• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1789-1790
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• 2007

이 논문에서 우리는 생체모방 시스템을 구현하기 위해 일반적인 기계 시스템과 인간의 신경 진동자 모델을 결합하였다. 이러한 시스템은 외부환경의 변화에 따른 효과적인 자율 적응 운동 형태를 생성할 수 있다. 인간 및 동물의 주기적 자율 운동을 관장하는 Central Pattern Generator (CPG)는 신경 진동자 네트웍에 의해서 표현가능하고 이는 신경 진동자 모델 내부의 sensory 피드백 신호를 통해, 주기성을 같은 외란에 상호 작용하여 적절한 운동을 생성해 낸다. 따라서 이를 기계 시스템에 결합하면 이러한 시스템은 변화되는 환경이나 잘 알지 못하는 외란에 대하여 자율적으로 적응된 운동을 보일 수 있다. 이를 위해 본 논문은 이러한 신경 진동자 모델과 결합된 realtime 시스템을 구현하고 그 자율 적응 운동의 생성 가능성을 살펴본다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.585-586
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• 2020

본 논문에서는 동적 웹 어플리케이션의 기능 구현에 사용되는 모듈 구현과 모듈 결합 방식에 따른 효율성은 시스템 운영을 위한 매우 중요한 요인이 된다. 사용자들 간의 인터넷 이용률이 높아지면서 웹 어플리케이션에 다양한 기능들이 추가되어 모듈간의 복잡성이 매우 높은 상태에서 정보를 제공하고 있다. 이러한 복잡성을 줄이기 위해 제시된 방법들을 검증하기 위해 만들어진 웹 어플리케이션을 통해 시뮬레이션의 결과를 제안한다. 소프트웨어 개발에 최소한의 비용으로 최대의 효율성을 내기 위해서는 각 모듈의 여러 가지의 구현 방식과 모듈 간 결합을 테스트한 결과를 MVC 패턴 방식으로 구현된 웹 어플리케이션을 통하여 확인하였다. MVC 패턴의 단점인 모델과 뷰 사이 의존성이 높은 문제를 완화하고, 유지보수성과 결함 허용성을 높이는 모듈 구현 및 통합방식의 연구를 위해 외부 모듈과 내부에서 객체로 구현된 모듈을 사용한 웹 어플리케이션의 결합도에 따른 테스트를 통해 각 모듈의 구현 및 통합 방식에 따른 장단점을 서술한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.402-402
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• 2012

최근 반도체 공정 중 fluorocarbon (CxHyFz) 가스와 함께 플라즈마 밀도가 큰 유도결합형 플라즈마을 사용한 식각장비가 많이 사용되고 있다. 특히 저 유전상수 값을 가지는 박막을 밀도가 큰 플라즈마와 함께 fluorocarbon 가스를 이용하여 식각을 하게 되면 매우 복잡한 현상이 생긴다. 따라서 식각률에 대한 모델을 세우고 적용하는 일이 매우 어렵다. 본 연구에서는 CF4가스를 Ar가스와 함께 혼합하고 기판 플라즈마와 유도결합형 플라즈마를 동시에 가진 식각장비를 사용하여, 저 유전상수 값을 갖는 박막을 식각하였다. 또한, 간단한 식각모델인 Langmuir adsorption model를 이용하여 식각률(Etch rate)에 대한 합리적인 이해를 얻기 위해, 기판과 유도결합형 플라즈마의 파워에 따른 식각률을 계산하고, 식각모델에서 사용되는 매개변수인 이온플럭스(Ion Flux)와 식각수율(Etch yield)을 연구하였다. 기판의 플라즈마 파워가 20에서 100 W 증가하면서 식각률이 269에서 478 nm/min로 증가하였으며, 식각수율이 0.4에서 0.59로 증가하는 것을 관찰하였다. 반면에 기판의 플라즈마 파워 증가에 따라 이온 플럭스는 3.8에서 $4.7mA/cm^2$로 변화가 크지 않았다. 또한, 유도결합형 플라즈마의 파워가 100에서 500 W 증가하면서, 식각률이 117에서 563 nm/min로 증가하였으며, 이온플럭스가 1.5에서 $6.8mA/cm^2$으로 변화하였다. 그러나, 식각수율은 0.46에서 0.48로 거의 변화하지 않았다. 그러므로 저 유전상수 값을 가지는 박막 식각의 경우, 기판의 플라즈마는 식각수율을 증가시키며 유도결합형 플라즈마는 이온 플럭스를 증가시켜 박막 식각에 기여하는 것으로 사료된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.589-596
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• 2014

기계 구조물에서 부재의 결합부가 시스템 전체의 동적 거동에 매우 심각한 영향을 미치고 있다. 따라서 동적인 응답의 정확한 예측은 이러한 결합부를 어떻게 모델링 하느냐에 달려 있다고 해도 과언이 아니다. 본 논문에서는 결합부의 유연성을 정량적으로 표현하기 위하여 서로 대칭이고 마주보는 외팔보의 중앙에 선형 및 비틀림 스프링을 결합부에 이식하였다. 이를 바탕으로 결합부의 강성 변화에 따른 시스템의 재해석은 축약법과 유한요소법으로 계산하였다. 이항 급수로 표현되는 기저 벡터의 수에 따라서 전체 모델의 크기는 획기적으로 감소되어 축약 모델로 매우 짧은 시간에 효율적으로 계산할 수 있었다. 본 연구에서는 두 가지 경우의 수치해석 예가 제시되어 축약 모델의 결과가 정밀해와 잘 일치함을 보여주고 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.80-92
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• 2017

클라우드 컴퓨팅의 대중화로 다양한 유형의 클라우드 서비스가 등장하고 있으며, 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 결합하여 이들의 단점을 상쇄시킨 배치 모델인 하이브리드 클라우드가 최근 각광 받고 있다. 하지만 서로 다른 클라우드의 결합에 대한 복잡성 문제와 관련 솔루션 부족에 의해 기업이나 조직의 하이브리드 클라우드 도입과 클라우드 전략 확보가 늦춰지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 결합 복잡성 문제 해결을 위한 클라우드 결합기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 클라우드 결합 기법은 스크립트 기반으로 클라우드 결합을 해결하며, 하이브리드 클라우드 기능을 실현하는 결합 스크립트와 이를 생성, 실행하는 프로세스, 소프트웨어 디자인 패턴을 적용한 스크립트 생성 모델로 구성되어 있다. 제시된 결합 기법을 이용하면 다양한 클라우드 서비스를 결합하여 사용자의 요구에 맞는 스크립트를 빠르게 생성할 수 있으며, 이를 통해 하이브리드 클라우드의 도입과 클라우드 전략 확보를 촉진시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.430-433
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• 2018

딥러닝 모델의 성능 향상을 위해 적은 데이터를 증가시킬 수 있는 연구들이 필요하다. 이미지의 경우 회전, 이동, 반전등의 연산으로 쉽게 데이터를 증가시킬 수 있지만 자연어는 그렇지 않다. 그러나 최근 딥러닝 생성 모델의 발전으로 기존 자연어 데이터를 생성 모델을 통해 양을 늘려 실험하는 연구들이 많이 시도되었다. 본 논문에서는 문장 데이터 생성을 위한 VAE, 문장 분류를 위한 CNN이 결합된 모델을 한국어 영화평 데이터에 적용하여 기존 모델보다 0.146% 높은 86.736%의 정확도를 기록하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.344-348
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• 2005

이 논문에서는 개체에 대한 신뢰도를 계산하기 위해 여러 가지의 평가기준을 이용하고, 또한 다른 개체들로부터의 추천정보를 이용하는 신뢰모델에 대해서 제안한다. 제안한 모델에서는 개체의 신뢰도를 개체가 주어진 상황에서 만족스러운 결과를 낼 기대값으로 정의한다. 다른 개체와 상호작용이 일어날 때마다 각 평가기준에 따른 평가결과가 얻어진다고 전제하는 상황에서 적용되는 신뢰 모델이다. 제안된 모델에서는 신뢰정보가 요구될 때 우선 결과확률 분포(outcome probability distribution)와 개체의 평가결과에 대한 선호도를 고려하여 각 평가기준에 대한 만족정도를 계산한다. 이렇게 계산된 만족정도 값들은 각 평가기준의 중요도를 반영하여 하나의 신뢰값으로 결합된다. 이때 추천 정보도 신뢰값에 함께 결합되는 모델이다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2003년도 추계학술발표회초록집
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• pp.52-52
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• 2003

cubic boron nitride(cubic BN)는 기계적, 전기적, 광학적, 열적으로 우수한 특성 때문에 다양한 분야에 응용 가능한 재료로, 수 십년 동안 연구되어 오고 있다. 그러나 아직까지 막내 cubic BN이 차지하는 함량과 접착력의 저조 때문에 실제로 응용되기에는 무리가 있다. 많은 이들이 이 문제점들을 해결하기 위해 노력하고 있다. Cubic BN의 생성 매카니즘에 관해서는 여러 모델들이 제시되고 있으나 아직까지 정론화된 것은 없다. 대표적인 모델들로는 스퍼터 모델, 스트레스 모델, 서브플렌테이션 모델 등이 있다. 그러나 BN 막내의 구조가 hexagal BN과 cubic BN이 혼합되어 있는 구조라는 것과 cubic BN이 형성되기 위해서는 이온 충돌 에너지가 필요하다는 점은 모든 모델들에서 일반적으로 취하고 있다. 본 연구에서는, 유도 결합 플라즈마 화학 기상 증착법을 이용해 cubic BN 박막을 증착하였다. 소스 가스로는 BCl$_3$, $N_2$, H$_2$, Ar를 사용하였다. 기판에 가해지는 R.F. 바이어스가 박막내 cubic BN의 함량에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해 연구하였다. cubic BN 상의 확인은 FT-IR 장비로 분석하였고, 막내 조성은 AES로, 박막의 두께는 FE-SEM으로 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.66-66
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• 2023

대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.559-562
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• 2020

시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.