• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.200-208
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• 2003

본 연구에서는 효율적인 학습규칙의 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용한 영상신호의 분리와 특징추출을 제안하였다. 제안된 학습규칙은 할선법과 모멘트를 이용한 조합형 고정점 학습알고리즘이다. 여기서 할선법은 독립성분 상호간의 정보를 최소화하기 위한 목적함수의 최적화 과정에서 요구되는 1차 미분에 따른 계산을 간략화하기 위함이고, 모멘트는 최적화 과정에서 발생하는 발진을 억제하여 보다 빠른 학습을 위함이다. 제안된 기법을 $512\times512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 뉴우턴법에 기초한 기존의 알고리즘과 할선법만에 기초한 알고리즘보다 각각 우수한 분리률과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다. 또한 $256\times256$ 픽셀의 10개 지문상과 $480\times225$ 픽셀의 지폐영상에서 선택된 각각 10,000개의 3가지 영상패치들을 대상으로 적용한 결과, 제안된 기법은 뉴우턴법이나 할선법의 알고리즘보다도 빠른 특징추출 속도가 있음을 확인하였다. 한편 추출된 $16\times16$ 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.181.2-181.2
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• 2014

A single-layer graphene has been uniformly grown on a Cu surface at elevated temperatures by thermally processing a poly (methyl methacrylate) (PMMA) film in a rapid thermal annealing (RTA) system under vacuum. The detailed chemistry of the transition from solid-state carbon to graphene on the catalytic Cu surface was investigated by performing in-situ residual gas analysis while PMMA/Cu-foil samples being heated, in conjunction with interrupted growth studies to reconstruct ex-situ the heating process. We found that the gas species of mass/charge (m/e) ratio of 15 ($CH_3{^+}$) was mainly originated from the thermal decomposition of PMMA, indicating that the formation of graphene occurs with hydrocarbon molecules vaporized from PMMA, such as methane and/or methyl radicals, as precursors rather than by the direct graphitization of solid-state carbon. We also found that the temperature for dominantly vaporizing hydrocarbon molecules from PMMA and the length of time, the gaseous hydrocarbon atmosphere is maintained, are dependent on both the heating temperature profile and the amount of a solid carbon feedstock. From those results, we strongly suggest that the heating rate and the amount of solid carbon are the dominant factors to determine the crystalline quality of the resulting graphene film. Under optimal growth conditions, the PMMA-derived graphene was found to have a carrier (hole) mobility as high as ${\sim}2,700cm^2V^{-1}s^{-1}$ at room temperature, which is superior to common graphene converted from solid carbon.

• 문화기술의 융합
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• 제6권2호
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• pp.191-197
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• 2020

본 연구에서 우리는 공급자(supplier), 중간유통자(distributor) 그리고 최종 고객(customer)으로 구성되는 2 단계 공급망에서 중간유통자 입장의 재고 모형을 분석하였다. 공급자는 고객의 수요 증대를 목적으로 판매 제품에 대한 대금을 일정한 기간 동안 신용 거래를 허용하고, 중간유통자의 주문비용은 고정비 성격의 주문 비용과 운송량(주문량)에 따라 종속적으로 운송비용이 발생하는 상황을 고려하였다. 일반적으로 중간유통자 입장에서 볼 때 신용 거래를 통하여 공급자로부터 제품 대금에 대한 지불이 유예되면, 재고에 대한 투자 비용이 절감되는 효과가 발생하게 된다. 최종 고객의 수요는 중간유통자의 판매 가격에 따라 영향을 받게 되므로 중간유통자는 최종 고객의 수요를 증대 시킬 목적으로 판매 가격의 조정이 가능하게 된다. 본 연구에서는 공급자가 중간유통자에게 제품 판매 대금에 대하여 일정한 기간 동안 신용 거래를 허용하는 상황 하에서 중간유통자의 주문 비용이 고정 주문 비용과 함께 주문량에 따라 종속적으로 발생하는 운송비용을 포함한다는 가정 하에 중간유통자 측면의 경제적 주문량과 판매 가격 결정 문제를 분석하였다. 또한 문제 분석을 위하여 중간유통자의 재고는 시간이 지나감에 따라 일정한 비율로 퇴화한다는 가정 하에 중간유통자의 연간 총 이익에 대한 수리 모형을 수립하였고, 총이익을 최대화하는 경제적 주문량과 판매 가격 결정을 위한 해법을 개발하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.1-10
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• 2007

현수교 행어케이블의 장력은 현수교의 상태점검에 있어 중요한 요소이다. 현재 케이블의 장력 추정에는 여러 이론식에 의한 간접적인 방법들이 사용되고 있으며, 케이블의 가속도신호로부터 고유진동수를 측정한 후 고유진동수와 장력과의 관계로부터 케이블의 장력을 추정하는 진동법이 대표적이다. 하지만 운동방정식을 기반으로 하는 진동법은 휨강성의 영향이 큰 짧은 케이블의 장력추정에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 10m 미만의 짧은 케이블에 대해서도 전기 가능한 새로운 장력 추정 방법으로 단변분탐색법과, 최적화 기법을 이용한 역해석 기법을 제시하였다. 이론에 대한 검증을 위해 국내에 사용 중인 광안대교 행어케이블을 대상으로, 역해석과 진동법에 의한 추정장력들과 설계장력을 상호 비교하였고, 이를 통해 역해석기법이 길이에 상관없이 장력추정에 유용하다는 결론을 얻었다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.55-79
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• 2013

본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권2호
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• pp.141-157
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• 2020

이 연구는 우리나라의 초등학교 및 중등학교에서 전개되고 있는 학교 인구교육을 전반적으로 검토하기 위해 국가수준의 총론 및 각론 수준의 교육과정 문서에 대한 내용분석을 실시하였고, 그 결과에 터하여 학교 인구교육의 미래 방향을 도출하는데 연구의 목적을 두었다. 그 결과, 2007 개정 교육과정과 2009 개정 교육과정에는 총론 교육과정의 '범교과학습주제'로 저출산·고령사회 대응의 인구교육 내용이 반영되어 있었으나, 현행의 2015 개정 교육과정에는 반영되어 있지 않았다. 각론 교육과정 분석의 결과(제7차 교육과정에서 제안한 '국민공통기본교육과정'에 해당하는 10개의 공통 교과 교육과정 문서 분석함), 중등의 기술·가정교과의 가정과 교육과정, 그리고 초등 및 중등의 사회과 교육과정에서만 교과의 성격이나 목표, 또는 내용요소나 성취기준에 저출산·고령사회 대응의 인구교육 내용이 반영되어 있었다. 교육과정 분석 결과를 바탕으로 다음의 5가지 학교 인구교육의 방향을 도출하였다. 첫째, 학교 인구교육의 목적은 출산에 개입하는 것이 아님을 분명하게 확인하며, '저출생·초고령사회 대응'의 양성평등한 용어를 적용한다. 둘째, 인구교육을 교과의 목표와 내용요소, 그리고 성취기준으로 직접 다루는 교과에 인구교육의 주도교과로서 사명을 부여한다. 셋째, 융합학문적 특성의 인구교육을 융합교육의 적극적 소재로 활용한다. 넷째, 선택중심의 교육과정이 적용되는 고등학교에서는 인구교육의 주요 내용을 다루는 주도교과의 선택을 정책적으로 지원해준다. 다섯째, 교원의 인구 인식을 향상시키기 위한 교사교육을 강화한다. 민주시민의 역량은 사회의 기본적 집단인 가족의 사회화를 통해 출발한다는 점을 고려하면, 삶을 기반으로 하는 가정과교육에서 인구교육을 주도하여 삶, 즉 생활과 연계된 실천적 인구교육으로 학교 사회에 인구교육이 확대되는 데 기여할 수 있을 것이다. 이처럼 학교 인구교육의 주도교과로서의 사명을 가정과교육에 맡겨서 이를 잘 수행해 내도록 하기 위해서는, 우리나라의 전체 교육과정에서 가정과교육의 이수를 강화시키는 교육정책이 뒷받침되어야 할 것이다.