• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.29-41
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• 2022

이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권47호
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• pp.273-294
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• 2017

우리나라는 최근 세월호 사건 등 안전 불감증으로 인한 많은 사고로 인해 수많은 인명피해를 입었다. 따라서 안전교육이 어느 때 보다 중요한 시기이며 여기에는 '어떤 콘텐츠로 어떻게 교육할 것인가'가 중요한 주제이고 특히 안전교육의 특성상 이론 교육이 아닌 체험 교육이 효과적이다. 그러나 이런 안전교육 프로그램을 접하기란 쉬운 일이 아니며 안전교육의 일환인 응급 처치에 대한 교육은 공공기관을 통해 의무적으로 배우지 않으면 접할 기회가 많지 않아 아직까지도 우리나라의 안전 교육에 대한 프로그램 활성도는 미미한 수준이다. 본 논문은 이런 문제를 인식하고 의료 응급처치 교육을 위해 재미와 몰입을 가미한 효과적인 기능성게임을 제안한다. 이를 위해 응급처치 정보 애플리케이션 20가지 사례를 통해 의료 게임 5개를 분석하고 기능성게임의 지속 사용성을 높이는 5가지 요소를 도출하였다. 5개의 의료게임분석을 통해 1개의 게임을 선택하여 게임 방식을 차용하고, 5가지 요소를 level-up 구조, 반복학습, 보상결과, 경쟁 구조, 정보전달의 형태로 적용하였다. 제안된 의료 교육 기능성 게임은 1) 환자의 역할을 하는 캐릭터가 있어야 하며, 2) 상황을 보여주는 내러티브 흐름에서 3) 사용자가 상황을 판단하고 응급 처치를 하도록 유도해야한다. 또한 4) 보상과 레벨 그리고 단순하게 반복하는 기능이 디자인되어야 하며 5) 커뮤니티로 타인과 정보가 공유될 수 있어야 한다. 향후 본 연구의 결과로 구현된 콘텐츠는 우리나라 의료 응급처치 교육의 대중화에 기여할 것이라 사료된다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.200-207
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• 2020

팹랩(Fab Lab)의 설립목적은 전세계 지역 커뮤니티의 지속 가능한 발전을 도모하는 것이다. 이를 위해 팹 재단(Fab Foundation)은 2054년까지 도시의 자급자족률을 50% 이상을 유지하는 자원 순환형 사회를 준비하고 있다. 팹랩은 선진국에서 창업이나 전문가를 위한 제작 공간뿐만 아니라, 학습과 창조를 위한 개방형 혁신 공간으로 자리매김하고 있다. 또한, 신흥국에서는 개인 혹은 커뮤니티의 요구를 반영하는 적정한 신기술을 제작하고, 공유하는 디지털 제작터의 역할을 수행하고 있다. 인도 전역에 70개의 팹랩이 있으며, 이는 러시아의 48개를 앞서는 신흥국 최대 규모이다. 인도의 팹랩은 6개월마다 주기적인 모임을 통해 협업 프로젝트를 진행하고, 많은 스타트업을 양산해내고 있다. 본 연구의 주제인 팹랩 빅얀 아쉬람은 인도 농촌의 대안학교에 디지털 랩의 개념을 이전하는 장소로 정의하고 있다. 본 연구에서 구루쿨라(Gurukula) 제도의 현대판인 빅얀 아쉬람이라는 농업공동체 대안학교가 팹랩이라는 디지털 패브리케이션과 성공적으로 결합하여, 제4차 산업혁명의 새로운 시민주도의 메이킹 커뮤니티로 거듭난 사례를 살펴보았다. 이를 바탕으로 현지 실정에 맞는 인도 팹랩의 발전 모델을 탐색해 보았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.32-39
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• 2018

라만 스펙트럼은 측정 장비 및 환경 조건에 따라 동일한 물질이라도 스펙트럼의 강도 차이를 보인다. 이는 라만 분광의 패턴 인식적인 접근에 제약을 주기 때문에 장비간의 호환성 및 라만 데이터베이스의 재사용을 위해 반드시 해결해야 하는 문제다. 이를 위해 이전의 주요 연구들에서는 측정 장비 간에 전달 함수를 가정하고 이를 구한 후 직접적인 스펙트럼의 교정을 수행하였다. 하지만 이 방식은 강도 왜곡을 발생시키는 다른 조건들에 대해서는 대처 할 수 없는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 측정 조건에 보다 유연하게 대응 할 수 있는 선형 강도 교정을 이용한 분류 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 실험에서는 14033종의 화학 물질에서 측정된 라만 라이브러리를 실험물질에 대한 판별 지표로 사용하였으며, 3개의 라만 분광기로부터 측정된 10종의 화학 물질 라만 스펙트럼을 실험 데이터로 사용하였다. 실험결과에 따르면 제안한 방법을 사용하였을 때 강도 왜곡된 스펙트럼에 대해 100%의 판별 성능을 보였으며, 판별된 스펙트럼에 대해서도 이전보다 높은 상관점수를 보여 사용자가 화학 물질을 판별하는 데 유용한 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.165-172
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• 2020

본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.5369-5377
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• 2014

본 우리나라의 불탑은 목탑, 전탑, 석탑 등 다양하게 조영되었다. 하지만 전래되어 지고 있는 불탑은 전탑, 석탑 등 소실되기 어려운 재질의 불탑 형식만이 있다. 석탑에 비해 전탑의 경우 실측 등 실물에 대한 자료는 어느 정도 진행되어 있으나, 문헌적인 자료 및 축조방법에 대한 연구는 아직까지 미흡한 실정이다. 그 이유는 현재 우리나라에 남아있는 전탑의 수가 그리 많지 않은 점, 지역적으로 제한적인 점, 재료적인 한계를 문헌적으로 극복하지 못한 점, 탑의 구성을 시대적, 지역적인 문제로 해석하지 않고 탑의 조영에만 초점을 맞추어 연구한 것 등 때문인 것으로 보인다. 이에 본 연구는 전탑이 축조된 지역에서의 지역적 문화적인 특성을 중심으로 전탑형성과정을 해석하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 우리나라와 중국과의 교류는 나타난 유적을 비교해 살펴보면, 실크로드를 통한 교류와 함께 해상경로로의 교류가 있었으며, 이러한 교류는 동아시아지역과도 함께 공유되었다. 그리고 중국과의 교류는 전파를 통한 맹목적인 습득이 아니라 지역적인 세력의 선택적인 교류라 할 수 있었다. 둘째, 우리나라에서 전탑이 조영된 이유로 이제까지의 지역에서 손쉽게 구할 수 있는 양질의 흙 뿐 만 아니라 불교적으로 중심세력에 부합하지 않는 의상의 화엄종의 교섭 및 당시의 시대적인 상황인 불교의 대중화, 지방세력의 거점화 등이 지방세력과의 밀접한 관계가 전탑 조영의 원인으로 나타났다. 셋째, 전탑의 조영은 발해와 신라와의 교섭관계 및 지역적, 민족적 영향력이 작용하고 중국에서 넘어온 문화에 대한 선택적인 소산물이라 할 수 있다. 이 점은 전탑이 중국에서 실크로드를 통한 문화적인 전파 및 중국의 소국으로서의 발생이 아니라 하나의 민족국가의 형성에서 발생된 것으로 볼 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.