• 전자공학회논문지SC
• /
• 제49권3호
• /
• pp.82-89
• /
• 2012

본 논문에서는 기동표적의 위치오차에서 구해지는 가속도를 보상하는 지능형 추적 알고리즘을 소개한다. 관측치와 예상위치와의 차이값은 가속도와 순수잡음으로 분리된다. 이때, 최적의 가속도를 얻기 위하여 퍼지 c-means 클러스터링 기법과 예상명중위치기법이 이용되었다. 분리된 가속도와 잡음에 대한 퍼지 이론의 멤버쉽 함수를 결정되고, 이에 따라 기동표적의 기동특성이 인식되어진다. 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘 내에서 추정된 오차값을 보상하는데 이용된다. 표적의 추정값을 계산하는 일련의 과정중 필터링 과정은 기동표적의 비선형성을 선형성으로 인식하게 된다. 이것은 필터가 위치오차에서 가속도를 추출하여 남겨진 잡음만을 인식하기 때문이다. 필터링 과정 이후 추출된 가속도를 보상하여 표적의 추정값을 구해낸다. 제안된 기법은 퍼지 시스템의 멤버쉽 함수에서 파라미터를 조절하여 적응성과 강인성을 향상 시켰다. 제안된 시스템의 효율성을 극대화하기 위하여 제안된 기법을 다중모델 구조로 형성한다. 또한 제안된 기법은 온라인 시스템으로서의 수행이 가능하다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 효율성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 추가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.683-690
• /
• 2006

무선 센서 네트워크에서 에너지 소비의 효율성은 전체 네트워크 수명 시간을 결정하기 때문에 에너지 소비를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 센서 네트워크에서 에너지 보전을 위해서는 운영에 필요한 최소한 센서 노드만을 활성화된 상태로 유지하고 나머지 노드들은 휴면 상태로 유지하여 불필요한 에너지 소비가 일어나지 않도록 하여야 한다. 그러나 얼마만큼의 센서 노드들을 최적의 운영 노드 집합에 포함시킬 것인지를 계산하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 최적에 근접한 커버 집합(cover set)을 생성하기 위하여 CVT 기반의 근사화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 센서의 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이상이면 커버 집합에 속한 센서 노드 간의 연결이 즉시 이루어지도록 하고 반면에 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이하이면 커버 집합의 접속성 보장을 위하여 보조 노드를 결정하는 연결 기법을 제시하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위하여 이론적 분석과 실험을 수행하였으며, 실험결과를 통해 제안된 알고리즘이 Greedy 알고리즘보다 CCS(Connected Cover Set)의 크기와 실행 시간 측면에서 우수함을 보였다.

• 한국가정과교육학회지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.89-104
• /
• 2017

본 연구는 제4차 산업혁명시대를 맞이하며 소비생활 측면에서 지능정보기술이 가져올 변화와 영향력을 살펴보고, 가정교과의 소비자교육 역할에 대해서 살펴보았다. 본 연구의 목적은 소비생활 측면에서 제4차 산업혁명에 대한 이해를 높여 주체적인 소비자로서 현명하게 미래 소비사회에 대응하기 위한 이론적 기초를 제공하고자 함이다. 먼저 제4차 산업혁명에서의 소비패러다임 변화에 대한 부분에서 생산과 소비는 초연결 플랫폼을 통해 실시간으로 공유되면서 융합되고 있다. 소비의 의미는 정신적 경험과 체험이 중요시 되고 있으며, 소유보다는 사용과 공유가 부각되고 있다. 주요 소비생활의 변화에 있어서는 더욱 편리해지는 스마트한 소비생활이 나타날 것이며, 개인별 수요에 최적화된 개인 맞춤형 소비가 가능해 질 것이다. 또한 지속가능한 환경친화적 소비가 더욱 증가할 것으로 예견되며, 급변하는 소비트렌드의 변화는 소비자중심으로 빠르게 진행될 것이다. 다음으로 제4차 산업혁명에서 예견되는 소비생활에서의 문제점에 대해 살펴보면, 지능정보기술 권력중심으로 인한 불평등적 소비가 나타날 것이며, 개인정보 데이터의 활용 및 관리 문제가 나타날 것이다. 또한 신기술 도입에 대한 윤리적 문제가 대두될 것이며, 궁극적으로 소비의 행복에 대한 문제점이 제기된다. 이러한 새로운 패러다임의 변화에 현명하게 대처하기 위해서 가정교과 소비자 영역에서는 우선적으로 가치 중심교육이 이루어질 필요가 있다. 소비의 윤리적 측면이 고려되어져야 하며, 소비생활에서 신뢰와 상호 협력이 이루어져야 한다. 아울러 창의적 융합이 가능하도록 소비자교육이 진행되어져야 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.175-201
• /
• 2023

인간 활동의 대부분이 플랫폼 안으로 빠르게 좁혀지는 비대면 사회를 지난 몇년간을 지나오면서 외부 활동에 대한 제약이 결국은 디지털 기술의 내부 확장성을 가져왔다. 그 중 메타버스는 사실상 현실을 대체하며 다양한 분야에서 활용 가능성을 높이고 있다. 그러나 메타버스, 특히 장애학생의 교육적 효과와 관련된 연구는 여전히 부족한 미지의 영역이다. 본 논문은 메타버스 교육이 사회선과 포용적 교육을 실현하기 위해 장애학생들의 다양한 요구에 부응하는 교육분야를 확대하고 있으며, 상호작용의 장벽 해소 등 소통효과가 두드러진다는 점에 주목한다. 연구방법으로는 의사소통적 기능에 중점을 준 장애학생 교육방법과 AR/VR, 메타버스를 연계한 논문에 대한 문헌연구와 전문가 인터뷰, 기사, 칼럼 등을 살펴보고, 특수장애교육에 대한 정책 제언과 시사점을 살펴본다. 연구의 한계가 확인되고 있지만, 원추이론을 통한 직접적인 몰입형 경험이 교육적 효과의 극대화를 제공하고, 사회적 선의 실천 차원에서 학습의 동기부여, 흥미, 접근성, 학습권확보 등 장애학생들의 인권을 실현하는 포용적 교육에 유의미한 결과가 있음을 발견한다. 향후 장애학생을 위한 메타버스 교육의 발전적 활용에 대한 후속 연구가 진행되길 바라며, ICT 사회에서 사회적 취약계층이 기술에서 소외되지 않도록 포용적 정책과 혜택을 꼼꼼히 관찰하기 위한 다양한 학제간 논의가 이루어지길 바란다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.91-98
• /
• 2024

ICT기술의 발전으로 인해 인터넷을 통한 판결문 검색은 점점 간편해지고 있다. 하지만 판결문을 기반으로 양형을 예측하는 것은 개인에게는 아직까지는 매우 어려운 실정이다. 양형이 법률상의 형량에서 많은 가중과 감경요소가 적용되는 복잡한 과정을 수반하고, 법관의 주관적 판단에 의존하는 경우가 많기 때문이다. 이에 본 연구에서는 법률 판결문의 데이터를 구조화하여 AI 적용에 적합하게 만드는 것에 초점을 맞추어 양형 예측 모델을 개발하고자 했다. 기존 선행연구들의 이론적, 통계적 분석을 통해 양형을 예측하는 데에 설명력이 높은 변수들을 파악하였다. 또한, 현재 공개되어있는 판결문 중 강력범죄 판결문 50건을 분석함으로써 판결문에 필수적으로 포함되는 정보를 추출할 수 있는 구조를 제시했다. 이 구조에는 기본정보, 양형 정보, 양형 이유, 선고형의 결정 이유와 같은 필수 정보뿐 아니라, 판결문의 구체적 내용에서 드러나는 가해자와 피해자 그리고 공범의 정보들을 추출할 수 있는 틀을 제시하였다. 이는 향후 법률 분야의 인공지능 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보화정책
• /
• 제22권4호
• /
• pp.68-90
• /
• 2015

본 연구는 정부혁신 진화 모형인 정부3.0 모델의 주요 준거(Criteria) 틀에 따라 그 시대적 가치와 서비스 전달체계변화 과정을 설명해 보았다. 이를 위해 본 연구는 우리나라 고등교육 학자금 지원정책 중 중요한 한 축을 이루고 있는 고등교육 학자금 대출 정책의 혁신흐름을 정부혁신관점에 따라 그 변화상과 특징을 분석하고 향후 개선방향을 도출해 보았다. 고등교육 학자금 대출 정책은 고등교육에 대한 우리나라 국민들의 뜨거운 관심과 사회적 중요 가치문제라는 점에서 그 시대적 변화상을 비교적 잘 보여 줄 수 있는 사례라는 점에서 정부와 국민간의 관계변화를 고찰하는데 있어 좋은 사례로, 고등교육 학자금지원 정책 혁신은 정보통신기술과, 정부 역량, 사회적 성숙도에 따라 그 정책서비스 전달 기조가 정부1.0에서 정부2.0 모형으로 변화해 감을 알 수 있었다. 특히 이러한 변화과정에서 우리나라의 정보통신 강점과 전자정부의 성숙도를 충분히 활용하여 세계 최초로 온라인 기반의 고객직접 서비스 전달체계를 2010년을 기점으로 구축 운영하면서 이용 고객들의 편익제공, 사회적 가치 제고, 사회적 거래비용 절감 등의 많은 성과가 나타나고 있음을 분석해 볼 수 있었다. 동시에 학자금 대출 서비스 정책이 정부3.0으로 진화하기 위해서는 (1) 정부3.0의 시대적 가치를 공유하고 국민중심으로의 정책변환이 필요함을 인식해야 하고 (2) 목적가치를 공급자 중심에서 수요자 중심으로 변화시켜 정책을 설정 운영해야 하며, (3) 정보화기술을 적극 활용하여 고객맞춤형 서비스 체계를 강화 시키고 (4) 민간부문과 정부부문을 아우르는 사회적 신뢰형성을 통해 진정한 협력을 이끌어 낼 수 있는 변화가 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 정부3.0 모델을 중심으로 논의되고 있는 정부혁신논의를 이론적으로 정리해 보았다는 점과 정부3.0 모형의 Locus와 Focus에 대한 이론적 논쟁(화두)으로 제시해 보았다는 점에서 학술적 의미가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권11호
• /
• pp.643-654
• /
• 2018

과거 도시부 도로 교통흐름을 이해하고 운영관리하기 위해서 교차로 지체도, 간선도로 통행속도 등과 같은 다양한 교통공학 이론 지표들이 적용되어 왔다. 그러나 이러한 이론 및 지표들은 지능형교통체계 구축 이전 교통공학 연구측면 많은 제약이 있는 상태에서 개발되었다. 현재 ATIS 시스템이 존재하기 때문에 해당 자료를 활용하는 별도의 교통공학 기술의 소개가 필요하다. 본 논문에서는 교통공학 분야에서 이미 사용하고 있는 지표인 '혼잡강도'를 활용하여 단속류(접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축)에도 적용 가능 여부를 확인하는 것을 목적으로 한다. 도시부 도로 접근로, 교차로, 제어군, 간선도로 축 대상 교통신호운영 개선 효과 여부 진단 적용지표를 도출 및 제안하였다. 도출된 혼잡강도 지표 검증을 위하여 2가지의 검증작업을 수행하였다. (1)혼잡강도 임계값 분석 검증과 (2)혼잡강도를 이용한 교차로 개선 축단위 사전-사후 분석 검증을 수행하였다. 검증을 통해 과거 수동적이고 인력의 한계를 갖고 있는 기존 교통신호 운영 관리에서 탈피할 수 있도록 5분 단위 속도자료를 이용한 도시부 단속류에서의 혼잡강도 적용이 가능한 것으로 확인되었다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
• /
• pp.44-44
• /
• 1999

저진공(1 kPa~ 100 kPa)은 대기압 측정, 비행고도, 기체의 온도 측정, 질량의 부력 보정, 레이저의 굴절률 측정등에 사용되는 영역으로 과학적 중요성을 갖고 있다. 또한 대기압 이상의 압력 측정과 고진공 측정의 경계적 역할도 수행하고 있어 압력 표준기의 국제 비교에 필수적으로 권장되는 역역이다. 이 영역에 주로 사용되는 압력 표준기는 수은 압력계(Mercury manometer)와 분동식 압력계(Deadweight piston gauge or Pressure)가 있다. 이들은 이동이 불편하거나 불가능하므로 표준기의 국제 비교에 사용되는 전달 표준기로는 보다 이동이 간편한 탄성 압력계인 CDG(Capacitance diaphragm Gauge)가 있다. 이 게이지는 반도체 산업의 공정 제어용으로도 많이 사용되고 있다. 그러나 게이지와 함께 사용되는 컨트롤러의 부피가 크고 무거우며 영점 이동이 커서 측정때 마다 재조정하여야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이 같은 단점을 극복하기 위해 수정빔 진동형 진공 센서를 잔달 표준기로 사용하는 것에 대한 연구를 수행하였다. 수정빔 진동형 압력 센서는 수정빔으 공진주파수가 스트레인에 비례하는 것을 이용하여 제작된 센서로 주로 대기압 이상의 고압 측정에 많이 사용되고 있다. 먼저 수정빔의 압력과 주파수간의 관계를 측정하고 또한 내장된 수정 온도센서의 공진 주파수를 측정하여 온도 보상을 위한 자료로 사용하였다. 규격에 나와 있는 수정빔의 기하학적 형상으로부터 거동에 관한 이론 모델식을 구하고 압력교정 자료로부터 얻어진 데이터를 이 식과 비교 분석하여 적합한 특성식과 인자를 구하였으며 게이지의 불확도를 추정하였다.모델은 길이가 유한한 0-차원 실린더 모델로 가정하였고, 이에 대한 기하학적 성질 및 열역학적 성질은 유효계수를 고려하여 산출하였다. 진공용기 이중 벽 내부로 흐르는 질소가스의 유량과 온도의 계산은 진공용기 내벽과 외벽을 각각 독립적인 열전달 요소로 가정하여 구성한 모델을 이용하였다. 전체 해석에서 각 열전달 요소의 비열 값은 온도에 따라 변화하는 비열의 특성을 반영하였으며. 진공용기와 플라즈마 대향 부품의 방사율(emissivity)은 앞서 가정했던 각 온도 상승 곡선에 대해서 각각 0.1, 0.2, 1.3의 경우를 가정하여 계산하였다. 직선적으로 증가하는 온도 상승 곡선중 2$0^{\circ}C$/hr의 온도상승율을 갖는 경우가 다른 베이킹 시나리오 모델에 비해 효과적이라 생각되며 초대 필요 공급열량은 200kW 정도로 산출되었다. 실질적인 수치를 얻기 위해 보다 고차원 모델로의 해석이 필요하리라 생각된다. 끝으로 장기적인 관점에서 KSTAR 장치의 베이킹 계획도 살펴본다.습파라미터와 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 실

• 기술혁신학회지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.654-686
• /
• 2007

과학기술 수준을 정확히 측정 분석하기 위해서는 우리 기술수준과 비교대상의 위치, 그리고 해당 기술의 이론적인 상한 수준을 우선 전제해야만 한다. 그리고 각각의 기술변화 정도를 파악하는 것이 추가적으로 필요하다. 우리나라 및 비교대상에 대한 동태적 측면이 고려되어 현재의 위치와 함께 과정과 경로도 중요시 되어야 한다. 이를 위해서 이 연구는 기술발전 단계와 성장곡선 개념을 활용하는 방안을 제시한다. 이론적 및 가상적 사례 적용 결과, 우리나라 기술수준의 향상은 뚜렷하게 보이고 있으나 같은 기간에 지속적으로 변화하고 있는 세계최고기술 수준과는 여전히 격차가 존재하는 것으로 추정된다. 추정 결과가 사실이라고 가정할 경우, 우리나라 기술의 실질적인 추격의 가능성은 그리 크지 않은 것으로 보인다. 특히, 바이오신약 장기 분야와 지능형로봇 분야의 경우에는 세계최고기술 수준과의 격차기간이 더욱 벌어지고 있는 것으로 추정되어 해당 분야에 대한 실질적이고, 심층적인 검토 및 분석이 시급히 요구된다. 이 연구는 기술수준 측정과 분석을 성장곡선 유형의 추정을 통해 위상분석과 변화과정을 파악하여 궁극적인 추격의 가능성을 제시한다. 이론적 타당성과 현실적 적용성에 대한 검증을 위해 향후 구체적인 사례분석이 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.177-190
• /
• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.