• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.361-370
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• 2023

Swarm has recently become a critical component of offensive and defensive systems. Multi-agent reinforcement learning(MARL) empowers swarm systems to handle a wide range of scenarios. However, the main challenge lies in MARL's scalability issue - as the number of agents increases, the performance of the learning decreases. In this study, transfer learning is applied to advanced MARL algorithm to resolve the scalability issue. Validation results show that the training efficiency has significantly improved, reducing computational time by 31 %.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.337-338
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• 2023

컨테이너 해상 유실 사고는 매해 적지 않은 수로 발생하고 있으나 기존에는 사후적 대응, 사전 대응 관점의 대응책들이 대부분이다. 그렇기에 항해 간 컨테이너 유실에 대한 모니터링이 필요한데, 선원들이 항해하는 선박에 적재된 수천 개의 컨테이너를 일일이 들여다보거나 모든 곳에 센서를 부착해 감지하는 것에는 물리적, 경제적 한계가 존재한다. 본 연구는 선박에 적재된 컨테이너들을 3차원 좌표 화하여 선박의 경사시험에서 모티브를 가져와 일정 정도의 기울기를 선박에 적용하였을 때, 기울기 중심을 기준으로 회전운동이 가장 큰 좌표에 해당하는 컨테이너들을 K-평균 군집화를 통해 최적화 위치로 선정하여 센서 위치를 최적화시켜 효율적인 컨테이너 유실 감지를 위한 기반을 마련한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.394-395
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• 2023

본 연구는 최근 서울시의 모든 지역이 과밀억제권역에 해당되는 문제를 해결하는 방법을 분석하였다. 서울시 행정동별 소득수준, 사업체 통계, 거주인구 데이터, 매출액, 대중교통 승차 승객 수 등의 변수를 활용하여 2번의 클러스터링을 거쳐 진행하였다. 2번에 걸쳐 클러스터링 된 군집별 특징을 바탕으로 서울시 내 미비 업종 진단을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.189-199
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• 2023

이 연구의 목적은 빅데이터 분석 방법으로 확인한 사회적 인식을 기반으로 인공지능과 관련된 아두이노 기반 보드의 개발 방향을 확인하는 데 있다. 이를 위해 텍스톰 사이트를 통해 '아두이노+인공지능', '아두이노+AI' 등의 키워드를 중심으로 빅데이터를 추출하였고, 이 데이터를 텍스톰 사이트와 UNICET 프로그램을 이용하여 정제 및 분석하였다. 이 연구에서는 빈도 분석, TF-IDF 분석, 연결 중심성 분석, N-gram 분석, CONCOR 분석 등의 빅데이터 분석을 수행하였다. 분석 결과 아두이노 및 인공지능 관련 인터넷 문서에서는 교육 및 코딩 교육과 관련된 키워드, 아두이노를 기반으로 제작 및 체험 관련 키워드, 프로그램 관련 키워드가 주요 키워드임을 확인하였으며, 이들 키워드를 바탕으로 한 군집이 형성됨을 확인하였다. 이 연구를 통해 아두이노 및 인공지능과 관련된 사회적 인식을 파악하였고, 이를 기반으로 한 보드 개발의 방향성을 확인할 수 있었다. 이 연구는 일반 대중의 사회적 인식을 빅데이터 분석 방법을 활용하여 파악한 후, 이를 기반으로 보드 개발의 여러 가지 요인들을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 이 연구는 빅데이터 분석 방법으로 사용자의 요구를 파악하고자 하는 연구자나 개발자들이 참고할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.13-25
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• 2021

인터넷과 정보통신, 인공지능기술을 기반으로 하는 디지털 혁신 시대를 맞이하면서 거대한 규모의 데이터집합이 발생, 수집, 축적되어, 다양한 공공기관에서 온라인에 오픈하여 유용한 공공정보를 제공하고 있다. 데이터를 분석하여 유용한 통찰력과 정보를 얻기 위하여, 데이터집합에 내재되어 있는 객체와 속성 사이의 이진 관계를 기반으로 데이터를 분석, 분류, 군집화 및 시각화하는 형식개념분석기법이 성공적으로 사용되어 왔다. 본 논문에서는 형식개념분석기법을 확장하여, 객체의 속성뿐만 아니라 객체들 사이의 관련 관계를 기반으로 데이터집합을 분류하고 개념화하여 가시화하기 위한 기법과 지원도구를 제안한다. 일부 공공 오픈 데이터집합을 대상으로 본 논문의 제안기법을 적용하여 몇 가지 실험을 수행한 결과, 데이터집합으로부터 개념 계층구조를 생성하고 시각화하여 보다 유용한 지식을 추출함으로써 제안기법의 타당성과 유용성을 실증하였다. 본 논문에서 제안한 분석기법은 효과적인 데이터분석, 분류, 군집화, 시각화, 정보검색 등을 위한 유용한 도구로 사용될 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권8호
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• pp.523-530
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• 2022

다양한 임무에서 활용 가능한 무인기 다개체 시스템은 단일 무인기보다 복잡하므로 효율적인 대형 제어방식이 요구된다. 특히 광역 탐색임무에 있어 통신량 및 연산량 부담이 적으며, 무인기간 자율적인 대형 형성이 가능한 분산 제어형의 유동적인 대형 형성이 필요하다. 본 연구는 스캔 면적의 확장 및 탐색 성능향상을 위해 Swarm 대형과 뱅크 정렬 대형, 대형 전체 운동을 고려한 대형 형성 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 상대거리에 대해서 2차 진동 특성을 가지며 parameter tuning을 통해 알고리즘을 설계할 수 있다. 또한 통상적인 무인기 시스템에 적합하도록 제어명령을 변환하였고, 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 대형 형성 및 운동에 대한 성능을 입증하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1005-1013
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• 2021

코로나 19가 장기화되면서 기존 학력 격차가 더욱 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 담임교사에게 학업 성취도 분석을 통해 학년 및 학급 내 학력 격차 실태를 시각적으로 확인하고, 이를 활용하여 학력 격차를 개선하기 위한 수업 설계 및 방안 탐색에 도움을 주기 위함이다. 학생들의 학년 초 국어, 수학 진단평가 점수 데이터를 K-means 알고리즘을 활용하여 클러스터로 시각화하였으며, 그 결과 유의미한 군집이 형성된 것을 확인했다. 또한, 교사 인터뷰 결과를 통해서 학생의 학습 수준 및 학업 성취 확인, 개별 보충지도 및 수준별 학습과 같은 수업 설계 등 학력 격차 개선에 본 시스템이 유의미한 것으로 확인되었다. 이는 곧, 학업 성취도 데이터 분석 시스템이 학력 격차 개선에 도움이 된다는 것을 의미한다. 본 연구가 담임교사에게 학년 및 학급 내 학력 격차 개선 방안을 탐색하는 데에 실질적인 도움을 제공하며, 궁극적으로 학력 격차 개선에 기여하기를 기대한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권3D호
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• pp.241-246
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• 2010

본 연구는 버스정보시스템(BIS)의 운영을 통해 수집되고 있는 데이터를 이용하여 도시내 가로의 통행시간을 추정하기 위한 연구이다. 기존의 버스시스템에 첨단정보통신 기술을 접목한 BIS는 많은 지방자치단체에서 구축하여 운영 중에 있다. 그러나 이러한 기술동향을 반영한 연구는 부족한 실정이다. 기존에 구축된 BIS의 운영을 통해 유용한 교통정보들이 수집되고 있으나 수집된 데이터의 활용은 활발히 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 BIS의 운영을 통해 수집되고 있는 버스운행 데이터를 이용하여 도시내 가로의 링크통행시간 추정을 통해 도시의 교통관리에 활용하고 운전자에게 교통정보를 제공하기 위한 기초적인 연구를 수행하고자 하였다. 연구결과 버스의 링크통행시간이 두 개의 군집으로 나타났으며 따라서 링크통행시간을 두 개의 군집으로 나누어 추정모형을 구축하였다. 구축된 모형을 통계적으로 검정하기 위해 T-test를 실시한 결과 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.95-108
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• 2011

인터넷 비즈니스의 활성화에 따라서 기업은 고객의 인물정보 및 거래정보를 활용하여 보다 맞춤화된 개인화 서비스를 제공하고 있다. 기존의 고객군별 예측기법은 유사한 고객들을 군집화하여 고객군별로 예측모델을 수립하는 것으로, 구매가 많고 충성도가 높은 핵심고객에게 요구되는 일대일 서비스를 제공하는 데는 한계가 있다. 반면 일대일 고객별 예측기법은 각 고객에게 고도로 맞춤화된 서비스를 제공하지만, 과거 구매이력이 많지 않은 고객 이나 신규 고객에게는 정확한 개인화 서비스를 제공하지 못한다. 본 연구는 고객의 구매빈도에 따라서 유사 고객들과의 군집화 수준을 동적으로 조정하는 새로운 지능형 개인화 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 과거 구매가 많은 고객들에 대해서는 일대일 예측모델을 수립하지만, 구매 빈도가 낮은 고객의 경우 다른 고객들과의 최적화된 군집화를 통해 예측모델을 수립한다. 본 기법을 Neilsen의 음료수 구매 데이터셋에 적용하여 고객의 일회 구매금액 및 구매품목을 예측한 결과, 기존 두 예측기법들에 비하여 적정한 계산비용(computational cost)으로 더욱 정확한 개안화 서비스를 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.786-792
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• 2010

본 논문은 복잡한 도로 환경에서 차선을 정확하게 찾는 실시간 차선 검출법을 보인다. 기존의 많은 방법들은 대게 후처리 과정에서 차선 안쪽에 존재하는 잡음을 찾아 차선의 위치를 찾지만, 제안하는 방법은 특징 추출 단계에서 가능한 많은 잡음을 제거하므로 후처리 과정에서 검색 영역을 최소화한다. grid기반 모폴로지 연산은 우선 관심영역을 능동적으로 생성한 후, 모폴로지의 닫기 연산을 통해 에지 들을 연결한다. 그리고 방향성 에지 연결 기법을 통하여 유효한 방향에지를 찾고 사전에 구해진 영상 내 차선의 높이와 두 차선 간의 폭 관계를 이용하여 두 개의 차선을 군집화한다. 마지막으로 차선의 색상은 YUV색상 공간에서 두 개의 연결된 에지 안쪽을 검사하여 Bayesian확률 모델을 사용하여 추정한다. 제안하는 방법의 실험 결과는 다수의 불필요한 에지 군집이 존재하는 복잡한 도로 환경에서 효과적으로 도로 에지를 감별하였으며, 제안하는 알고리즘은 해상도 $320{\times}240$ 영상으로 10ms/frame의 속도에서 약92%의 정확도를 보였다.