nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안 방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 'C' 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

It is not an easy task for a user to find the correct documents that a user really wanted at once from a vast amount of the search results. For this reason, various methods of recommending documents by taking the user's preferences into consideration based on the user's document browsing history have been proposed. However, the document recommendation methodology based on the document browsing history also has a limitation that only the information the user has viewed is utilized, but the intent of the user searching for the document is not fully utilized. Therefore, we propose a document recommendation method based on the user's search intent that utilizes information on "Why" the user reads the document, instead of the information on "Who" reads the document. In order to confirm the feasibility of the proposed methodology, an experiment was conducted by analyzing 239,438 actual user's search history of one of the most popular e-commerce platform companies in Korea. As a result, our methodology showed superior performance compared to the existing content-based or simple browsing history-based recommendation model.

(게재일: 2021.06.30)
본 논문에서는 개인 스스로가 자신의 신원을 인증하여 개인 콘텐츠를 안전하게 보관, 콘텐츠에 대한 자신의 소유권을 신뢰성 있게 보장받을 수 있는 서비스인 BCON을 제안한다. 데이터 위변조가 불가능한 블록체인을 기반으로 탈중앙화된 신원확인 서비스를 지원하는 DID 기술은 사용자가 자신의 정보를 선택적으로 제공하여 자신의 신원정보에 대한 주권을 강화하고 스스로 개인 정보에 대한 통제가 가능하다. BCON은 블록체인에 사용자가 지정한 콘텐츠에 대한 정보를 저장하고 DID 기술을 기반으로 사용자 신원을 인증하여, 사용자가 개인 콘텐츠를 안전하게 분산 데이터베이스에 업로드하고 다운로드하는 기능을 제공한다. BCON은 콘텐츠 서비스 검증자, 콘텐츠 보관 서비스, 콘텐츠 매니지먼트 컨트랙트 및 사용자 어플리케이션으로 구성되며, 서비스 권한 관리를 위한 DID 레지스트리를 운영한다.

In this paper, we propose BCON, a service that allows individuals to store personal contents safely, and reliably guarantee their ownership of contents, certifying their identities with DIDs(Decentralized identifiers). DID technology, which supports decentralized identification service based on a blockchain that cannot forgery or alter data, allows users to selectively provide their information, controlling personal information and reinforcing their sovereignty over their identity. BCON stores information about the content specified by a user on the blockchain and Authenticates the user's identity based on DID technology. It also provides functions for the user to safely upload and download the user's content to a distributed database. BCON consists of the content service verifier, the content storage service, the content management contract, and the user application, administrating rhe DID registry for Authority management.

(게재일: 2021.06.30)
코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

Nowadays, interest in health care is increasing due to Coronavirus (COVID-19), and a lot of people are doing home training as there are more difficulties in using fitness centers and public facilities that are used together. In this paper, we propose a personalized exercise recommendation algorithm using personalized propensity information to provide more accurate and meaningful exercise recommendation to home training users. Thus, we classify the data according to the criteria for obesity with a k-nearest neighbor algorithm using personal information that can represent individuals, such as eating habits information and physical conditions. Furthermore, we differentiate the exercise dataset by the level of exercise activities. Based on the neighborhood information of each dataset, we provide personalized exercise recommendations to users through a dimensionality reduction algorithm (SVD) among model-based collaborative filtering methods. Therefore, we can solve the problem of data sparsity and scalability of memory-based collaborative filtering recommendation techniques and we verify the accuracy and performance of the proposed algorithms.

(게재일: 2021.06.30)
본 논문에서는 기존 네트워크의 물리적인 구조 및 구성을 변경하지 않고 네트워크 보안을 도입할 수 있는 방안으로 "Man In The Middle Attack" 공격 기법을 역이용함으로, Single Ethernet Interface만으로 가상 네트워크 오버레이를 형성하여 논리적인 In-line Mode를 구현하여 외부의 공격으로부터 네트워크를 보호하는 초소형 네트워크 보안 센서와 클라우드서비스를 통한 통합관제 방안을 제안한다. 실험 결과, Single Ethernet Interface만으로 가상 네트워크 오버레이를 형성하여 논리적인 In-line Mode를 구현할 수 있었으며, Network IDS/IPS, Anti-Virus, Network Access Control, Firewall 등을 구현할 수 있었고, 초소형 네트워크보안센서를 클라우드서비스에서 통합관제하는 것이 가능했다. 본 논문의 제안시스템으로 저비용으로 고성능의 네트워크 보안을 기대하는 중소기업에 도움이 되고 또한, IoT 및 Embedded System 분야에 안전·신뢰성을 갖춘 네트워크 보안환경을 제공할 수 있다.

In this paper, we propose a reversely using the "Man In The Middle Attack" attack technique as a way to introduce network security without changing the physical structure and configuration of the existing network, a Virtual Network Overlay is formed with only a single Ethernet Interface. Implementing In-line mode to protect the network from external attacks, we propose an integrated control method through a micro network security sensor and cloud service. As a result of the experiment, it was possible to implement a logical In-line mode by forming a Virtual Network Overlay with only a single Ethernet Interface, and to implement Network IDS/IPS, Anti-Virus, Network Access Control, Firewall, etc.,. It was possible to perform integrated monitor and control in the service. The proposed system in this paper is helpful for small and medium-sized enterprises that expect high-performance network security at low cost, and can provide a network security environment with safety and reliability in the field of IoT and embedded systems.

(게재일: 2021.06.30)
볍씨 종자의 최아정도 및 최아 손상정도에 따른 출현율 및 초기생육변화를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 볍씨 최아 길이가 길수록 출현율은 다소 감소하였으며 생육온도가 18℃ 이상으로 높을수록 차이가 큰 것으로 나타났다. 2. 최아 길이가 길수록 초장신장 속도가 감소하였으며 생육온도가 21℃ 이상으로 높을 시 최아길이 3 mm에서 초장이 크게 감소하였다. 3. 최아길이에 따른 엽수변화는 없었으나 줄기 두께 및 줄기 건물중, 뿌리 건물중은 최아길이가 길수록 유의하게 감소하였다. 4. 최아 손상정도가 증가할수록 출현율은 유의하게 감소하였으며 생육온도가 높을수록 감소폭은 증가하으며 엽수변화는 없었으나 줄기 두께 및 줄기 건물중, 뿌리 건물중은 최아 손상도가 길수록 유의하게 감소하였다. 최아 길이 및 종자 손상정도별 뿌리 건물중과 줄기 건물 중 변화는 유의한 정의 상관관계를 보였다.

We checked the emergence rate and early growth characteristics of young rice plants according to the germination length and seed damage ratio in direct seeding. The emergence rate was reduced according to the longer germination length and higher seed damage ratio. The emergence rate was further reduced under high-temperature conditions. The leaf number did not show a significant difference according to germination length and seed damage ratio. However, shoot and root dry weights were reduced according to the germination length and seed damage ratio. The root dry weight was highly correlated with the shoot dry weight. Based on these results, we concluded that a longer germination length and seed damage could induce the loss of nutrients and affect poor root growth, consequently inducing poor emergence and growth in the early growth stage of rice seeds. Therefore, in rice direct seeding, seed conditions of less than 1 mm of germination length should be checked for a sufficiently high standing rate and adequate growth characteristics after seeding.

(게재일: 2021.09.01)
벗초파리기생벌인 A. japonica의 벗초파리 유충의 발육단계에 따른 기생특성과 기생당한 유충과 번데기에서 형태적인 차이를 조사하였다. 또한 A. japonica의 우화기간이 벗초파리 우화일수 보다 더 소요되는 것을 확인하였다. A. japonica는 벗초파리 유충에 효과적인 기생 및 살충 효과를 나타내었으며 벗초파리 방제를 위한 천적으로 활용이 가능할 것으로 보인다.

We confirmed the parasitic characteristics of Asobara japonica according to the stage of development of Drosophila suzukii and observed the morphological differences between parasitized and unparasitized D. suzukii larvae and pupae. It was also confirmed that emergence period of A. japonica was longer than that of D. suzukii. A. japonica showed an effective parasitic and insecticidal effect on D. suzukii larvae, and it is expected that A. japonica could be used as a natural enemy for the control of D. suzukii.

(게재일: 2021.09.01)
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 STEP 센서와 카카오 MAP API를 사용한 러닝 보조 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 사용자의 평균속도, 달린 거리, 자주 뛰는 코스 등을 시각화함으로써 사용자가 편리하게 런닝 할 수 있도록 도와주는 기능을 구현한다. 또한 Heart Share 시스템을 이용하여 애플리케이션을 이용하는 사용자들 간의 연대감과 런닝 동기부여를 위한 런닝 보조 및 커뮤니티를 구축한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 개발자가 작성한 코드와 써드파티 라이브러리로 인해 발생하는 Permission Smell을 탐지하여 그 영향에 대해 다각적으로 분석했다. 이를 위해서 실제 구글 플레이 스토어에 존재하는 Android 앱로 구성된 대규모 데이터셋을 활용하여 존재하는 Permission Smell의 영향을 조사 및 분석하는 실증적 연구를 수행하였다. 연구 결과에 따르면 대다수의 안드로이드 앱에 Permission Smell이 존재하며 특히 써드파티 라이브러리는 개발자가 사용하지 않는 기능에 대해서도 권한을 요구하므로 이러한 Smell 들을 더 많이 발생시킨다. 또한, 대다수의 개발자는 써드파티 라이브러리로 인해 선언된 불필요한 권한을 올바르게 비활성화하지 않는다는 것을 파악하였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 논문에서는 Permission Smell이 사용자 경험에 미치는 영향에 대해 논의한다. 결과적으로 불필요한 권한을 요구하는 앱이더라도 다운로드 횟수에 영향을 주지는 않았다. 그러나 불필요한 권한을 요구하는 앱들은 사용자들로부터 더 낮은 평가를 받았다.

In this paper, we proposed a sniffer to detect permission smells from developer and third-party libraries' code. Moreover, we conducted an empirical study to investigate unnecessary permissions on large real-world Android apps. Our analysis indicates that permission smell extensively exists in Android apps. According to the results, permission smells exist in most Android apps. In particular, third-party libraries request permission for functionalities that are not used by developers, which cause more smells. Moreover, most developers do not properly disable unnecessary permissions that are declared for third-party libraries. We discussed the impacts of permission smells on user experiences. As a result, the existence of permission smell does not impact the number of downloads. However, apps that have more unnecessary permissions have received lower ratings from users.

(게재일: 2021.06.30)
원격교육에서 학습자의 효율적 학습을 지원하기 위하여 학습추적 알고리즘을 통한 문제해결 경로 제시가 필요하다. 본 논문에서는 기존 학습추적 알고리즘을 보완하여 다양한 과목에서 다양한 난이도의 문제 해결경로를 제안하였다. 학습자의 문제해결을 위한 경로를 통하여 얻은 데이터 셋을 통하여 프림 최소비용신장트리를 통한 경로를 확보하고 해당 Path 데이터셋을 통하여 재귀신경망을 통한 최적의 문제해결 경로를 제시하도록 하였다. 본 논문에서 제안한 내용에 대한 성능평가 결과 실험대상자 52% 이상이 문제해결 과정에서 제안한 문제해결 경로를 포함하였으며 문제해결 시간 역시 45% 이상 향상된 것을 확인하였다.

As the demand for distance education increases, it is necessary to present a problem solving path through a learning tracking algorithm in order to support the efficient learning of learners. In this paper, we proposed a problem solving path of various difficulty levels in various subjects by supplementing the existing learning tracking algorithm. Through the data set obtained through the path for solving the learner's problem, the path through the prim's minimum Spanning tree was secured, and the optimal problem solving path through the recursive neural network was suggested through the path data set. As a result of the performance evaluation of the contents proposed in this paper, it was confirmed that more than 52% of the test subjects included the problem solving path suggested in the problem solving process, and the problem solving time was also improved by more than 45%.

(게재일: 2021.06.30)
본 논문에서는 단일 팬 방식 홀로그램 디스플레이의 제한된 시야각 문제점을 개선하기 위한 멀티비전 기반 홀로그램 디스플레이를 제안한다. 기존 단일 팬 방식의 디스플레이는 시야각이 좁고 팬의 길이가 길어짐으로 인한 낮은 해상도의 문제점을 가진다. 또한, SD 카드 사용으로 인한 데이터 변경의 어려움을 Wi-Fi 방식으로 데이터를 송신하기 위한 전용 앱을 구현하고자 한다. 본 논문에서는 3개의 REG LED 팬으로 구성된 디스플레이를 설계하고 구현하였다. 앱을 이용한 영상송신 결과, 광고 및 시연 등의 상업적 용도로 사용할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 멀티비전 홀로그램의 대중화에 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

In this paper, we propose a multi-vision based hologram display to improve the limited viewing angle problem of a single fan hologram display. Existing single fan type displays have a narrow viewing angle. And when the length of the fan becomes longer, there is a problem of low resolution. Also, it is difficult to change data due to the use of the SD card. So, we want to implement a dedicated app to transmit data via Wi-Fi. In this paper, we designed and implemented a display consisting of 3 REG LED fans. As a result of video transmission using the app, it was confirmed that it can be used for commercial purposes such as advertisements and demonstrations. The results of this study are thought to be of great help in the popularization of multi-vision holograms.

(게재일: 2021.06.30)
본 논문에서 운용자의 지속적인 작업 없이 휴대용탐지장치의 기능 및 성능시험을 원격으로 수행하기 위한 무인자동화시험시스템의 설계 개선을 위해 TRIZ 방법론의 기술적 진화법칙(TESE, Trends of Engineering System Evolution)을 적용한 방안을 제안한다. 시험에 소요되는 시간과 비용을 고려하여 휴대용탐지장치 한 대당 소요되는 시간 비용을 최소화하고 한번 시험시 최대한 많은 수의 휴대용탐지장치를 시험할 수 있도록 개선된 효율적인 설계 개발 방안을 도출한다. 또한 설계된 구조와 개선된 설계 구조에 대한 3D 모델링 형상을 설계하여 설계 개선 전과 후의 무인자동화시험시스템을 비교한다. 여기서 제안된 방안을 적용한 무인자동화시험시스템은 기존 시험시스템의 여러 가지 단점들을 해결함으로써 이상성을 높이고 휴대용탐지장치의 기능 및 성능시험 효율을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

This paper propose an development of the unmanned automatic test system for a portable detector using TRIZ Methodology. A new development scheme among of the unmanned automatic test system configurations was obtained after application of the TESE(Trends of Engineering System Evolution) one of the TRIZ methods. Using Pugh matrix drives some improving ideas. The key idea of this unmanned automatic test system scheme is to minimize whole test procedure time of each portable detector and to maximize the amount of portable detectors at once. Between the before and the after configurations of the 3D mechanical model find out improvements. This paper shows that the proposed development scheme improves the test performance efficiency compared to previous scheme.

(게재일: 2021.06.30)
본 논문은 저해상도 적외선영상을 사양이 낮은 임베디드 시스템에서 추론 가능하도록 강화된 VGG 스타일과 Global Average Pooling 조합으로 정확도를 증가시키면서 연산량을 최소화하는 딥러닝 컨볼루션 신경망을 이용한 저해상도 적외선 표적 분류 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 OKTAL-SE로 생성한 합성영상 클래스 9개 3,723,328개를 분류하였다. 최초 임베디드 추론 가능하도록 파라메터 수가 최소화된 최대풀링 레이어 기준 입력단 8개와 출력단 8개 조합에 비해 강화된 VGG 스타일을 적용한 입력단 4개와 출력단 16개 필터수 조합을 이용하여 연산량은 약 34% 감소시켰으며, 정확도는 약 2.4% 증가시켜 최종 정확도 96.1%을 획득하였다. 추가로 C 코드로 포팅하여 수행시간을 확인하였으며, 줄어든 연산량 만큼 수행 시간이 약 32% 줄어든 것을 확인할 수 있었다.

In this paper, we propose reinforced VGG style network structure for low performance embedded system to classify low resolution infrared image. The combination of reinforced VGG style network structure and global average pooling makes lower computational complexity and higher accuracy. The proposed method classify the synthesize image which have 9 class 3,723,328ea images made from OKTAL-SE tool. The reinforced VGG style network structure composed of 4 filters on input and 16 filters on output from max pooling layer shows about 34% lower computational complexity and about 2.4% higher accuracy then the first parameter minimized network structure made for embedded system composed of 8 filters on input and 8 filters on output from max pooling layer. Finally we get 96.1% accuracy model. Additionally we confirmed the about 31% lower inference lead time in ported C code.

(게재일: 2021.06.30)
이 연구의 목적은 언론에서 바라보는 객관적이고 거시적인 시선인 빅데이터 분석을 통해 청원경찰제도의 발전적 방향과 학문적 시사점을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 '청원경찰'에 대한 분석 및 키워드 트렌드와 연관성이 높은 키워드를 시각해 보여주는 연관어 분석을 실시하였다. 또한 1990년대, 2000년대, 2010년대로 구분하고 해당하는 기간의 매년 관련 기사 건수를 도출하여 흐름을 파악하였다. 연구결과에 따른 청원경찰의 언론보도 인식은 청원경찰의 채용, 관련 사건·사고에 대한 것으로 긍정적인 청원경찰의 채용에 대한 관심과 부정적인 청원경찰 관련 사건·사고에 대한 이미지가 공존한다는 것을 볼 수 있다. 하지만 결과적으로 청원경찰에 대한 필요성과 수요는 증가하고 있으며, 이를 통해 청원경찰을 국가의 안전을 책임지고 사회질서유지를 위한 한 축으로써의 윤리적 책임과 안전을 책임지는 역할에 대한 고민하고 청원경찰의 업무에 임해야 할 것이다.

The objective of this study is to present the academic implications and developmental direction of the police assigned for special guard system through big data analysis on the objective and macroscopic viewpoint of the media. As research method, this study conducted the analysis on 'police assigned for special guard' and the analysis of related words that would visualize the keywords highly related to keyword trend and news. Also, after dividing the period into the 1990s, 2000s, and 2010s, the number of relevant articles in each period was drawn for understanding the flow. In the results of this study, the perception of media report of police assigned for special guard was about the recruitment of police assigned for special guard, and relevant events/accidents, which showed the coexistence of positive interest in the recruitment of police assigned for special guard and negative image of events/accidents related to police assigned for special guard. As a result, however, the necessity and demand for police assigned for special guard are increasing. Thus, the police assigned for special guard should be engaged in work after carefully thinking of its role in charge of ethical responsibility and safety as an axis for maintaining the national safety and social order.

(게재일: 2021.06.30)
본 논문에서는 멀티 코어 및 Huge Page 메모리 접근법을 이용한 20Gbps 이상의 대용량 트래픽 처리 가능한 패킷 처리 방법을 제안한다. ICT 기술이 발전함에 따라 전 세계 월 평균 트래픽은 2022년 396엑사 바이트에 이를 것으로 예측된다. 이러한 네트워크 트래픽의 증가와 동시에 사이버위협 또한 증가하고 있어 트래픽 분석에 대한 중요도가 높아지고 있다. 기존 고비용의 외산 제품으로 분석되고있는 트래픽은 단순히 통계 데이터를 저장함과 동시에 가시적으로 보여주는 것에 불과하다. 네트워크 관리자들은 다양한 구간에서 트래픽을 분석하기 위해 많은 트래픽 분석 시스템을 도입하여 분석하고 있으나, 망 전체의 통합된 트래픽을 확인할 수 없다. 또한, 기존 장비는 10Gbps급이 대부분이기 때문에 매년 증가되고 있는 트래픽을 빠른속도로 처리할 수 없다. 본 논문에서는 20Gbps 이상 대용량 트래픽 처리를 하기 방법으로 단일코어와 기본 SMA 메모리 접근법을 이용한 방법에서 멀티코어와 NUMA 메모리 접근법을 이용하여 고성능으로 패킷수신, 패킷검출, 통계까지 raw 패킷을 copy 없이 처리하는 과정을 제안한다. 제안한 방법을 이용하였때, 기존 장비보다 50%이상 트래픽이 처리되는 것을 확인할 수 있었다.

In this paper, we propose a packet processing method capable of handling large-capacity traffic over 20Gbps using multi-core and huge page memory approaches. As ICT technology advances, the global average monthly traffic is expected to reach 396 exabytes by 2022. With the increase in network traffic, cyber threats are also increasing, increasing the importance of traffic analysis. Traffic analyzed as an existing high-cost foreign product simply stores statistical data and visually shows it. Network administrators introduce and analyze many traffic analysis systems to analyze traffic in various sections, but they cannot check the aggregated traffic of the entire network. In addition, since most of the existing equipment is of the 10Gbps class, it cannot handle the increasing traffic every year at a fast speed. In this paper, as a method of processing large-capacity traffic over 20Gbps, the process of processing raw packets without copying from single-core and basic SMA memory approaches to high-performance packet reception, packet detection, and statistics using multi-core and NUMA memory approaches suggest When using the proposed method, it was confirmed that more than 50% of the traffic was processed compared to the existing equipment.

(게재일: 2021.06.30)
영상 콘텐츠 별 서로 다른 음량으로 인해 수동으로 음량을 조절하는 불편함을 겪고 있다. 이를 해소하기 위해서는 영상 콘텐츠의 음량을 사전에 인식하여, 디바이스 혹은 영상 재생 소프트웨어에서 설정된 음량 값에 맞추어야 한다. 그러나 영상 콘텐츠의 음량을 사전에 인식하기 위해서는 영상 콘텐츠를 재생해보지 않고서는 음량을 알 수 없고, 설정 값을 조절하기 위한 영상 콘텐츠의 음량 데이터에 대한 정보가 별도로 관리되고 있지 않다. 본 논문에서는 집단지성을 이용하여 사용자가 영상 콘텐츠를 재생하여 획득 한 영상 콘텐츠에 대한 음량 데이터를 저장하여 수집, 관리하는 모델을 제안한다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 사용자 간 거래를 제공하는 플랫폼에서 제목 데이터를 활용한 상세 필터 모델을 제안한다. 이 모델은 상세 필터링을 제공하지 않는 플랫폼으로 인해 대규모 데이터에서 사용자가 원하는 데이터를 찾는 불편함을 덜어준다. 상세 필터링을 일부 제공할 경우 관리자가 주기적으로 변경된 데이터로 갱신해야 하는 과정이 있지만, 제안 모델을 활용할 경우, 수집된 데이터를 활용하여 필터링을 구성하기 때문에 관리자의 불필요한 리소스를 줄일 수 있다. 또한 등록된 데이터를 활용하여 필터 데이터를 구성하기 때문에 결과가 없는 필터가 노출되지 않고, 사용자가 없는 결과를 찾게 되는 헛수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 제목 데이터를 활용하여 상세 필터 모델을 적용하여 사용자가 원하는 상품을 구매하기 위한 접근이 용이하다.


(게재일: 2021.07.14)
우리나라는 최근 COVID-19 감염병 재난에 대한 체계적이고 성공적인 방역과 대응으로 국제적인 주목과 인정을 받고 있으며, 세계 10위 수준의 국가 경제 발전과 재난관리 중요성의 인식 향상에 따라 수준 높은 국가 재난관리 체계에 대한 국민적 관심과 요구가 높아지고 있다. 2004년 국가 위기관리 기본지침의 제정과 함께 국가 위기관리 표준 매뉴얼이 수립된 이래로 국가 위기관리 체계에서 위기관리 매뉴얼은 중추적인 역할을 담당하고 있다. 하지만 4차시대 혁명시대 ICT 기술 및 재난정보들이 융합된 재난 대응 환경에서 책자와 파일 위주의 정적 문서 포맷과 비구조적인 내용구성으로 주요정보 간 연계·활용성이 낮은 현재 매뉴얼 체계는 실제 재난상황에서 KEY 역할을 수행하기에는 여러 측면에서 한계가 뚜렷하다. 본 논문에서는 국가 위기관리 매뉴얼 체계 개선의 초석을 마련하는 단계로써 표준 매뉴얼에 대한 구성요소를 분석하고 기관 간 협업관계를 분석하였다.


(게재일: 2021.07.14)
비대면 프로그래밍 수업에서도 대면 수업에서와 유사한 학습 실재감을 느낄 수 있는 수업 방법을 모색하기 위해, 2020학년도 1학기부터 2년에 걸쳐 실시간 화상수업과 미리 제작된 동영상 콘텐츠를 제공하는 온라인 콘텐츠 수업 방법을 순차적으로 적용해보았다. 두 방법의 공통점은 중요한 단원을 공부하는 4주 동안은 플립러닝을 적용하여 예습 동영상을 제공하고 본 수업은 실시간 화상수업으로 진행하면서 예습확인 퀴즈를 실시하고 심화수업으로 운영하였다. 각 수업 학기말에 학생들을 대상으로 5점 척도 방식의 만족도 조사를 실시하여 수업 내용의 이해도, 수업에 대한 흥미도 그리고 수업 참여의 적극성에 대한 학습 효과를 비교해보았다. 그 결과, 세 가지 학습 영역 모두 실시간 화상수업 방식에 참여한 학생들의 만족도가 높은 것으로 분석되었다.


(게재일: 2021.07.14)
본 논문에서는 플랜트 배관의 기체 누출 탐지방안에 대하여 기술한다. 배관 누출 발생 시 배관 내부 압력과 누출부 크기의 조합에 따라 누출 초음파 발생 여부가 결정되는데, 누출 시 초음파가 발생하는 경우와 그렇지 않은 경우에 대하여 배관 누출을 탐지하는 방안과 보온재 배관의 누출탐지 방안에 대하여 설명한다. 또한 배관 파단을 상시감시하기 위한 대량의 무선센서 운용에 따른 대량 누출탐지신호의 실시간 처리를 위한 쿠버네티스 기반의 분산처리형 진단 시스템 구현 방안에 대하여 기술한다.


(게재일: 2021.07.14)
논문은 재구성에 기반을 둔 초 해상도 알고리즘 모델에서 SRCNN과 VDSR의 전반에 걸쳐 구조와 성능에 대하여 알아본다. SRCNN 모델과 VDSR 모델의 구조와 각 방법의 알고리즘 프로세스를 간단히 소개하고 성능 평가 함수의 개선에 대하여 알아보도록 한다.


(게재일: 2021.07.14)
코딩 교육에 대한 중요성이 높아짐에 따라 국가 주도적 교육이 강화되고 있다. 컴퓨터 프로그래밍이 낯선 교육생을 위해 교육 커리큘럼에 블록 코딩을 도입하고 있으나 낮은 흥미도로 인해 여전히 교육 성취도가 낮게 나타난다. 본 논문에서는 컴퓨터 프로그래밍에 대한 관심을 유발하고 학습을 보조하는 드론 기반의 체감형 교육 프로그램모델을 제시한다. 제시하는 교육 모델은 사용자가 코딩한 블록 코드를 파이썬 코드로 변환하여 보여주고, 블록 코드로 첨부된 드론의 동작을 제어하도록 코딩할 수 있다. 사용자의 심화학습을 위해 추가적으로 제공하는 웨어러블 장갑 컨트롤러를 통해 드론과 연관하여 동작 제어가 가능하게 하여 흥미 유발과 더불어 학습 효과 향상을 기대할 수 있다.


(게재일: 2021.07.14)
도로 이용자의 교통정보에 대한 수요 증가와 효율적인 도로 이용을 위해, 또한 지능형 교통체계(ITS, Intelligent Transport Systems)의 기본 기술로서 교통정보를 수집하여 제공하는 시스템에 대한 개발과 요구가 지속되고 있다. 본 연구에서는 고속도로에서 가장 많이 사용하는 교통정보 수집도구인 차량감지기(VDS)를 활용한 교통 정보 수집 시스템에 관하여 조사하였다. 이러한 차량 검지기를 활용한 교통정보는 차량의 속도와 교통량을 산출하는 데에는 효율적이지만, 공사와 수집 장비 불량으로 인하여 모든 교통 정보를 수집하는데 어려움이 있다. 이로 인해 전체적인 교통상황을 파악하기 위한 새로운 시도와 알고리즘 개발이 요구된다.


(게재일: 2021.07.14)