• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.3-11
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• 2023

실시간 관제 시스템은 IoT, 이동통신과 같은 기반 기술의 발달과 공장관리, 차량 운행 체크 등 실시간성이 중요시되는 서비스가 증가함에 따라 급격히 성장하고 있다. 이 시스템의 시간적 민감성을 높이기 위해 다양한 솔루션이 제시되어 왔으나, 현재 대부분의 실시간 관제 시스템은 관제소 등에 위치한 로컬 서버와 다수의 클라이언트로 구성되어 있고, 이들은 다양한 단계를 거쳐 관제 시스템이 위치한 로컬 서버로 전송되고, 그 대응 역시 동일한 단계를 거쳐 진행되는 등 기존 네트워크 및 시스템의 구조적 한계가 있다. 본 논문에서는 실시간 관제 시스템 중 하나인 버스 정보 시스템이 정보를 수집한 시점에서 사용자에게 해당 정보를 제공하기까지 소모되는 시간을 줄일 수 있는 엣지 컴퓨팅 기반 실시간 관제 모델을 제안하였다. 기존 모델과 엣지 컴퓨팅 모델을 시뮬레이션 한 결과, 엣지 컴퓨팅 모델은 사용자에게 데이터를 전송하기 위한 코스트가 기존 모델에 비해 최소 10% 에서 최대 80%까지 감소함을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제25권1호
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• pp.154-165
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• 1993

연속시간 마코프프로세스를 이용한 한 통계적 방법에 의한 일차원 지하 핵종이동 모델이 제시되었다. 지하매질은 보편적으로 지하수속도, 분산계수 또는 지연계수 등 물리화학적 변수 등의 비균질성을 보여 일반적인 결정론적 이류분산모델로는 잘 기술되지 않는다. 통계적 모델에서의 최종결과는 시간에 따른 함수로서의 기대값과 그 기대값의 분산도를 보여주는 분산치다. 매질이 균질하다고 생각될 정도로 나뉘어진 구획에 대한 핵종의 농도 분포를 구하여 결정론적인 해석해에 의한 농도분포와 비교하여 비균질 매질, 또는 현저하게 구분되는 다층매질의 경우에 대해서 유용 할 것이라는 결론을 얻었다. 매질을 나눈 구획수가 수치적 분산에 민감한 것으로 나타났지만 해석적 모델에 의해 분산계수가 보정될 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.12-17
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• 2019

FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.433-437
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• 2006

최근, 활성 슬러지 공법에 대한 수학적 모델링은 폐수처리장의 설계와 운영에 있어서 매우 중요한 인자로 인식되고 있다. 그럼에도 불구하고, BNR 공정에서 미생물의 성장 및 호흡과 관련한 내 외부 기질의 이용 경로에 관한 정보는 여전히 부족한 실정이다. 본 논문에서는 ASM No.3와 비교되는 새로운 개념의 활성슬러지 모델을 제시하고자 한다. 미생물의 단계별 성장이론에 근거한 이 모텔의 구조는 호기성 저장, 내부저장물질(ISCs; Intercellular Storage Compounds)과 외부기질 활용에 따른 미생물의 성장, 내생호흡과 내부저장물질을 이용한 호기성 호흡 등 5 단계로 구성되어 있다. 단계적 성장모델에 기초한 예측결과는 산소이용율(OUR)과 TCOD에 의한 실험결과에 있어 ASM No.3의 결과보다 더욱 일치함을 나타냈다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권9호
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• pp.89-94
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• 2023

추천 시스템은 사용자가 아이템에 남긴 익스플리싯 또는 임플리싯 피드백을 바탕으로 각 사용자가 선호할 법한 아이템들을 추천하는 기술이다. 최근, 추천 시스템에 사용되는 딥 러닝 기반 모델의 사이즈가 커짐에 따라, 높은 추천 정확도를 유지하며 추론 시간은 줄이기 위한 목적의 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적으로 지식증류기법을 이용한 추천 시스템에 관한 연구가 있으며, 지식증류기법이란 큰 사이즈의 모델(즉, 교사)로부터 추출된 지식을 통해 작은 사이즈의 모델(즉, 학생)을 학습시킨 뒤, 학습이 끝난 작은 사이즈의 모델을 추천 모델로서 이용하는 방법이다. 추천 시스템을 위한 지식증류기법들에 관한 기존의 연구들은 주로 임플리싯 피드백 환경만을 대상으로 수행되어 왔었으며, 본 논문에서 우리는 이들을 익스플리싯 피드백 환경에 적용할 경우의 성능 및 정확도를 관찰하고자 한다. 실험을 위해 우리는 총 5개의 최신 지식증류기법들과 3개의 실세계 데이터셋을 사용하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1254-1264
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• 2008

본 논문에서는 RF 전력 증폭기의 메모리 효과 모델링의 정확성을 향상시키기 위한 확장된 메모리 다항식 모델을 제안하고 검증하였다. 볼테라 커널 중에서 대각행렬의 성분만을 고려하는 기본적인 메모리 다항식 기반의 모델의 정확성을 향상시키기 위하여 지연차수가 다른 성분들에 의한 교차항을 추가하여 확장 모델을 구성하였다. 제안된 확장 메모리 다항식의 복잡성을 메모리리스 모델, 메모리 다항식 모델과 비교하였다. 확장된 모델을 이용하여 비선형 관계식을 행렬식으로 표현한 후, 최소 자승법(least square method)을 이용하여 변수를 추출하는 모델링 기법을 제시하였다. 또한, 제안된 기법과 간접 학습 방식을 이용하여 디지털 사전 왜곡기를 구현하기 위한 디지털 사전 왜곡부 구현 방안 및 디지털 신호 처리(DSP) 방식을 제시하였다. 제안된 모델의 성능을 검증하기 위하여 2.3 GHz 대역의 WiBro 신호를 인가한 10 W급 GaN HEMT 전력 증폭기와 30W급 LDMOS 전력 증폭기에 대하여 모델의 정확도를 비교 검토하였으며, 10W GaN HEMT 전력 증폭기에 대하여 제안된 모델을 이용하는 간접 학습 방식에 기반한 디지털 사전 왜곡기를 적용하여 인접 채널 간섭비(ACPR) 성능을 검증하였다. 제안한 모델은 메모리 다항식에 비하여 모델의 정확성을 향상시키고 10 W GaN HEMT에 대하여 디지털 사전 왜곡기 적용시 기존 방식에 비하여 3차 비선형 영역에서 평균 3 dB의 ACPR 성능 향상을 보여주었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 한국작물학회지
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• 제46권3호
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• pp.195-201
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• 2001

본 연구는 광안벼를 공시하여 지연일장의 인공기상실(21$^{\circ}C$ 및 24$^{\circ}C$)과 포장 조건에서 파종기(최초 파종 일 4월25일, 최종 파종일 6월 5일) 이동에 따른 온도와 일장 변화가 출엽 및 출수기 변화에 미치는 영향을 검토하여, 일장에 따른 최종엽수 추정모델을 설정하였으며, 이 모델과 온도에 따른 출엽속도 모델을 결합하여 출수기 예측모델을 설정하여 모델의 출수기 추정 정확도를 검증하였다. 1. 포장에서는 4월 25일 이후 파종기가 늦을수록 생육기간 중 평균기온은 높아진 반면, 포장과 인공기상실 양 조건에서 일장감응기간(6엽기부터 유수분화기)중의 평균일장은 짧아졌다. 이에 따라 일장만 관여한 인공기상실에 비해 온도와 일장이 함께 관여한 포장에서 파종시기에 따른 출수소요일수 단축정도가 크게 나타났다. 2. 일장감응기간의 일장이 길어짐에 따라 최종엽수(FNL)가 증가하였으며, 이 관계는 다음과 같은 Rational 함수로 잘 표현이 되었고($R^2$=0.98),이를 광안벼의 최종엽수 추정모델로 설정하였다. 여기서 D는 일장이며, a,b,c는 상수로서 각각 14.694, -0.992, -0.068로 추정되었다. 3.온도에 따른 출엽속도 모델과 일장에 따른 최종엽수 모델로 구성된 출수기 예측 모델을 구성하였으며, 모델 설정에 이용되지 않은 포장실험 자료를 이용하여 검증한 결과 추정된 출수기는 예측오차가 1-2일로 추정 정확도가 높았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1706-1709
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• 2010

일반적으로 생물학적 하수처리공정들은 단위공정내 물리 화학적 및 생물학적 반응들이 복잡하게 존재한다. 활성슬러지모델 1(ASM No.1)을 시작으로 생물공정을 모사하기 위한 다양하고도 새로운 수학적 모델들이 개발되어 왔다. 그러나 이들 모델은 그 활용의 측면에 있어 비용과 단순성에서 매우 큰 단점을 가지고 있었다. 그중 이들 수학적 기반의 모델들이 갖는 또 다른 활용상의 어려움은 현장 근무자들이 활용하기에는 시간 소요와 컴퓨터-과학에 관한 기술부족의 장벽이 매우 높아 결국 모델활용의 영역은 전문가나 특정 엔지니어들에게 국한되어 왔다. 이러한 상황을 극복하고 현장 근무자들에게 도움을 주기 위해 동적-물질수지모델(Dynamic-Mass-Balance Model)에 기초한 $KM^2BM$이 개발되었다. 금번 논문은 생물학적 하수처리장을 설계하고 모사함에 있어 활용 가능한 모사 툴로서의 $KM^2BM$을 소개한다. 이 모델은 모델 파라메터의 추정이나 하수성상분석과 같은 별도의 노력 없이도 단순한 인자추정만으로 생물학적 하수처리장내 미생물의 중요 거동기작을 고려함으로서 잠재적 공정적응력을 최대화 시킬 수 있다.

• 한국철도학회논문집
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• 제15권4호
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• pp.402-407
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• 2012

최근 언론에서는 운행지연 또는 소소한 사건을 사고 기사화 하여 도시철도 안전성에 대한 사회적 비판과 우려가 높아 지고 있다. 이에 따라 가끔 "명품 수준의 도시철도 건설" 또는 "항공 수준의 안전성 확보"등과 같이 추상적인 안전성 목표를 수립하여 시민을 안심시키고 관련 종사자의 경각심을 고취하고 있다. 그러나 이러한 모호한 안전성 목표는 그 달성 여부를 학문적으로 확인, 검증할 수 있는 체계적인 추진계획의 수립을 어렵게 한다. 본 논문에서는 도시철도 안전성의 특성을 살펴보고 도시철도 안전성 확보를 위해 적용 가능한 안전성 모델들의 유형을 조사, 분류하고 각 모델의 특성과 제한사항을 비교하여 국내 도시철도에 효과적으로 적용 가능한 모델을 확인한다.