• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.306-309
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• 2009

MANET(Mobile Ad-hoc Network)은 기간망에 의존하지 않는 이동 노드들로 구성된 자율망 또는 추론망 토폴로지에 의한 멀티홉 무선 네트워크이다. MANET을 구성하는 각 노드의 이동성, 속도 그리고 에너지와 같은 다양한 속성정보는 망의 특징과 운영을 결정하는 요인이다. 특히 망의 운영상, 전송 대역폭과 에너지 사용에 따른 제약을 가지며 이러한 특징을 고려한 라우팅 프로토콜의 설계 및 하드웨어 개발이 중요하게 요구된다. 본 논문에서는 계층적 클러스터 구조의 MANET 환경에서 노드의 에너지 속성과 네트워크의 트래픽 상태를 고려한 적응적 시간차 노드관리 기법인 ATICC(Adaptive Time Interval Clustering Control)을 제안한다. 제안된 ATICC은 시간차 노드 관리기법인 TICC(Time Interval Clustering Control)[1]에 기반하며 노드에 최적화된 Active/Sleep, Idle Listening 상태를 적응적으로 설정한 후 패킷을 전송함으로서 계층적 클러스터 내의 각 노드의 균형적인 에너지 소모를 이루는 에너지 효율적인 방식이다. 제안한 노드관리 방법은 기존의 LEACH, TICC과 비교 실험하고 그 성능을 검증하였다. 실험 결과, 제안한 노드관리 방법이 노드별 에너지 소모량을 줄였으며 전체 네트워크의 생존시간을 연장함으로서 기존의 방법 보다 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제16A권5호
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• pp.403-410
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• 2009

본 논문에서는 교수자에게 학습자의 지식 요소별 진단을 해 주는 것이 가능한 지능형 온라인 퀴즈를 저작할 수 있도록 해주는 교육용 소프트웨어에 대하여 소개한다. 이 도구는 베이지언 추론망을 활용하여 학습 요소들 간의 관계를 표현함으로써 학습자 모델을 설계하고 베이지언추론에 의해 학습자의 지식을 추론하는 진단 엔진을 자동적 생성한다. 또한 이 도구는 온라인 퀴즈 페이지를 생성하며 퀴즈 풀이 후에 학습자 보고서를 제시하며 학습자 개인별로 부족한 학습 요소를 보충하기 위한 콘텐츠를 제공하는 기능을 갖추고 있다. 저작도구 자동생성 기법에 따라 개발된 이 지능형 온라인 퀴즈 저작도구는 학습자 개인의 부족한 학습 요소를 파악함으로써 그 진단 결과에 따른 학습전략 수립과 다음 학습 내용 선택 그리고 부족한 지식 요소를 보강하기 위한 보충학습을 수행하는데 도움을 주는 것으로 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1994년도 추계학술발표회 발표논문집; 연세대학교경영관, 서울; 8 Oct. 1994
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• pp.385-385
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• 1994

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.81-90
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• 2006

교통사고를 줄이기 위한 방안으로써 교통사고와 다양한 요인과의 관계를 규명하는 것이 시급한 현실의 과제일 것이다. 본 연구에서는 전북권의 교통사고가 가장 많고, 치사율이 가장 높은 국도 17호선(전주-남원)를 대상으로 교통사고의 원인이 되는 다양한 요인들이 교통사고에 어느 정도 영향을 미치고 있는지에 대하여 교통안전분야에서 자주 사용되어오던 다중회귀이론, 수량화이론을 적용하여 교통사고예측모델을 구축하였다. 또한 데이터의 불확실성 상태를 합리적으로 처리할 수 있는 퍼지 추론이론 및 인간의 신경계를 수학적으로 모형화하여 학습에 의한 예측에 있어 뛰어난 것으로 알려져 있는 신경망이론을 적용한 교통사고예측모델을 구축하였다 이를 통해, 퍼지추론이론 및 신경망 이론의 유효성을 입증하고 교통사고분석 분야의 적용 타당성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다.

• 한국항해학회지
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• 제23권4호
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• pp.97-104
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• 1999

본 논문은 퍼지신경망을 이용한 유연성 단일 링크 로봇 매니퓰레이터의 위치제어에 관한 논문이다. 제안된 퍼지신경망 모델은 전건부와 결론부에 퍼지집합을 갖는 퍼지규칙으로 구성된 퍼지모델을 표현하고, 퍼지추론을 수행하는 기능을 가진다. 유연성 로봇 매니퓰레이터에 대한 동적모델을 유도하고, 시뮬레이션을 통해 PID 제어기와 비교 분석하였다. 그 결과 제안된 제어기가 PID 제어기보다도 개선된 성능을 확인하였다.

• 방송과미디어
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• 제28권1호
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• pp.61-80
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• 2023

인공신경망 모델이 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있지만, 동시에 모델의 복잡도도 크게 증가하였다. 따라서, 모바일 같은 저전력 디바이스에 인공신경망 모델이 실시간으로 추론/배포되기 위해서는 모델의 가중치 파라미터의 수 혹은 메모리 소모량을 줄이는 경량화 기술이 필수적이다. 이에 MPEG에서는 인공신경망 모델을 다양한 프레임워크에서 상호 운용 가능하고 파라미터를 압축 표현하는 NNC (Compression of Neural Networks) 표준화를 진행 중에 있다. 본고에서는 NNC 표준의 개요와 가중치 파라미터를 압축하는 압축 기술, 그리고 HLS (High-Level Syntax)들을 소개하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.241-243
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• 2000

컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 추론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플러이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크론의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다. 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대책으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색해려 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.117-127
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• 2000

터널 시공과 굴착과정에서 파쇄대, 절리, 연약대, 균열 등 암반에서의 불연속면은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 지반 고유의 특징인 불확실성에 의한 터널 설계와 시공 과정에서 겪는 많은 시행오차를 최소화하기 위해서 국내의 터널 붕락 현장의 지반조사 자료를 분석하여 터널 붕락 유형 및 규모를 제시할수 있는 Geo-predict 시스템을 개발하였다. Geo-predict 시스템은 총 104개 터널 붕괴/붕락자료(국외84개, 국내20개)를 분석한 자료를 테이터베이스로 인공신경망 학습을 토해서 터널 붕괴 형태와 규모를 추론하는 시스템이다. 본 논문에서는 Geo-predict의 개발과정 및 구성.기능을 소개하였으며 104개 터널 현장 자료를 지반조건별로 분석하고 이를 데이터베이스화하여 인공신경함을 이용한 추론 시스탬을 구축하고, 2개 고속전철 터널현장과 1개 지하철 시공현장에 적용성 평가를 실시하여, 터널의 붕락 가능 및 붕락 규모를 추론하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-6
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• 2004

휘발성유기 화합물(Vo1ati1e Organic Compounds : VOCs)은 탄화수소 화합물을 총칭한다. 이는 오존 및 광화학 스모그의 원인물질일 뿐 아니라 인체에는 암을 유발시키는 유해 물질이다. 또한 대기 중 악취 물질로서 환경 및 건강에 영향을 초래하는 유해성 물질이다. 본 논문은 대기 중에 포함된 암을 유발시키는 유해성 물질인 BTX(Benzene, Toluene, Xylene)의 존재 유무와 농도 측정에 대해서 연구하였다. 다종의 가스센서를 어레이하여 BTX 가스를 측정하고 인공신경망(Artificial Neural Network : ANN)의 역전파(Back propagation : BP) 알고리즘으로 시뮬레이션과 실험을 통해 농도를 추론하였다. ANN모듈은 기준 데이터를 시뮬레이션을 통해 학습시키고, 가스를 주입하여 실험 할 때 학습된 델타 모델에 근거하여 추론을 할 수 있는 추론 알고리즘 모듈이다. 이 모듈은 기준데이터를 MATLAB 코드로 시뮬레이션을 하여 생성된 parameter를 가지고 수행했으며, 시뮬레이션 결과를 실험을 통해 비교 테스트하여 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.107-114
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• 2021

최근 다양한 분야에 인공지능 기술이 도입되고, 학계 관심이 늘어남에 따라 다양한 기계학습 모델들이 여러 프레임워크에서 운용되고 있다. 하지만 이러한 프레임워크들은 서로 다른 데이터 포맷을 가지고 있어, 상호운용성이 부족하며 이를 극복하기 위해 오픈 신경망 교환 포맷인 ONNX가 제안되었다. 본 논문에서는 여러 기계학습 모델을 ONNX로 변환하는 방법을 설명하고, 통합된 ONNX 포맷에서 기계학습 기법을 판별할 수 있는 알고리즘 및 추론 시스템을 제안한다. 또한, ONNX 변환 전·후 모델의 추론 성능을 비교하여 ONNX 변환 간 학습 결과의 손실이나 성능 저하가 없음을 보인다.