• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.163-170
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• 2023

본 논문은 제조설비의 자율제어와 상태판별 알고리즘을 위한 시멘틱 모델링 기술에 대해 소개한다. 디지털 트윈 기술과 스마트 팩토리의 다양한 ICT 기술의 발전으로 제조업은 새로운 생산 관리모델이 구축되고 있다. 발전된 스마트 제조기술을 바탕으로 상태판별 알고리즘은 자율제어와 공장 내의 설비 문제를 빠르게 파악하고 대처하기 위한 방법론으로 제시되었다. 그러나 기존의 상태판별 알고리즘은 사용자 또는 관리자에게 그리드 맵을 통해 주요 정보를 알려주고, 이에 대처하는 방향으로 제시되었다. 하지만 스마트 제조기술의 고도화와 방향성은 유연 생산과 소비자 니즈에 맞춘 생산등으로 다변화 하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 시멘틱 기반의 Linked List 자료구조를 이용하여 공장을 설계 구축하고 그래프 기반 정보를 통해 사용자 또는 관리자에게 필요한 정보만을 제공하여 관리의 효율성을 높일 수 있는 기술을 소개한다. 이러한 방법론은 유연 생산과 다품종 소량 생산 등에 적합한 구조로 활용될 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1095-1109
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• 2021

안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권4호
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• pp.595-612
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• 2009

시스템 개발에서 초기 테스트는 오류수정 비용을 현저하게 낮출 수 있으며 이는 SOA기반 서비스 시스템에서도 여전히 중요한 요소이다. 그러나 서비스 시스템을 위한 기존 테스트 케이스 생성 기법들은 XML 기반 언어를 사용하여 웹서비스에 한정적이라는 한계점을 가진다. 이를 극복하기 위해서 본 논문에서는 BPMN에 따라 작성된 비즈니스 프로세스 기반으로 서비스 시스템의 테스트 케이스 생성 기법을 제시한다. 테스트 노력을 최소화 하기 위해 기존 BPM을 워크플로우의 기본 요소로만 단순화 시킨 S-BPM을 사용한다. 테스트 케이스 생성 과정은 목표서비스 시스템에 대해 S-BPM을 생성하고, 이를 방향성 그래프로 변환 후, 시나리오 검색 알고리즘을 적용하여 서비스 시나리오를 생성하고, 메시지의 이동 정보를 추출함으로써 이루어진다. 본 기법을 적용하면 웹서비스에 한정적이지 않으면서도 범용 서비스에 적용이 가능한 효율성 높은 테스트 케이스를 얻을 수 있으며, 이 결과물은 SOA의 비즈니스 관점 지향 특징을 반영한 테스트 케이스로 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1469-1476
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• 2022

최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제7권4호
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• pp.427-444
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• 2005

스프레드시트는 표, 그래프 기능 그리고 셀 참조 기능을 가지고 있고, 이러한 기능은 모델링 활동에서 중요한 역할을 한다. 이 글에서는 스프레드시트를 활용한 수학적 모델링 활동에서의 수학적 규칙의 발견과 이의 정당화 과정을 알아보고자 한다. 이를 위해 스프레드시트 환경이 특정 문제 상황의 해결에 어떻게 도움을 주는 지 알아보고, 어떻게 특정한 문제 상황을 일반적인 문제 상황으로 바꿀 수 있도록 하는지를 알아본다. 또한 문제 상황 속에 내재하는 수학적 규칙의 발견에 이르는 과정을 알아보고, 발견한 규칙의 정당화 유형과 스프레드시트가 정당화에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2384-2392
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• 1999

프로그램에서 요류가 발생되었을 때 프로그래머는 어떤 시험 사례(test case)를 통해 프로그램을 분석한다. 이처럼 현재 입력 값에 영향을 끼치는 모든 명령문들에 관련된 동적 슬라이싱(dynamic slicing)과 이를 구현하는 기술은 실제 테스팅 및 디버깅 분야에서 매우 중요하다고 할 것이다. 지금까지의 동적 슬라이싱은 슬라이싱 기준 변수가 1개 일 때의 경우에 대해서만 연구해 왔다. 그러나, 실제적인 테스팅 및 디버깅 분야에서는 슬라이싱 기준이 되는 변수가 2개 이상인 경우가 아주 많이 발생한다. 따라서 슬라이싱 기준 변수가 n 개 일 때 동적 프로그램 슬라이스(dynamic program slices)를 만드는 알고리즘을 제시하였고 프로그래밍 언어를 사용하여 동적 프로그램 슬라이싱 알고리즘을 프로그래밍한 뒤 예제 프로그램을 적용시켜 구현하였다. 구현 결과는 실행 이력에 대한 마킹 테이블(marking table)과 동적 종속 그래프로 나타내었다. 그리고, 본 논문에서 제시한 다중기준변수 동적 슬라이스 생성을 위한 마킹 알고리즘이 기존의 단일기준변수 기법보다 실제적인 테스팅 환경에서 더 우수함을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.201-207
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• 2021

머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.23-43
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• 2010

함수영역은 초등학교 과정에서는 규칙성과 문제해결을 중심으로, 중고등학교 과정에서는 함수라는 함축적 용어를 사용하고 있다. 함수개념은 그래프와 관련된 표현이나 해석을 필요로 하는 등 한마디로 규정하기 힘든 통합개념이고 이를 지도하는 방법 또한 많은 변수들을 포함하고 있다. 많은 연구들이 중학교 또는 고등학교 과정의 일부분을 중심으로 진행되어 중 고등학교 과정의 연계성을 강조한 연구가 부족한 실정에서 본 연구는 중학교 과정의 함수개념을 이미 학습한 고등학생들을 대상으로 함수단원에 대해 어느 정도 이해하고 있으며 그들이 문제해결과정에서 자주 범하게 되는 오류유형을 분석하고 이것을 바탕으로 함수학습 지도에 활용함으로써 학생들의 오류가 어떻게 교정되는지를 살펴보았다. 그 결과 고등학교 과정에서 함수 개념의 정의 방식이 바뀌어 큰 어려움을 겪고 있으며, 주된 오류유형은 함수 개념과 관련된 기본적인 내용에 대해 이해가 부족하며 개념이해를 바탕으로 하지 않고 암기에 의존하여 문제해결을 시도하거나 문제해결과정에서 틀에 박힌 문제유형에 너무나 익숙해져 있어서 새로운 유형의 문제를 접했을 때로 기존의 익숙한 방식으로 해석하여 풀이하거나 부적절한 추론을 하는 경우, 그리고 계산상의 오류 및 기호를 처리하는데 오는 기술적인 오류를 흔히 범하는 것으로 나타났다.

• 한국과학교육학회지
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• 제27권5호
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• pp.404-411
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• 2007

이 연구는 학생들에게 예상과 불일치한 실험 데이터를 제시한 뒤, 학생들이 이 데이터를 어떻게 해석하는가를 알아보는 것이다. P 대학교 대학생을 대상으로, 진자의 주기에 대해서 과학적 개념을 가지고 있는 학생 중, 깡통진자에 물을 넣어가면서 깡통진자의 주기를 측정할 때, 주기가 일정할 것이라고 예상한 학생 45명을 선발하였다. 학생들에게 깡통진자에 물을 넣어가면서 주기를 측정한 데이터를 제시하고, 표에 기록하게하고 그것을 그래프로 그려 자료변환을 하도록 하였다. 검사문항지를 통해 불일치 인식, 데이터에 대한 선뢰, 인지갈등, 개념 변화 및 실험 결과에 대한 가설 등을 조사하였다. 인지 갈등정도를 측정하기 위해 CCLT(Cognitive Conflict Levels Test) 검사문항지를 사용하였다. 일부 학생들은 선개념에 의존하여, 데이터를 실제 데이터가 아니라고 간주하거나 실험 오류로 간주하였다. 불일치 상황을 인식 한 학생들은 그렇지 않은 학생들에 비해 인지갈등 정도가 높았다. 선개념에 대한 신념이 변한 학생들은 불일치 상황을 인식하였고, 신념이 변하지 않은 학생들에 비해 인지갈등 정도가 높았다. 선개념에 대한 신념이 변하지 않은 학생들은 데이터를 실험 오류로 간주하였다.

• 핵의학기술
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• 제18권1호
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• pp.127-133
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• 2014

PET/CT에서 환자피폭 문제로 인해 저 선량의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 기존에 사용되던 CT 데이터를 이용한 감쇠보정법인 CTAC와 새롭게 적용된 Q.AC를 환자실험과 팬텀 실험을 통해 저 선량으로 촬영 시 PET 영상에 미치는 영향에 대해 알아보고자 한다. 실험장비는 GE사의 PET/CT Discovery 710 (GE Healthcare, USA)를 사용하였으며 팬텀실험으로 감쇠보정의 정량적 평가를 위한 NEMA IEC body phantom과 균일성 평가를 위한 Uniform NU2-94 phantom을 사용하였다. 각각의 팬텀 내부에 동위원소 18-F FDG를 70.78 MBq, 22.2 MBq 주입하고 CT조건은 저 선량조건으로 80 kVp, 10 mA로부터 일반선량 조건으로 140 kVp, 120 mA 조건까지 스캔 후 CTAC와 Q.AC 두 감쇠보정법을 적용하여 재구성하였다. PET 영상에서 일반선량 조건을 기준값으로 정하고 horizomtal profile과 vertical profile을 통해 정량평가를 시행하고 기준값과의 상대적 오차를 평가하였다. 또한 환자실험으로 정상체중 환자와 과체중 환자를 구분하여 저 선량과 일반선량으로 비교 촬영한 뒤 CTAC와 Q.AC로 재구성된 PET영상에서 주요장기별 SUV에 대한 상대적 오차와 신호 대 잡음비를 비교분석하였다. 팬텀실험 결과 저선량 조건에서 CTAC와 Q.AC로 각각 재구성한 PET 영상의 profile과 상대적 오차에서 CTAC보다 Q.AC가 기준값과의 오차가 적은 그래프를 얻었다. 환자실험의 경우 일반선량 조건에서는 정상체중 환자와 과체중 환자 모두 감쇠보정법에 따른 상대적 오차값의 변화가 적었으나 저 선량 조건에서는 정상체중 환자보다 과체중 환자에서 감쇠보정법의 변경에 의한 상대적 오차의 감소폭이 커짐으로 기준값과 차이가 감소하였다. 기존의 감쇠보정법인 CTAC는 80 kVp, 10 mA의 저선량 CT를 사용하는데 있어 PET 영상의 선속경화현상이 발생한다. 이로 인해 CTAC를 이용하여 재구성된 PET 데이터는 정량화하는데 문제가 될 수 있음을 확인했다. 반면에 새로운 알고리즘이 적용된 Q.AC는 과체중 환자의 경우 80 kVp, 10 mA 정도까지는 140 kVp, 120 mA 조건으로 촬영하여 재구성한 PET 데이터 결과와 차이가 적음을 확인할 수 있었다. Q.AC를 이용한 경우 기존보다 저 선량의 CT를 이용해 PET의 재구성에 이용할 수 있으므로 환자의 피폭을 줄이는 데 큰 역할을 할 것으로 기대한다.