• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권8호
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• pp.73-84
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• 2005

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델의 구축을 위하여 먼저 국내 8개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 불교란 시료에 대해 수행된 비압밀-비배수 삼축압축실험(UU)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 실내시험 결과와 비교함으로써 모델의 타당성이 검증되었다. 또한 피에조콘으로부터 비배수 전단강도의 예측을 위해 제안된 기존의 경험적 방법으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해 공통적으로 결정계수 $R^2=0.69\~0.72$ 범위의 예측정확도를 보여 국내 연약지반에서 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용함을 알 수 있었다. 또한 구성된 인공신경망 모델은 지역적인 조정(site calibration)을 필요로 하는 기존의 경험적 방법들에 비하여 전 지역에서 고르게 예측신뢰성이 높으며 이는 학습과정을 통하여 각 지역의 지반공학적 특성을 일반화하는 데에 성공했기 때문으로 인공신경망 모델이 국내 전 지역에서 적용될 수 있는 일반화된 모델로 발전할 수 있음을 의미한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권3호
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• pp.457-464
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• 2005

본 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 PARLAY X기반 서비스 전송 플랫폼상의 MDA(Model Driven Architecture)기반 SCE(Service Creation Environment)를 이용하는 ACS(Adaptive Conte저-aware Service)에 관하여 서술하였다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 망 수준에서 문맥인식성과 더불어 적응성이 요구된다. 그러나 기존의 문맥인식성 미들웨어는 적응성에 대한 고려가 부족하다. 그러므로 본 논문의 목적은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 문맥인식성과 적응성이 동시에 지원 가능한 PARLAY X기반의 신규 망 서비스 구조 및 PARLAY X API를 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 ACS(Adaptive Context-aware Service)는 사용자 주변에 변화하는 문맥 제약조건을 감지하고, 변화하는 문맥 제약 조건에 따라서 적응성 있는 망 서비스를 제공하는 것을 의미하며, ACS를 이용하는 예로 위치와 속도 등의 문맥정보를 인식한 후, 사용자에게 망에서 문맥정보에 따라서 적합한 차별화된 QoS를 지원하는 경우를 보였다. An의 구조는 SCE, Adaptive Context Broker, 그리고 PARLAY G/W로 구성되어 있다. SCE는 기존 지능망의 망 서비스와 같은 망 서비스로서 문맥인식성과 적응성을 표현하고 지원하기 위한 망 서비스 개발 환경으로 본 논문에서는 CCL(Context-based Constraint Language)을 이용하였다. Adaptive Context Broker는 SCE의 문맥인식성 및 적응성 표현과 기존 PARLAY G/W사이의 브로커 역할을 한다. PARLAY G/W는 PARLAY X기반의 서비스 전송 플랫폼을 위한 API(Application Programming Interface)를 제공한다.

• 수산해양기술연구
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• 제34권1호
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• pp.13-20
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• 1998

대형정치망에 있어서 등망을 중심으로하여 헛통으로부터 제1원통에 이르는 방어어군의 이동행동은 1992년 11월 9일부터 11월 13일까지 일본국 석천현 칠미시 연안에 있는 안단 정치망어장 3호망에서 스케닝 소나를 이용하여 조사하였고, 등망의 어획기능에 관해서 분석, 검토하였다. 이상에 의해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 방어어군의 출현은 헛통에서는 오전중, 제1원통에서는 오후에 가장 많이 볼 수 있었고, 망내에서의 체류시간은 길었다. 2. 등망을 통과하고 있는 어군의 규모는 헛통 및 제 1원통에 체류하는 어군보다 작았고, 이는 어군의 형상이 변하면서 등망을 통과하였기 때문이라고 생각된다. 3. 등망으로 향한 어군중에서 제 1원통에 입망하는 어군의 비율은 24%이고, 제 1원통에 내등망으로 향한 어군중 헛통으로 도피하는 어군의 비율은 27%였다. 이는 외등망의 구조가 원통으로 유도하는 기능이 충분하지 않다는 것을 의미하고 내등망의 구조는 출망을 저지하는 효과가 충분한 것으로 판단된다. 4. 정치망의 어획효율을 높이기 위해서는 어군의 입출망시각에 맞춘 양망작업이 필요하다. 조사기간중의 원통에 축적된 어군수로부터 그 다음날 아침의 양망은 시장유통과 노동력부족의 문제를 고려하여 적당하다고 생각할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.93-103
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• 2021

판매 및 운영계획(S&OP)은 공급망 운영에 참여하는 다양한 이해관계자의 참여를 통해 주기적으로 공급망 계획을 수립, 평가하는 프로세스를 의미한다. S&OP를 통해 기업의 공급망 성과를 주기적으로 평가하고 공급망 상의 위험신호를 효율적으로 감지함으로써 시장과 운영환경의 변화에 신속히 대응할 수 있다. 본 논문은 공급망 운영의사결정의 정렬성, 결과에 대한 책무성, 팀워크, 가시성 및 위험관리수준 제고에 효과적인 S&OP의 구조에 대한 프레임워크를 제시해보고자 한다. 공급망 정보 거버넌스, S&OP를 통한 정보공유수준, 조정 메커니즘으로서의 S&OP 역할, 계획수립도구로서의 첨단계획수립시스템(APS) 및 공급망 운영성과 등의 다양한 요소를 포함한 S&OP 프레임워크를 살펴보고, 국내 3개 기업의 S&OP 운영에 관한 사례분석 결과와 연구결과의 함의도 간략히 제시하고자 한다. 또한 아직까지 S&OP 도입을 고려하고 있는 기업들에게 S&OP의 중요성을 인식하게 하고 이를 통해 S&OP 도입을 위한 실무적 차원의 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권4호
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• pp.283-289
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• 2018

투하 가능 영역(LAR)은 표적에 성공적으로 명중하기 위한 영역을 의미하여, 항공기에서 실시간으로 계산되어 조종사가 인지할 수 있도록 시현해 주어야한다. LAR는 폭탄의 투하 조건, 표적의 탄착조건, 비행 시의 대기조건에 따라 변경된다. 본 논문에서는 인공신경망을 이용한 LAR 모델의 계산방법을 제시하였다. 기존의 LAR 모델에서 각 조건들을 변화하여 학습데이터를 생성하였으며, 인공신경망 학습을 통해 LAR 모델을 도출하였다. 기존 LAR 모델의 결과 데이터와 새로운 LAR 모델의 결과 데이터의 차이를 비교하여 모델의 정확도를 확인하였고, 계산시간을 비교하여 새로운 LAR 모델의 항공기에서 실시간 계산 가능성을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권12호
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• pp.698-702
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• 2017

자연 언어 처리(Natural Language Processing) 분야에 심층 신경망(Deep Neural Network)이 소개된 이후, 단어, 문장 등의 의미를 나타내기 위한 분산 표상인 임베딩(Embedding)을 학습하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베딩 학습을 위한 방법으로는 크게 문맥 기반의 텍스트 모델링 방법과, 기학습된 임베딩을 결합하여 더 긴 텍스트의 분산 표상을 계산하고자 하는 결합 기반의 텍스트 모델링 방법이 있다. 하지만, 기존 결합 기반의 텍스트 모델링 방법은 최적 결합 단위에 대한 고찰 없이 단어를 이용하여 연구되어 왔다. 본 연구에서는 비교 실험을 통해 문서 임베딩 생성에 적합한 결합 기법과 최적 결합 단위에 대해 알아본다. 또한, 새로운 결합 방법인 담화 분석 기반의 결합 방식을 제안하고 실험을 통해 기존의 순차적 결합 기반 신경망 모델 대비 우수성을 보인다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권2호
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• pp.141-149
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• 2018

본 논문에서는 전익형 무인항공기의 복합손상을 고려한 신경망 적응제어기 연구 결과를 기술하였다. 여기서 복합손상이란 무인항공기의 주익과 수직미익의 동시 손상을 의미한다. 시뮬레이션을 통하여 종/횡축 불안정성과 비행역학 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 두 가지 형태의 역변환 제어기 기반 적응형 신경망 제어기를 설계하였다. 또한 두 가지 역변환 제어기 구조에 따라 무인항공기의 복합 손상 시 제어 성능 분석을 수행하였다. 역변환 제어기 구조에 따라서 일반 상황과 손상 상황에서 성능 차이를 확인하였다. 최종적으로 무인기에 발생된 복합손상으로 인한 항공기의 불안정성은 적용된 제어기를 통하여 극복할 수 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제11권2호
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• pp.35-41
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• 1993

평균해면은 육지표고의 기준면으로, 지역적인 평균해면차는 측지수준망 설정에 중대한 영향을 미친다. 측지학자와 해양학자들은 동서방향의 평균해면차에 대해서는 견해를 같이 하면서도, 남북방향의 평균해면차에 대해서는 서로 상반되는 견해를 보여왔을 뿐만 아니라, 그 불일치의 원인이 서로 상대방의 수준측량방법에 내재된 정오차에 있다고 주장해 왔다. 해면경사는 각 지역 검조소의 평균해면으로부터 구한 TBM의 높이와 측지수준망에 의해 정해진 그 점의 높이의 차로부터 산정된다. 인천항의 평균해면을 기준으로 하여, 주요 항만에 위치한 검조소의 평균해면과 우리나라 1등 수준망으로부터 연장한 표고차로부터 우리나라 연안의 해면경사를 산정하였다. 본 연구의 결과, 우리나라 연안은 남북방향으로 위도당 5.5cm 북향상승하는 해면경사를 보였고, 동일 위도상에서 동해안이 황해안보다 약 5cm 정도 높은 해면고를 나타내었다. 이런 결과는 잠정적인 것으로, 앞으로 해양 및 기상의 영향이 소거된 엄밀한 의미의 평균해면이 산정된다면, 보다 확실한 해면경사를 추정할 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.161-169
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• 2017

작성된 문서의 문법적 오류 교정을 할 때 맞춤법 검사기를 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 초등학생들이 작성한 글 중에는 문법적으로는 옳더라도 자연스럽지 않은 문장이 있을 수 있다. 본 논문에서는 동일한 의미를 가진 2개의 문장이 주어졌을 때, 어떤 것이 더 자연스러운 문장인지 자동 판별할 수 있는 방법을 소개한다. 이 방법은 순환 신경망(recurrent neural network)을 이용하여 장기 의존성(long-term dependencies) 문제를 해결하고, 보조 단어(subword)를 사용하여 희소 단어(rare word) 문제를 해결한다. 약 200만 문장의 단일어 코퍼스를 통해 순환 신경망 기반 언어 모델을 학습하였다. 그 결과, 초등학생들이 주로 틀리는 표현들과 그에 대응하는 올바른 표현을 입력으로 주었을 때, 모든 경우에 대해 자연스러운 표현을 자동으로 선별할 수 있었다. 본 소프트웨어가 스마트 기기에 사용될 수 있는 형태로 구현된다면 실제 초등학교 현장에서 활용 가능할 것으로 기대된다.