• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.508-516
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• 2010

본 논문에서는 자율적이며 자동화된 정리정돈 기능을 갖는 홈 메스클린업 로봇(McBot)을 개발한다. 그 동안 진공청소기가 보급되어 집안 청소에 편리성 향상이 이루어졌지만 진공청소기를 운영하는 노동은 인간의 몫이었다. 그것을 해결하기 위하여 최근에 로봇청소기들이 개발되었으나, 진공 청소하기 이전에 해결해야 하는 신문, 옷가지 등을 정돈하거나 진공흡입하기 어려운 크기의 쓰레기들을 정리하는 것은 여전히 사람이 처리해야 하는 심각한 노동으로 남아 있다. 이러한 이유로 본격적인 청소로봇 시장이 아직 형성되지 못하고 있다. 그래서 본 논문에서는 가정에서의 정리정돈 문제를 해결할 수 있는 소위 홈 메스클린업 로봇을 개발하고 새로운 디자인 방법과 제어 기법 그리고 자기 위치 인식 알고리즘을 제안한다. 홈 메스클린업 로봇은 정리정돈을 위하여 쾌속 네비게이션과 정교한 매니퓰레이션 기능을 필요로 한다. 본 논문에서는 자율적인 네비게이션 기능으로 장애물을 회피하여 원하는 목적지까지 고속으로 이동할 수 있는 휠 기반의 이동로봇을 개발한다. 또한 정리정돈 작업을 위한 정교한 매니플레이션 기능으로 6 자유도를 갖는 로봇 팔과 리프트 등의 보조장치들을 개발하며, 그것들이 정밀 제어될 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 특히 홈 메스클린업 로봇의 탐색 시스템은 지금까지의 청소로봇들과는 달리 일정한 패턴이나 벽면을 따라 움직이는 방식이 아닌 실질적인 실내 구조의 파악과 잡은 물체를 원래의 위치로 이동시키거나 정돈 장소까지 이동하기 위한 절대 좌표 형태의 자기 위치 인식 기능이 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 자신의 절대좌표 인식 및 물체인식을 위하여 RFID 태그들을 이용한 자기위치 인식 시스템을 개발한다. 마지막으로 본 논문에서 설계된 홈 메스클린업 로봇이 RFID 환경에서 정리정돈작업을 수행하는 실제 실험을 통하여 좋은 성능을 검증한다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제40권3호
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• pp.162-167
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• 2015

후쿠시마 원전 사고로 인한 우리나라 장기 전력수급정책에 대한 대중의 저항 및 불안감이 존재하고 있다. 고리 원전 1호기에 대한 정부의 영구정지 결정과 설계수명이 끝난 월성 원전 1호기의 계속운전 시행 반대, 고리 원전 인근 주민의 갑상선암 논란 등 원전 운영으로 인한 국내외 여건이 위기를 맞이하고 있다. 이러한 상황에서 원전운영능력과 안전은 여러 가지 지표들이 있지만, 원전의 방사선안전관리 능력, 특히 방사선피폭량을 중심으로 상세 분석과 논의가 필요하다. 분석대상과 방법으로는 최근 5년간 원전의 피폭 방사선량을 분석하고, 유관한 방사선 작업종사자군과 방사선 피폭량 추이를 비교 평가하였고, 세계 주요 원전 국의 개인당 연간 평균방사선량도 비교 분석하였다. 분석결과 방사선차폐와 방호조치등 총체적인 방사선량 저감화 계획과 연구를 통해 방사선피폭량을 저감하고 있음을 확인하였다. 연간선량한도한도인 50 mSv, 5년간 100 mSv를 초과한 방사선작업 종사자는 없었으며, 이는 방사선구역 출입시 자동화에 따른 출입제한과 관리선량 제한치를 연간선량한도의 60%미만으로 설정하는 등 다양한 방사선안전관리 체계를 확보하고 있음이 확인되었다. 원자로형별 운영형태에 따른 방사선피폭 유형은, 중수로 원전의 총 피폭대비 정상 운전시 방사선피폭비율이 경수로 원전보다 6.2 % 높게 나타났다. 이는 중수로 원전이 정상운전시 방사선피폭 작업이 많음을 확인하였다. 또한 세계원자력발전사업자협의회 성능평가지표(World Association of Nuclear Operators performance indicators, WANO PI)에 의하면, 2013년도 주요 원전보유국의 연간 호기당 집단선량은 우리나라가 527 man-mSv로 가장 우수한 실적을 보였으며, 세계평균치인 725 man-mSv의 73% 수준을 보이는 것으로 나타났다. 개인당 연간 방사선피폭량은 종사자의 약 80%가 일반인의 선량한도인 1 mSv 미만이며, 개인당 평균선량 역시 0.82 mSv로 매우 낮은 수준을 보였다. 유관 기관의 방사선작업 종사자와 비교해보면, 2013년 기준으로 방사선안전재단에 등록된 관련 업종 방사선작업 종사자의 개인당 평균선량은 1.07 mSv에 비해 77% 수준이며, 비파괴 검사기관 종사자의 개인 평균선량 3.87 mSv의 21% 수준을 보였다. 결론적으로 원전의 피폭 방사선량은 이상적으로 저감하는 추이를 보이고 있으나, 더 이상 낮추는 것은 한계가 있을 것으로 판단된다. 그러나 원전 주변 주민이 심리적인 불안감, 전원개발계획에서 원전의 비중을 감안할 때, 최적의 원전 상황을 평가하는 지표인 방사선안전관리 능력은 각종 통계를 기반으로 하는 정보 제시 및 총체적인 방사선량 저감화 추진이 필요할 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권11호
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• pp.58-68
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• 2006

본 논문에서는 차세대 디지털 TV 및 무선 랜 등과 같이 고속에서 저전압, 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 고성능 집적시스템을 위한 10b 250MS/s $1.8mm^2$ 85mW 0.13um CMOS A/D 변환기 (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 요구되는 10b 해상도에서 250MS/s의 아주 빠른 속도 사양을 만족시키면서, 면적 및 전력 소모를 최소화하기 위해 3단 파이프라인 구조를 사용하였다. 입력단 SHA 회로는 게이트-부트스트래핑 (gate-bootstrapping) 기법을 적용한 샘플링 스위치 혹은 CMOS 샘플링스위치 등 어떤 형태를 사용할 경우에도 10비트 이상의 해상도를 유지하도록 하였으며, SHA 및 두개의 MDAC에 사용되는 증폭기는 트랜스컨덕턴스 비율을 적절히 조정한 2단 증폭기를 사용함으로써 10비트에서 요구되는 DC 전압 이득과 250MS/s에서 요구되는 대역폭을 얻음과 동시에 필요한 위상 여유를 갖도록 하였다. 또한, 2개의 MDAC의 커패시터 열에는 소자 부정합에 의한 영향을 최소화하기 위해서 인접신호에 덜 민감한 향상된 3차원 완전 대칭 구조의 커패시터 레이아웃 기법을 제안하였으며, 기준 전류 및 전압 발생기는 온-칩 RC 필터를 사용하여 잡음을 최소화하고, 필요시 선택적으로 다른 크기의 기준 전압을 외부에서 인가할 수 있도록 설계하였다. 제안하는 시제품 ADC는 0.13um 1P8M CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.24LSB, 0.35LSB 수준을 보여준다. 또한, 동적 성능으로는 200MS/s와 250MS/s의 동작 속도에서 각각 최대 54dB, 48dB의 SNDR과 67dB, 61dB의 SFDR을 보여준다. 시제품 ADC의 칩 면적은 $1.8mm^2$이며 전력 소모는 1.2V 전원 전압에서 최대 동작 속도인 250MS/s일 때 85mW이다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.155-175
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• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.