최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
Anion exchange membrane electrolysis is considered a promising next-generation hydrogen production technology that can produce low-cost, clean hydrogen. However, anion exchange membrane electrolysis technology is in its early stages of development and requires intensive research on electrodes, which are a key component of the catalyst-system interface. In this study, we optimized the pressure conditions of the hot-pressing process to manufacture cobalt oxide electrodes for the development of a high uniformity and high adhesion electrode production process for the oxygen evolution reaction. As the pressure increased, the reduction of pores within the electrode and increased densification of catalytic particles led to the formation of a uniform electrode surface. The cobalt oxide electrode optimized for pressure conditions exhibited improved catalytic activity and durability. The optimized electrode was used as the anode in an AEMWE single cell, exhibiting a current density of 1.53 A cm-2 at a cell voltage of 1.85 V. In a durability test conducted for 100 h at a constant current density of 500 mA cm-2, it demonstrated excellent durability with a low degradation rate of 15.9 mV kh-1, maintaining 99% of its initial performance.
본 연구는 ChatGPT 서비스의 개시 이후 인공지능 혁명이라 일컬어지는 시대적 배경 속에서, 웹사이트의 제작과 인공지능의 융합을 위해 딥러닝 모델을 학습 및 구현하고자 한다. 딥러닝 모델은 수집한 3,000개의 웹페이지 이미지를 구성요소와 레이아웃 분류체계 기반의 데이터 가공을 통해 학습하였으며, 다음과 같은 세 가지 단계로 구분하여 진행하였다. 첫째, 인공지능 모델에 관한 선행연구를 조사하여 구현하고자 하는 모델에 가장 적합한 알고리즘을 선택하였다. 둘째, 적합한 웹페이지 및 단락 이미지를 수집하고 분류 및 가공하였다. 셋째, 딥러닝 모델을 학습시키고 서빙 인터페이스를 연동해 모델의 실제 결과를 확인하였다. 이렇게 구현된 모델은 실제 웹페이지를 구성하는 복수의 단락을 탐지하고, 단락별 규모, 요소, 특징을 분석하여 분류체계를 기반으로 의미 있는 데이터를 도출할 것이다. 이 과정은 점차 발전하여 웹페이지를 보다 정밀하게 분석할 수 있게 될 것이다. 그리고 정밀 분석기법을 역으로 설계하여, 인공지능이 완벽한 웹페이지를 자동으로 생성할 수 있는 연구의 초석이 될 것으로 기대한다.
NC소프트, NHN, 넥슨 등 국내 업체들을 필두로 최근 대규모 다중 사용자 온라인 롤플레잉 게임(Massive Multiplayer Online Role Playing Game, 이하 MMORPG) 시장이 크게 확대되고 있다. 하지만, MMORPG의 경우 막대한 초기투자비용이 소요되는데 반해, 성공으로 이어지는 게임의 수는 그 수가 매우 적어, 초기 기획 단계부터 사용자들의 구미에 맞는 게임을 설계하는 것이 국내 MMORPG 산업에 있어 주요한 도전과제로 대두되고 있다. 이러한 배경 하에 본 연구는 MMORPG에 대한 사용자 만족에 영향을 미치는 주요 설계 요소들을 기존 문헌을 통해 도출하고, 이들 요소들 중 MMORPG 게임의 만족도 및 지불의향에 가장 크게 영향을 미치는 핵심 요인들은 무엇인지 식별해 보고자 하였다. 주로 분석적 계층 프로세스(AHP) 기법을 이용해 MMORPG 설계요소에 대한 분석을 시도한 기존 연구들과 달리, 본 연구에서는 대표적인 인공지능 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 이용해, MMORPG 설계의 핵심성공요인을 식별해 보고자 하였다. 분석결과, 사용자의 만족도에는 부가가치 시스템 관련 요인들보다는 게임 컨텐츠 자체의 품질과 관련한 요인들이 더 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 사용자의 지불의향에는 부가가치 시스템 관련 요인들이 게임 컨텐츠의 품질 관련 요인들보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 결과는 MMORPG 사용자의 만족을 결정하는 설계요소와 지불의향을 결정하는 설계요소 사이에는 서로 차이가 있기 때문에, 게임의 성격과 시장진출 전략에 따라 업체에서 집중해야 할 설계 요소가 반드시 달라져야 함을 시사한다. 아울러, 만족도와 지불의향 모두에 가장 큰 영향을 미치는 설계 요소는 '사용자 인터페이스(user interface)'라는 사실도 함께 확인할 수 있었는데, 이는 사용자가 편리하고 직관적으로 조작할 수 있는 환경이 기본적으로 제공되지 않는 한 MMORPG의 사용자 만족과 수익창출 모두 달성되기 어렵다는 점을 우리에게 시사한다고 할 수 있다. 이러한 본 연구의 시사점들은 향후 MMORPG 개발업체나 유통업체의 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
The growth of the high-quality GaN epilayers is of significant technological importance because of their commercializedoptoelectronic applications as high-brightness light-emitting diodes (LEDs) and laser diodes (LDs) in the visible and ultraviolet spectral range. The GaN-based heterostructural epilayers have the polar c-axis of the hexagonal structure perpendicular to the interfaces of the active layers. The Ga and N atoms in the c-GaN are alternatively stacked along the polar [0001] crystallographic direction, which leads to spontaneous polarization. In addition, in the InGaN/GaN MQWs, the stress applied along the same axis contributes topiezoelectric polarization, and thus the total polarization is determined as the sum of spontaneous and piezoelectric polarizations. The total polarization in the c-GaN heterolayers, which can generate internal fields and spatial separation of the electron and hole wave functions and consequently a decrease of efficiency and peak shift. One of the possible solutions to eliminate these undesirable effects is to grow GaN-based epilayers in nonpolar orientations. The polarization effects in the GaN are eliminated by growing the films along the nonpolar [$11\bar{2}0$] ($\alpha$-GaN) or [$1\bar{1}00$] (m-GaN) orientation. Although the use of the nonpolar epilayers in wurtzite structure clearly removes the polarization matters, however, it induces another problem related to the formation of a high density of planar defects. The large lattice mismatch between sapphiresubstrates and GaN layers leads to a high density of defects (dislocations and stacking faults). The dominant defects observed in the GaN epilayers with wurtzite structure are one-dimensional (1D) dislocations and two-dimensional (2D) stacking faults. In particular, the 1D threading dislocations in the c-GaN are generated from the film/substrate interface due to their large lattice and thermal coefficient mismatch. However, because the c-GaN epilayers were grown along the normal direction to the basal slip planes, the generation of basal stacking faults (BSFs) is localized on the c-plane and the generated BSFs did not propagate into the surface during the growth. Thus, the primary defects in the c-GaN epilayers are 1D threading dislocations. Occasionally, the particular planar defects such as prismatic stacking faults (PSFs) and inversion domain boundaries are observed. However, since the basal slip planes in the $\alpha$-GaN are parallel to the growth direction unlike c-GaN, the BSFs with lower formation energy can be easily formed along the growth direction, where the BSFs propagate straightly into the surface. Consequently, the lattice mismatch between film and substrate in $\alpha$-GaN epilayers is mainly relaxed through the formation of BSFs. These 2D planar defects are placed along only one direction in the cross-sectional view. Thus, the nonpolar $\alpha$-GaN films have different atomic arrangements along the two orthogonal directions ($[0001]_{GaN}$ and $[\bar{1}100]_{GaN}$ axes) on the $\alpha$-plane, which are expected to induce anisotropic biaxial strain. In this study, the anisotropic strain relaxation behaviors in the nonpolar $\alpha$-GaN epilayers grown on ($1\bar{1}02$) r-plane sapphire substrates by metalorganic chemical vapor deposition (MOCVO) were investigated, and the formation mechanism of the abnormal zigzag shape PSFs was discussed using high-resolution transmission electron microscope (HRTEM).
차세대 LSI용 유전체 박막으로서의 응용을 목적으로 RF 마그네트론 스퍼터링법으로 Si기판위에 SrTiO$_3$박막을 제조하였다. Ar과 $O_2$혼합가스 비, 바이어스 전압변화, 열처리 온도등의 증착조건을 다양하게 변화시키며 SrTiO$_3$박막을 제조하여 최적의 증착조건을 조사하였다. 박막의 결정성을 XRD로, 박막과 Si 사이의 계면의 조성분포를 AES로 각각 분석하였다. Ar과 $O_2$의 혼합가스를 스퍼터링 가스로 사용함으로써 결정성이 좋은 박막을 얻었다. 그리고 보다 치밀한 박막을 얻고자 바이어스 전압을 걸어주며 증착시켰다. 본 실험결과에서는 스퍼터링 가스는 Ar+20% $O_2$혼합가스, 바이어스 전압은 100V에서 좋은 결정성을 얻었다. 또한 하부전극으로 Pt, 완충층으로 Ti를 사용함으로써 SrTiO$_3$막과 Si 기판과의 계면에서 SiO$_2$층의 형성을 억제할 수 있었으며, Si의 확산을 막을 수 있었다. 전류 및 유전특성을 측정하기 위해 Au/SrTiO$_3$/Pt/Ti/SiO$_2$/Si로 구성된 다층구조의 시편을 제작하였다. Pt/Ti층은 RF 스퍼터링으로, Au 전극은 DC 마그네트론 스퍼터링법으로 증착시켰다 $600^{\circ}C$로 열처리함에 의해 미세하던 결정림들이 균일하게 성장하였으며, 이에 따라 유전율이 증가하고 누설전류가 감소하였다. $600^{\circ}C$에서 열처리한 두께 300nm의 막에서 유전율은 6.4fF/$\mu\textrm{m}$$^2$이고, 비유전상수는 217이었으며, 누설전류밀도는 2.0$\times$$10^{-8}$ A/$\textrm{cm}^2$로 양질의 SrTiO$_3$박막을 제조하였다.
미래모빌리티의 발전 기대에 따라 에너지 소비 절감에 대한 수요가 증가하고 있다. 경량구조용소재는 온실가스 배출 감소 및 에너지 효율 향상을 위한 방안으로 알려져 있다. 특히, 섬유강화복합재료(FRP, fiber reinforced polymer composite)는 뛰어난 기계적 특성 및 낮은 무게로 인해 기존 합금을 대체할 수 있는 소재로 주목받는다. 본 논문에서는, 탄소섬유강화복합재료(CFRP, carbon FRP) 및 자기강화복합재료(SRC, self-reinforced composite)의 산업 적용 및 연구 동향을 강화재, 고분자 매트릭스 및 공정에 기반하여 검토하였다. 항공분야에서 주로 활용되는 에폭시 수지 기반 오토클레이브 공법의 높은 공정단가 및 긴 제조시간을 극복하기 위하여, 속경화성 에폭시 수지를 이용한 고압수지이송성형 공정으로 CFRP가 적용된 전기자동차의 양산을 보고하였다. 또한, 탄소섬유복합재료의 재활용 이슈를 해결하기 위한 열가소성 수지 기반 CFRP 및 계면 향상 방안들이 재료 및 공정 측면에서 검토되었다. FRP의 우수한 기계적 특성을 유도하는 주요한 요인으로 알려진 완벽한 매트릭스-강화재 계면을 형성하기 위하여, 고분자 섬유에 동일한 매트릭스를 함침시킨 SRC에 대한 연구들이 보고되고 있다. 다양한 열가소성 고분자에 기초한 SRC의 물리적 및 기계적 특성들을 고분자 배향 및 복합재료 구조 측면에서 검토하였다. 또한, 고연 신 폴리프로필렌 섬유 기반 SRC의 공정창 확장을 위한 공중합체 매트릭스 전략이 논의되었다. 경량구조용소재의 CFRP 및 SRC 적용은 미래모빌리티의 에너지 효율 향상에 대한 잠재적인 선택을 제공할 수 있다.
차세대 PC를 위한 WPS(Wearable Personal Station)는 정보 처리 및 네트워크 기능을 포함하며 새로운 정보의 획득에 있어 공간적 한계성을 극복할 수 있는 '유비쿼터스 컴퓨팅'의 핵심 단말기로 정의할 수 있다. 기존의 유선 통신 모듈을 이용한 데스크톱 PC 기반의 제스처 인식기는 영상 또는 장갑 장치로부터 사용자의 의미 있는 동적 제스처 데이터를 획득함에 있어 공간상의 제약성 및 이동상의 한계성, 배경 및 음영조건의 변화에 따른 인식 성능의 변화 등 몇 가지 제약사항을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하고 해결하고자 제스처 입력모듈을 차세대 PC 플랫폼 기반의 유비쿼터스 환경으로 확대, 적용시켜 제스처 데이터 입력 모듈로부터 새로운 정보의 획득에 있어 한계성을 극복하고 효율적인 데이터 획득 방안을 제시한다 또한 퍼지 알고리즘과 신경망 이론을 이용하여 독립적인 제스처 인식 시스템을 구현하고 개별 시스템의 성능을 비교, 분석함으로써 차세대 PC를 위한 보다 효율적이며 합리적인 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안된 제스처 인식시스템은 동적인 손의 움직임을 입력데이터로 처리하는 제스처 입력모듈과 입력된 데이터로부터 의미 있는 제스처를 분리하기 위한 관계형 DBMS모듈, 그리고 인식의 확장성과 연속된 동적 제스처 중에서 의미 있는 제스처를 인식하기 위한 퍼지 인식 모듈 및 신경망 인식 모듈로 구성되어 있다. 30인의 피실험자에 대하여 15회의 반복 실험을 수행하였으며 사용자의 동적 제스처 인식 실험결과 퍼지 제스처 인식 시스템에서는 98.8%, 신경망 제스처 인식시스템에서는 96.7%의 평균 인식률을 도출하였다.형성에도 유의한 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 셋째, 신뢰와는 다르게 서비스품질이 몰입에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 이러한 직접적인 영향이외에 서비스품질은 고객만족을 통하여 간접적으로 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 고객만족은 신뢰에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 고객들이 호텔서비스에 만족할수록 직접적으로 호텔에 대한 신뢰와 애착심이 증가하는 것을 알 수 있었고 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 신뢰에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 또한 고객만족은 몰입에 강하게 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간접적으로 서비스품질은 고객만족을 통하여 몰입에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다.미숙밭, 중점밭, 고원밭, 화산회밭으로 6개 유형으로 분류할 경우 각각의 분포면적은 41.9%, 23.3%, 17.5%, 13.9%, 1.1. 2.2% 이었다. 도시화 및 도로확대 등 다양한 토지이용 및 지형개변으로 과거의 토양정보가 많이 변경되었다. 그래서, 앞으로는 인공위성자료 및 항공사진을 이용하여 빠르고 쉽게 활용할 수 있는 토양조사 방법개발과 기 구축된 토양도의 수정, 보완 작업이 필요한 절실히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼
매 학기마다 반복되는 대학의 강의시간표 작성 방법은 대학 상황에 따라 다르며, 교육환경의 변화에 따라 그 복잡도와 문제의 크기가 증가되는 NP-hard 문제로 알려져 있다. 그 동안, 효과적인 강의자원 배분을 위한 강의시간표 자동생성의 필요성으로 대학 강의시간표 작성에 관한 여러 방법의 연구가 진행되어 왔다. 일반적으로 교양과목 강의시간표는 대학행정부서에서, 전공과목은 학과에서 작성하는데 각 학과 단위의 전공강의시간표작성지원시스템은 학생들의 편의를 도모하고 수업의 효과와 전공강의자원의 효과적인 배분를 위해 중요한 역할을 한다. 이를 위하여 본 연구는 한신대학교의 새로운 강의시간표 작성체계에 따라, 사례 기반의 템플릿을 생성하고, 이로부터 규칙 기반의 상호대화형으로 효과적인 강의자원 배분이 가능한 전공강의시간표를 작성하는 두 단계 지원시스템을 제안하였으며, 사례 데이터를 이용한 프로토타입으로 그 효과를 검정하였다. 과거 사례와의 유사도는 학과 평균 41.72%로 템플릿의 유용성을 볼 수 있으며, 민감도 분석 결과에서 동일 시간 개설과목 허용 임계치를 90% 이상 설정한다면 강의시간표가 더 고른 분포를 갖게 됨을 검정하였다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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