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남북관계와 대북협상전략 (A System Dynamics Model for Negotiation strategy Analysis with North Korea)

  • 곽상만
    • 한국시스템다이내믹스연구
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    • 제1권2호
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    • pp.5-31
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    • 2000
  • The summit meeting of the South North Korean leaders was a turning point in the relationships between the two countries. It was followed by the Red-Cross Meeting, Minister-Level Meeting, economic agreements, which have increased the relationship more colorful in both quantities and qualities. However, the half-century period for separation was too long to overcome all the problems by only one event. The two countries have quite different social systems; one politically strong person is governing the North, while many interest groups are involved in political decision making processes in the South. In short, it would take a long time to settle down all the problems residing between the two countries. A system dynamics model is developed to describe the long term dynamics of the relations between the South and North Koreas. As a first attempt, the model focuses only on the diplomatic meeting issues between the South and North. The model aggregates diplomatic issues into 5 categories; economic issues, security issues, infrastructure, cultural issues, and past problems. It assumes that there would not be any dramatic changes between the two countries. It is a conceptual model composed of around 200 variables, and should not be used as a forecast tool. However, it captures most of the logics discussed in the papers and conferences concerning the South and North Korea relations. Many sensitivity studies and Monte Carlo simulations have shown that the simulation results matches with mental models of experts; that is the model can be used as a learning tool or as a secondary opinion until the data required by the model is collected. In order to analyze the current situation, five scenarios are simulated and analyzed; the functional approach, the conditional approach, the balanced approach, the circumstantial approach, and the strategic approach. The functional approach represents that the South makes efforts in the area where the possibility of agreement is high for the next 10 years. The conditional approach is a scenario where the South impose all difficult issues as conditions for resolving other diplomatic issues. The balanced approach is resolving the five issues with the same priorities, while the circumstantial approach is resolving issues which seem to be resolved easily. Finally, another optimum approach has been seek using the system dynamics model developed. The optimum strategy (it is named as the strategic approach) was strikingly different from other four approaches. The optimum strategy is so complicated that no one could find it with mental model(or by just insights). Considering that the system dynamic model used to find the optimum is a simplifind (maybe over simplified) version of the reality, it is concluded that a well designed system dynamics model would be of great help to resolving the complicated diplomatic problems in any kind.

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YOLO-v3을 활용한 건설 장비 주변 위험 상황 인지 알고리즘 개발 (Development on Identification Algorithm of Risk Situation around Construction Vehicle using YOLO-v3)

  • 심승보;최상일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.622-629
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    • 2019
  • 최근 정부는 건설 산업의 재해율과 사고 사망률이 전체 산업 중 높은 비율을 차지한다는 점을 개선하기 위하여 새로운 대책을 강구하고 있다. 특히 4차 산업혁명의 시대적 흐름에 맞춰 ICT 기술과 융합된 건설 기술 개발에 집중적으로 투자하고 있다. 이런 상황에 대응하고자 본 논문에서는 건설 기계를 사용하는 작업에서 작업자의 안전성 향상을 위한 방법으로, 건설 기계 운전자와 주변 작업자 간의 작업 상황 정보를 공유하고 인지할 수 있는 개념을 제시하였다. 그리고 해당 개념의 일부를 실현하고자 카메라를 이용한 인공 지능 기반 영상처리 기술을 활용하여 토공 작업에 접목시켰다. 그 중에서도 다짐 장비를 이용한 실험을 통해 YOLO-v3 기반의 영상 처리 알고리즘으로 토공 작업 중에 주변 작업자 상황을 인지하고 위험 상황 여부를 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하였다. 그 결과 본 알고리즘은 동영상에서 초당 15.06프레임을 처리하며 90.48%의 정확도로 건설 기계 주변 위험 상황을 인지할 수 있다. 향후 이 같은 기술을 활용하여 건설 현장의 안전사고 예방에 기여하고자 한다.

신경병증성 통증의 처리 과정에 있어 중추신경계의 가소성 변화 비교 (Comparisons of the Plastic Changes in the Central Nervous System in the Processing of Neuropathic Pain)

  • 권민지
    • 감성과학
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    • 제24권2호
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    • pp.39-48
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    • 2021
  • 국제통증연구학회(IASP)에 따르면, 신경병증성 통증은 정상 조건에서 중추신경계에 유해한 정보를 전달하는 신경계 기능 장애로 특징 지워진다. 이런 통증은 말초 혹은 중추 신경계에 확인 가능한 병변이 있는 질환과 어떠한 신경에도 병변이 없는 상태에서 발생하는 상황으로 나누어 볼 수 있다. 두 가지 상황 모두 장기적이고 만성적인 변화과정을 겪게 되며, 결과적으로 신경계가 부적절하게 적응하여 치유되기 어려운 만성통증 증후군으로 발전할 수 있다. 그러나 이러한 통증 치료는 진단에서부터 치료까지의 과정이 어려운 탓에 현재까지도 특별한 해결방안이 부족한 실정이다. 최근 자기공명영상(fMRI), 양전자방출단층촬영법(PET), 광영상(optical imaging) 등 영상분석기술이 발달함에 따라 통증을 유발할 수 있는 유해 자극에 대한 중추신경계의 반응을 영상화하는 연구가 증가하고 있다. 이러한 영상 기법들을 통해 통증을 해석하고 처리하는 뇌 영역에서 시냅스 간 가소성 변화가 일어나고 있음을 확인하였으며, 신경병증성 통증을 비롯한 만성통증과 학습과의 상호 작용을 이해하는 데 많은 도움을 주고 있다. 본 연구는 병리적 통증의 기전과 통증 자극에 따른 뇌의 구조적, 기능적 변화에 대해 최근까지 밝혀진 연구들을 소개하고자 한다. 만성적 통증의 정의와 발생기전을 되짚고 새로운 연구 동향을 살펴보는 것은 통증을 완화할 수 있는 방안을 강구하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.

다중 객체 추적 알고리즘을 이용한 가공품 흐름 정보 기반 생산 실적 데이터 자동 수집 (Automatic Collection of Production Performance Data Based on Multi-Object Tracking Algorithms)

  • 임현아;오서정;손형준;오요셉
    • 한국전자거래학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.205-218
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    • 2022
  • 최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.

클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 개선된 집중 샘플링 (Improved Focused Sampling for Class Imbalance Problem)

  • 김만선;양형정;김수형;챠위핑
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권4호
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    • pp.287-294
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    • 2007
  • 실세계의 문제에서 많은 기계학습의 알고리즘들은 데이터의 클래스 불균형 문제에 어려움을 겪는다. 이러한 클래스 불균형 문제를 해결하기 위하여 데이터의 비율을 변경하거나 좀 더 나은 샘플링 전략으로 극복하려는 연구들이 제안되었다. 그러나 데이터의 비율을 변경하는 연구에서는 전체 데이터 분포의 특성을 고려하지 못하고, 샘플링 전략을 제안하는 연구에서는 여러 가지 제한 조건을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 위의 두가지 방법의 장점을 모두 포함하는 개선된 집중 샘플링 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 학습에 유용한 데이터들을 샘플링하는데 스코어링에 기반한 데이터 분할 방법을 이용한다. 즉, 입력 데이터들에 대해 SOM(Self Organizing Map)의 학습 결과로 얻은 BMU(Best Matching Unit)와의 거리를 계산하고, 이 거리론 스코어라 한다. 측정된 스코어는 오름차순으로 정렬되며, 이 과정에서 입력 데이터의 분포가 재 표현되고, 재 표현된 분포는 전체 데이터의 특성을 대표하게 된다. 그 결과로 얻은 데이터들 중에서 유용하지 못한 데이터들에 대해 제거하는 과정을 수행하여 새로운 학습 데이터 셋을 얻는다. 새로운 학습 데이터 생성 과정에서는 재 표현된 분포의 결과를 두 구간(upper, lower)으로 분할하는데, 두 추간 사이의 데이터들은 유용하지 못한 패턴들로 간주되어 학습에 이용되지 않는다. 본 논문에서 제안한 방법은 클래스 불균형의 비율 감수 훈련 데이터의 크기 감소, 과적합의 방지 등 몇 가지 장점을 보인다. 제안한 방법으로 샘플링된 데이터에 kNN 을 적용하여, 분류 실험한 결과 심한 불균형이 있는 ecoli 데이터의 분류 성능이 최대 2.27배 향상되었다.

<지식채널e>의 교육적 활용에 대한 교사 인식 연구 (Perceptions of the Knowledge of the Channel ⓔ as educational media for school teachers)

  • 박유신;나여훈;장은주
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권49호
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    • pp.425-464
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    • 2017
  • <지식채널e>는 한국교육방송공사의 미니 다큐멘터리로서, 교육 콘텐츠로 널리 활용된다. 이 연구의 목적은 <지식채널e>의 교육 현장에서의 활용 실태를 조사하여, 성공적인 교육 콘텐츠의 특성을 분석하고, 교육용 미디어 콘텐츠가 지향해야 할 방향을 알아보고자 하는 것이다. 이를 위하여 초, 중, 고등학교 교사 361명을 대상으로 설문조사를 실시하여, 학교 교육에서 <지식채널e>의 활용 빈도, 접근 방법, 학습 활동, 문제점 및 개선점을 분석하였다. 연구 결과, <지식채널e>가 학교 교육에 활용되는 빈도는 초등학교, 중학교, 고등학교 순이었으며, 교사들은 교육을 위한 방송 콘텐츠를 선정할 때 교육과정 내용과의 적합성을 중시하는 것으로 나타났다. <지식채널e>는 수업 동기 유발 자료로 주로 활용된다. 초등 교과별로 살펴보면, 사회, 도덕, 과학 등 내용 지식의 성격이 강하거나 다양한 관점의 접근이 필요한 주제에서 활용도가 높다. 그러나 수업과 직접적으로 관련된 자료를 찾기가 어렵고, <지식채널e>와 유사한 콘텐츠가 풍부해졌기 때문에 <지식채널e>에 대한 활용도가 떨어지고 있다. 이를 개선하기 위해서는 <지식채널e>를 제공하는 플랫폼을 개선하고, <지식채널e>의 제작 방식을 소셜 미디어 환경에 맞게 전환해야 한다.

제한된 모션 센서와 애니메이션 데이터를 이용한 캐릭터 동작 제어 (Character Motion Control by Using Limited Sensors and Animation Data)

  • 배태성;이은지;김하은;박민지;최명걸
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.85-92
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    • 2019
  • 디지털 스토리텔링에 등장하는 3차원 가상 캐릭터에는 외형뿐만 아니라 자세나 동작에서도 캐릭터의 개성이 반영된 고유의 스타일이 부여된다. 그러나 사용자가 웨어러블 동작센서를 사용하여 직접 캐릭터의 신체 동작을 제어하는 경우 캐릭터 고유의 스타일이 무시될 수 있다. 본 연구에서는 가상 캐릭터를 위해 제작된 소량의 애니메이션 데이터만을 이용하는 검색 기반 캐릭터 동작 제어 기술을 사용하여 캐릭터 고유의 스타일을 유지하는 기술을 제시한다. 대량의 학습 데이터를 필요로하는 기계학습법을 피하는 대신 소량의 애니메이션 데이터로부터 사용자의 자세와 유사한 캐릭터 자세를 직접 검색하여 사용하는 기술을 제안한다. 제시된 방법을 검증하기 위해 전문가에 의해 제작된 가상현실 게임용 캐릭터 모델과 애니메이션 데이터를 사용하여 실험하였다. 평범한 사람의 모션캡쳐 데이터를 사용했을 때와의 결과를 비교하여 캐릭터 스타일이 보존됨을 증명하였다. 또한 동작센서의 개수를 달리한 실험을 통해 제시된 방법의 확장성을 증명하였다.

건설 리스크 도출을 위한 SVM 기반의 건설프로젝트 문서 분류 모델 개발 (Development of SVM-based Construction Project Document Classification Model to Derive Construction Risk)

  • 강동욱;조민건;차기춘;박승희
    • 대한토목학회논문집
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    • 제43권6호
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    • pp.841-849
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    • 2023
  • 건설프로젝트는 공기 지연, 건설 재해 등 다양한 요인으로 인한 리스크가 존재한다. 이러한 건설 리스크를 기반으로 건설프로젝트의 공사 기간의 산정 방법은 주로 감독자 경험에 의존한 주관적 판단으로 이루어지고 있다. 또한, 공기 지연과 건설 재해로 지연된 건설프로젝트 일정을 맞추기 위한 무리한 단축 시공은 부실시공 등의 부정적인 결과를 초래하며, 지연된 일정으로 인한 사회 기반 시설물 부재로 경제적 손실이 발생한다. 이러한 건설프로젝트의 리스크 해결을 위한 데이터 기반의 과학적 접근과 통계적 분석이 필요한 실정이다. 실제 건설프로젝트에서 수집되는 데이터는 비정형 텍스트 형태로 저장되어 있어 데이터를 기반으로 한 리스크를 적용하기 위해서는 데이터 전처리에 많은 인력과 비용을 수반하기 때문에 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분류 모델을 통한 기초자료를 요구한다. 따라서, 본 연구에서는 건설프로젝트 문서를 수집하여 텍스트 마이닝을 활용하여 SVM(Support Vector Machine) 기반의 데이터 분류 모델을 통해 리스크 관리를 위한 문서 기초자료 생성 분류 모델을 개발하였다. 향후 연구 결과를 통해 정량적인 분석을 통해서 건설프로젝트 공정관리 등에 있어 효율적이고 객관적인 기초자료로 활용되어 리스크 관리가 가능해질 것으로 기대된다.

제6차 고등학교 과학 교육과정과 실천에 대한 과학 교사의 인식 조사 (A Study on Science Teachers' Perceptions of the 6th High School Science Curriculum and Their Practices)

  • 노태희;권혁순;김혜경;박승재
    • 한국과학교육학회지
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    • 제20권1호
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    • pp.20-28
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    • 2000
  • 전국 135개 인문계 고등학교에서 402명의 교사들을 대상으로 제6차 고등학교 과학과 교육과정의 적절성과 실천에 대한 고등학교 과학 교사들의 인식을 조사하였다. 대부분의 교사들은 목표에 교육과정 개정의 기본 방침이 잘 드러나 있고, 내용 체계와 내용은 적절하다고 생각하였다. 그러나 목표가 과학 교육 자료개발과 실제 지도 및 평가에 도움이 되도록 진술되지 않았으며, 방법 및 평가에 제시된 진술문은 교사의 탐구 지도 능력과 학교의 여건을 고려할 때 적절하지 않다고 생각하는 교사들이 많았다. 교육과정의 개정 내용을 교사 연수에서 충분히 다루지 않았으며, 개정된 교육과정에 의해 학습한 학생들의 지식 이해, 태도, 문제 해결 능력이 향상되지 않았다고 생각하는 교사들이 많았다. 학습 지원 시설과 자료의 부족, 입시 위주의 수업 및 평가 등으로 인하여, STS적 접근방법의 사용, 단원의 재구성, 학습 집단 구성의 다양화, 평가 도구 공동 개발 등 교육과정에서 제시한 수업 지도 방법을 실천하는 교사는 적었다.

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구문 트리 가지치기 및 소멸 인자 조정을 통한 트리 커널 기반 단백질 간 상호작용 추출 성능 향상 (Performance Enhancement of Tree Kernel-based Protein-Protein Interaction Extraction by Parse Tree Pruning and Decay Factor Adjustment)

  • 최성필;최윤수;정창후;맹성현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권2호
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    • pp.85-94
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    • 2010
  • 본 논문에서는 기존의 연구에서 시도되었던 것과는 달리, 복잡하고 추출하기가 어려운 다양한 형태의 자질 및 단서 정보가 필요 없는 합성곱 구문 트리 커널 기반의 단백질 간 상호작용 추출 기법을 소개한다. 이 기법의 특징은 단백질 이름 쌍을 포함한 상호작용 포함 후보 문장에 대한 구문 트리만을 이용하여 추출을 시도한다는 것이며 부가적인 자질이나 커널 함수가 불필요하다는 장점이 있다. 이를 기반으로 본 논문의 연구 성과는 다음과 같다. 첫째, 단백질 간 상호작용 추출에 있어서 구문 트리 커널을 적용할 경우 불필요한 문맥 정보를 효과적으로 제거하는 구문 트리 가지치기 작업이 필수적임을 기존 연구 결과와의 성능 비교로써 증명한다. 둘째, 동일한 학습 조건에서 구문 트리 커널의 소멸 인자(decay factor)는 평활 인자(smoothing factor)로서 중요한 역할을 하며, 성능 변화의 핵심 요소임을 보인다. 특히 학습 집합의 규모에 따라서 소멸인자가 성능에 미치는 영향력이 상이한 패턴으로 나타남을 제시하였다. 결론적으로 기존의 최신 연구결과로서 주장한 "단일 커널보다 혼합 커널의 성능이 더 뛰어나다"라는 가설이 항상 성립하는 것은 아니라는 것을 합성곱 구문 트리 커널 단독으로 적용하여 높은 성능을 나타냄으로써 보여주었다. 동일한 조건으로 수행한 실험에서 기존의 두 연구 결과에 비해 19.8%, 14%의 성능 개선을 나타내었다.