• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.580-586
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• 2021

현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권4호
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• pp.44-52
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• 2003

형상기억합금은 스마트 구조물에서 작동기로 널리 쓰인다. 형상기억합금은 초기변위를 부고 열을 가하게 되면 단위 부피당 큰 회복력과 변위를 발생한다. 형상기억합금의 이론 특성은 인공근육, 작동기, 소음 및 진동감쇠, 형상의 변형 제어 등에 응용될 수 있다. 본 논문에서는 형상기억합금의 3차원 비선형 구성방정식을 이용하여 재료의 거동특성을 해석하고, 형상기억합금이 부착된 스마트구조로 응용될 수 있는 공기 흡입 덕트, 항공기 및 잠수함 동체 등의 구조를 압력이 존재하는 원형 및 복원을 해석하였다. 수치해석결과, 형상기억합금 엑츄에이터가 내압 하에서 작동하자 단면은 변형전의 모습(낮은 응력상태)으로 회복되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.23-28
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• 2016

본 논문에서는 스마트 기기를 이용하여 4-6세 유아와 부모를 사용자 계층으로 선정하여 교육내용과 더불어 관련 게임들을 통합하여 유아들이 공부에 대한 흥미를 잃어버리지 않고 집중력 있게 한글, 영어, 숫자를 학습할 수 있도록 유아학습용 모바일 에듀테이너 앱을 설계하였다. 부모들을 위해 다양한 매체와 유아의 집중력과 학습의 대한 흥미를 증가 시킬 수 있는 한글, 숫자, 영어 낱말카드들을 설계하였고, 그림찾기, 기억력게임, 퍼즐 맞추기 등 여러 가지 학습게임들 까지 제공 하였다. 또한 유아들이 공부를 하며 지루하지 않게 시각적인 학습과 청각적인 학습이 동시에 이루어질 수 있게 함으로써 엄마들이 더욱 편리하게 자녀의 학습을 지도할 수 있게 편리성과 이동성, 가용성을 극대화시켜 구현하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제4권4호
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• pp.80-85
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• 2015

인터넷을 이용하는 응용의 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷 상에서 이루어지는 사이버 공격의 발생 빈도는 점점 증가하고 있다. 전 세계적으로 L3 DDoS 공격 탐지 중비의 장비에서 응용계층 기반의 지능형 DDoS 공격에 대한 탐지가 미비하다. 차세대 네트워크 보안솔루션의 다양한 요구사항을 충족할 수 있는 고성능 유무선 네트워크 위협대응 기술에 있어서 국내제품은 외국제품에 비해 기능면에서는 근접하나 성능은 미비한 상황에 있으며, 악성코드 탐지 및 시그니쳐 생성연구 관련하여 주로 Window OS에서 동작하는 악성코드 탐지 및 분석 연구 중심으로 진행하고 있다. 본 논문에서는 최신 사이버 보안 상황 침해공격 분석을 통한 최신 다양한 신종 공격 기법 및 분석 기술의 현황 조사, 분석등을 기술한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.137-146
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• 2011

에너지 소모에 대한 증가되는 소비자의 관심을 지원하기 위하여 가전기기의 에너지 모니터링과 예측 방식을 제안한다. 제안한 시스템은 0.5초마다 전류 센서를 지나가는 전류량을 측정하는 스마트 플러그라는 일반 전기 콘센트로 설계하고, 신경회로망의 훈련과 시험 데이터를 얻기 위해 평균기온, 최저기온, 초고기온, 습도, 일조시간의 날씨 정보를 입력 데이터로 사용하고, 스마트 플러그를 통한 전기 사용량을 목표값으로 사용하였다. 훈련을 위한 실험데이터를 사용하여 역전파 알고리즘을 기반으로 한 신경회로망을 구성하였다. 입력과 출력 데이터의 비선형 매핑을 위해 다층신경회로망을 사용하였다. 제안한 신경회로망 모델은 상관관계 계수가 0.9965로 우수하게 전기 사용량을 예측할 수 있는 것을 확인하였으며, 예측의 평균 제곱 오차는 0.02033이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권5호
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• pp.369-378
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• 2003

본논문은 ATM/AAL 처리를 위한 재조립 처리기으 설계 및 VLSI 구현에 대하여 기술한다. ATM/AAL 재조립 처리기는 물리계층으로부터 수신된 ATM셀을 처리하는 장치로서 AAL5 패킷의 유료부하를 호스트의 메모리에 정렬하고 이를 전송하며 망 관련 정보와 패킷의 오류 사항을 점검한다. ATM 셀매칭 알고리즘과 지능형 분산 방식의 개념을 적용하여 여러 개의 채널을 동시에 운영할 때 시간 지연 없이 처리할 수 있도록 설계하였다. 셀매칭 알고리즘은 ATM의 헤더로부터 해당정보의 위치를 신속하게 찾을 수 있도록 해쉬함수를 이용하여 구현되었고 이로써 VCI/VPI 값의 할당에 있어서 시간상의 제약을 완화하였으며 지능형 분산 방식과 DMA를 이용하여 메모리의 낭비를 최소화하면서 데이터를 호스트 쪽으로 25Mbps의 속도로 전송이 가능하도록 하였다. 상용시스템과 통신을 수행하여 칩의 정확한 동작과 CRC, 오류 점검 등의 동작을 점검하였다. 본 재조립 처릭는 0.6㎛ CMOS 공정을 통하여 제작되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1718-1724
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• 2017

최근 IoT기반으로 가전제품을 실시간 모니터링을 하는 스마트 플러그가 활성화 되고 있다. 이를 통해 상시 실시간 에너지 소비 모니터링을 통한 소비자의 에너지 절약 유도를 하고, 소비자 설정 기반의 알람 기능을 통해 소비전력을 절감하는 효과를 보고 있다. 본 논문에서는 이러한 실시간 모니터링을 위해 벽 전원 콘센트에서 나오는 교류 전류를 측정한다. 이때, 가전제품마다의 전류 패턴을 분류하고 어떤 제품이 동작하는지 판단을 위해 딥러닝(Deep learning)으로 실험하였다. 전류 패턴의 학습으로 제품의 종류에 따른 인식 성능을 검증하기 위하여, 교차 검증 방법과 붓스트랩(Bootstrap) 검증 방법을 이용하였다. 또한 Cost function과 학습 성공률(Accuracy)이 Train 데이터와 Test 데이터가 동일함을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.35-41
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• 2016

본 논문에서는 심층 학습 모델 방법을 이용하여 EPS(Electronic Potential Sensor) 기반의 손동작 신호를 인식하는 시스템을 제안한다. 전기장 기반 센서인 EPS로부터 추출된 신호는 다량의 잡음이 포함되어 있어 이를 제거하는 전처리과정을 거쳐야 한다. 주파수 대역 특징 필터를 이용한 잡음 제거한 후, 신호는 시간에 따른 전압(Voltage) 값만 가지는 1차원적 특징을 지닌다. 2차원 데이터를 입력으로 하여 컨볼루션 연산을 하는 알고리즘에 적합한 형태를 갖추기 위해 신호는 차원 변형을 통해 재구성된다. 재구성된 신호데이터는 여러 계층의 학습 층(layer)을 가지는 심층 학습 기반의 모델을 통해 분류되어 최종 인식된다. 기존 확률 기반 통계적 모델링 알고리즘은 훈련 후 모델을 생성하는 과정에서 초기 파라미터에 결과가 좌우되는 어려움이 있었다. 심층 학습 기반 모델은 학습 층을 쌓아 훈련을 반복하므로 이를 극복할 수 있다. 실험에서, 제안된 심층 학습 기반의 서로 다른 구조를 가지는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks), DBN(Deep Belief Network) 알고리즘과 통계적 모델링 기반의 방법을 이용한 인식 결과의 성능을 비교하였고, 컨볼루션 신경망 알고리즘이 다른 알고리즘에 비해 EPS 동작신호 인식에서 보다 우수한 성능을 나타냄을 보였다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제41권2호
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• pp.114-120
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• 2016

Objectives: The aim of this study was to compare the push-out bond strength and dentinal tubule penetration of root canal sealers used with coated core materials and conventional gutta-percha. Materials and Methods: A total of 72 single-rooted human mandibular incisors were instrumented with NiTi rotary files with irrigation of 2.5% NaOCl. The smear layer was removed with 17% ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA). Specimens were assigned into four groups according to the obturation system: Group 1, EndoRez (Ultradent Product Inc.); Group 2, Activ GP (Brasseler); Group 3, SmartSeal (DFRP Ltd. Villa Farm); Group 4, AH 26 (Dentsply de Trey)/gutta-percha (GP). For push-out bond strength measurement, two horizontal slices were obtained from each specimen (n = 20). To compare dentinal tubule penetration, remaining 32 roots assigned to 4 groups as above were obturated with 0.1% Rhodamine B labeled sealers. One horizontal slice was obtained from the middle third of each specimen (n = 8) and scanned under confocal laser scanning electron microscope. Tubule penetration area, depth, and percentage were measured. Kruskall-Wallis test was used for statistical analysis. Results: EndoRez showed significantly lower push-out bond strength than the others (p < 0.05). No significant difference was found amongst the groups in terms of percentage of sealer penetration. SmartSeal showed the least penetration than the others (p < 0.05). Conclusions: The bond strength and sealer penetration of resin-and glass ionomer-based sealers used with coated core was not superior to resin-based sealer used with conventional GP. Dentinal tubule penetration has limited effect on bond strength. The use of conventional GP with sealer seems to be sufficient in terms of push-out bond strength.