• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.341-343
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• 2022

온실가스 배출 문제가 세계적인 현안으로 부각되면서 수소를 에너지원으로 사용하는 수소경제가 주목받고 있다. 수소연료전지는 수소경제의 구성요소 중 하나로, 수소를 활용해 열과 전기를 생산하며 에너지 변환 효율이 높이는데 장점이 있다. 본 연구는 세계적인 온라인 커뮤니티인 레딧(Reddit)에서 수집한 수소연료전지와 관련된 소셜 데이터를 텍스트마이닝과 감성분석 기법으로 분석하였다. 분석 결과 9,211건의 댓글을 LDA(Latent Dirichlet Allocation)을 이용해 4개의 토픽 그룹으로 분류할 수 있었다. 이 중 수소연료전지와 관련이 높은 그룹을 선정해 STM(Structural Topic Model) 분석으로 10개 토픽을 추출하였고, 기후 환경, 수소 산업, 수소 차와 관련 있는 토픽 3개를 발견할 수 있었다. 이 연구 결과를 통해 수소연료전지의 세계적으로 실제적인 내용을 빠르고 효과적으로 파악하여 수소연료전지에 대한 예측하고, 우리나라의 수소연료전지 관련 국가R&D의 정책적 방향을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1207-1216
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• 2018

본 연구는 물리적 수리 수문모형의 적용이 제한적인 감조하천에서의 수위예측을 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 한강 잠수교를 대상으로 딥러닝 오픈소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 LSTM 모형을 구성하고 2011년부터 2017년까지의 10분 단위의 잠수교 수위, 팔당댐 방류량과 한강하구 강화대교지점의 예측조위 자료를 이용하여 모형학습(2011~2016) 및 수위예측(2017)을 수행하였다. 모형 매개변수는 민감도 분석을 통해 은닉층의 개수는 6개, 학습속도는 0.01, 학습횟수는 3000번로 결정하였으며, 모형 학습 시 학습정보의 시간적 양을 결정하는 중요한 매개변수인 시퀀스길이는 1시간, 3시간, 6시간으로 변화시키며 모의하였다. 최종적으로 선행시간에 따른 모의 예측능력을 평가하기 위해 LSTM 모형의 예측 선행시간을 6개(1 ~ 24시간)로 구분하여 실측수위와 예측수위와의 비교 분석을 수행한 결과, LSTM 모형의 최적의 성능을 내는 결과는 시퀀스길이를 1시간으로 하였을 때로 분석되었으며, 특히 선행시간 1시간에 대한 예측정확도는 RMSE는 0.065 m, NSE는 0.99로 실측수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한 시퀀스길이에 상관없이 선행시간이 길어질수록 모형의 예측 정확도는 2017년 전기간에 걸쳐 평균적으로 RMSE 0.08 m에서 0.28 m로 오차가 증가하였으며, NSE는 0.99에서 0.74로 감소하였다.

• 정보와 통신
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• 제30권12호
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• pp.17-24
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• 2013

본고에서는 세계전파통신회의(WRC: World Radio Conference)에서 IMT로 지정된 주파수 현황과 국내 이동통신 주파수 현황 및 계획을 알아본다. 또한 현재 시점에서 데이터 트래픽 증가 추세에 비추어 2020년 Beyond4G(5G)시대를 대비한 ITU(국제전기통신연합) 해당 표준화그룹의 소요량 예측 및 통신방식별 분담 율을 분석하였다. 주파수 수요예측에 따라 WRC-15에서 IMT 추가 주파수 지정 목적으로 진행하고 있는 위성, 방송, 과학 및 고정 등 기존업무와의 공유 연구 진행현황을 주파수 대역별로 살펴본다. 또한 도시 밀집 지역에서 대용량 데이터 전송을 위한 서비스 기술이 중요해진 시점에서 Beyond4G(5G) 시대를 위해 우리나라가 주도하고 있는 6GHz 이상 대역을 IMT로 활용하기 위한 활동을 소개한다. 마지막으로 WRC가 주파수를 분배 할당하는 방식인 '주파수 대역에 서비스 방식 지정'과 달리 '서비스 방식에 의한 주파수 대역 점유(예: LTE 기술표준(PS-LTE)을 PPDR대역에서 활용) 가능성'등 LTE 기술표준의 확산 추세에 대응하기 위해 5G시대에 준비할 사항에 대한 시사점을 언급하였다.

• 항공우주기술
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• 제10권2호
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• pp.29-36
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• 2011

과학기술위성 3호는 우리별 위성 시리즈와 과학기술위성 1호, 2호를 잇는 소형위성으로 첨단 위성체 핵심 기술 선행연구, 첨단 우주 및 지구 과학 탑재체 개발, 우주분야 인력 양성 등의 다양한 역할을 수행한다. 과학기술위성의 주탑재체는 다목적 적외선 영상시스템으로 우리은하와 황도극지방을 관측하여 우주의 기원을 연구한다. 다목적 적외선 영상시스템에는 국산 적외선 센서의 우주검증을 위해 지표면의 적외선 영상 획득 임무도 추가되었다. 부탑재체는 초소형 영상 분광기로서 농작물의 작황, 댐의 수질 예측 모델, 에어로졸 광학 두께 측정 연구 등에 활용된다. 본 논문에서는 2012년 말에 발사되어 주어진 임무기간 동안 과학기술위성 3호의 다양한 임무 수행을 위한 운영개념을 설명한다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제22권4호
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• pp.567-574
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• 2019

Traditional project progress method(PPM) has been used for Korean defense research and development project management for the last 20 years. However, it is difficult to intuitively understand the performance in terms of the project schedule, because the PPM does not provide the function of managing and forecasting project schedule. Therefore, this paper proposes new schedule managing and forecasting function for the PPM using earned schedule management concept. We verify the effectiveness of the proposed functions through several defense projects and prove that it is possible to reinforce the schedule management function of the PPM.

• 기술혁신학회지
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• 제15권2호
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• pp.345-368
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• 2012

과학기술이 경제사회의 핵심동력으로 작용하면서 향후 산업발전 및 국가 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 과학기술에 대한 경쟁력을 확보하기 위해 신규 유망기술 발굴의 필요성이 높아지고 있다. 주요 선진국에서는 미래 유망기술을 예측하고 이에 대한 연구개발 지원이 추진 중에 있다. 현재 우리나라에서도 미래기술 예측을 위한 모델 및 조사체계 강화방안에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 신성장동력으로 각광받고 있는 바이오 분야에 대한 미래유망 연구 및 기술에 대한 도출방법을 연구하고자 한다. 바이오 분야 논문을 수집 및 분석하고 주제를 확인하기 위해 텍스트마이닝 기법을 활용하여 주요 연구 분야를 도출하고자 한다. 텍스트마이닝 기법으로 논문등고선을 분석하여 바이오 분야의 중점 연구분야를 도출한 후, 심층분석을 통해 세부적인 연구동향 파악으로 미래유망 바이오 중점 연구테마에 대해 살펴보고자 한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제2회(2013년)
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• pp.125-137
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• 2013

2012년 G 단백질 연결 수용체(G-Protein Coupled Receptors ; GPCR) 연구가 노벨 화학상을 받았다. 상당히 많은 병과 관련되어 있어 잠재력이 크고, 많은 연구가 진행 중이다. 현재 리간드와 단백질간의 정전기적 포텐셜 연구를 통한 예측 연구가 진행되고 있지만, GPCR과 리간드 간의 연구에서 아직 리간드의 전하를 통한 단백질과 리간드간의 상호작용 예측 연구가 되어 있지 않다. 그렇기 때문에 이번 연구에서는 8가지 방법으로 전하(charge)를 띠게 하여서 단백질과 리간드의 상호작용을 계산을 통하여 예측하여 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1094-1095
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• 2023

우리나라는 지리적 여건 상 대외무역에 대한 의존도가 높기 때문에, 해상운송에서의 물동량을 예측하여 항만시설을 개발하는 것이 매우 중요하다. 한편 우리나라 컨테이너 운송의 75%는 부산항을 통해 운송되고 있기 때문에 경기 회복을 위해서는 부산항의 경쟁력 강화가 급선무이다. [1] 물동량은 경제적 수입 뿐만 아니라, 지속가능성을 예측하는 측면에서도 가치가 있다. 본 연구에서는 물동량, 경제지수, 기후정보 등 다양한 입력변수와 LSTM 모델을 이용하여 보다 정확한 부산항 컨테이너 물동량 딥러닝 예측모델을 구현하였다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.57-64
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• 2023

딥뉴럴네트워크 모델의 취약점으로 모델 탈취 방법이 있다. 이 방법은 대상 모델에 대하여 여러번의 반복된 쿼리를 통해서 유사 모델을 생성하여 대상 모델의 예측값과 동일하게 내는 유사 모델을 생성하는 것이다. 본 연구에서, 학습 데이터가 없이 대상 모델을 탈취하는 방법에 대해서 분석을 하였다. 생성 모델을 이용하여 입력 데이터를 생성하고 대상 모델과 유사 모델의 예측값이 서로 가까워지도록 손실함수를 정의하여 유사 모델을 생성한다. 이 방법에서 대상 모델의 입력 데이터에 대한 각 클래스의 logit(로직) 값을 이용하여 경사하강법으로 유사 모델이 그것과 유사하도록 학습하는 과정을 갖는다. 실험 환경으로 pytorch 머신러닝 라이브러리를 이용하였으며, 데이터셋으로 CIFAR10과 SVHN을 사용하였다. 대상 모델로 ResNet 모델을 이용하였다. 실험 결과로써, 모델 탈취 방법은 CIFAR10에 대해서 86.18%이고 SVHN에 대해서 96.02% 정확도로 대상 모델과 유사한 예측값을 내는 유사 모델을 생성하는 것을 볼 수가 있었다. 추가적으로 모델 탈취 방법에 대한 고려사항와 한계점에 대한 고찰도 분석하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제11권1호
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• pp.91-117
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• 2008

본 논문은 과학기술 지식흐름의 분석을 통해 기술혁신의 추세를 예측하기 위한 분석의 틀을 설정하고 이에 따라 과학논문과 특허 데이터를 이용하여 실증적인 분석을 수행한 연구이다. 과학기술의 지식흐름을 분석하기 위해서는 먼저 과학, 기술, 산업의 지식창출이 어떠한 특성을 가지고 있는지를 살펴볼 필요가 있다. 이러한 특성을 기초로 과학과 기술, 기술과 산업의 연계관계를 파악하고 실제 분석을 위한 연계체계를 구성하는 일이 필요하다. 본 논문에서는 과학기술 지식의 특성과 연계관계에 대한 기존의 연구들을 개관하였으며, 과학기술의 지식흐름을 포착하고 연계관계를 분석하기 위한 과학과 기술, 기술과 산업간의 분류체계를 설정하고, 연계방법을 검토하였다. 이에 기초하여 실제 과학-기술-산업 간의 기술혁신 연계관계를 분석하기 위한 모델을 구성하였다. 마지막으로 앞에서 검토된 이론과 방법론을 이용하여 미국특허청에 등록된 한국인 특허, 이 특허에 인용된 과학논문, 그리고 이들 특허를 인용한 다른 미국특허에 대한 정보를 추출하여 분석에 적용할 수 있는 형태로 가공한 후, 실제 분석을 수행하였으며, 이에 따른 다양한 측면의 분석결과를 얻었다.