• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.129-164
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• 2023

최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2010년도 춘계학술발표대회 초록집
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• pp.49-49
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• 2010

용접은 산업계의 기계 조립 및 접합을 위한 공정의 주요한 작업으로 조선, 중공업, 건설 등 산업현장에서 사람에 의한 수동적인 작업으로 대부분 수행된다. 이러한 용접 작업을 수행하는 용접 기술자는 산업 현장 훈련원과 직업 교육 학교에서 양성되지만 용접 훈련 과정은 실습 초보자에게 위험하고, 장시간 교육하기에 어려울 뿐 아니라 재료 낭비, 의사 소통의 한계, 즉석 결과 평가의 한계, 공간부족 등 다양한 문제가 있다. 그러므로, 안전하고 반복적인 실습 환경 제공하고 장시간 및 다수 교육참여 지원 등이 가능한 시스템을 구축하여 숙련된 우수 인력 조기 확보와 훈련 비용을 절감할 필요가 있다. 본 논문에서는 실제와 동일한 상호작용을 제공할 뿐만 아니라 고품질로 훈련 환경을 가시화하여 용접 상황을 동일하게 모사하는 가상 현실 기반 용접 훈련 시뮬레이터를 제시한다. 이 시스템은 용접의 형상과 환경의 고품질 가시화, 경험 DB를 통한 용접의 비드 형상 데이터 획득, 용접 토치를 이용하는 사용자 상호작용, 용접 훈련 결과 평가 및 최적 작업 가이드, 용접 콘텐츠 저작, 다양한 용접 훈련을 가시화하는 하드웨어 플랫폼으로 구성된다. 고품질 가상 용접 가시화는 경험 DB 기반 비드 형상 데이터와 신경회로망을 이용한 비드 형상 예측을 통해 실시간 비드 표현이 이루어지며 쉐이더 기반 고품질 모재 및 비드 표현, 아크 불꽃 효과 표현을 포함한다. 사용자 상호작용은 현장 작업 도구와 일치된 토치 인터페이스와 위치추적을 이용하여 토치의 작업각, 진행각, 속도, 거리 등을 반영할 수 있으며 진동과 소리 등 용접 훈련의 사실적 상호작용도 재현하였다. 용접 훈련 평가 및 최적 작업 가이드는 훈련자의 용접속도, 거리, 각도 등의 사용자 작업 결과를 그래픽으로 표현하고, 애니메이션을 통한 훈련 자세를 추후 분석할 수 있도록 하였고, 가상토치, 기준선, 수치계기 등을 이용한 최적 작업 훈련 가이드 제시하였다. 훈련 콘텐츠 저작은 메뉴UI 기반으로 용접의 전류, 전압 등의 조건과 상황을 선택하도록 제시하였고, 하드웨어 플랫폼은 워크벤치형 입체 디스플레이 방식으로 용접 환경을 가시화하였고, 위, 정면, 아래보기 등 다양한 용접 자세 변경을 지원 할 수 있도록 구축하였다. 이러한 가상현실 기반 훈련 시뮬레이터는 아크열 발생에 따른 장시간 훈련의 어려움을 극복할 수 있고, 다양한 실습 환경을 바꾸어 가며 반복적인 훈련이 가능하고, 실 재료를 사용하지 않아 재료의 낭비를 줄일 수 있는 환경 친화적인 안전하고 효율적인 훈련 실습 환경을 제공할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.5827-5833
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• 2013

과학기술의 발전으로 인해서 현대의 시스템은 과거에 비해 대형화되고 복잡화되었다. 복잡한 시스템 개발에서 복잡도를 줄이기 위한 방법으로 모델기반 시스템엔지니어링(MBSE)이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 하지만 다양한 언어를 통하여 모델링이 이루어지고 있으므로, 개발 프로세스에 따른 산출물의 일관성 및 이해관계자간의 의사소통에 문제가 발생하고 각 MBSE 도구의 지원 다이어그램의 차이에 따라 산출물의 표현이 제한되기 때문에 그 효과성이 부족하다. 본 논문에서는 전통적 다이어그램의 하나인 데이터흐름도(DFD)를 SysML의 다이어그램으로 변환하는 법칙을 연구함으로써 이미 구축된 모델들을 재사용하여 SysML로 구축될 수 있도록 한다. 특히, 각 다이어그램의 메타모델(Meta Model)을 분석하고, 이분그래프를 통해 각 구성요소의 연결 관계를 확인하여 변환의 근거를 마련하고 무결성을 확인하며 보다 효과적인 변환 법칙을 제시하고 있다. 또한 위 내용을 함정전투체계설계에 적용해 봄으로써 그 효과성을 확인한다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후 추가연구를 수행하면, 이미 구축된 시스템 개발과정에서 산출된 모델들을 SysML 을 이용하여 일관성 있게 표현할 수 있을 것 이다. 그리하여 산출물의 일관성을 높이고 이해관계자간의 의사소통을 원활하게 함으로써, SysML을 이용한 효과적인 모델기반시스템엔지니어링(MBSE)에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.63-71
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• 2000

대량생산체제를 위주로 했던 산업혁명 초기에는 원가계산방식이 비교적 수월하였다. 생산에 투입된 비용을 그대로 생산량으로 나누기만 하면 되었고 이 수치를 그대로 원가라고 간주하여도 기업이 존속하는데는 아무 영향이 없었다. 물론 이 때에도 간접비라는 것은 존재하였으나 그 비중이 미미했기에 이를 무시하여도 되었던 것이다. 그러나 그 때와 달리 지금은 기업환경은 다품종 소량생산, 고객 주문 생산 등의 다양한 형태로 변화되어 왔으며 유연생산시스템, 적시생산시스템 등과 같은 새로운 경영기법 및 생산관리 기법이 발달함에 따라 그간 무시되어 왔던 간접비가 오히려 직접비보다도 많아지는 현상이 생기게 되었다. 그래서 증가하는 간접비를 효과적으로 제품이나 서비스에 배부하여야 하는 필요성에서 연구가 시작되었고 그 결과로서 나온 원가계산방법이 활동기준원가계산시스템이다. 우리 나라에는 90년대 초반에 도입되어 여러기업이 시스템을 구축한 상태이며 이에 대한 사례를 연구한 논문도 발표되었다. 활동기준원가 계산시스템이 기존의 원가계산시스템보다 더 정교하다는 것은 많은 이미 많은 연구들에서 입증이 되었지만 그래도 실제 시스템의 구축에 있어서는 아직도 많은 연구과제가 남아있다. 본 연구는 시스템의 구축과정에서 핵심과정으로써 반드시 거쳐야 하는 활동분석단계에 관심을 두고 활동분석과정을 가능한 적은 비용으로 빠르게 수행하기 위한 방법을 모색하였다. 그 방법으로 선택한 것이 기존의 기업보유자료를 이용하여 활동분석을 수행하는 것으로 비록 활동분석데이터의 신뢰성에는 조금 부족한 면이 있을 수 있으나 기업보유자료가 활동분석과 개연성이 있음을 제시하고자 하였다. 한다.드가 전송한 패킷은 이전 셀 지역에 있는 에이전트가 새로운 셀 지역에 있는 이동 노드로 패킷을 재전송하여 전달하는 smooth 핸드오프 기능을 제공한다. 이전 셀 지역에 속한 외부 에이전트가 바인딩을 갱신하기 전에 송신 노드로부터 이동노드로 전달된 패킷이 있을 경우는 패킷을 저장하여 이후에 이동 노드의 위치 정보에 관한 바인딩 정보가 갱신되면 이러한 바인딩 정보에 따라 패킷을 재전송하는 버퍼기능도 제공한다. route optimization mobile IP는 기본적인 mobile IP에서의 복잡한 라우팅 문제를 해결하고, 핸드오프에서의 패킷 손실률을 최소화 한다.본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 smooth 핸드오프를 이용한 mobile IP의 성능을 분석한다. 일반적으로 데이터 트래픽 특성, 노드의 이동성, 바인딩 갱신시간, 버퍼관리 방법 등은 핸드오프 동안 mobile IP의 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 시뮬레이션 모델을 이용하여 다양한 트래픽 환경에서 위에 언급된 성능 파라미터들의 영향을 분석한다. 마지막으로 시뮬레이션 결과를 이용하여 mobile IP의 성능을 개선시키기 위한 방법을 제시한다. 제시하고자 한다.과로 여겨지며, 또한 혈청중의 ALT, ALP 및 LDH활성을 유의성있게 감소시키므로서 감잎 phenolic compounds가 에탄올에 의한 간세포 손상에 대한 해독 및 보호작용이 있는 것으로 사료된다.반적으로 홍삼 제조시 내공의 발생은 제조공정에서 나타나는 경우가 많으며, 내백의 경우는 홍삼으로 가공되면서 발생하는 경우가 있고, 인삼이 성장될 때 부분적인 영양상태의 불충분이나 기후 등에 따른

• 시큐리티연구
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• 제53호
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• pp.109-133
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• 2017

이 연구는 최근 5년간 북미 및 유럽지역에서 발생한 테러리즘의 전반적인 동향분석을 목적으로 한다. 특히 2012년 이후 발생한 테러리즘 사건을 살펴보면 소프트타겟을 테러리즘 공격 대상으로 하는 등 기존에 발생하던 전통적인 테러리즘과 다른 새로운 양상이 발견되고 있어 그 변화를 확인할 필요성이 있다. 2015년 11월 프랑스 파리 테러 및 지난 8월 스페인 바르셀로나 차량테러 모두 인구 유동성이 높은 도심에서 일반 시민들을 대상으로 발생하여 공격대상이 연성목표물로 변화하는 것을 확인할 수 있으며, 공격유형도 보다 복합적인 방법을 사용하고 있어 최근 테러의 경향이 예전과는 달라지고 있음을 알 수 있다. 추세가 변화하고 있음에도 불구하고 이와 관련된 실태파악을 위한 국내 선행연구는 여전히 부족하며 대부분의 선행연구는 미국 9.11테러 이후 각국의 테러 대응전략 변화에 초점을 맞추고 있다(권혜림, 2009; 김응수, 2015; 이정덕, 2015; 최용관 조윤오, 2017). 또한 테러리즘 동향을 살펴본 연구들은 최근 발생한 몇몇의 테러리즘 사례를 분석하거나 GTD(Global Terrorism Database)라는 비교적 획일적인 데이터를 사용하여 그 변화를 살펴보는데 그치고 있다. 그러나 GTD 데이터 및 사례분석을 통한 동양연구는 양적인 자료를 사용하여 추세 변화를 살펴본다고 하더라도 가장 최근의 추세 변화를 파악하는 것은 어렵다. 따라서 테러리즘의 추세를 새로운 시각으로 파악할 수 있는 자료를 구축하여 살펴볼 가치가 있다. 이러한 문제인식에서 이 연구는 국가정보원의 테러연보를 표집틀로 하여 최근 5년간 북미 및 유럽지역에서 발생한 테러리즘 자료를 수집하여 동향을 살펴보고 변화를 분석한다. 분석 결과 테러 공격유형, 무기유형 등이 복합적으로 사용되거나 규모 및 장소를 공유하는 등 예전과는 다른 유사성을 보이는 결과를 제시하였으며, 차량과 같은 운송수단이 공격수단으로 변화되어 피해지역이 넓어지고 대규모화 되는 것을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1685-1695
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• 2021

우수한 성능을 가지는 딥러닝 모델을 생성하기 위해서는 충분한 양의 학습자료가 필요하다. 하지만, 원격탐사 분야에서 충분한 양의 학습자료를 구축하기 위해서는 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 따라서 적은 수의 학습자료를 활용한 딥러닝 모델의 전이학습(transfer learning)의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 사전에 제작된 공개데이터셋을 기반으로 국내 정사영상 및 수치지도를 활용한 전이학습을 통해 국내 다시기 정사영상 내 존재하는 건물객체의 변화에 대한 탐지를 수행하였다. 이를 위하여, 변화탐지를 위한 공개데이터셋을 HRNet-v2 모델을 통하여 선행학습을 수행하고, 국내 정사영상 및 수치지도를 이용한 학습자료에 전이학습을 수행하였다. 전이학습에 대한 영향을 분석하기 위하여 두 곳의 실험지역에 전이 학습된 모델을 포함한 다양한 딥러닝 모델의 결과를 평가한 결과, 전이학습을 활용한 연구가 가장 우수함을 확인하였다. 이를 통하여, 전이학습을 활용해 부족한 양의 학습자료 문제를 해결하고, 다양한 원격탐사 자료에 대하여 효과적으로 변화탐지 기법을 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.88-95
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• 2018

정비도는 시스템에 고장이 발생하였을 때 얼마나 쉽게 정상 상태로 복구할 수 있는가를 나타내는 것으로서, 좋은 정비도를 갖도록 개발된 시스템은 정비시간, 정비인력 및 소요자원 등의 절감을 통해 무기체계의 운용유지비용 관점에서 경쟁력을 갖게 된다. 시스템설계 후반기에서의 정비도 반영을 위한 설계변경은 비용 초과와 일정 지연을 초래할 수 있어서 설계 초기단계부터 정비도를 고려할 필요가 있다. 정비도는 평균수리시간, 평균실정비시간 등으로 정량화할 수 있으나, 이는 시제품 제작 이후 또는 이력데이터가 있는 경우에만 추정가능하고 시스템 구성품의 물리적 특성을 나타내지 못하는 제약이 있다. 이점을 해결하기 위해 기존 논문에서는 그래프 이론을 활용하였으나, 일련의 과정이 개별적으로 독립된 환경에서 수행되어 전체과정에 대한 관리의 효율성이 부족하다. 또한 3D 모델 데이터를 활용하여 설계단계에서 정비도 평가방법을 제시하였으나, 새로운 시스템 설계시 또는 설계초기에 적용할 때 제약이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 SysML 기반 모델링 및 시뮬레이션 기법을 활용하여 무기체계의 정비도 지수를 산출하는 방법을 연구하였다. 특히, 시스템 설계 및 정비도 추정을 동시에 고려하기 위해서, 시스템공학 도구 상의 정비속성 및 속성간 관계 값을 SysML 구조 다이어그램에 반영하여 구성품의 정비도를 모델링하였다. 그리고 나서 SysML Parametric 다이어그램을 생성하고 MATLAB과 연계한 시뮬레이션을 통해 정량적인 정비도 지수를 산출하였다. 본 연구결과를 활용하면, 설계초기부터 시스템 모델과 정비도 모델의 통합으로 효율적 관리가 가능하고, 정비도 지수가 낮은 구성품을 조기에 식별하여 설계 후반기에서의 설계변경에 따른 비용 및 일정에 대한 위험을 감소시킬 수 있다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권2호
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• pp.185-192
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• 2019

건설업은 재해자가 가장 많이 발생하는 산업중 하나이며, 특히 추락에 대한 재해가 다른 타 산업에 비해 더 많이 일어나는 산업이다. 건설현장에서의 건설재해는 막대한 인명피해와 재산손실로 인한 사회적 문제로 이어지기 때문에 더 각별한 주의를 기울일 필요가 있다. 안전보건공단에 따르면 2016년 전체 산업재해자수 90,656명 중 26,570명(29.3%)이 건설업에서 발생하였으며, 그 중 추락재해자수가 8,699명으로 가장 많았다. 이처럼 추락재해가 건설재해 유형 중 가장 빈번하게 일어나는 재해인 이유는 최근의 건설구조물들의 대형화, 고층화, 복잡화 등으로 인한 고소작업들이 많고, 다양한 공법들이 개발됨에 따라 그에 따른 건설재해의 위험요인 분석과 예방대책에 대한 연구가 부족하기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 추락재해 발생에 영향을 끼치는 다양한 요인들을 분석하고 각 위험요인들의 발생빈도에 대하여 객관적인 재해데이터 분석과 주관적인 설문조사 분석을 수행하여 그 결과를 비교해보았다. 이를 위해서 먼저 건설현장에서 발생했던 추락재해자에 대한 재해사례와 기존문헌을 분석하여 위험요인을 선정하였다. 이어서 해당 위험요인들에 대해서 사례데이터 분석과 설문조사를 수행하여 각각의 발생빈도를 상, 중, 하 그룹으로 구분하여 함께 비교 및 분석하였다. 연구의 결과, 현장작업자와 안전관리자 간에 인식차이가 크거나, 두 집단에서 재해가 많이 발생한다고 인식하는 위험요인에서 재해율이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 건설현장에서 추락재해에 대한 효율적인 안전관리와 예방대책 선정에 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.798-809
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• 2020

과학적 행정을 위한 증거 기반 정책 수립과 평가에 대한 요구로 통계(데이터) 활용 중요성이 날로 강조되고 있다. 통계는 사회전반의 현상을 수치로 제공함으로써 직관적으로 어떤 현상을 설명할 수 있도록 하며, 합리적인 의사결정을 위한 공공자원으로 설명된다. 이러한 특성으로 통계는 정부 정책 결정 및 각종 현상의 연구·분석 등에 기초자료이자 근거자료로 널리 활용되고 있으나 그 중요성에 비해 통계의 역할은 제한적인 수준이다. 이는 현재 개방된 통계가 단순 결과 요약 자료 수준이며 공급자 위주로 생산되어 수요자 관점에서 가치 창출을 위한 수단으로는 부족하다는 의미이며, 본 연구에서는 이러한 문제 보완을 위해 현재 제공되는 통계 항목 외에 정책이나 연구에 다양하게 활용할 수 있는 추가 속성을 탐색했다. 연구에 활용한 기준 통계자료는 해양경찰청에서 발간하는 「해상조난사고 통계 연보」이며, 해양경찰에서 작성하는 선박사고 상황보고서 텍스트 분석을 통해 추가할 수 있는 속성들을 도출했다. 텍스트 분석을 통해 도출된 56개 속성에 대해 데이터를 수집하고 EDA를 수행한 결과, 유의확률(p-value < .05)을 만족하는, 상관계수 0.7 이상의 강한 상관관계가 있는 속성 조합 18개와, 중간 정도의 상관관계(0.4 이상 0.7 미만)를 가지는 속성조합 70개, 총 88개의 조합을 발굴할 수 있었다. 더불어 EDA를 통해 발견된 추가 속성을 정책적으로 활용하기 위해 수난대비기본계획 세부 전략별 키워드 분석을 실시하고, 키워드와 EDA 도출 속성 간 매칭작업을 통해 속성의 활용 가능 여부를 검토했다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.17-25
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• 2007

연약점토지반에 도로, 대규모 단지조성공사에 따른 지지력의 부족과 과대한 침하량으로 인하여 여러 가지 어려운 문제가 발생하며 최종 침하량 및 침하시간의 정확한 예측은 지반개량공법의 선정은 물론 사업비, 사업기간에 중대한 영향을 미치게 된다. 현재 사용되고 있는 침하량 예측기법으로는 Terzaghi의 압밀이론을 응용한 Asaoka법과 경험식인 Hyperbolic법, Hoshino법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들에 의하여 예측된 침하량과 실제 침하량이 정확히 일치하지 않는 경향이 있다고 알려지고 있다. 게다가 이런 방법 등은 계측결과가 없는 설계단계에서는 사용할 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국내 단지조성공사에서의 데이터와 다양한 테스트 결과값를 이용하여 성토시 침하를 보다 정확하게 예측하기 위해 인공신경망 기법인 Jordan 모델과 Elman-Jordan 모델을 적용하여 가장 적합한 모델구조를 얻고자 하였다. 개선된 인공신경망 모델에 의한 예측치를 실측치와 비교하였고, 결과값에 의하면 Jordan 모델이 Elman-Jordan 모델보다 실측치와 잘 일치하고 콘관입 저항을 이용한 예측치가 표준관입시험을 이용한 결과치보다 실제에 더 가깝다는 것을 알 수 있다. 따라서 더 많은 현장실험 데이터가 확보된다면 콘관입시험을 이용한 순환형 인공신경망 기법이 침하량 예측에 있어 가장 효과적인 방법이 될 것이라 사료된다.