• 한국항행학회논문지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.232-237
• /
• 2024

본 논문에서는 4×2 미앤더라인 배열 구조를 이용하여 8 dBi 이득을 유지하는 광대역 이중 다이폴 준-야기 안테나에 대하여 연구하였다. 4×2 미앤더라인 배열 구조는 미앤더라인 도체 모양의 단위 셀로 구성되며, 이중 다이폴 준-야기 안테나의 두 번째 다이폴 안테나 위에 배치하였다. 일반적으로 많이 사용하는 여러 개의 스트립 도파기를 사용한 경우와 동일한 크기의 FR4 기판에 설계하였고, 입력 반사 계수와 이득 특성을 비교하였다. 비교 결과, 기존의 다중 스트립 도파기를 사용하였을 때 보다 주파수 대역폭이 6.3% 증가하였고, 이득이 8dBi 이상인 주파수 대역폭은 10.1% 증가하고 평균 이득도 조금 증가하였다. 제작된 안테나의 전압 정재파비 (VSWR; voltage standing wave ratio)가 2 이하인 대역은 1.548-2.846 GHz (59.1%)이고, 1.6-2.8 GHz 대역에서 이득이 8 dBi 이상으로 측정되었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.261-269
• /
• 2024

본 논문에서는 흡음형 소음기의 음향성능을 향상시키기 위해 다층 흡음재 배치 순서를 최적화하였다. 소음기의 음향성능은 투과손실로 판단하였으며, 투과손실을 계산하기 위해 유한요소법 기반 수치해석 프로그램을 사용하였다. 흡음재는 흡음형 소음기에서 많이 사용되는 다공탄성 물질인 폴리우레탄을 사용하였으며, 내부에 공기가 흐르는 상황을 가정하여 Biot-Allard 모델을 적용하였다. 2 kHz 대역까지 관심주파수 영역을 설정하여 흡음재가 단층으로 구성되어 있을 때 음향성능에 영향을 주는 물성치를 확인하였으며, 폴리우레탄 물성치를 바탕으로 단층 및 다층 흡음재를 가진 소음기의 음향성능을 서로 비교하였다. 이후 Nelder-Mead 방법을 적용하여 소음기 내 다층 흡음재의 배치 순서를 최적화하였으며, 단층 흡음형 소음기에 비해 평균 투과손실이 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국국방기술학회 논문지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.7-18
• /
• 2023

군 지휘관은 전투 임무 수행을 위한 작전계획을 수립한다. 작전계획 수립을 위한 현행 교리는 야전의 악조건 하에서 사람의 노력으로 수행 가능하도록 간단명료한 절차와 방법을 사용하도록 하고 있다. 작전계획 수립 과정의 작업은 의사결정의 연속이라고 할 수 있는데, 의사결정의 기준은 대체로 임무변수를 적용한다. 그러나 세부적인 기준은 교리로 고정시키지 않고 창의적으로 수립 적용하도록 하고 있다. 그러나 인공지능 기반의 의사결정을 위해서는 기준들과 사용되는 양식을 정형화할 필요가 있다. 본 논문은 우선 각종 기준들과 양식을 정형화하여 반자동화된 보조시스템에서 사용할 수 있는 방법을 제시하고 이를 인공지능화하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 운영분석 분야에서 정립된 수학적 모형과 의사결정 방법들을 적용하여 능률성을 제고시킬 수 있도록 하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.19-25
• /
• 2024

전 세계적인 인구 고령화 현상으로, 녹내장, 백내장, 황반변성과 같은 실명을 초래할 수 있는 주요 안질환의 발병률이 상승하고 있다. 이에 안과 분야에서는 실명률을 줄이기 위해 예방이 어려운 질환의 진단에 관심이 집중되고 있다. 본 연구는 기존보다 적은 양의 데이터를 활용하여 안저 사진 내의 안질환을 정확하게 진단하는 딥러닝 방안을 제안한다. 이를 위해 적은 데이터로도 효과적인 학습이 가능한 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 선정하여 다양한 안질환 환자의 Conventional Fundus Image (CFI)를 분류 한다. 선정된 CNN 모델들은 Accuracy, Precision, Recall, F1-score에서 우수한 성능을 기록함으로써 CFI 내 안질환의 정확한 분류에 탁월한 성능을 보였다. 이러한 접근법은 안과 전문의들의 수작업 분석을 줄이고, 진료 시간을 단축하며, 리소스가 제한된 환경에서도 일관성 있는 진단 결과를 제공함으로써 의료 현장에 효율적이고 정확한 진단의 보조 도구로 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.111-136
• /
• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권5호
• /
• pp.431-449
• /
• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.123-131
• /
• 2020

인공지능 기술의 비약적 발전과 함께 사람의 언어를 다루는 자연어 처리 분야 역시 활발하게 연구가 진행되고 있다. 특히 최근에는 구글에서 공개한 언어 모델인 BERT는 대량의 코퍼스를 활용해 미리 학습시킨 모델을 제공함으로써 자연어 처리의 여러 분야에서 좋은 성능을 보이고 있다. BERT에서 다국어 모델을 지원하고 있지만 한국어에 바로 적용했을 때는 한계점이 존재하기 때문에 대량의 한국어 코퍼스를 이용해 학습시킨 모델을 사용해야 한다. 또한 텍스트는 어휘, 문법적인 의미만 담고 있는 것이 아니라 전후 관계, 상황과 같은 문맥적인 의미도 담고 있다. 기존의 자연어 처리 분야에서는 어휘나 문법적인 의미를 중심으로 연구가 주로 이루어졌다. 텍스트에 내재되어 있는 문맥 정보의 정확한 파악은 맥락을 이해하는 데에 있어 중요한 역할을 한다. 단어들의 관계를 이용해 연결한 지식그래프는 컴퓨터에게 쉽게 문맥을 학습시킬 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한국어 코퍼스를 이용해 사전 학습된 BERT 모델과 지식 그래프를 이용해 한국어 문맥 정보를 추출하는 시스템을 제안하고자 한다. 텍스트에서 중요한 요소가 되는 인물, 관계, 감정, 공간, 시간 정보를 추출할 수 있는 모델을 구축하고 제안한 시스템을 실험을 통해 검증한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.235-242
• /
• 2018

최근 각 언론, 기업계, 정부 유관기관 및 학계 등 많은 분야에서 4차 산업에 대한 관심이 폭발적으로 증가하였다. 특히 우리가 피부로 느낄 수 있는 분야인 인공지능이 인간능력을 이미 크게 앞서고 있다는 것을 깨닫고 나서 많은 사람들은 4차산업혁명이 실제로 우리 코 앞에 와있다는 것을 실감할 수 있었다. 이렇게 대부분 사람들의 생각보다 빠르게 다가온 4차산업을 어떻게 효율적으로 대응해야 할까? 특히 최근의 인공지능, 빅데이터, 무인자동차 및 유전자가위 등에 대한 상반된 견해들을 비교분석하는 방식으로 연구를 진행해 본다. 이러한 분석과 연구를 통하여 교육적, 정치적, 사회적, 윤리적 그리고 과학적 영향들을 파악해 본 결과, 현재까지 뚜렷하게 정립되어 있는 개념이나 체계, 시스템이 존재하지 않는다는 것을 이해할 수 있었고 오히려 4차산업혁명의 개념, 체계를 앞서서 정의하고 정립하는 국가나 기업, 개인들이 산업의 주도권을 확보할 수 있다는 것을 알게 되었다. 그러나 한국사회와 대학은 오히려 현재 2차산업혁명의 체계와 문화에서 머물러있는 듯한 모습을 보이고 있는데, 이러한 현실인식 위에서 새로운 산업혁명의 트렌드를 맞추어 따라갈 수 있는 방안들을 찾아 보고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.54-62
• /
• 2018

본 연구는 인공지능 신호 구현의 일환으로서, 딥러닝을 통해 실시간으로 추정하는 차량대기길이 기반의 감응식 신호 알고리즘을 제시하였다. 알고리즘의 구현을 위해 딥러닝 모형을 구현한 텐서플로우에 미시적 교통시뮬레이터인 Vissim을 제어하는 API, 즉 COM Interface를 구축하였다. Vissim에서 신호주기별로 수집된 링크통행시간과 통과교통량이 텐서플로우에 전달되면 학습이 완료된 딥러닝 모형을 통해 접근로별 차량대기길이가 추정된다. 접근로별 차량대기길이를 기반으로 신호시간을 산정한 후 Vissim 내부의 신호등화를 조정하여 시뮬레이션 한다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 현 TOD 방식에 비해 차량 지체가 약 5% 감소한 것으로 분석되었으며, 이는 네트워크 내 하나의 교차로만 대상으로 적용하여 그 효과가 제한된 것이며, 축 또는 네트워크 제어로의 공간적 확대방안을 향후연구로 제시하였다.

• 한국HCI학회논문지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.31-44
• /
• 2018

사물인터넷(Internet of Things)시대에는 다양한 사물이 연결되어 사물들 스스로가 데이터를 획득하여 이를 바탕으로 학습하고 동작한다. 이는 사물이 사람의 모습을 닮아가고 있다고 볼 수 있고 변화한 사물과 사람이 어떻게 소통하는가를 설계하는 것이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 IoT 환경이 도래함에 따라 UI 디자인 분야에서도 많은 연구가 진행되었다. 멀티모달리티(Multi-modality)와 인터유저빌리티(Interusability) 등의 키워드를 통해서 UI 분야에서도 복합적인 요소를 고려하려는 연구가 진행됐음을 알 수 있다. 하지만 기존의 UI 디자인 방법론으로는 IoT 환경에서 사용자 인터페이스(UI)를 설계할 때 사물, 사람, 데이터가 상호작용하는 방식에 대해서 구조화하고 테스트하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하였다. 본 논문의 주요 분석과 연구는 다음과 같다: (1) 먼저 사물의 행동 프로세스를 정의하였다. (2) 행동 프로세스를 토대로 기존의 IoT 제품을 분석하였다. (3) 사물성격(Personality of Things)유형을 구분 지을 수 있는 프레임워크를 제작하였다. (4) 프레임워크를 바탕으로 사물성격(Personality of Things) 유형을 도출하였다. (5) 3개의 대표 사물성격(Personality of Things)을 실제 스마트 홈 서비스에 적용하여 프로토타이핑 테스트를 해보았다. 본 연구는 새로운 UI 프로토타이핑 방법을 제안하여 더 총체적인 방식으로 IoT 서비스에 대한 사용자 경험(UX)을 확인할 수 있었다는 데 의의가 있다. 또한, 향후 본 연구를 발전시켜 인공지능(AI) 기술이 발전한 환경에서 지능화된 서비스의 정체성(Identity) 확립의 도구로 사물성격(Personality of Things) 개념을 활용할 수 있을 것이라 생각한다.