• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.107-110
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• 2015

항공, 국방, 자동차, 철도, 조선, 원자력, 플랜트 분야에서 임베디드 시스템의 활용도가 높아지고 있다. 특히 항공 임베디드 시스템은 다른 분야에 비해 고신뢰성과 고성능이 동시에 요구된다. 안전필수 인증절차를 준수하면 설계 및 개발 단계에서 발생할 수 있는 다양한 결함을 예방 할 수 있다. 그러나 soft error와 같은 예측 불가능한 transient 결함을 대처하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 고장감내 방법론과 검증방법에 대한 연구가 수행되어야 한다. 본 논문은 고장감내 기법 검증 방법론에 하나인 결함주입 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 결함주입 기법은 1) 정량적 평가 가능, 2) 시스템을 대상으로 검증 가능 같은 장점이 있다.

• 전자통신동향분석
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• 제20권2호통권92호
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• pp.1-13
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• 2005

비구조화되고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 지능형 로봇의 제어를 위한 프로그램의 개발은 범용 컴퓨터에서 수행되는 일반 응용프로그램과는 달리 로봇이 존재하는 세계와의 복잡한 상호작용을 전제로 하고 있다. 이러한 전제는 로봇 프로그램에게 순차성과 더불어 병행성, 예외처리, 외부세계와의 인터페이스 등을 요구하며 더불어 로봇소프트웨어 제어구조가 특정 하드웨어나 플랫폼에 의존적이지 않고 여러 하드웨어 플랫폼에 두루 적용될 수 있는 구조가 요구된다. 로봇 소프트웨어 아키텍처는 이러한 요구에 기반하여 프로그래밍의 복잡성과 반복성을 줄이고 로봇을 보다 효율적으로 제어할 수 있는 구조를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 로봇 소프트웨어 아키텍처에 대한 최근의 연구동향에 대하여 살펴보고 신성장동력의 하나인 IT 기반 지능형서비스 로봇을 위한 로봇 소프트웨어 아키텍처의 최근의 연구현황에 대하여 소개한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.316-318
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• 2004

DNA 컴퓨팅에 대한 연구가 진행되어 강에 따라 기존의 튜링 머신과 동등한 계산 능력을 가진 다양한 계산 모델이 제안되고 있으며, 이와 함께 DNA의 병렬성을 이용하여 NP 문제들을 풀고자 하는 시도가 계속되고 있다. 그러나 전통적인 폰 노이만 기계에서의 알고리즘이 해집합에 대한 순차적 탐색을 하는 것과는 달리 가능한 모든 해를 미리 생성해 놓고 그 중에서 해를 찾아내는 기존의 DNA 컴퓨팅 알고리즘으로는 NP 문제의 크기가 증가함에 따라 초기 해의 생성조차도 불가능하게 된다. 이에 대한 해법의 하나로 진화적인 방법론을 생각할 수 있지만, 이 경우에는 진화 연산을 위한 추가적인 연산자의 고안과 이의 적용에 따른 어려움이 생긴다. 따라서 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에서 가능한 초기 해를 모두 생성할 수 있는지를 열역학적인 데이터에 근거한 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 이러한 과정을 통해서 값비싼 실제 실험의 성공 여부나 실험 디자인의 정당성 등을 미리 예측할 수 있을 뿐만 아니라, DNA 컴퓨팅이 보다 큰 크기의 NP 문제를 해결할 수 있는 가능성을 제공할 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제22권49호
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• pp.183-189
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• 1999

재고관리 분야는 대부분 생산 제품에 대한 시장변화, 배달지연 등으로 인한 불확실성을 어느 정도 보편화 또는 요인을 제거하여 수리적 모형을 만들어 여러 가지 제약조건들을 변화 있게 가정하여 각 제품별로 최적 재고 관리 시스템을 만들어 왔다. 그러니 이러한 수학적 모형으로부터 나온 해결책을 실제로 적용될 때 자본 능력 한계, 저장 면적 한계 등을 고려하지 않는 것이기 때문에 실현 불가능할 수 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 수요예측, 저장면적의 한계, 자본 한계 등 이러한 제약조건들을 동시에 최대한으로 만족시킬 수 있는 목적계획법(Goal Programming)을 이용하여 각 제품별 안전 재고를 산출하여 실질적으로 적용할 수 있는 재고 시스템을 구성하여, 여러 가지 제약조건 등을 동시에 만족시킬 수 있는 최적 안전재고를 산출하여 최적 재고 관리 시스템을 구축, 현실성을 높이고자 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.577-586
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• 2016

최근 국내에서도 환경보건에 관한 관심이 급증하고 있는데, 특히 중금속은 발암의 특성이나 독성의 비임계성에서 대기오염물질과 구분이 되며, 낮은 수준일지라도 장기간 노출되면 호흡기계, 순환기계, 신경계 및 정신적 질환을 유발하는 것으로 알려져 있다. 이들 중금속 중 망간은 인체에 유해하지만 발암물질로 분류되지 않은 탓에, 망간 자체에 대한 연구는 미비한 편인고, 특히 망간은 자동측정장치 (AWS)를 통한 측정이 불가능하고 측정 및 분석에 고난도의 기술이 요구되어서 예산 등 비용효율성의 문제로 지속적인 관측이 불가능하다. 그러한 이유로 우리나라에서는 계절별로 10~12일 정도만 관측이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 자동측정이 가능한 기온, 강수, 풍속 등 기상인자와 관측된 $SO_2$, $PM_{10}$, $O_3$ 등 대기질 물질을 이용한 망간 농도에 대한 통계 모형을 설계하고 이를 통해 부분적으로 관측된 망간 농도를 추정하여 망간의 위해성평가에 대한 정확도를 향상 시키고자 한다. 이를 위해 제안된 모형을 시화 반월 공업지역에서 관측된 자료를 적용하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.827-832
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• 2024

복잡성과 불확실성, 예측 불가능성을 주요 특징으로 나타내는 현대사회의 과학기술 위험 이슈에 대응하기 위해서는 과학에 주안점을 두고 단기간에 해결책을 찾으려고 노력하기보다는 구성원 간 사회적 성찰과 정치적 합의에 기반한 과학커뮤니케이션이 활성화되어야 한다. 이 연구의 목적은 사회 패러다임 변화에 따라 과학커뮤니케이션의 개념과 흐름이 어떻게 변화해 왔는지, 과학커뮤니케이션 활성화를 위해서는 무엇이 필요한지 구체적으로 탐색함으로써 위험사회에 부합한 과학커뮤니케이션을 고찰하고 시사점과 함의를 제시하려는 데 있다. 과학지식과 과학에 대한 이해가 공중의 참여와 접목될 때, 그리고 과학만의 권위와 권력에서 벗어나 위험사회의 문제를 해결하기 위한 경험적 지식이 보강될 때, 실질적인 전문성과 효율성을 발휘할 수 있는 과학커뮤니케이션이 구현될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.124-124
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• 2016

하천에서의 분변성대장균은 분변성 오염 정도를 나타내는 지표로서, 이 농도가 높을수록 오염된 하천수와의 접촉을 통한 호흡기, 소화기 및 피부 관련 질병의 발발 확률이 높다고 알려져 있다. 따라서 하천에서의 수영, 수상스키 등과 같은 입수형 친수활동을 할 때, 분변성대장균 농도가 농도 기준 이하인지를 확인하고 이러한 정보를 친수활동에 이용할 필요가 있다. 그러나 분변성대장균의 경우, 현재 자동수질측정망에서 측정되고 있는 다른 수질인자들과는 달리 실시간 측정이 불가능하다고 알려져 있다. 분변성대장균을 측정하는데 있어 최소 18시간 이상이 필요하며, 이러한 분변성대장균 측정 방식은 하천 이용자들이 안전한 친수활동을 영위하는데 있어 적절한 수질 정보를 제공하지 못한다. 그러므로 분변성대장균을 예측하는 모델을 개발하고, 이를 이용하여 실시간 분변성대장균 정보를 생성하여 하천 이용자들에게 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 친수활동이 활발하게 이루어지는 곳 중 하나인 북한강의 대성리 지점에 대해 데이터 기반 모델을 이용하여 분변성대장균을 예측하였다. 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에서 필요한 지형데이터나 비점오염원 등의 초기 오염물의 양에 대한 데이터를 필요로 하지 않고, 대신 독립변수로 사용되는 기상 및 수질데이터를 필요로 한다. 이러한 기상 및 수질데이터는 기존 기상관측소, 수질관측소에서 매일 자동으로 측정되기 때문에 데이터 기반 모델은 물리 기반 모델에 비해 입력데이터를 구성하기가 쉽다는 장점을 지닌다. 이러한 데이터 기반 모델 중 분류 모델은 회귀 모델과 달리 분변성대장균 농도가 일정 수질기준 이상을 넘는지를 바로 예측할 수 있다. 본 연구에서는 분류 모델 중 높은 예측력을 가진다고 알려진 랜덤포레스트(random forest) 기법을 이용하여 분변성대장균 예측 모델을 개발하였다. 분변성대장균 예측 모델은 주어진 기상 및 수질 조건에 대해 분변성대장균이 200 CFU/100ml가 넘는지를 예측하였다. 예측된 분변성대장균이 기준을 넘는 경우를 2등급, 넘지 않는 경우를 1등급으로 명명하였다. 모델을 개발하기 위하여 북한강 대성리 인근 측정소에서 2010년부터 2015년까지 측정된 기상 및 수질데이터를 수집하였다. 수집한 데이터를 훈련 및 검증데이터로 샘플링하였으며, 이 때 샘플링한 데이터가 기존 데이터가 가지고 있던 등급별 비율을 유지하기 위하여 층화샘플링을 하였다. 본 연구에서는 샘플링에 의한 불확실성을 줄이기 위하여 랜덤하게 50번 샘플링된 각각의 훈련데이터에 대해 모델을 개발하였다. 50개의 모델의 검증 결과를 종합한 결과, 전체 예측률은 0.139로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.282-286
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• 2011

토양침식 및 유사유출로 인한 피해를 예방하고 대응방안을 수립하기 위해서는 침식의 발생원인과 규모에 대한 정량적 평가가 필요하다. 이를 위해서는 지속적인 계측에 의한 토양침식량 산정이 가장 바람직하지만 실질적으로 유역규모의 지속적인 모니터링은 불가능하므로 유역의 수문/지형/지질학적 특성을 고려한 수치모형을 사용하여 토양침식량 및 유사유출량을 산정하는 것이 일반적이다. 이러한 수치모형을 이용한 수문모의의 경우 모형의 구조, 모델링에 사용되는 자료, 매개변수 등에 포함된 다양한 불확실성 요인에 의해 계산결과에 상당한 불확실성을 포함하고 있다. 본 연구에서는 매개변수의 불확실성 전이에 따른 수문모의결과의 불확실성의 정량적인 평가를 위해 서로 다른 두가지 수문량(유출량, 유사유출량)을 제공하는 강우-유사-유출 모형을 선택하고, 다중최적화기법인 MOSCEM-UA을 이용하여 매개변수 상호작용에 의한 Pareto 최적해 군 및 균형최적해를 산정하고, 이에 따른 수문예측결과의 불확실성을 평가하였다.

• 한국측량학회지
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• 제8권2호
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• pp.9-16
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• 1990

본 논문은 해안에 건설된 해안 구조물에 의한 해안선 번형에 관한 연구이다. 해안선 변형을 예측하는 방법에는 경험적인 방법, 수리모형방법 및 수치방법 등이 있다. 이 중에서 수치모형방법이 측지분야에서는 가장 적합하다. 예측 모델은 여러 가지가 있다. 본 연구는 수리학적 인자가 적고, 자연현상을 단순화 시킬 수 있는 해안선 모델을 채택하였다. 본 연구는 우선 이상적인 안벽 경계 조건을 설정하고, 동해안의 동산항에 개략 모델과 엄밀 모델을 적용하였다. 그 결과 해안선 변형 모델은 안벽의 최적 위치를 예측할 수 있었으며, 안벽은 파의 입사각이 20$^\circ$이하인 해안을 보호할 수 있었으며 파고와 쇄파대의 비는 해안선 변형에 영향을 미치지 않았다. 또한 엄밀 모델은 정확하나 장기 변형의 예측이 불가능하였고, 개략법은 그와 반대였다.

• 지능정보연구
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• 제10권1호
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• pp.109-123
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• 2004

기업부도예측은 재무와 경영의사결정문제에서의 주된 인공신경망 응용분야라 할 수 있다. 일반적으로 인공신경망은 이 분야에서 매우 좋은 성과를 보이는 것으로 알려져 있지만 종종 잡음이 심한 데이터에 대해서는 일관성 있고 예측가능한 성과를 보이지 못하는 경우가 있다. 특히 학습용 자료가 매우 많아서 학습시간과 자료수집비용이 과대한 경우에는 적절한 자료의 축소가 되지 않고는 인공신경망을 학습시키는 것이 불가능한 경우도 있다. 사례선택기법은 자료의 차원을 축약시켜 주며 직접적으로 자료를 축소시켜 주는 방법이다. 사례기반 학습기법에서는 이미 몇 연구가 사례선택기법의 필요성을 주장한 바 있으나 인공신경망 모형에서 사례선택기법의 필요성을 주장한 연구는 거의 없다. 본 연구에서는 기업부도예측을 위한 인공신경망 모형에서 유전자 알고리즘을 이용한 사례선택기법을 제안한다. 본 연구에서 유전자 알고리즘은 다층 인공신경망에서의 계층별 연결강도를 최적화하고, 동시에 학습에 적합한 사례를 선택한다. 유전자 알고리즘에 의해 결정된 계층별 연결강도는 역전파오류 학습기법에서 종종 발생하는 국부 최적해에 수렴하는 현상을 최소화해 줄 것으로 기대되고, 선택된 학습용 사례는 학습시간의 단축과 예측성과를 향상시켜 줄 것으로 기대된다. 본 연구에서는 제안한 모형과 주요 데이터 마이닝 기법들의 성과를 비교 연구한다. 실험결과, 제안된 방법이 인공신경망에서의 사례선택기법으로 유용한 것으로 나타났다.