• 한국항공우주학회지
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• 제30권3호
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• pp.123-129
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• 2002

본 논문에서는 다목적실용위성 1호 개발 과정 중에 수행했던 연성 하중 해석에 대하여 소개하였다. 먼저 일반적인 연성 하중 해석 과정과 다목적실용위성 개발시 수행한 실제의 과정을 비교하였다. 그리고, 다목적실용위성 1호의 유한요소모델과 본 해석에 관련된 각 기관들의 역할을 설명하였다. 준비행모델의 진동 시험 결과를 이용한 유한요소모델의 조정에 대하여 설명하고, 또한, 해석에 입력으로 사용되는 외력함수에 해당하는 하중들에 대하여 설명하였다. 대표적인 해석 결과들을 제시하여 위성이 발사하중에 대하여 안전하다는 것이 예측되었음을 보여 주었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.541-557
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• 1986

본 연구에서는 캐패시턴스 성분을 고려한 브리지(bridge) 모델을 적용하여 지 금까지 설명할 수 없었던 문제를 설명함으로서 이 모델의 정당성을 확인하고자 하며, 더욱 나아가 다른 여러가지 변수에 대한 응답특성의 예측을 가능하게 하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.323-326
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• 2020

태양광 발전은 이산화탄소 배출로 인한 기후 변화에 대응하는 주요 수단으로 인식되어 수요와 필요성이 급격하게 증가하고 있다. 최적의 태양광 발전 시스템의 운영을 위해서는 정교한 전력수요 및 태양광 발전량 예측 모델이 요구되며, 온도 및 일사량은 태양광 발전량 예측 모델의 필수적인 입력 변수이다. 하지만, 한국 기상청의 동네예보는 일사량에 관한 예측값을 제공하지 않아 정교한 태양광 발전량 예측 모델을 구축하는 것은 어렵다. 이를 위해 일사량 예측 기법에 관한 많은 연구사례가 보고되고 있지만, 다수의 연구들은 충분한 데이터 셋을 이용하여 일사량 예측 모델을 개발하였다. 초기 태양광 발전 시스템 운영을 위해서는 불충분한 데이터 셋을 이용한 예측 모델 개발이 필요하나 이에 대한 사례는 불충분하다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템에서 수집된 불충분한 데이터 셋을 이용한 단기 일사량 예측 기법을 제안한다. 먼저, 기상청 동네예보의 다양한 기상 요인들을 이용하여 일사량 예측 모델을 위한 입력 변수를 구성한다. 다음으로, 조건부 랜덤 포레스트를 이용하여 일사량 예측 모델을 구성하며, 설명 가능한 일사량 예측뿐만 아니라 더욱더 많은 데이터 셋을 학습하기 위해 시계열 교차검증을 수행한다. 실험 결과, 제안한 기법은 다른 예측 기법들보다 높은 예측 정확도를 보일 뿐만 아니라 설명 가능한 예측 결과를 제시할 수 있음을 보여준다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.53.3-54
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• 2020

본 연구는 명말(明末)에 역법(歷法)의 개정을 주장한 서광계(徐光啓, 1562~1633)의 기획과 총괄에 의해 편찬되었고, 이탈리아 선교사 로(Giacomo Rho, 羅雅谷, 1593~1638)가 주 저자로 보는 《숭정역서》에서 태양의 이론편인 <일전역지(日躔歷指)>와 계산 절차 및 계산수치표가 종합된 <일전표(日躔表)>의 내용을 정리, 분석하였다. <일전역지>와 <일전표>에 들어있는 몇 개의 내용과 표들은 대부분 16세기 후반부터 17세기 전반에 걸쳐 서유렵의 티코 브라헤(Tycho Brahe, 1546~1601), 마기니(Giovanni Antonio Magini, 1555~1617), 메티우스(Adriaan Metius, 1571~1635) 등의 책에서 동일한 내용이 발견되었다. 판나이 휘집본(潘鼐彙集本; 프랑스 국립도서관본; 《숭정역서》 초기본), 규장각본(《숭정역서》의 후기본), 그리고 사고전서본(《신법산서》)의 내용을 빠짐없이 검토하고, 최근 발간된 《숭정역서합교》의 연구도 반영되었다. <일전역지>에 태양의 운동을 기술하기 위해 Eccentic 모델을 사용하여 양심차(兩心差), 원지점의 방향, 가감차(加減差), 지구-태양간의 거리 변화 등을 설명하고 있다. 그러나 <일전표>에 나타난 가감차표와 지구-태양간의 거리표는 Equant 모델을 사용하였다. 비교를 위하여 70여년 뒤에 편찬된 《역상고성》 상편 제 4권 <일전역리>에서는 코페르니쿠스 모델인 본륜-균륜 모델이 사용되고 있었다. 본 연구에서는 위에 언급된 3 가지 모델의 차이를 설명하고, 가감차와 지구-태양간의 거리표를 이 모델을 이용하여 계산한 다음, <일전표>에 있는 가감차표와 지구-태양간의 거리표와 비교할 것이다. 《신법산서》에는 Equant 모델을 설명하고 있는데 어디서 오류가 발생하였는지도 규명한다. 그리고 3 가지 모델의 animation을 통해 가감차와 거리차를 쉽게 설명하고자 한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.97-117
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• 2021

정기예금 가입 여부 예측은 은행의 대표적인 금융 마케팅 중 하나로, 은행은 다양한 고객 정보를 활용하여 예측 모델을 구성할 수 있다. 정기예금 가입 여부의 분류 정확도를 향상하기 위해, 많은 연구에서 기계학습 기법들을 이용하여 분류 모델들을 개발하였다. 하지만, 이러한 모델들이 만족스러운 성능을 보일지라도 모델의 의사결정 과정에 대한 근거가 적절하게 설명되지 않는다면 산업에서 활용하기가 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 설명 가능한 정기예금 가입 여부 예측 기법을 제안한다. 먼저, 테이블 형식에서 우수한 성능을 도출하는 의사결정 나무 기반 앙상블 학습 기법인 랜덤 포레스트, GBM, XGBoost, LightGBM을 이용하여 분류 모델들을 개발하고, 10겹 교차검증을 통해 모델들의 분류 성능을 심층 분석한다. 다음으로, 가장 우수한 성능을 도출하는 모델에 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 고객 정보의 영향도와 의사결정 과정 등을 해석할 수 있는 근거를 제공한다. 제안한 기법의 실용성과 타당성을 입증하기 위해, Kaggle에서 제공한 은행 마케팅 데이터 셋을 대상으로 모의실험을 진행하였으며, 데이터 셋 구성에 따라 GBM과 LightGBM 모델에 SHAP을 각기 적용하여 설명 가능한 정기예금 가입 여부를 위한 분석 및 시각화를 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.339-346
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• 2022

최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권9호
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• pp.111-122
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• 2012

본 연구는 인터넷 웹사이트에서 소비자운동을 설명하는데 있어서 인지적인 요인과 감정적 요인의 효과를 살펴본 연구이다. 특히, 인지적 요인을 설명하는 그루닉의 상황적 이론과 감정적 요인을 설명하는 분노활성화 이론을 결합하여 통합모델을 제시하였다. 이 모델을 검증하기 위해서 소비자에 웹사이트에서 이슈화된 제품과 관련 소비자들의 커뮤니케이션 활동을 살펴보았다. 웹사이트에서 멤버들의 커뮤니케이션 활동을 분석하기 위해 가입자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였다. 분석결과, 상황적 이론 및 분노는 온라인에서 소비자들의 능동적인 커뮤니케이션 활동을 유의미하게 설명하였다. 더불어 상황적 이론의 요인과 분노를 결합한 모델은 더욱 설명력이 높았고 그 중에서도 분노는 강력한 요인으로 판명되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.64-69
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• 2013

스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.667-670
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• 2020

최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.670-673
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• 2022

설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.