• 한국공작기계학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.8-13
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• 2007

The purpose of this study is to reduced the weight of ladder boom and to improve the manufactor process by the section modification. The Conventional model consists of integral section stiffener, while the proposed model consists of truss type stiffener to reduce the weight of ladder boom and wind effector. In the two analysis models, one is based on the single boom, and the other is based in the coupling model of two booms. We present the analysis results for the case when applying the weight, bending and twisting moment and wind pressure. Finally, a comparison between these results is presented to show the performance of our method.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
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• pp.624-627
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• 2010

최근 자동차 업계서는 차량의 온실가스 배출량을 줄이고 연비를 개선시킬 수 있는 방법 중의 하나로 경량화 소재를 사용하여 차체의 중량을 줄이는 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 알루미늄 합금의 경우 기존 강재에 비해 비중이 낮아 가볍고 부식에 대한 저항성이 높아 많이 사용되어지고 있는 추세이다. 본 연구에서는 먼저, 저입열 용접공정을 적용하여 용접 변수와 토치의 각도에 따른 인장강도 특성을 비교하여 적정 용접 범위를 산정하였으며, 인장강도와 비드형상의 관계를 다중 회귀 분석을 이용하여 비드 예측 회귀 모델을 제시하였다. 또한 호감도 함수를 적용한 반응표면분석법을 이용하여 자동차 생산 현장에서 겹치기 용접 이음부의 강건한 용접 품질을 가질 수 있는 최적용접 공정 조건을 도출할 수 있는 효과적인 방법을 제안하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.348-351
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• 2021

최근 자동화의 필요성이 증가함에 따라 얼굴 표정 인식 분야(face expression recognition)가 인공지능과 이미지 처리 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 인공신경망에서 요구되었던 고성능 GPU 환경과 높은 연산량을 극복하고자 모델 경량화(Light weighted Model) 기법을 적용하여 드론 및 모바일 기기에서 적용될 수 있는 얼굴 표정 인식 신경망을 제안한다. 제안하는 방법은 미세한 얼굴의 표정 인식을 위한 방법으로, 입력 이미지의 receptive field 를 늘려 특징 맵의 표현력을 높이는 방법을 제안한다. 또한 효과적인 신경망의 경량화를 위하여, 파라미터의 연산량을 줄일 때 발생하는 문제점을 극복하기 위한 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 네트워크를 적용하면 많은 연산량과 느린 연산속도로 인해 제한되었던 네트워크 환경을 극복할 수 있을 뿐만 아니라, UAV(Unmanned Aerial Vehicle, 무인항공기) 및 모바일 기기에서 신경망을 이용한 실시간 얼굴 표정 인식을 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.435-437
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• 2022

보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.372-376
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• 2023

본 연구에서는 비디오 하이라이트 검출 및 장면 추출을 위한 경량화된 모델인 Visual Context Learner (VCL)을 제안한다. 기존 연구에서는 매개변수가 고정된 CLIP을 비롯한 여러 피쳐 추출기에 학습 가능한 DETR과 같은 트랜스포머를 이어붙여서 학습을 한다. 하지만 본 연구는 경량화된 구조로 하이라이트 검출 성능을 개선시킬 수 있음을 보인다. 그리고 해당 형태로 장면 추출도 가능함을 보이며 장면 추출의 추가 연구 가능성을 시사한다. VCL은 매개변수가 고정된 CLIP에 학습가능한 프롬프트와 MLP로 하이라이트 검출과 장면 추출을 진행한다. 총 2,141개의 학습가능한 매개변수를 사용하여 하이라이트 검출의 HIT@1(>=Very Good) 성능을 기존 CLIP보다 2.71% 개선된 성능과 최소한의 장면 추출 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1169-1170
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• 2023

본 논문에서는 험지 환경에서 순찰하는 모바일 로봇의 이동 가능성(traversability)을 수행하기 위해 로봇에 탑재되는 Jetson AGX Orin에서의 실시간 Semantic Segmentation을 달성하는 것을 목표로 하였다. 험지 환경을 위한 OFFSEG 모델을 활용하였으며, 다운샘플링, 파라미터 최적화 등 각종 경량화 기술을 적용하여 지연 시간을 단축시켰다. 또한 현장과 유사한 환경에서의 테스트를 통해 처리 시간을 목표로 하는 100ms에 근접한 시간으로 단축할 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.53-63
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• 2019

모바일 환경에서 딥러닝을 통한 손 제스처 인터페이스를 제공하려면 높은 인식률을 제공하면서 실행속도의 저하를 막기 위한 네트워크 경량화의 연구가 필수적이다. 본 논문은 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기에서 손가락을 이용하여 공중에 쓴 문자를 실시간으로 인식하는 방법을 제안한다. MobileNet을 특징 추출기로 활용하는 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)를 기반으로 집게손가락을 탐지하고 손끝 경로를 이어 결과문자 영상을 생성한다. 이 영상은 서버로 전송되어 정규화 과정을 수행한 다음 학습된 OCR 모델을 이용하여 문자를 인식한다. 본 방법을 검증하기 위하여 12명의 사용자가 GALAXY S10+ 기기를 사용하여 1,000개의 단어를 실험한 결과 평균 88.6%의 정확도로 손가락을 인식하고 124 ms 이내로 인식된 텍스트가 출력되어 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 모바일 환경에서 손가락을 이용한 간단한 문자 전송, 메모 및 공중 서명 등에 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.23-28
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• 2019

본 연구에서는 선박 및 해양플랜트에 사용되어지는 유체기기에 관하여 공동에 의한 손상을 줄이기 위해 표면 금속코팅을 적용할 경우 구조건전성을 평가하고 효율개선을 위한 수치해석적 결과에 대해 기술하였다. 소재 경량화 및 표면 코팅을 통해 날개 두께 등이 얇아지더라도 구조 강도와 성능이 확보됨을 간접적으로 입증하기 위해 코팅 하지 않은 경우, 코팅 후 동일 두께, 코팅 후 두께 3% 경량화 그리고, 코팅 후 두께 5% 경량화 것의 4 가지 모델에 대해 코팅의 유효성을 해석적 방법으로 평가하였다. 코팅 전 후 및 두께를 3% 줄여 무게를 경량화한 경우에 대해 구조해석을 수행한 결과, 응력은 7% 증가하였고 안전율은 2.7%로 나타났으며 기준 안전율인 1보다 큰 값이 도출되었다. 코팅 전 후및 두께를 5% 줄여 무게를 경량화한 경우에 대해 구조해석을 수행한 결과, 응력은 12%까지 증가하였고 안전율은 0.99%로 나타났으며 0.1% 정도 차이로 안전율이 확보되지 않음에 따라 구조건전성이 부족한 것으로 나타났다. 하지만 부족한 안전율은 좀 더 좋은 소재를 선정하거나 코팅두께를 현재보다 두껍게 한다면 충분한 안전율을 확보할 수 있다고 판단된다. 최종적으로 코팅을 함으로 인해 구조건전성이 개선되는 것을 확인하였고, 5% 경량화한 경우에도 코팅의 효과로 인해 충분히 구조건전성이 확보될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.695-697
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• 2023

최근 몇 년 간 딥러닝 기반 모델의 규모와 복잡성이 증가하면서 강력하고, 높은 정확도가 확보되지만 많은 양의 계산 자원과 메모리가 필요하기 때문에 모바일 장치나 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 환경에서의 배포에 제약사항이 생긴다. 복잡한 딥러닝 모델의 배포 및 운영 시 요구되는 고성능 컴퓨터 자원의 문제점을 해결하고자 사전 학습된 대규모 모델로부터 가벼운 모델을 학습시키는 지식증류 기법이 제안되었다. 하지만 현대 딥러닝 기반 모델은 높은 정확도 대비 훈련 데이터에 과적합 되는 과잉 확신(overconfidence) 문제에 대한 대책이 필요하다. 본 논문은 효율적인 경량화를 위한 미리 학습된 모델의 과잉 확신을 방지하고자 초점 손실(focal loss)을 이용한 모델 보정 기법을 언급하며, 다양한 손실 함수 변형에 따라서 지식증류의 성능이 어떻게 변화하는지에 대해 탐구하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권7호
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• pp.821-826
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• 2011

CAE 기반 구조최적설계법인 위상최적설계와 형상최적설계를 크레인의 경량화에 적용하였다. 붐은 단면 형상을 설계 변수로 변화시키면서 질량의 최소화를 최적설계의 목적함수로 하고 붐의 정적강도와 동적강성이 초기 모델의 성능에 비해서 저하되지 않아야 한다는 제한조건을 설정하였다. 구조해석 및 최적설계는 상용소프트웨어인 Hyperworks를 이용하여 수행하였으며 붐의 단면 형상의 변형에 따르는 요소망의 변동은 모핑 기능을 사용하여 수치 안정성을 확보하였다. 붐의 지지부는 초기 모델을 단순화시킨 설계 영역을 설정하고 이를 삼차원 솔리드 요소로 이산화한 후 위상최적설계를 수행하였다. 최적설계 결과 시스템의 전체 동적, 정적 강성을 저하시키지 않은 채로 붐은 19%, 지지부는 17% 경량화시킬 수 있었다.