• 한국분말재료학회지
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• 제31권2호
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• pp.137-145
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• 2024

In order to predict the process window of laser powder bed fusion (LPBF) for printing metallic components, the calculation of volumetric energy density (VED) has been widely calculated for controlling process parameters. However, because it is assumed that the process parameters contribute equally to heat input, the VED still has limitation for predicting the process window of LPBF-processed materials. In this study, an explainable machine learning (xML) approach was adopted to predict and understand the contribution of each process parameter to defect evolution in Ti alloys in the LPBF process. Various ML models were trained, and the Shapley additive explanation method was adopted to quantify the importance of each process parameter. This study can offer effective guidelines for fine-tuning process parameters to fabricate high-quality products using LPBF.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.774-776
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• 2024

The effective implementation of advanced speech recognition (ASR) systems necessitates the deployment of sophisticated keyword spotting models that are both responsive and resource-efficient. The initial local detection of user interactions is crucial as it allows for the selective transmission of audio data to cloud services, thereby reducing operational costs and mitigating privacy risks associated with continuous data streaming. In this paper, we address these needs and propose utilizing the Whisper-Tiny model with fine-tuning process to specifically recognize keywords from google speech dataset which includes 65000 audio clips of keyword commands. By adapting the model's encoder and appending a lightweight classification head, we ensure that it operates within the limited resource constraints of local devices. The proposed model achieves the notable test accuracy of 92.94%. This architecture demonstrates the efficiency as on-device model with stringent resources leading to enhanced accessibility in everyday speech recognition applications.

• 한국식품영양학회지
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• 제37권4호
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• pp.197-210
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• 2024

This study aims to develop a deep learning model to monitor rice serving amounts in institutional foodservice, enhancing personalized nutrition management. The goal is to identify the best convolutional neural network (CNN) for detecting rice quantities on serving trays, addressing balanced dietary intake challenges. Both a vanilla CNN and 12 pre-trained CNNs were tested, using features extracted from images of varying rice quantities on white trays. Configurations included optimizers, image generation, dropout, feature extraction, and fine-tuning, with top-1 validation accuracy as the evaluation metric. The vanilla CNN achieved 60% top-1 validation accuracy, while pre-trained CNNs significantly improved performance, reaching up to 90% accuracy. MobileNetV2, suitable for mobile devices, achieved a minimum 76% accuracy. These results suggest the model can effectively monitor rice servings, with potential for improvement through ongoing data collection and training. This development represents a significant advancement in personalized nutrition management, with high validation accuracy indicating its potential utility in dietary management. Continuous improvement based on expanding datasets promises enhanced precision and reliability, contributing to better health outcomes.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제10권1호
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• pp.17-22
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• 1999

임상에서 사용되는 가속기의 설계특성변화가 빔 출력변화에 미치는 영향을 알아봄으로써 보다 효율적인 정도관리를 수행하고자 한다. 선형가속기를 구성하고 있는 여러 가지 요소 중에서 빔 조정 인자들인 이온원부의 입사전류 (INJ-I), 이온원부의 입사전압 (INJ-E), 가속전압 (PFN), 휨자석 전류 (BMI), 펄스반복주파수 (PRF)를 선택하여 디지털 메바트론 제어프로그램 상에서 선형가속기가 자동 제어되는 허용범위를 조사한 후 그 영역내에서 전류값들을 변화시켜가면서 선량에 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 이온함을 사용하여 홉수선량을 측정하고 오실로스코프를 사용하여 빔 출력의 파형을 분석하였으며 방사선 계측장치로 대칭성과 평평도를 계측하였다. 방사선 가속 장치는 선형가속기 (Mevatron MD, Siemens, Germany)를 이용하였으며, 계측장치로는 RFAplus (Scanditronix, Sweden)를 사용하였다. 그리고 가속기의 설계특성변화 즉 , 빔 조정 인자들의 변화가 선량분포특성에 변화를 주는 것을 측정하기 위해 0.6cc 이온함(Capintec PR06C, USA), 미소전위계(Capintec192, USA)와 오실로스코프 (Tektronix, USA)를 사용하였다. 선형가속기의 선량률과 에너지변화에 영향을 미치는 인자들인 INJ-I, INJ-E, PFN, BMI, PRF의 전압과 전류값들을 변화시켰을 때 인자들마다 차이는 있었지만, 이온함을 사용하여 측정했을 때와 오실로스코프로 출력펄스의 변화를 보았을 때는 선량률의 변화를 확인할 수 있었다. 그러나 RFAplus로 에너지와 대칭성 등에 관한 그래프를 그렸을 때는 거의 동일한 결과를 나타내었다. 인자 INJ-I, INJ-E, PFN, BMI, PRF 들의 D10/D20은 0∼0.02, 대칭성은 0.1-0.2%, 평평도는 0.1∼0.4%의 미세한 변화를 보였다. 디지털화 된 각 인자들의 전류와 전압값들을 변화시킬 때 선량률에는 미세한 영향을 미치게 되지만, 기계자체에서 기준값에 맞추기 위해 자동 제어가 되어 선량분포에는 크게 영향을 미치지는 못하는 것으로 평가되어졌으나 빔 조정 인자들의 특성을 파악함으로써 정도관리의 기초자료를 확보하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.18-35
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• 1993

가압경수로형 원자력발전소 수위제어시스템과 특히 저출력시 수위제어상의 문제점들이 분석 및 고찰되었으며 저출력으로 운전시의 여러 과도특성에서도 안정된 제어를 하고 급수펌프고장과 같은 큰 수위변동 발생시에는 신속한 수위응답을 얻기 위한 방법이 주로 연구되었다. 제어기의 기본 알고리즘으로 퍼지제어기법을 적용하였으며 여기에 필요한 제어규칙 및 알고리즘은 운전원의 지식과 한국원자력연구소에 설치된 교육훈련용 모의제어반에서의 수동운전경험을 바탕으로 설정되었다. 실제 시스템 구현관점에서 제어변수 및 적용규칙은 보다 간편한 튜닝과 입출력변수간의 영향을 고려하여 세워졌다. 저유량일 때 측정이 불량한 유량신호에 대해, 중기발생기를 압력제어모드로 운전할 때에는 유량차의 퍼지변수로서 우회급수밸브의 개도를 이용한 대체정보를 채용하였으며 수위오차의 크기에 따라 유량차의 소속함수를 달리하는 동적인 튜닝방법을 사용하였다. 또한 우회급수와 주급수밸브간 간단한 전환알고리즘의 적용으로 밸브절환시의 수위요동을 억제하고자 하였다. 시뮬레이션 결과 저출력구간에서 원자로출력변동에 대해 기존에 설치된 방법보다 안정된 제어를 하고 동적 튜닝의 적용으로 미세제어동작과 수위오차가 큰 영역의 제어에 대해 신속한 응답과 함께 제어성능이 개선되었음을 보였다.

• 폴리머
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• 제33권4호
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• pp.284-289
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• 2009

본 연구에서는 에폭시(DGEBA)/폴리아미드/MPD 반응성 블렌드의 폴리아미드 함량에 따른 블렌드계의 형태학적 특징 및 기계적 물성에 대해 고찰하였다. 본 블렌드계의 경화거동은 DSC, 기계적 강도는 UTM, 형태학적 특징 변화는 SEM을 사용하여 관찰하였다. 에폭시와의 상용성이 우수한 폴리아미드를 선택하여 0$\sim$30 phr까지 함량을 조절 하였으며, 경화 반응을 위해 $170^{\circ}C$의 온도에서 30분간 유지하였다. 에폭시/폴리아미드/MPD 블렌드계에서 폴리아미드의 함량에 따른 경화 반응에서는 시작 온도와 최대 발열 온도가 큰 변화를 보이지 않았다. 이것은 에폭시와의 상용성이 우수한 폴리아미드에 의해 경화 반응이 거의 방해받지 않았음을 보여 준다. 대체적으로 상용성이 우수한 폴리아미드 분산상의 크기는 100-300 nm로써 매우 작았으며, 폴리아미드 함량이 20 phr일 때 폴리아미드 분산상의 경계면 구분이 어려워지고 co-continuous한 분산상이 관찰되었다. 상압 플라즈마 표면처리에 따라 표면 자유 에너지의 증가에 의해 접착력에서 약 20%의 향상 효과를 보였으며, 폴리아미드의 함량이 20 phr일 때 co-continuous한 분산상에 의해 약 50%의 접착력 향상 효과가 있었다. 이것은 시편의 표면처리와 블렌드계의 형태학적 조절을 동시에 고려하면서 구조용 접착제에서 강인성을 확보함과 동시에 우수한 접착력 향상을 기대할 수 있음을 보여 준다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.8-16
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• 2024

본 논문에서는 인구통계학적, 생리학적 특성을 기반으로 환자에게 가장 적합한 약물을 예측하는 것을 목표로 하는 약물 분류 시스템을 제시한다. 데이터 세트에는 적절한 약물을 결정하기 위한 목적으로 연령, 성별, 혈압(BP), 콜레스테롤 수치, 나트륨 대 칼륨 비율(Na_to_K)과 같은 속성들이 포함된다. 본 연구에 사용된 모델은 KNN(K-Nearest Neighbors), 로지스틱 회귀 분석 및 Random Forest이다. 하이퍼파라미터를 최적화하기 위해 5겹 교차 검증을 갖춘 GridSearchCV를 활용하였으며, 각 모델은 데이터 세트에서 훈련 및 테스트 되었다. 초매개변수 조정 유무에 관계없이 각 모델의 성능은 정확도, 혼동 행렬, 분류 보고서와 같은 지표를 사용하여 평가되었다. GridSearchCV를 적용하지 않은 모델의 정확도는 0.7, 0.875, 0.975인 반면, GridSearchCV를 적용한 모델의 정확도는 0.75, 1.0, 0.975로 나타났다. GridSearchCV는 로지스틱 회귀 분석을 세 가지 모델 중 약물 분류에 가장 효과적인 모델로 식별했으며, K-Nearest Neighbors가 그 뒤를 이었고 Na_to_K 비율은 결과를 예측하는 데 중요한 특징인 것으로 밝혀졌다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.139-145
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• 2024

본 논문에서는 VCO 이득(Kvco) 변화가 작은 현대 무선 통신 시스템의 핵심 구성 요소 중 하나인 전압 제어 발진기(VCO)의 설계를 제시하였다. 기존의 큰 Kvco 변화를 보상하기 위해 병렬 커패시터 뱅크 어레이가 있는 기존 LC-탱크에 직렬 배랙터 뱅크가 추가되었다. 또한 넓은 튜닝 범위를 유지하면서 우수한 위상 잡음 성능을 달성하기 위해 혼합 거친/미세 튜닝 방식(직렬 배랙터 어레이 및 병렬 커패시터 어레이)이 선택되었다. 스위치드 배랙터 어레이 뱅크는 추가 디지털 회로 없이 스위치드 커패시터 어레이에 대해 동일한 디지털 코드에 의해 제어됩니다. 1.2V의 낮은 전압에서 사용하기 위해 본 논문에서 제안된 전류 참조 회로는 공통 게이트를 보다 안전하게 제거한 안전성을 위해 전류 참조 회로를 사용하였다. TSMC 0.13 ㎛ CMOS RF 기술로 구현된 제안된 VCO는 9.6% 미만의 Kvco(VCO 이득) 변화로 4.4GHz에서 5.3GHz로 조정할 수 있다. 1.2V 공급에서 3.1mA를 소비하는 동안 VCO는 5.3GHz의 반송파에서 오프셋 1MHz에서 -120dBc/Hz 위상 잡음을 갖을 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.7-14
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• 2021

토마토 작물은 병해충의 영향을 많이 받기 때문에 이를 예방하지 않으면 농업 경제에 막대한 손실을 초래할 수 있다. 따라서 토마토의 다양한 병해충의 진단을 빠르고 정확하게 진단하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 ImageNet 데이터 셋 상에서 다양하게 사전 학습된 딥러닝 기반 CNN 모델을 적용하여 토마토의 9가지 병해충 및 정상인 경우의 클래스를 분류하는 시스템을 제안한다. PlantVillage 데이터 셋으로부터 발췌한 토마토 잎의 이미지 셋을 3가지 딥러닝 기반 CNN 구조를 갖는 ResNet, Xception, DenseNet의 입력으로 사용한다. 기본 CNN 모델 위에 톱-레벨 분류기를 추가하여 제안 모델을 구성하였으며, 훈련 데이터 셋에 대해 5-fold 교차검증 기법을 적용하여 학습시켰다. 3가지 제안 모델의 학습은 모두 기본 CNN 모델의 계층을 동결하여 학습시키는 전이 학습과 동결을 해제한 후 학습률을 매우 작은 수로 설정하여 학습시키는 미세 조정 학습 두 단계로 진행하였다. 모델 최적화 알고리즘으로는 SGD, RMSprop, Adam을 적용하였다. 실험 결과는 RMSprop 알고리즘이 적용된 DenseNet CNN 모델이 98.63%의 정확도로 가장 우수한 결과를 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.119-129
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• 2021

국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.