• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2017.11a
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• pp.245-246
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• 2017

본 연구에서는 선박 내 비상 상황을 대비한 가상훈련을 위한 선박 내 구조 구축 프레임워크를 개발하였다. 실제 환경과 가상 환경을 유사하게 제공함으로써 environment fidelity를 높이면 몰입감이 증대하여 가상훈련의 효과를 높일 수 있다. 이를 위해 스테레오 카메라 등을 이용한 raw한 스캔 데이터에 대해서 3가지 단계(Empyting, Smoothing, Refurnishing)를 통해 최종적으로 가상훈련에서 사용할 수 있는 형태의 가상환경을 얻을 수 있다. 본 프레임워크를 통해 가상 환경을 구축하고 구축된 가상 환경을 이용하여 실제 가상훈련을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1811-1812
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• 2015

대형화, 복잡화 되어가는 대형 기계설비의 위험상황에 대한 실제 훈련은 소요시간 및 비용 증가, 훈련자 안전 확보의 어려움, 반복적인 훈련 및 평가가 어렵기 때문에 가상현실을 이용한 훈련 시뮬레이터가 대안으로 제시되고 있다. 본 논문에서는 대형 기계설비 안전대응 시뮬레이터에서 수행된 훈련에 대한 훈련자 피드백 및 평가를 위하여 개발된 시스템을 소개한다. 가상현실 기반 훈련 시뮬레이터에서 수행한 훈련결과 데이터를 활용하여 훈련 시나리오 내 임무수행 여부, 수행시간/거리에 대한 정량적 평가와 함께 훈련자의 훈련동작 데이터와 표준동작과의 비교를 통하여 효율적인 훈련을 위한 피드백을 수행할 수 있다. 또한 평가 결과의 시각화를 통해 직관적인 훈련개선이 가능하도록 하였다. 개발된 훈련평가 시스템을 활용하여 효과적인 훈련자 피드백 제공 및 반복적인 훈련 수행을 통한 안전대응 능력 향상이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.1181-1182
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• 2014

가상현실 기반 훈련 시뮬레이터는 현실에서 재현이 어렵거나 불가능한 상황을 가상공간 상에 구현하여 훈련을 수행할 수 있는 시스템이다. 화학공장, 플랜트 등 대형 기계설비 내에서 발생하는 각종 사고에 대한 대응훈련은 훈련시간 및 비용 증가, 훈련자의 안전 확보가 어렵고 반복적인 훈련 및 평가가 어렵기 때문에 가상현실을 이용한 훈련 시뮬레이터를 통하여 수행되는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 대형 기계설비 안전대응 훈련 시뮬레이터의 훈련자 평가 시스템을 설계하였다. 훈련의 정량적인 평가를 위하여 훈련 시나리오 내 임무수행 여부, 수행시간/거리에 대한 평가와 함께 특정 훈련동작에 대한 평가를 실시하기 위하여 모션캡쳐 데이터를 활용한 훈련동작 평가 모듈을 설계하였다. 평가 결과의 시각화를 통해 훈련자 피드백 제공 및 반복적인 훈련 수행을 통한 안전대응 능력 향상이 가능하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.7
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• pp.66-74
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• 2008

Criticality prediction models to identify most fault-prone modules in the system early in the software development process help in allocation of resources and foster software quality improvement. Many models for identifying fault-prone modules using design complexity metrics have been suggested, but most of them are training models that need training data set. Most organizations cannot use these models because very few organizations have their own training data. This paper builds a prediction model based on a well-known supervised learning model, error backpropagation neural net, using design metrics quantifying SDL system specifications. To solve the problem of other models, this model is trained by generated virtual training data set. Some simulation studies have been performed to investigate feasibility of this model, and the results show that suggested model can be an alternative for the organizations without real training data to predict their software qualities.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2001.07a
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• pp.124-127
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• 2001

가상현실 기술을 이용한 컴퓨터 지원 교육훈련 시스템 (VR-CATS: Virtual Reality based Computer Assisted Training System) 개발에 대한 연구를 전력연구원에서는 계속 수행해 왔다. 본 논문에서는 New VR-CATS (울진 3호기 참조)중 가상현실에서의 공동 협동 훈련 시스템(Virtual Reality Collaboration Training System)의 설계에 관하여 서술한다. 공동작업은 발전소 MCR(Main Control Room)을 3D 데이터 모델링 후 가상현실화하고 MCR 내부를 Navigation 할 수 있도록 가상패널(Virtual Panel)을 개발 및 에에 대한 엔지니어링 데이터베이스환경을 작성하여 추후 정확하고 신속한 계기 정보를 얻을 수 있도록 하며 훈련생들이 시뮬레이터실로 가지 않고 MCR에서 발전소를 운전하는 것과 같은 효과를 강의실에서 얻을 수 있다. 또한 설계기준사고 중의 하나인 LOCA 사고 복구 훈련 시나리오를 통하여 실제와 동일한 복구 훈련을 하므로서 효율적이며 현장감있는 교육훈련 수행을 가능케 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.683-684
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• 2012

제품 또는 시스템의 개발을 위해 물리현상을 정밀하게 시뮬레이션하고 그 거동을 예측하거나 평가하는 CAE 등의 엔지니어링 기술이 많이 사용된다. 한편, 가상의 공간에서 협업, 운영, 유지보수, 훈련 등의 다양한 목적을 구현하는 가상현실 시스템은 대상체 물리현상에 대한 정확한 시뮬레이션 및 데이터 신뢰도의 확보가 중요하다. 본 연구에서는 CAE 엔지니어링 데이터를 이용하여 가상현실 시스템에 정밀한 물리현상을 반영할 수 있도록 엔지니어링 데이터의 분석과 연동에 관한 연구를 수행하였으며, 간단한 결과에 대해 소개한다.

• Proceedings of the KWS Conference
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• 2010.05a
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• pp.49-49
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• 2010

용접은 산업계의 기계 조립 및 접합을 위한 공정의 주요한 작업으로 조선, 중공업, 건설 등 산업현장에서 사람에 의한 수동적인 작업으로 대부분 수행된다. 이러한 용접 작업을 수행하는 용접 기술자는 산업 현장 훈련원과 직업 교육 학교에서 양성되지만 용접 훈련 과정은 실습 초보자에게 위험하고, 장시간 교육하기에 어려울 뿐 아니라 재료 낭비, 의사 소통의 한계, 즉석 결과 평가의 한계, 공간부족 등 다양한 문제가 있다. 그러므로, 안전하고 반복적인 실습 환경 제공하고 장시간 및 다수 교육참여 지원 등이 가능한 시스템을 구축하여 숙련된 우수 인력 조기 확보와 훈련 비용을 절감할 필요가 있다. 본 논문에서는 실제와 동일한 상호작용을 제공할 뿐만 아니라 고품질로 훈련 환경을 가시화하여 용접 상황을 동일하게 모사하는 가상 현실 기반 용접 훈련 시뮬레이터를 제시한다. 이 시스템은 용접의 형상과 환경의 고품질 가시화, 경험 DB를 통한 용접의 비드 형상 데이터 획득, 용접 토치를 이용하는 사용자 상호작용, 용접 훈련 결과 평가 및 최적 작업 가이드, 용접 콘텐츠 저작, 다양한 용접 훈련을 가시화하는 하드웨어 플랫폼으로 구성된다. 고품질 가상 용접 가시화는 경험 DB 기반 비드 형상 데이터와 신경회로망을 이용한 비드 형상 예측을 통해 실시간 비드 표현이 이루어지며 쉐이더 기반 고품질 모재 및 비드 표현, 아크 불꽃 효과 표현을 포함한다. 사용자 상호작용은 현장 작업 도구와 일치된 토치 인터페이스와 위치추적을 이용하여 토치의 작업각, 진행각, 속도, 거리 등을 반영할 수 있으며 진동과 소리 등 용접 훈련의 사실적 상호작용도 재현하였다. 용접 훈련 평가 및 최적 작업 가이드는 훈련자의 용접속도, 거리, 각도 등의 사용자 작업 결과를 그래픽으로 표현하고, 애니메이션을 통한 훈련 자세를 추후 분석할 수 있도록 하였고, 가상토치, 기준선, 수치계기 등을 이용한 최적 작업 훈련 가이드 제시하였다. 훈련 콘텐츠 저작은 메뉴UI 기반으로 용접의 전류, 전압 등의 조건과 상황을 선택하도록 제시하였고, 하드웨어 플랫폼은 워크벤치형 입체 디스플레이 방식으로 용접 환경을 가시화하였고, 위, 정면, 아래보기 등 다양한 용접 자세 변경을 지원 할 수 있도록 구축하였다. 이러한 가상현실 기반 훈련 시뮬레이터는 아크열 발생에 따른 장시간 훈련의 어려움을 극복할 수 있고, 다양한 실습 환경을 바꾸어 가며 반복적인 훈련이 가능하고, 실 재료를 사용하지 않아 재료의 낭비를 줄일 수 있는 환경 친화적인 안전하고 효율적인 훈련 실습 환경을 제공할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.183-188
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• 2006

본 논문에서는 베이지안 네트워크를 기반으로 생성하고 평가한 가상예제를 활용하여 범주속성 및 수치속성 데이터에 대한 분류 성능을 향상시키는 방안을 제안한다. 가상예제를 활용하는 종래의 연구들은 주로 수치 속성 데이터를 대상으로 한 반면 본 연구에서는 범주속성 데이터에 대해서도 가상예제를 적용하여 효과를 확인하였다. 그리고 대상 도메인에 특화된 지식을 활용하여 특정 학습 알고리즘의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한 기존 연구들과는 달리 본 연구에서는 도메인에 특화된 지식을 활용하는 대신 주어진 훈련 집합을 기반으로 만든 베이지안 네트워크로부터 가상예제를 생성하고, 그 예제가 네트워크의 조건부 우도를 증가시키는데 기여할 경우 유용한 것으로 선별한다. 이러한 생성 및 선별과정을 반복하여 적절한 크기의 가상예제 집합을 수집하여 사용한다. 범주 속성 데이터와 수치 속성을 포함한 데이터를 대상으로 한 실험 결과, 여러 가지 학습 모델의 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.919-920
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• 2009

액화 천연 가스 플랜트 시뮬레이터는 막대한 자본 투자가 필요한 대형 시스템 설계 및 건설 단계에서 사전에 설계 오류 검출 및 시스템 검증을 함으로써 많은 비용을 절약해줄 수 있는 중요한 시스템이다. 이 연구에서는 플랜트, 시뮬레이터, 운전원 훈련 시스템 및 제어시스템을 운전하는 과정에서 발생하는 정보를 효과적으로 처리하기 위해서 구축되는 정보 처리 시스템의 기본 설계에 관한 내용을 소개한다. 전체 시스템은 물리적 플랜트와 가상 플랜트로 나눌 수 있고 가상 플랜트는 시뮬레이터와 운전원 훈련 시스템으로 구현되며, 제어 시스템은 PLC로 구현하고 Modubus 프로토콜과 OPC 서버를 통해 데이터 처리가 가능하다. 플랜트로부터 생성되는 데이터 처리에서는 실시간 데이터 처리 속도가 중요하므로 실시간 데이터베이스를 도입하였다. 실제 플랜트 데이터와 시뮬레이터 데이터는 상호 교환이 가능하도록 구성하였다. 본 시스템 설계는 기본 설계 단계이므로 향후 LNG 플랜트에 적용하기 위해서는 상세 설계가 필요하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.394-396
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• 2002

최근 인가되지 않은 컴퓨터에 대한 접근이 사회적으로 커다란 문제로 대두되고 있으며, 점차 파괴적인 상황으로까지 악화되어 가고 있다. 따라서 이러한 침입 행위에 대해 침입자들을 추적하여 경고를 줄 수 있는 보다 능동적인 대응이 필요하게 되었다. 이 문제에 대한 많은 해결책이 제시 되었으나 완벽한 대안이 되지는 못하고 있는 실정이며, 오히려 대부분의 경우 숙련된 시스템 관리자의 경험에 의존하는 경향이다. 따라서 침입의 경우에 대비해 어떠한 새로운 상황이 발생하더라도 시스템을 유지할 수 있도록 시스템 관리자들을 훈련시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 관리자들을 훈련하기 위하여 시뮬레이션 기반의 공격자 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 가상의 지역 네트워크 환경에서 시스템의 간섭 없이 약속된 시나리오에 의한 공격 경로를 분석하고 다양한 형태의 공격 형태를 연습하고 배우는 기능을 제공한다. 이 시스템은 두 가지 주요 문제에 대해 학생들을 훈련시킨다. 첫째, 공격 형태를 발견하는 것이며, 둘째, 다양한 로그 데이터를 분석하여 공격이 이루어진 흔적을 발견해 내는 것이다. 시스템의 테스트 영역은 LINUX 기반의 환경으로 그 범위는 다양한 형태들의 로그 데이터들을 종합하여 분석하는 것으로 제한 한다.