최근 다양한 분야에서 딥 러닝 기반의 많은 연구가 진행되고 있으며 이에 따라 딥 러닝 모델의 경량화를 통해 제한된 메모리를 가진 하드웨어에 올릴 수 있는 경량화 된 딥 뉴럴 네트워크(DNN)를 개발하는 연구도 활발해졌다. 이에 본 논문은 주파수 영역에서의 군집화 기반 계층별 딥 뉴럴 네트워크 압축을 제안한다. 이산 코사인 변환, 양자화, 군집화, 적응적 엔트로피 코딩 과정을 각 모델의 계층에 순차적으로 적용하여 DNN이 차지하는 메모리를 줄인다. 제안한 알고리즘을 통해 VGG16을 손실률은 1% 미만의 손실에서 전체 가중치를 3.98%까지 압축, 약 25배가량 경량화 할 수 있었다.
카드소팅(Card sorting)은 항목 간의 관계에 대한 사용자의 인식을 이해하는 데 유용한 데이터 수집 방법으로서, 일반적으로 카드소팅은 사용자 조사 및 평가에 매우 유용한 직관적이고 비용 효율적인 기술이다. 본 연구에서는 각 분야 직업별 핵심역량들은 코스 개발을 위하여 다음 단계인 카드소팅 단계에서 활용되는 역량카드로 사용하고, 결과를 군집화 하기 위해 K-평균 알고리즘을 적용하여 군집화 결과를 도출하였다. 카드소팅 결과 각 분야 직업별 핵심역량들에 대한 역량 군집화는 Participant-Centric Analysis (PCA)를 바탕으로 검증하였고, 이를 바탕으로 역량에 따른 직업별 코스 및 역량 분류 결과와 클러스터링에 의한 카드 유사성 정도는 각 직업별 핵심 역량 카드수에 대해 소팅 참여자 수 대비 군집화에 적합하게 동의한 참여자의 수와 카드 유사성 정도를 도출하였다.
로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.
폐가스 처리용 바이오필터의 핵심 요소 기술은 생촉매(미생물), 담체, 설계 운전 기술 및 진단 관리 기술이다. 특히, 바이오필터의 성능은 부하 조건과 바이오필터 내 미생물 군집 구조에 의해 영향을 받는다. 지금까지 바이오필터의 미생물 연구는 대부분 배양법을 기초로 하여 수행되어 왔으나, 최근에 보다 신속하고 정확하게 미생물 군집을 분석할 수 있는 방법들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 생리적, 생화학적 및 분자생물학적 미생물 군집 분석 방법과 이를 활용한 바이오필터의 미생물 군집 특성을 조사한 연구사례를 소개하고, 미생물 군집 분석법의 바이오필터에 적용 가능성에 대해 고찰하였다. Community-level physiological profile 방법은 시료 중에 포함된 종속영양미생물의 탄소기질 이용능력을 기반으로 군집 특성을 조사하는 것이며, Phospholipid fatty acid analysis는 미생물 세포막 지방산을 분석하여 군집 특성을 조사하는 방법이다. 환경시료로부터 직접 추출한 DNA를 활용하는 분자생물학적 분석법에는 "partial community DNA analysis"와 "whole community DNA analysis"가 있다. 전자의 방법은 PCR 과정에 의해 증폭시킨 염기서열을 분석하는 것으로 ribosomal operon 유전자가 가장 많이 활용되었다. 이 방법은 다시 PCR fragment cloning 및 genetic fingerprinting으로 구분되며, genetic fingerprinting 방법으로는 denaturing gradient gel electrophoresis, terminal-restriction fragment length polymorphism, ribosomal intergenic spacer analysis 및 random amplified polymorphic DNA 방법으로 세분화된다. 추출된 전체 군집의 DNA를 분석하는 방법에는 total genomic cross-DNA hybridization, 총 추출 DNA의 열 변성/재결합 방법 및 밀도구배를 이용하여 추출한 DNA를 분획화하는 방법 등이 있다.
글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 특허빅데이터를 분석하여 기술적 혁신과 사회변화의 관계를 규명하는 다양한 방법에 대하여 소개를 한다. 특히, 미국특허청에 1985년부터 2015년까지 등록된 4백만개 이상의 특허자료를 분석하였다. 먼저, 특허법의 변천사를 살펴보고 특허법의 발전이 특허활동에 미차는 영향에 대해서 살펴보았다. 두 번째로는, 국가별 기술군별 등록특허수를 바탕으로 군집분석을 이용하여 기술혁신 패턴이 비슷한 국가들로 군집을 만들고 각 군집의 기술혁신 특징들을 살펴보았다. 세번째로는 특허간의 인용정보를 바탕으로 특허간의 네트워크를 구축하고 page-rank 알고리즘을 이용하여 주요특허를 탐지하는 방법을 설명하였다. 마지막으로, 정준상관분석을 이용하여 기술혁신과 사회변화와의 관계를 규명하였다.
과학 기술의 발달로 다수의 로봇이나 비행체 등을 운영하게 되면서 하나의 시스템을 운용할 때는 나타나지 않던 새로운 동역학적 특성들이 나타나게 되었다. 생물 및 생태학에서는 이미 오래전부터 이러한 군집 현상과 그 현상의 이면에 있는 목적 등이 연구의 대상이 되었고 그것에서 새로운 교훈을 얻고자 하였다. 서로 상호 작용을 하는 다수의 부시스템로 구성된 다개체 시스템의 출현으로 인해 그것의 공학적 분석을 위해 새로운 시스템 이론적 해석과 그에 따른 제어 문제들이 주목을 받고 있다. 다개체 시스템이 특정한 목적을 달성하기 위하여 개별 부시스템이 달성해야 할 세부 제어 문제 정의 및 제어 알고리즘에 대한 연구가 활발히 주목을 받고 있다. 본 기고에서는 자연과 공학에 나타나는 다개체 시스템이 보이는 군집 현상의 사례들과 주요 연구 문제를 소개한다.
드론은 여러 센서를 사용할 수 있고 자율적으로 비행 가능하다는 이점 때문에 다양한 분야에 활용할 수 있다. 그러나 단일 드론으로는 수행할 수 있는 작업이나 미션이 제한적이기 때문에 최근에는 다중 드론을 활용한 군집 비행 기술 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 드론은 테스트를 통해 동작 검증이 이루어지는데 테스트 비용이 크고 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 이용한 사전 검증이 먼저 이루어진다. 그런데 다중 드론을 이용한 군집 비행 시뮬레이션의 경우 드론들이 밀집해 있기 때문에 시뮬레이션 중 드론의 충돌사고가 발생할 수 있다. 동기화가 제대로 이루어지지 않은 시뮬레이션은 각 드론 소프트웨어의 정확한 동작을 보장할 수 없기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 순서 기반의 동기화 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 동기화 기법과는 달리 순서 기반의 동기화로 시뮬레이션 오버헤드를 줄이며 다중 드론의 군집 비행 시뮬레이션에서 예상하지 못한 드론의 동작을 최소화 할 수 있다.
드론기술은 민수용과 군사용 양 분야 에서 전도유망한 기술이나, 규정과 관련법의 미성숙으로 불법드론이 오남용 되고, 사회안전에 심각한 위협이 되고 있다. 본고에서는 PSO (particle swarm optimization)에 기반을 둔 군집드론 궤적계획기를 개발하여, 군집정찰드론들에게 최적화된 3차원 궤적탐지기술을 제공한다. 나아가서, 에너지소비도, 비행위험도 및 SAP (surveillance area priority)와 부합하는 군집 목적물 최적화 함수를 제시하고 평가한다. 군집 비행 시뮬레이션 결과는, 제안한 궤적계획기로 생성한 궤적은 에너지 소비도 및 비행위험도를 최소화 하며 탐색한다는 것을 입증해준다.
고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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