• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제5권6호
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• pp.583-591
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• 2015

벨트 구동 방식의 소프트 하이브리드 자동차에 적용될 TAS(Torque Assist System)의 성능을 평가하기 위해서는 가속 성능과 연비 성능이 기존 차량보다 우수하여야 한다. 엔진, 모터, 그리고 배터리와 같은 벨트 구동 TAS의 핵심 구성 요소들은 자동차 연비 성능에 큰 영향을 미친다. 따라서, 전체 시스템 관점에서의 효율을 향상시키기 위해서는 핵심 동력원들을 제어하는 동력 분배 알고리즘에 대한 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 등가 연료 관점에서 통일된 해석 방법을 적용한 연료 소모량을 최소화하는 동력 분배 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘이 차량의 상태 정보 및 요구 동력을 고려한 구속 조건을 만족하면서 엔진의 연료소모량을 최소화하는 제어 변수들을 통해 연비 성능을 높이는 데 기여하는 것을 확인하였다. 제안한 운전 전략의 최적화 과정은 연구 개발 과정에서 시행 착오를 줄일 수 있고 제어 변수들의 특성을 빠르고 정확하게 관찰할 수 있다. 따라서 연료 소모량을 최소화하는 운전 전략을 도출해내는 방법으로 활용 가능하다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권5호
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• pp.81-93
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• 2016

지황은 현삼과(Scrophulariaceae)에 속하는 다년생 초본식물 Rehmannia glutinosa(Gaertn.) DC.로서 한의학에서는 뿌리를 지황(地黃)이라는 한약재로 이용하고 있다. 지황은 선지황(鮮地黃), 생지황(生地黃), 숙지황(熟地黃) 등으로 널리 사용되고 있지만 종자파종에 의한 재배보다 종근을 이용한 영양번식으로 재배하고 있다. 종근을 이용한 재배법은 뿌리 썩음병으로 인해 종근의 관리와 생산성이 높은 고품질의 지황 생산이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 형태적 특징과 유전자 분석을 통해 기원이 검증된 지황 기원식물을 이용하여 정확한 기원의 무균 배양묘와 종근 생산을 위한 최적 조건을 확립하고자 하였다. 기내배양묘 생산에 필요한 최적의 생장율과 다개체 형성율, 그리고 뿌리 형성율 및 비대조건을 탐색한 결과, WPM 배지와 1.0mg/L의 IAA와 0.5mg/L의 IBA 옥신계 생장조절제가 첨가된 배지(WPM + IAA 1.0mg/L + IBA 0.5mg/L)에서 최적 생장율과 뿌리다개체 형성율을 나타내었으며, 0.1mg/L의 NAA가 첨가된 WPM 배지(WPM + NAA 0.1mg/L)에서 가장 많은 수의 뿌리가 형성되었고 비대율도 높게 나타났다. 이러한 최적조건에서 생산한 기내식물체는 토양 순화 후 정식하였을 경우에도 높은 뿌리형성율과 지속적인 비대 효과를 보였다. 이상의 결과는 지황의 무균 배양묘 생산과 배양묘기반 종근 생산을 통해 지황 대량 생산에 필요한 배양묘와 종근 생산에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 고품질 지황 생산량에기여할 것으로 사료된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권3호
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• pp.388-393
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• 2023

지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.117-125
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• 2023

가상 시뮬레이션을 이용한 의류 디자인 개발에서는 가상과 실제의 차이가 최소화되어야 한다. 가상 의상과 실제 의상의 유사성을 높이는 데에 가장 기본이 되는 작업은 의상 제작에 사용될 옷감의 물성을 최대한 유사하게 표현할 수 있는 시뮬레이션 파라미터를 찾는 것이다. 시뮬레이션 파라미터 최적화 절차에는 전문가의 수작업으로 이루어지는 튜닝 과정이 포함되는데, 이 작업은 높은 전문성과 많은 시간이 요구된다. 특히 조정된 시뮬레이션 파라미터를 적용한 결과를 다시 확인하기 위해 시뮬레이션을 반복적으로 실행할 때 많은 시간이 소요된다. 최근 이 문제를 해결하기 위해 파라미터 튜닝에 주로 사용되는 드레이프 테스트 시뮬레이션 결과를 빠르게 추정하는 인공신경망 학습 모델이 제안되었다. 하지만 기존 연구에서는 비교적 간단한 선형 강성 모델을 사용하였으며 드레이프 시뮬레이션 전체를 추정하는 대신 일부만 추정하고 나머지는 보간하는 방식을 사용하였다. 실제 의류 디자인 개발 과정에서는 주로 비선형 강성 모델이 적용된 시뮬레이터가 사용되지만, 이에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 논문에서는 비선형 강성 모델을 대상으로 드레이프 시뮬레이션 결과를 추정하기 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 학습 모델은 시뮬레이션 결과인 고해상도 메시 모델 전체를 추정한다. 제시하는 방법의 성능을 검증하기 위해 세 가지 드레이프 테스트 방식을 대상으로 실험을 진행하여 추정 정확도를 평가한다.

• 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.

• 한국지구과학회지
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• 제44권1호
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• pp.79-89
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• 2023

본 연구의 목적은 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 또한 이 과정에서 학생들이 공학설계 기반 수업에서 접하는 흥미로운 점을 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 공학설계를 전공한 교수 1명과 석사 이상의 공학설계 전문가 5명이 함께 공학설계를 기반으로 한 6차시의 과학수업을 개발하여 검토하였다. 수업의 주제는 실제 오션 클린업 프로젝트에서 구현된 방법을 기반으로 해양 오염을 줄이기 위한 과학 및 공학적 해결과정의 설계 및 구현으로 선정되었다. 공학설계 과정은 NGSS(2013)에서 제시한 공학 설계 모형을 활용하였으며, 최적화 과정을 통해 재설계를 경험할 수 있도록 구성하였다. 효과를 검증하기 위해 Park et al.(2019)이 개발한 STEAM 태도 설문지 및 Kang and Nam(2016)이 개발한 창의공학적 문제해결성향 검사 도구를 사용하였다. 효과성 검정을 위한 통계분석을 위해 사전 및 사후 t-검정을 사용하였다. 또한, 학습자가 경험한 흥미로운 점의 내용은 기술적인 응답을 받아 전사하고, 중심도 분석을 통해 분석 및 시각화하였다. 결과는 과학 수업에서 공학설계 기반 오션 클린업 수업이 STEAM 태도와 창의공학적 문제해결성향 모두에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다 (p< .05). 또한, 비정형 데이터 분석 결과, 학습자가 학습에 관심을 갖는 요인으로 이공계 지식, 공학적 경험, 협동과 협업이 나타나 공학적 경험이 중심 요인임을 확인하였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.226-233
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• 2023

본 연구에서는 국내 레미콘 산업의 산업부산 CO₂ 활용기술 확보를 통한 CCUS 기술의 부상을 목적으로 기체 CO₂를 시멘트 모르타르, 콘크리트 등 시멘트계 재료에 직접 주입하여 사용하기 위해 총 2단계로 나누어 연구를 수행하였다. 1단계에서는 기체 CO₂ 사용에 따라 시멘트 모르타르의 물성에 미치는 영향인자를 도출하고, 영향인자에 대해 기준 배합과 동등한 물성발현을 위한 재료적 검토를 포함하였다. 1단계 검토결과, 물/시멘트비 조정 등이 일반적인 재료적 접근에 의한 물성확보는 한계가 있는 것을 확인하였으며, 이에 2단계에서는 CO₂ 사용방법, 시멘트 모르타르의 비빔방법 등 CO₂를 주입한 모르타르의 최적화에 대한 전반을 포함하였다. 기체 CO₂의 모르타르 주입 시 나타나는 물성변화에 대한 해결방안과 압축강도 성능증진을 위한 기체 CO₂의 최적 주입율 및 주입시간을 도출하였다. 그 결과, 일반 모르타르와 비교하여 최종 비빔 후 120초 이상의 추가비빔시간이 요구되는 것을 확인하였으며 유동성 및 압축강도 발현성능을 고려한 기체 CO₂의 적정 주입율은 시멘트량 중량 대비 0.1~0.2 %로 도출되었다. 기체 CO₂ 주입시간 증가에 따른 추가적인 강도증진효과는 나타나지 않았으며, CCUS 기술로써 활용되기 위해서는 CO₂ 고정화량 평가 등 미세분석을 통한 추가적인 검토가 필요하다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제36권6호
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• pp.638-646
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• 2023

Recently, active research has been conducted to enhance the power characteristics and thermal stability of lithium-ion batteries (LiBs) by modifying separators using a ceramic coating method. However, since the thermal properties and surface features of the separator vary depending on the characteristics of the ceramic powders applied to the separator, it is crucial to manufacture ceramic powders optimized for the separator's performance. In this study, we evaluated the characteristics of three types of α-alumina (A-1, A-2, and A-3) produced with varying dispersant contents and milling times, in addition to commercial α-alumina (AES-11). Subsequently, the optimized powders (A-3) were coated onto the separator using an aqueous binder for comparison with the characteristics of an AES-11 coated separator and an uncoated PE separator. The A-3 coated separator improved electrolyte wettability with a low contact angle (44.69°) and increased puncture strength (538 gf). Furthermore, it exhibited excellent thermal stability, with a shrinkage value of 5.64% when exposed to 140℃ for 1 hour, compared to the AES11 coated separator (6.09%) and the bare PE separator (69.64%).

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.307-327
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• 2023

이 연구는 짧은 텍스트인 서명에 단어 임베딩이 미치는 영향을 분석하기 위해 Word2vec, GloVe, fastText 모형을 이용하여 단행본 서명을 임베딩 벡터로 생성하고, 이를 분류자질로 활용하여 자동분류에 적용하였다. 분류기는 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 사용하였고 자동분류의 범주는 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 기준으로 하였다. 서명에 대한 단어 임베딩을 적용한 자동분류 실험 결과, Word2vec와 fastText의 Skip-gram 모형이 TF-IDF 자질보다 kNN 분류기의 자동분류 성능에서 더 우수한 결과를 보였다. 세 모형의 다양한 하이퍼파라미터 최적화 실험에서는 fastText의 Skip-gram 모형이 전반적으로 우수한 성능을 나타냈다. 특히, 이 모형의 하이퍼파라미터로는 계층적 소프트맥스와 더 큰 임베딩 차원을 사용할수록 성능이 향상되었다. 성능 측면에서 fastText는 n-gram 방식을 사용하여 하부문자열 또는 하위단어에 대한 임베딩을 생성할 수 있어 재현율을 높이는 것으로 나타났다. 반면에 Word2vec의 Skip-gram 모형은 주로 낮은 차원(크기 300)과 작은 네거티브 샘플링 크기(3이나 5)에서 우수한 성능을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.