• Korean Journal of Heritage: History & Science
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• v.56 no.4
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• pp.6-22
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• 2023

The National Museum of Korea's 'Shinchungmyeong Jochong' is the sole firearm in the country bearing inscriptions written in ink('辛丑改備江華庫藏'). Thanks to this written record, it is possible to determine where this firearm was stored and to make an estimate of the time when it was stored. Additionally, it is a valuable artifact that has been exceptionally well preserved and has an artistic design. However, research into the operational period, form, and structural characteristics of this firearm has been limited to date. This study aimed to shed light on the operational period, form, and structural features of the 'Shinchukmyeong Jochong.' To achieve this, the specifications and structural characteristics of the firearm were examined, and comparisons were made with 17 other extant firearms and their attributes. The results confirmed that the 'Shinchungmyeong Jochong' is a representative example of the typical firearms of the Joseon Dynasty. Next, the timing, background, and production subject of the Ganghwado containment of the Jochong were tracked based on letters found with the Jochong. The investigation revealed an entry in the 'Records of King Jeongjo'(『正祖實錄』) indicating that a significant amount of military supplies, including firearms, were stored on Ganghwado in December of the 5th year of Shinchung(1781). The decision to store these materials in Ganghwado Island may have been due to the perception of the Joseon decision-makers, who strategically valued Ganghwado Island, and the relocation of 'Tongaoyeong'(統禦營) and the integration with 'Jinmuyeong'(鎭撫營). After acquisition, it is presumed that the firearm was operated at locations like 'Jinmuyeong'(鎭撫營). The firearm's production is presumed to have been associated associated with institutions such as 'Gungisi'(軍器寺). In conclusion, the 'Shinchungmyeong Jochong' exemplifies a typical firearm of the Joseon Dynasty, and it is likely that it was stored on Ganghwado in December of 1781. Its production is believed to have been related to institutions such as 'Gungisi'. Following its acquisition, it is presumed that the firearm was operated at locations including 'Jinmuyeong'.

• Journal of Korea Ship Safrty Technology Authority
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• s.38
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• pp.78-91
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• 2015

인도네시아 선박안전성제고 및 해양환경보호 역량강화 사업은 급속도로 성장하는 인도네시아의 경제가 안전하고 지속적으로 유지될 수 있도록 해상운송, 특히 연안운송의 안전성과 관련한 인도네시아 정부의 기술역량을 강화하는 사업으로, 2012년 인도네시아 정부의 요청에 의해 시작되었다. 동 사업은 약 2년간의 사업기간을 통해 인도네시아 정부의 선박관리 역량을 강화하고, 관련 교육 인프라를 확보하는 것을 목표로 하고 있으며, 그 주요 사업내용으로는 선박검사 기술기준 자문, 선박검사관 역량강화, 선박검사 기자재 제공 및 CBT가 있다. 동사업은 한-인도네시아 간 해양분야의 첫 번째 개발협력사업으로 향후 양국간 해사산업 교류의 교두보가 될 것으로 예상된다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.1_2
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• pp.25-34
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• 2001

지식을 관리하는 것에 주력했던 기존의 인공지능 연구 방향은 동적으로 움직이는 외부 환경에서 적응할 수 있는 시스템 구축으로 변화하고 있다. 이러한 시스템의 기본 능력을 이루는 많은 학습방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 일반적인 사례에 적용하기 쉽고 동적인 환경에서 뛰어난 적응 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 작업을 처리할 경우에 기본의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning의 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 확장시켜 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 순서를 찾아내 전체 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.4
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• pp.395-399
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• 2005

In this paper, we presents HIGH-Q learning algorithm with reinforcement learning for more fast and exact topic-directed web spidering. The purpose of reinforcement learning is to maximize rewards from environment, an reinforcement learning agents learn by interacting with external environment through trial and error. We performed experiments that compared the proposed method using reinforcement learning with breath first search method for searching the web pages. In result, reinforcement learning method using future discounted rewards searched a small number of pages to find result pages.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.35-36
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• 2018

본 논문에서는 기계학습 및 기계학습 기법 중에서도 Markov Decision Process (MDP)를 기반으로 하는 강화학습에 대해 알아보고자 한다. 강화학습은 기계학습의 일종으로 주어진 환경 안에서 의사결정자(Agent)는 현재의 상태를 인식하고 가능한 행동 집합 중에서 보상을 극대화할 수 있는 행동을 선택하는 방법이다. 일반적인 기계학습과는 달리 강화학습은 학습에 필요한 사전 지식을 요구하지 않기 때문에 불명확한 환경 속에서도 반복 학습이 가능하다. 본 연구에서는 일반적인 강화학습 및 강화학습 중에서 가장 많이 사용되고 있는 Q-learning 에 대해 간략히 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.85-88
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• 2016

대비 강화는 컴퓨터 비젼, 영상 처리, 패턴인식에서 전처리 과정으로 이용되며 그 역할이 중요하다. 2차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법은 인접 픽셀 간의 정보를 이용해 대비를 강화시키기 때문에 1차원 히스토그램을 이용한 대비 강화 방법보다 우수하다. 2차원 히스토그램 기반 알고리즘에서 2차원 히스토그램의 인접픽셀 간의 화소값 차이에 따라 가중치를 주는 커널 (kernel)이 사용된다. 이러한 커널은 영상 마다 같은 가중치를 곱해주기 때문에 원하는 대비를 시켜주지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문은 2차원 히스토그램을 1차원 히스토그램으로 정사영을 시켜 평균값과 표준편차를 통해 2차원 히스토그램을 통계학적으로 분석한다. 그리고 선형회귀법을 이용하여 2차원 히스토그램의 통계적 정보에 따른 적응적 가중치 커널을 제안하고, 이를 이용하여 효율적 대비 강화를 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 알고리즘에 비해 대비 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.232-234
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• 2004

강화 학습(Reinforcement Learning)을 실제 문제에 적용하는 데 있어 가장 큰 문제는 차원성의 저주(Curse of dimensionality)이다. 문제가 커짐에 따라 목적을 이루기 위해서 더 않은 단계의 판단이 필요하고 이에 따라 문제의 해결이 지수적으로 어려워지게 된다. 이를 해결하기 위칠 문제를 여러 단계로 나누어 단계별로 학습하는 계층적 강화 학습(Hierarchical Reinforcement Learning)이 제시된 바 있다. 하지만 대부분의 계층적 강화 학습 방법들은 사전에 문제의 구조를 아는 것을 전제로 하며 큰 사이즈의 문제를 간단히 표현할 방법을 제시하지 않는다. 따라서 이들 방법들도 실제적인 문제에 바로 적용하기에는 적합하지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 복잡계 네트워크(Complex Network)가 갖는 작은 세상 성질(Small world Property)에 착안하여 자기조직화 하는 생장 네트워크(Self organizing growing network)를 기반으로 한 환경 표현 모델이 제안된 바 있다. 이러한 모델에서는 문제 크기가 커지더라도 네트워크의 사이즈가 크게 커지지 않기 때문에 문제의 난이도가 크기에 따라 크게 증가하지 않을 것을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경 모델을 사용한 강화 학습 알고리즘을 구현하고 실험을 통하여 각 모델이 강화 학습의 문제 사이즈에 따른 성능에 끼치는 영향에 대해 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.32-34
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• 2019

최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.104-106
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• 2021

도시의 인구 밀집도가 증가함에 따라 도시의 단위 면적당 건물 밀집도 역시 증가하고 있으며, 이에 도시 화재는 대규모 화재로 발전할 가능성이 높다. 도시 내 대규모 화재로 인한 인명 및 경제적인 피해를 최소화하기 위해 시뮬레이션 기반의 화재 대응 방안들이 널리 연구되고 있으며, 최근에는 시뮬레이션에서 효과적인 화재 대응 방안을 탐색하기 위해 강화학습 기술을 활용하는 연구들이 소개되고 있다. 그러나, 시뮬레이션의 규모가 커지는 경우, 상태 정보 및 화재 대응을 위한 행위 공간의 크기가 증가함으로 인해 강화학습의 복잡도가 증가하며, 이에 따라 학습 확장성이 저하되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 규모 증가 시 강화학습의 학습 확장성을 유지하기 위해, 화재 상황 정보와 재난 대응을 위한 행위 공간을 변환하는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 기존에 강화학습 모델의 학습이 어려웠던 대규모 도시 재난시뮬레이션에서 본 기법을 적용한 강화학습 모델은 학습 수행이 가능하였으며, 화재 피해가 없는 상황의 적합도를 100%로 하고, 이것 대비 99.2%의 화재 대응 적합도를 달성했다.

• Journal of Engineering Education Research
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• v.12 no.1
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• pp.3-16
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• 2009

The purpose of this study is to prepare diverse measures to enhance the utilization of national authorized qualification. The detail objectives of this study are first, to re-establish the utilization scope and range of national authorized qualification through analysis of advance research and theory in various fields of learning on the function of qualification; and second, to set the direction to strengthen the utilization of national authorized qualification. Based on discussions on the various fields of learning on the function of qualification, this study divided the utilization scope of qualification into personal utilization for the benefit of the qualification acquirer him or herself and public utilization for the social and economic benefits. And according to this distinction, we prepared measures to strengthen the utilization of national authorized qualification. First of all, as a way to strengthen personal utilization of the national authorized qualification, we prepared measures to enhance accessibility and facilitate further improvement. As a means to enhance accessibility, we proposed restriction on setting the application condition, diversification of qualification authorization method, facilitation of partial qualification system and minimization of expense required to acquire qualification. Also for the further improvement, we proposed creation of job-level centered grade system and development of job-level centered qualification item by stage. For strengthening the public utilization of national authorized qualification, we come up with ways of strengthening flexibility, transparency, public trust and compatibility. As a way to strengthen flexibility, we proposed establishment of qualification demand monitoring system, expansion of direct participation of users on qualification management, establishment of qualification expiration period and its renewal. For the strengthening of transparency, we proposed to build general qualification information system and to utilize qualification recommendation system. To strengthen public trust, we proposed to strengthen the management of qualification management regulation, secure independency, establish internal audit system and strengthen post management of national authorized qualification. And lastly, we suggested that compatibility comparison standard between qualification and qualification level standard be developed for the strengthening of compatibility.