• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.537-542
• /
• 2021

본 논문은 인공지능 모델의 하나인 YOLO(You Only Look Once) 인식모델 기반의 이미지 내 객체인식을 위한 활용 환경에서 딥 러닝 네트워크를 통한 고속 이동 대상체 인식의 가능성 향상과 생활 속에서 쉽게 활용될 수 있도록 2차적인 정보의 가공을 통한 의미적 데이터 수집 방법을 연구하는데 그 목적이 있다. 인식모델에서 이동 대상체 인식오류는 카메라의 프레임 속도와 대상체의 이동속도 차이에서 발생하는 미인식과 대상체와 인접한 환경에서의 유사물체가 존재로 인한 오인식으로 확인되었으며 이를 보상하는 데이터 수집 방법을 제안했다. 실제 유사환경을 대표할 수 있는 스포츠(테니스 경기)를 대상으로 획득된 이미지에서 오류의 원인요소를 비전처리 기술을 적용하여 해당오류를 최소화하기 위한 방법과 처리구조를 연구하여 유효한 2차적인 데이터 수집의 효과성을 향상시켰다. 따라서 본 연구에서 제안된 데이터 수집 방법을 적용함으로써 일반인도 스마트폰 카메라의 간단한 촬영을 통해 스스로 건강 및 경기력 향상을 위한 스포츠 및 건강관련 산업에 적용될 수 있는 데이터의 수집 및 관리가 가능함을 보였다.

• 중소기업연구
• /
• 제42권1호
• /
• pp.43-56
• /
• 2020

최근 미·중 기술 갈등이 심화되고 있다. 국가 보안을 이유로 시작된 미·중 갈등은 본원적으로는 중국 IT 제조 및 기술 기업들의 약진을 경계하는 미국 정부차원의 견제로 해석된다. 중국의 IT부문은 빠른 성장을 거듭하며 미국에 위협적인 존재가 되어 왔다. R&D지출, 특허, 논문 등 다양한 지표에서 중국은 빠른 성장을 지속해 왔고 특히 5G, AI (인공지능) 등 차세대 기술에 있어 중국은 미국에 큰 위협이 되고 있다. 그리고 그 중심에 화웨이가 있다. 2018년 화웨이는 세계 최대의 통신장비 제조사이자 미국의 혁신 기업인 애플을 제치고 세계 2위의 스마트폰 제조사가 되었고 최근에는 AI칩셋 제조, 빅데이터 분석, 클라우드 등에서 빠른 성장을 보이며 4차 산업혁명의 핵심 산업 전반에 있어 그 영향력을 강화하고 있는 미·중 갈등의 중심에 있는 기업이다. 본 연구는 화웨이 이슈를 중심으로 우리나라 중소기업에 대한 파급효과를 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 화웨이와의 국내 기업 거래 현황, 글로벌 밸류체인 관점에서의 화웨이의 협력관계, 우리나라의 화웨이 정보보안 이슈 및 정부의 정책적 대응이라는 세 가지 분석체계를 바탕으로 우리나라 제조 경쟁력 및 정보보안 역량 강화 등의 정책 제언을 제시하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.151-166
• /
• 2022

박물관은 역사와 문화 축적의 실체이자 상징이고 박물관 유물은 역사의 혼을 담고 있는 단서이며 박물관 문화 창작물은 언제나 가지고 다닐 수 있는 역사이다. 현대박물관은 전통 박물관의 '물중심'을 '사람중심'으로 변화시키고 그 활태전승에 치중하는데, 박물관의 문화 창작물은 활태전승의 일종의 표현 방식이다. 이 글은 인터넷 조사 연구, 현지 답사, 전문가 인터뷰 등의 방법을 통해 중국 박물관 문화 창작물이 현재 직면한 기회와 어려움을 분석하여 박물관 문화 창작물의 디자인 방법을 보완하려 한다. 박물관 문화 내포 요소의 발굴과 박물관 문화 창작물 기능 요소의 확대와 박물관 문화 창작물 디자인 요소의 혁신과 문화 창작물과 인간의 공감 요소의 제조에 의한 4가지 요소를 일체화한 디자인 방법으로 탐구하고 사례실천을 검증하여 중소형 박물관의 문화 창작물들이 디자인 기법 미비로 인한 문화 창작물 기능성 부족, 혁신성 부족, 전파성 부족 등의 단점을 보완한다. 더 많은 사람을 박물관으로 안내하고, 전통 문화를 전파선양하며, 인간과 유물, 인간과 인간의 공감대를 형성시킨다.

• 해양환경안전학회지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.1231-1237
• /
• 2022

본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

• 화약ㆍ발파
• /
• 제41권1호
• /
• pp.1-18
• /
• 2023

전색작업은 발파공 내에서 폭발가스가 쉽게 유출되지 않게 적용되는 중요한 과정이다. 전색물질은 폭발 에너지를 더 길게 공 내부에서 작용할 수 있게 하며, 암석의 파쇄도를 증가시키는데 큰 도움이 된다. 본 연구에서는 동적 충격에 반응하는 전단농화유체 기반의 전색물질을 개발하였다. 전단농화유체 기반의 전색재료의 성능을 검증하기 위해 실 규모 발파실험 및 터널현장에 대한 현장 실증을 수행하였다. 첫 번째 실험에서는 전색재료 적용에 따른 발파공 내부의 압력을 직접 측정하였고, 도심지 터널현장 실증에서는 모래전색과 전단농화유체 기반 전색재료의 발파결과를 서로 비교하였다. 발파공 내 압력측정 결과 본 연구를 통해 개발한 전색물질을 적용한 경우, 발파공 상부에서 측정된 압력이 일반적인 모래전색을 적용한 경우보다 낮았으며 폭발가스 분출량도 적었다. 또한 현장 실증결과 터널발파에서 개발전색물질의 굴착성능이 모래전색 발파의 경우보다 우수함을 검증할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.30-30
• /
• 2023

This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권1호
• /
• pp.649-654
• /
• 2023

본 논문은 그래프 합성곱 신경망을 이용한 신경망 구조 탐색 모델 설계를 제안한다. 딥 러닝은 블랙박스로 학습이 진행되는 특성으로 인해 설계한 모델이 최적화된 성능을 가지는 구조인지 검증하지 못하는 문제점이 존재한다. 신경망 구조 탐색 모델은 모델을 생성하는 순환 신경망과 생성된 네트워크인 합성곱 신경망으로 구성되어있다. 통상의 신경망 구조 탐색 모델은 순환신경망 계열을 사용하지만 우리는 본 논문에서 순환신경망 대신 그래프 합성곱 신경망을 사용하여 합성곱 신경망 모델을 생성하는 GC-NAS를 제안한다. 제안하는 GC-NAS는 Layer Extraction Block을 이용하여 Depth를 탐색하며 Hyper Parameter Prediction Block을 이용하여 Depth 정보를 기반으로 한 spatial, temporal 정보(hyper parameter)를 병렬적으로 탐색합니다. 따라서 Depth 정보를 반영하기 때문에 탐색 영역이 더 넓으며 Depth 정보와 병렬적 탐색을 진행함으로 모델의 탐색 영역의 목적성이 분명하기 때문에 GC-NAS대비 이론적 구조에 있어서 우위에 있다고 판단된다. GC-NAS는 그래프 합성곱 신경망 블록 및 그래프 생성 알고리즘을 통하여 기존 신경망 구조 탐색 모델에서 순환 신경망이 가지는 고차원 시간 축의 문제와 공간적 탐색의 범위 문제를 해결할 것으로 기대한다. 또한 우리는 본 논문이 제안하는 GC-NAS를 통하여 신경망 구조 탐색에 그래프 합성곱 신경망을 적용하는 연구가 활발히 이루어질 수 있는 계기가 될 수 있기를 기대한다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.305-313
• /
• 2023

최근의 사회적 분위기에 따라 연구 결과의 사업화에 대한 관심이 증가하고 있다. 건축 시공 분야 역시 신기술에 대한 제품화가 활발히 이루어지고 있는 실정이다. 제품에 대한 사전 분석은 향후 신제품의 시장 진출시 성패를 좌우할 수 있는 중요한 절차 중 하나이다. 따라서 본 연구는 건축 분야에서 개발된 신기술의 제품화를 위한 사전 분석 방법 중의 하나로 경영전략도구로 활용되고 있는 중요도-성취도 분석을 실시하고 이의 적용 가능성을 모색하고자 한다. 본 연구에서는 기 개발된 파이프 라인 검사용 스마트볼 제품을 평가하며, 이를 위하여 제품의 품질, 편리성, 활용가능성의 범주를 설정하였다. 하위 항목으로 17개의 요인을 설정하여 관련 전문가 및 소비 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 좋은 작업상태 지속 유지 항목, 노력 집중화의 지향 항목, 우선 순위 낮음 항목, 과잉 낭비 가능성 항목을 선정하였으며 각각 항목에 적절한 전략적 방안을 도출하였다. 본 연구는 제품의 중요도 및 성취도 측면에서 상호관계 분석을 실시함으로써 향후 개발을 위한 우선 방향을 도출할 수 있는 방안을 제공하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.199-206
• /
• 2017

경험표집연구법(Experience Sampling Method: ESM)은 연구 참여자의 즉각적인 반응을 통해 실제 생활에서 경험하는 즉각적인 실제의 정서 경험을 연구할 수 있는 새로운 연구방법이다. 경험표집연구법은 최근 보육교사관련 연구 중 특히, 보육교사의 정서 및 행복감을 연구하고자 할 때 적용가능성이 논의되고 있는 연구방법으로서 기존의 교사의 회상 및 설문을 기반으로 한 연구방법의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다. 보육교사의 증가되는 스트레스 및 부정적인 정서 경험에 관한 연구의 필요성과, 이를 연구할 수 있는 적합한 대안적인 연구방법이 될 것이라는 기대에도 불구하고, 기존의 경험표집 연구법은 연구 참여자로 하여금 하루 일과 중 반복적으로 무선 호출기가 울릴 때마다 설문지 및 필기구를 휴대하도록 해야 한다는 제한점을 동반한다. 뿐만 아니라, 한 개인을 통해 수집한 방대한 양의 데이터를 효과적으로 database화하는 데에 많은 시간과 노력이 요구된다는 제한점이 보고되어져 왔다. 본 연구는 어린이집 보육교사의 정서경험 연구에 있어 경험표집연구법을 보다 효과적으로 적용하기 위하여 설문참여, 자료전달 등이 매우 불편한 아날로그 방식의 경험표집 방식을 개인용 무선 통신기기를 활용함으로써 실시간으로 설문을 수행할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 이를 설문응답에 활용하는 방안을 고안하기 위한 융합연구이다. 본 연구는 기초적 연구로서 소프트웨어 개발을 위한 시스템구성과 프로토타입 제작에 관한 내용을 주로 다루며 이를 전문가 심층면접을 통하여 연구결과를 평가하였다.

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