• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.291-292
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• 2017

한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.461-464
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• 2023

최근 GPT-3 와 LLaMa 같은 생성형 거대 언어모델을 활용한 서비스가 공개되었고, 실제로 많은 사람들이 사용하고 있다. 해당 모델들은 사용자들의 다양한 질문에 대해 유창한 답변을 한다는 이유로 주목받고 있다. 하지만 LLMs 의 답변에는 종종 Inconsistent content 와 non-factual statement 가 존재하며, 이는 사용자들로 하여금 잘못된 정보의 전파 등의 문제를 야기할 수 있다. 이에 논문에서는 동일한 질문에 대한 LLM 의 답변 샘플과 외부 지식을 활용한 Hallucination Detection 방법을 제안한다. 제안한 방법은 동일한 질문에 대한 LLM 의 답변들을 이용해 일관성 점수(Consistency score)를 계산한다. 거기에 외부 지식을 이용한 사실검증을 통해 사실성 점수(Factuality score)를 계산한다. 계산된 일관성 점수와 사실성 점수를 활용하여 문장 수준의 Hallucination Detection 을 가능하게 했다. 실험에는 GPT-3 를 이용하여 WikiBio dataset 에 있는 인물에 대한 passage 를 생성한 데이터셋을 사용하였으며, 우리는 해당 방법을 통해 문장 수준에서의 Hallucination Detection 성능이 baseline 보다 AUC-PR scores 에서 향상됨을 보였다.

• Journal of Convergence Society for SMB
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• v.2 no.1
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• pp.33-40
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• 2012

Recently, embedded environment suffers a huge change, by growth of hardware and turning to be software-controlled. This has improved embedded software complexity. It also brought us the limit of the old development way to resolve the problem. Model-driven development is one solution to solve the limit common software development by previous way, and it became a one uses for embedded environment also. In this paper, we propose model based development approach for embedded software, witch consists of diagram editor and automatic code generator. The diagram editors are implemented by GMF, which include additional functions to solve memory restrictions and concurrent execution problems without OS environment to a automatic code generator. In order to verify the generated code, it will be tested in main control model of UAV by replacing existing module with generated one.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.11a
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• pp.227-230
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• 2007

본 논문에서는 로봇의 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 두 대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물로 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 AMAB의 융합 모델, 마지막으로는 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.21-28
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• 2018

To help users who are experiencing difficulties finding the right learning course corresponding to their level of proficiency, we developed a recommendation model for personalized learning course for Intelligence Tutoring System(ITS). The Personalized Learning Course Recommendation model for ITS analyzes the learner profile and extracts the keyword by calculating the weight of each word. The similarity of vector between extracted words is measured through the cosine similarity method. Finally, the three courses of top similarity are recommended for learners. To analyze the effects of the recommendation model, we applied the recommendation model to the Women's ability development center. And mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of question items were calculated through the satisfaction survey. The results of the experiment showed high satisfaction levels in accuracy, novelty, self-reference and usefulness, which proved the effectiveness of the recommendation model. This study is meaningful in the sense that it suggested a learner-centered recommendation system based on machine learning, which has not been researched enough both in domestic, foreign domains.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.5
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• pp.130-136
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• 2019

Recently, the importance of creativity and problem-solving skills are being emphasized in engineering education. In particular, research is actively being conducted on learning models considering practicality or applicability in practice and education among many creative problem-solving methods. The objective of the present study is to develop a teaching and learning model and verify its effects in order to promote creative thinking and problem-solving skills using the TRIZ Contradiction Analysis. This study led the participants to obtain basic knowledge of creative engineering design through the creative engineering design course for freshmen at an engineering college, and come up with ideas and solutions using the TRIZ Contradiction Analysis. A survey was conducted and analyzed to verify the effectiveness of education using the proposed teaching and learning model, and as a result, the effectiveness of education has been proven by an average of 89 positive responses. Follow-up research is needed on improved application models so that the proposed learning model can be applied to various subjects.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.497-499
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• 2020

자율주행 차량이 많아지고 차량의 ECU가 고도화되면서 정확한 차량의 데이터를 획득하고 분석하여 활용하는 것이 중요해지고 있다. 현재에는 내연 기관 차량의 ECU 데이터를 얻기 위해서 OBDII 포트(규격)에 기반한 CAN동선을 주로 이용하고 있다. 하지만 OBDII 규격을 통해서 연비와 같은 중요한 차량 정보를 얻는 경우, 변환식 (MAF 센서(흡입 공기량 센서)와 공기/연료 비율을 이용)의 오차 범위가 커서 데이터의 정확도가 낮다. 본 연구에서는 머신 러닝 기법 중에 하나인 회귀 기법을 통해서 기존의 계산보디 더 정확한 연비를 구할 수 있는 모델을 개발하였다. 이러한 모델 개발을 통하여 차량의 RAW 데이터를 기반으로 필요한 차량 데이터를 정확하게 구할 수 있게 되었으며 20회가 넘는 실 도로주행을 통해서 본 모델의 정확도를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.68-68
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• 2022

코로나바이러스는(COVID-19)는 2019년 12일 중국 후베이성 우한시에서 시작된 코로나바이러스감염증으로 2020년 1월부터 전 세계로 퍼져, 일부 국가 및 지역을 제외한 대부분의 나라와 모든 대륙으로 확산되었다. 이에 WHO는 범 유행전염병(Pandemic)을 선언하였다. 2022년 3월 18일 현재 국내 누적 확진환자 8,657,609명과 11,782명의 사망자를 일으켰고 전 세계적으로도 많은 사상자를 내고 있는 실정이고 사회 및 경제적인 피해로도 계속 확대되고 있다. 많은 감염자와 사망자의수에 대한 예측은 코로나바이러스의 전염병을 예방하고 즉각적 조치를 취할 수 있는데 도움이 될 수 있다. 본 연구에서는 문화적 인자를 제외한 국내에서 연구 사례가 많지 않은 기상 요인을 인자로 포함하여 머신러닝 모델을 통해 확진자를 예측하였다. 그리고 여러 가지 모델을 성능 평가 기법인 Root Mean Square Error(RMSE) 및 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 통해 성능을 평가하고 비교하여 정확도 높은 모델을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.117-118
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• 2022

본 연구의 목적은 협수로에서의 자율운항선박(MASS)의 충돌 회피 행동의 기준 제시이다. 그 기준은 선박 도메인을 통해 제시되었고, 새로운 도메인(domain) 모델 개발을 위해 본 연구는 기존의 선원 인식 기반 도메인을 외부환경에 따라 동적으로 변하는 새로운 선박 도메인(SASD)을 제시하였다. 이 동적 변화를 적용하기 위하여 기존 모델과 ANFIS를 융합하였으며, 이 연구에서 제시한 SASD를 실제 해상 협수로의 환경에 적용하여 빅 데이터 기반인 AIS-기반 선박 도메인 모델들과 비교하였다. 그 결과 협수로의 상황과 도메인 설계 방법에 따라 조금의 차이가 발생하였지만, 타원형 도메인의 단축인 SASD와 AIS-based ship domain 모두 유사하게 나타났다. 그래서 인식 기반 선박 도메인과 AIS 기반 선박 도메인의 교차 검증을 통해 자율운항선박이 타 선박과 협수로를 항해할 때 참고할 만한 통항 거리가 제시될 수 있었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.9
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• pp.4270-4284
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• 2013

This study is research of actual proof on verification of the user's utility about mobile convergence products and the types of convergence categorize into four types according to their characteristics. Four types of convergence; (1)Open service via scalable internet, (2)Close service dependent on mobile phones, (3)Broadcast services such as DMB, (4)Individual products such as camera based on digital technology. The purpose of research model is to identify differences in effect value of the types of mobile convergence according to its usage level and level of quality. As the result of this study, Usage level of open service/individual products had a significant effect on the user's utility about mobile convergence products, Also Level of quality of open service had a significant effect.