스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.
딥러닝 기술의 발달로 무인 자동차, 드론, 로봇 등의 임베디드 시스템 분야에서 DNN을 활용하는 사례가 많아지고 있다. 대표적으로 자율주행 시스템의 경우 정확도가 높고 연산량이 큰 몇 개의 DNN들을 동시에 수행하는 것이 필수적이다. 하지만 상대적으로 낮은 성능을 갖는 임베디드 환경에서 다수의 DNN을 동시에 수행하면 추론에 걸리는 시간이 길어진다. 이러한 현상은 추론 결과에 따른 동작이 제때 이루어지지 않아 비정상적인 기능을 수행하는 문제를 발생시킬 수 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서 제안한 솔루션은 먼저 연산량이 큰 DNN에 터커 분해 기법을 적용하여 연산량을 감소시킨다. 그다음으로 DNN 모델들을 GPU 내부에서 은닉층 단위로 최대한 병렬적으로 수행될 수 있게 한다. 실험 결과 DNN의 추론 시간이 제안된 기법을 적용하기 전 대비 최대 75.6% 감소하였다.
Seo, Ji-Hye;Jang, Si Won;Jeon, Young-Joo;Eun, So Young;Hong, Yean Ju;Do, Jeong Tae;Chae, Jung-il;Choi, Hyun Woo
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제32권10호
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pp.1245-1252
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2022
Induced pluripotent stem cells (iPSCs) can be generated from somatic cells using Oct4, Sox2, Klf4, and c-Myc (OSKM). Small molecules can enhance reprogramming. Licochalcone D (LCD), a flavonoid compound present mainly in the roots of Glycyrrhiza inflata, acts on known signaling pathways involved in transcriptional activity and signal transduction, including the PGC1-α and MAPK families. In this study, we demonstrated that LCD improved reprogramming efficiency. LCD-treated iPSCs (LCD-iPSCs) expressed pluripotency-related genes Oct4, Sox2, Nanog, and Prdm14. Moreover, LCD-iPSCs differentiated into all three germ layers in vitro and formed chimeras. The mesenchymal-to-epithelial transition (MET) is critical for somatic cell reprogramming. We found that the expression levels of mesenchymal genes (Snail2 and Twist) decreased and those of epithelial genes (DSP, Cldn3, Crb3, and Ocln) dramatically increased in OR-MEF (OG2+/+/ROSA26+/+) cells treated with LCD for 3 days, indicating that MET effectively occurred in LCD-treated OR-MEF cells. Thus, LCD enhanced the generation of iPSCs from somatic cells by promoting MET at the early stages of reprogramming.
In Korea, most nuclear power plants were designed based on the design response spectrum of Regulatory Guide 1.60 of the NRC. However, in the case of earthquakes occurring in the country, the characteristics of seismic motions in Korea and the design response spectrum differed. The seismic motion in Korea had a higher spectral acceleration in the high-frequency range compared to the design response spectrum. The seismic capacity may be reduced when evaluating the seismic performance of the equipment with high-frequency earthquakes compared with what is evaluated by the design response spectrum for the equipment with a high natural frequency. Therefore, EPRI proposed the inelastic energy absorption factor for the equipment anchorage. In this study, the seismic performance of welding anchorage was evaluated by considering domestic seismic characteristics and EPRI's inelastic energy absorption factor. In order to reflect the characteristics of domestic earthquakes, the uniform hazard response spectrum (UHRS) of Uljin was used. Moreover, the seismic performance of the equipment was evaluated with a design response spectrum of R.G.1.60 and a uniform hazard response spectrum (UHRS) as seismic inputs. As a result, it was confirmed that the seismic performance of the weld anchorage could be increased when the inelastic energy absorption factor is used. Also, a comparative analysis was performed on the seismic capacity of the anchorage of equipment by the welding and the extended bolt.
본 논문은 직종별 근무 환경에 따른 상대적 운동량을 고려한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스 방법을 제안한다. 가속도 및 자이로 센서를 활용하여 수집된 데이터를 18가지 일상생활의 신체활동으로 분류한 WISDM 데이터베이스를 기반으로 전신, 하체, 상체의 3가지 활동으로 분류한 후 인식된 활동 지표를 통해 적절한 운동을 추천한다. 본 논문에서 신체활동 분류를 위해서 사용하는 1차원 합성곱 신경망(1D CNN; 1 Dimensional Convolutional Neural Network) 모델은 커널 크기가 다른 다수의 1D 컨볼루션(Convolution) 계층을 병렬적으로 연결한 컨볼루션 블록을 사용한다. 컨볼루션 블록은 하나의 입력 데이터에 다층 1D 컨볼루션을 적용함으로써 심층 신경망 모델로 추출할 수 있는 입력 패턴의 세부 지역 특징을 보다 얇은 계층으로도 효과적으로 추출 할 수 있다. 제안한 신경망 모델의 성능 평가를 위해서 기존 순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network) 모델과 비교 실험한 결과 98.4%의 현저한 정확도를 보였다.
미래 국방은 세계 안보정세의 불확실성 가속화, 국내 사회·경제적 여건 제한 등 다양하고 도전적인 환경에 직면하고 있다. 이에 우리 국방부는 인공지능, 드론, 로봇 등 과학기술 기반의 국방혁신으로 당면한 문제점과 위협요인에 대응하려 하고 있다. 인공지능 기반의 첨단과학기술 도입을 위해서는 클라우드, 5G와 같은 IT기반 환경 위에 데이터를 융합하고 활용하는 것이 필수적이다. 하지만 기존의 전통적인 보안 정책은 주로 시스템 중심의 보안으로 일률적인 보안 통제수단을 적용하는 등 데이터공유 및 활용에 어려움이 있다. 본 연구는 데이터 가치 평가 및 데이터 수명주기 관리에 대한 이론적 배경을 바탕으로 데이터가치 기반의 국방 보안정책으로 패러다임 전환을 제안한다. 이를 통해 데이터 기반의 업무 활성화 및 AI기반 과학기술중심의 국방혁신 구현에 도움이 될 것으로 기대한다.
차량의 진행을 근사화한 외부 가진력을 고려한 강제 진동에서의 주파수 특성을 알아보고자 하였고, 다양한 가진 진폭과 주파수를 갖는 외력이 작용하면서 차량이 둔턱을 넘어갈 때에 차량에서 일어나는 주파수 영역의 진동특성을 분석하였다. 응답은 수치해석을 통하여 변위, 속도 및 가속도 등의 응답을 구하였고 이들을 FFT 처리하여 각 시간 응답의 FRF(Frequency response function) 주파수 특성을 분석하였다. 특히, 차량 고유모드와 외부 가진 모드의 발생 위치를 확실하게 비교하여 밝혔고 외부 가진력에 의한 강제진동 모델에서 변위, 속도 및 가속도의 거동과 주파수 응답함수에서의 고유모드의 위치와 주변의 가진 모드 분포 및 파워 스펙트럼, 실수부와 허수부의 FRF도 나타났으며 각 FRF에서 근접 모드 특성도 분석하였다. 외부 가진력으로 정현파의 가진력과 임펄스 가진력에 의한 둔턱 주파수를 고려하여 가정한 근사 모델에서 발생 모드를 구별할 수 있었다. 상당하는 질량, 감쇠 및 강성을 변화하는 여러 시스템에서 강제진동의 응답특성을 체계적으로 다루었다.
Roll to Roll (이하 RTR)로 연결된 유연회로기판(이하 FPCB)에서 일정한 장력을 유지하여 안정적인 홀 가공이 가능하게 하는 Dancer Roll System를 경량화하고 서보모터를 활용한 토크 제어를 통해 기존 방식 FPCB RTR에서는 대응 불가능하였던 중력가속도의 2배가 되는(이하 2.0G) 가속도의 고속 가공이 가능하도록 요소기술과 성능 지표를 제시한다. 기존 마그넷 클러치 방식 RTR에서는 달성이 불가능하였던 높은 회전수와 발열 문제, 낮은 토크 문제등을 마그네슘 소재를 이용한 Roll의 경량 가공법 개발과 서보모터의 토크 제어 알고리즘 개발을 통하여 해결하여 FPCB에 균일한 장력을 제공하고 토크 안정성을 높인다. 본 연구에서 개발한 요소 기술로 인해 Dancer Roll의 반응속도가 개선되어 목표한 고속화를 달성하였다.
통계적 구조물 손상진단에서 기저분포는 구조물에 손상이 없을 때 획득된 동적 응답 특성이 이루는 통계 분포이다. 일반적으로 구조물에 손상이 발생했을 때 손상에 민감한 구조물의 동적 응답 특성은 기저분포의 꼬리 부근에 주로 나타나게 된다. 최근 연구자들은 기저분포의 꼬리 부분을 정확하게 모사하기 위해 극치분포에 주목하고 있으나, 구조물 손상진단의 관점에서 극치분포의 이론적 이해에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 신뢰성 있는 통계적 구조물 손상진단을 위해 필요한 극치분포의 점근적 수렴성을 매개변수 추정법을 이용하여 규명한다. 특히, 극치 추출에 필요한 표본크기와 극치분포의 점근적 수렴성의 관계를 정량적으로 보인다. 또한, 극치분포 추정에서 표본크기와 통계적 구조물 손상진단에서 발생하는 손상오류경보 빈도에 대한 관계를 정량적으로 규명한다. 차량 이동하중을 받는 2경간 트러스 교량에서 수치해석 기법을 통해 모사된 가속도 데이터를 이용하여 제안된 기법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 대변형 비선형 변형체의 마찰 접촉 문제의 해법을 제시하였다. 접촉 가능 점에서 접촉조건을 접촉오차 벡터를 이용하여 표시하였으며, 이러한 접촉오차 벡터를 0으로 단조 감소시키기 위하여 반복계산법을 사용하였다. 각 반복계산은 2개의 단계로 구성되어 있다 : 첫 단계에서는 이미 구해진 해의 기하학적 모양에서 얻어지는 접촉오차 벡터를 이용하여 접촉력을 수정하고, 두 번째 단계에서는 첫 단계의 접촉력을 이용하여 평형방정식을 풀어서 변위 및 접촉오차를 계산하는 것이다. 본 반복계산법에 의하여 정확한 해를 얻을 수 있음을 설명하였으며, 강소성 막 및 비선형 탄성보를 사용하여 예제계산을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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