• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.797-802
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• 2020

지난 몇 년 동안 스마트 폰을 비롯한 다양한 스마트 기기들은 휴대성을 기반으로 사용자의 요구에 의해 지속적으로 성능이 향상 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 (Ubiquitous Computing) 환경과 센서 네트워크 (Sensor network)등의 다양한 망 접속 기술로 인하여 휴대성을 기반으로 하는 단말기들이 다양하게 보급되어 사용되고 있다. 스마트 단말들은 사용 중에 보다 안정적인 동작을 위하여 에너지 모니터링을 세밀하게 할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 소형 경량화 된 스마트 단말기는 다양한 멀티미디어 작업으로 인하여 단말 운용 중에 전원 부족 문제가 발생하게 된다. 이와 같은 상황을 미리 방지하고 안정적인 단말 운용을 위해서 기존에 다양한 추정 하드웨어가 개발 되었다. 그러나 잔량 추정을 하는 방법이나 성능이 비교적 우수하지 못하였다. 본 논문에서는 스마트 단말의 운용 중에 발생 할 수 있는 잔여 잔량 문제를 미리 예측하여 보다 안정적인 운용을 위한 리튬이온 셀의 잔량 추정 방법을 머신러닝에 기초를 두고 연구 하였다. 기존의 하드웨어적인 추정 방법이 아니라 사용 중인 리튬이온 셀의 특성을 머신러닝 기법을 이용한 학습 알고리즘으로 학습 시키고 최적화된 결과를 추정하여 적용 하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.560-565
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• 2016

본 연구에서는 공매도관련 거래활동이 주가하락요인으로 작용하는지를 파악하기 위해서 국내 주식시장의 자료를 활용하여 실증분석하였다. 표본 분석기간은 2005년 1월부터 2016년 3월까지이며, 이 기간 동안의 공매도거래비율을 기준으로 상위 10%, 상위 25%, 상위 50% 주식을 대상으로 각각 포트폴리오로 구성하여, 이 포트폴리오를 대상으로 분석하였다. 매도거래활동이 많이 이루어진 포트폴리오의 가치-가중 수익률과 해당 포트폴리오의 공매도거래활동과의 관계를 살펴본 것이다. 종속변수는 포트폴리오의 가치-가중 수익률에서 시장수익률을 뺀 고유수익률이다. 시장수익률은 KOSPI 지수 수익률과 KOSDAQ 지수 수익률의 시가총액 가중수익률로 사용한다. 종속변수는 포트폴리오의 공매도거래비중, 대차거래비중, 대차잔량비율 등을 사용한다. 종속변수들의 안정성을 위해서 각 변수를 차분하였다. 본 연구의 결과, 공매거래비중(${\Delta}SVR$), 대차거래비중(${\Delta}LVR$), 대차잔량비율(${\Delta}LIR$) 등과 같은 공매도관련 활동변수들은 주가고유수익률에 부(-)의 영향을 미치고 있음을 보였다. 따라서 공매도관련 활동은 주가하락을 초래한다고 할 수 있다. 공매도활동을 모두 설명변수로 추정한 결과의 공통점은 대차거래비중이나 대차잔량비율이 주가하락에 영향을 미치지만, 공매거래비중은 통계적으로 유의한 영향이 없다는 것이다. 이는 대차거래활동이 공매도활동보다 주가하락에 더 큰 영향을 미치고 있다는 것을 의미한다.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.88-92
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• 2023

Lithium-ion batteries are actively used in various industrial sites such as field robots, drones, and electric vehicles due to their high energy efficiency, light weight, long life span, and low self-discharge rate. When using a lithium-ion battery in a field, it is important to accurately estimate the SoC (State of Charge) of batteries to prevent damage. In recent years, SoC estimation using data-based artificial neural networks has been in the spotlight, but it has been difficult to deploy in the embedded board environment at the actual site because the computation is heavy and complex. To solve this problem, neural network lightening technologies such as network pruning have recently attracted attention. When pruning a neural network, the performance varies depending on which layer and how much pruning is performed. In this paper, we introduce an optimized pruning technique by improving the existing pruning method, and perform a comparative experiment to analyze the results.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.145-150
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• 2021

공공장소에서 지속적으로 방역을 수행하기 위해서는 인력확보가 쉽지 않은데 자율주행 기반 로봇을 활용하면 인력으로 인한 문제를 해결할 수 있다. 자율주행 기반 방역로봇은 별도의 인력 투입 없이 공공기관과 병원 등의 유해 바이러스 확산 및 질병을 지속적으로 예방 가능하다. 자율주행 기능은 피나클 필터 알고리즘을 적용하여 위치를 추정하고, 방역은 UV살균시스템 및 이산화염소 분사시스템을 적용하였다. 주행시간은 3시간 이상, 위치 오차는 0.5m.이내, 정지 회피하는 기능은 95%, 장애물 감지 거리는 1.5m에서 동작하였다, 자동충전 복구는 배터리 잔량 10%에서 충전거치대로 이동하여 충전이 되었다. 무인방역시스템으로 방역한 결과 인력배치 없이 UV살균은 99%, 이산화염소는 95% 이상 살균되어 막대한 사회적 비용을 절감하는데 자율주행 방역로봇이 기여할 수 있다.