• 한국축산식품학회:학술대회논문집
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• 한국축산식품학회 2005년도 정기총회 및 제35차 춘계 학술 발표대회
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• pp.274-277
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• 2005

보다 위생적인 한우육 생산을 위해서는 단계별의 위해요소중점관리(HACCP)의 적용은 물론, 생산 및 유통단계에서 가축 및 축산물의 이동경로를 추적, 관리함으로써 생산, 가공 및 유통 정보가 투명하고 정확하게 소비자에게 제공되도록 각 단계의 정보들이 통합되어져야 한다. 또한 필수적으로 개체이력 관리체계 구축 및 추적을 위한 도축장 전산화, 판매장 전산화가 이루어져야 한다. 따라서, 생산${\cdot}$도축${\cdot}$가공${\cdot}$판매 단계의 정보를 통일화 할 수 있는 ID 체계 및 ID 식별 체계를 구축하고 각 단계에서 발생하는 정보를 공유하여 효율적이며 위생적인 생산이 될 수 있는 전산시스템을 구축하고 개체추적이 가능한 생산단계, 도축단계, 가공${\cdot}$판매단계 자동화 시스템이 개발 되어야 한다. 소비자 선호도 및 도축${\cdot}$가공 정보를 생산자, 관련기관 및 단체에 효과적으로 전달하여 차별화된 브랜드 개발을 유도하고 생축 및 한우육 유통단계를 투명화 하여 소비자 및 생산자의 이익을 극대화 시켜야 한다. 고품질 축산물을 소비자에게 안전하게 제공할 수 있도록 생산이력관리시스템을 구축하는 것은 궁극적으로 수입육과의 차별화 및 고품질 한우육 공급으로 국내산 한우육의 신뢰성을 회복하여 지속적이며 안정적인 한우 경영을 유지${\cdot}$발전의 기반을 마련하는 계기를 제공하는데 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권12C호
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• pp.1215-1227
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• 2002

본 논문은 최단 경로 라우팅 문제의 해결을 위한 새로운 방식의 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 제안한다. 이를 위해 가변길이(variable-length) 염색체(chromosome) 구조와 그에 따른 유전자 부호화(genes coding) 기법을 설계하고, 부분 염색체(partial-chromosome)를 교환하는데 있어서 교차점(crossing-site)에 의존성이 없는 교배(crossover) 기법과 개체군(population)의 다양성(diversity)을 유지하는 돌연변이(mutation) 기법을 개발한다. 또한, 모든 부적합(infeasible) 염색체를 간단하게 치료할 수 있는 복구 함수(repair function)를 제안한다. 제안 교배 기법과 돌연변이 기법의 상호 동작은 제안 알고리즘이 개체군의 다양성을 유지하면서 해-표면(solution-surface)을 효과적으로 탐색할 수 있도록 하여 해의 최적성(optimality) 및 수렴(convergence) 속도의 향상을 도모한다. 제안 알고리즘에 의해 계산된 경로의 최적성은 유전자 알고리즘을 이용하는 기존의 알고리즘보다 우수하고, 수렴 속도도 빠르다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인한다. 이 결과는 대부분의 출발지와 도착지 쌍에 대해 기존의 유전자 알고리즘 기반의 최단 경로 라우팅 알고리즘에 비해 네트워크 토폴로지에 비교적 덜 민감한 것으로 나타난다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권12호
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• pp.1568-1574
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• 2015

본 논문은 자연언어 문장을 지식베이스의 지식 골격에 맞추어 지식의 형태로 변환하기 위한 과정 중의 하나인 관계추출(Relation Extraction)을 목표로 한다. 특히, 문장 내에 있는 서술어(Predicate)에 집중하여 서술어와 관련성 높은 지식베이스 프로퍼티(Property or Relation)를 찾아내고, 이를 통해 두 개체(Entity)간의 의미를 파악하는 관계추출에 초점을 둔다. 이에 널리 활용되는 원격지도학습(Distant Supervision) 접근 방식에 따라, 지식베이스와 자연언어 텍스트로부터 원격 학습이 가능한 레이블(Labeled) 데이터를 자동으로 마련하여 지식베이스 프로퍼티에 대한 어휘화 작업을 수행한다. 즉, 두 개체 사이의 관계로 표현되는 서술어와, 온톨로지로 정의할 수 있는 프로퍼티와의 연결을 통해, 텍스트로부터 구조적 정보를 생성할 수 있는 기반을 마련하고 최종적으로 지식베이스 확장의 가능성을 열어준다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권3호
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• pp.34-38
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• 2007

군사용으로 개발 중인 다양한 로봇은 연구 목적이나 필요성 측면에서 많은 공감대를 형성하고 있지만 치열한 전장에서 본격적으로 병사를 대신하여 전투를 효과적으로 수행할 수 있을까 하는 질문에는 회의적인 반응을 보이고 있다. 그 이유는 자율 기술의 난이도 때문일 것이다. 전장에서 본격적으로 다양한 로봇을 임무에 따라서 활용하는 미래 유.무인 복합 전장 환경에서는 다양한 유.무인 개체 간에 정보를 공유하고 기능을 모율화하여 전장의 다양한 임무를 세분화된 기능들로 유연하게 재구성하여 종합 기능을 달성하게 된다. 또한 다양한 개체간의 공통적인 아키텍처와 표준화된 미들웨어를 사용함으로써 미래에 추가되는 새로운 자율 기술 등을 진화적으로 활용할 수 있다. 본 논문에서는 국방과학연구소에서 개발한 XAV(eXperimental Autonomous Vehicle)에 적용한 아키텍처와 이의 구현을 위한 미들웨어, 그리고 최종 구현한 자율 성능에 대한 내용을 소개한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권5호
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• pp.457-464
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• 2005

물류환경에 있어서, 데이터베이스의 연계와 데이터베이스 통합의 문제는 매우 중요한 과제로 인식되어 왔다. 그러나, 여기에 대한 빈번한 문제제기에 비해 합리적인 데이터베이스 통합방안에 관한 학술적 측면의 연구는 아직까지 매우 미흡한 실정이다. 본 연구는 효과적인 DB통합법과 관련하여 개체 및 속성 간의 유사도 측정에 기반을 둔 계량화된 충돌 식별법을 제안하는 것을 연구의 목적으로 한다. 구체적으로, DB 통합 시 빈번히 발생하는 의미적 충돌(Semantic Conflict)현상인 이른바 "Name Conflict"의 식별을 위한 하나의 해결법으로서 개체 및 속성 간 종합적인 유사도를 측정하는 계량화된 식별법을 제안하고자 한다. 그리고, 간단한 예제를 통해 제안한 방안의 유효성과 식별방안을 가늠해 보고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1569-1580
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• 2004

베이지안 네트워크는 불확실한 상황을 모델링하기 위한 확률 기반의 모델로서 확실한 수학적 토대를 가지고 있다. 베이지안 네트워크의 구조론 자동 학습하기 위한 연구가 많이 있었고, 최근에는 진화 알고리즘을 이용한 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 대부분은 마지막 세대의 가장 좋은 개체만을 이용하고 있다. 시스템이 요구하는 다양한 요구 조건을 하나의 적합도 평가 수식으로 나타내기 어렵기 때문에, 마지막 세대의 가장 좋은 개체는 종종 편향되거나 변화하는 환경에 덜 적응적일 수 있다. 본 논문에서는 적합도 공유 방법으로 다양한 베이지안 네트워크를 생성하고, 이를 베이즈 규칙을 통해 결합하여 변화하는 환경에 적응적인 추론 모델을 구축할 수 있는 방법을 제안한다. 성능 평가를 위해 ASIA와 ALARM 네트워크에서 인공적으로 생성한 데이타를 이용한 구조 학습 및 추론 실험을 수행하였다. 다양한 조건에서 학습된 네트워크를 실험한 결과, 제안한 방법이 변화하는 환경에서 더욱 강건하고 적응적인 모델을 생성할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.377-380
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• 2018

인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.33-40
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• 2021

고도화된 무기체계와 복잡한 전략으로 인하여 지휘관이 분석하고 판단해야 할 정보의 복잡도가 증가하고 있다. 지휘관의 적시적 판단을 위해서 전장의 정보를 지식화하고 분석할 수 있는 지능형 서비스가 필요하다. 지능형 서비스는 전장상황 정보로부터 지식을 추출하는 단계와 지식베이스를 구축하는 단계, 지식베이스로부터 전장상황을 분석하는 단계로 구성된다. 본 논문은 두 번째 단계에서 구축 완료된 지식베이스를 임베딩함으로써 입력 쿼리와 유사한 정보를 추출하는 방안을 연구한다. 지식베이스 임베딩을 위해 문장화 과정이 필요하며 random-walk 알고리즘을 적용한다. 문장화된 정보는 Word2Vec을 활용하여 벡터화되고 코사인 유사도를 통해 입력 쿼리와 유사한 정보를 찾는다. 본 논문에서는 오픈 지식베이스로부터 98개 개체를 기준으로 980개의 문장을 생성하고 100차원의 벡터로 임베딩함으로써 코사인 유사도 기반 유사 개체가 추출됨을 확인했다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.23-28
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• 2018

최근 존재하는 대부분의 관계 추출 모델은 언급 수준의 관계 추출 모델이다. 이들은 성능은 높지만, 장문의 텍스트에 존재하는 다수의 문장을 처리할 때, 문서 내에 주요 개체 및 여러 문장에 걸쳐서 표현되는 전역적 개체 관계를 파악하지 못한다. 그리고 이러한 높은 수준의 관계를 정의하지 못하는 것은 데이터의 올바른 정형화를 막는 중대한 문제이다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 전역적 관계를 추출하기 위하여 외부 메모리 신경망 모델을 이용하는 새로운 방식의 전역관계 추출 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 1차적으로는 단편적인 관계 추출을 실행한 뒤, 외부메모리 신경망을 이용하여 단편적인 관계들을 분석 및 종합하여 텍스트 전체로부터 전역적 관계들을 추출한다. 또한 제안된 모델은 외부 메모리를 통하여 전역적 관계 추출 외에도 주어와 목적어 생략이 잦은 한국어 관계 추출에도 뛰어난 성능을 보인다.

• 한국어류학회지
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• 제36권2호
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• pp.188-192
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• 2024

동갈돔과에 속하는 Apogon erythrius 1개체(표준체장 44.3 mm)가 2009년 10월 제주도 사계 연안 통발에서 처음으로 채집되었다. 본 종은 등지느러미 앞(predorsal)의 비늘수가 5~6개, 새파수 7~9개이며, 제2등지느러미 극조를 눕혔을 때 제2 등지느러미 기저의 중간을 지나지 않는 점, 비늘의 말단이 진한 분홍색을 띠는 점 등의 특징을 갖는다. 형태 기반의 종 동정을 확인하기 위해 분자 동정을 한 결과, 채집된 개체는 기존에 보고된 Apogon erythrinus의 염기서열과 잘 일치하였다. 몸 크기에 비해 눈이 커서 이 종의 국명을 "큰눈얼게비늘"로 제안한다.