딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
인간은 문장 안에 있는 명사를 인식할 때 그 명사의 상위 개념을 머리에 떠올린다. 컴퓨터에게 인간의 단어 인식작용을 시뮬레이션하기 위해서는 단어의 상위 개념(상위어) 을 지식 베이스(WordNet)로 구축해야만 한다. 현재 한국에서는 많은 인력과 시간이 소요되기 때문에 WordNet의 작업을 시작하지 못하였으나 컴퓨터의 성능이 급격히 향상 되고 상용화된 MRD(Machine Readable Dictionary)가 이용하능하게 됨에 따라 자동으로 WordNet 구축의 가능성을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 MRD(Machine Readable Dictionary)의 명사의 정의 (description)를 이용하여 자동으로 한국어 명사 WordNet 을 구축하는 방법을 제안한다. 한국어 문장의 구조적인 특징을 분석하여 상위 개념 (상위어)를 추출하는 규칙을 제안한다. 그것은 중심적인 말이 보통 뒤에 나타난다는 것과 명사의 정의는 특수한 구조를 갖는다는 것을 반영하였다. 또한, 이러한 규칙에 의해 만들어진 상위어들을 결합한 한국어 명사의 WordNet프로토타입을 개발 하였다. 약 250개 표본 단어의 상위어를 추출한 결과 약 92여 퍼센트가 상위어가 옳게 추출 되었다.
야간에 가로등이 없는 지방 국도 또는 우천시에 과속 방지턱이 보이질 않아 과속방지턱에 거의 근접하여 급 브레이크를 밟는 경우가 종종 발생하여 사고가 발생한다. 또한, 논 또는 밭과 인접한 지방 국도의 경우 농작물의 피해를 줄이고자 가로등 설치를 못하는 실정이다. 이 경우 야간에 사람들이 길을 다니는 경우 특히 검은색 계열의 옷을 입고 다니는 경우 사람의 존재를 운전자가 인식하지 못해 잦은 사고가 발생한다. 이 경우, 파장이 긴 색깔의 LED 가로등을 설치하면 농작물의 피해를 주지 않고 사람의 존재만 구별할 수 있어 교통사고를 줄일 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이를 위하여 과속방지턱에 LED를 부착하여 점등함로써 사전의 속도를 줄여 사고를 줄일 수 있고 또한 농작물에 피해를 주지 않으면서 인사 교통사고를 줄일 수 있는 태양광 및 압전소자를 이용한 절전형 LED 자동점등 지방국도(논로) 교통사고 방지 및 과속방지턱 겸용 가로등을 개발하였다. 태양광 및 압전소자를 이용 전력을 축척하여 LED를 점등하는 방식으로 조도센서를 사용하지 않고 태양광 소자의 에너지 축적 여부를 이용하여 LED를 ON/OFF한다. 또한 압전소자도 이용함으로써 여름철 장마에 태양광에 의한 축적이 부족한 경우를 대비할 수 있고, 또한 저전력 설계를 구현하여 최소 3일 이상 무충전시에도 정상 작동하도록 구현하였다.
최근 스마트 디바이스가 많이 보급되면서 개인 영상 미디어가 다양한 방식으로 생성되어 영상 미디어를 이용한 서비스가 요구되고 있다. 이에 따라 영상 미디어 분석 및 인지 기술에 대한 연구가 활발히 진행되어, 영상으로부터 의미 있는 객체를 인지할 수 있게 되었다. 기존의 미디어 온톨로지를 이용한 시스템은 영상의 제목, 태그 및 스크립터 정보를 이용하기 때문에 영상에 등장하는 객체를 통해 미디어 분류를 수행할 수 없는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상 미디어 데이터에서 인지되는 객체들을 이용해 해당 영상이 속하는 범주로 자동 분류하기 위해 서술논리 기반(Description Logic) 추론 시스템과 순서에 따라 달라질 수 있는 이벤트 처리를 위한 규칙 기반 추론 시스템을 제안한다. 제안하는 서술논리 기반 추론 시스템은 영상 미디어에서 인지되는 객체들의 관계를 서술논리로 정의된 행위(Activity) 온톨로지로 표현하고, 실체화 추론을 통해 인지된 객체가 행위로 추론되는 방법에 대해 설명한다. 규칙 기반 추론 시스템은 추론된 행위의 순서에 따른 이벤트를 정의하고 순서 기반 규칙 추론을 이용하여 범주에 알맞은 이벤트로 자동 분류하는 방법에 대하여 설명한다. 제안하는 방법의 타당성을 증명하기 위해 유투브의 영상에 대한 분석을 통해 올바른 범주로 분류된 미디어 데이터를 구성하여 제안하는 시스템의 타당성을 증명하였다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
한국수자원공사는 전국을 대상으로 지하수의 수위 및 수질의 변동을 관측하고 국내 지하수자원의 보전 관리를 위한 기반 구축을 위하여 국가지하수 관측소를 설치${\cdot}$운영하고 있다. 자동 관측장비를 관측정 내에 설치하여 6시간 간격으로 지하수위, 온도, 전기전도도를 관측하고 있다. 주기적인 관측소 현장점검과 노후화된 혹은 고장난 관측장비 교체 및 수리 등의 작업에도 불구하고 자동 관측 및 전송의 내재적 한계로 인하여 부분적으로 이상값이 발생하고 있다. 그런데 이러한 이상값의 발생으로 인한 자료의 교란이나 관측 발생기간을 줄이기 위해서는 빠른 인지와 대처가 필요하다. 본 단보에서는 한강유역 국가 지하수 관측소 2000년도 지하수 관측 원자료에 대하여 이상값이 발생되는 시기와 빈도를 분석하였고 그 결과 지하수위는 급하강, 수온은 무변동 그리고 전기전도도는 급하강 이상이 가장 많이 발생하는 것으로 나타났다. 또한 각 해당항목에 대해 이상값 판단기준을 실례로 제시하였다.
학교도서관업무지원시스템(DLS)은 학교도서관 자료에 대한 핵심적 접근 도구이다. 본 연구의 목적은 DLS에서의 학생들의 정보검색행태 분석을 통해 학교도서관 자료 접근성 향상 방안을 탐색적으로 고찰하는 데 있다. 이에 학교도서관에서 DLS 검색을 시도하는 학생 42명을 대상으로 DLS 검색과정을 녹화하고 정보요구 전반에 대한 검색-전 질문지와 검색과정과 결과에 대한 검색-후 질문지를 통해 자료를 수집하였다. 분석결과, 평소 DLS 이용의 주목적이 단순 여가 독서인 경우, 정보요구가 상대적으로 모호한 경우, 그리고 검색과정에서 복잡한 상황을 겪는 경우 등에서 검색 성공률과 검색 만족도가 낮게 나타났다. 검색 만족도는 검색시간 충분성에 대한 만족도가 가장 높게, 검색 결과 만족도가 가장 낮게 나타났다. 기타 의견으로 정보 통합 검색, 관련 자료추천, 소장 위치 출력, 모바일 앱을 통한 음성 인식, 검색 실수 자동 교정 기능 등 요구가 있었다. 이를 통해 다음과 같이 제언할 수 있다. 첫째, 진학 및 진로정보 제공에 대한 교육 수요자의 요구를 반영하여 DLS 역시 진학 및 진로정보를 제공하는 기능을 보완해야 한다. 둘째, 일반적 정보 검색 시스템 수준으로의 DLS 기능 개선이 필수적이다. 셋째, 학교도서관 현장 인력과 DLS 관리 당국 간 긴밀한 협력을 위한 인프라가 구축되어야 한다.
본 실내에서 활용되고 있는 자동 감시 로봇이나 로봇 청소기 등의 경우 누군가에 의해 옮겨지거나 혹은 예상치 못한 물체와의 충돌 등으로 이동 로봇의 방향이나 계획됐던 경로에서 이탈하였을 경우 원래 계획했던 경로로 다시 진입해야 하며 이에 대한 이동 로봇의 강인한 자기 위치 추정 능력이 필요하며, 이는 기존 이동 로봇의 납치 문제 해결과도 연관된다. 본 연구에서는 이동 로봇의 경우 실내에서만 동작하며, 저가의 로봇을 활용하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 실내에 설치되어 있는 CCTV 등 외부 영상 정보 획득 장치를 활용하여 환경 영상을 획득하고 이를 절대 공간 좌표로 변환한 동시에 이동 로봇의 마커 인식을 활용함으로써 실내에서 이동 로봇의 자기 위치 추정과 납치 문제 해결하고자 하였으며, 실제 로봇 시스템을 활용하고자 포텐셜 필드 방법을 구현하였다. 이와 같이 실제 이동 로봇 시스템에 본 연구에서 제안한 방법을 구현하여 관련 실험을 진행하였고 결과를 검증하였다.
인터넷 사용자들의 기하급수적인 증가와 웹 페이지의 폭발적인 증가로 인하여 정보공유를 위한 인터넷에서 효율적으로 원하는 정보를 발견하고 이용하기에 매우 힘든 상황에 처해있다. 따라서, 이러한 문제점들을 근본적으로 해결하기 위한 노력의 일환으로 기계가 이해하고 추론할 수 있는 시맨틱 웹이 등장하였다. 시맨틱 웹과 관련된 여러 가지 기술들 중 시맨틱 웹 서비스는 사용자에게 현재의 인터넷 환경에서 제공할 수 있는 서비스보다 향상된 고품질의 서비스를 제공하는 것을 목적으로 삼고 있다. 이러한 시맨틱 웹 서비스는 웹 서비스의 발견, 실행 및 구성으로 구성된다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스를 자동화하기 위한 노력의 일환으로서 시맨틱 웹에서 웹 서비스를 구성하는 문제에 대하여 언급한다. 시맨틱 웹 서비스 구성문제는 사용자의 요구사항을 충족시키기 위하여 다양한 웹 서비스들을 조합하는 문제이다. 그러나, WSFL, X-LANG 및 BPEL4WS 그리고, DAML-S와 같은 웹 서비스 구성문제에 대한 일련의 노력들에서는 사용자 요구사항에 대한 검증이나 서비스의 품질에 대한 사항들을 확인 및 제공할 수 있는 방법들이 없다. 따라서, 본 논문에서는 시맨틱 웹 서비스 구성문제와 관련된 상기와 같은 문제점들을 해결할 수 있는 방법론을 제시한다. 본 논문에서 제시된 방법론에서는 시맨틱 웹 구성문제를 제약만족문제로 변환함으로써 제약만족문제에 있어 늘리 알려진 다양한 알고리즘들을 활용할 수 있는 장점들이 있을 뿐만 아니라 사용자들의 요구사항에 대한 검증과 서비스의 품질을 확인할 수 있는 장점들이 있다.의 위상변화에 대한 적응성을 높일 수 있도록 한다. SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나
도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이터를 기반으로 도로 파손 여부와 보수가 진행된 도로의 점검을 기존 방법보다 용이하게 파악할 수 있도록 응용을 구현하였다. 본 논문에서 설계 및 구현한 시스템을 통하여 향후 도로 파손에 대한 조기 대처 및 데이터를 기반으로 패턴 예측을 할 수 있을 것이며, RC카 시뮬레이터의 경우 평평도가 요구되는 다른 분야의 사업과 접목시켜 상용화가 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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