• 한국농림기상학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.43-53
• /
• 2017

본 연구에서는 태풍에 의해 낙과피해가 큰 과수인 배에 대해서 연간 태풍횟수가 당해년도 배 생산효율성에 미치는 영향을 분석하였다. 배는 과실이 비대해지는 성숙기와 수확기가 태풍 내습 시기와 겹치면서 다른 과수에 비해 낙과피해에 의한 생산효율성이 크게 감소하는 과수이다. 이러한 낙과피해에 의한 생산효율성의 감소를 확률적 프런티어 분석을 실시하여 계측하고자 하였다. 또한 자연재해인 태풍에 대해 배 생산이 특화된 지역과 그렇지 않은 지역에 있어 생산효율성의 감소가 어떻게 다른 양상으로 나타나는지 살펴보기 위하여 배 생산 농가가 위치한 지역의 지역특화계수 값을 구하였고, 이를 통해 배 생산이 전국에 비해 특화된 지역과 그렇지 않은 지역으로 구분하였다. 최종적으로 태풍 횟수 변수와 특화여부 변수의 상호작용변수(interaction variable)를 분석에 포함하여 태풍에 의한 생산효율성의 감소와, 특화지역 여부에 따른 지역별 상이한 태풍 피해를 계측하고자 하였다. 분석결과 Cobb-Douglas 함수 형태를 가정한 확률적 프런티어 분석에서 토지, 노동, 자본 세 가지 투입요소는 생산량에 양(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또 기술적 비효율성을 결정하는 요인으로 국내 영향을 미친 유효태풍 횟수, 지역특화여부, 상호작용변수, 도시여부, 시간 흐름에 따른 트렌드 변수를 분석에 포함하였다. 그 결과 유효태풍 횟수의 추정계수는 통계적으로 양(+)의 유의한 값을 가지는 것으로 나타났고, 지역특화여부와 곱의 형태로 나타낸 상호작용변수의 추정계수는 통계적으로 음(-)의 유의한 값을 가지는 것으로 나타났다. 즉, 유효태풍에 의해 배 농가의 생산효율성이 감소하지만, 배 생산이 특화된 지역의 경우 그렇지 않은 지역보다 생산효율성이 적게 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 태풍과 같은 자연재해에 대해 특화된 지역일수록 피해를 저감시키는 기술의 파급효과(spillover effect)가 존재하는 것으로 볼 수 있다. 실제로 파풍망의 설치나 파풍수의 식재 등이 태풍에 의한 낙과 피해를 효과적으로 감소시키는 방법으로 알려져 있고, 품종에 대해서도 과실크기가 상대적으로 작은 황금배 품종에 있어 낙과 피해가 적다는 것이 주지의 사실이다. 태풍 피해를 경감시키는 기술 및 품종의 보급과 적용이 배 생산이 특화된 지역과 그렇지 않은 지역 사이에 차이가 있는지는 향후 연구를 통해 살펴봐야 할 것으로 판단된다. 반면 지역특화여부 자체의 추정계수 값은 통계적으로 유의한 값을 갖지 않는 것으로 나타났다. 도시여부의 추정계수는 통계적으로 양(+)의 유의한 값을 가지므로 광역시 이상의 도시지역에 위치한 배 농가의 경우 생산효율성이 떨어지는 것으로 나타났다. 끝으로 연도별 트렌드 변수의 추정계수 값은 통계적으로 음(-)의 유의한 값을 가지는 것으로 나타나, 시간이 지남에 따라 배 농가들의 생산효율성은 조금씩 제고되어왔음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 한계로는 농가소득 자료가 연도별 지역별 특정 농가를 대상으로 조사된 패널자료의 형태임에도 이를 고려하지 않은 분석방법에 있다. 추후 패널자료를 활용한 확률 프런티어 분석(panel stochastic frontier analysis)을 통해 보다 정교한 분석이 이루어질 필요가 있다. 또한 태풍의 크기나 강도 및 경로를 고려하지 않아 그로 인한 지역별 상이한 태풍의 영향을 계측하지 못했다. 향후 연구에서는 유효태풍 횟수에서 한 발 나아가 지역별 최대풍속자료 등을 활용하여 특화지역 여부에 의한 지역별 태풍피해의 차이뿐만 아니라 태풍의 이동경로나 태풍의 규모까지 고려한 분석이 이루어질 필요가 있다. 또한 시공간적으로 고해상도를 갖는 격자화된 모델 기상자료(가령, Lee et al., 2016)와 연계될 경우, 최근 대두되고 있는 태풍이 농업에 미치는 영향예보를 정량적으로 수행하는 데에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.251-258
• /
• 2023

본 논문에서는 특화망에 적용 가능한 DLP(Dual Linear Polarization) 적층 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 일반적인 적층구조를 갖고 최대이득을 얻을 수 있도록 공기 갭을 갖도록 설계하였다. 격리도를 개선하기 위해서 두 개의 급전포트를 각 층으로 분리하여 설계하였다. 각각 패치의 크기는 하위층, 17.80 mm×16.70 mm(W1×L1) 그리고 상위층 18.56 mm×18.73 mm(W2×L2)이며 적층 안테나의 전체 크기는 40.0 mm(W)×40.0 mm(L)이며, 모두 두께(h) 1.6 mm, 그리고 비유전율이 4.4인 FR-4 기판을 사용하였다. 제작 및 측정결과로부터, -10 dB 반사손실을 기준으로 입력포트 1에서 100.0 MHz (4.74~4.84 GHz), 입력포트 2에서 150.0 MHz (4.67~4.82 GHz)의 대역폭을 얻었으며 전달계수 S21은 -20 dB 이하의 값을 얻었다. 또한 각 급전포트에서의 편파분리도를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.1015-1022
• /
• 2023

본 논문에서는 4.7 GHz 특화망 대역에 적용할 수 있는 개구결합 급전을 갖는 이중 선형편파 안테나를 제안하였다. 제안된 안테나는 격리도 향상을 위해 일반적인 개구 결합급전을 갖고 상층과 하층에 각각 급전점을 갖도록 설계하였다. 각각의 기판의 크기는 34.0 mm×34.0 mm (W×L)이며 두께(h) 1.0 mm, 그리고 비유전율이 4.4인 FR-4 기판을 사용하였다. 또한 상층의 윗면에 12.7 mm×14.6 mm (W2×L3)의 패치를, 하층의 아랫면에 24.0mm×1.6 mm의 급전선로를, 접지면에 1.0 mm×7.7 mm(S×T)의 크기를 갖는 슬롯을 설계하여 패치로 급전되도록 하였다. 제작 및 측정 결과로부터, -10 dB 반사손실을 기준으로 배열 안테나의 경우, 입력포트 1에서 300.0 MHz (4.52~4.82 GHz), 입력포트 2에서 170.0 MHz (4.65~4.82 GHz)의 대역폭을 얻었으며 전달계수 S21은 -30 dB 이하의 값을 얻었다. 또한 각 급전포트에서의 편파분리도를 얻었다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권12호
• /
• pp.37-46
• /
• 2023

동적 물성치는 지반의 상세한 거동을 예측하기 위한 필수인자이나, 샘플 채취와 추가적인 실험이 동반되는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 정적 지반 물성치를 기반으로 동적 지반 물성치를 예측하는 것으로 인공신경망을 활용하고자 하였다. 정적 물성치는 점착력, 내부마찰각, 함수비, 비중 그리고 일축압축강도로 선정하였으며 출력 값인 동적물성치는 압축파 속도와 전단파 속도로 결정하였다. 인공신경망 적용시 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 Levenberg-Marquardt와 Bayesian regularization 방법을 적용하였으며, 각 최적화 방법에 따른 신뢰성을 비교하였다. 인공신경망 모델의 정확도는 결정계수로 나타냈으며, train과 test 과정 모두 0.9 이상의 값을 보여 해당 연구에서 구축한 인공신경망의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구축된 인공신경망 모델의 검증을 위해 새로운 입력 데이터에 대해서도 출력값의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도를 보였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
• /
• pp.497-505
• /
• 2005

RFID를 활용하여 기업 공급망의 효율성을 향상하고자 하는 기업들이 늘고 있지만, 이들이 적용할 만한 가이드라인이 부재한 실정이다. 이에 대하여 본 연구에서는 물류/유통산업의 RFID 기반 u-Business 전략계획 방법론을 제시하였다. 본 방법론은 기존의 정보화 전략계획 방법론의 기본 절차를 따라 '도입전략 수립-현행체계 분석-목표체계 수립-통합 이행계획 수립'의 단계(Phase)를 기반으로 하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 적용을 위해 기술도입 타당성 분석, 공급망 분석, 목표기업 벤치마킹, Pilot테스트, u-Business 전략계획 평가에 관하여 특화되었다. 제시된 방법론은 기존의 정보화 전략계획 방법론과의 비교를 통하여 타당성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
• /
• pp.793-794
• /
• 2019

본 시스템은 기존 안저사진의 높은 해상도와 광각 안저사진의 촬영의 편의성과 넓은 시야 각의 장점을 둘 다 취하기 위해, 광각 안저사진을 원본으로 하여 기존 안저사진을 생성하는 작업을 제안한다. 안저사진의 생성 알고리즘은 이미지 생성에 특화된 생산적 적대 신경망(GANs)을 채택하였다. 신경망의 성능을 평가하기 위해, 생성된 안저사진과 직접 촬영한 기존 안저사진으로부터 특성을 추출을 하여 특이점 간의 거리를 측정하고, 이를 바탕으로 두 사진의 유사도를 판단한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.886-888
• /
• 2020

ONNX 은 인공신경망 모델 교환을 위한 표준 중 하나이다. 인공신경망 모델을 구현하는 연구자 입장에선 ONNX 형태로 모델을 배포함으로써 이질적인 플랫폼 간의 호환성을 보장받을 수 있다. 서로 다른 플랫폼에서 ONNX 표준에선 ONNX 모델을 실행하는 엔진을 ONNX Runtime 이라고 하는데, ONNX Runtime 은 순수 S/W 형태이거나, 다양한 H/W 가속 기술과 결합된 형태가 있다. 본 논문에선 ONNX Backend Scoreboard 에 등록 되어있는 3 종류의 엔진과 본 논문에서 새롭게 제안하는 C-ONNX 의 성능을 웍스테이션과 임베디드 기기에서 비교해보고 임베디드 기기에 특화된 C-ONNX 의 가능성에 대해 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.849-852
• /
• 2021

화석연료의 빈번한 사용으로 인한 지구온난화 문제가 심각해지면서 화석연료를 대체할 수 있는 신재생 에너지가 떠오르고 있다. 그중에서도 에너지원이 청정하고 무제한으로 사용할 수 있다는 장점을 가진 태양광 발전소가 주목을 받고 있다. 하지만 기후에 따라 영향을 많이 받는 특징 때문에 안정적인 전력 생산을 위해서는 태양광 발전량 예측이 매우 중요해지고 있다. 본 논문에서는 시계열 데이터에 특화된 순환신경망 기법인 RNN과 LSTM 모델을 이용하여 태양광 발전량을 예측하고 각 모델의 하이퍼 파라미터를 다르게 주어 비교 분석하였다. 그 결과 LSTM 모델이 RNN 모델보다 높은 예측력을 보였고, 손실 값이 0.1보다 낮은 높은 정확도를 보였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.7-13
• /
• 2020

최근 세계보건기구(WHO)의 Coronavirus Disease-19(COVID-19)에 대한 팬데믹 선언으로 COVID-19는 세계적인 관심사이며 많은 사망자가 속출하고 있다. 이를 극복하기 위하여 국가 간 정보 교환과 COVID-19 관련 대응 방안 등의 공유에 대한 필요성이 증대되고 있다. 하지만 언어적 경계로 인해 원활한 정보 교환 및 공유가 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 COVID-19 도메인에 특화 된 인공신경망 기반 기계번역(Neural Machine Translation(NMT)) 모델을 제안한다. 제안한 모델은 영어를 중심으로 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 중국어 지원이 가능한 Transformer 기반 양방향 모델이다. 실험결과 BLEU 점수를 기준으로 상용화 시스템과 비교하여 모든 언어 쌍에서 유의미한 높은 성능을 보였다.

• 천문학회보
• /
• 제45권1호
• /
• pp.56.1-56.1
• /
• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.