• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.229-237
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• 2007

본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권4호
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• pp.38-44
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• 1999

본 논문에서는 웨이브릿 변환과 선택적 예측 벡터양자화를 이용한 인공위성 화상데이타 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 대역내 중복성을 제거하기 위하여 각각의 대역을 웨이브릿 변환하고, 대역간 중복성을 제거하기 위해 에측하는 대역으로부터 생성된 임계치 지도를 이용하여 선택적 예측 벡터양자화를 행한다. 따라서 이 방법은 대역내 및 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 때문에 부호화 효율을 향상시킨다. 이 방법을 실제 Landsat TM 인공위성 화상데이타에 실험한 결과 기존의 방법에 비하여 부호화 효율이 향상됨을 확인하였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2001년도 학술발표회 개요집
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• pp.1-15
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• 2001

본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.133-133
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• 2010

인공위성 SAR센서는 기존 산란계 해상풍 자료의 낮은 해상도로 인한 여러 한계를 극복함으로써 다양한 해양연구에 있어 필요성과 활용영역이 넓어지고 있다. 이러한 추세에 따라 전세계적으로 다파장 SAR 센서들이 운용 또는 발사 예정에 있음에도 불구하고 현재까지 한반도 주변해에 대한 SAR 해상풍 산출 연구는 C밴드에만 한정되어왔다. 본 연구에서는 L밴드 해상풍 추출알고리즘을 적용하여 L밴드 SAR 영상으로부터 한반도 주변해의 해상풍을 추출하고 산란계 해상풍 자료와 비교 분석을 통해 정확도 특성을 제시하고자 하였다. 2007년 8월 우리나라 동해 지역을 관측한 L밴드 ALOS PALSAR 영상에 대해 L밴드 HH편광 GMF 알고리즘을 적용하여 해상풍을 산출하였다. 산출 해상풍은 동일시점의 산란계 QuikSCAT 자료와 공간적으로 유사한 패턴을 보였으며 두 자료 간의 풍속오차는 3.45m/s로 나타났다. 연구 해역과 같이 강한 바람 범위에서는 산출 해상풍 간의 차이가 크게 나타나며 풍향으로 인한 오차특성이 보인다. 특히 풍속의 경우, 산란계 해상풍이 중간바람 범위에 집중된 것에 비해 L밴드 SAR 산출 해상풍은 강한 바람 범위까지 포함하는 넓은 풍속값 범위를 나타냈다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2002년도 춘계학술발표논문집
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• pp.243-247
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• 2002

현재 인간의 지능을 모방하는 인공지능 기법은 인간 친화적인 시스템의 자동화, 제품의 성능 향상 등 공학분야에 적용되기 시작하였고, 병의 진단 및 판정 , 경영의사 결정 등의 사회과학 분야까지 그 응용분야가 확대되고 있다. 이러한 인공지능을 컴퓨터에 의한 언어적 추론의 개념과 방법을 연구하여 추론하는데 사용되는 지식을 언어적으로 표현하는 것을 연구하였고, 인간이 서로간의 지능적이라고 인식하는 대로 행동하도록 컴퓨터가 만들어질 수 있는 가능성을 추구하는 분야 즉 인공지능을 실현하는데, 원론이 되는 퍼지의 이론을 중심으로 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (2)
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• pp.367-369
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• 2003

인공위성 탑재 소프트웨어는 정해진 시간 내에 필요한 작업을 수행하여야 하는 실시간 내장형 소프트웨어로 타이밍 분석이 중요하다. 기존의 인공위성소프트웨어 개발 시 적용되는 타이밍 분석기법은 개발자의 수작업에 의존하여 많은 시간과 노력이 요구되며 정확성에 문제가 있을 수 있는 단점이 있었다. 본 논문에서는 위성소프트에어의 타이밍 분석에 적용 가능한 최장 실행시간 (Worst Case Execution Time, WCET) 기법을 조사하고 보다 정확한 (tight) WCET를 구하기 위해 입력 데이터를 고려한 WCET 분석 방안을 제안한다.

• 방송과미디어
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• 제28권1호
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• pp.61-80
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• 2023

인공신경망 모델이 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 동시에 모델의 복잡도도 크게 증가하였다. 따라서, 모바일 같은 저전력 디바이스에 인공신경망 모델이 실시간으로 추론/배포되기 위해서는 모델의 가중치 파라미터의 수 혹은 메모리 소모량을 줄이는 경량화 기술이 필수적이다. 이에 MPEG에서는 인공신경망 모델을 다양한 프레임워크에서 상호 운용 가능하고 파라미터를 압축 표현하는 NNC (Compression of Neural Networks) 표준화를 진행 중에 있다. 본고에서는 NNC 표준의 개요와 가중치 파라미터를 압축하는 압축 기술, 그리고 HLS (High-Level Syntax)들을 소개하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.242-244
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• 2022

기관실 선원들의 안전관리를 위해 영상기반 쓰러짐, 안전보호구 착용, 화재감지를 실시간 모니터링하여 사고방지 및 신속한 사고 대응을 할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 연구이다.

• 동물자원연구
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• 제29권4호
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• pp.158-165
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• 2018

본 연구는 Canada에서 수입한 동결정액으로 인공수정된 모돈의 번식성적을 조사하여 동결정액을 이용한 인공수정(동결정액 인공수정)의 효율을 개선할 수 있는 통찰력을 얻기 위해 수행되었다. 이를 위해 A(GGP) 농장에서 2016년 5월과 9월 사이 총 626회의 동결정액 인공수정과 B(GGP) 농장에서 2015년부터 2017년 기간 동안 수행한 총 2,429 동결정액 인공수정의 결과 기록을 분석하였다. A종 돈장에서 동결정액을 썼을 때 총산자수 및 실산자수는 9월 보다 5월에 높았다(p<0.05). B종돈장의 분만율, 총산자수 및 실산자수는 조사연도 간에 차이가 없었다. A종돈장 결과와 B종돈장 결과를 통합하여 분석했을 때, 분만율은 A종돈장이 높았으나(p<0.01) 총산자수와 실산자수는 두 종돈장간에 차이가 없었고, 동결정액 인공수정을 했을 때가 액상정액 인공수정을 했을 때보다 낮았다(동결정액:액상정액 인공수정에 대한 총산자수와 실산자수는 각각 $10.9{\pm}0.3:13.4{\pm}0.1$두 및 $10.0{\pm}0.3:12.0{\pm}0.1$두 이었음; p<0.01). 결론적으로, 이상의 결과는 동결정액 인공수정이 액상정액 인공수정보다 번식 효율이 낮긴 하지만 연중 적절한 시기에 동결정액 인공수정을 실시하면 번식 효율이 증가될 수도 있음을 시사한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.41-50
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• 2021

인공지능에 의한 직업의 대체가 빠르게 진행되고 있지만, 창의성이 중요한 예술 분야에서는 예외로 여겨졌다. 예술과 기술의 경계에 있는 직업인 음악의 마스터링에서는 현재 여러 인공지능 마스터링 서비스가 운영 중이다. 일반적으로 인공지능의 마스터링은 전문 마스터링 엔지니어의 작업에 비해 품질이 낮다고 여겨진다. 본 논문에서는 인공지능 마스터링과 인간 마스터링을 음향 분석, 청취 실험, 전문가 인터뷰 과정을 통해 비교해 보았다. 음향 분석에서는 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물에서 큰 차이는 관찰되지 않았다. 청취 실험의 경우 비음악인 그룹은 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물의 음질 차이를 거의 구분하지 못했다. 음악인 그룹은 특정 음원에 대한 선호를 드러냈지만, 어느 특정 마스터링에 대한 일반적인 선호가 유의미하게 나타나지는 않았다. 전문가 심층인터뷰에서도 전문 마스터링 엔지니어와 인공지능 마스터링간의 음향적인 차이는 거의 없으며, 가장 큰 차이는 마스터링 서비스 제공자와 사용자 간의 소통 방식에 있다고 응답하였다. 또 향후 더 많은 데이터를 통한 훈련으로 인공지능 마스터링이 빠르게 품질 향상을 이룰 것이고 사용자와 인공지능 간의 소통 방식에서도 더 개선이 있을 것이라고 예상하였다.