• 전자공학회논문지
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• 제51권3호
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• pp.164-173
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• 2014

수중 로봇 분야에서 수중 환경 인식은 매우 중요하나, 탁도 등의 제약으로 인하여 수중 광학 카메라의 사용은 제한적이다. 대안으로 기대하는 수중 영상 소나의 경우, 소나 영상의 품질이 영상 처리에 의해 자연물을 그대로 인식하기에 충분히 안정적이며 정확하지 못하다. 이를 극복하고자 본 논문의 Part 1에서 초음파의 특징을 고려한 인공 표식을 제안하였으며, 형상 행렬 기반의 인식 방법을 함께 제안하고 검증하였다. 그러나 실제 해양 환경은 복잡하고 동적인 잡음 요소가 많다. 이러한 문제를 추가로 해결하기위해 본 논문의 Part 2에서는 연속되는 소나 영상에서 확률적으로 인식 후보를 선별하여 인식하고, 추적하는 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 4단계, 즉 유사도 기반 관심 후보의 선정, 확률 기반 최종 후보의 선정, 선정된 후보의 인식, 그리고 인식된 물체의 추적으로 구성되어 있다. 이러한 4단계의 구조가 병렬로 처리되어 실시간 처리가 가능하며 인식 대상체의 변경이나 알고리즘의 보강을 위한 유연한 구조를 가진다. 제안한 프레임워크를 구성하는 파티클 필터 기반의 후보 선별 알고리즘과 평균-이동 (mean-shift) 기법에 의한 추적 방법을 함께 제안하였다. 수조 실험과 실해역 실험을 수행을 통하여 성능을 검증하였으며 결과에 대한 상세한 분석을 수행하였다. 인공 표식의 추적에서 얻어진 상대거리, 방향 등의 정보는 수중 로봇의 제어와 항법을 위해 사용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.31-38
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• 2011

RAM 기반 3-D 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. MRD(Maximum Response Detector) 기법을 이용한 3-D 신경망의 인식 방법은 지도 학습에 기반을 둔 것으로서 학습을 통해 신경망 스스로가 범주를 구분할 수 없으며 잘 구분된 범주의 학습 데이터를 통해서만 성능을 발휘할 수 있다. 본 논문에서는 기존 3-D 신경 회로망에 학습 데이터의 구분 없이 신경망 자체가 입력 패턴에 따라 학습하여 범주를 구분하는 비지도 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 신경회로망은 판별자의 수를 스스로 조절할 수 있는 구조를 가지게 되며 이는 망의 유연한 확장성을 보장한다. 0에서 9까지의 다중 패턴으로 구성된 오프라인 필기체 숫자를 무작위로 추출하여 학습 패턴으로 인식 실험을 수행하였으며 실험을 통해 신경망이 스스로 비지도 학습에 의해 판별자의 수를 결정하게 되며 이것은 신경망이 각각의 필기체 숫자에 대한 개념을 가지게 되는 것으로 해석할 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권4호
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• pp.55-61
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• 2010

본 논문에서는 구조적으로 유연한 특성을 갖는 교량 구조물을 대상으로 외력에 의해 발생되는 진동을 실시간으로 제어하고자 실험적 연구를 수행하였다. 여기서 진동제어를 위한 교량 구조물은 서해대교를 규모화 한 모형 교량 구조물을 사용하였고, 실험실 여건을 고려해 규모화 된 El-centro 지진파형으로 구조물을 가진하였다. 또한, 교량 상판 중앙지점에는 전자석이 채용된 전단형 MR 댐퍼를 설치하여 발생된 진동을 제어하도록 하였고, 동시에 변위계 및 가속도계를 설치하여 구조물의 응답(변위, 가속도)을 획득하였다. 이때 진동제어의 실험은 크게 비-제어, 수동 on/off 제어, 그리고 Lyapunov 안정도 이론에 의한 실시간 피드백 진동제어방법을 이용하여 수행하였고, 이때 진동제어의 효과는 상판 중앙지점에 대하여 비-제어 시 기준 각 실험방법 별 절대최대변위와 절대최대가속도 그리고, 인가전압의 소모량으로 평가하였다. 진동제어실험의 결과로부터, Lyapunov 제어방법은 구조물의 발생 변위 및 가속도를 효과적으로 감소시켰으며, 특히 진동제어 시 요구되는 외부 인가전압의 소비를 크게 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성한 실시간 준능동 피드백 진동제어 시스템은 구조물에 발생된 진동을 제어 관리하기 위한 적극. 효율적인 방법으로 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.85-94
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• 2011

본 논문에서는 구조적으로 유연한 특성을 갖는 교량 구조물을 대상으로 외력에 의해 발생되는 진동을 실시간으로 제어하고자 준능동형 실시간 피드백 진동제어시스템을 구성하고, 이를 실험적으로 평가하였다. 여기서 진동제어를 위한 대상 교량 구조물은 서해대교를 약 1/200 크기로 규모화 하여 설계/제작한 모형 교량 구조물을 사용하였고, 실험실 여건을 고려해 규모화 된 El-centro 지진파형으로 구조물을 가진하였다. 또한, 교량 상판 중앙지점에는 전자석이 채용된 전단형 MR 댐퍼를 수직방향으로 설치하여 발생된 진동을 제어하도록 하였고, 동시에 변위계 및 가속도계를 설치하여 구조물의 응답(변위, 가속도)을 획득하였다. 이때 진동제어의 실험은 크게 비-제어, 수동 on/off 제어, Lyapunov 안정론 기반 제어 그리고, Clipped-optimal 제어조건으로 구분하여 실시간 피드백 진동제어실험을 수행하였고, 이때 진동제어의 효과는 상판 중앙지점에 대하여 각 실험방법 별 절대최대변위와 절대최대가속도 그리고, 인가전원의 소모량 등을 성능지수를 이용해 정량적으로 평가하였다. 진동제어실험의 결과로부터, Lyapunov 제어 및 Clipped-optimal 제어방법 모두 구조물의 발생 변위 및 가속도를 효과적으로 감소시켰으며, 특히 진동제어 시 요구되는 외부 인가전원의 소비를 크게 감소시킬 수 있음을 확인하였다. 최종적으로, 본 논문에서 구성한 준능동형 실시간 피드백 진동제어시스템은 교량 구조물에 발생된 진동을 제어 관리하기 위한 적극 효율적인 방법으로 활용될 가능성이 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.331-338
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• 2022

차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제22권3호
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• pp.37-53
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• 2005

시소러스의 효율성을 유지하기 위해서는 지속적인 용어 관리가 절대적으로 필요하다. 실제적으로 특정 주제영역의 정보와 키워드들은 생성과 분화, 소멸 과정 등이 동적으로 이루어지기 때문에 시소러스의 효율적인 관리가 매우 어려운 실정이다. 따라서 시소러스의 구조와 관리를 유연하게 수행할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 토픽맵의 기본요소인 토픽과 대상물, 연관관계 등을 활용하여 시소러스 관리를 위한 구조화 방안을 제안하였다. 한편 구조체계의 맵핑 알고리즘과 구조체계의 병합 알고리즘을 이용한 시소러스 기본관계와 세부관계 표현 방법도 제안하였다. 또한 토픽 타입을 이용한 연결중심문서를 기준으로 디스크립터의 확장과 디스크립터의 대치 방안을 제시하였다. 특히, 고정된 개념을 통한 이중 용어관리라는 새로운 방안도 개발하였다. 이는 시간과 공간의 비종속적인 개념을 표현하는 용어를 고정시키고, 해당 개념의 범주에 속하면서 외부의 정보적 상황에 따라 디스크립터를 자유롭게 선정하는 방법이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권7A호
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• pp.547-556
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• 2003

본 논문에서는 저 면적 타원곡선 암호프로세서를 위한 GF(2$^{m}$ )상의 새로운 산술 연산기를 제안한다. 제안된 연산기는 바이너리 확장 최대공약수 알고리즘과 MSB(Most Significant Bit) 우선 곱셈 알고리즘으로부터 하드웨어 공유를 통하여 LFSR(Linear Feed Back Shft Register)구조로 설계되었으며, 나눗셈 및 곱셈 모두를 수행 할 수 있다. 즉 나눗셈 모드에서 2m-1 클락 사이클 지연 후 나눗셈의 결과를 출력하며, 곱셈 모드에서 m 클락 사이클 지연 후 곱셈 결과를 각각 출력한다. 본 논문에서 제안된 연산기를 기존의 나눗셈기들과 비교 분석한 결과 적은 트랜지스터의 사용으로 계산 지연시간을 감소 시켰다. 또한 제안된 연산기는 기약다항식의 선택에 어떠한 제약도 두지 않을 뿐 아니라 매우 규칙적이고 묘듈화 하기 쉽기 때문에 필드 크기 m 에 대하여 높은 확장성 및 유연성을 제공한다 따라서, 본 연구에서 제안된 산술 연산기는 타원곡선 암호프로세서의 나눗셈 및 곱셈 연산기로 사용될 수 있다. 특히 스마트 카드나 무선통신기기와 같은 저 면적을 요구하는 응용들에 매우 적합하다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권11호
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• pp.957-962
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• 2012

비행체 구조는 공기력에 의해 변형이 발생하고 이 구조의 변형은 다시 공기력의 변화를 유발하므로 비행체 구조 시스템의 고정밀 설계를 위해서는 공력/구조 연계 해석이 필요하다. 그러나 발생하는 변형이 비선형 구조 해석을 요구할 정도로 큰 경우, 선형 시스템에서와 같이 공력 해석과 구조 해석을 순차적으로 반복하는 연계 해석 기법은 바람직하지 않다. 구조적 변형에 따라 변하는 공기력을 충분히 고려하지 못하며, 소요 시간 또한 크기 때문이다. 본 연구는 공력장 내부의 비선형 구조의 거동을 보다 효율적으로 예측할 수 있는 공력/구조 연계 해석 기법을 다룬다. 즉, 비선형 구조 해석 단계 도중에 주기적으로 공력 해석을 통한 외력 업데이트를 수행하는 알고리즘을 제안한다. 또한 고세장비의 유연날개를 가지는 글로벌 호크 모델을 사용하여 여러 가지 기법의 비선형 공력/구조 연계 해석의 결과를 비교하였다.

• Spatial Information Research
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• 제9권1호
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• pp.1-13
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• 2001

위성영상을 이용하여 지형도를 제작하는 새로운 방법으로 레이다 간섭기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 레이다 간섭기법은 동일한 지역을 촬영한 두 장의 SAR 영상의 위상정보를 이용하여 표고값을 추출하는 기법으로, 기존의 SPOT과 같은 광학영상에 비하여 날씨나 시간의 제약을 받지 않고 지형정보를 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 즉, 영상취득의 유연성이 뛰어나며 광범위한 면적에 대하여 저렴한 표고데이터 추출이 가능하여 GIS에서의 활용 가능성 또한 밝다고 할 수 있다. 그러나 레이다 간섭기법은 SAR 시스템에 따라 발생하는 기하학적 왜곡으로 인해 일부지역에 대해서는 위상불구속화 알고리즘에 따라 표고값이 잘못 추정되거나 아예 그값을 얻지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서 사용한 ERS 텐덤자료의 경우에는 산악지형에서의 수직위치 정확도가 가장 부정확했으며, 기하학적 왜곡으로는 ERS 위성의 짧은 입사각으로 인한 layover 현상이 주로 발행하였다. 위상불고속화 기법별로는 경로추적방식 알고리즘을 사용했을 경우, 산출된 표고값의 정확도는 최소제곱방식을 수행했을 경우보다 2∼5m 가량 우수하였으나 기하학적 왜곡이 발생한 지역에서의 데이터를 얻지 못하는 결과를 보였다. 이 지역에 대하여 고도민감도를 이용하여 표고값을 추정한 결과 경로추적방식의 정확도를 유지하면서 전체 영상에 대하여 표고값을 갖는 DEM을 제작할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.45-53
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• 2020

블록체인은 탈중앙화된 방식으로 트랜잭션 제어가 가능하고 투명성, 보안성, 유연성과 같은 장점들로 인해 이미 제조, 금융, 은행, 물류, 의료 산업 영역으로의 도입이 검토되고 있으며, 경제적으로 큰 파급효과를 가져올 것으로 예측되고 있다. 그러나 블록체인은 확장성(Scalability), 탈중앙화(Decentralization), 보안(Security) 특성을 동시에 개선하기는 매우 어려운 3중 딜레마(Trilemma)가 존재한다. 그 중에서 블록체인의 가장 큰 한계는 확장성으로, 지속적으로 크게 증가하는 트랜잭션과 노드의 증가에 대처하기가 매우 어렵다. 블록체인을 확장 가능하게 하려면 기존의 합의 방식을 수정하거나 확장 방식에 영향을 주는 특성 및 네트워크 효율을 향상시켜 더 높은 성능을 달성할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 허가형(Permissioned) 블록체인의 대표적인 합의 알고리즘인 PBFT의 메시지 복잡도인 O(n²)을 O(n)으로 줄이고 확장 구조에 적합한 클러스터 기반의 CBS-PBFT를 제안한다. 그리고 시뮬레이션 실험결과를 통해 타당성을 검증한다.