• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권3호
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• pp.196-211
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• 2007

제품 계열 공학에서 제품의 공통성 및 가변성 분석을 결정짓게 하는 기준인 휘처 (feature) 분석에 대한 기존 연구는 개발자의 직관이나 도메인 전문가의 경험에 근간으로 분석 기준이 객관적이지 못하며, 비정형적인 휘처 분석으로 인한 이해 당사자 (stakeholder)의 공통된 휘처의 이해 부족 및 불명확한 휘처를 추출하는 문제점이 있었고, 기 개발된 소프트웨어에서 사용된 휘처의 재사용 개념이 부족했었다. 본 논문에서는 특정 도메인의 휘처 모델을 온톨로지로 변환하여 의미 기반 유사성 분석 기준에 의해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 기법을 제시한다. 이를 위해, 먼저 공통된 휘처 중심의 메타 휘처 모델 기반으로 휘처의 속성을 정립하고, 메타 모텔에 준거하여 휘처 모델을 생성하여 온톨로지로 변환 후, 휘처 온톨로지 리포지토리 (Repository)에 저장한다. 이후， 동일 제품 계열 도메인의 휘처 모델 구축 시, 기 존 생성 모델과 온톨로지의 의미 기반 유사성 비교 분석 기법을 통해 휘처의 공통성과 가변성을 추출하는 것이다 또한 유사성 비교 알고리즘을 툴로 구현하였으며, 전자 결재 시스템 도메인의 실험 및 평가를 통 해 효과성을 보인다. 본 기법을 통해 메타 휘처 모델의 구문적 정립으로 이해성과 정확성을 제고시켜 고품질의 휘처 모델을 구축할 수 있으며， 온톨로지의 의미 기반 매핑으로 휘처의 공통성 및 가변성 추출을 정형화할 수 있고, 재사용성을 향상시킬 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권4B호
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• pp.269-277
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• 2012

미래의 전장환경이 플랫폼기반 전쟁에서 네트워크기반전쟁으로 변화되고 있다. NCO(Net Centric Operation)는 강력한 네트워크를 기반으로 구성된 그리드를 통하여 전투원 간 정보공유, 상황인식 공유, 의사결정 및 행동의 동기화를 통해 전투력 향상을 구현하기 위한 작전개념이다. 또한, 이러한 작전환경은 물리, 정보, 인지 및 사회도메인으로 구성이 된다. 플랫폼환경에서의 시스템은 대부분이 물리 및 정보도메인과 연관되어 있으며 OSI 7 레이어로 표현이 가능하다. 그러나, OSI 7 레이어로는 인지 및 사회도메인을 포함한 NCW 환경을 표현하는 것에는 제한사항이 있어 NCW 환경을 표현하는 새로운 모델이 필요하다. 본 논문에서는 OSI 7 레이어, NCO 효과분석모델 및 NCW 아키텍처 택사노미를 중점적으로 분석하고 분석된 내용을 바탕으로 NCW환경을 표현할 수 있는 모델을 개발하였다. 이렇게 개발된 모델은 NCW 아키텍처 택사노미에 적용하여 NCW 환경을 표현하고 이를 바탕으로 효과분석 및 군사력 건설(NCW 작전개념, 획득)에 활용이 가능함을 제시하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권9호
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• pp.9-20
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• 2022

심층강화학습은 자율주행 도메인에서 널리 사용되는 end-to-end 데이터 기반 제어 방법이다. 그러나 기존의 강화학습 접근 방식은 자율주행 과제에 적용하기에는 비효율성, 불안정성, 불확실성 등의 문제로 어려움이 존재한다. 이러한 문제들은 자율주행 도메인에서 중요하게 작용한다. 최근의 연구들은 이런 문제를 해결하고자 많은 시도가 이루어지고 있지만 계산 비용이 많고 특별한 가정에 의존한다. 본 논문에서는 자율주행 도메인에 불확실성 순차 모델링이라는 방법을 도입하여 비효율성, 불안정성, 불확실성을 모두 고려한 새로운 알고리즘 MCDT를 제안한다. 강화학습을 높은 보상을 얻기 위한 의사 결정 생성 문제로 바라보는 순차 모델링 방식은 기존 연구의 단점을 회피하고 효율성과 안정성을 보장하며, 여기에 불확실성 추정 기법을 융합해 안전성까지 고려한다. 제안 방법은 OpenAI Gym CarRacing 환경을 통해 실험하였고 실험 결과는 MCDT 알고리즘이 기존의 강화학습 방법에 비해 효율적이고 안정적이며 안전한 성능을 내는 것을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.505-510
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• 2018

의료영상의 프랙탈 부호화 방법은 영상을 반복 변환시스템인 IFS(iterated function system)를 구성해야하고, 이를 위해 영상영역을 레인지 영역으로 분할하고 각 레인지블록에 대해 탐색하게 될 도메인 블록에서 가장 닮은 최적의 블록을 찾는다. 이때, 결정되는 변환계수 값과 좌표의 정보를 프랙탈 계수로 전송한다. 본 연구에서는 이러한 프랙탈 계수들을 확률분포를 추출할 수 있는 양자화기를 통해 양자화 하여 비트를 할당하였다. IFS를 구성하는 부호화과정에서 가변크기 블록방법을 사용하여 부호화시간을 단축하고 압축률을 향상시키는 방법을 제시하였다. 추후 프랙탈 부호화과정에서 화질을 최상으로 유지하면서 부호화시간을 단축시키고 압축률을 높이는 연구가 더 진행되어야 할 것 으로 본다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.165-187
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• 2004

제약식 프로그램과 최적화는 상이한 배경에서 출발하였지만 현실의 동일한 의사결정 문제의 해법을 시도해 왔다는데서 공통점을 가진다. 이 논문은 이 두가지 학문영역의 성과들을 하나의 문제풀이 틀에 통합하는 시도로서 혼합형 문제해결기의 구조를 제시한다. 특히 워렌의 추상기계와 한정도메인 제약식 프로그램의 문제해결기의 구조를 이용하여 최적화 특히 선형계획법의 문제해결기을 결합시키는 한 해법을 통합 모형의 틀을 통해 구체적인 구현의 단계로 제시한다. 또한 그 구현시 해결해야 할 문제들을 제시하고 그 해법을 논의한다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2018년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.127-127
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• 2018

열전변환기술은 폐열을 전기로 변환하는 제벡효과를 이용한 기술이다. 열전변환효율은 재료의 성능에 따라 결정되며 성능지수 $ZT=S^2{\sigma}T/k$로 표현할 수 있다. 여기서 S는 제벡계수, ${\sigma}$는 전기전도도, k는 열전도도, T는 절대온도이다. GeTe계 열전재료는 $200{\sim}500^{\circ}C$에서 쓰이는 중온용 열전재료이다. 높은 성능지수를 가지기 위해서는 파워펙터($S2{\sigma}$)의 향상과 열전도도의 감소가 필요하다. GeTe계 화합물은 Ge의 공공 때문에 높은 캐리어 농도를 가지게 되고, 이로 인해 낮은 제벡계수 값과 높은 열전도도를 가지게 된다. 따라서 GeTe계 화합물의 성능 향상을 위해서는 캐리어농도 제어가 필수적이다. TEM을 통하여 GeTe를 관찰하면 밝고 어두운 콘트라스트들이 형성되어 있는 헤링본구조를 확인 할 수 있다. 콘트라스트를 보여주는 작은 평행사변형 하나는 헤링본구조의 가장 작은 단위인 도메인이며 이 도메인들이 특정한 방향으로 배열되어 콜로니를 형성하고 콜로니들이 특정한 방향으로 배열되어 헤링본구조를 이룬다. 헤링본의 폭과 길이를 제어 할 수 있다면 GeTe계 화합물의 열전특성 향상에 영향을 미칠 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 본 연구에서는 GeTe계 화합물내에 도핑원소 첨가를 통한 캐리어 농도제어와 도핑원소 첨가에 따른 헤링본구조의 변화에 관하여 연구하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.127-133
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• 1999

기존의 이산 웨이브렛 변환 기반 플랙탈 영상 압축은 프랙탈 부호화시 고정된 블럭 크기를 사용하므로 낮은 비트율에서 PSNR을 감소시킨다. 본 논문에서는 플랙탈 부호화시 가변 블록 크기를 사용하여 PSNR을 개선하는 이산 웨이브렛 기반 프랙탈 영상 부호화를 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 이산 웨이브렛 변환 계수들의 절대값을 최하고, 같은 공간 영역에 해당하는 다른 고주파 부대역의 이산 웨이브렛 변환 계수들을 묶어서 레인지 블록과 도메인 블록을 만든다. 그리고 각각의 레인지 블록 레벨의 레인지 블록에 대한 프랙탈 코드를 지정하고, 프랙탈 부호화,\ulcorner0\ulcorner부호화와 스칼라 양자화중 하나를 선택하여 만든 집합인 결정 트리 C를 만들고 스칼라 양자화기의 집합 q를 선택한다. 웨이브렛 계수, 프랙탈 코드와 결정 트리를 적응적 산술 부호화기를 사용하여 엔트로피 nq호화 한다. 제안된 방법은 낮은 비트율에서 PSNR을 개선하고 복원 영상의 블록킹 현상을 제거한다. 실험 결과를 통해서 제안한 방법은 기존의 프랙탈 부호화 방법과 웨이브렛 변환 부호화 방법에 비해 더 좋은 PSNR과 더 높은 압축율을 얻었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.512-517
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• 2008

사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.47-66
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• 2008

본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 요구사항 변화에 따른 동적 다중 에이전트들의 의사결정 지원을 위한 유비쿼터스 의사결정지원시스템 포털(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)을 제안한다. u-DSS 포털은 의사 결정과정에서 발생할 수 있는 데이터의 의미적 충돌 해결을 위한 지능형 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM), 데이터 충돌 해결을 위한 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)과 지식정제모듈(Knowledge Refinery Module, KRM)들을 포함한다. 즉 제안된 모듈들은 다중에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결을 지원한다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지의 통합을 위해, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. KRM은 문제 해결과정에서 생성된 가상의 온톨로지 뷰를 재사용할 수 있도록 정제하는 역할을 수행한다. 따라서 본 연구에서 제안된 알고리즘은 고객의 요구사항을 최우선으로 하는 유풀필먼트(u-Fulfillment) 시스템에 적용되었으며 그 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성되었다.