• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.370-374
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• 2022

Construction is a labor-intensive industry that heavily relies on skilled construction workers. However, the aging of the workforce is rapidly growing, and the shortage of skilled workers is intensifying. The application of construction robotics technology can solve the problem of workforce shortage and guarantee construction productivity, safety, and quality improvement. This study presents a framework of the functional analysis for construction processes and work tasks that classifies and analyzes processes and work tasks for construction robotics design. The framework presents the functional analysis process, which analyzes workers' attributes and identifies functions of construction robotics.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제56권5호
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• pp.1603-1618
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• 2024

Emergency operation plans are indispensable elements for effective process safety management especially when unanticipated events occur under extreme situations. In the paper, a synthesis framework is proposed for the integration success path planning and performance analysis. Within the synthesis framework, success path planning is implemented through flow-directed signal tracing, renaming and reconstruction from a complete collection of Minimal Path Sets (MPSs) that are obtained using graph traversal search on GO-FLOW model diagram. The performance of success paths is then evaluated and prioritized according to the task complexity and probability calculation of MPSs for optimum action plans identification. Finally, an Auxiliary Feed Water System of Pressurized Water Reactor (PWR-AFWS) is taken as an example system to demonstrate the flow-directed MPSs search method for success path planning and performance analysis. It is concluded that the synthesis framework is capable of providing procedural guidance for emergency response and safety management with optimal success path planning under extreme situations.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.1-8
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• 2016

사용자로그는 많은 숨겨진 정보를 포함하고 있지만 데이터 정형화가 이루어지지 않았고, 데이터 크기도 너무 방대하여 처리하기 까다로워서 아직 밝혀져야 할 부분들을 많이 내포하고 있다. 특히 행동마다의 모든 시간정보를 포함하고 있어서 이를 응용하여 많은 부분을 밝혀낼 수 있다. 하지만 로그데이터 자체를 바로 분석으로 사용할 수는 없다. 유저 행동 모델 분석을 위해서는 별도의 프레임워크를 통한 변환과정들이 필요하다. 이 때문에 유저 행동모델 분석 프레임워크를 먼저 파악을 하고 데이터에 접근해야 한다. 이 논문에서는, 우리는 유저 행동모델을 효과적으로 분석하기 위한 프레임워크 모델을 제안한다. 본 모델은 대규모 데이터를 빨리 처리하기 위한 분산환경에서의 MapReduce 프로세스와 유저별 행동분석을 위한 데이터 구조 설계에 대한 부분을 포함한다. 또한 실제 온라인 서비스 로그의 구조를 바탕으로 어떤 방식으로 MapReduce를 처리하고 어떤 방식으로 유저행동모델을 분석을 위해 데이터 구조를 어떤식으로 변형할지 설명하고, 이를 통해 어떤 방식의 모델 분석으로 이어질지에 대해 상세히 설명한다. 이를 통해 대규모 로그 처리방법과 분석모델 설계에 대한 기초를 다질 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.718-724
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• 2017

최근 생산 부분에 집중되어 있던 국내 해양플랜트 산업구조를 엔지니어링 분야로 확대하기 위한 노력이 지속되어왔다. 하지만 부유식 해양플랜트 엔지니어링 기술의 핵심 중 하나인 시간대역에서의 운동해석의 경우 국외 회사에서 제공되는 정보에 거의 전적으로 의존하여 왔다. 특히 동적 위치 유지 시스템은 초기 설계에서 해외 선진사가 제공하는 정보에 기반하며, 그 결과를 선형에 반영하기 위해서는 시간적으로나 비용 면에서 많은 손실을 감수해야 한다. 본 논문에서는 동적위치유지시스템 (Dynamic Positioning System, DPS)을 사용하는 부유식 해양구조물의 시간대역 운동 해석에 필요한 프로그램의 프레임워크를 다룬다. 개발된 프레임워크는 시간대역 해석을 쉽게 수행할 수 있도록 해석에 필요한 입력 데이터를 생성하고, DPS의 제어 알고리즘 및 성능을 평가할 수 있도록 모듈화 하였다. 이를 통해 DPS의 배치 및 용량결정과 여러 가지 제어 알고리즘의 테스트가 쉽게 이루어지도록 하였다. 실제 모델 선박을 이용한 시뮬레이션을 통해 개발된 프레임워크의 실효성을 검증하였으며 전체 작업에 걸리는 시간이 50% 이상 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.87-93
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• 2008

지반의 비선형 전단탄성계수를 결정하기 위한 현장시험에서는, 먼저 지반과 원형기초에 지오폰을 설치하고, 기초에 대형 진동발생장치를 이용하여 진동하중을 가한다. 이 때, 지오폰으로부터 지반과 기초의 거동을 측정하고, 본 거동을 분석하여 전단탄성 계수와 해당 전단변형률을 결정할 수 있다. 본 논문에서는 현장시험결과로부터 지반의 선형, 비선형 전단탄성계수를 결정하기위한 역해석 과정의 필요성과 그 개발에 초점을 맞추었다. 제안된 역해석 과정은 비선형 최소자승법을 근간으로 하며, 거동이 계측되지 않는 곳의 지반의 비선형성을 고려하기 위하여 이중 반복루프를 사용하였다. 역해석 과정의 적용성을 검토하기 위하여 일련의 수치해석을 수행하였으며, 또한 역해석 적용의 예제를 보였다. 제안된 방법은 현장지반의 전단탄성계수 분포의 변화가 극심하지 않은 경우에는 전반적으로 우수한 적용성을 보이지만, 해석대상 지반의 전단파속도 분포가 역해석의 정확성에 영향을 수 있으므로, 예비 역해석을 통해 산출될 오차를 정량화 하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.37-45
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• 2023

Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future chatbot technologies to propose a framework for using ChatGPT or similar chatbots in adaptive learning. The framework includes personalized design, targeted resources and feedback, multi-turn dialogue models, reinforcement learning, and fine-tuning. The proposed framework also considers learning attributes such as age, gender, cognitive ability, prior knowledge, pacing, level of questions, interaction strategies, and learner control. However, the proposed framework has yet to be evaluated for its usability or effectiveness in practice, and the applicability of the framework may vary depending on the specific field of study. Through proposing this framework, we hope to encourage learners to more actively leverage current technologies, and likewise, inspire educators to integrate these technologies more proactively into their curricula. Future research should evaluate the proposed framework through actual implementation and explore how it can be adapted to different domains of study to provide a more comprehensive understanding of its potential applications in adaptive learning.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제86권2호
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• pp.249-260
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• 2023

The uncertainties involved in structural performances are of importance when the optimum number and property of seismic retrofit devices are determined. This paper proposes a seismic retrofit design framework for asymmetric soft-first-story buildings, considering uncertainties in the soil condition and seismic retrofit device. The effect of the uncertain parameters on the structural performance is used to find a robust and optimal seismic retrofit solution. The framework finds a robust and optimal seismic retrofit solution by finding the optimal locations and mechanical properties of the seismic retrofit device for different realizations of the uncertain parameters. The structural performance for each realization is computed to evaluate the effect of the uncertainty parameters on the seismic performance. The framework utilizes parallel processing to decrease the computationally intensive nonlinear dynamic analysis time. The framework returns a robust design solution that satisfies the given limit state for every realization of the uncertain parameters. The proposed framework is applied to the seismic retrofit design of a five-story asymmetric soft-first-story case study structure retrofitted with a viscoelastic damper. Robust optimal parameters for retrofitting a structure to satisfy the limit state for the different realizations of the uncertain parameter are found using the proposed framework. According to the performance evaluation results of the retrofitted structure, the developed framework is proved effective in the seismic retrofit of the asymmetric structure with inherent uncertainties.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
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• 제27권1호
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• pp.113-135
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• 2017

본 연구는 비판적 수학교육의 관점에서 수학교과서를 분석하기 위한 분석준거 개발을 목표로 하여 이루어졌다. 이를 위한 첫 단계로서 비판적 수학교육의 이론적 근간이 되는 비판 이론과 비판적 교육이론에 대한 문헌분석을 통해 비판적 수학교육의 철학적, 인식론적 기저를 고찰하였다. 또한 비판적 수학교육에 대한 국내외 문헌을 분석하여 비판적 수학교육의 개념화 논의, 실제 수업사례 등을 종합하여 '비판적 수학교육 관점에 따른 수학교과서 분석준거 안'을 구성하였다. 이후 제시한 준거 안에 대한 타당도를 검증하기 위해 전문가 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사 분석 결과에 따라 제시한 준거 안을 수정, 보완하여 '고전적 지식', '공동체적 지식', '대화적 지식', '정치적 지식' 네 범주로 이루어진 '비판적 수학교육의 관점에 따른 수학교과서 분석준거'를 최종적으로 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권7호
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• pp.377-392
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• 2005

컴퓨터 시스템이 등장한 이후 시스템 성능을 측정하고 분석하기 위한 많은 연구가 시스템 모델링, 성능 측정, 감시, 그리고 성능 예측 등 여러 분야에서 진행되었다. 그럼에도 불구하고, 각 성능 관련 분야를 하나로 묶는 통합 프레임워크에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 TMO(Time-Triggered Message-Triggered Object) 실시간 프로그래밍 모델의 경우, 간단한 감시 도구를 제외하고 성능 측정 도구나 분석 프레임워크가 없어, TMO 모델 기반 시스템 및 태스크를 분석하는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 TMO 모델 기반의 동적 분석 프레임워크인 TDAF(TMO based Dynamic Analysis Framework)를 제안한다. TDAE는 성능 측정 및 분석 단계를 전체적으로 다루며, 구성 요소인 부하 모델, 성능 모델, 그리고 보고 모델을 유기적으로 결합하여 보다 신뢰할 수 있는 정보를 개발자에게제공한다. 이를 지원하기 위해 기존 부하 모델에 TMO 모델을 결합하여 확장한 부하 모델을 제안하고, TMO 객체 부하를 파악할 수 있는 부하 계산 알고리즘을 제안한다. 또한 TMO 객체 부하를 고려하여 성능 측정지수를 구현한 성능 알고리즘과, 부하 및 성능을 기초로 실시간 태스크의 주기 및 데드라인을 도출할 수 있는 보고 모델과 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 부하 계산 알고리즘의 타당성을 입증하기 위한 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.