• 청정기술
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• 제28권3호
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• pp.232-237
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• 2022

해조류 바이오매스 중 갈조류의 주요 구성 성분인 알긴산은 다양한 산업에서 널리 사용되어지며, 촉매적 저분자화를 통해 당, 당알코올, 퓨란계, 그리고 유기산과 같은 고부가가치 화합물로 전환할 수 있다. 본 연구에서는 루테늄 담지 활성탄과 마그네시아를 혼합하여 알긴산 저분자화 반응에 적용하고자 하였다. 이러한 불균일계 촉매 시스템은 생성물에 대한 분리가 용이하고 정제 과정의 간소화가 장점으로 작용한다. 반응 결과, 탄소 수 5개 이하의 저분자량 알코올 및 유기산이 생성되었으며, 최적의 반응 조건 탐색을 통해 최종적으로 1 wt% 알긴산 수용액 30 mL, 루테늄 담지 활성탄 100 mg, 마그네시아 100 mg, 반응 온도 210 ℃, 반응 시간 1 h의 반응 조건에서 29.8%의 알코올에 대한 탄소 수율과 43.8%의 알코올 포함 액상 생성물에 대한 총 탄소 수율을 확보하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권6호
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• pp.631-638
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• 2022

Microgrid, which enables the production and consumption of electricity to be done independently on a small scale, has been studied on one of the solutions of reinforcement for flexibility of electronic system. This study examined the application effect of new microgrid by applying hybrid battery in electric power storage device. We designed the system to highlight the advantage of each battery and complement the disadvantage by using hybrid system with Lithium-ion battery and interval Redox flow battery. It runs with lithium-ion battery during the initial startup while the Redox flow battery operates for a long time at the end of excessive period, and it enables a discharge of Lithium-ion and Redox flow battery at the same time when the load has a large output. We chose Maldives as a subject of this study for organizing and optimizing independent microgrid. Maldives is the country to accomplish 100% domestic electricity in South Asia, but the whole electric power is supplied through diesel generation imported fossil fuel. We organized and optimized microgrid for energy independence on Malahini island to solve Maldives energy cost problem and global energy environment matters. We analyzed the daily power supply and accumulated the power supply from September 18, 2018~February 11, 2019. The accumulated power supply was about 120.4 MWh and the daily power supply was about 800~1000 kWh. Based on the collected information, we divided the cases into three models which are only diesel generator, solar generator as well as diesel generator, and solar+ESS+diesel generator. We analyzed the amount of oil consumption compared to the cost of construction and power output. The result showed that solar+ESS+diesel generator was most economically feasible. As well, we obtained that our considering hybrid battery system reduced the fuel consumption for diesel power generation about 10~15%.

• 한국음향학회지
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• 제42권1호
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• pp.7-15
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• 2023

최근 차량 내 공기 질에 대한 관심이 증가함에 따라 공기 질 측정을 위한 미세먼지 감지 센서의 사용이 보편화되고 있다. 차량 내 에어컨 시스템에 설치되는 미세먼지 감지 센서 내에는 센서에 직접적으로 먼지가 가라앉지 않도록 하기 위한 축류팬이 삽입되어 있다. 센서 작동 시 축류팬의 회전으로 인한 유동 소음은 미세먼지 감지 센서의 주요 소음원으로 작용한다. 차량의 전동화가 급격화가 진행되면서 이러한 유동소음은 미세먼지센서의 제품 경쟁력의 하나로 인식되고 있다. 본 연구에서는 이러한 미세먼지센서용 소형 축류팬의 유동 성능을 개선하여 동일 유량에서 소음을 점감하였다. 먼저 대상 소형 축류팬의 공기역학적 성능을 분석하기 위해 약 2000만 개의 격자로 구성된 가상 팬 성능시험기를 구축하였다. 또한, 유량의 정확한 예측 뿐만 아니라 유동소음의 직접 계산을 위하여 압축성 대와류모사법을 사용하여 유동장을 모사하였다. 수치방법의 유효성은 예측결과와 실험 결과와의 비교를 통하여 확인하였다. 유효성이 검증된 수치 기법을 이용하여 피치각이 유동 성능에 미치는 영향을 분석하였고, 유량을 최대화할 수 있는 피치각을 도출하였다. 최적 피치각을 적용한 축류팬을 사용했을 때 유량은 8.1 % 증가하고 동일 유량에서 소음이 0.8 dBA 감소함을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1231-1237
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• 2022

본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

• Journal of Plant Biotechnology
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• 제49권4호
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• pp.307-315
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• 2022

개똥쑥은 말라리아 등 다양한 질병의 치료물질인 artemisinin 제공하나, 식물체 내 농도가 낮고, 생산이 불안정하여 국제적 수요에 대응하지 못하고 있다. 재배환경을 인공적으로 제어하는 식물공장 시스템은 계절이나 장소에 제한 없이 약용식물의 공장식 생산체계가 가능하다(Kim 2010). 본 연구에서는 식물공장에서 개똥쑥의 artemisinin의 대량생산이 가능한 최적의 조건을 찾기 위하여 파종부터 수확까지 적색광(R)과 청색광(B)을 혼합한 3종류의 LED (R : B = 6 : 4, 7 : 3, 8 : 2)에서 생장 및 물질생산에 적합한 광조건을 탐색하였다. 개똥쑥의 수확 전, 1,395 ㎼/cm²의 UV-B, 4℃의 저온, 그리고 건조 처리로 식물에 hormesis를 유도하여 artemisinin의 생산 증가를 확인하였다. Artemisinin 생합성에 관여하는 효소들 중에서 ADS, CYP, ALDH1의 발현량을 qPCR로 측정하였고, artemisinin 정량을 통해 전사체와 대사물질의 연관성을 확인하고, artemisinin 생산에 적합한 재배 광조건과 hormesis 처리 조건을 탐색하였다. 3종의 LED 비율 중 8 : 2에서 높은 생체중 및 건물중을 생산했으며, hormesis를 유도하기 위한 3종의 물리 처리에서 이를 통해 7 : 3 식물을 수확전 6시간 건조처리했을 때 artemisinin 함량이 약 2배 증가하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.233-247
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• 2023

최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권6호
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• pp.181-188
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• 2023

Grover 양자 알고리즘은 brute-force attack 가속화로 대칭키 암호의 보안 강도를 크게 감소시키므로 기존 블록 암호가 양자 컴퓨터에 안전하지 않을 것이라 예상한다. 따라서 대상 암호에 대한 양자회로 구현을 통해 Post-quantum 보안 강도를 확인하여 대규모 양자 컴퓨터 시대에 대비할 수 있다. 본 논문에서는 모든 SIMECK 경량 암호군에 대해 양자 자원(큐비트, 양자 게이트)을 최소화 한 기법으로 설계된 최적의 양자회로 구현 결과를 제시하고 각 함수별 양자 회로 동작을 설명한다. 마지막으로 제안된 SIMECK 양자회로에 대한 양자자원 추정 결과를 SIMON 양자 회로 결과와 비교하고 Grover 공격 비용을 계산하여 SIMECK 경량암호의 Post-quantum 보안 강도를 평가한다. Post-quantum 보안 강도 평가 결과 모든 SIMECK 경량 암호군이 NIST 보안 강도에 도달하지 못했다. 따라서 대규모 양자 컴퓨터 등장 시 SIMECK 암호의 안전성이 불명확하다고 예상하며 이에 대해 본 논문에서는 보안 강도를 높이기 위한 방안으로 블록사이즈 및 라운드 수와 키 길이를 증가시키는 것이 적합하다고 판단한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.267-286
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• 2023

인공지능 스피커로 대표되는 대화형 에이전트는 사람-컴퓨터 간 대화형이기 때문에 대화 상황에서 오류가 발생하는 경우가 잦다. 에이전트 사용자의 발화 기록에서 인식오류는 사용자의 발화를 제대로 인식하지 못하는 미인식오류 유형과 발화를 인식하여 서비스를 제공하였으나 사용자가 의도한 바와 다르게 인식된 오인식오류 유형으로 나뉜다. 이 중 오인식오류의 경우, 서비스가 제공된 것으로 기록되기 때문에 이에 대한 오류 탐지가 별도로 필요하다. 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법 중에서도 단어와 문서를 벡터로 바꿔주는 단어 임베딩과 문서 임베딩을 이용하여 단순 사용된 단어 기반의 유사도 산출이 아닌 단어의 분리 방식을 다양하게 적용함으로써 연속 발화 쌍의 유사도를 기반으로 새로운 오인식오류 및 신조어 탐지 방법을 탐구하였다. 연구 방법으로는 실제 사용자 발화 기록을 활용하여 오인식오류의 패턴을 모델 학습 및 생성 시 적용하여 탐지 모델을 구현하였다. 그 결과, 오인식오류의 가장 큰 원인인 등록되지 않은 신조어 사용을 탐지할 수 있는 패턴 방식으로 다양한 단어 분리 방식 중 초성 추출 방식이 가장 좋은 결과를 보임을 확인하였다. 본 연구는 크게 두 개의 함의를 가진다. 첫째, 인식오류로 기록되지 않아 탐지가 어려운 오인식오류에 대하여 다양한 방식 별 비교를 통해 최적의 방식을 찾았다. 둘째, 이를 실제 신조어 탐지 적용이 필요한 대화형 에이전트나 음성 인식 서비스에 적용한다면 음성 인식 단계에서부터 발생하는 오류의 패턴도 구체화할 수 있으며, 오류로 분류되지 않더라도 사용자가 원하는 결과에 맞는 서비스가 제공될 수 있음을 보였다.