• Bulletin of Korea Environmental Preservation Association
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• s.408
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• pp.2-4
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• 2013

이제 우리나라도 선진국의 강력한 환경 규제와 국제 환경협약에 대응할 수 있는 제도를 갖추어야 한다. 새로운 규제와 협약이 생길 때마다 이에 대한 대응을 해야 하겠지만, 서유럽 국가들이 시행하고 있는 통합 허가 제도를 서둘러 도입한다면 지속적인 기술개발과 기업의 대응력 강화로 국제 환경무대를 선도할 수도 있을 것이다.

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.19 no.2
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• pp.197-204
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• 2010

새만금사업, 신행정수도(행정중심복합도시, 세종시), 한반도 대운하사업(4대강 살리기사업) 등과 같은 대형국책사업은 대통령 선거공약으로 제시되었다. 그러한 대형국책사업이 국가의 이익을 위해 꼭 필요한 것으로 제시되었다 하더라도, 그 결과는 좋은 의도와는 다르게 나타날 수도 있다. 대통령 선거후 환경정책기본법과 환경영향평가법에 따라 대형국책사업에 대한 사전환경성검토(전략환경평가)와 환경영향평가가 이뤄졌지만, 예상하지 못했던 정치적, 사회경제적, 환경적 갈등이 발생하였다. 이러한 개발 및 환경 갈등의 원인은 여러 측면에서 찾을 수 있겠지만, 사회경제적 항목을 중심으로 하는 사회영향평가의 미흡을 그 원인으로 제시하는 연구가 많다. 대규모 국책사업을 둘러싼 개발 및 환경 갈등을 해소하기 위해, 우리나라와 외국의 사회영향평가의 현황과 연구 동향을 고찰하고, 국책사업의 주요 쟁점의 분석을 통하여 사회영향평가의 중요성과 필요성을 강조하였다. 그리고 사회영향평가의 도입, 강화, 지침 마련에 대해 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 현재의 사전환경성검토(전략환경평가)시에 사회적 통합, 경제적 측면(B/C분석, 비용, 고용 등), 법제적 측면, 한반도 통일이나 국가균형발전 등과 같은 사회경제적 항목을 평가항목에 추가함으로써 사회영향평가를 도입하고; 둘째, 환경영향평가 시에 공공시설, 교육, 교통, 문화재, 경제적 타당성, 고용, 토지이용을 현재의 사회경제평가항목에 추가시켜 사회영향평가를 보다 강화시키고; 셋째, 한국의 환경적, 정치적, 경제적, 사회적, 문화적 상황을 반영하여(사회영향평가의 원리와 지침(가칭))을 마련하도록 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.7
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• pp.795-802
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• 2003

To live autonomously, intelligent agents such as robots or virtual characters need ability that recognizes given environment, and learns and chooses adaptive actions. So, we propose an action selection/learning mechanism in intelligent agents. The proposed mechanism employs a hybrid system which integrates a behavior-based method using the reinforcement learning and a cognitive-based method using the symbolic learning. The characteristics of our mechanism are as follows. First, because it learns adaptive actions about environment using reinforcement learning, our agents have flexibility about environmental changes. Second, because it learns environmental factors for the agent's goals using inductive machine learning and association rules, the agent learns and selects appropriate actions faster in given surrounding and more efficiently in extended surroundings. Third, in implementing the intelligent agents, we considers only the recognized states which are found by a state detector rather than by all states. Because this method consider only necessary states, we can reduce the space of memory. And because it represents and processes new states dynamically, we can cope with the change of environment spontaneously.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.6
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• pp.75-81
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• 2022

Autonomous vehicles, which can dramatically solve the lack of parking spaces, are making great progress through deep reinforcement learning. Activation functions are used for deep reinforcement learning, and various activation functions have been proposed, but their performance deviations were large depending on the application environment. Therefore, finding the optimal activation function depending on the environment is important for effective learning. This paper analyzes 12 functions mainly used in reinforcement learning to compare and evaluate which activation function is most effective when autonomous vehicles use deep reinforcement learning to learn parking. To this end, a performance evaluation environment was established, and the average reward of each activation function was compared with the success rate, episode length, and vehicle speed. As a result, the highest reward was the case of using GELU, and the ELU was the lowest. The reward difference between the two activation functions was 35.2%.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.30 no.3
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• pp.109-123
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• 2024

Research into vision-based end-to-end autonomous driving systems utilizing deep learning and reinforcement learning has been steadily increasing. These systems typically encode continuous and high-dimensional vehicle states, such as location, velocity, orientation, and sensor data, into latent features, which are then decoded into a vehicular control policy. The complexity of urban driving environments necessitates the use of state representation learning through networks like Variational Autoencoders (VAEs) or Convolutional Neural Networks (CNNs). This paper analyzes the impact of different image state encoding methods on reinforcement learning performance in autonomous driving. Experiments were conducted in the CARLA simulator using RGB images and semantically segmented images captured by the vehicle's front camera. These images were encoded using VAE and Vision Transformer (ViT) networks. The study examines how these networks influence the agents' learning outcomes and experimentally demonstrates the role of each state representation technique in enhancing the learning efficiency and decision- making capabilities of autonomous driving systems.

• 정보화사회
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• s.107
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• pp.10-12
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• 1996

지난 10월 14일 오전 청와대에서 열린 "정보화추진 확대회의"에서 국가경쟁력 강화를 위한 김 영삼 대통령의 "정보화 전략"이 발표되었다. 이 자리에서는 다가오는 21세기 정보화의 수준의 곧 그 나라의 국가 경쟁력의 원천이 됨으로 산업, 정부, 환경, 교육 등 다방면에 걸친 범국가적 정보화를 통한 국가경쟁력 강화 실천의지가 발표되었다. 또한 국민, 기업, 정부 모두가 정보화의 진정한 주체임을 강조하고, 정보화 추진을 위한 모든 시책에 대해서 각계 각층이 진취적이고도 적극적인 자세를 가져야 한다고 강조되었다. 이날 보고회의에는 이수성 국무총리를 비롯한 각 부 장관과 정계.재계 주요인사 120여명이 참석했다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.149-152
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• 1997

'98년부터 통신시장이 전면 개방됨에 따라 국내외적으로 전환기를 맞이하고 있다. 이런 급변하는 시장환경에서 경쟁우위를 유지하기 위해서는 우수한 기술경쟁력과 가격경쟁력을 가지고 능동적으로 대처할수 있어야 한다. 본 연구에서는 시장측면의 기술활용정도와 기술측면의 기술수준 등 2가지의 변수를 바탕으로 기술경쟁력 분석모형을 설정하여 경쟁력 강화방안을 모색하였다. 또한 본 분석모형에 따라 ETRI(한국전자통신연구원)의 사례연구 결과도 제시하였으며, 이를 토대로 연구기관의 종합적인 기술경쟁력 강화방안을 마련하였다.

• The tire
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• s.246
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• pp.10-19
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• 2011

일본 대지진으로 인해 세계 경제의 불확실성이 높아가고 있는 가운데 최근 자동차 부품수출이 급증하면서 자동차 부품 산업이 새로운 성장동력 산업으로 부상하고 있다. 우리나라의 타이어 수출은 타이어업체의 해외 생산 확대에도 불구하고 증가하고 있으나, 국내 산업 분류상 타이어가 자동차부품으로 분류되지 않음으로써 관심을 끌지 못하고 있다. 국내 타이어산업은 지속적인 연구개발 투자에 힘입어 혁신역량을 강화하면서 글로벌산업으로 성장하였으며, 세계 시장 점유율을 확대하고 있다. 본고에서는 국내 자동차 부품산업의 수출 현황과 환경 변화 및 국내외 자동차 부품업체의 혁신 전략에 대해 살펴 본 후 불확실성시대의 국내 타이어산업의 혁신 역량 강화 전략을 제시해 보기로 한다.

• 월간 기계설비
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• s.272
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• pp.57-61
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• 2013

'건설산업의 지속 발전 기반 강화'를 비전으로 한 향후 5년간의 건설정책 청사진이 제시됐다. 국토해양부(장관 권도엽)는 지난 2월 20일 '제4차 건설산업진흥기본계획' 고시를 통해 건설산업의 환경변화를 반영한 새로운 비전과 전략을 수립하고, (1) 건설산업 효율성 강화 및 산업구조 견실화 (2) 건설산업 성장동력 강화 (3) 공생발전 및 선진 건설문화 정착 등 세 가지 정책목표를 제시했다. 본지는 건설산업의 질적 성장을 위한 제4차 건설산업진흥기본계획의 주요 내용을 게재한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.194-199
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• 2006

본 논문에서는 불확실한 환경 상에서의 의사결정 알고리즘인 "Case-based Decision Theory" (CBDT) 알고리즘을 dynamic하게 연동되는 연속된 의사결정 문제에 대하여 강화학습의 대표적인 Q-learning의 강화기법을 응용하여 확장한 새로운 의사결정 알고리즘 "Dynamic CBDT"를 제안하고, CBDT알고리즘에 대한 Dynamic CBDT의 효율성을 테트리스 실험을 통하여 확인한다.