• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.149-152
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• 2022

최근 전기차의 기술 발전이 급속도로 증가함에 따라 이차전지의 수요가 증가하게 되었다. 그로인해 다량의 고품질 전지를 생산하기 위해 제조 공장이 가동되고 있지만 생산된 전지의 품질의 핵심이 되는 화성공정의 에이징 과정 진행 중 온도 관리에 실패할 경우, 전지의 폭발 및 화재의 위험이 있다. 본 논문은 이차전지를 생산하는 에이징 공정의 효율적인 온도 관리를 위해 목업 모형을 만들어 온도 센서를 통한 온도 수집 및 모니터링 시스템을 개발하고, 공조기 바람을 통해 전지의 온도가 변화하는 속도를 계산하고, 이상온도에 도달해 고온의 상태가 되었을 경우 주변 전지로 전달되는 열을 시뮬레이션 통한 효율적인 공조 대책을 제시하여 이차전지 생산의 품질 향상과 화재 예방을 통해 전기차 생산에 따른 리튬이온 전지의 수요 해결에 기여한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.500-501
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• 2024

야구 기록을 과학적으로 해석하고 개별 선수를 설명할 수 있는 다양한 지표가 존재한다. 하지만, 각 지표는 복잡하고 때로는 난해하다. 본 논문은 야구 지표를 이해하고자 하는 야구 팬의 니즈를 충족하기 위해 직관적으로 이해할 수 있는 지표와 이를 기반으로 게임을 직접 웹 상에서 시뮬레이션할 수 있는 서비스를 제안한다. 게임과 분석 기능을 위해 가중 평균, 최대-최소 정규화 및 로지스틱 함수와 같은 수학적 및 통계적 방법을 적용한 지표를 정의하고, 사용자 친화적인 UX/UI 를 통해 게임 시뮬레이션의 가독성을 높여 기존 플랫폼과 차별화했다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.1
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• pp.119-128
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• 2018

In this paper, The purpose of this qualitative research was to explore the experience of a nursing simulation practice focused on patients with cardiac arrest with 50 4th-year nursing students who participated the simulation practical education. The data collection period was from 12/4/2017 to 12/6. Subjects were asked to write a self-reflection journals with a narrative style in order to explore the cardiac arrest simulation practice experience. Data were analyzed using Thematic Analysis by Braun & Clarke. The results were "Expectation for types of simulation education", "A great deal of regret", "Pre-experience in cardiac arrest situation", "Cognition in the importance of team interaction", "Active reaction", "Extended role from a nursing student to a nurse." The results indiate that understanding the experience of a nursing simulation education for nursing students will be able to be used as baseline data which is needed to manage the method of the simulation education effectively.

• Review of Korea Contents Association
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• v.2 no.1
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• pp.43-49
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• 2004

유비쿼터스 기술은 언제, 어디에서나, 원하는 형태의 정보와 서비스를 원하는 매체와 장치를 통하여 제공하는 지능형 네트워크 개념으로 정립되어가고 있다. 디지털 지식 기반을 통하여 통신과 방송이 융합되고 이를 통한 다양한 콘텐츠의 유통 및 서비스 방식이 급속하게 변하고 있으며, 유비쿼터스 네트워크를 통하여 개인의 생활 패턴을 고려한 맞춤형 서비스를 제공하고 있다(중략)

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.9
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• pp.363-370
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• 2022

Grasping a target object among clutter objects without collision requires machine intelligence. Machine intelligence includes environment recognition, target & obstacle recognition, collision-free path planning, and object grasping intelligence of robot hands. In this work, we implement such system in simulation and hardware to grasp a target object without collision. We use a RGB-D image sensor to recognize the environment and objects. Various path-finding algorithms been implemented and tested to find collision-free paths. Finally for an anthropomorphic robot hand, object grasping intelligence is learned through deep reinforcement learning. In our simulation environment, grasping a target out of five clutter objects, showed an average success rate of 78.8%and a collision rate of 34% without path planning. Whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 94% and an average collision rate of 20%. In our hardware environment grasping a target out of three clutter objects showed an average success rate of 30% and a collision rate of 97% without path planning whereas our system combined with path planning showed an average success rate of 90% and an average collision rate of 23%. Our results show that grasping a target object in clutter is feasible with vision intelligence, path planning, and deep RL.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2034-2036
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• 2003

본 논문에서는 21차 상태변수를 갖는 칼만필터 형태의 비행시험용 데이터 융합필터 알고리듬의 성능을 분석하였다. 실측 데이터에 대한 분석을 통하여 상태변수 선택의 적절성을 검증하였다. 공분산 해석기법을 통하여 기 개발된 데이터 융합 알고리듬의 추정값의 오차범위를 구하였다. 수치적인 성능값을 구하고자 간단한 시뮬레이터를 설계하였다. 20회 몬테칼로 시뮬레이션과 공분산 해석결과에 기반하여 필터 계수를 튜닝하였고 이를 기설계된 분산형 칼만필터에 적용하였다. 실시간 소프트웨어 모듈의 수행결과를 동일한 실측데이터를 적용한 후처리 실험결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.447-450
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• 2021

시뮬레이션을 비롯한 많은 다중 에이전트 환경에서는 중앙 집중 훈련 및 분산 수행(centralized training with decentralized execution; CTDE) 방식이 활용되고 있다. CTDE 방식 하에서 중앙 집중 훈련 및 분산 수행 환경에서의 다중 에이전트 학습을 위한 상태 행동 가치 기반(state-action value; Q-value) 다중 에이전트 알고리즘들에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 이러한 알고리즘들은 Independent Q-learning (IQL)이라는 강력한 벤치 마크 알고리즘에서 파생되어 다중 에이전트의 공동의 상태 행동 가치의 분해(Decomposition) 문제에 대해 집중적으로 연구되었다. 본 논문에서는 앞선 연구들에 관한 알고리즘들에 대한 분석과 실용적이고 일반적인 도메인에서의 실험 분석을 통해 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.693-695
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• 2022

디지털 기술이 각 분야의 기술과 융합하는 디지털 전환(Digital Transformation)은 4차 산업혁명을 가속화 하고 있다. 국가적으로 클라우드·인공지능·데이터 관련 정책 수립과 디지털 댐 사업, 데이터 플랫폼 사업 등을 통해 산업분야의 디지털 전환을 추진 중이나, 소재·바이오 등 극히 일부 과학기술 분야 외에 클라우드, 데이터, 인공지능, 시뮬레이션 등을 종합적으로 지원하는 국가적 지원이 전무한 실정이다. 본 논문은 국가 R&D의 디지털 전환 가속화를 위한 디지털융합R&D 플랫폼 제공을 위해 계산과학 SW를 서비스하기 위한 프레임워크를 설계하였다.

• 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 Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.