• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 추계학술대회
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• pp.116-118
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• 2023

최근 환경오염에 대한 규제 강화로 인해 선박 운항은 경제적이며 지속가능한 최적화 항법에 대한 필요성이 대두되고 있다. 하지만 기상예보 기술의 발전에도 불구하고, 여전히 잘못된 기상예보로 인한 악천후에 조우하는 선박 사고들은 지속적으로 발생하고 있다. 본 연구에서는 악천후에 조우하는 선박의 실태를 파악하고 분석하기 위해, 운항중인 선박의 정보를 측정하고자 하였다. 여기서 측정한 데이터의 종류는 항해 (위치, 속도, 방위, 타각 등) 및 엔진 (엔진 회전수, 출력, 축 추력, 연료 소비량) 관련 정보, 기상 상태 (바람, 파도), 선박운동 (선박종, 횡운동 등) 등의 정보들이 포함되었다. 실측 실험을 시행한 선박의 종류는 28,000 DWT급 벌크선, 63,000 DWT급 벌크선, 20,000 TEU급 컨테이너선, 12,000 TEU급 컨테이너선박이다. 각 선박의 실선실험은 여러 가지 종류의 데이터를 각각 취득하여 다목적으로 선박 운항에 관련한 연구들에 활용하고자 한다. 또한 실선실험 시의 해상 상태를 확인하기 위해, 파도 시뮬레이션 모델을 이용하여 방향성 파랑 스펙트럼 등을 재현하였다. 실선 실험의 데이터 취득 및 파도 시뮬레이션 결과 등을 통하여, 선박레이더를 이용한 정확한 파도정보 파악 및 화물 붕괴 사고 등에 대한 연구를 진행하고 있다. 이에 더불어, 선박운항의 안전성 및 효율성 관점에서 다양하게 활용될 것으로 기대된다.

• 대중서사연구
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• 제25권4호
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• pp.191-221
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• 2019

본 연구는 최근 주요한 인문학적 테제로 등장하고 있는 포스트휴머니즘적 상상력이 한국문학, 특히 소설에 나타난 양상을 분석하는 것을 목표로 한다. 특히 본고에서는 2000년대 초반 활동했던 작가인 조하형의 두 소설 『키메라의 아침』(2004)과 『조립식 보리수나무』(2008) 두 편을 집중적인 분석의 대상으로 삼는다. '포스트휴머니즘(Post-humanism)'은 근대의 한계를 극복하고 새로운 세계관의 정립을 모색하기 위해 노력한 탈근대적 사유의 연장선상에서 파악할 수 있다. 특히 이 사상은 20세기 이후 급격히 발전한 과학 기술의 발달이 인간관 나아가서는 인간중심적인 문명 자체를 바꿔온 양상을 종합적으로 파악하는 데에 관심을 기울인다. 포스트휴머니즘 비평은 서사에 등장하는 인물 형상을 새롭게 바라보는 시선을 제공하는 한편, 과거에 쓰인 고전 작품 속에서 주목받지 못했던 주변 인물들, 비-인간, 사물들을 발굴해서 재조명하는 작업을 시도하고 있다. 이러한 사상적 흐름은 최근 기존의 인문학이 지배하던 인간에 대한 관념이 전면적으로 바뀌어 자연과학·기술적 관점이 담론장에 다양하게 적용되는 현실을 반영하는 것이다. 포스트휴머니즘의 질문들은 철학의 큰 범주인 존재론, 인식론, 경험론적인 분야를 아우르는 동시에 문학과 과학 그리고 사회과학 전체의 참여를 요청함으로써 학제적인 연구 과제를 발생시키고 있다. 혹독한 재난이 닥친 세계를 배경으로 『키메라의 아침』은 인간이 바이오테크놀로지에 의해 변형된 변종의 형태로, 『조립식 보리수나무』는 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 제작된 인공지능(Artificial Intelligence)의 모습으로, 다시 태어나는 과정을 그린다. 조하형 소설에 나타난 포스트휴머니즘적 사상은 텍스트에 재현된 세계의 형상와 인간의 정체성을 종합적으로 재고하고, 인간과 비인간을 구분하는 경계선과 위계질서 등을 다시 탐구하는 반성적인 계기가 된다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.521-528
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• 2017

다수의 UAV가 다양한 임무를 수행하면서도 편대를 유지할 수 있도록 하는 집단적 지능을 갖춘 시스템을 구축하기 위해서는 AI에 관한 연구가 필수적이다. AI의 전형적인 접근 방법에는 전문가시스템을 비롯한 규칙기반의 논리 추론방식인 '하향식' 접근 방법과 인공신경회로망, Flocking Algorithm과 같이 단순 개체간의 부분적 상호작용을 통해 전체적인 행동이 결정되는 '상향식' 접근 방법이 있다. 기존의 Flocking Algorithm과 같은 연구에서는 개개인은 개별적인 임무를 수행 할 수 없다. 또한 UAV의 편대비행과 같은 연구에서는 편대의 부분적인 결함으로 발생하는 문제에 대해 유연하게 대처 할 수 없다. 본 논문에서는 다중에이전트 시스템을 통해 하향식 접근 방법과 상향식 접근 방법 간의 유기적 통합을 제시하고, 이를 통해, 유연한 임무수행이 가능한 편대 비행 알고리즘을 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 대형형성 및 충돌회피 등 유효성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.905-912
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• 2022

4차 산업혁명의 핵심 기술 중 하나인 가상현실은 오큘러스로 대표되는 저가의 웨어러블 장치의 보급으로 새로운 국면을 맞이하고 있다. 현실적인 위험성 문제로 실질적인 훈련이 거의 불가능한 재난 대피 훈련의 경우 가상현실은 효과적인 훈련을 가능하게 하는 새로운 대안이 되고 있다. 본 논문에서는 가상현실로 구현되는 화재 대피 훈련 콘텐츠에 적용될 수 있는 연기 모델링 방법을 제안한다. 화재 발생 시 연기는 통로를 따라 확산되고 시간에 따라 연기의 밀도가 변한다. 제안하는 방법은 시뮬레이션을 통해 계산한 연기의 밀도값을 실시간으로 모델에 반영할 수 있는 절차적 함수를 적용하여 연기를 모델링한다. 공장을 배경으로 구현한 결과를 보면 제안하는 방법이 사용자의 움직임에 따른 연기의 변화를 사실적으로 표현하는 것을 볼 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6D호
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• pp.927-933
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• 2006

VMS(Variable Message Sign)는 운전자에게 교통정보를 제공함으로써 교통혼잡과 돌발상황 등에 적절하게 대응하여 사회적 비용을 절감하는 도구로 사용되고 있다. 본 연구는 인공지능방법 중 하나인 유전자 알고리즘을 이용하여 지체시간이 최소가 되는 VMS 최적 위치를 선정하였다. 또한 이 최적위치들을 바탕으로 VMS의 설치비용과 설치에 따른편익을 고려한 경제성분석을 통하여 VMS의 최적개수를 도출하였다. 본 연구에서는 시뮬레이션에서 교통량의변화, 돌발상황의 빈도와 지속 시간, 전환교통량 등을 고려하여 현실적인 측면이 최대한 고려하도록 노력하였다. 본 연구의 주요내용을 살펴보면, VMS의 위치에 따른 운전자의 VMS정보 선택에 의 편익을 도출하기 위해 시나리오분석을 통한 교통량과 돌발상황을 고려하여 가변적인 상황을 고려하였다. 또한 유전자 알고리즘에 의해서 도출된 VMS 최적 지점을 비교하여 통행시간 절감효과를 경제성분석을 통하여 선정하였다. 따라서 본 연구의 분석결과는 일반 선험적인 기준의 VMS 설치위치에 비해 본 연구에서 제시하는 VMS의 위치와 VMS의 개수에서 총 통행시간이 절감됨을 알 수 있다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권1호
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• pp.29-36
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• 2024

최근 도심항공모빌리티(Urban Air Moility, UAM)의 개념이 미래항공모빌리티(Advanced Air Mobility, AAM)으로 확장되면서 틸트로터형 수직 이착륙기에 관한 연구개발이 활발하다. 틸트로터의 경우 수직비행과 수평비행 사이에 천이비행을 하게 되는데 천이비행 구간의 비행 안정성을 확보하기 위해 블레이드 피치각 제어시스템을 활용할 수 있다. 또한 개별 블레이드 제어(Individual Blade Control, IBC)를 통하여 천이비행 구간 동안 발생하는 소음 및 진동을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 전기-기계식 구동기 기반 블레이드 피치각 제어시스템의 개별 블레이드 제어를 위한 외란 관측기와 시간 지연제어기를 설계하고 수치 시뮬레이션을 통해 설계한 제어기들의 성능을 비교분석한다.

• 화약ㆍ발파
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• 제42권2호
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• pp.12-28
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• 2024

급속한 에너지 확산을 수반하는 폭발 현상은 인명 및 경제적인 피해를 미치고 있다. 산업의 고도화로 인하여 다양하고 광범위한 폭발사고가 전 세계적으로 발생하고 있으며, 이러한 폭발사고의 예방을 위해서는 정확한 원인 분석이 밑바탕이 되어야 한다. 국내외 폭발사고 관련 연구 분석은 일부 사건들에 대해서 제한적인 범위에서 수행되고 있었다. 본 논문에서는 국제학술지에 게재된 전체 논문들을 대상으로 동시출현 핵심단어 분석을 실시하여 시기별 전체적인 연구 경향과 향후 연구자들이 관심을 가질 수 있는 최신 분야를 도출하고자 하였다. 시기별 핵심단어 분석 결과, 2005년~2014년에는 대체로 논문의 수가 적고 전체적인 핵심단어의 수도 적었지만, 2015년 이후 컴퓨터 시뮬레이션과 인공지능분야가 폭발사고사례 분석에 활용되었으며, 폭발사고의 종류 또한 현재 최신 연구분야인 리튬이온 배터리, 혼합가스 등의 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권12호
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• pp.491-498
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• 2019

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을 예측하는 연구는 미비한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 로봇의 동작을 인지하기 위해 가정용 협력 로봇에서 전류 및 관성 센서 데이터를 수집하기 위한 실험 환경을 구축하고, 수집한 센서 데이터를 기반으로 한 동작 예측 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 조인트 위치 기반으로 로봇의 동작 명령어를 9가지로 분류하고 전류와 관성 센서값을 사용하여 학습을 통해 예측하는 방식이다. 이때, 학습에 사용되는 데이터는 협력 로봇이 동작 명령어의 입력 파라미터에 마진을 가지고 작동할 때 수집되는 센서값이다. 이를 통해, 동일한 경로를 따라 이동하는 9가지 동작뿐만 아니라 각 동작과 비슷한 경로를 따라 이동하는 동작에 대해서도 예측하는 모델을 구축하였다. SVM을 이용하여 학습한 결과, 모델의 성능은 평균적으로 정확도, 정밀도, 및 재현율이 모두 97%로 평가되었다.