• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2551-2562
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• 2013

2006년부터 국내에서는 운전자의 개입 없이 완전 자동화 방식으로 동작하는 지능형 굴삭 로봇을 개발하고 있다. 이러한 굴삭 로봇을 개발함에 있어 주변(로컬영역) 작업환경의 지형이나 이동 경로상의 장애물, 굴삭기에 접근하는 상차트럭 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 작업품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심기술이다. 선진 외국에서는 토공 자동화 장비의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 광대역 3D 레이저 스캐너나 스테레오 비전 카메라와 같은 센서를 사용하여 주변 지형을 3차원으로 모델링하는 연구를 수행하였으나, 센싱 시스템 구축에 지나치게 높은 비용이 소요되거나 모델링 결과에 노이즈가 다수 발생하여 모델링 속도가 과다하게 소요되는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 현재까지 개발된 3차원 작업환경 모델링 센서의 기술 사양과 장단점을 분석하고, AHP 분석을 통하여 센서별 적용가능성을 분석한다. 또한 실제 토공사 작업현장의 현장실험을 통해 해당 센서의 3차원 모델링 품질과 정확성을 분석하고 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 가장 적합한 센서 선정 및 현장 적용성을 검증하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.111-117
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• 2011

본 논문에서는 클라이언트 가상화 기술을 이용하여 로컬 컴퓨팅 환경의 성능 저하를 최소화 하고 가상화된 사용자 영역에서 사용자가 필요한 기능을 사용할 수 있도록 효율적으로 제공하며, 로컬 컴퓨팅 환경의 중요정보 보호와 성능의 안정성 및 지속성을 유지하였다. 또한 로컬 컴퓨팅 환경 뿐만 아니라 악성코드와 같은 공격으로부터 가상화된 영역을 보호하기 위한 방법을 제안함으로서 가상화된 영역에 있는 데이터들의 암호화를 통하여 가상화된 사용자 영역의 보안을 극대화시켰다. 가상화를 통해 로컬 컴퓨팅 자원을 그대로 사용하면서 효율적으로 로컬 컴퓨팅 시스템으로부터 하나의 사용자 컴퓨팅 리소스를 분리시키는 것과 같은 효과를 얻을 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.363-375
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• 2013

오늘날 숙련된 굴삭기 운전자의 부족현상은 갈수록 심화되고 있으며, 자원개발 및 새로운 생활공간 창출 등을 목적으로 운전자가 접근하기 어려운 극한환경에서 토공작업의 필요성이 증가함에 따라 전 세계적으로 토공완전자동화를 위한 무인화 굴삭로봇 개발의 노력이 경주되고 있다. 국내에서도 지난 2006년 말부터 국토해양부 건설기술혁신사업의 일환으로 '지능형 굴삭시스템' 연구단을 구성하여 연구를 지속하고 있다. 본 논문에서는 지능형 굴삭시스템의 작업계획생성시스템이 갖추어야 할 세부요소기술 중, 굴착작업의 위치, 범위, 목표, 순차 등 굴삭로봇의 운용단위 작업명령정보를 생성하기 위한 정보화단위를 제공하는 로컬영역설계모듈의 연구개발내용에 대하여 설명한다. 로컬영역의 설계는 굴삭로봇의 제원, 작업메커니즘, 휴리스틱 및 구조적안전성 등 여러 영향요소가 고려되어야 안전하고 효율적인 굴착작업을 보장하는 작업계획을 생성할 수 있다. 따라서 로컬영역의 설계요소를 분석하기 위하여 현장조사를 통한 개념적 설계를 수행하고, 상세설계를 통해 설계변수를 도출하였으며, 휴리스틱 및 구조적 해석요건을 만족하도록 설계내용을 정량화하였다. 마지막으로 로컬영역설계모듈을 개발하기 위한 알고리즘을 구축하고, 개발된 모듈을 검증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.86-94
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• 2009

본 논문은 IP 기반 네트워크 환경에서 액세스 네트워크간의 글로벌 이동성을 제공하기 위한 방안을 제안한다. 제안 기술은 코어네트워크 영역에서는 빠른 위치 등록을 위해 전송 영역과 제어영역을 분리하였다. 로컬영역에서는 PMIPv6기술을 적용함으로써 네트워크 기반 로컬 및 글로벌 이동성이 가능하도록 하였다. 또한 성능분석을 통해서 기존의 기술과 제안기술의 성능분석 비교를 통해서, 제안기술이 핸드오버 지연시간을 단축함을 확인하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.790-793
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• 2008

현재, 국토해양부 건설기술혁신사업의 일환으로 2006년 말부터 토공자동화를 위한 '지능형굴삭시스템개발'이 진행되고 있다. 지능형 굴삭시스템의 세부핵심요소기술 중, Task Planning System(TPS)은 토공 작업의 효율성, 안전성, 경제성 등을 고려하여 토공 설계데이터와 작업환경 인식기술에 근거한 작업환경 데이터를 분석하여 최적의 작업계획을 수립하는 시스템이다. 작업계획생성 시 효율적인 토공작업을 위해서는 플랫폼 생성 시 그 위치가 최적의 점을 형성하여 중첩되는 작업영역의 크기가 줄어들어 비효율적인 작업을 제거할 수 있으며 작업 시간을 최소화할 수 있고 굴삭작업의 생산성을 극대화찰 수 있다. 또한, 최적 플랫폼 위치 선정 시 굴삭기 제원에 따른 최적화가 되어야 굴삭기의 규격에 따른 로컬 영역의 산출 알고리즘과 호환이 될 수 있다. 본 논문은 영역 분할 과정에서 산출된 로컬영역을 기준으로 굴삭기 제원에 따른 최적화된 플랫폼 위치 선정 방안에 대하여 살펴보고 검증을 통하여 효율성을 판단하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.604-606
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• 2003

본 논문은 향상된 Scale Invariant Feature Transform (SIFT) 기법과 이로부터 얻어진 로컬 특징 영역에서 다중특징을 이용한 물체인식 방법에 대하여 논하였다. SIFT 기법 [1]은 물체의 크기. 회전. 3차원 좌표변환에 강인한 특성을 갖는다. 이 기법에서는 크기가 다른 가우시안 (Gaussian) 함수를 적용한 영상들의 차이에서의 최대 및 최소값이 특징점으로 결정된다. 하지만 SIFT 알고리듬의 특성상, 인식되어야 될 물체의 비교적 큰 크기 변화, 중요도가 낮은 특징점들의 추출, 그리고 서로 다른 물체에서 추출된 유사한 특징벡터등이 인식 시스템의 신뢰도를 저하 시킬 수 있다. 이에 대응방안으로, 본 논문에서는 상대적으로 낮은 인식정보를 갖는 추출된 특징점을 제거하기 위한 기법과 서로 다른 물체에서 생성된 유사 특징벡터의 구분을 위한 특징점에서의 방위 (orientation) 비교법 및 색차 (chrominance) 정보를 사용에 대하여 기술하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.45-53
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• 2018

최근 이중 언어 임베딩(bilingual word embedding) 관련 연구들이 각광을 받고 있다. 그러나 한국어와 특정 언어로 구성된 병렬(parallel-aligned) 말뭉치로 이중 언어 워드 임베딩을 하는 연구는 질이 높은 많은 양의 말뭉치를 구하기 어려우므로 활발히 이루어지지 않고 있다. 특히, 특정 영역에 사용할 수 있는 로컬 이중 언어 워드 임베딩(local bilingual word embedding)의 경우는 상대적으로 더 희소하다. 또한 이중 언어 워드 임베딩을 하는 경우 번역 쌍이 단어의 개수에서 일대일 대응을 이루지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 로컬 워드 임베딩을 위해 한국어-영어로 구성된 한국 법률 단락 868,163개를 크롤링(crawling)하여 임베딩을 하였고 3가지 연결 전략을 제안하였다. 본 전략은 앞서 언급한 불규칙적 대응 문제를 해결하고 단락 정렬 말뭉치에서 번역 쌍의 질을 향상시켰으며 베이스라인인 글로벌 워드 임베딩(global bilingual word embedding)과 비교하였을 때 2배의 성능을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.1741-1748
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• 2013

본 논문은 가상화 기술에서 클라이언트 기반의 데스크톱 가상화에 필요한 기술 요소를 찾아내고 로컬 컴퓨팅 환경에서 보다 편리하고 안정된 클라이언트 가상화 기술을 제안하였다. 유저 레벨 가상화와 VMWare를 로딩하여 처리 익스플로우 유틸리티를 실행시킨 후 각 프로세스의 Private 바이트를 비교해보면 VMWare에서는 30.1MB의 메모리 용량이 사용되었고, 유저 레벨 가상화 프로세스에서는 16.6MB의 메모리 용량이 사용되어짐을 알 수 있었다.클라이언트 가상화를 이용한 가상화 사용자 영역과 로컬 컴퓨팅 환경에서 응용 프로그램을 실행시킨 후 CPU 사용율을 비교한 결과 큰 차이가 없음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 가상화된 사용자 영역에서 로컬 컴퓨팅 환경의 성능 저하를 최소화 하여 사용자가 필요한 기능을 효율적으로 사용할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.55-57
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• 2005

과학 분야의 발전에 따라 처리해야 하는 데이터의 양도 급격하게 증가하여 기가바이트, 테라바이트 혹은 페타바이트 이상이 되었다. 이렇게 큰 단위의 데이터를 로컬영역에서 처리하기에는 무리가 있다. 본 논문에서는 테라바이트 혹은 페타 바이트 이상의 데이터를 처리하고 관리하는 방안과 데이터의 사용방법에 대해서 논의 하겠다.