• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
• /
• pp.159-159
• /
• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
• /
• 제23권1호
• /
• pp.11-20
• /
• 1998

저자는 치과용 레이저를 이용한 상아질지각과민증 치료효과를 임상적으로 평가하고자 상아질지각과민증환자 24명을 대상으로 각 환자마다 상아질 지각과민 치아 중 레이저로 치료 할 치아1개(실험군)와 치료하지 않을 치아 1개(대조군)를 선정하여, 치과용 air-syringe에 의한 냉자극과 치과용 탐침자에 의한 기계적 자극을 가한 후 Visual Analogue Scale(VAS)을 통해 지각과민증 정도를 평가하였으며, 이후 실험군 치아의 치경부 마모면에 광섬유 레이저에너지 전달방식의 펄스형 Nd:YAG 레이저의 일종인 Sunlase Master(Sunrise Technologies Inc., U.S.A., 파장 1064nm, 펄스지속시간 120(sec, 광섬유직경 320(m)를 사용하여, 0.3-1.0W, 10Hz 조건으로 환자의 반응에 따라 1회2분을 초과하지 않는 범위 내에서 비접촉식과 접촉식을 병행하여 3회에 걸쳐(초진 당일, 1일후, 3일후) 레이저를 조사한 후 처음조사 직후, 그리고 초진 1일후, 3일후, 7일후, 14일후 VAS를 채득하여 조사전과 비교, 분석, 평가하였던 바, 상아질 지각과민증이 각각 약 50%, 약36%, 약45%, 약 53% 감소하였으나 (p(0.05) 경시적으로는 유의한 차이를 보이지 않았다. 그리고 24명중 9명에 대해서는 초진 30일 후 까지 레이저조사치료효과를 평가하였던 바, 상아질지각과민증이 처음조사 직후, 감소하였으며 (p(0.05)역시 경시적으로는 유의한 차이를 보이지 않았다. 초진 30일 후 상아질지각과민증이 초진 14일 후에 비해 약간 증가되는 경향을 보여, 레이저조사 치료효과가 약화되는 경향인지 여부에 대해 향후 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.안되었다.기란 현실적으로 불가능하므로, 본 연구에서는 이러한 제약점을 극복할 수 있는 근사적인 지체시간을 계산하는 방법을 제시한 점에서 의미를 갖을 수 있다.수들은 직업의 선택이나 소득을 예측하기 위한 요소들로 포함될 수 없었다. 따라서 후속연구에서는 이를 보완해야 할 것이며, 최근 들어 우리 나라에서도 재택근무에 대한 관심이 대두되고 있으나 아직 개념정의나 그 중요성과 가치, 그리고 실태 파악과 같은 연구가 활발히 이루어지지 못하고 있으므로 이에 대한 심층적인 연구가 행해져야 할 것이다.d similar flower proceeding dates in all branches. but "Daepung" showed similar flower proceeding dates in all branches.est in HB. Mean period of wetting duration was in the order of DS＞HB＞MB, while the dew point depression was greatest in DS.ANCOVA, Pearson correlation을 이용하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 캠프 프로그램은 소아 당뇨병 환자의 자기 효능을 증진시키고 환자 역할 행위 이행을 높여주는데 효과적 이었다. 소아 당뇨병 환자의 자기 효능은 환자 역할 행위 이행과 순 상관 관계가 있어, 자기 효능이 증진될수록 환자 역할 행위 이행 정도가 높아졌다. 무조건 사주지 않는다(8.0%), 무조건 사준다(3.1%)로 식품광고에 나오는 식품 요구시 부모의 70.3%가 거절하는 것으로 나타났다. 거절 이유는 건강에 나쁘다는 것이 가장 큰 이유였으며 강남과 강북 어린이간에 유의적인 차이가 있었다(p＜0.001).

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제1권3호
• /
• pp.137-148
• /
• 2012

사용자들은 자신의 작업을 처리하기 위해 자신에게만 한정된 가상 컴퓨팅 자원을 클라우드 서비스 제공자로부터 할당 받아 타 사용자로부터 독립된 환경에서 작업을 처리하게 된다. 이를 자동화된 방법으로 최적화를 대신 수행해주기 위한 모델로 브로커 미들웨어가 제시되었고 마감시간을 만족하는 이내에서 자원 이용률을 높이는 접근법으로 필요 가상 머신의 숫자를 줄여 비용을 절약한다. 이를 다루는 많은 논문들에서 작업 스케줄링은 기존 사용자들간의 독립을 보장하여 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정된 가상 머신에서 처리하는 방식으로 다루어지고 있다. 하지만 기존의 SRSV 방식에서는 높은 정도의 다중 프로그래밍 작업이 아닐 경우 시스템을 효율적으로 사용하지 못한다. 이에 본 논문에서는 해당 자원을 마감시간과 스래싱(thrashing), 문맥 전환(context switching)에 따른 성능 저하를 고려한 상태에서 다중 프로그래밍 정도를 높여 낭비되는 자원을 최소화하여 비용을 절약하려고 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 제약조건 이내에서 기존의 방식에 비해 좀 더 좋은 가격 대비 성능을 가지는 것을 보인다.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제36C권12호
• /
• pp.78-89
• /
• 1999

기존의 웨이블릿 신경망들의 구조는 주로 주파수-시간 공간으로 변환된 훈련 패턴의 분포와 웨이블릿 윈도우와의 관계를 고려하여 결정한다. 또한 신경망 구조 결정 알고리즘과 네트워크 파라메터 학습 알고리즘을 분리하여, 우선 신경망 구조를 결정한 후, 출력 에러를 최소화하기 위한 학습을 수행한다. 그러나 이러한 방법은 학습을 시작하기 전에 훈련 패턴을 변환해야 하는 부가적인 전처리 과정이 필요하고, 초기에 구성된 신경망 구조는 변경되지 않는다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 별도의 처리 과정 없이 신경망의 출력과 교사 신호의 차이를 이용하여 웨이블릿 신경망 구조를 결정하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 네트워크 구조의 결정과 에러 최소화 학습을 동시에 수행하기 때문에 문제의 복잡도에 따라 적응적으로 은닉 노드의 수를 결정한다. 또한 학습에 의해 가장 큰 에러가 발생하는 영역에 은닉 노드를 추가하고 출력에 영향을 미치지 않는 노드를 제거하는 방법을 사용하여 네트워크의 구조를 최적화한다. 본 알고리즘은 훈련 패턴에 대한 전처리 과정을 없앰으로써 학습하기 전에 모든 훈련 패턴을 알고 있어야 한다는 제약 조건을 없애고 시간의 변화에 따라 출력이 바뀌는 시스템에도 효과적인 적용이 가능하다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.61-67
• /
• 1998

이 연구에서는 항공기의 주기 문제를 해결하여 주는 스케줄링 시스템과 그 조정을 위한 전문가 시스템(RACES : Ramp Activity Co-ordination Expert System)을 설계 및 개발한 내용을 기술하고 있다. RACES는 공항에서 매일 발생하는 출발편 및 도착편 항공기를 브릿지(bridge)와 스팟(spot)에 배정하기 위해 인간 전문가(human expert)로부터 습득한 해당 분야의 지식(도메인 지식) 및 휴리스틱(heuristic)을 지식 베이스로 갖고 있다. 이 RACES는 브릿지/스팟과 항공기 간에 내적 관계, 예를 들어 승객 및 공항의 그라운드 핸들링(ground handling) 등과 같은 복잡하며 동적인 제약조건 들로부터 발생하는 복잡한 스케줄링 문제를 수반한다. 매일 발생하는 600편 정도의 항공기에 대한 주기장 관리 스케줄링이 인간 전문가에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 4~5시간이 소요되는 반면 RACES에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 20초 정도의 시간이 소요되었고 RACES로부터 얻어진 스케줄링 결과는 해당 분야의 전문가들로부터 인정되었다. RACES는 또한 예외적인 상황이 발생했을 경우에 스케줄의 부분적인 조정을 처리하도록 설계되었다. 하루의 스케줄링이 완료된 후 항공기의 변경 및 지연 메시지는 도메인 전문가의 지식을 바탕으로 스케줄링에 반영되어 스케줄이 조정되어야 한다. 동적 재스케줄링(reactive scheduling) 단계는 도메인 전문가의 지식 모델 분석을 통해 사용자 그래픽 인터페이스의 규칙과 시나리오로써 효과적으로 나타내어진다. 항공편의 변경 및 취소로 인해 발생되는 항공기 배치의 조정은 현재 스케줄에 반영되어져야 하기 때문에 이러한 항공기 배치의 조정은 동적 재스케줄링을 위해 메인 프레임으로부터 RACES에게 통보되어져야 하며 부분적인 재스케줄링을 처리하는 것에는 불규칙적인 요소들이 많기 때문에 RACES에 의해 스케줄의 조정이 반 자동적으로 수행된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권1호
• /
• pp.1-11
• /
• 2008

본 논문은 비디오의 효율적인 내용기반 검색을 지원하기 위해 움직임벡터의 특징을 검출하였다. 이를 위해 비디오의 현재 프레임을 일정한 크기의 블록으로 나누고 시간 축상 기준이 되는 프레임에서 각 블록의 움직임을 추정하는 블록정합 알고리즘을 이용하였다. 하지만 블록 정합법의 경우 여러 가지제약 조건과 함께 블록 정합법에 의해 얻어지는 벡터가 실제 움직임과 상이한 경우도 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전역탐색방식을 응용했으나 이 방법은 계산량이 많다는 단점이 있다. 그 대안으로 본 논문에서는 움직임 벡터의 시공간 상관성(MVSTC : Motion Vector Spatio-Temporal Correlations)의 시간적 공간적 특징을 추출하였다. 그 결과 본 논문에서는 인접 블록의 움직임 벡터를 이용하여 좀 더 정확한 움직임 벡터의 예측을 수행할 수 있었다. 하지만 참조되는 블록 벡터의 수가 여러개 발생되기 때문에 이러한 부가 정보를 수신단에 전송해야 하는 부담을 초래하게 된다. 따라서 각 블록의 움직임 특징을 예측하고 이에 알맞은 탐색 범위를 설정하는 문제도 고려해야 한다. 제시된 알고리즘을 바탕으로 움직임 보상을 위한 움직임 추정 기법을 고찰하고 이를 적용한 결과를 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제17D권5호
• /
• pp.337-346
• /
• 2010

Timing diagram은 시간에 따른 시스템의 행동을 표현하기 용이하고 표현된 행동을 쉽게 인식할 수 있는다는 장점 때문에 널리 사용되고 있다. Timing diagram으로 기술된 시스템을 테스트 하기 위해서는 여러 기술이 필요하다. 그 중의 하나는 테스트 케이스 목표들이 존재할 때, 시스템 모델이 원하는 상태에 도달하도록 하기 위해 입력 값들의 시퀀스를 생성하는 기술이다. 본 논문은 Timing diagram모델에 대한 테스트 케이스 목표로부터 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. Timing diagram에서 테스트 입력 시퀀스를 자동으로 생성하기 위해서는 입력 waveform과 시간 제약으로 이루어진 시점의 전이 조건을 만족시키는 적절한 입력 집합을 필요로 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 선형 계획법을 이용한 접근 방식을 택하였는데, 해결과정은 다음과 같다. 1) Timing diagram 모델을 입력으로 받아 이를 선형 계획 문제로 변형한다. 2)변형된 선형 계획 문제를 선형 문제 해결 도구를 사용하여 해결한다. 3) 선형 계획 문제의 해답으로부터 Timing diagram모델의 테스트 입력 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서는 임의의 Timing diagram 모델에 대해 이를 선형 계획법으로 모델링 하는 방법을 형식적으로 기술하였고, 증명을 통해 본 논문의 접근 방법의 타당성을 보였으며, 또한 도구를 구현하여 Timing diagram 예제 모델로부터 테스트 입력 시퀀스를 생성함으로써 본 논문의 유용성을 입증하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.91-100
• /
• 2007

본 연구는 KTX의 고속운행에 의한 통행시간단축과 일반열차(새마을, 무궁화)의 다수 정차에 의한 접근 편의성 등 복합 장점을 지닌 직결운행이란 새로운 대안을 제시하고 도입 타당성을 검토하고자 하였으며, 이에 경부선의 과거 철도 수송수요 Data를 근거로 KTX 개통전 후 수요변화 및 경부선 2단계(동대구${\sim}$부산) 개통에 의한 유발수요 등을 고려하여 예측하였다. 분석 결과 직결운행 도입(본 연구 2011년 가정)전 후 이용자 구간통행시간은 일반열차 이용시에 비해 $70{\sim}100$분 이상 절감될 것으로 나타났으며, 1일 열차 총 수송수요의 증가로 인해 운영수입은 1억 3천여만원/일 증가할 것으로 예측되었다. 또한 새마을(디젤차량)을 KTX(전기차량)로 대체함에 따라 연간 이산화탄소 배출량이 $20{\sim}50%$수준으로 감소되어 보다 환경 친화적 효과가 클 것으로 기대된다. 단, 직결운행 수요를 위한 고가의 차량구입비용(본 연구에서는 KTXⅡ 도입 가정, 1조 3천여억원)과 연간 운영비용을 감안해 볼 때 운영자입장에서의 수익/비용분석결과는 매우 낮은 것으로(PI=0.54) 나타났다. 따라서, 보다 정확한 직결운행 도입 타당성을 객관적으로 검토하기 위해서는 차량구입 재원확보 방안 및 운행효율 극대화를 위한 제약조건 개선 등이 수반되어야 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.109-117
• /
• 2014

냉동창고는 일반 창고와 달리 냉각설비를 갖춘 단열된 건물의 창고로서, $0^{\circ}C$이하의 다양한 유형의 냉장/냉동고에 물품들을 입고, 적재, 출고하는 일련의 업무가 운영된다. 최근 냉동창고에 RFID 기술이 도입됨으로써 창고 내 물품관리를 네트워크화, 지능화할 수 있게 되었다. 그러나 RFID 시스템으로 인한 물리적 인식 실패뿐만 아니라 논리적 인식 실패로 인한 물류정보 불일치가 발생하게 되면 RFID 냉동창고 관리시스템의 신뢰도가 떨어지고 업무의 효율이 감소하게 된다. 본 논문에서는 RFID 냉동창고 관리 시 발생하는 다양한 종류의 오류들을 즉각적으로 탐지할 수 있는 슈퍼바이저 시스템의 개발내용에 대해 기술한다. 이는 RFID 냉동창고 관리업무상 발생할 수 있는 오류들의 제약조건들을 미리 설정하고 오류의 알림을 받을 수 있는 마스터 슈퍼바이저와 냉동창고 내 업무를 처리하는 작업자가 오류에 대한 알림을 받고 그 자리에서 오류를 직접 확인하고 처리할 수 있는 모바일 슈퍼바이저로 구성된다. 본 논문에서는 슈퍼바이저 시스템이 RFID 냉동창고 관리시스템 상의 오류들을 탐지/분석하는 시간을 줄임으로써 신뢰성을 높이기 위한 평균복구시간을 줄일 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
• /
• 제15권2호
• /
• pp.15-31
• /
• 2009

차세대 전산환경은 사용자들이 필요한 전산자원을 네트워크를 통해 공급받는 그리드 컴퓨팅 기반의 개방형 전산환경으로 진화할 것으로 예상된다. 개방형 전산환경의 도입은 전산자원 활용의 효율성을 높이고 협업을 증진시키며 공급의 유연성과 비용 절감 등의 효과를 가져올 수 있다. 그러나 네트워크를 통해 공급되는 특성으로 인해 개방형 전산 자원의 성능에는 변동성이 수반된다. 전산자원의 성능에 변동성이 있는 경우, 주어진 예산과 시간만 고려하여 전산자원 서비스를 구성하는 단순 최적화 방법을 사용했을 때는 서비스의 최종 성능과 실행 시간 등을 규정한 서비스 수준계약(Service Level Agreement, SLA)을 만족시키지 못할 위험이 높다. 따라서 개방형 전산환경의 서비스 브로커는 전산자원 공급의 안정성을 높이기 위해서 서비스를 구성하는 개별 전산자원의 성능 변동성을 고려하여 위험을 최소화 하는전산자원포트폴리오를구성할것이요구된다. 본연구에서는평균절대편차(Mean-Absolute Deviation, MAD) 포트폴리오 최적화 기법을 이용하여 서비스 브로커의 공급 안정성을 향상시키는 방법을 제시하였다. 제시된 최적화 기법의 효과를 알아보기 위한 방법으로 가상의 개방형 전산환경을 모델링하고, 고객의 제약 조건과 개방형 전산환경의 변동성 정도에 따라 전산자원 공급 서비스의 성공률을 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과로서, 첫째, 단순 최적화방법보다 변동성을 감안한 MAD 포트폴리오 최적화 기법을 이용했을 때 공급의 안정성이 뛰어난 것을 확인할 수 있었다. 둘째로는 특히 개별 전산자원의 변동성 예측의 정확성이 높아질수록 성능도 더욱 향상되는 결과를 가져왔다. 셋째, 측정된 변동성을 이용하여 개방형 전산자원의 가격을 할인하는 정책을 추진할 경우 서비스 공급 범위의 확대에도 효과가 클 것으로 예상되었다.