웹 서비스 환경에서 사용자가 원하는 서비스 품질을 만족하는 경제적인 방법의 하나는 객체의 크기를 조절하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서비스 품질로 평균 응답 시간이 임의의 임계값 이하로 주어질 때, 이 제약 조건을 만족하는 최대 객체의 크기를 구한다. 시스템이 정상 상태일 때, 라운드-로빈을 사용하는 결정 모델의 평균 응답 시간은 일반 분포를 따르는 큐잉 모델에서의 평균 응답 시간과 같아질 것으로 추론할 수 있다. 이를 기반으로 최대 객체 크기를 발견하기 위한 해석적 수식과 절차를 수립한다. 웹 트래픽은 서비스 분포로 Pareto 분포가 적합하므로 M/G(Pareto)/1 모델과 지수 분포를 사용한 M/G/1/PS를 적용하여 최대 객체의 크기를 구한다. 수치 계산을 통한 성능평가는 Pareto 분포의 형상 파라미터(shaping parameter)가 커짐에 따라 M/G(Pareto)/1 모델과 M/G/1/PS 모델의 최대 객체 크기가 같아짐을 보여준다. 본 연구의 결과는 경제적인 웹 서비스 제어를 위해 객체의 크기를 조절하는 환경에 사용될 수 있다.
One of the economical ways to satisfy the quality of service desired by the user in a web service environment is to adjust the size of the object. To this end, this study finds the maximum size of objects that satisfy this constraint when the mean response time is given below an arbitrary threshold for quality of service. It can be inferred that in the steady state of system, the mean response time in the deterministic model by using the round-robin will be the same as that of the queueing model following the general distribution. Based on this, analytical formulas and procedures for finding the maximum object size are obtained. As a service distribution of web traffic, the Pareto distribution is appropriate, so the maximum object size is computed by applying the M/G(Pareto)/1 model and the M/G/1/PS model using exponential distribution as computational experience. Performance evaluation through numerical calculation shows that as the shape parameter in the Pareto distribution increases, the M/G(Pareto)/1 model and M/G/1/PS model have the same maximum object size. The results of this study can be used to environments where objects can be sized for economical web service control.
디지털 포렌식에서 가장 중요하게 여기는 특징 중 하나는 무결성이다. 무결성은 데이터가 변조되지 않았음을 의미한다. 디지털 포렌식 과정에서 증거를 수집하는데 이 증거가 나중에 변조되었다면 증거로 사용될 수 없다. 아날로그 증거물은 사진을 찍어놓는 방식 등을 통해 변조된 사실을 쉽게 파악할 수 있다. 그러나 저장매체 속의 데이터 즉, 디지털 증거는 눈에 보이지 않기 때문에 변조되었는지 알기가 어렵다. 그래서 이 증거 데이터가 증거 수집 단계에서 법정 제출까지의 과정 중 변조가 되지 않았음을 증명하기 위해 해시값을 사용한다. 해시값은 증거 수집 단계에서 저장 데이터로부터 수집한다. 그러나 NAND 플래시 메모리는 내부적인 동작의 특성 때문에 시간이 지나면 물리적 데이터 형상이 수집 단계와 달라질 수 있다. 본 논문에서는 고의적인 데이터 훼손을 시도하지 않더라도 플래시 메모리의 물리적 형상이 변경될 수 있는 플래시 메모리의 특성 및 기술들을 연구한다.
One of the most important characteristics of digital forensics is integrity. Integrity means that the data has not been tampered with. If evidence is collected during digital forensic and later tampered with, it cannot be used as evidence. With analog evidence, it's easy to see if it's been tampered with, for example, by taking a picture of it. However, the data on the storage media, or digital evidence, is invisible, so it is difficult to tell if it has been tampered with. Therefore, hash values are used to prove that the evidence data has not been tampered with during the process of collecting evidence and submitting it to the court. The hash value is collected from the stored data during the evidence collection phase. However, due to the internal behavior of NAND flash memory, the physical data shape may change over time from the acquisition phase. In this paper, we study the characteristics and techniques of flash memory that can cause the physical shape of flash memory to change even if no intentional data corruption is attempted.
본 논문에서는 빅데이터와 딥페이크 기반의 헤어스타일 추천 시스템 구현에 관해 연구하였다. 제안한 헤어스타일 추천 시스템은 사용자의 사진(이미지)을 바탕으로 얼굴형을 인식한다. 얼굴형은 타원형, 둥근형, 장방형으로 구분하며, 얼굴형에 잘 어울리는 헤어스타일을 딥페이크를 통해 합성하여 동영상으로 제공한다. 헤어스타일은 빅데이터를 바탕으로 최신 트랜드(trend)와 얼굴형에 어울리는 스타일을 적용하여 추천한다. 이미지의 분할 맵과 Motion supervised Co-Part Segmentation 알고리즘으로 같은 카테고리(머리, 얼굴 등)를 가지는 이미지들 간 요소를 합성할 수 있다. 다음으로 헤어스타일이 합성된 이미지와 미리 지정해둔 동영상을 Motion Representations for Articulated Animation 알고리즘에 적용하여 동영상 애니메이션을 생성한다. 제안한 시스템은 가상 피팅 등 전반적인 미용산업에 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 향후 연구에서는 거울에 사물인터넷 기능 등을 적용하여 헤어스타일등을 추천해주는 스마트 거울을 연구할 예정이다.
In this paper, we investigated the implementation of a hairstyle recommendation system based on big data and deepfake technology. The proposed hairstyle recommendation system recognizes the facial shapes based on the user's photo (image). Facial shapes are classified into oval, round, and square shapes, and hairstyles that suit each facial shape are synthesized using deepfake technology and provided as videos. Hairstyles are recommended based on big data by applying the latest trends and styles that suit the facial shape. With the image segmentation map and the Motion Supervised Co-Part Segmentation algorithm, it is possible to synthesize elements between images belonging to the same category (such as hair, face, etc.). Next, the synthesized image with the hairstyle and a pre-defined video are applied to the Motion Representations for Articulated Animation algorithm to generate a video animation. The proposed system is expected to be used in various aspects of the beauty industry, including virtual fitting and other related areas. In future research, we plan to study the development of a smart mirror that recommends hairstyles and incorporates features such as Internet of Things (IoT) functionality.
애플리케이션의 개발 및 배포 방식이 모노리스에서 마이크로서비스로 전환되며 경량 가상화 기술인 컨테이너가 IT 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 컨테이너 기술은 기존 하이퍼바이저 기반의 가상머신과 달리 동일한 커널을 공유하는 방식으로 구체적인 보안 경계를 제공하지 못한다. 다양한 선행연구에 따르면 현재 공유되는 대부분의 컨테이너 이미지에는 다수의 보안 취약점이 존재한다. 이에, 공격자들은 보안 취약점을 이용하여 익스플로잇을 시도할 수 있으며 이는 시스템 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 취약점이 존재하는 컨테이너 이미지가 배포되는 것을 방지하기 위한 효율적인 자동화 배포 파이프라인 설계 방안을 제시한다. 이를 통해 안전한 컨테이너 환경을 제공할 수 있을 것이다.
The development and distribution approach of applications is transitioning from a monolithic architecture to microservices and containerization, a lightweight virtualization technology, is becoming a core IT technology. However, unlike traditional virtual machines based on hypervisors, container technology does not provide concrete security boundaries as it shares the same kernel. According to various preceding studies, there are many security vulnerabilities in most container images that are currently shared. Accordingly, attackers may attempt exploitation by using security vulnerabilities, which may seriously affect the system environment. Therefore, in this study, we propose an efficient automated deployment pipeline design to prevent the distribution of container images with security vulnerabilities, aiming to provide a secure container environment. Through this approach, we can ensure a safe container environment.
본 연구에서는 Diospyros kaki Thunb(감)의 염색 패턴으로 분석하여 매염제에 따라 견직물과 세포의 염색 패턴이 어떻게 변화하는지 수치적으로 평가하고자 하였다. 염색된 견직물이 충분히 건조되었을 때 견직물은 엷은 황색을 띠는 것으로 나타났다. 흥미롭게도 철 II 황산염 매염제는 색 변화를 가장 많이 변화시켰고, 견직물은 갈색 또는 암자색에 가까운 색으로 염색되었다. 수치해석을 위해 타르타르산 나트륨과 구연산 및 아세트산 구리에의해 각각 19%와 62.5%의 색상 변화가 유도될 수 있었다. 철 II 황산염은 무처리 매염제보다 88%로 가장 큰 차이를 보였다. 중국 햄스터 난소(CHO) 세포의 약 5% 및 10%는 각각 타르타르산나트륨과 시트르산 및 아세트산구리로 염색되었다. 철 II 황산염에 의해 유도된 염색 효과는 타르타르산 나트륨 + 시트르산에 의한 염색 효과보다 약 2.4배 더 높았다. 기존의 연구들에서는 염색 결과를 육안적으로 확인하여왔다. 하지만, 본 논문의 결과들은 염색을 육안적으로 확인할 뿐만아니라 색상변화를 수치화한 것이다. 특히, 빅데이터에 수치화된 결과들이 계속 집약 된다면 방법에서, 시간, 부피 등을 변화시키더라도 유사한 결과들을 어느 연구자들이 쉽게 얻을 수 있을 것이다. 또한, 본 연구의 수치 데이터는 IoT 구축 및 컴퓨터 분석을 위한 데이터베이스 구축에 중요한 근거가 될 수 있을 것으로 사료된다.
In this study, it was analyzed with the dyeing pattern of Diospyros kaki Thunb (persimmon) and was tried to numerically evaluate how the dyeing pattern in silk fabrics and cells was changed by different mordants. When the dyed silk fabrics were sufficiently dried, the silk fabrics were found to have a pale yellow color. Interestingly, iron II sulfate mordant changed the color change the most, silk fabrics were dyed with a color close to brown or dark purple. For numerical analysis, 19% and 62.5% color changes could be induced by sodium tartrate plus citric acid and copper acetate, respectively. Iron II sulfate induced the greatest difference than that of untreated mordants at 88%. About 5% and 10% of Chinese hamster ovary (CHO) cells were stained by sodium tartrate plus citric acid and copper acetate, respectively. The staining effect induced by iron II sulfate was about 2.4 times higher than the staining effect by sodium tartrate plus citric acid. In previous studies, staining results have been visually confirmed. However, this results not only visually confirmed the dyeing, but also quantified the color change. In particular, if numerical results are continuously integrated into big data, any researcher will be able to easily obtain similar results even if the method, time, volume, etc. are changed. In addition, the numerical data of this study is considered to be an important basis for building a database for IoT construction and computer analysis.
본 연구는 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 시범적으로 운영하여 대학 수업에서의 AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 적용 가능성과 효용성을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 C지역 소재 B대학교 1학년 재학생 중 기초수학 교과목 수업에 참여한 42명 학습자를 대상으로 AI 기반 맞춤형 학습 시스템을 적용 및 운영하였고, 학생 및 교수를 대상으로 설문문항 조사와 인터뷰를 진행하였다. 연구 결과, AI 기반 맞춤형 학습 시스템의 활용은 학생의 학업성취도를 향상시켰다. 심층인터뷰 결과 교수자와 학습자 모두 기초 개념 학습에 있어 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 파악되었다. 이는 AI 기반의 맞춤형 학습 시스템이 자기 주도 학습의 역량을 향상하고 개념학습을 통해 지식 강화에 효과적인 방안이 될 것임을 시사한다. 본 연구는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템의 기초 과학 교과목 도입과 적용에 관련한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 향후 AI 기반 맞춤형 학습에서 학생들에게 제공한 학습과정과 분석한 데이터를 대면수업에 연계한 효과 검증과 분석한 데이터의 활용 방안에 대한 전략 연구를 제언한다.
This study tried to find out the applicability and effectiveness of the AI-based adaptive learning system in university classes by operating an AI-based adaptive learning system on a pilot basis. To this end, an AI-based adaptive learning system was applied to analyze the operation results of 42 learners who participated in basic mathematics classes, and a survey and in-depth interviews were conducted with students and professors. As a result of the study, the use of an AI-based customized learning system improved students' academic achievement. Both instructors and learners seem to contribute to improving learning performance in basic concept learning, and through this, the AI-based adaptive learning system is expected to be an effective way to enhance self-directed learning and strengthen knowledge through concept learning. It is expected to be used as basic data related to the introduction and application of basic science subjects for AI-based adaptive learning systems. In the future, we suggest a strategy study on how to use the analyzed data and to verify the effect of linking the learning process and analyzed data provided to students in AI-based customized learning to face-to-face classes.
본 연구는 간호학과 재학 중인 3학년을 대상으로 이압요법이 지각된 스트레스와 수면의 질에 미치는 효과를 확인하기 위한 비동등성 플라시보 대조군 전후설계이다. 연구의 대상자는 K대학교에서 처치군 30명, 대조군 30명, 총 60명을 선정하여 2022년 3월 2일부터 4월 26일까지 8주간 자료를 수집하였다. 처치군은 귀의 반응점(신문, 심, 시상)에 압봉 스티커를 부착하여 1일 3회 이압을 적용하였고, 플라시보 대조군은 동일한 기간에 동일한 방법으로 귀의 반응점(고관절, 무릎, 발목)에 적용하였다. 자료는 SPSS 23.0 프로그램을 이용하여 처치군과 플라시보 대조군의 시점별 지각된 스트레스와 수면의 질은 independent t-test, 경과에 따른 종속변수의 변화는 repeated measures ANOVA로 분석하였다. 처치군의 지각된 스트레스 점수는 중재 4주 후 2.28점, 중재 8주 후 2.07점으로 유의하게 감소하였고, 수면의 질 점수는 중재 4주 후 3.37점, 중재 8주 후 4.02점으로 유의하게 증가하여 시간이 경과함에 따라 지속 효과가 있는 것으로 확인되었다.
This study is a nonequivalent placebo control group pretest-posttest design to confirm the effects of auricular pressure therapy on perceived stress and sleep quality for nursing students. The subjects of the study were selected from K College, 30 people in the treatment group and 30 people in the control group, a total of 60 people. Data were collected from March 2 to April 26, 2022. Auricular pressure was applied to the treatment group (shenmen, heart, thalamus), and the placebo control group was applied to the auricle (hip, knee, ankle) in the same method during the same period. Data were analyzed independent t-test repeated measures ANOVA using the SPSS 23.0 program. The perceived stress score of the treatment group significantly decreased to 2.28 after 4 weeks of intervention and 2.07 after 8 weeks of intervention, and the sleep quality score significantly increased to 3.37 after 4 weeks of intervention and 4.02 after 8 weeks of intervention. It was found to have a lasting effect over time.
사물인터넷 환경은 보안 위협에 상당히 취약하며, 침해사고가 발생하면 큰 피해를 줄 수 있다. 사물인터넷 환경의 보안을 강화하기 위해서는 사물인터넷 환경의 특성을 고려한 교육과정이 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서의 침해사고대응 교육과정 모델을 제안하고자 한다. 제안된 교육과정 모델은 사물인터넷 환경의 보안 위협, 침해사고의 종류, 침해사고대응 절차 등을 위한 모델로 설계하였다. 제안된 교육과정 모델은 사물인터넷 환경에서의 보안 인식을 향상시키고, 사물인터넷 분야에서의 침해사고대응 전문가를 양성하는 데 기여가 예상된다. 제안된 교육과정 모델은 사물인터넷 환경의 보안을 강화하고, 사물인터넷에서의 침해사고대응을 통한 안전성이 기대된다.
The IoT environment is very vulnerable to security threats, and if an intrusion occurs, it can cause great damage. In order to strengthen the security of the IoT environment, a curriculum that considers the characteristics of the IoT environment is needed. In this paper, we propose a curriculum model for cyber incident response in the Internet of Things environment. The proposed curriculum model was designed as a model for security threats in the IoT environment, types of intrusion incidents, and incident response procedures. The proposed curriculum model is expected to contribute to improving security awareness in the IoT environment and fostering cyber incident response experts in the IoT field. The proposed curriculum model strengthens the security of the IoT environment and is expected to be safe through security incident response in the IoT.
구리의 전기주조 공정을 최적화하기 위하여 이중 비밀 다층구조의 역전파 뉴럴 네트워크가 구성된다. 샘플 학습을 통하여, 구리 전기주조 공정 조건과 목표 특성 간의 함수관계가 정확히 성취되고, 구리 전기주조 공정 내에서 다층구조의 미세강도와 장력에 대한 예측이 이루어진다. 예측된 결과는 펄스 전원공급기를 장착한 구리 피로인산염 솔루션 시스템 내에서 구리의 전해석출 시험에 의하여 증명된다. 그 결과는 다음과 같이 나타난다. "3-4-3-2" 구조의 이중비밀 다층구조 뉴럴 네트워크에 의하여 예측된 구리 다층구조의 미세강도와 장력은 실험값에 매우 근접하며 그 상대적 오차는 2.32%보다 작다. 주어진 파라미터의 범위 내에서, 구리의 미세강도는 100.3~205.6MPa이며, 장력은 112~485MPa 정도로 측정된다. 미세강도와 장력이 최적인 조건에서 그에 대응하는 공정 조건은 다음과 같다: 전류밀도는 2A·dm-2, 펄스 주파수는 2KHz, 펄스의 듀티싸이클은 10%이다.
In order to optimize the pulse electroforming copper process, a double hidden layer BP (Back Propagation) neural network is constructed. Through sample training, the mapping relationship between electroforming copper process conditions and target properties is accurately established, and the prediction of microhardness and tensile strength of the electroforming layer in the pulse electroforming copper process is realized. The predicted results are verified by electrodeposition copper test in copper pyrophosphate solution system with pulse power supply. The results show that the microhardness and tensile strength of copper layer predicted by "3-4-3-2" structure double hidden layer neural network are very close to the experimental values, and the relative error is less than 2.32%. In the parameter range, the microhardness of copper layer is between 100.3~205.6MPa and the tensile strength is between 112~485MPa.When the microhardness and tensile strength are optimal,the corresponding process conditions are as follows: current density is 2A-dm-2, pulse frequency is 2KHz and pulse duty cycle is 10%.
온라인 전시관을 기반으로 한 스마트(智慧) 박물관은 문화 예술을 체험 할 수 있는 예술과 미래 기술의 접목으로 4차 산업혁명의 움직임과 그 맥락을 같이 한다고 볼 수 있다. 본고는 중국 스마트 박물관에 대해 둔황박물관, 고궁박물관, 중국 공예미술대사 박물관의 적용 사례를 통해 중국이 4차산업의 기술을 어떻게 수용하고 기술을 적용하여 선도하고 있는지 살펴보았다. 공통적으로 중국 스마트 박물관은 환경데이터 수집 및 통합 디지털 어플리케이션 설립, VR AR을 통해 컬렉션 보전, 서비스, 관리, 전시에 폭넓게 활용되고 있었다. 본 연구자는 중국 스마트(智慧) 박물관 사례를 통한 온라인 전시는 운영상의 효용성이 뛰어나고 이미지 복제품 아니라 다른 차원에 존재하는 공간으로 파악하였다. 따라서 온라인 전시는 공간을 확장시킬 수 있는 최적의 매체이며, 감상자들은 박물관을 직접 방문하지 않고도 박물관 전시실을 구석구석 거닐며 박물관의 모든 콘텐츠와 소통할 수 있다. 스마트 박물관의 온라인 전시를 통해 관람객과 감상자는 보다 적극적인 문화소비자로 전환될 수 있으며 집단 역량을 키울 수 있다.
Smart museums based on the growth of online exhibition can be seen as in line with the movement of the 4th Industrial Revolution. By combining art and technologies, they enable viewers to experience culture and art. This study examined the cases of the Dunhuang Museum, the Palace Museum, and the China Arts and Crafts Master Museum to assess or identify how China is leading by accepting the technology of the fourth industry and applying the technology. In common, Chinese smart museums are widely used for collecting enviromental data, establishing integrated digital applications, and preserving collections, services, management, and exhibitions through VR, and AR. Through the case of the Chinese Smart Museum, this study identified the online exhibition as a space that exists in another dimension rather than an image replica with excellent operational utility. Therefore, online exhibitions are the best medium to expand the space, and viewers can explorethe museum's exhibition room and engage with all the contents of the museum without visiting the museum in person. Through the online exhibition of smart museums, visitors and viewers can be transformed into more active cultural consumers and develop collective capabilities.
국내 의료취약지에서 공중보건의는 지역민의 일반의료는 물론 응급의료에서 큰 역할을 수행하고 있다. 그러나 공중보건의는 일반적으로 현장 경험이 부족하기 때문에 응급 환자에 대한 대처 능력이 부족하고, 의료장비를 효과적으로 다루지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 공중보건의에게 필요한 의료장비에 대한 사용법을 스마트 글래스를 이용하여 원격교육으로 진행 후 교육의 효과를 확인하였다. 구체적으로 의료장비 활용 교육을 위해서 스마트 글래스는 리얼 웨어를 사용하였으며, 신안군 10개의 섬 지역 공중보건의 10명을 대상으로 하였다. 교육 후 장비 활용 효과와 만족도 모두 3점 이상이었다. 따라서 스마트 글래스를 활용한 원격교육이 의료취약지의 공중보건의를 대상으로 유용하게 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.
In medically vulnerable areas in Korea, public health doctors play a significant role in providing not only general medical care but also emergency medical services to the local residents. However, it has been observed that public health doctors generally lack field experience, resulting in insufficient ability to handle emergency patients and to effectively use medical equipment. This study confirmed the effectiveness of education after conducting remote education using smart glasses on how to use medical equipment necessary for public health doctors. Specifically, real wear was used for smart glasses for medical equipment utilization education, and 10 public health officials in 10 islands in Shinan-gun were targeted. After the training, both the effect of using the equipment and the level of satisfaction were 3 or higher. Therefore, it was confirmed that remote education using smart glasses can be usefully used for public health doctors in medically vulnerable areas.
플래시 메모리 기반 저장장치인 SSD(solid state disk)는 높은 집적도와 빠른 데이터 처리가 가능한 장점을 가지고 있다. 따라서 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하는 고용량 데이터 저장 시스템의 저장장치로 활용되고 있다. 그러나 저장 미디어인 플래시 메모리에 일정 횟수 이상 반복해서 쓰기/지우기 동작을 반복하면 셀이 마모되어 사용하지 못하는 물리적 한계가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 불량률을 줄이고 수명을 연장하기 위해 불량이 발생한 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 아이디어는 물리적 특징이 다르지만 동일하게 불량으로 처리되고 있는 다중 비트 셀과 단일 비트 셀의 불량 및 처리 방법을 구분하였다. 그리고 불량이 예상되는 다중 비트 셀을 단일 비트 셀로 변환하여 불량률을 개선하고 전체적인 수명을 연장하였다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 SSD의 증가한 수명을 측정하여 제안하는 아이디어의 효과를 증명하였다.
SSD (solid state disk), which is flash memory-based storage device, has the advantages of high density and fast data processing. Therefore, it is being utilized as a storage device for high-capacity data storage systems that manage rapidly increasing big data. However, flash memory, a storage media, has a physical limitation that when the write/erase operation is repeated more than a certain number of times, the cells are worn out and can no longer be used. In this paper, we propose a method for converting defective multi-bit cells into single-bit cells to reduce the defect rate of flash memory and extend its lifetime. The proposed idea distinguishes the defects and treatment methods of multi-bit cells and single-bit cells, which have different physical characteristics but are treated as the same defect, and converts the expected defective multi-bit cells into single-bit cells to improve the defect rate and extend the overall lifetime. Finally, we demonstrate the effectiveness of our proposed idea by measuring the increased lifetime of SSD through simulations.
시대가 발전함에 따라 정보가 다양해지고 이를 얻는 방법도 다양해진다. 살아가면서 얻는 정보의 양 중 약 80%는 시각적 감각으로 습득한다. 하지만 시각장애인들은 시각 자료를 해석하는 능력이 제한된다. 그래서 점자라는 시각장애인용 문자가 등장했다. 그러나 시각장애인들의 점자 해독률은 5%에 불과하며 시간에 지남에 따라 다양한 형태의 플랫폼이나 자료를 원하는 시각장애인들의 요구가 늘어나면서 시각장애인들을 위한 개발 및 물품 제작이 이루어지고 있다. 물품 제작의 예로는 점자 도서를 들 수 있는데 이 점자 도서는 장점보단 단점이 많아 보이고 비장애인과 다르게 아직도 정보 접근에 대해서는 많이 어려운 것이 사실이다. 본 논문에서는 시각장애인이 정보를 기존의 방법보다 쉽게 얻을 수 있도록 CNN 기반 점자 변환 및 음성 출력 장치를 설계하였다. 이 장치는 점자로 되어 있지 않고 점자로 제작이 되지 않은 책, 텍스트 이미지나 손글씨 이미지 등을 카메라 인식을 통해 점자로 변환할 수 있도록 하고, 점자로 변환 후 시각장애인들의 요구에 따라서 음성으로 변환해 출력할 수 있는 기능을 설계해 시각장애인들이 정보를 얻을 수 있게 도와주어 삶의 질을 높이고자 한다.
As times develop, information becomes more diverse and methods of obtaining it become more diverse. About 80% of the amount of information gained in life is acquired through the visual sense. However, visually impaired people have limited ability to interpret visual materials. That's why Braille, a text for the blind, appeared. However, the Braille decoding rate of the blind is only 5%, and as the demand of the blind who want various forms of platforms or materials increases over time, development and product production for the blind are taking place. An example of product production is braille books, which seem to have more disadvantages than advantages, and unlike non-disabled people, it is true that access to information is still very difficult. In this paper, we designed a CNN-based Braille conversion and voice output device to make it easier for visually impaired people to obtain information than conventional methods. The device aims to improve the quality of life by allowing books, text images, or handwritten images that are not made in Braille to be converted into Braille through camera recognition, and designing a function that can be converted into voice according to the needs of the blind.
논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.
In this paper, an artificial neural network based on simulated annealing was constructed. The mapping relationship between the parameters of micro-scaled flow channels electrochemical machining and the channel shape was established by training the samples. The depth and width of micro-scaled flow channels electrochemical machining on stainless steel surface were predicted, and the flow channels experiment was carried out with pulse power supply in NaNO3 solution to verify the established network model. The results show that the depth and width of the channel predicted by the simulated annealing artificial neural network with "4-7-2" structure are very close to the experimental values, and the error is less than 5.3%. The predicted and experimental data show that the etching degree in the process of channels electrochemical machining is closely related to voltage and current density. When the voltage is less than 5V, a "small island" is formed in the channel; When the voltage is greater than 40V, the lateral etching of the channel is relatively large, and the "dam" between the channels disappears. When the voltage is 25V, the machining morphology of the channel is the best.
본 논문의 목적은 블록체인 공급기업이 겪고 있는 사업 수행의 어려움을 파악하고, 이를 해소하여 블록체인 기술을 촉진할 수 있는 방안을 제시하는데 있다. 먼저, 블록체인 공급기업의 산업실태조사를 수집하였다. 다음으로 금융서비스 이용자가 블록체인 기술을 사용할 의도가 있는지를 확인하기 위하여 설문조사를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 이용자 특성에서 유용성과 혁신성은 사용 의도에 영향이 미치는 것으로 나타났다. 기술적 특성에서 적합성과 신뢰성은 사용 의도에 영향이 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 이용자 특성에서 유용성과 혁신성은 촉진 조건을 매개하여 사용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기술적 특성에서 적합성과 신뢰성은 촉진 조건을 매개하여 사용 의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 신기술 환경은 편재성과 혁신성이 사용 의도에 미치는 영향을 조절하는 것으로 나타났다. 신기술 환경은 보안성이 사용 의도에 미치는 영향을 조절하는 것으로 나타났다. 넷째, 조직적 환경은 보안성과 적합성이 사용 의도에 미치는 영향을 조절하는 것으로 나타났다. 이러한 블록체인 공급기업의 애로사항을 해소할 수 있는 방안과 블록체인 기반 금융서비스를 촉진 방안을 제시하였다.
The purpose of this study is to identify the difficulties in business implementation that blockchain suppliers are experiencing, and to suggest ways to promote blockchain technology by solving them. First, industrial surveys of blockchain supply companies were collected. Next, a survey was conducted to confirm whether financial service users intend to use blockchain technology. The research results are as follows. First, in user characteristics, usefulness and innovation were found to have an effect on intention to use. In the technical characteristics, suitability and reliability were found to affect the intention to use. Second, in user characteristics, usefulness and innovativeness were found to affect the intention to use by mediating promotion conditions. In the technical characteristics, suitability and reliability were found to affect the intention to use by mediating the promotion conditions. Third, it was found that the new technology environment modulates the effect of ubiquity and innovativeness on the intention to use. The new technology environment was found to moderate the impact of security on intention to use. Fourth, it was found that the organizational environment moderates the effect of security and suitability on the intention to use. A plan to solve the difficulties of these blockchain suppliers and a plan to promote blockchain-based financial services are presented.