• 대한기계학회논문집A
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• 제41권10호
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• pp.931-940
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• 2017

본 논문은 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 기구학 모델 기반 자율주행 자동차의 예견 고장진단 알고리즘에 관한 연구이다. 자율주행 자동차는 안전한 주행을 위해 신뢰성이 확보된 주행 환경 정보와 차량의 동적상태 정보가 필요하다. 센서 정보의 신뢰성 판단을 위해 본 연구에서는 종방향 기구학 모델기반 슬라이딩모드 관측기를 이용하여 종방향 환경정보와 차량 가속도 정보를 실시간으로 상호 보완적 고장진단이 가능한 예견 알고리즘을 제안하였다. 적용된 슬라이딩 모드 관측기는 종방향 환경정보의 고장신호에도 강건한 입력신호 재건성능을 보이면서 알고리즘의 신뢰성을 확보할 수 있었다. 예견 고장진단 알고리즘의 합리적 성능평가를 위해 네 가지 조건에 대한 실제 주행 데이터 기반 선행차량 추종시나리오를 적용하였다. 성능평가 결과 본 연구에서 제안된 예견 고장진단 알고리즘은 모든 평가조건과 주행 시나리오에 대해 합리적인 고장진단 성능을 보여주었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3304-3310
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• 2010

연구는 가격 및 수요 불확실성하의 강건한 (robust) 생산 및 수송 전략을 수립함으로써 수요 및 가격 불확실성이 존재하는 TFT-LCD 제조업 공급사슬망의 의사결정 문제를 해결하고자 한다. 품질로 구분되는 제품들의 생산, 재고 및 물류에 관한 의사결정을 조정하기 위해, 본 연구에서는 생산용량 제약, 해상/항공 수송 리드타임 및 용량 제약 등의 현실적인 제약조건들을 반영하는 확정적 모델을 정의하고, 시나리오 모델을 이용하여 수요 및 가격 불확실성을 함께 반영하는 확률적 혼합정수선형계획법모형들을 개발한다. 또한 개발된 확률적 모형들의 robust 솔루션을 도출하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 이들 모형들로부터 산출된 솔루션의 성능을 실험을 통하여 다양한 시나리오 하에서 평가하도록 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권1호
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• pp.79-87
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• 2005

본 논문에서는 복잡한 환경에서 정확한 얼굴영역의 경계를 추출하기 위한 활성 윤곽선 모델(Active Contour Model)을 제안한다. 제안된 모델에서 윤곽선은 레벨 함수 φ의 제로 레벨 집합으로 표현되고, 레벨 집합의 편미분 방정식을 통해 진화된다. 이 때, 제안된 모델에서는 윤곽선의 진화와 종교를 위해 2차원 가우시안 모델로 표현되는 피부색 정보를 이용한다. 이를 통해 잡음 및 다양한 포즈를 가지는 복잡한 영상에서도 정확한 얼굴 경계선을 얻을 수 있는 강건한 추출 방법이 구현된다. 제안된 방법의 유효성을 평가하기 위해서 다양한 영상에 대해서 실험이 이루어졌으며, 그 결과를 geodesic 활성 윤곽선 모델의 결과와 비교하였다. 실험결과는 제안된 방법의 보다 나은 성능을 보여준다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.82-85
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• 1999

본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위하여 음성의 채록환경 및 데이터량 등을 고려한 효과적인 언어모델 작성방법을 제안하고, 이를 항공편 예약시스템에 적용하여 성능 평가 실험을 실시한 결과 $91.6\%$의 인식률을 얻어 제안한 방법의 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 소량의 200문장의 항공편 예약 텍스트 데이터를 이용하여 좀더 강건한 단어발생 확률을 가지도록 하기 위해 일반적으로 대어휘 연속음성인식에서 많이 이용되고 있는 단어 N-gram 언어모델을 도입하고 이를 다양한 발성환경을 고려하여 1,154문장으로 확장한 후 동일 문장'을 반복 학습하여 언어모델을 작성하였다. 인식에 있어서는 오인식과 문법적 오류를 최소화하기 위하여 forward - backward pass 방법의 stack decoding알고리즘을 이용하였다. 인식실험 결과, 평가용 3인의 200문장을 각 반복학습 회수에 따라 학습한 각 언어모델에 대해 평가한 결과, forward pass의 경우 평균 $84.1\%$, backward pass의 경우 평균 $91.6\%$의 문장 인식률을 얻었다. 또한, 반복학습 회수가 증가함에 따라 backward pass의 인시률의 변화는 없었으나, forward pass의 경우, 인식률이 반복회수에 따라 증가하다가 일정값에 수렴함을 알 수 있었고, 언어모델의 복잡도에서도 반복회수가 증가함에 따라 서서히 줄어들며 수렴함을 알 수 있었다. 이상의 결과로부터 소량의 텍스트 데이터를 이용한 제한된 태스크에서 언어모델을 작성할 때 반복학습 방법이 유효함을 확인할 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권4호
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• pp.256-270
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• 2023

본 연구에서는 선박 또는 해양구조물에 설치되는 터렛(Turret)과 같이 제어 대상의 무게 중심 주변이 아닌 임의 지점을 운동 중심으로 선정하여 제어할 수 있는 동적위치유지(Dynamic positioning; DP)용 슬라이딩모드(Sliding mode) 제어기를 연구하였다. 이러한 슬라이딩모드 제어기는 선박 및 해양구조물 동역학 모델의 불확실성, 시공간에서 변화하는 미지의 해양환경에 의한 외력, DP 제어시스템의 과도 성능을 고려한 제어가 가능하다. 선박 및 해양구조물의 임의 지점을 기준으로 제어하기 위해 제어 대상의 기구학 방정식에 포함되는 자코비안(Jacobian) 행렬을 수정하여 슬라이딩모드 제어기를 설계하였다. 제어기의 강건성(Robustness)을 확보하기 위해 슬라이딩모드 제어기 설계에 리아프노프(Lyapunov) 안정도 판별 이론을 적용하였다. 일반적으로 DP 제어에서 제어기의 강건성 확보를 위해 PD(Proportional derivative) 제어 알고리즘 기반의 이득 스케줄링(Gain scheduling)을 사용한다. 그러나 이득 스케줄링을 적용하기 위한 적절한 이득을 찾는 것은 DP 시스템 적용을 복잡하게 만든다. 따라서 본 연구에서는 이러한 선박 및 해양구조물 DP 제어기의 복잡성을 해소하기 위해 슬라이딩모드 제어 알고리즘을 고려하였다. 제안된 슬라이딩모드 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 시간 영역 시뮬레이션을 구현하였으며, 제어 알고리즘의 성능평가에 활용되었다. 제안된 슬라이딩모드 제어기의 유효성 검토를 위해 일반적인 PD 제어 알고리즘을 적용한 DP 제어 시뮬레이션 결과와 비교하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.75-90
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• 2018

일반적으로 고객의 만족도를 높이는 방안은 병원의 이익 및 병원 의료진들의 만족도를 높이는 방안과는 상충된다. 이에 본 논문은 병원과 고객을 함께 고려한 평가지표를 사용하여 여러 가지 예약 패턴들을 비교해보고 병원의 효율적인 운영을 위해 성형외과에 적절한 예약 패턴을 제안하고자 한다. 본 논문에서는 도심에 위치한 실제 성형외과의 고객 및 진료 데이터를 이용해 시뮬레이션 모델을 설계하고, 이 모델을 대상으로 5가지 예약 패턴을 비교하였다. 예약 패턴의 강건성을 체크하기 위하여 성수기와 극성수기, 피크 요일과 한적한 요일 등 다양한 상황 하에서 실험을 진행하였다. 실험 결과, 본 연구에서 새롭게 제안하는 Triangle-like Pattern이 예약 수와 관계없이 가장 좋은 결과를 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.107-110
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• 2007

클라이언트-서버 구조의 스트리밍 시스템은 서버의 가용 능력에 따라 클라이언트의 개수가 제한되는 단점을 가진다. 본 논문에서는 인터넷 방송 시스템의 확장성과 안정성을 지원하기 위해 P2P에 기반한 모델을 제시한 후, 프로토타입 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템 OmniCast264는 H.264 비디오 스트림을 제공하는 인코딩서버와 스트리밍서버, 피어노드, 프록시 서버로 구성된다. OmniCast264는 스트리밍 부하의 분산화, 실시간성, 에러 발생에 따른 강건함, 계층의 모듈화등의 개념을 가지고 있기 때문에 대용량의 인터넷 방송에 적합하다고 할 수 있다. 마지막으로 PC들을 병렬 및 직렬 구조의 유형으로 나누어 P2P를 구성한 후, OmniCast264의 성능을 평가하여 실시간 재생이 가능함을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.71-82
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• 2024

정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.183-186
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• 2002

최근 음성인식의 인식 단위로서 문맥의존 음향 모델이 널리 사용되고 있다. 이는 음소의 음향학적 특징, 즉 선행 및 후행음소에 의한 중심 음소의 변이음 모델이 문맥독립 모델보다 좀 더 정확하게 모델링 될 수 있기 때문이다. 하지만 강건한 문맥의존 음향 모델을 작성하기 위해서는 모델 파라미터의 병합(tying)과 미지의 문맥(unseen context)의 처리를 위한 좀더 정교한 해결 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 이점을 고려하여 음향학적 특징과 언어학적 특징을 결합하여 상태 분할을 수행할 수 있도록 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘의 문맥 방향 상태 분할에 음소결정트리를 접목한 HM-Net(Hidden Markov Network) 구조 결정법을 도입하였다. 또한 HM-Net은 연속적인 상태 분할에 의해 한국어에서 많이 발생하는 변이음들을 효과적으로 모델링 할 수 있다는 점을 고려하여 본 연구실에서 기존에 사용하던 48 유사음소 단위에서 문맥의존 음향 모델 작성에 불필요한 변이음을 제거하여 39 유사음소 단위를 재 정의하였다. 도입한 방법과 새로 정의한 유사음소 단위의 유효성을 확인하기 위해 고립 단어, 4연속 숫자음, 연속 음성인식에 대해 인식 실험을 수행한 결과, 모든 실험에서 재 정의한 39 유사음소 단위가 문맥종속형 HM-Net 음향모델을 이용한 한국어 음성인식에 효과적임을 확인할 수 있었다. 특히 연속 음성인식 실험의 경우, 기존의 48 유사음소 단위보다 평균 $15.08\%$의 인식률 향상이 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권8호
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• pp.735-743
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• 2002

본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.