• 현장농수산연구지
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• 제24권2호
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• pp.12-22
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• 2022

본 연구는 한우농가가 신규 창업모델로 활용할 수 있는 영농모델을 개발하는 데 연구목적이 있었다. 이를 위해 먼저 가축의 생육 사이클을 작성하고 사육 기간별 생리, 송아지 구입 및 판매 등의 개체별 생산계획 모델을 작성하였다. 다음으로 한우 사육 형태에 따른 시뮬레이션 분석을 통해 한우농장을 창업하는 2가지 시뮬레이션 모델의 수익성을 제시하였다. 먼저 번식우의 생육 사이클은 다음과 같이 설정하였다. 번식농가는 어린 송아지를 분만한 이후에 2개월간의 포유기간과 11개월의 육성 기간을 거쳐 14개월부터 교배 후 초임우로 이용한다. 이후 3산 동안 번식우로 활용한 이후에 50개월령부터 6~7개월의 암소 비육단계를 거쳐 출하한다. 비육우의 생육 사이클은 다음과 같이 설정하였다. 일관경영으로 생산한 암송아지는 사육두수 확대를 위해 일부를 번식우로 활용하고 나머지는 6~7개월령에 판매한다. 수송아지는 포유와 육성 기간을 거쳐 6~7개월령에 판매하도록 설정하였다. 다음으로 축사 규모를 고려하여 분만과 수정 등의 정보와 판매 시기 등의 정보에 따라서 자가 생산 두수 및 판매 두수를 결정하도록 모델을 설계하였다. 또한 어린 송아지의 경우 사고나 질병으로 인한 폐사가 발생하기 쉬우므로 농장 전체의 번식률을 고려하여 사육두수를 계산하였다. 본 연구에서는 한우 농가의 창업 초기 가축의 구입 방법에 따라 2가지 시뮬레이션 모델을 가정하였다. Model 1은 6~7개월령의 육성우만을 구입하여 사육한 이후에 이를 번식우로 계속 활용하여 상시 사육두수 100두를 유지하는 모델이며, Model 2는 창업 초기에 육성우와 2산 번식우 그리고 3산 번식우를 적정한 비율로 구입하여 상시 사육두수 100두를 첫 연도부터 유지하는 모델이다. 분석결과, 창업 초기에 번식우와 육성우 비율을 고려한 창업 시뮬레이션 모델(Model 2)은 육성우만을 구입하는 창업 시뮬레이션 모델(Model 1)과 비교하여 다음의 특징이 있었다. 첫째, 가축 구입에 따른 초기투자액이 상대적으로 많이 소요되었다. 둘째, 매년 일정 금액의 수입이 발생하기 때문에 농장의 안정성 측면에서 유리하였다. 셋째, 시설이나 기계 등을 시작 연도부터 효율적으로 사용할 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.111-117
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• 2021

최근 국방부는 4차산업혁명을 비롯한 첨단과학 기술의 급속한 발전으로 미래 전장환경이 급속도로 변화하고 있는 현실에서 병역자원 감소와 복무기간 단축 등의 사회적 문제에 대해 능동적으로 대응하고, 인간 중심의 가치문화를 정립하기 위해 노력하고 있다. 이에 대한 일환으로 국방부는 국방개혁과 연계하여 육군의 역할을 재정립하고, 육군의 전투력을 극대화하기 위해 차세대 개인전투체계인 워리어플랫폼 도입을 추진하고 있다. 본 논문에서는 미래지상작전 양상 및 개념을 살펴보고, 해외 개인전투체계에 대한 사례분석을 통해 한국군에 적합한 최적의 워리어플랫폼 아키텍처를 제시한다. 이를 위해 개인 전투원에게 요구되는 필수 요구능력과 부대유형별 요구능력에 대해 분석하고, 워리어플랫폼 단계별 통합 및 연동방안을 구체적으로 제시하며, 통합 및 연동이 필요한 장비들간의 데이터 흐름 및 전원연결 구성도를 제시함으로써 효율적인 사업 추진 방향을 제안한다.

• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.293-300
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• 2022

그래핀의 우수한 기계적, 전기적, 열적 성질은 최근 몇 년 동안 여러 연구 분야에서 지대한 관심을 불러일으켰다. 그래핀을 생산하는 대표적인 방법인 습식공정 중 액상박리(liquid-phase exfoliation, LPE)는 초음파 및 높은 전단응력을 이용하여 벌크흑연을 그래핀으로 박리하는 기술이다. 액상박리에 의해 생산된 그래핀 분산액은 그래핀 잉크로 전환되어 그 활용폭을 더 넓힐 수 있는 장점이 있지만 고품질의 그래핀을 생산하고 가격경쟁력을 확보해야 한다. 위 조건을 만족하기 위해서 그래핀을 효율적으로 박리할 수 있는 공정 확보와 더불어 상대적으로 가격이 저렴한 천연흑연 기반의 그래핀 분산액 및 잉크를 생산해야 한다. 본 연구에서는 합성흑연 보다 약 3배 정도 저렴하고 그 크기는7배 이상 큰 천연흑연을 흐름반응기 액상박리 공정을 이용하여 박리를 시도하고 공정의 최적화와 박리된 그래핀의 구조적, 전기적 특성을 분석하였다. 천연흑연 기반 그래핀의 전기적 특성을 분석하기 위해 잉크 정제화 공정을 거쳐 그래핀 잉크를 생산하고 인쇄 장비를 사용하여 그래핀 패턴을 제작하였다. 본 연구를 통해 보다 경제적인 그래핀 분산액 및 잉크를 생산하고 그래핀 인쇄 소자를 개발할 수 있는 방법을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.633-638
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• 2022

최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al₂O₃/HfO_x/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.18-28
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• 2020

컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-27
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• 2022

머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권8호
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• pp.339-346
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• 2022

최근 화석연료의 무분별한 사용으로 인한 자원고갈 문제 및 기후변화 문제 등이 심각해짐에 따라 화석연료를 대체할 수 있는 신재생에너지에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 신재생에너지 중 태양광 에너지는 다른 신재생에너지원에 비해 고갈될 염려가 적고, 공간적인 제약이 크지 않아 전국적으로 수요가 증가하고 있다. 태양광 발전 시스템에서 생산된 전력을 효율적으로 사용하기 위해서는 보다 정확한 태양광 발전량 예측 모델이 필요하다. 이를 위하여 다양한 기계학습 및 심층학습 기반의 태양광 발전량 예측 모델이 제안되었지만, 심층학습 기반의 예측 모델은 모델 내부에서 일어나는 의사결정 과정을 해석하기가 어렵다는 단점을 보유하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 설명 가능한 인공지능 기술이 많은 주목을 받고 있다. 설명 가능한 인공지능 기술을 통하여 예측 모델의 결과 도출 과정을 해석할 수 있다면 모델의 신뢰성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라 해석된 도출 결과를 바탕으로 모델을 개선하여 성능 향상을 기대할 수도 있다. 이에 본 논문에서는 BiLSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory)을 사용하여 모델을 구성하고, 모델에서 어떻게 예측값이 도출되었는지를 SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 통하여 설명하는 설명 가능한 태양광 발전량 예측 기법을 제안한다.

• 한국작물학회지
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• 제35권3호
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• pp.218-223
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• 1990

벼 기계이항답에서 후기의 도복을 경감시켜 농작업의 효율성을 높이고 수량손실을 방지하기 위하여 개발중인 도복경감제 'KIM-112'의 효과를 검토하고자 처리시기 및 약량을 달리하여 수행한 시험결과를 요약하면 다음과 같다. 1. KIM-112의 출수전 30일-5일 처리는 간장을 크게 단축시켰는데 10a당 1g 처리에서는 처리시기에 따라 10-17%, 2g 처리에서는 16-23%의 간장단축효과가 있었다. 2. 절간장 단축정도는 처리시기에 따라 다르게 나타났는데 출수전 30일 처리에서는 5절간이 약 50%정도 단축되었으며 처리시기가 늦어질수록 상위절간의 단축이 커지는 경향이었고, 약량별로는 2g 처리가 다소 높았다. 3. 간장과 도복지수와는 간장이 길어질수록 도복지수가 높아지는 정의 관계가 있었으며, 특히 1절간장과 4절간장이 도복지수에 크게 영향을 미쳤다. 4. KIM-112는 간벽 간경 간기중 등의 도복형질에는 영향을 미치지 않았고, 좌절중의 증대와 간장단축에 따른 moment의 감소로 내도복성을 향상시켰으며, 도복지수는 좌절중 moment 이삭중과 높은 상관이 있었다. 5. 약제처리시기와 약량에 따라 출수가 1-4일 지연되었으며, 수장이 짧아짐에 따라 수당립수가 다소 적었으나 도복이 되지 않아 등숙율의 향상으로 수량은 약간 증수되었다.

• 한국음향학회지
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• 제42권5호
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• pp.403-411
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• 2023

탄성 영상과 미세 혈류 도플러 영상과 같은 기능성 초음파 영상은 조직의 기계적, 기능적 정보를 제공함으로써 진단 성능을 향상시킨다. 그러나 기능성 초음파 영상의 구현은 데이터 획득 및 처리 시 대용량 데이터 저장과 같은 한계를 야기한다. 본 논문에서는 효율적인 횡탄성 영상 기법을 위해 데이터 획득 양을 절감시키는 서브 나이퀴스트 접근법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 나이퀴스트 샘플링 속도보다 1/3배 낮은 샘플링 속도로 데이터를 획득하고, 주파수 스펙트럼의 주기성을 이용하여 대역 통과 필터링 기반의 보간을 통해 재구성된 Radio Frequency(RF) 신호를 사용하여 횡파 신호를 추적한다. 이때 RF 신호는 67 % 미만의 비대역폭으로 제한된다. 제안하는 접근법을 검증하기 위해 기존 샘플링 속도로 획득한 횡파 추적 데이터를 이용하여 서브 나이퀴스트 샘플링된 RF 신호를 재현하고, 기존 접근법과 횡파 속도 영상을 재구성한다. 정량적 평가를 위해 재구성한 횡파 속도 영상의 군속도, 대조도 잡음 비, 그리고 구조적 유사성 지수를 비교하였다. 우리는 서브 나이퀴스트 샘플링 기반 횡탄성 영상의 가능성을 정성적, 정량적으로 입증하였고, 향후 실시간 3차원 횡탄성 영상 기술에 유용하게 적용 가능할 것으로 기대된다.