• 전기전자학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.319-328
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• 2022

베어링은 기계가 작동할때 중요한 역할을 한다. 때문에, 베어링에 결함이 발생하면 기계전체의 치명적인 결함을 발생시킨다. 그러므로 베어링 결함은 조기에 발견되어야한다. 본 논문에서는 연속 웨이블릿 변환과 Switchable 정규화를 기반으로 한 합성곱 신경망(SN-CNN)을 이용한 방법을 베어링 결함 감지 모델에 대해 설명한다. 모델의 정확도는 Case Western Reserve University(CWRU) 베어링 데이터 집합을 사용하여 측정되었다. 또한 배치 정규화(BN, Batch Normalization)[1] 방법과 스펙트로그램 이미지가 모델 성능의 비교를 위해 사용되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.19-27
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• 2020

본 논문에서는 정압기의 이상 상태 진단을 위한 기계학습 방법을 제안한다. 일반적으로 설비의 이상 상태 탐지를 위한 기계학습 모델 구현에는 관련 센서의 설치와 데이터 수집 과정이 동반되나, 정압기는 설비 특성상 안전문제에 매우 민감하여 추가적인 센서 설치가 매우 까다롭다. 이에 본 논문에서는 센서의 추가 설치 없이 정압기 설비에서 자체 수집되는 유량과 유압 데이터만을 가지고 정압기의 이상 상태를 조기에 판단하는 기계학습 모델을 제안한다. 본 논문에서는 정압기의 비정상데이터가 충분하지 않은 관계로, 모델 학습 시 오버 샘플링(Over-Sampling)을 적용하여 모델이 모든 클래스에 균형적으로 학습하도록 하였다. 또한, 그레이디언트 부스팅(Gradient Boosting), 1차원 합성곱 신경망(1D Convolutional Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory) 등의 기계학습 알고리즘을 적용하여 정압기의 이상 상태를 판단하는 분류모델을 구현하였고, 실험 결과 그레이디언트 부스팅 알고리즘이 정확도 99.975%로 가장 성능이 우수함을 확인하였다.

• 분석과학
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• 제5권2호
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• pp.1096-1113
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• 1992

분자구조, 동력학, 그리고 분자들의 화학분응에 관한 정확한 지식은 분자들의 기능과 성질을 이해하는 데 중요한 정보를 제공한다. 2D NMR 분광법의 개발은 용액상의 분자들에 관한 이러한 의문을 해결하는 데 결정적인 역할을 하게 되었다. 그동안 아주 다양한 NMR기술들이 개발되어 왔으며 현재 그들에 대한 이용이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 성공적인 2D NMR 분광법의 적용을 위해서는 적당한 기계뿐만 아니라 실험실의 정확한 선택 및 최적 조건의 변수들을 선택해야 하며 스펙트럼의 세밀하고도 정확한 해석을 필요로 한다. 곱연산자 방식(product operator formalism)의 도입은 펄스 FT NMR 분광학을 정성, 정량적으로 이해하도록 하는 것을 가능케 했으며, 이번 해설은 연속적으로 주어지는 펄스의 이해를 위해서 필요로 하는 상의 순환(phase cycle) 및 곱연산자 방식을 이용하여 다양한 2D NMR 기술의 이해를 돕고, 분석기기로서 2D NMR 분광법이 널리 사용 및 활용되어지고자 하는 데 목적이 있다.

• 전기의세계
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• 제34권4호
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• pp.213-219
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• 1985

2중층 압전변압기를 공진주파수로 동작시키면 부하저항이 클수록 전압비가 커지고 부하저항의 변동에 대하여도 안정되며, 특히 무부하시의 전압비는 전기기계결합계수의 제곱과 기계적 품질계수의 곱에 비례하고, 또 그 크기나 형상에는 관계없으므로 설계시 제약이 적은 장점이 있다. 한편 이 변압기의 공진주파수는 압전진동자의 직력공지주파수에 크게 의존하고, 진동자의 고정용량, 전기기계결합계수, 절연판의 정전용량 등에 의해서도 영향을 받으며, 부하저항이 큰 경우의 공진주파수는 부하저항의 변동에 대하여 안정됨을 알 수 있다. 따라서 이러한 2중층 압전변압기를 이용하여 높은 전압비를 얻으려면, 변압기를 전기기계 결합계수와 기계적 품질계수가 큰 압접진동자로 제작하고, 또 그 변압기를 저항이 큰 부하에서 공진주파수로 동작시키는 것이 바람직하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.554-558
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• 2020

최근 사전학습 모델의 발달로 기계독해 시스템 성능이 크게 향상되었다. 하지만 기계독해 시스템은 주어진 단락에서 질문에 대한 정답을 찾기 때문에 단락을 직접 검색해야하는 실제 환경에서의 성능 하락은 불가피하다. 즉, 기계독해 시스템이 오픈 도메인 환경에서 높은 성능을 보이기 위해서는 높은 성능의 검색 모델이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 검색 모델의 성능을 보완해 줄 수 있는 오픈 도메인 기계독해를 위한 단락 재순위화 모델을 제안한다. 제안 모델은 합성곱 신경망을 이용하여 질문과 단락을 구절 단위로 표현했으며, N-gram 구절 사이의 상호 주의 집중을 통해 질문과 단락 사이의 관계를 효과적으로 표현했다. KorQuAD를 기반으로한 실험에서 제안모델은 MRR@10 기준 93.0%, Top@1 Precision 기준 89.4%의 높은 성능을 보였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제7권1호
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• pp.53-64
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• 1996

목적 : 별모양무늬를 이용하여 원격 방사선치료기의 회전축의 정확성을 평가할 때 방사선의 진행방향을 고려해야 하는 이론적 근거와 방법을 개발하고, 방사선의 진행방향이 기록되지 않는 경우 길이 방향의 비대칭 조사면을 이용하여 흉내내는 방법을 개발하는 것이다. 방법 : 갠트리 회전축의 기계적 정확성을 평가하기 위해 방사선의 진행방향을 고려하였다. 좁은 조사면에 의해 별모양무늬를 만들어 회전축이라고 어림되는 교점에서 l0cm 떨어진 위치의 측방선량분포를 필름농도계로 측정하여 선축의 좌표를 구하고 하나의 선축에 있는 한 쌍의 좌표를 이용하여 선축의 식을 구한다. 선축과 일치하는 방사선 진행방향의 단위벡터 equation omitted를 구하고 가정된 회전축의 좌표에서 각 선축으로 향하는 벡터 equation omitted와 equation omitted의 벡터곱 equation omitted$\times$equation omitted을 구하여 평균을 취하고 평균에 대한 벡터곱의 최소자승법을 적용하여 회전축의 좌표를 구한다. 그 때 벡터곱의 최대치의 절대값이 구하는 회전축의 정확도이다. 방사선의 진행방향을 고려할 수 없는 콜리메이터와 치료대에 대해서는 진행방향에 대응하는 것으로 긴 방향이 비대칭인 조사면을 이용하였다. 결과 : 동일한 별모양 무늬에 대해 방사선의 진행방향을 고려할 때 회전축의 기계적 정확성이 진행방향을 무시할 때와 다르게 평가되었다. 결론 : 별모양 무늬를 이용하여 원격치료기의 기계적 정확성을 평가할 때는 방사선의 진행방향을 고려하거나 흉내내어 정량적으로 평가해야 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.211-218
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• 2021

최근에 전동킥보드와 같은 개인형 이동수단의 보급이 급격히 확대되면서 교통사고 발생 건수도 크게 늘고있다. 개인형 모빌리티가 자세 안정성이 낮고 탑승자가 외부로 노출되어 전도 사고나 낙상 사고의 위험이 크기 때문이다. 전동킥보드 사고 방지를 위해 본 논문은 주행 보조 장치로써 자동긴급제동시스템과 안전시동시스템을 제안하였다. 인공지능 기반 물체 인식 기술을 이용하여 주변 위험 요소를 탐지하고 자동으로 제동을 걸 수 있는 시스템을 개발하였다. 또한 운전자의 탑승이 확인되기 전까지 장치의 시동을 보류하는 안전시동시스템도 개발하였다. 상용차와 주행 조건이 매우 다른 개인형 이동 수단에 특화된 첨단 운전자 보조 시스템 융합 기술을 제안한다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-15
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• 2019

직업훈련 교육 현장에서 느끼는 가장 큰 어려움 중 하나는 중도탈락 문제이다. 훈련과정마다 많은 수의 학생들이 중도탈락을 하게 되어 국가 예산 낭비 및 청년 취업률 개선에 장애 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 중도탈락의 원인을 주로 분석한 기존 연구들과 달리, 각종 수강생 정보를 활용하여 사전에 중도탈락을 예측할 수 있는 기계학습 기반 모형을 제안하고자 한다. 특히 본 연구의 제안모형은 수강생 관련 정형 데이터 뿐 아니라 비정형 데이터인 강사의 상담일지 정보까지 동시에 고려하여 모형의 예측정확도를 제고하고자 하였다. 이 때 비정형 데이터에 대한 분석은 최근 주목받고 있는 텍스트 분석 기술인 Word2vec과 합성곱 신경망을 이용해 수행하였다. 국내 한 직업훈련기관의 실제 데이터에 제안모형을 적용해 본 결과, 정형데이터만을 사용하여 중도탈락을 예측할 때보다 비정형 데이터를 함께 고려했을 때 예측의 정확도가 최대 20%까지 향상됨을 확인할 수 있었다. 아울러, Support Vector Machine을 기반으로 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합해 분석했을 때, 검증용 데이터셋 기준으로 90% 후반대의 높은 예측 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.43-53
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• 2019

기계 학습을 이용하여 의미가 유사한 코드 클론을 탐지하는 도구의 성능 평가에 빅클론벤치를 많이 활용한다. 하지만 빅클론벤치는 기계 학습에 최적화된 벤치마크가 아니기 때문에 그대로 기계 학습에 사용하면 잘못된 학습 데이터가 만들어질 수 있다. 본 연구에서는 빅클론벤치에서 제공하고 있는 코드 클론 데이터에서 누락된 타입-4 클론을 기계 학습을 이용하여 추가로 찾아 보완함으로써 빅클론벤치를 개선할 수 있음을 실험적으로 밝힌다. 트리 기반 컨볼루션 신경망을 이용한 기계 학습 모델을 사용해서 개선된 데이터를 학습했을 때, 기존의 데이터를 학습했을 때에 비해 기계 학습의 정확도 및 성능이 향상되었음을 확인하였다.