• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2013년 춘계학술대회
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• pp.215-223
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• 2013

산업기술의 비약적인 발전으로 인해 오늘날 우리가 개발하거나 사용하는 시스템은 보다 기술의 고도화 양상을 보이고 있다. 따라서, 기존의 시스템이 지니고 있어 제공하는 단일 특성에서 벗어나 다양한 학제간 결합된 기술로 기존 시스템이 지니고 있는 관념적인 기능에서 벗어나 다기능을 제공하고 있다. 이로 인해, 기존의 개발단계에서는 보다 높은 설계 신뢰성이 요구되고 있다. 특히, 오늘날 우리사회는 시스템의 개발 성공이라는 안도에서 벗어나 시스템 운용 유지단계에서도 안전성 측면에서 매우 중요성을 인식하고 대비하고 있다. 따라서, 국내에서는 미흡한 상위 단계에서의 설계활동과 또한, 같은 시스템 수명주기 상에서의 시스템 안전활동을 동시에 고려한 동시공학적인 접근에 관한 연구를 본 연구팀은 지속적으로 수행해왔다. 따라서, 기존의 연구결과인 설계와 안전을 동시에 고려한 통합 설계 프로세스 모델에 대해, 시스템개발에 관련한 모든 이해당사자가 공통된 이해를 바탕으로 시스템설계와 안전 활동에 대해 상호 호완성과 공통된 인식을 갖고 접근할 수 있는 방안을 본 연구를 통해 수행하였다. 따라서, 본 연구는 모델기반 시스템공학 기법중 보편적인 언어인 공통 언어를 통해 기존 연구를 통해 제시한 통합설계 프로세스 모델을 구현에 관한 연구 수행을 통한 접근 방안에 관하여 논의하고 있다. 본 연구를 기반으로 향후 추가 연구를 수행한다면, 국내 대형복합시스템의 설계단계에서의 안전성을 동시 고려한 시스템 설계 신뢰성 확보를 위해 도움이 될 것으로 기대 된다.

• 전기의세계
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• 제27권1호
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• pp.70-71
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• 1978

회로망이론 및 시스템의 관심분야는 이론과 실제 및 새로 출현하는 기술과 연관하는 분야이며 다음과 같이 구분할 수 있다. 1)회로와 시스템의 해석과 설계에 대한 새로운 개념과 접근방법이다. 회로와 시스템은 대형회로와 시스템 집적회로를 포함한 디지탈 아날로그 소리드스테이트회로 수동 및 능동필터, 집중 및 마이크로웨이브회로망, 비선형 및 시변회로와 시스템, 그라프이론과 응용, 아날로그와 디지탈 신호로세싱시스템, 다차충필터에 관한 것. 2)컴퓨터협조기술로서 여기에는 해석, 설계, 레이아웃, 회로와시스템의 시험과 제작, 그리고 신산법과 사용자 오리엔트된 언어가 포함된다. 3)신호프로세싱, 통신, 계장과 제어에 있어서 모델화, 해석, 응용을 포함하는 신장치와 회로 4)생물학적 경제학적 시스템의 회로개념과 기술의 응용 등이다.

• 기계저널
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• 제25권2호
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• pp.117-121
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• 1985

SIMAN의 주요한 논리적 특성은 시뮬레이션프로그램이 시스템 모델부분과 실험부분의 두가지로 구성이 되어 있으며, 일반적인 시스템의 모델링과 분석뿐만 아니라, 자재운반시스템, 로봇 시스템, 제조 셀(manufacturing cell), 플렉시블 제조시스템(Flexible Manufacturing System, FMS)등의 모델링에 유용한 특성을 가지고 있어서 생산시스템의 시뮬레이션에 아주 적합한 시뮬레이션 언 어이다. 또 SIMAN은 대형. 중형 컴퓨터는 물론, 16비트 바이크로컵퓨터에서도 사용이 가능하 다(5). 이 글에서는 SIMAN 시뮬레이션 언어를 사용한 생산시스템의 시뮬레이션에 대한 개념과 방법을 고찰하고, 생산시스템의 시뮬레이션에 관한 간단한 사례를 고찰하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.25-27
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• 2004

시스템이 대형화가 되어가고 네트워크 환경이 발전함에 따라 분산 환경이 점점 더 증대되어 가고 있다. 이러한 분산 환경에서 사용되는 리더 선출 알고리즘(Leader Election Algorithm)은 다양하게 제시되었고 본 논문에서는 Garcia-Molina가 제시한 Bully 알고리즘을 프로세스 알제브라 언어인 CSP로 명세하고 FDR 모델체킹 도구를 이용해 해당 요구사항을 만족하는지 검증하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제15권3호
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• pp.75-82
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• 2023

자동 음성 인식(automatic speech recognition, ASR)은 딥러닝 기반 접근 방식으로 혁신되었으며, 그중에서도 자기 지도 학습 방법이 특히 효과적일 수 있음이 입증되고 있다. 본 연구에서는 다국어 ASR 시스템인 OpenAI의 Whisper 모델의 한국어 성능을 향상시키는 것을 목표하여 다국어 음성인식 시스템에서의 비주류 언어의 성능 문제를 개선하고자 한다. Whisper는 대용량 웹 음성 데이터 코퍼스(약 68만 시간)에서 사전 학습되었으며 주요 언어에 대한 강력한 인식 성능을 입증했다. 그러나 훈련 중 주요 언어가 아닌 한국어와 같은 언어를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 우리는 약 1,000시간의 한국어 음성으로 구성된 추가 데이터 세트로 Whisper 모델을 파인튜닝하여 이 문제를 해결한다. 또한 동일한 데이터 세트를 사용하여 전체 훈련된 Transformer 모델을 베이스 라인으로 선정하여 성능을 비교한다. 실험 결과를 통해 Whisper 모델을 파인튜닝하면 문자 오류율(character error rate, CER) 측면에서 한국어 음성 인식 기능이 크게 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히 모델 크기가 증가함에 따라 성능이 향상되는 경향을 포착하였다. 그러나 Whisper 모델의 영어 성능은 파인튜닝 후 성능이 저하됨을 확인하여 강력한 다국어 모델을 개발하기 위한 추가 연구의 필요성을 확인할 수 있었다. 추가적으로 우리의 연구는 한국어 음성인식 애플리케이션에 파인튜닝된 Whisper 모델을 활용할 수 있는 가능성을 확인할 수 있다. 향후 연구는 실시간 추론을 위한 다국어 인식과 최적화에 초점을 맞춰 실용적 연구를 이어갈 수 있겠다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.294-299
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• 2005

본 연구는 국내 대형 SI 업체의 UML(Unified Modeling Language)의 도입과 활용 사례를 소개한다. 1990년대에 소프트웨어의 개발패러다임이 객체지향 방법론(object-oriented paradigm)으로 옮겨갔고, UML은 객체지향 분석과 설계를 위한 모델링 언어로 전 세계적인 표준으로 받아들여지고 있다. 한 소프트웨어업체가 UML을 활용한다는 사실은 그 업체가 소프트웨어 모델링을 하고 있다는 것을 의미한다. 소프트웨어 모델의 기본 목적은 복잡한 소프트웨어를 추상적 수준에서 이해할 수 있게 표현하는 것이다. 소프트웨어 모델은 사용자 요구의 정확한 반영, 개발팀원간의 업무분담, 개발비의 추정, 유지보수에 유용하게 쓰일 수 있다. 본 연구는 인터뷰와 설문지를 병행하여 진행되었고, 연구의 결과는 국내 소프트웨어업계에서의 UML 활용수준의 벤치마크로 쓰일 수 있으며, 새로이 UML을 활용코자 하는 소프트웨어업체의 UML 도입전략 수립에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권2C호
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• pp.206-216
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• 2012

최근의 전장 상황이 디지털 네트워크 중심의 전장체계를 기반으로 진화하면서, 개발해야 할 국방 전술무기체계가 첨단화, 복잡화, 다기능화 및 고도의 정밀화 등의 특성으로 가속화 되고 있다. 따라서 오늘날 국방 연구개발에서의 복잡도, 비용, 개발기간 및 위험 등을 효율적으로 관리하면서 성공적인 과제수행을 위해서는 시스템공학적인 설계 방법론의 적용이 필수불가결하게 되었다. 본 논문에서는 국방무기체계를 개발하기 위한 전체 수명주기 중 개념설계(conceptual design) 단계의 설계 활동에서 시스템공학 기법을 기반으로 하되 그래픽모델을 활용함으로써 여러 가지 장점을 추구하는 방안에 관해서 기술하고 있다. 특히 설계 대상시스템으로서 무인항공기 체계개발을 선택하였고, 모델링언어로서 표준 언어인 SysML을 적용함으로써 활용성을 증대시키고, 생성 된 모델들이 개념연구단계의 설계 활동에서 활용될 수 있는 방안에 관하여 논의하고 있다. 본 연구의 결과를 기반으로 향 후 추가 연구를 수행하면, 대형복합 국방무기시스템개발에서 전면적인 모델기반 시스템공학 방법론을 적용하기 위한 발전과정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2023년도 가을학술발표대회논문집
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• pp.237-238
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• 2023

Urbanization and the increase in building scale have amplified the complexity of M.E.P design. Traditional design methods face limitations when considering intricate pathways and variables, leading to an emergent need for research in automated design. Initial algorithmic approaches encountered challenges in addressing complex architectural structures and the diversity of M.E.P types. However, with the launch of OpenAI's ChatGPT-3.5 beta version in 2022, new opportunities in the automated design sector were unlocked. ChatGPT, based on the Large Language Model (LLM), has the capability to deeply comprehend the logical structures and meanings within training data. This study analyzed the potential application and latent value of LLMs in M.E.P design. Ultimately, the implementation of LLM in M.E.P design will make genuine automated design feasible, which is anticipated to drive advancements across designs in the construction sector.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.98-98
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• 2023

ChatGPT(Chat과 Generative Pre-trained Transformer의 합성어)는 사용자와 주고받는 대화의 과정을 통해 질문에 답하도록 설계된 대형언어모델로, 지도학습과 강화학습을 모두 사용하여 세밀하게 조정된 인공지능 챗봇이다. ChatGPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯한 인간과 유사하게 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다고 알려져있다. 본 연구에서는 수자원시스템분야의 문제해결에 있어 ChatGPT의 적용가능성을 사례기반으로 확인하고, ChatGPT의 올바른 활용을 위해 필요한 사항에 대해 고찰하였다. 수자원시스템분야의 대표적인 연구주제인 상수관망시스템의 누수인지와 수리해석을 통한 문제해결에 ChatGPT를 활용하였다. 즉, 딥러닝 기반의 데이터분석을 활용한 누수인지와 오픈소스기반의 수리해석 모델을 활용한 관망시스템 적정 분석을 목표로 ChatGPT와 대화를 진행하고, ChatGPT에 의해 제안된 코드를 구동하여 결과를 분석하였다. ChatGPT가 제시한 코드의 구동결과를 사전에 연구자가 직접 구현한 코드구동 결과와 비교분석하였다. 분석결과 ChatGPT가 제시한 코드가 보다 더 간결할 수 있으며, 상대적으로 경쟁력 있는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 다만, 상대적으로 간결한 코드와 우수한 구동결과를 획득하기 위해서는 해당 도메인의 전문적 지식을 바탕으로 적절한 다수의 질문을 해야 하며, ChatGPT에 의해 작성된 코드의 의미를 명확히 해석하거나 비판적 분석을 하기 위해서는 전문가지식이 반드시 필요함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.129-164
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• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.