• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.462-464
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• 2022

의료영상기반의 인공지능 연구는 질환의 조기진단 및 예측 분야에 눈부신 기술발전이 되어왔다. 장기 섬유증은 만성 염증성 질환의 질병 진행을 특징짓고 전 세계적으로 모든 원인으로 인한 사망률의 45%에 기여하며, 그중 간 섬유증은 주로 삶의 질과 예후를 결정한다. 해당 질환은 임상 현장에서 혈액데이터 분석 그리고 간생검을 통해 진단을 하고 있으나 최근 의료영상 분석을 통해 진단에 활용하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공지능을 기반으로 하여, 간 섬유화를 진단하기 위해 MRI영상을 학습하여 질환에 대한 중증도 진단을 돕는 인공지능 모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 인공지능 모델을 개발하는 과정과 그 결과를 보인다. 본 논문에서 제시한 모델을 통해 간 섬유화를 빠르게 진단할 수 있을 것으로 기대한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.588-591
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• 2021

다중추론 질의응답 태스크는 하나의 문서만 필요한 기존의 단일추론 질의응답(Single-hop QA)을 넘어서 복잡한 추론을 요구하는 질문에 응답하는 것이 목표이다. IRQA에서는 검색 모델의 역할이 중요한 반면, 주목받고 있는 Dense Retrieval 모델 기반의 다중추론 질의응답 검색 모델은 찾기 어렵다. 본 논문에서는 검색분야에서 좋은 성능 보이고 있는 Dense Retrieval 모델의 다중추론을 위한 사전학습 방법을 제안하고 관련 한국어 데이터 셋에서 이전 방법과의 성능을 비교 측정하여 학습 방법의 유효성을 검증하고 있다. 이를 통해 지식 베이스, 엔터티 링킹, 개체명 인식모듈을 비롯한 다른 서브모듈을 사용하지 않고도 다중추론 Dense Retrieval 모델을 학습시킬 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.298-298
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• 2022

최최근 자율주행차의 안전한 주행을 보장하기 위한 모델 공식 기반 접근이 제시되고 있으며, 인텔-모빌아이의 RSS(responsibility-sensitive safety) 모델[1, 2]과 엔비디아의 SFF(Safety Force Field) 방법[2]이 주목받고 있다. 자율주행차 시뮬레이터을 이용하여 이러한 안전 주행 모델 적용의 효과와 역효과를 시뮬레이션하는 것은 자율주행 자동차와 제도의 개발에 매우 중요하다. 본 연구에서는 RSS와 SFF 모델을 살펴보고 이를 자율주행에 적용하기 위한 비교 연구 방법을 제안하고자 한다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• v.41 no.3
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• pp.258-268
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• 2017

In this study, we aim to converge a technology for analyzing the hydraulic circuit of a loading arm with an- other one for analyzing multi-body dynamics by utilizing analysis software SimulationX. Further, this study intends to overcome the limitations of the existing technology for analyzing a hydraulic circuit with a variation at the rotation center of the moving mass and the difficulty of incorporating the behavior in a gravity field. First, the specifications of the hydraulic circuit components were reflected in an analysis model to secure reliability. Hydraulic circuit modeling was then performed using a single analysis model with a verified reliability. Subsequently, the multi-body system (MBS) model of the loading arm was formed. Finally, the analysis model of the hydraulic circuit and the MBS model were converged to check if the circuit analysis result was exactly reflected in the MBS model. The convergence analysis model has development cost-saving effect because it is capable of predicting the dynamic behavior of an object without the prototype.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.10
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• pp.99-105
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• 2019

In this study, the flow analysis around vehicle was carried out on various kinds of roof box models installed at the roof of vehicle. Through the analysis of fluid flow and pressure, we investigated which model was more suitable for driving. The four types of models were designed with their respective shapes of models 1, ${\beta}$, ${\delta}$ and ${\gamma}$, and the driving speed of car was set as 20 m/s. It was confirmed that the pressure for model ${\beta}$ became greatest compared to other models. And model ${\delta}$ has the lowest pressure among all models of roof boxes by installing a canoe with the structure for cable type. As the design data with the durability of roof box obtained on the basis of this study result are utilized, the esthetic sense can be shown by being grafted onto the car body at real life.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.270-270
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• 2017

스마트워터그리드와 같은 첨단 정보통신기술을 활용한 물 관리 기술의 도입으로 수도운영사업에서도 누수와 같은 이상사건인지 목적의 효율적 빅 데이터 분석기법의 중요성이 증대되고 있다. 국내외적으로 누수인지를 위한 다양한 연구기법, 범위, 계측항목, 샘플링 주기 등이 제시된 바 있으나, 이상감지시스템(Event Detection System, EDS)은 대상지역 특정적 특성을 가지고 있어 범용적인 모델을 구축하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 소블럭 단위의 유량자료 분석을 통한 이상감지시스템의 적용가능여부를 판별하고 적합 모델구축자료 방안을 제시하는 K-EDS 모델을 개발하였다. 모델분석의 절차는 자료획득, 자료 전처리, 탐색적 자료해석, 그리고 각 기법 평가로 진행된다. 개발된 모델을 다양한 특성을 가지는 실제 지방상수도시스템에 적용하여 분석하였으며, 최종적으로 모델적용 가능성과 영향인자 등을 도출하였다. 개발된 모델은 소블럭별 현장계측자료 기반의 이상감지모델 적용 적합도 판별에 활용될 수 있으며, 향후 누수 인지 및 누수지속시간 감소를 위한 SW로 개발이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.530-531
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• 2023

딥러닝에서 지식 증류 기법은 큰 모델의 지식을 작은 모델로 전달하여 작은 모델의 성능을 개선하는 방식이다. 지식 증류 기법은 모델 경량화, 학습 속도 향상, 학습 정확도 향상 등에 활용될 수 있는데, 교사 모델이라 불리는 큰 모델은 일반적으로 학습된 딥러닝 모델을 사용한다. 본 연구에서는 학습된 딥러닝 모델 대신에 수치 기반 시뮬레이션 모델을 사용함으로써 어떠한 효과가 있는지 검증하였으며, 수치 모델을 활용한 기상 예측 모델에서의 지식 증류는 기존 단독 딥러닝 모델 학습 대비 더 작은 학습 횟수(epoch)에서도 동일한 에러 수준(RMSE)까지 도달하여, 학습 속도 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.23 no.5
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• pp.3-11
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• 2008

본 고에서는 국가 R&D를 통해 개발된 IT 융합기술을 소개하고 국책연구결과물의 시범적용을 통해 새로운 사업화 모델을 발굴하고 더불어 지자체와 함께 서비스 모델의 적용을 통한 상용화 추진내용을 소개하였다. 본 사업이 성공적으로 실시되면 일반 국민들이 새로운 IT 기반의 융합서비스를 이용함으로써 유비쿼터스 환경에서의 융합서비스에 대한 인식확산과 신성장동력으로서 IT 융합 산업 활성화에 기여할 것으로 기대하고 있다. BT는 물론이고 NT, 전통산업 등 다양한 분야와 융합을 확대해 국민의 삶을 더욱 윤택하고 행복하게 할 수 있는 따뜻한 IT, 즐거운 IT를 실현할 수 있을 것이다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.1
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• pp.119-126
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• 2024

In building information model (BIM), it is difficult to train an artificial intelligence (AI) model due to the lack of sufficient data about individual projects in an architecture firm. In this paper, we present a methodology to correctly train an AI neural network model based on a large language model (LLM) to predict the steel structure product weight ratios in BIM. The proposed method, with the aid of the LLM, can overcome the inherent problem of limited data availability in BIM and handle a combination of natural language and numerical data. The experimental results showed that the proposed method demonstrated significantly higher accuracy than methods based on a smaller language model. The potential for effectively applying large language models in BIM is confirmed, leading to expectations of preventing building accidents and efficiently managing construction costs.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.5 no.4
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• pp.21-25
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• 2014

Now, almost enterprise is applying data analysis method using the information systems on based information technology. The data analysis is focusing on the Quality of the data affecting the decision-making of various companies. This is the result of the data quality is due to the important role in the various parts as well as the effective operation of the enterprise. In this study, we describe about the data quality assessment models that are currently being studied. Based on this, we describe about the adaptive DQnA model being utilized for data quality analysis, and discuss about the quality analysis using this method.