• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.413-415
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• 2022

인간의 관절은 인간의 신체를 구성하는 요소로 인간의 행동을 분석하는데 유용한 정보로 활용될 수 있기 때문에 관절 정보를 이용한 행동인식에 대한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 각각의 독립적인 관절 정보만을 이용해서 시시각각 변화하는 인간의 행동을 인식하는 것은 매우 복잡한 문제이다. 따라서 학습에 사용할 부가적인 정보 추출 방법과 과거의 상태를 기반으로 현재 상태를 판단하는 고려하는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 연결된 관절들의 위치 관계와 각 관절의 위치가 시간의 흐름에 따라 변화하는 것을 고려한 행동 인식 기법을 제안한다. 사전 학습된 관절 추출 모델을 이용하여 각 관절의 위치 정보를 획득하고 연결된 관절 사이의 차 벡터를 이용하여 뼈대 정보를 추출한다. 그리고 두 가지 형태의 입력에 맞춰 간소화된 신경망을 구성하고 LSTM을 더하여 시·공간적 특징을 추출하도록 한다. 9개의 행동으로 구성된 데이터 셋을 이용하여 실험한 결과 각 관절 및 뼈대의 시·공간적 관계 특징을 고려하여 행동 인식 정확도를 측정하였을 때 단일 관절 정보만을 이용한 결과에 비해 뛰어난 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제13권10호
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• pp.154-160
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• 1996

The control of diamond turning is usually achieved through a laser-interferometer feedback of slide position. The limitation of this control scheme is that the feedback signal does not account for additional dynamics of the tool post and the material removal process. If the tool post is rigid and the material removal process is relatively static, then such a non-collocated position feedback control scheme may surfice. However, as the accuracy requirement gets tighter and desired surface cnotours become more complex, the need for a direct tool-tip sensing becomes inevitable. The physical constraints of the machining process prohibit any reasonable implementation of a tool-tip motion measurement. It is proposed that the measured force normal to the face of the workpiece can be filtered through an appropriate admittance transfer function to result in the estimated dapth of cut. This can be compared to the desired depth of cut to generate the adjustment control action in additn to position feedback control. In this work, the design methodology on the admittance model-based control with a conventional controller is presented. The recursive least-squares algorithm with forgetting factor is proposed to identify the parameters and update the cutting process in real time. The normal cutting forces are measured to identify the cutting dynamics in the real diamond turning process using the precision dynamoneter. Based on the parameter estimation of cutting dynamics and the admitance model-based nanodynamic control scheme, simulation results are shown.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.199-201
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• 2021

사물인터넷은 통신 네트워크 기술과 센서를 활용하여 시공간의 제약 없이 사람과 사물을 유기적으로 연결하고, 실시간으로 데이터를 송수신할 수 있는 기술이다. 전 산업 분야에서 활용되고 있는 사물인터넷은 디바이스의 크기, 메모리 용량, 데이터 전송 성능 등 스토리지 할당 측면의 제약사항을 가지고 있어 제한적인 배터리 용량을 효과적으로 활용할 수 있도록 전력 소모량을 관리하는 것이 중요하다. 종래 연구에서는 주로 암호 모듈의 보안 알고리즘을 경량화하여 전력 효율을 개선한 대신 보안성이 열화되는 문제가 있다. 본 연구에서는 사물인터넷 환경에서 고성능의 보안 알고리즘을 활용할 수 있는 저전력 보안 아키텍처를 제안한다. 이는 무결성 검사를 수행하는 작은 로직을 추가하여 검사 결과에 따라 위협탐지가 필요한 경우에만 보안 모듈을 실행시켜 저전력 환경에서 상대적으로 복잡도가 높은 보안 모듈을 활용해 높은 보안성과 전력 효율성을 제공할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.647-654
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• 2023

딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4C호
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• pp.229-238
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• 2006

수직배수재가 설치된 연약지반의 압밀거동을 해석하기 위하여 아무리 정교한 수치해석기법을 사용하더라도 비균질 다층지반의 대표지반정수의 추정, 압밀거동에 대한 수치모델링 및 계측시스템 오차 등과 관련된 불확실성 때문에 실제 현장에서 관측되는 거동은 설계단계에서 예측된 거동과 종종 다르게 발생된다. 본 연구에서는 다층지반으로 구성된 복잡한 압밀물성특성을 갖는 연약지반에 대하여 압밀물성특성을 정확히 예측하기 위해 유전자 알고리즘에 근거한 역해석 기법을 제안하였다. 다층 연약지반의 압밀과정 초기단계에서 계측된 거동을 바탕으로 본 프로그램에 적용된 역해석기법을 이용하여 압밀거동과 관련된 주요 설계변수를 최적화함으로써 장래의 압밀거동을 비교적 정확히 예측하는 것이 가능하다. 국내 배수재가 설치된 다층지반에 대한 예제해석을 수행하여 제안된 역해석 기법의 적용성을 검토하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.621-637
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• 2006

스트럿-타이 모델 방법은 응력교란영역을 갖는 콘크리트 구조부재의 설계에 효과적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 하중이나 기하학적 조건이 복잡한 경우 현행 설계기준의 스트럿-타이 모델 방법은 스트럿-타이 모델의 선정, 스트럿-타이 모델의 구조형식, 그리고 구성요소의 유효강도 측면에서의 불확실성으로 인해 콘크리트 구조부재의 합리적인 설계가 어려운 부분이 있다. 본 연구에서는 이러한 불확실성을 개선하기 위해 콘크리트 구조부재의 기하학적 형상을 바탕으로 초기격자모델을 구성하고 간단한 최적화 알고리즘을 이용하여 콘크리트 스트럿과 철근 타이의 하중전달능력을 결정함으로써 다양한 하중조건에 적합한 스트럿-타이 모델의 선정과 동시에 일관된 설계를 수행할 수 있는 격자 스트럿-타이 모델 방법을 제안하였다. 철근콘크리트 깊은 보의 극한강도평가와 개구부를 가지는 벽체의 설계를 통해 제안한 방법의 타당성과 효율성을 검증하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.119-127
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• 2022

Most of the construction works are conducted outdoors, so the construction workers are affected by weather conditions such as temperature, humidity, and wind velocity which can be evaluated the thermal comfort as environmental factors. In our previous researches, it was found that construction accidents are usually occurred in the discomfort ranges. The safety management, therefore, should be planned in consideration of the thermal comfort and measured by a specialized simulation tool. However, it is very complex, time-consuming, and difficult to model. To address this issue, this study is aimed to develop a framework of a prediction model for improving the prediction accuracy about outdoor thermal comfort considering environmental factors using machine learning algorithms with hyperparameter tuning. This study is done in four steps: i) Establishment of database, ii) Selection of variables to develop prediction model, iii) Development of prediction model; iv) Conducting of hyperparameter tuning. The tree type algorithm is used to develop the prediction model. The results of this study are as follows. First, considering three variables related to environmental factor, the prediction accuracy was 85.74%. Second, the prediction accuracy was 86.55% when considering four environmental factors. Third, after conducting hyperparameter tuning, the prediction accuracy was increased up to 87.28%. This study has several contributions. First, using this prediction model, the thermal comfort can be calculated easily and quickly. Second, using this prediction model, the safety management can be utilized to manage the construction accident considering weather conditions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.89-96
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• 2023

본 논문에서는 GPU기반으로 옷감을 찢는 데 필요한 동적 재메싱를 실시간으로 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 얇은 쉘 재질은 물리 기반 시뮬레이션/애니메이션, 게임, 가상현실 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 옷감을 찢는 것은 기하학과 연결 구조를 동적으로 갱신해야 되기 때문에 그 처리 과정이 복잡하고 계산양이 크다. 특히 인터랙티브 콘텐츠를 다루는 분야에서는 이 과정이 빠르게 수행되어야 한다. 대부분의 방법에서는 실시간을 유지하기 위해 저해상도 시뮬레이션을 통해 재메싱을 수행하거나 이미 분할된 패턴을 그대로 이용하기 때문에 동적 재메싱이라고 보기 어려우며, 찢어진 패턴의 품질이 낮다. 본 논문에서는 GPU에 최적화된 동적 재메싱 알고리즘을 새롭게 제안함으로써 고해상도 옷감 찢어짐을 실시간으로 처리할 수 있게 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사전에 쪼개진 메쉬 형태가 아닌 동적 재메싱이 가능하기 때문에 가상 수술시뮬레이션이나, 실시간을 요구하는 게임 및 가상환경에서 물리 기반 모델링울 할 때 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.245-254
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• 2022

단백질은 모든 생명 활동의 기본 단위이며, 이를 이해하는 것은 생명 현상을 연구하는 데 필수적이다. 인공신경망을 이용한 기계학습 방법론이 대두된 이후로 많은 연구자들이 단백질 서열만을 사용하여 단백질의 기능을 예측하고자 하였다. 많은 조합의 딥러닝 모델이 학계에 보고되었으나 그 방법은 제각각이며 정형화된 방법론이 없고, 각기 다른 데이터에 맞춰져있어 어떤 알고리즘이 더 단백질 데이터를 다루는 데 적합한지 직접 비교분석 된 적이 없다. 본 논문에서는 단백질의 기능을 예측하는 융합 분야에서 가장 많이 사용되는 대표 알고리즘인 CNN, LSTM, GRU 모델과 이를 이용한 두가지 결합 모델에 동일 데이터를 적용하여 각 알고리즘의 단일 모델 성능과 결합 모델의 성능을 정확도와 속도를 기준으로 비교 평가하였으며 최종 평가 척도를 마이크로 정밀도, 재현율, F1 점수로 나타내었다. 본 연구를 통해 단순 분류 문제에서 단일 모델로 LSTM의 성능이 준수하고, 복잡한 분류 문제에서는 단일 모델로 중첩 CNN이 더 적합하며, 결합 모델로 CNN-LSTM의 연계 모델이 상대적으로 더 우수함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.