• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-43
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• 2010

우리는 두 생물무리가 서로 가로지르거나 결합하는 현상을 주변에서 흔히 볼 수 있다. 예로, 하천의 물고기 무리가 운동하다 바위나 돌같은 장애물을 만나 두 무리로 나누어졌다가 장애물 뒤에서 다시 하나로 합쳐지는 현상이 있다. 우두머리를 가지는 두 생물 무리가 각도${\theta}$를 가지고 서로 충돌하면서 가로질러 지나갈 때의 동역학을 연구하였다. 두 무리의 각 우두머리 개체는 다른 개체에 의해 영향을 받지 않는다. 이에 비해 무리의 개체들은 우두머리의 운동방향을 쫓아 가도록 시뮬레이션 되었다. 이 두 무리의 가로지르기 동역학을 이해하기 위해서, 무리개체의 평균 단위속도의 합으로 정의되는 질서매개변수${\phi}$를 조사하였다. 두 무리가 서로 만나는 순간, 두 무리의 운동량 균형이 무너지면서 ${\phi}$값이 급격히 올라갔다. 그리고 두 무리가 서로 분리되어질 때, 두 번째로 ${\phi}$값이 피크를 보였다. 무리개체들은 서로 충돌하면서 그들의 우두머리 개체를 쫓아가는데 방해를 받게 되는데 이로 인해 두 번째 피크이후에 불규칙적인 작은 피크들이 관측되었다. 두 피크값, $d_1$ (첫번째) 그리고 $d_2$ (두번째), 은 서로 다른 충돌각도 ${\theta}$에 대해서 동기화 현상을 보였다. 이 시뮬레이션 모델은 생물행동을 연구하거나 다개체 로봇 시스템 개발에 유용하게 사용되어 질수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.77-87
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• 2010

현대는 산업사회에서 정보화 사회로 변화되고 있다. 이에 따라 전쟁 양상도 정보전, 네트워크 중심전, 장거리 정밀전, 로봇전으로 발전되어 고도의 첨단 과학군으로 변화를 시도하고 있다. 이러한 전투발전을 위한 전력창출을 위해 중요시 되고 있는 것이 전투실험이다. 전투실험은 LVC를 통한 입체적인 평가체계를 사용하는 것이 바람직하나, 비용 시간 장소 자원의 제한으로 M&S(Modeling & Simulation)를 통한 모의분석을 주로 활용한다. 하지만 모델 개발을 위한 평가절차에 대한 연구는 많이 이루어지고 있지만, 전투실험에 대한 모델운용상의 모의분석절차의 정립이 미흡하다. 본 연구에서는 전투실험간 모델운용의 타당성 평가체계(VV&A : Verification Validation & Accreditation)가 보완된 모의분석 방법과 절차를 정립하였고, "미래향토사단 군수부대편성의 적절성 평가"를 위해 지상무기효과분석모델(AWAM : Army Weapon Analysis Model)을 통한 후방 지역작전 모의분석 사례를 제시하였다. 본 연구는 신뢰성있는 평가체계를 바탕을 둔 효과적인 모의분석방법을 제시하여 전투실험을 위해 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-103
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• 2022

음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.343-350
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• 2022

서로 다른 특징을 가지는 이미지를 통합하여 작물의 병충해 분류를 위한 심층신경망을 훈련하는 것이 학습 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고, 심층신경망의 학습 결과를 개선할 수 있는 이미지 통합방법에 대해 실험하였다. 실험을 위해 두 종류의 작물 이미지 공개 데이터가 사용되었다. 하나는 인도의 실제 농장 환경에서 촬영된 작물 이미지이고 다른 하나는 한국의 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지였다. 작물 잎 이미지는 정상인 경우와 4종류의 병충해를 포함하여 5개의 하위 범주로 구성되었다. 심층신경망은 전이학습을 통해 사전 훈련된 VGG16이 특징 추출부에 사용되었고 분류기에는 다층퍼셉트론 구조를 사용하였다. 두 공개 데이터는 세 가지 방법으로 통합되어 심층신경망의 지도학습에 사용되었다. 훈련된 심층신경망은 평가 데이터를 이용해 평가되었다. 실험 결과에 따르면 심층신경망을 실험실 환경에서 촬영한 작물 이미지로 학습한 이후에 실제 농장 환경에서 촬영한 작물 이미지로 재학습하는 경우에 가장 좋은 성능을 보였다. 서로 다른 배경의 두 공공데이터를 혼용하여 사용하면 심층신경망의 학습 결과가 좋지 않았다. 심층신경망의 학습 과정에서 여러 종류의 데이터를 사용하는 방법에 따라 심층신경망의 성능이 달라질 수 있음을 확인하였다.

• 수완나부미
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• 제10권2호
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• pp.181-213
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• 2018

How to study Southeast Asia (SEA)? The need to explore and identify methodologies for studying SEA are inherent in its multifaceted subject matter. At a minimum, the region's rich cultural diversity inhibits both the articulation of decisive defining characteristics and the training of scholars who can write with confidence beyond their specialisms. Consequently, the challenges of understanding the region remain and a consensus regarding the most effective approaches to studying its history, identity and future seem quite unlikely. Furthermore, "Area Studies" more generally, has proved to be a less attractive frame of reference for burgeoning scholarly trends. This paper will propose a new tool to help address these challenges. Even though the science of artificial intelligence (AI) is in its infancy, it has already yielded new approaches to many commercial, scientific and humanistic questions. At this point, AI has been used to produce news, generate better smart phones, deliver more entertainment choices, analyze earthquakes and write fiction. The time has come to explore the possibility that AI can be put at the service of the study of SEA. The paper intends to lay out what would be required to develop SEABOT. This instrument might exist as a robot on the web which might be called upon to make the study of SEA both broader and more comprehensive. The discussion will explore the financial resources, ownership and timeline needed to make SEABOT go from an idea to a reality. SEABOT would draw upon artificial neural networks (ANNs) to mine the region's "Big Data", while synthesizing the information to form new and useful perspectives on SEA. Overcoming significant language issues, applying multidisciplinary methods and drawing upon new yields of information should produce new questions and ways to conceptualize SEA. SEABOT could lead to findings which might not otherwise be achieved. SEABOT's work might well produce outcomes which could open up solutions to immediate regional problems, provide ASEAN planners with new resources and make it possible to eventually define and capitalize on SEA's "soft power". That is, new findings should provide the basis for ASEAN diplomats and policy-makers to develop new modalities of cultural diplomacy and improved governance. Last, SEABOT might also open up avenues to tell the SEA story in new distinctive ways. SEABOT is seen as a heuristic device to explore the results which this instrument might yield. More important the discussion will also raise the possibility that an AI-driven perspective on SEA may prove to be even more problematic than it is beneficial.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구의 목적은 고령화 사회에서 융합될 수 있는 미래 스마트주택의 고령친화기술 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 먼저 스마트융합기술을 전문적으로 다루고 있는 대표적인 국제 저널 ICOST의 게재 논문을 중심으로 고령친화기술 특성의 주요 분석유목을 선별하였다. 2007년~2014년까지 발표된 215개의 논문 중 사용자 지향적 기준에 해당되는 논문 65개를 재 선별하였다. 그리고 선별 된 논문에 나타난 기술 항목은 76개의 요소로 세분화 하였다. 분류된 기술 항목의 특성은 크게 기술의 개발목적과 기술의 적용방식 두 가지 측면으로 구분되었다. 기술의 개발목적에서는 지속가능한 노인의 독립적 생활을 지원하기 위한 사용자의 생리적, 심리적, 편의성, 건강성, 오락성이 우선적으로 고려되고 있었다. 기술의 적용방식에서는 하드웨어와 소프트웨어 두 가지로 측면으로 접근하고 있었으며, 소프트웨어는 활용 프로그램을 위주로, 하드웨어 부분은 주택의 고정적인 구조체에서 부터 이동성이 용이한 주택 내 가구, 제품, 착용아이템(wearable device), 로봇 등으로 나타났다. 그리고 구조체나 가구보다 가변적이고 융통적으로 활용 가능한 생활 제품이 압도적으로 많은 것으로 볼 때 기술의 적용방식 연구 추세에 있어서 로봇기술 분야는 더욱 많이 증가될 것으로 나타났다. 이러한 점은 미래 스마트주택의 고령친화기술에 있어 노인 개개인의 신체적·심리적·사회적 특성을 고려한 사용자의 라이프 스타일에 보다 맞춤으로서 노인은 물론 다양한 연령과 생활패턴을 수용할 수 있는 범용적인 단계로 발전될 것으로 여겨진다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.858-861
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• 2020

로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서 휴먼형 로봇손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합된 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합된 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient(DA-NPG)와 NPG 의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇손의 사물 조작 작업을 수행한다. 그 결과, DA-NPG 와 NPG를 비교한 결과를 통해 휴먼형 로봇손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG 는 DA-TRPO 와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하여 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO 와 DA-PPO 는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.

• 융합보안논문지
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• 제22권4호
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• pp.35-44
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• 2022

국방혁신4.0의 5대 추진전략 중에 군구조·운영 최적화 전략은 첨단과학기술 기반의 군구조로 혁신하고 교육훈련, 인적자원 개발 등 국방 운영분야에 첨단과학기술의 융합을 목표로 하고 있다. 또한, 미래 전장이 AI 기반의 무인·로봇전투체계, 우주, 사이버, 전자기 등으로 확장됨에 따라 이러한 전장에서 요구되는 역량을 갖춘 간부 양성이 필요하다. 특히, 미래 전장을 이끌어나갈 초급간부부터 4차 산업혁명 과학기술 기반의 핵심 첨단전력을 운영할 수 있는 역량 계발이 필요하다. 그래서 본 논문에서는 일반대학의 군사학과의 교육체계를 검토하고 국방혁신4.0과 부합되고 첨단과학기술기반의 기술집약형 간부 역량을 계발할 수 있는 교육체계 재설계 방안을 제안한다. 우선, 미래 전장에 요구되는 간부 역량을 도출하고 역량을 계발할 수 있도록 전공과 비교과 프로그램 운영 방안과 육군의 실무교육 지원 방안을 제시한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권4호
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• pp.211-227
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• 2023

Purpose In the contemporary landscape, marked by the enduring impact of COVID-19 and the recent disruptions stemming from the conflict in Ukraine, the purpose of this study is to navigate the era characterized by pervasive risk and uncertainty. Specifically, the study aims to dissect the impact of the COVID-19 outbreak on digital transformation, exploring the factors influencing this process and considering the multifaceted dynamics at play. The focus extends to the post-COVID-19 landscape, scrutinizing the implications and meanings of digital transformation both before and after the pandemic. Additionally, the study delves into future digital trends, with particular attention to climate and environmental issues, emphasizing corporate responsibilities in averting crises similar to COVID-19. The overarching goal is to provide a holistic perspective, shedding light on both positive and negative facets of digital transformation, and advocating for regulatory enhancements and legal frameworks conducive to a balanced and resilient digital future. Design/methodology/approach This study employs a comprehensive approach to analyze the impact of the COVID-19 outbreak on digital transformation. It considers various facets, such as smart devices reshaping daily routines, transformative changes in corporate ecosystems, and the adaptation of government institutions to the digital era within the broader context of the Fourth Industrial Revolution. The analysis extends to the post-COVID-19 landscape, examining the implications and meanings of digital transformation. Future digital trends, especially those related to climate and environmental issues, are prognosticated. The methodology involves a proactive exploration of challenges associated with digital transformation, aiming to advocate for regulatory enhancements and legal frameworks that contribute to a balanced and resilient digital future. Findings The findings of this study reveal that the digital economy has gained momentum, accelerated by the proliferation of non-face-to-face industries in response to social distancing imperatives during the COVID-19 pandemic. Digital transformation, both preceding and succeeding the onset of the pandemic, has precipitated noteworthy shifts in various aspects of daily life. However, challenges persist, and the study highlights factors that either bolster or hinder the transformative process. In the post-COVID-19 era, corporate responsibilities in averting crises, particularly those resembling the pandemic, take center stage. The study emphasizes the need for a holistic perspective, acknowledging both positive and negative facets of digital transformation. Additionally, it calls for proactive measures, including regulatory enhancements and legal frameworks, to ensure a balanced and resilient digital future.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.230-238
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• 2023

식품제조 중소기업들은 원물 투입부터 최종 팔렛타이징까지 대부분 노동집약적이고 수작업으로 구성되어 있다. 최근 로봇과 센서 데이터 기술요소 적용으로 스마트화 디지털화로 변화하는 추세이다. 본 연구에서는 식품제조기업에서 적용 설비 역량보다 작업자가 속도를 따라가지 못하는 반복작업 공정 2가지를 선정하였으며, 이를 3D 시뮬레이션을 활용하여 개선 효과성을 규명하고자 한다. 꼬치 조립 후 작업자들이 계량 후 포장하는 공정과 무작위로 공급되는 냉동식품류를 계량-내·외포장-팔렛타이징 일괄 수작업 공정 2개를 선정하였다. 가동률, 생산량, 투입 작업자 수를 검증 지표로 선정하였다. 3D 개선 공정 시뮬레이션 결과 생산량은 각각 기존보다 13.5%, 56.8% 증가했으며, 특히 팔렛타이징 로봇 적용 공정에서 높은 효과성을 보였다. 두 공정 모두 가동률과 투입인력 수는 감소함에 따라 작업자에게 피로도가 높은 공정을 로봇으로 대체 적용할 수 있어 작업 과부하를 개선할 수 있는 결과를 나타냈다. 본 연구 결과를 바탕으로 3D 시뮬레이션을 활용하여 식품계량 및 포정 공정에 로봇을 도입함으로써 개선된 공정의 성능을 정량적으로 사전 검증의 가능성을 확인할 수 있었다.