance of binary classifiers, it is generally evaluated by accuracy. However, the accuracy is appropriate for a dataset composed of equal proportions, with biased results for imbalanced data. Therefore, ROC curves or PR curves are used as accuracy alternatives. The ROC curve is used when minority and majority groups are of equal importance, and the PR curve is used when minority groups are of more importance. The ROC curve aggregates TP, FP, FN, and TN of the confusion matrix for each of the n data to construct a ROC curve that connects (FPR, TPR) coordinate values. In addition, max (TPR-FPR) is determined as the optimal cut-off value among n data. In constructing the ROC curve, this paper applies a graph with a scale mark divided by FPR(X-axis) = 1/nN scales, and TPR (Y-axis) = 1/np scales, with the number of actual correct answers (T) = P as np and T=N as nN. In this graph, a method of moving one scale upward if T=P and to the right if T=N was applied. The proposed method showed the same results as the conventional (FPR, TPR) coordinate calculation method, and it was shown that the optimal cut-off value can be easily determined.

현재 차량 환경 최적화 시스템은 운전자의 심리적 상태와 감정 상태를 실시간으로 반영하지 못해 차량 내 사용자 경험과 안전성을 저하시키는 문제를 야기하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 AI와 IoT 기술을 활용 하여 효율적으로 실시간 데이터를 수집하고 처리하는 스마트 시스템을 제안하고 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제 안한 시스템은 심박수와 심박 변이성(IBI(Inter Beat Interval), SDNN(Standard Deviation of Average NN interval), RMSSD(Root Mean Square of the Successive Differences, pNN50(Percentage of NN intervals differing by more than 50ms))[1] 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 머신러닝 모델(Random Forest, SVM(Support Vector machine), Gradient Boosting)을 사용해 운전자의 스트레스 상태를 분류하였다. 또한, 차량 내부 환경을 자동으로 최적화하기 위해 음악 추천 및 온도, 조명 제어 기능을 구현하였다. 스트레스 상태 분류 모델은 99.87%의 높은 정확도와 1.00의 F1-Score를 기록하며, HRV 데이터를 활용한 스트레스 감지의 가능성을 확인하였다. 모의실험 결과, 제안된 시스템은 높은 정확도로 운전자의 상태를 분류하였으며, 이를 통해 차량 내 사용자 경험과 안전성 을 개선할 수 있음을 확인하였다.

Current vehicle environment optimization systems are unable to reflect the psychological and emotional state of the driver in real time, which leads to problems that reduce the user experience and safety in the vehicle. To solve these problems, this paper proposes a smart system that efficiently collects and processes real-time data using AI and IoT technologies, and validates its performance. The system proposed in this paper collects heart rate and heart rate variability(IBI,SDNN RMSSD,pNN50)[1] data, and classifies the driver's stress state using machine learning models (Random Forest, SVM, Gradient Boosting) based on these data. In addition, music recommendations, temperature and lighting controls were implemented to automatically optimise the cabin environment. The stress state classification model achieved a high accuracy of 99.87% and an F1 score of 1.00, confirming the feasibility of stress detection using HRV data. Simulation results showed that the proposed system classified the driver's state with high accuracy, which can improve the user experience and safety in the vehicle.

본 논문에서는 Ka대역 고출력 송신기 개발의 핵심부품인 전력증폭기(PA: Power Amplifier) MMIC를 GaN(Gallium Nitride: 질화 갈륨) 공정을 이용하여 설계, 제작, 검증 하였다. Win-semiconductor사의 GaN NP12 (120nm)공정으로 설계하였으며, 전용 시험 보드를 이용하여 Ka대역에서 동작하는 출력 20W 이상의 특성을 확보하였 다. 개발된 전력증폭 MMIC는 10W급 전력증폭 MMIC를 기반으로 설계되어 송신기 구성시 10W, 20W 전력증폭기 MMIC를 활용할 수 있도록 하였다. 개발된 전력증폭기 MMIC는 기존 초고주파 송신기에 사용하는 TWTA를 대체 가능 한 SSPA로 대체가 가능 하다. 또한 순수 국내 기술로 설계되어 소자의 IP확보와 국산화 대체로 기술 뿐만 아니라, 국산 화 장비 개발을 통한 글로벌 경쟁력을 확보 할 것이다.

In this paper, we designed, manufactured, and verified a power amplifier MMIC, which is a key component in the development of a Ka-band high-power transmitter, using the GaN process. It was designed using Win-semiconductor's GaN NP12 (120nm) process, and secured the output characteristic of 20W or more operating in the Ka band using a dedicated test board. The developed power amplifier MMIC was designed based on a 10W power amplifier MMIC, so that 10W and 20W power amplifier MMICs can be utilized when configuring a transmitter. The developed power amplifier MMIC can replace the TWTA used in existing ultra-high frequency transmitters with SSPA. In addition, since it was designed with purely domestic technology, it will secure not only the IP of the component and the technology for localization but also global competitiveness through the development of localized equipment.

영상처리보드에 주로 사용되는 멀티코어 CPU는 코어의 특성과 제조사에 따라서 주기적인 단종이 되어 왔다. 기존에 사용하던 Power PC 계열의 NXP의 P4080의 경우도 8개의 코어를 가지고 있으며 각각의 코어에 여러 TASK를 할당하여 영상처리를 하였다. CPU의 발전은 기존 CPU의 단종으로 이어졌다. 동등 성능 이상이며 시장에서 많이 사용 하고 가격은 보다 저렴한 CPU로 새롭게 선정해야 했다. 본 논문에서는 기존 CPU와 단종 대체하는 CPU와 비교를 통하 여 각각의 장점과 단점을 비교한다. 특히 적용되는 코어의 특성에 따라서 영상처리 알고리즘 성능에는 어떠한 차이가 있는지를 설명한다. 또한 변경된 CPU를 기반으로 신규 설계를 통하여 기존의 영상처리보드와 성능이 동등이상임을 확 인한다. 대체 설계되는 Intel CPU에 대해서 장점과 단점을 설명한다.

Multi-core CPUs, which are mainly used in image processing boards, have been periodically discontinued depending on the characteristics of the cores and the manufacturer. In the case of NXP's P4080, which was previously used in the Power PC series, it also had 8 cores and assigned multiple tasks to each core to perform image processing. The development of CPUs led to the discontinuation of existing CPUs. It was necessary to select a new CPU that had the same performance or higher, was widely used in the market, and was cheaper. In this paper, we compare the advantages and disadvantages of each CPU by comparing it with the CPU that replaced the discontinued CPU. In particular, we explain what differences there are in the performance of the image processing algorithm depending on the characteristics of the applied core. In addition, we confirm that the performance is equivalent or higher than that of the existing image processing board through a new design based on the changed CPU. We explain the advantages and disadvantages of the Intel CPU that is being replaced.

영상처리보드는 2차원 신호처리를 위하여 방대한 데이터를 처리를 위한 연산량을 고려하여 멀티코어 기반의 CPU를 많이 적용한다. 영상 처리 알고리즘을 실시간 동작시키기 위해서 CPU와　FPGA를 활용하는 하드웨어 구조를 사용하는 영상처리보드가 일반적으로 활용된다. CPU는 멀티코어를 기반으로 실시간 영상처리를 할 수 있다는 장점이 있지만 CPU가 부팅되는 시간동안 임무를 수행하지 못하는 단점이 있다. 전원인가 후에 빠르게 동작하여 영상처리를 통하여 표적을 탐지해야 하는 시스템에 사용하는 것은 적절하지 못하다. 전원 인가 후 빠르게 동작할 수 있도록 부팅시 간을 단축할 수 있는 방법으로 DSP와 FPGA를 활용하는 하드웨어 구조를 제안한다. 4개의 DSP와 FPGA를 통하여 빠르 게 부팅하여 영상 처리하는 추적 알고리즘을 구현하게 된다. 이 구조는 추가 영상 처리에 대한 재구성 및 확장성을 가지 고 소프트웨어 개발에 더 많은 유연성을 제공할 수 있다.

Image processing boards often use multi-core-based CPUs to process massive data for two-dimensional signal processing, considering the amount of computation required. Image processing boards that use hardware structures utilizing CPUs and FPGAs to operate image processing algorithms in real time are generally utilized. CPUs have the advantage of being able to perform real-time image processing based on multi-cores, but they have the disadvantage of not being able to perform tasks while the CPU is booting. It is not appropriate to use it in a system that requires rapid operation after power-on and target detection through image processing. We propose a hardware structure utilizing DSPs and FPGAs as a method to shorten the boot time so that it can operate quickly after power-on. A tracking algorithm that boots quickly and processes images is implemented through four DSPs and FPGAs. This structure can provide more flexibility in software development with reconfigurability and expandability for additional image processing.

본 논문에서는 5상 영구자석형 동기전동기 구동 시 인버터에서 발생한 스위치 고장에 대해 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 전류센서를 통해 얻은 상전류의 정보와 좌표변환을 통해 계산된 동기좌표계 q 축 전류를 이용한 각 상에 대한 평균전류를 상호 비교하여 고장 스위치를 검출하는 절차를 거친다. 이를 통해 10개의 스위치 각각 에 대한 고장 검출이 이루어지며 제안된 알고리즘은 matlab simulink를 이용한 시뮬레이션 결과를 통해 그 효용성을 입증하였다.

This paper proposes an algorithm for detecting switch faults occuring in the inverter during the driving of a five-phase permanent magnet synchronous motor. The proposed algorithm goes through procedure of coordinate transformation of phase current information obtained through a current sensor and detecting a faulty switch using value of the q -axis current. Through this, fault detection for each of the 10 switches is performed, and the proposed algorithm is verified for its effectiveness through simulation results using matlab simulink.

본 논문은 RF를 이용하여 플라즈마를 발생시키기 위한 플라즈마 소스 발생장치의 핵심부품인 300W급 전력증폭 기(PA:Power Amplifier)를 개발하기 위하여 GaN 기반 150W급 전력 소자를 설계하여 제작하였으며 이를 이용하여 300W급 전력증폭기를 제작, 검증하였다. Win-semiconductor 社의 반도체 공정인 NP25 (0.25㎛) 을 사용하여 제작 하였으며, 전용 시험 보드를 이용하여 운용주파수 2.4~2.5GHz 대역에서 동작, 출력 300W 이상, 효율 61%, 이득 13dB의 특성을 확보하였다. 개발된 전력증폭기는 ISM(Industrial, Science, Medical) 대역 외 민수/군수의 다양한 응 용 분야에서 활용이 가능하다.

This paper presents the development of a 300W-class power amplifier (PA), a key component of a plasma source generation device that utilizes RF to generate plasma. To achieve this, a 150W-class GaN -based power amplifier device was designed and fabricated, which was then used to develop and verify the 300W-class power amplifier. The device was fabricated using Win Semiconductor's NP25 (0.25μm) semiconductor process. Performance evaluation using a dedicated test board confirmed its operation in the 2.4–2.5 GHz frequency band, achieving an output power of over 300W, an efficiency of 61%, and a gain of 13dB. The developed power amplifier can be utilized not only in the ISM (Industrial, Scientific, and Medical) band but also in various civilian and military applications.

태양광인버터는 과거 60Hz 변압기형(Transformer type)으로 크기가 크고 무게가 무겁고 효율이 낮았으나 1990년대는 고주파 변압기 방식으로 발전하여, 크기와 무게, 효율이 중간급으로 발전되었다. 그리고 최근에는 발전효율 을 높이고 무게, 크기 감소 및 발전시간을 증가시킬 수 있는 무변압기형(Transformerless type)이 개발되어 보편화 되 어있다. 이러한 무변압기형의 태양광인버터는 내부적으로 변압기의 기본 역할인 절연기능이 반영되어 있지 않다. 따라서 무변압기형 태양광인버터를 적용 시 장치 간의 절연파괴와 상호 간섭을 통한 비정상적인 동작이 일어날 수 있으며 때로 는 시험장비 (태양전지모의직류전원장치, 모의계통전원장치 등)에 중대한 고장을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 무변압기 형 태양광인버터를 장치와 장치를 연결하여 하나의 시스템을 구성하였다. 그리고 무변압기형 태양광인버터의 계통연계 운전 시 장치 간의 상호연동 구성에 따른 문제점 및 고장분석을 통하여 시험설비 보호와 이에 따른 해결 방안을 제안하 고자 한다.

In the past, PV inverters were 60Hz transformer types, which were large in size, heavy in weight, and had low efficiency, but in the 1990s, they developed into high-frequency transformer types, and their size, weight, and efficiency were medium-sized. And recently, the transformerless type, which can increase power generation efficiency, reduce weight and size, and increase power generation time, has been developed and become popular. This transformeless type PV inverter does not internally reflect the insulation function, which is the basic role of a transformer. Therefore, when applying a transformerless type PV inverter, abnormal operation may occur through insulation breakdown and mutual interference between devices, and sometimes serious failures may occur in test equipment (PV cell simulated DC power supply device, simulated system power device, etc.). In this paper, a transformerless solar inverter was connected to form a single system. In addition, we would like to propose test facility protection and solutions through analysis of problems and failures caused by the interconnection configuration between devices during grid-connected operation of a transformerless PV inverter.

에너지저장장치(Energy Storage System, ESS)는 수십 개의 배터리와 커넥터, 전원 조절 장치 등으로 구성되며 이러한 구조로 인하여 배터리의 일부에서 아크가 발생하면 다른 배터리로 옮겨지며 장치 전체로 확산하여 화재로 이어진 다. 따라서 이러한 화재사고를 예방하기 위해 에너지저장장치 내에는 온도센서가 부착되어 있으며 특정 온도 이상이 검 출되었을 때, 시스템 차단 및 소화기능을 수행한다. 또한 최근 감지 효율을 개선하고자 광섬유를 이용하여 자외선 신호의 일부를 포집하여 아크를 검출하는 기술이 개발되어 상용화 단계에 있다. 그러나 광섬유를 이용한 아크 검출은 고가의 재료와 제작비용이 요구되며 특히 300V, 1A 수준의 에너지가 필요하여 미세 아크 검출이 불가능하다. 따라서 본 논문에 서는 고가의 재료 및 제조비를 절감함과 동시에 미세 아크 검출이 가능한 아크 자외선 포집을 이용한 에너지저장장치용 열화감지시스템을 연구하고자 한다. 이러한 연구를 통해 아크 자외선 포집을 위한 금속 패치형 포집판을 개발하고 포집 기 일체형의 고성능 아크 검출 센서와f 무선통신 기반 센서 네트워크 기술을 이용한 열화감지시스템을 개발하여 에너지 저장장치의 안전성을 개선하고자 한다.

An Energy Storage System (ESS) consists of dozens of batteries, connectors, power control devices, etc. Due to this structure, when an arc occurs in part of the battery, it is transferred to other batteries and spreads throughout the device, leading to a fire. Therefore, to prevent such fire accidents, a temperature sensor is attached to the energy storage device, and when a temperature exceeding a certain temperature is detected, the system shuts off and performs fire extinguishing functions. Additionally, in order to improve detection efficiency, a technology to detect arcs by collecting part of the ultraviolet signal using optical fibers has recently been developed and is in the commercialization stage. Therefore, in this paper, we aim to study a deterioration detection system for energy storage devices using arc ultraviolet ray capture that can detect micro arcs while reducing expensive materials and manufacturing costs. Through this research, we aim to improve the safety of energy storage devices by developing a metal patch-type collection plate for collecting arc ultraviolet rays and developing a deterioration detection system using a high-performance arc detection sensor integrated with the collector and wireless communication-based sensor network technology.

최근에는 아크 검출을 위해 광섬유 케이블을 이용하여 자외선 신호의 일부를 포집하고 4~6개의 온도센서를 이용 하여 비감지 지역의 가상 온도 데이터를 생성하는 기술들이 상용화된 제품들이 출시되고 있다. 그리고 300V, 1A의 에너 지를 활용하는 자외선 포집 장치도 동일한 수준으로 아크검출장치로 사용되고 있다. 그러나 이러한 장치들은 고가의 광 섬유가 사용되며, 아크 감지 효율을 높이기 위해 광섬유 표면에 미세한 스크래치가 필요하여 제조원가가 높다. 또한 300V, 1A 수준의 에너지가 필요하므로 에너지가 작은 아크의 경우 검출이 어려운 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 고찰하여 고가의 재료 및 제조비를 절감함과 동시에 아크 검출이 가능하도록 자외선 반사율 을 고려한 알루미늄 박판 적용 및 엠보싱 표면 반사 및 포집을 통한 전자기파(가시광선, 자외선, 적외선 신호) 신호감지 를 통한 아크 발생 검출에 관해 연구하고자 한다.

Recently, commercial products have been released that use fiber optic cables to capture a portion of the ultraviolet signal for arc detection and generate virtual temperature data of the undetected area using 4 to 6 temperature sensors. And ultraviolet ray capture devices utilizing 300V, 1A of energy are also used as arc detection devices at the same level. However, these devices use expensive optical fibers and require fine scratches on the optical fiber surface to increase arc detection efficiency, which increases manufacturing costs. In addition, since it requires energy at the level of 300V, 1A, it has the problem of being difficult to detect in the case of arcs with small energy. Therefore, in this paper, we will study the detection of arc occurrence through electromagnetic wave(visible light, ultraviolet light, infrared signal) detection through the application of aluminum sheet considering ultraviolet reflectivity and the embossing surface reflection and capture, while reducing expensive materials and manufacturing costs and enabling detection of arc.

부분적으로 채워진 리지 구조형 광 격자를 사용하여, 협대역 GMR의 물리적 원리에 의존하는 효율적인 협 대역 반사 컬러필터를 설계하고 그 회절 특성을 분석하였다. 기본 설계구조는 SiO2 기판 위에 Al2O3 필름을 증착하고 부분적 으로 채워진 리지 구조형 Si-SiO2 격자로 구성하였다. 수치해석 결과, Rayleigh 이상 현상 근처에서 형성되는 선명한 공명 유도 스펙트럼 형태가 나타났다. 이때 발생되는 좁은 대역폭은 부분적으로 채워진 리지 구조형 Si-SiO2 격자 사이 의 굴절률 대비 때문이라는 것을 수치적으로 보여주었다. 결국, 0차 반사 스펙트럼의 빨간색, 녹색, 파란색 필터의 컬러 현상과, GMR과 관련된 순수한 회절 특성이 자세하게 설명되었다.

Using a partially filled ridge-structured optical grating, an efficient narrow-band reflection color filter that relies on the physical principle of narrow-band GMR(Guided Mode Resonance) is designed and its diffraction characteristics are analyzed. The basic design structure consists of a partially filled ridge-structured Si-SiO2 grating with an Al2O3 film deposited on SiO2 substrate. As a result of numerical analysis, a sharp resonance-derived spectral profile formed near the Rayleigh anomaly appears. It was numerically shown that the narrow bandwidth generated at this time is due to the refractive index contrast between the partially filled ridge-structured Si-SiO2 gratings. Eventually, the color phenomenon of the red, green and blue filters of the zero-order reflection spectrum and the pure diffraction properties related to GMR are explained in details.

편광 무 의존성과 각도 내성을 갖춘 근적외선 영역의 유도 모드 공진 (GMR) 특성은 편광되지 않은 빛과 넓은 시야가 필요한 적외선 분광학 및 이미징 시스템의 필터링에 매우 응용한 기술이다. 간단한 제작 절차와 설계를 통하여 달성할 수 있는 GMR 격자구조의 실현은 견고한 필터 특성 덕분에 그와 같은 목적에 특히 매력적이다. 본 논문에서는 ZnS와 Si로 구성된 이중층 원통형 격자를 사용하여 SiO2 기판에서 편광에 무 의존적이고 각도 변화에 강한 근적외선 GMR의 전자기학적 설계를 제시하였다. 설계한 구조는 1.39 um 파장에서 공명 중심을 갖고, 입사각 10o와 50o 사이에서 최소한의 변화를 보이며, 편광에 무 의존적인 notch-type 특성을 나타내었다.

Guided mode resonance (GMR) properties in near-infrared regions with polarization-independent and angle tolerance is a highly applied technique for filtering infrared spectroscopy and imaging systems that require unpolarized light and a wide field-of-view. The realization of GMR grating structures, which can be achieved through a simple fabrication procedure and design, is particularly attractive for those purposes due to their robust filter characteristics. In this paper, the electromagnetic design of near-infrared GMR with polarization-independent and angle-tolerant resistance using a double-layer cylindrical grating consisting of ZnS and Si on SiO2 substrates is presented. The resonance, centered at 1.39 wavelength, exhibits polarization-independent notch-type characteristics with minimal change across a 10o to 50o incidence angle.

실시간 편성이 주요한 경쟁력 요소가 되는 스포츠 경기의 중계권 확보를 위해서 지상파 방송 사업자, 유료 방송 사업자, OTT 사업자들의 경쟁이 심화되고 있다. OTT 사업자는 경쟁력 유지를 위하여 오리지널 프로그램을 지속적으로 제작해야 하는데 스포츠 중계권의 확보는 OTT 사업자의 주요한 경쟁 전략이 될 수 있다. 국민적 관심도가 높은 일부 스포츠 경기 중계가 유료 서비스 가입을 통해서만 이용할 수 있는 미디어 환경에 놓이게 된다면 사회적 약자의 시청 소외 및 추가적인 콘텐츠 이용 요금 상승 등과 같은 사회적 부담이 높아질 수밖에 없다. 국민 관심 행사에 대하여 OTT 가 독점적 중계권을 확보하고 다른 방송 사업자에게 중계권 재판매를 하지 않은 상황이 온다면 당연히 유료 OTT 시청을 부담하기 어려운 시청자들에 대한 소외 이슈가 발생하게 된다. 향후 방송법 개정 시에 OTT의 법적 지위 및 보편적 시청 권에 관련된 역할을 명기할 필요가 제기된다. 즉 OTT가 국민 관심 행사에 대한 중계권을 확보할 경우 이를 다른 방송 사업자에게 재판매 할 수 있는 법적 조항이 구비되어야 할 것이다.

In order to secure the broadcasting rights for sports games where real-time programming is a key competitive factor, competition among terrestrial broadcasters, pay TV operators, and OTT operators is intensifying. OTT operators must continuously produce original programs to maintain competitiveness, and securing sports broadcasting rights can be a key competitive strategy for OTT operators. If some sports games with high public interest are placed in a media environment where they can only be accessed through paid service subscriptions, social burdens such as exclusion of viewers for the socially disadvantaged and increased fees for additional content usage will inevitably increase. If OTT secures exclusive broadcasting rights for events of national interest and does not resell the rights to other broadcasters, it will naturally cause the issue of alienation for viewers who cannot afford to pay for OTT viewing. It will be necessary to specify the legal status of OTT and its role in universal viewing rights when revising the broadcasting law in the future. In other words, if OTT secures broadcasting rights to events of national interest, there should be legal provisions that allow it to resell them to other broadcasters.

스마트 그리드는 전기 공급 업체와 소비자 간의 양방향 통신을 가능하게 하는 새로운 패러다임이다. 기존 방법은 단기 의존성을 처리하는 데만 유용하기 때문에 비선형 전력 수요 패턴의 모델링과 관련해서는 상당 부분 취약하다. 또한 기존 방법은 순전히 기록 데이터 기반이기 때문에 특성상 정적이고 스마트 미터기 오작동, 잡음과 같은 이상값이 상당 부분 포함되어 있어서 예측 성능이 매우 미흡하다. 이에 본 연구에서는 두 가지 기본 모델로서 하나는 모수 통계의 대표 적인 회귀 학습 모델과 다른 하나는 전형적인 비모수 통계적 접근이라 할 수 있는 KNN 학습 모델로 시작해서 스마트 미터 데이터와 같은 시계열 데이터의 경우에 샘플 데이터의 독립성이라는 측면을 고려하면, 오히려 비모수적 접근 방식 인 KNN 학습에 의한 성능이 본 연구의 실험 결과 확인된다.

Smart grid is a new paradigm that enables two-way communication between electricity suppliers and consumers. Existing methods are largely weak when it comes to modeling nonlinear power demand patterns, as they are only useful for handling short-term dependencies. Additionally, because existing methods are purely based on historical data, they are static in nature and contain a significant amount of outliers such as smart meter malfunctions and noise, so their prediction performance is very poor. Accordingly, in this study, we start with two basic models, one is a regression learning model that is representative of parametric statistics and the other is a KNN learning model that can be considered a typical non-parametric statistical approach. In the case of time series data such as smart meter data, we start with the independence of sample data. Considering this aspect, the performance of KNN learning, which is a non-parametric approach, is confirmed by the experimental results of this study

현재 한국사회는 점차로 고령사회에 진입하고 있다. 이에 병원에서의 고령환자가 증가하고 또한 병원에서의 낙상 사고 발생빈도가 증가하고 있다. 이동하기 힘든 고령환자의 경우 특히 그 발생빈도가 높다. 이에 병동 음향 환경을 분석 하여 안전사고를 줄이는 방법으로 병동 음향분석을 확률에 따른 지능형 알고리즘인 HMM(Hidden Markov Model)을 적용하였다. 병동 및 입원실 등에 나타날 수 있는 음향을 선정하여 음향분석 및 인식을 통하여 병동 안전 환경을 분석 하였다.

As we gradually enter an aging society, the frequency of falls in hospitals is increasing. In the case of elderly patients who are difficult to move, the incidence is particularly high. Therefore, the safety environment was analyzed through sound analysis of wards and inpatient rooms by applying the HMM(Hidden Markov Model), an intelligent algorithm according to probability, as a method of reducing safety accidents by analyzing the sound environment of wards.

직업 특성과 업무 과정에 대한 상세한 내용을 적용한 직업 시뮬레이션 게임 설계를 위해서는 해당 업무에 대한 구체적이고 신뢰성 있는 자료가 필요하다. 그런데 보안 등의 이유로 게임 개발자가 해당 업무에 대한 자료를 확보하기에 는 어려움이 있다. 따라서 GPT API를 활용하여 공식 웹사이트나 관계 법령 등 공개적인 자료를 활용하여 특정 직업에 대한 파인튜닝을 실시하였다, 그리고, 미션 설계와 구조화 작업을 위한 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 게임 미션 설계 하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 국립공원 레인저의 직무 시뮬레이션 게임 기획을 대상으로 게임 내 미션 설계의 구체성과 정확성을 높이는 방법을 사례로 제시하였다. 자체 평가를 통해 연구 결과 생성된 미션은 국립공원 레인저의 실무적 특성을 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 사례를 통해 향후 자료가 부족한 다른 직업 시뮬레이션 게임 설계 과정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

Designing a job simulation game that applies job characteristics and details of the job process requires specific and reliable data about the job. However, it is difficult for game developers to obtain information about their work for security reasons. Therefore, the GPT API was used to fine-tune specific occupations using public data such as official websites and related laws. In addition, a method of designing game missions using prompt engineering for mission design and structuring work was proposed. In this study, a plan to increase the specificity and accuracy of the in-game mission design was presented as an example of the job simulation game planning of the national park ranger. It was found that the missions created through self-evaluation reflected the practical characteristics of the national park ranger relatively well. The case of this study is expected to be helpful in the design process of other job simulation games that lack data in the future.

다인승·버스전용차로, 유료도로 통행료 부과 등의 정책은 차량 내 탑승 인원에 따라 요금 부과 여부가 결정된다. 그러나 국내 고속도로에서 전용차로와 일반차로가 물리적으로 분리되지 않아 불법 운행으로 인한 위반 상황이 발생할 가능성이 있고, 이를 방지하기 위해서는 차량 내부 탑승 인원 검지 기술이 필수적이다. 하지만 신호·속도 위반 단속과 달리, 차량이라는 제한된 환경으로 인해 탑승 인원 검지는 기술적 어려움이 많다. 이를 해결하기 위해, 통신이나 센서를 활용한 방식이 제안되었으나 차량 전자기능 과부화 및 외부 간섭 문제로 적용이 쉽지 않아, 카메라를 활용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 연구는 카메라로 주행 중인 차량의 탑승 인원을 정확하게 검지하기 위한 시스템을 제안한다. 먼저 다중 카메라 시스템을 구성하여 광각으로 촬영된 차량 영상을 수집하고, HybridSORT 알고리즘과 YOLOv8 모델을 활 용한 차량 내 탑승 인원을 탐지 후, LoFTR 이미지 매칭 알고리즘을 도입해 프레임 간 동일 인물 여부를 확인하여 전체 탑승 인원을 판단하고 위법 유무를 판단하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 OC-SORT 및 HybridSORT 등의 기존 Object tracking 모델이 발생할 수 있는 Idswitching 문제를 해결하여 실제 주행 환경에서 높은 정확도를 보이며, 향 후 다인승·버스 전용차로 및 유료도로 통행료 정책 등을 위한 불법 운행 단속 시스템에 활용 가능성을 제시한다.

Multi-passenger and bus-only lanes, as well as toll systems, often base fees or access on vehicle occupancy. However, because dedicated lanes and general lanes on domestic highways are not physically separated, illegal usage poses a challenge. In-vehicle occupant detection is therefore critical. Unlike detecting traffic signal or speed violations, occupant detection is technically complex due to the vehicle’s confined space. Though sensor- or communication-based methods have been suggested, they are difficult to implement because of possible electronic overload and external interference. This has led to a focus on camera-based solutions. Our approach employs a multi-camera setup to capture wide-angle footage of moving vehicles. By integrating HybridSORT and the YOLOv8 model, the system locates each occupant. Next, LoFTR image matching confirms whether a person is seen across consecutive frames, allowing for an accurate count of total occupants and the identification of illegal usage. By resolving the ID-switching issues that sometimes affect models like OC-SORT or HybridSORT, this system achieves high accuracy under real-world driving conditions. It shows promise for future application in enforcing multi-passenger lane usage and toll policies.

본 연구는 네트워크 기술 발전으로 복잡해진 사이버범죄 환경에서, AI 기반 침입 탐지 시스템의 신뢰성과 해석 가능성을 향상시키기 위한 설명 가능한 AI(XAI) 기법을 제안한다. Grad-CAM++과 Occlusion Map을 결합한 Combined Heatmap을 도입하여, UNSW-NB15 데이터셋을 이용해 CNN 모델을 학습·평가하고, 모델이 탐지한 네트 워크 트래픽 패턴과 주요 Feature의 역할을 시각화하였다. 실험 결과, 제안 기법이 기존 기법보다 탐지 성능과 해석 가능성을 크게 개선하여 높은 정확도와 정밀도를 달성함을 확인하였으며, 이를 통해 AI 기반 IDS의 탐지 근거를 명확히 하고 수사 과정에서의 활용성을 높일 수 있음을 제시한다. 향후 연구에서는 다양한 네트워크 공격 유형 및 실시간 시스 템 적용에 관한 연구로 확장할 예정이다.

This study proposes an explainable artificial intelligence (XAI) method to enhance the reliability and interpretability of AI-based intrusion detection systems (IDS) in a complex cybercrime environment driven by advances in network technology. We introduce a Combined Heatmap technique that integrates Grad-CAM++ and Occlusion Map to visualize the network traffic patterns detected by a CNN model. The method is evaluated using the UNSW-NB15 dataset, where the model is trained on 10 key features normalized via Min-Max scaling. Experimental results demonstrate that the Combined Heatmap approach significantly improves detection performance and interpretability, achieving high accuracy and precision compared to conventional methods. These findings clarify the underlying decision process of the AI-based IDS and enhance its trustworthiness for investigative purposes. Future work will focus on validating the approach with diverse network attack types and extending its application to real-time detection systems.

인터넷 강의 시스템에서 발생하는 학습자의 집중력 저하 및 강사의 초상권 침해 문제를 해결하기 위해, 강사의 음성을 학습자가 원하는 음성으로 변환하고, 강사의 모습을 2D 아바타로 대체하는 시스템을 제안한다. 음성 변환의 자 연스러움과 실시간 처리를 동시에 처리하기 위하여, RVC 모델을 활용하여 음성 변환을 최적화하였고, Tensorflow.js를 사용하여 브라우저 내에서 아바타 변환을 실시간으로 구현하였다. 이를 통해, 성능과 사용 편의성을 동시에 확보하였다. 이러한 시스템을 통해 학습자들의 학습 효율성을 높이고, 강사의 사생활을 보호를 기대한다.

To address issues of decreased learner concentration and potential infringement of instructors' portrait rights in online lecture systems, we propose a system that transforms the instructor's voice into a voice preferred by the learner and replaces the instructor's image with a 2D avatar. To achieve both naturalness in voice conversion and real-time processing, we optimized voice conversion using the Retrieval-based Voice Conversion (RVC) model and implemented real-time avatar transformation within the browser using TensorFlow.js. This approach ensures both performance and user convenience. We anticipate that this system will enhance learners' study efficiency and protect instructors' privacy.