• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.1101-1104
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• 2019

키넥트는 RGBD 카메라로 인체의 뼈대와 관절을 3D 공간에서 스켈레톤 데이터수집을 가능하게 해주었다. 스켈레톤 데이터를 활용한 행동 분류는 RNN, CNN 등 다양한 인공 신경망으로 접근하고 있다. 본 연구는 키넥트를 이용해서 Skeleton Joints를 수집하고, DNN 기반 스켈레톤 모델링 학습으로 행동을 분류한다. Skeleton Joints Processing 과정은 키넥트의 Depth Map 기반의 Skeleton Tracker로 25가지 Skeleton Joints 좌표를 얻고, 학습을 위한 전처리 과정으로 각 좌표를 상대좌표로 변경하고 데이터 수를 제한하며, Joint가 트래킹 되지 않은 부분에 대한 예외 처리를 수행한다. 스켈레톤 모델링 학습 과정에선 3계층의 DNN 신경망을 구축하고, softmax_cross_entropy 함수로 Skeleton Joints를 집는 모션, 내려놓는 모션, 팔짱 낀 모션, 얼굴을 가까이 가져가는 모션 해서 4가지 행동으로 분류한다.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.7 no.1
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• pp.183-193
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• 2008

This paper shows the results of failure mode analysis and the system-level reliability model for the flight test of KSLV-I upper stage. First, the critical 14 functions of KSLV-I upper stage are identified and the mission profile of the flight test is analyzed. Then, based on the functional analysis and the mission profile analysis, we construct a hierarchical structure of failure modes and a system-level reliability model for the flight test of KSLV-I upper stage.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.29 no.4
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• pp.27-33
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• 2006

본 연구는 호텔에서 방 예약을 받는 시스템에서, 전술적으로 방의 등급을 정해 예약을 받는 방 배정 문제에서, 효과적인 절차를 총 수익에 관련되는 여러 가지 요소들을 고려하여, 총 수익을 최대화하는 알고리즘을 개발하였다. 이익을 최대화하고, 자원들의 효과적인 배분을 위해서 먼저 시장의 차별화가 어떻게 다르게 형성되는가를 분석하고, 이 결과를 전략적인 계층 방 분배 문제를 해결하는 데에 적용하였다. 하룻밤을 지내는 손님을 위한 예약에서는 동적인 모델링(dynamic model)이 사용되었고, 여러 밤을 지내는 손님들을 위해서는 정적인 모델링(static model)을 제시하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.588-591
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• 2022

최근 자연어 이해 및 생성에 있어서 사전학습 기반의 언어 모델이 널리 사용되고 있다. BERT, roBERTa 등의 모델이 있으며, 마스크 언어 모델링을 주요 과제로 하여 사전 학습을 한다. 하지만 MLM은 문법적인 정보를 활용하지 못하는 단점이 있다. 단 순히 무작위로 마스크를 씌우고 맞추기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 입력 문장의 문법적 정보를 활용하는 방법을 소개하고, 이를 기반으로 사후 학습을 하여 그 효과를 확인해 본다. 공개된 사전학습 모델과 사후학습 모델을 한국어를 위한 벤치마크 데이터셋 KLUE에 대하여 조정학습하고 그 결과를 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.573-576
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• 2022

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 정확도를 개선시킬 수 있는 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 삼각형의 넓이와 그 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 오디오 파일과 이미지이었다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 학습은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장으로 인해 3차원 모델링 시장이 증가가 하면서 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습 표현하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇기 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 데이터인 삼각형 메쉬 구조를 바탕으로 기존 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.369-372
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• 2023

본 논문에서는 삼각형 구조로 구성된 3차원 메쉬(Mesh)에서 합성곱 신경망(Convolution Neural Network, CNN)을 응용하여 정확도가 높은 새로운 학습 표현 기법을 제시한다. 우리는 메쉬를 구성하고 있는 폴리곤의 edge와 face의 로컬 특징을 기반으로 학습을 진행한다. 일반적으로 딥러닝은 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 말하며, 주요 처리 대상은 1, 2차원 데이터 형태인 오디오 파일과 이미지였다. 인공지능에 대한 연구가 지속되면서 3차원 딥러닝이 도입되었지만, 기존의 학습과는 달리 3차원 딥러닝은 데이터의 확보가 쉽지 않다. 혼합현실과 메타버스 시장의 확대로 인해 3차원 모델링 시장이 증가하고, 기술의 발전으로 데이터를 획득할 수 있는 방법이 생겼지만, 3차원 데이터를 직접적으로 학습에 이용하는 방식으로 적용하는 것은 쉽지 않다. 그렇게 때문에 본 논문에서는 산업 현장에서 이용되는 데이터인 메쉬 구조를 폴리곤의 최소 단위인 삼각형 형태로 구성하여 학습 데이터를 구성해 기존의 방법보다 정확도가 높은 학습 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.7-9
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• 2002

XML 문서를 관계형 데이타베이스에 저장하는 것은 관계형 데이타베이스 관리 시스템이 제공하는 안정성과 질의 능력을 활용하고자 하는 것이 주된 요인이다. 관계형 데이타베이스는 2차원의 테이블 구조를 저장하고 응용하는 것에 특화되어 있으므로 XML 문서에 표현되어 있는 계층적 구조, 중첩 구조 등 이질적인 요소들을 관계형 데이타베이스에 반영하는 모델링 방법으로 현재가지 완벽하게 실용화된 것은 없다. 본 논문은 XML 문서를 관계형 데이타베이스에 저장하기 위한 스키마 구조를 제안하고 XML 문서를 바다 -II에 저장, 검색, 재구성만 구현 결과를 제시한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.7B
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• pp.1226-1235
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• 2000

신호망에서의 지연은 망관리 행위의 응답시간에 직접적인 영향을 미치기 때문에 모든 제어정보는 가장 효과적으로 전송되어야 한다. 신호망이 효율적으로 운용되는지 뿐만 아니라 신호망의효과적인 설계를 위해서 신호시스템의 성능을 아는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 공통선 신호 시스템의 신호망 기능부의 지연 성능을 분석하였다. 분석은 ITU-T 규격을 기반으로 다른 계층의 프로토콜에 독립적인 큐잉모델을 만들어 대기체계분석을 통하여 이루어졌다. 또한 신호망 기능부가 신호 메시지 처리부와 신호망 관리부로 나누어져 구성되는 것도 고려하여 모델링하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.164-166
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• 1999

본 연구에서는 객체지향적 CASE 툴인 ObjecTime을 이용하여 지능형 제조 운영 시스템을 설계/구현하였다. 객체지향적 프로그래밍 방법론과 ROOM(Real-time Object-Oriented Modeling) 방법론을 사용하여 지능형 제조 운영 시스템에서 필요한 객체를 설계하였으며, 이들 객체의 계층도와 관계를 정의하였다. 객체지향적 설계 방법론을 사용하여 설계한 시스템은 모델링 과정에서 실행화일을 얻는 과정까지 발생하는 오류를 최소화할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 본 연구에서는 제조 시스템의 모니터링과 제조시스템 운영 소프트웨어의 자료 입력 및 수정을 위한 그래픽 사용자 인터페이스 툴을 제작하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2017.07a
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• pp.244-245
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• 2017

본 논문은 병렬-입력 직렬-출력 구조의 모듈형 DAB (Dual active bridge) 컨버터의 출력 전압 평형 제어기법을 제안한다. 이를 위해, 먼저 모듈형 DAB 컨버터를 모델링하고 계층형 슬라이딩모드(Hierarchical SMC) 제어기를 설계한다. 제안된 기법을 시뮬레이션을 통해 검증한다.