현재 구조최적화는 아직도 실무설계에서 제 위상을 찾지 못하고 있다. 그 원인은 주로 지금까지의 대부분의 연구가 알고리즘 위주로, 교과서적 예제위주로 치달았기 때문이며 따라서 오늘날과 같은 고도의 전산화시대에도 실무설계자들에게 외면당하고 있는 실정이다. 앞으로 구조최적화 분야의 전문가들이 실무설계문제 응용위주의 연구개발에 주력함으로써 이러한 문제는 쉽게 극복될 것이며, 실무설계자들도 최적설계가 무엇인지 제대로 알지도 못하면서 외면만 하고 매도만 할 것이 아니라, 오늘날 멀티미디어 초고성능 PC시대에 막대한 정보 및 자료의 처리능력을 갖춘 CD롬과 고성능 통신기능, 고도의 음성, 문자, 영상인식 Input Media, 그리고 윈도우, 펜티엄 같은 현재의 OS와 OS/2, 시카고 같은 차세대 OS체계 하에서 고도의 CAD/CAD Expert 시스템이 실용화 되려면 최적설계는 재래적인 설게방법을 대치하는 시스템 내의 핵심설계코드가 되지 않을 수 없다는 점을 인식해야 할 것이다. 어차피 가까운 장래에 현재의 이론과 응용사이의 lAG와 실무설계자들의 오해가 해소되는 날이 오면 최적설계는 지금의 MPC시대는 물론 인공지능형, 사고형 차세대 컴퓨터 시대에 적합한 현대적인 구조설계법이 될 것임을 확신하는 바이다.
대형언어모형(LLM)을 현실에 적용하려는 지속적인 노력에도 불구하고, 인공지능이 맥락을 이해하고 사람의 의도에 맞게 사회적 지지를 제공하는 능력은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 LLM이 사람의 감정 상태를 추론하도록 유도하기 위해, 심리 치료 이론을 기반으로 한 공감 체인(Chain of Empathy, CoE) 프롬프트 방법을 새로 개발했다. CoE 기반 LLM은 인지-행동 치료(CBT), 변증법적 행동 치료(DBT), 인간 중심 치료(PCT) 및 현실 치료(RT)와 같은 다양한 심리 치료 방식을 참고하였으며, 각 방식의 목적에 맞게 내담자의 정신 상태를 해석하도록 설계했다. CoE 기반 추론을 유도하지 않은 조건에서는 LLM이 사회적 지지를 구하는 내담자의 글에 주로 탐색적 공감 표현(예: 개방형 질문)만을 생성했으며, 추론을 유도한 조건에서는 각 심리 치료 모형을 대표하는 정신 상태 추론 방법과 일치하는 다양한 공감 표현을 생성했다. 공감 표현 분류 과제에서 CBT 기반 CoE는 감정적 반응, 탐색, 해석 등을 가장 균형적으로 분류하였으나, DBT 및 PCT 기반 CoE는 감정적 반응 공감 표현을 더 잘 분류하였다. 추가로, 각 프롬프트 조건 별로 생성된 텍스트 데이터를 정성적으로 분석하고 정렬 정확도를 평가하였다. 본 연구의 결과는 감정 및 맥락 이해가 인간-인공지능 의사소통에 미치는 영향에 대한 함의를 제공한다. 특히 인공지능이 안전하고 공감적으로 인간과 소통하는 데 있어 추론 방식이 중요하다는 근거를 제공하며, 이러한 추론 능력을 높이는 데 심리학의 이론이 인공지능의 발전과 활용에 기여할 수 있음을 시사한다.
4차 산업혁명에 기반하여 열린 스마트 홈 시대의 메인 허브 역할을 하는 인공지능 스피커에 많은 장애인의 관심이 모이고 있다. 그러나 인공지능 스피커를 향한 장애인의 니즈(Needs)에 비하여 현재까지 인공지능 스피커를 사용하는 장애인 사용자의 수는 매우 저조하다. 이에 본 연구는 장애 유형 중 가장 많은 수를 차지하는 지체장애인에 초점을 맞추어 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하는 것을 목적으로 하였다. 이에 따라 본 연구는 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 분석하기 위하여, 최근 첨단 IT 기술의 수용과 관련하여 설명력이 높은 모형으로 알려진 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM)을 활용하였다. 기술수용모델의 이론적 모델을 바탕으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성과 인지된 유용성이 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 미치는 영향을 구조방정식(Structural Equation Modeling, SEM)을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 기술수용모델은 지체장애인의 인공지능 스피커 사용 의도를 파악하기 위해 적합한 모형인 것으로 확인되었으며, 구체적으로 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 유용성에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지체장애인의 인공지능 스피커에 대한 인지된 용이성은 사용 의도에 통계학적 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 인지된 유용성은 사용 의도에 유의미한 영향을 나타내는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 장애인의 인공지능 스피커 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고 요인 간 인과관계를 확인할 수 있었으며, 이는 장애인 맞춤형 인공지능 스피커 서비스 개발과 장애인의 인공지능 스피커 사용성을 향상을 위한 기초자료로써 의의가 있다.
본 연구에서는 초전도 전원장치의 비선형적인 충전특성을 이론적으로 해석하기 위해서 Radial Basis Function 뉴럴 네트워크를 적용하였으며 이를 바탕으로 초전도 부하 마그넷에 따른 충전특성의 경향을 해석하였다. 본 논문에서는 안정적인 충전전류를 발생시키고 충전전류를 쉽게 제어할 수 있는 리니어형 초전도 전원장치를 개발하였고, 극저온 시스템에서 충전전류 특성을 실험적으로 수행하였다. 이를 통해 초전도 전원장치는 초전도 선재(초전도 Nb 박막)를 사용하기 때문에 비선형적인 충전전류 특성을 가짐을 알 수 있었다. 일반적으로, 극저온에서의 실질적인 실험에 있어서 주변 환경에 따른 냉각 비용 문제 등이 대두되기 때문에 다양한 실험을 수행하는데 연구의 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 개발된 초전도 전원장치의 주파수에 대한 비선형적인 충전 특성을 기반으로 지능형 알고리즘인 RBF 뉴럴 네트워크를 통해서 그 결과를 예측하고 이에 대해서 지능 모델을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서는 효율적인 데이터 처리를 위해서 은닉층에 FCM 클러스터링 알고리즘을 사용하였으며, 클러스터의 수가 모델의 은닉층에서의 노드의 수가 되도록 설계하였다.
2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
AI 스피커를 비롯한 관련 디바이스에 감정 맞춤형 서비스나 다양한 기능들이 부가된 기기들이 등장하고 있다. 이에 본 연구는 AI 스피커 사용자들이 작성한 구매 후기 텍스트들의 주제를 확인하고, 실제 설문조사를 통한 실증분석 결과와 비교하기 위해서 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링 분석을 수행하였다. 더 나아가 AI 스피커 사용 경험이 있는 이용자 600명을 대상으로 사용자가 지각한 스피커의 감성지능과 관계품질을 조사하고 서로 유의한 관계가 있는지 구조방정식모형을 통해 검증하였다. 본 연구결과는 첫째, 토픽모델링 분석결과는 대부분의 글에서 주로 AI 스피커의 기능적인 측면에 대해 언급하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 소비자가 인식하는 AI 스피커의 감성지능은 관계품질에 영향을 미치며, 관계품질은 고객만족에 긍정적인 영향을 미쳤다. 따라서 본 연구는 AI 관련 기존 연구를 확장시켜 감성지능 및 관계품질의 개념을 새롭게 접목하여 분석함으로써 이론적 및 실무적으로 시사점을 제공하고 있다.
선박 자율운항시스템(autonomous navigation system)이란 선박운항에 있어 항해계획을 수립하고 현재의 선박운항 상태를 파악하여 주변 상황변화를 예측하고 대처하는 항해 전문가의 능력을 전산화한 것이다. 선박 자율운항시스템은 항해, 충돌회피, 선체유지, 자료융합, 운동제어 그리고 이를 통합하는 아키텍처로 구성되어 있다. 운동제어시스템은 선박의 유체학적 특성을 고려하여 해도 상에 원하는 위치로 선박을 이동하기 위해서 추진 및 조타장치를 제어하는 시스템으로 자율운항제어시스템에 필수적인 구성 시스템 중에 하나이다. 본 논문은 운영플랫폼인 가상세계시스템을 기반으로 운영되는 선박자율운항시스템과 운동제어시스템의 연동과 구현에 관한 연구이다. 운동제어시스템은 충돌회피시스템으로부터 상위 레벨의 고수준제어 요구치를 전달받아 조타 및 추진치로 변환하고 조타장치와 추진장치를 제어하는 시스템이다. 본 논문에서 선박 운동 특성을 수학적으로 모방하는 Oldenburger의 제어 이론에 기반하여 선박운동제어기를 개발하고 성능검정을 위해 선박시뮬레이터에서 다양한 시나리오를 바탕으로 시뮬레이션 한다.
다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.
서비스 인적자원 운용의 효율성 제고와 부품 또는 시설 할당의 적정성 향상을 위해 서비스센터를 통해 접수되는 서비스 요청 건수를 보다 정확하게 예측하고자 하는 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 본 연구에서는 제품의 특성을 반영하여 제품수명주기 별로 제품들을 군집화하고 군집 별로 적절한 예측모형을 구축한 후 예측 값을 통합하는 개별예측방식을 LCD 모니터 제조사의 사례를 통해 제시한다. 또한 예측 결과를 총량방식 및 기존에 기업이 사용하고 있는 방식과 비교. 평가하여 우수성을 증명함으로써 제품이나 산업의 특성을 반영한 맞춤형 수요예측 기법 도입의 필요성을 부각하고, 그에 따른 이론적, 실무적 가이드라인을 제공한다.
지능형 서비스를 제공하는 환경에서 상황을 인식하기 위하여 임베디드 시스템이 갖는 제한적인 리소스와 컴퓨팅 파워 환경에 적합한 상태 전이 기반 상황 표현 모델을 제안하고, 이를 인식하는 상황 인식기와 제어 신호를 발생시키는 동작 발생기를 결합한 임베디드 시스템에 탑재하기에 적합한 상황-동작 변환기(SAC)를 설계하였다. 또한 ARM 프로세서 기반의 임베디드 보드에 설계된 상황-동작 변환기를 응용한 상황 관리기를 구현하여 이를 스마트 스케줄러 서비스에 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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