Earticle

인간의 삶을 획기적으로 변환시키면서 부가가치를 창출하고 있는 인공지능, 로봇 기술, 사물인터넷, 그리고 생 명과학 등이 이슈화되면서 차세대 산업혁명인 4차 산업혁명이 부각되고 있다. 이러한 4차 산업에 적응하도록 융 합적사고와 컴퓨팅 사고력을 함양할 수 있는 교육이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 STEAM과 컴퓨팅 사고력의 구성요소인 분해, 패턴 인식, 추상화, 그리고 알고리즘 설계 등을 반영하여 피지컬 컴퓨팅을 기반으로 한 디지털 윷놀이 시스템을 개발한다. 개발한 시스템을 체험하고, 이를 교육에 활용함으로서 프로그래밍 교육에 대한 관심과 흥미를 고취시키고, 융합적사고와 컴퓨팅 사고력을 위한 프로그래밍 수업을 개선한다.

The artificial intelligence, robot technology, Internet of things, and life sciences that create added value while dramatically transforming human life have been highlighted in the fourth industrial revolution, the next industrial revolution. In order to adapt to the 4th industry, it is necessary to educate students to develop fusion thinking and computing thinking ability. Therefore, in this study, we developed a digital Yut Playing system based on physical computing, reflecting STEAM and decomposition, pattern recognition, abstraction, and algorithm design, which are components of computing thinking. By experiencing the developed system and applying it to education, it raised interest and interest in programming education and improved programming lesson for fusion thinking and computing thinking ability.

To address the high complexity, poor real-time performance, and the prevalence of false positives and false negatives in current algorithms for detecting small-target pollutants on UAV-based building facades, this study proposes SDS-YOLOv8. The spatial pyramid pooling structure in the backbone is enhanced to improve feature representation. DySample is incorporated into the neck to adaptively adjust sampling points based on the image feature distribution. Additionally, the SCAM module is introduced to improve the memory of important information, and the loss function is further optimized. Experimental results demonstrate that the accuracy of the proposed algorithm is significantly improved, exhibiting strong generalization capability. ⓒ2025 The Korean Institute of Communications and Information Sciences. Publishing Services by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

With the wide application of camera equipment, digital image, as an important information carrier, has gradually integrated into me their lives. With the popularity of image editing software, people have to re-examine seeing is believing ideas. In recent years, there have been frequent incidents of image fraud in the fields of news media, judicial notarization and scientific research. Therefore, judging the authenticity and originality of digital images has become an urgent problem to be solved in the field of forensics. Tamper often change the image and its information through different image operations which affecting the reader's authenticity of things. Therefore, it is of great significance to detect the operation history of digital images. Based on the above research background, this paper first summarizes the research status of image operation forensics algorithm, and then obtains evidence from digital image muti-operation. The accuracy, practicability and robustness of the algorithm are proposed. In this paper, an image muti-operation forensics method with JPEG robustness is proposed. Experiments show that this method has a good performance in JPEG robust detection with high quality factor and low quality factor.

안정적인 수돗물 공급을 목적으로 하는 상수도 시설은 설계비용과 에너지 비용 등 총 비용을 저감할 수 있도록 계획되어야 한다. 상수관망 설계 시 관경에 따라 설계비용이 달라지고 마찰 손실 에너지가 달라지기 때문에 적절한 관경을 결정하는 것이 효과적인 관망 관리에 도움이 된다. 본 연구에서는 설계비 용의 최소화와 마찰 손실 에너지의 최소화를 목적으로 하는 다목적 최적화 연구를 수행하기 위해 비지배 정렬 유전자 알고리즘(NSGA-Ⅱ)과 상수관망 프로그램인 EPANET을 연계하여 적용하였다. 대상지역은 인천시 청라지역 3개의 동으로 하였고, 마찰 손실 에너지를 산출하기 위한 관 내의 유량과 마찰 손실 수두는 EPANET 모델 결과를 활용하였다. 연구를 통하여 대상지역 상수관망 내 수요량과 압력을 충족시 키면서 설계비용과 마찰 손실 에너지의 파레토 프런트를 구성하였다. 또한, 비지배 정렬 유전자를 이용하 여 두 목적함수를 만족시키는 관망의 최적 설계 연구가 가능하다는 것을 제시하였다.

Water supply system that provide safe water to customers should be designed to reduce construction cost and management cost. Pipe diameter is a key aspect of water distribution system since it affects design cost and friction loss. This study applied multi-objective optimization algorithm coupled with EPANET hydraulic solver for minimizing design cost and friction loss energy to water distribution system. Non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-Ⅱ) was used as an optimization technique. The hydraulic results such as head loss and flow in the pipeline were obtained from EPANET program. The test bed was the Cheongna water distribution system in Incheon, Korea. The findings in this study provided Pareto front of minimizing design cost and friction loss energy with simultaneously satisfying the water demand and hydraulic pressure. This study suggests that NSGA-Ⅱ can be used to design optimal water distribution system that satisfy the multi-objective options.

This paper describes a development of design tool for knowledge based engineering(KBE) that covers structural, aerodynamic, and optical analysis of large-scale telescope structures. A module of the commercial program Adaptive Modeling Language(AML) was used to develop a knowledge-based design tool that reflects the design of parameters for rapid design change and analysis. Through this study, it is proposed a design tool with a knowledge based engineering and a function based design technique. The knowledge based engineering design is good at frequent design changes, and it is effective to extract a core design behavior from previous designs. It is concluded that the developed tool can bring fair effects in implementing a time and cost-effective design environment.

2009년에 개정된 정보 교과 교육과정의 ‘문제해결 방법과 절차’ 영역에서는 실생활에서 발생하는 다양한 문제를 알고리즘적 사고를 통해 해결할 것을 강조하였다. 또한 설계한 알고리즘의 구현을 위해 프로그래밍 언어의 기본 사용법을 익혀 실생활의 다양한 문제를 해결할 것을 제시하고 있다. 최근 초등학교 학습자도 쉽게 사용할 수 있는 교육용 프로그래밍 언어가 제시되면서 프로그래밍 언어의 사용에 대한 학습자의 부담이 많이 줄어들었다. 그러나 초보 학습자가 자신이 작성한 문제해결 절차를 프로그래밍 언어로 구현하는 것은 쉽지 않다. 따라서 초등학교 학습자가 알고리즘 설계와 구현과정을 연계할 수 있는 효과적인 방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 프로그래밍 교육에서 학습자가 문제해결 절차를 작성하면서 동시에 구현에 필요한 내용도 작성할 수 있는 알고리즘 설계 활동지를 제안하고자 한다. 그리고 수업을 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘 설계 활동지를 사용하여 문제해결 절차를 작성한 학습자가 일반적인 문제해결 절차를 작성한 학습자에 비해 얼마나 빠르고 정확하게 문제를 해결하는지를 확인해보았다.

“Problem-solving methods and procedures” sections in the 2009 revised informatics curriculum emphasized active use of algorithmic thinking to solve problems. And it is proposed to solve the various problems of real life using programming language for the implementation of the algorithm. Recently, various Educational Programming Language has been developed for elementary programming activity and many researches showed that students’ cognitive burden was reduced in learning programming language with Educational Programming Languages. However implementation of the algorithm is difficult for novice programmer. For the reason, effective way is required for elementary students to connect design of the algorithm and implementation of the algorithm. Therefore, in this study propose the algorithm design worksheets that it is possible to create an algorithm to describe the content needed to implementation in programming education. And this study proved the effect of the algorithm design learning tools through experiment.

본 논문에서는, 단락흔과 열흔 판별을 위한 CNN기법과 ResNet의 성능 분석을 비교 분석하는 알고리즘 을 제안하고 검증하였다. 학습을 위한 데이터는 실험을 통해 제작하여 원본 데이터로 생성한 후, 알고리즘에 적용 시켜 학습데이터와 검증데이터로 확보하였다. Resnet 기법을 활용하여 CNN의 오차를 줄이는 방법으로 신경망의 파라미터를 학습하는 것과는 다르게 입력과 출력의 차이를 이용하는 잔차 학습(Residual learning)을 도입함으로 써, 더욱 깊은 네트워크층을 사용하여 효율적으로 학습 가능한 구조를 나타내고 있다. 분석결과 CNN과 Resnet 판별 정확도는 각각 93,54%, 96.81%로 얻었다.

In this paper, we proposed and verified an algorithm that compares and analyzes the performance analysis of the CNN method and Resnet for the distinguish Arc beads and Molten mark. The data for training was produced through experiments and generated as original data, and then applied to the algorithm to obtain training data and validation data. Unlike learning neural network parameters as a way to reduce CNN errors using Resnet techniques, by introducing Residual learning that utilizes the difference between input and output, it shows a structure that can be efficiently learned using a deeper network layer. As a result of the analysis, the CNN and Resnet classification accuracies were 93.54% and 96.81% respectively.

자율주행 차량은 레이더, 라이다 카메라 등 다양한 로컬 센서들을 활용하여 주변 환경을 인지하고 판단하여 주행한다. 하지만 로컬 센서만을 활용하여 주행할 경우 인지 범위 한계로 장애물에 가려진 보행자나 자전거와 같은 VRU(Vulnerable Road User, 취약 도로 사용자)의 거 동 정보를 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 로컬 센서의 한계를 극복하기 위해 V2X 통신 정보를 활용한 VRU 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 인프라로부터 충돌 위험이 있는 VRU의 정보를 전달 받아 미래 거동을 예측하고 주변 환경에 따라 적절하게 조향 및 제동 회피를 수행하도록 설계하였다. 개발된 알고리즘을 검증하기 위하여 다양한 조건의 시나리오에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 그 결과, 기존 로컬 센서 정보만을 활용하였을 때 보다 개선된 충돌 회피 성능을 보일 뿐만 아니라, 차량의 안정성 또한 확보할 수 있음을 확인 하였다.

Autonomous vehicles use various local sensors such as camera, radar, and lidar to perceive the surrounding environment. However, it is difficult to predict the movement of vulnerable road users using only local sensors that are subject to limits in cognitive range. This is true especially when these users are blocked from view by obstacles. Hence, this paper developed an algorithm for collision avoidance with VRU using V2X information. The main purpose of this collision avoidance system is to overcome the limitations of the local sensors. The algorithm first evaluates the risk of collision, based on the current driving condition and the V2X information of the VRU. Subsequently, the algorithm takes one of four evasive actions; steering, braking, steering after braking, and braking after steering. A simulation was performed under various conditions. The results of the simulation confirmed that the algorithm could significantly improve the performance of the collision avoidance system while securing vehicle stability during evasive maneuvers.

식 구간에서 인공위성이 필요로 하는 모든 전력을 공급하는 배터리의 수명은 인공위성의 수명과 직결된다. 배터리의 수명은 배터리충전 방식에 의해 영향을 받으므로, 배터리 충전을 제어하는 전력제어유닛은 배터리 수명을 고려하여 설계되어야 한다. 배터리 충전은 낮 구간에서 태양전지로부터 생성된 전력을 전력제어유닛의 충전 전류 제어를 통해 이루어진다. 계절마다 다른 식 구간의 빈도를고려하고 배터리 과충전 방지를 위하여 배터리 충전관련 변수들은 계절에 따라 각각 다르게 설계되어야 한다. 또한 충전 시 과전류충전과 과전압 충전을 방지하기 위해 배터리 충/방전 상태, 충전전류 양, 배터리 전압, 배터리 용량, 배터리 온도, 배터리 셀 전압등을 모니터링 하여 충전 전류를 제어한다. 인공위성에서는 각 조건을 반영하여 충전 전류를 제어하는 tapering 방식을 사용한다. 본 논문에서는 tapering 충전 방식을 적용한 인공위성 전력제어유닛의 배터리 충전 알고리즘을 설계한다. 설계된 알고리즘을 위성에업로드 할 수 있는 코드로 변환하고 구축된 위성환경에서의 시험을 통해 동작을 검증한다.

The lifetime of a battery that supplies all the power required by a satellite in the eclipse is directly related to the lifetime of the satellite. Because the lifetime of the battery is influenced by the charging method of the battery, the power control unit that controls the charging of the battery should be designed in consideration of battery life. The battery charging is performed by controlling the charge current in the power control unit generated from the solar cell in the daytime. In order to prevent overcharge of the battery and for considering frequency of eclipse in each season, parameters related battery charging should be designed differently according to the season and to prevent over-current charging and over-voltage charging during charging, charge current is controlled by monitoring battery charge / discharge status, charge current amount, battery voltage, battery capacity, battery temperature and battery cell voltage. In satellite, tapering method is used to control charge current by reflecting each condition. In this paper, design battery charging algorithm of satellite power control unit using tapering charging method. convert the designed algorithm into a code that can be uploaded to satellites and verify the operation through testing in the established satellite environment.

본 연구의 목적은 초중등학생 대상 알고리즘 교육을 위한 알고리즘 분류체계를 제안하는 것이다. 연구자는 알 고리즘의 구성요소를 정의하고, 분석합성식 방법으로 알고리즘 분류체계를 표현하였다. 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 분류의 목적과 분류의 종류에 대한 이론적인 탐색을 실시하였다. 둘째, 기존에 제안된 알고리즘 내용에 대한 분류체계의 내용과 그 한계에 대해 살펴보았다. 이와 더불어 알고리즘 교육 연구에서 사용되었던 알고리즘 교육 내용 및 선정 기준에 대해 살펴보았다. 셋째, 알고리즘의 분류를 위해 알고리즘 구성요소를 NRC에서 제시 한 핵심 아이디어와 관통 개념을 사용하여 재정의하였다. 그리고 알고리즘 관통 개념을 디자인 구조와 자료구조 로 세분화하여 그 내용을 제시하였으며, 이 내용을 분석합성식 분류체계를 사용하여 표현하였다. 마지막으로 전 문가 집단의 검토를 통해 제안한 내용에 대한 타당도를 검증하였다. 알고리즘 분류체계에 대한 연구는 알고리즘 교육에 있어 내용 선정 및 교육 방법에 많은 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to propose algorithm classification system for algorithm education for Elementary and Secondary Students. We defines the components of the algorithm and expresses the algorithm classification system by the analysis synthesis method. The contents of the study are as follows. First, we conducted a theoretical search on the classification purpose and classification. Second, the contents and limitations of the classification system for the proposed algorithm contents were examined. In addition, we examined the contents and selection criteria of algorithms used in algorithm education research. Third, the algorithm components were redefined using the core idea and crosscutting concept proposed by the NRC. And the crosscutting concept of algorithm is subdivided into algorithm data structure and algorithm design strategy, and its contents are presented using analytic synthesis classification scheme. Finally, the validity of the proposed contents was verified by the review of the expert group. It is expected that the study on the algorithm classification system will provide many implications for the contents selection and training method in the algorithm education.

자율주행 4단계 이상에서는 차량 스스로가 목적지까지 주행하기 위해 차선 단위의 전역경 로를 생성하는 것이 필수적이며, 이를 위해 정밀도로지도 활용에 관한 연구가 활발히 진행되 고 있다. 정밀도로지도 기반 전역경로 생성을 위해서는 정확한 링크 정보를 통해 도로 네트워 크를 구축하는 것이 필수적인데, 현재 공개된 정밀도로지도는 이 부분의 구현을 어렵게 하는 다양한 오류를 포함하는 것을 볼 수 있다. 이러한 배경을 바탕으로 본 연구에서는 정밀도로지 도 기반 전역경로 생성을 위한 링크 오류 개선 및 도로 네트워크 구축에 관한 연구를 수행하였 다. 전역경로 생성에 치명적일 수 있는 오류를 검출하고 링크를 포함한 정밀도로지도의 정보 들을 활용하여 도로 네트워크를 구축하는 전처리 알고리즘을 개발하였다. 제안하는 방법을 통 하여 실제 정밀도로지도로부터 정확한 전역경로를 생성할 수 있는 것을 확인함으로써 본 연구 의 유효성을 검증하였다.

An HD map is essential in the automated driving of level 4 and above to generate the vehicle's global path since it contains road information and each road's lane information. Therefore, all the road elements in the HD map must be correctly defined to construct the correct road network necessary to generate the global path. But unfortunately, it is not difficult to find various errors even in the most recent HD maps. Hence, a preprocessing algorithm has been developed to detect and correct errors in the HD map. This error detection and correction result in constructing the correct road network for use in global path planning. Furthermore, the algorithm was tested on real roads' HD maps, demonstrating its validity.

공급자와 소비자간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 다시 말하면 원부자재의 조달에서부터 생산을 거쳐 고객에게 판매되기까지의 전 과정에 걸친 개체간의 수요와 공급의 사슬관계를 의미하는 공급망 내에서 정보, 자금 그리고 물의 흐름을 관리 통제하는 공급사슬경영(SCM)이 사업의 핵심역량으로 인식되고 있다. 또한 국내 기업들의 수․배송 업무의 합리화는 국내 기업 물류관리의 가장 중요한 과제중의 하나로 부각되고 있다. 물류센터로부터 각 거래처로 물품을 배달하는 배송업무의 경우에는 기업의 물류정보시스템이 상류 중심의 데이터 체계로 구축되어왔기 때문에 물류관리 업무의 합리화에 활용할 수 있는 기초 데이터 부재와 현실적인 제약조건들을 고려한 효율적인 자동배차 알고리듬을 적용하지 못했기 때문에 배차담당자들의 수작업 조정시간이 장시간 소요되었다. 따라서 본 논문에서는 현실적인 다양한 제약조건을 만족하고, 수작업 조정시간이 대폭 줄이면서, 우편중심 좌표를 이용한 차량별 근거리 그룹핑으로 자동배차 지원시스템의 휴리스틱 알고리듬을 설계하도록 한다.

Moreover a new logistics concept is needed through the sharing information between suppliers and consumers, which maximizes the level of customers service and its flexibility by changing functional-oriented to process-oriented. In other words, Supply Chain Management(SCM) is now considered as a key aspect of business, which controls the flows of information, funds, and goods in the supply chain. Rationalization of transport-delivery system will be one of the most important issues on logistics management to the domestic companies. The companies need the effective delivery system. Especially in the case of delivery system from distribution centers to customers or vendors, it might take a long time to control the delivery system manually because it would be hard to apply the automatic vehicle routing algorithm effectively considering all the practical constraints. Thus this study develops a heuristic algorithm of automatic vehicle delivery support system in terms of grouping by short ranges of vehicle movement utilizing postal coordinates, which satisfies a variety of realistic constraints and reduces controlling time of manual operations.

PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규 칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제 공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사 패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤 형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.

It is needed to support intelligent customized health information service for user convenience in PHR based Personal Health Care Service Platform. In this paper, we specify an ontology-based health data model for Personal Health Care Service Platform. We also design a knowledge search algorithm that can be used to figure out similar health record by applying machine learning and data mining techniques. Axis-based mining algorithm, which we proposed, can be performed based on axis-attributes in order to improve relevance of knowledge exploration and to provide efficient search time by reducing the size of candidate item set. And K-Nearest Neighbor algorithm is used to perform to do grouping users byaccording to the similarity of the user profile. These algorithms improves the efficiency of customized information exploration according to the user 's disease and health condition. It can be useful to apply the proposed algorithm to a process of inference in the Personal Health Care Service Platform and makes it possible to recommend customized health information to the user. It is useful for people to manage smart health care in aging society.

본 논문에서는 최적의 설계 자동화를 위한 최소자원 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 할당 알고리듬은 연산자 간을 연결하는 신호선이 반복적으로 이용되어 연결 신호선 수가 최소가 될 수 있도록 기능 연산자를 할당한다. 레지스터 할당 시 연결구조에 따라 가중치를 갖는 구간 그래프를 구성한다. 최소의 클러스터 파티션 알고리듬을 이용하여 생성된 최대 크기의 클러스터들에 연결구조가 고려된 레지스터들을 할당한다. 또한 연결구조에 대한 멀티플렉서의 중복 입력을 제거하고 연산자에 연결된 멀티플렉서 간의 입력을 교환하는 입력 정렬 과정으로 연결 구조를 최소화한다. 또한, 벤치마크 실험을 통하여 제안된 알고리즘의 효용성을 보인다.

In this paper, we propose a new minimum resources allocation algorithm for optimal design automation. In the proposed algorithm, the operation are allocated to functional units so that the number of interconnection wires between functional units can be minimized. The registers are allocated to the maximal clusters generated by the minimal cluster partitioning algorithm. Finally, the interconnection is minimized by removing the duplicated inputs of multiplexers and exchanging the inputs across multiplexers. The efficiency of the proposed allocation algorithm is shown by experiments using benchmark examples.

본 논문에서는 현재 사이버 상에서 이루어지는 모든 인증서의 암호화 형태를 보완하고 개인의 암호사용 부작용과 그 단점들을 해소하기 위한 방안으로서 새로운 형태의 사이버 인증 알고리즘을 구현하여 실제 온라인상에서 적용할 수 있도록 그 방법론을 제시하였으며 수시로 변하는 개인암호 및 인증서를 사용함으로써 좀 더 보안이 유지되는 암호화 기법 시스템을 제안한다. 이 시스템은 특히 은행 및 온라인상에서 통용되고 있는 보안카드나 인증서를 관리함에 있어 기존의 DB를 그대로 이용하면서 암호의 도용과 사이버 범죄로부터 사전에 차단할 수 있는 사전차단 방어 메카니즘에 대해 시뮬레이션 하고 있다.

ID security policy is generally formulated from the input of many members of an organization, including security officials, line managers, and ID resource specialists. However, policy is ultimately approved and issued by the organization’s senior management. In environments where employees feel inundated with policies, directives, guidelines and procedures, an ID security policy should be introduced in a manner that ensures that management’s unqualified support is clear. This paper will discuss Next Generation Cyber Certificate security policy in terms of the different types program-level and issue-specific, components, and Design and Implementation of Security Algorithm Simulation based on 4GL, PowerBuilder7.0.