• 한국국방기술학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.7-18
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• 2023

군 지휘관은 전투 임무 수행을 위한 작전계획을 수립한다. 작전계획 수립을 위한 현행 교리는 야전의 악조건 하에서 사람의 노력으로 수행 가능하도록 간단명료한 절차와 방법을 사용하도록 하고 있다. 작전계획 수립 과정의 작업은 의사결정의 연속이라고 할 수 있는데, 의사결정의 기준은 대체로 임무변수를 적용한다. 그러나 세부적인 기준은 교리로 고정시키지 않고 창의적으로 수립 적용하도록 하고 있다. 그러나 인공지능 기반의 의사결정을 위해서는 기준들과 사용되는 양식을 정형화할 필요가 있다. 본 논문은 우선 각종 기준들과 양식을 정형화하여 반자동화된 보조시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제시하고 이를 인공지능화하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 운영분석 분야에서 정립된 수학적 모형과 의사결정 방법들을 적용하여 능률성을 제고시킬 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.19-25
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• 2024

전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.538-543
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• 2024

본 논문에서는 인터디지털-커패시터-모양 슬롯을 이용한 chipless RFID(radio frequency identification) 태그의 소형화에 대하여 연구하였다. 제안된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯은 두께 0.8 mm의 20 mm×50 mm 크기의 FR4 기판의 한쪽에 있는 직사각형 도체 평판에 추가하였다. 기존의 H-모양 슬롯과 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 각각 추가하였을 때와 bistatic 레이다 단면적(RCS; radar cross section)의 공진 딥(dip) 주파수를 비교하였다. H-모양 슬롯과 변형된 구부러진 H-모양 슬롯을 추가하였을 때 시뮬레이션 공진 딥 주파수는 각각 5.907 GHz과 3.741 GHz이었다. 제안된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯을 추가하였을 때 공진 딥 주파수는 2.889 GHz로 감소하였고 H-모양 슬롯을 추가하였을 때와 비교하여 슬롯 길이를 51.1% 소형화할 수 있다. 실험 결과, 제작된 인터디지털-커패시터-모양 슬롯이 추가된 chipless RFID 태그의 공진 딥 주파수는 3.07 GHz로 나타났다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.574-581
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• 2024

본 연구는 제작공정 훈련을 위한 확장 현실 콘텐츠의 사용성을 탐색하고, 사용자 경험을 분석하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 공정교육용 확장 현실사용성 평가 보고서에 제시된 사용자 하드웨어, 사용자인터페이스, 콘텐츠 만족도에 대한 인터뷰 내용을 키워드 추출 및 워드 클라우드 시각화를 위한 파이선 패키지를 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 하드웨어의 착용감은 만족스러웠지만, 중량과 열 문제는 개선이 필요하다는 피드백이 나타났다. 사용자인터페이스 측면에서는 가독성에는 긍정적 응답이 많았으나, 핸드트래킹 기반 상호작용 방식의 인식률이 낮아 개선이 요구되었다. 또한, 사용자는 확장 현실 기술을 의료 및 교육 분야에 적용할 가능성을 인식하고 긍정적인 미래 기대감을 표현하였다. 본 연구는 산업용 확장 현실 콘텐츠의 사용성 및 품질 개선을 위한 기초 자료를 제공하며, 향후 실질적인 산업 현장 적용을 위한 발전 방향을 수립하는 데 활용될 수 있다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제56권3호
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• pp.277-287
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• 2024

경두개 도플러(transcranial doppler, TCD) 초음파는 뇌혈류를 평가하는 데 중요한 비침습적 도구로, 뇌혈관 질환의 진단과 모니터링에 널리 사용되고 있다. 본 논문은 TCD의 중요성을 재확인하고, 검사 방법 및 주의 사항을 정리하여 실무자에게 가이드를 제공하고자 한다. TCD는 혈류 속도 변화를 평가하여 뇌혈관 협착, 폐색, 혈류 역학적 변화를 평가한다. 그러나 혈류 속도만으로는 혈류량 증가와 혈관 직경 감소를 구분하기 어렵다. 따라서 임상 소견과 혈류 역학적 변화를 통합적으로 고려한 종합적 접근이 필요하다. TCD 결과의 신뢰성은 검사자의 기술에 크게 의존하므로 표준화된 절차와 지속적인 교육 및 훈련이 필요하다. TCD 분석의 자동화와 인공지능(AI) 기술의 발전은 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 향후 연구는 이러한 새로운 기술들을 검증하고 임상에 적용하는 데 중점을 두어야 한다. 본 논문은 TCD의 중요성, 검사 방법, 주의사항을 검토하며, 실무자에게 유용한 가이드를 제공하고자 한다. TCD의 지속적인 발전과 임상 적용 확대가 뇌혈관 질환의 진단 및 치료에 기여하기를 기대한다.

• Steel and Composite Structures
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• 제52권6호
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• pp.647-656
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• 2024

This paper discusses the study of concrete composite walls of algorithmic modeling, in which steel tubes are embedded. The load-bearing capacity of STHC composite walls increases with the increase of axial load coefficient, but its ductility decreases. The load-bearing capacity can be improved by increasing the strength of the steel pipes; however, the elasticity of STHC composite walls was found to be slightly reduced. As the shear stress coefficient increases, the load-bearing capacity of STHC composite walls decreases significantly, while the deformation resistance increases. By analyzing actual cases, we demonstrate the effectiveness of the research results in real situations and enhance the persuasiveness of the conclusions. The research results can provide a basis for future research, inspire more explorations on seismic design and construction, and further advance the development of this field. Emphasize the importance of research results, promote interdisciplinary cooperation in the fields of structural engineering, earthquake engineering, and materials science, and improve overall seismic resistance. The emphasis on these aspects will help highlight the practical impact of the research results, further strengthen the conclusions, and promote progress in the design and construction of earthquake-resistant structures. The goals of this work are access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient architecture, sustainable planning and management of human settlements. Simulation results of linear and nonlinear structures show that this method can detect structural parameters and their changes due to damage and unknown disturbances. Therefore, it is believed that with the further development of fuzzy neural network artificial intelligence theory, this goal will be achieved in the near future.

• 정보관리학회지
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• 제41권3호
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• pp.145-169
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• 2024

이 연구에서는 외국인 학생들 대상으로 한국어 학습을 지원하는 도서 추천을 서비스하기 위하여 ChatGPT를 기반으로 한국어 학습을 위한 도서 추천 시스템을 구현한 후 추천된 도서의 적합성을 평가하여 구축된 시스템의 효용성을 분석하였다. ChatGPT 챗봇을 위한 학습데이터는 등급별 주제키워드 목록, 도서별 주제키워드 목록, 혼합목록 등 세 가지 유형으로 구현되었고 13개의 표준 질의를 적용하여 챗봇의 도서 추천 결과를 추천도서 정확률로 평가하였다. 추천도서 정확률 비교 결과, 혼합목록을 적용한 챗봇이 등급별 주제 키워드와 도서별 주제키워드를 적용한 개별 목록에 비해 모든 관련 도서를 추천하는데 더 성공적인 것으로 나타났다. 이 연구에서 ChapGPT를 도서추천에 활용한 사례는 대학 도서관에서 다양한 이용자 서비스를 위해 인공지능 기술을 활용하는 시도로 해석될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.123-131
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• 2020

인공지능 기술의 비약적 발전과 함께 사람의 언어를 다루는 자연어 처리 분야 역시 활발하게 연구가 진행되고 있다. 특히 최근에는 구글에서 공개한 언어 모델인 BERT는 대량의 코퍼스를 활용해 미리 학습시킨 모델을 제공함으로써 자연어 처리의 여러 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. BERT에서 다국어 모델을 지원하고 있지만 한국어에 바로 적용했을 때는 한계점이 존재하기 때문에 대량의 한국어 코퍼스를 이용해 학습시킨 모델을 사용해야 한다. 또한 텍스트는 어휘, 문법적인 의미만 담고 있는 것이 아니라 전후 관계, 상황과 같은 문맥적인 의미도 담고 있다. 기존의 자연어 처리 분야에서는 어휘나 문법적인 의미를 중심으로 연구가 주로 이루어졌다. 텍스트에 내재되어 있는 문맥 정보의 정확한 파악은 맥락을 이해하는 데에 있어 중요한 역할을 한다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식그래프는 컴퓨터에게 쉽게 문맥을 학습시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한국어 코퍼스를 이용해 사전 학습된 BERT 모델과 지식 그래프를 이용해 한국어 문맥 정보를 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 텍스트에서 중요한 요소가 되는 인물, 관계, 감정, 공간, 시간 정보를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 제안한 시스템을 실험을 통해 검증한다.