• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.271-284
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• 2008

자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.

• Telecommunications review
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• 제24권5호
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• pp.677-691
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• 2014

최근 네트워크와 연동된 스마트 단말들의 개발과 보급이 거세다. 이런 트렌드는 홈 가전 디바이스들에도 반영되어 스마트 기능을 탑재한 TV, 오디오, 전등, 냉장고, 세탁기 등이 속속 출시되고 있다. 이를 통해 미디어 콘텐츠들의 공유와 소비가 그 어느 때보다 편리하고 유연해지고 있다. 본 논문은 이러한 홈 내 스마트 디바이스들의 기능들이 상호공유되고 협력적으로 제어됨으로써 더욱 창의적이고 혁신적인 서비스 구성이 가능한 클라우드 기반 디바이스 가상화 프레임워크 기술을 제시한다. 본 논문에서는 홈 내에서 UPnP 통신 프로토콜을 사용하는 디바이스들의 서비스 정보 및 제공하는 기능정보를 클라우드 서버에서 자동으로 분석 및 처리하여 동적으로 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 제공할 수 있도록 한다. 이를 위한 디바이스 서비스 및 제공 기능정보를 분류하고 정의된 규칙에 의해 홈 내 스마트 디바이스들을 가상화된 자원으로 등록하고 검색 가능한 형태로 변환하는 기술을 제안한다. 디바이스 가상화 처리를 통해 독립적으로 제공되었던 스마트 디바이스들의 기능들이 상호 협업이 가능한 단위 기능들로 분해되고 이를 조합하여 클라우드 기반 신규 서비스 개발이 가능하게 된다. 본 논문에서는 이러한 디바이스 가상화 프레임워크와 이를 기반으로 하는 다양한 클라우드 서비스들을 제시하여 그 실효성을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.530-536
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• 2021

최근 들어 딥러닝의 발달로 인해 Hidden Markov Model(HMM)을 사용하지 않고 음성 신화와 단어를 직접 매핑하여 학습하는 end-to-end 음성인식 방법이 각광을 받고 있으며 그 중에서도 conformer가 가장 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 end-to-end 음성인식 방법은 현재 시점에서 어떤 자소 또는 단어가 나타날지에 대한 확률에 대해서만 초점을 두고 있다. 그 이후의 디코딩 과정은 현재 시점에서 가장 높은 확률을 가지는 자소를 출력하거나 빔 탐색을 사용하며 이러한 방식은 모델이 출력하는 확률 분포에 따라 최종 결과에 큰 영향을 받게 된다. 또한 end-to-end 음성인식방식은 전통적인 음성인식 방법과 비교 했을 때 구조적인 문제로 인해 외부 발음열 정보와 언어 모델의 정보를 사용하지 못한다. 따라서 학습 자료에 없는 발음열 변환 규칙에 대한 대응이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 발음열 정보를 담고 있는 Lexicon transducer(L transducer)를 이용한 conformer의 디코딩 방법을 제안한다. 한국어 데이터 셋 270 h에 대해 자소 기반 conformer의 빔 탐색 결과와 음소 기반 conformer에 L transducer를 적용한 결과를 비교 평가하였다. 학습자료에 등장하지 않는 단어가 포함된 테스트 셋에 대해 자소 기반 conformer는 3.8 %의 음절 오류율을 보였으며 음소 기반 conformer는 3.4 %의 음절 오류율을 보였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.242-252
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• 2018

진동수주형의 파력발전구조물(OWC-WEC)는 파랑에너지 흡수장치 중에 가장 효율적인 것으로 알려져 있다. 이 장치는 공기실 내부에서 해수면의 상 하운동을 공기흐름으로 변환하고, Wells 터빈으로 대표되는 터빈의 구동력으로부터 전기에너지가 생산된다. 따라서, 높은 전기에너지를 얻기 위해서는 공기실 내부에서의 수면변동에 피스톤모드의 공진을 유발시켜 수면진동을 증폭시킬 필요가 있다. 본 연구에서는 해수소통구를 구비한 신형식의 OWC-WEC를 상정하고, 구조물에 의한 파랑변형, 공기실 내에서 수면변동과 노즐에서 공기유출속도 및 해수소통구에서 해수흐름속도를 수치해석적으로 상세히 평가한다. 수치해석모델은 Navier-Stokes solver의 혼상류해석기법에 기초한 공개 CFD code인 OLAFLOW 모델을 적용하며, 모델의 타당성을 검증하기 위하여 기존의 실험결과 및 수치해석결과와를 비교 논의한다. 본 연구의 범위 내에서 Ursell수가 커질수록 노즐에서 공기흐름속도가 증가하며, 공기실 내부에서 외부로 유출되는 공기속도가 외부에서 공기실 내부로 유입되는 공기속도보다 더 크다 등의 중요한 사실을 알 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권3호
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• pp.239-265
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• 2022

이 연구의 목적은 국내 RDA 도입 현황과 RDA 도입에 대한 대학도서관 사서의 인식을 고찰하기 위한 것이다. 이를 위해 국내 도서관 중 RDA를 도입한 2개 도서관의 도입 현황을 분석하였다. 또한, 대학도서관 사서 8명을 대상으로 면담을 시행하였고, RDA 도입 관련 서술형 답변을 수집하고 분석하였다. 면담 조사 결과, 연구참여자들은 RDA에 대해, RDA의 개념은 매우 어렵고 추상적이며, RDA를 적용한 구현 사례가 적고, 단위도서관의 인력과 예산 여건상 RDA 도입은 매우 어려울 것이라고 인식하고 있었다. 연구참여자들이 인식하고 있는 RDA 도입 방안은 RDA에 관한 인식을 개선하고, RDA에 관한 교육을 진행하고, RDA 도입을 위한 하이브리드 서지레코드 구축을 위한 지침을 마련하고, RDA 시범 기관 운영이 바람직하고, 성과 모델을 수립해야 한다는 것이다. 또한, 연구참여자들은 구현을 위해 업체와 조율이 필요하고, 일괄 소급 변환보다는 특정 시점 변경이 바람직하고, 성공 사례를 발굴하고, RDA 관련 온라인 채널을 마련하고, 국가전거 DB를 구축하여 활용하고, 국가적 예산 및 시스템 지원이 필요하다고 인식하고 있었다. 이 연구에서는 연구 결과를 토대로 국내 대학도서관 RDA 도입 방안을 제시하였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제28권2호
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• pp.149-159
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• 2016

목 적 : 폐암환자의 호흡동조 방사선 치료 계획 시 호흡 훈련 전후 RPM 신호와 횡격막 위치 변화를 분석하여 호흡 훈련의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 2016년 4월부터 8월까지 호흡 동조 방사선 치료를 받는 환자 11명을 대상으로 호흡 훈련을 시행하였고 동시에 RPM 신호 및 횡격막 영상을 획득하였다. 호흡 훈련은 총 3단계로 1단계 자유 호흡 상태의 신호 획득, 2단계 호흡 신호 가이드를 통한 1차 호흡 신호 획득, 3단계 설명과 반복 훈련으로 규칙성과 안정을 유도한 최종 호흡 신호를 획득 하였다. 각 단계의 흡기와 호기시 RPM 신호와 투시 영상의 횡격막 위치의 평균값, 표준편차, 최대값, 최소값을 구하고, 이를 1단계 값으로 표준화 하여 2, 3단계를 상대분포 백분율(%)로 변환하여 환자의 호흡 변화와 내부 움직임을 분석 함으로써 각 환자의 호흡훈련 유용성을 평가 하였다. 결 과 : RPM 신호와 횡격막 진폭을 측정한 뒤, 1단계를 100%으로 표준화하여 각 단계의 평균값과 표준편차의 오차 평균을 구하였다. 그 결과, 3단계 최종호흡 획득 시 진폭의 상대평균 및 표준편차 모두 감소가36.4%, 표준편차만 감소가 18.2%, 진폭만 감소가 36.4%로 나타났으며, 횡격막 영상의 위치 측정 시 3단계에서 전체 81.8%의 환자에게서 상대평균 진폭 값이 30% 감소함을 보였다. 그러나 모든 환자들에게서 2단계 대비 3단계의 RPM 신호와 횡격막 진폭이 각각 평균 52.6%, 42.1% 감소함을 보였다. 또한, RPM 신호와 횡격막 영상 진폭 차이의 연관성은 2번 10번 환자를 제외하고 각각 1, 2, 3단계 움직임의 패턴이 상관관계를 보였다. 결 론 : 호흡 동조 방사선치료에서 호흡 훈련을 시행하였을 때 최적화된 호흡 주기를 유도할 수 있었으며, 모의 호흡 훈련을 치료 전 시행함으로써 불규칙적인 호흡에 의한 환자의 호흡을 제어해 폐의 움직임을 예측 가능 하게 해주는 효과를 기대할 수 있었다. 궁극적으로는 방사선 치료의 체계적 오류를 최소화해 보다 정확한 치료를 기대할 수 있어 호흡 훈련이 유용하다고 할 수 있겠다.그러나 본 연구는 치료 전 호흡 훈련을 시행한 자료를 바탕으로 분석한 연구로 제한되어 있으며 추후 실제 CT 계획과 치료 시 획득한 자료를 가지고 검증하는 것도 필요할 것으로 사료된다.

• 한국노년학
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• 제38권3호
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• pp.551-567
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• 2018

본 연구의 목적은 독거여부와 거주지역에 따라 중년기와 노년기 남성과 여성의 악력에 차이가 있는지를 탐색하는 데에 있다. 이를 위해 본 연구에서는 한국고령화연구패널 5차년도 자료를 활용하였다. 독립변수는 독거여부와 거주지역(도시, 비도시)이며, 종속변수는 악력이다. 통제변수로는 연령, 교육수준, 로그변환된 가구소득, 배우자 여부, BMI(Body Max Index), 주관적 건강, 우울감, 인지기능 수준, 흡연여부, 규칙적 운동여부, 친한 친구와 만나는 횟수, 참여하는 사회적 모임의 수가 모형에 포함되었다. 분석은 중년기 남성과 여성, 노년기 남성과 여성을 대상으로 각각 실시되었으며, 분산분석과 카이검증, 상관분석, 회귀분석을 통해 자료가 분석되었다. 회귀분석 이후 유의한 분석결과에 대한 구체적인 논의를 위해 독거여부와 거주지역의 상호작용항이 유의한 집단을 대상으로 분산분석과 카이검증이 추가적으로 실시되었다. 모든 분석에는 한국고령화연구패널의 5차년도 횡단 가중치가 적용되었다. 본 연구결과 노년기 여성들의 악력 평균이 악력의 이상치를 판별하는 절단점 점수와 유사한 것으로 나타나 노년기 여성들이 다른 생애주기나 노년기 남성들과 비교했을 때 악력과 관련하여 임상적 취약집단에 속하는 것으로 나타났다. 또한 중년 남성과 노년기 남성, 노년기 여성에게서는 독거여부와 거주지역에 따른 악력 차이가 통계적으로 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 중년 여성들에게 있어서는 독거여부와 거주지역에 따른 악력 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 구체적으로, 비도시 지역에 홀로 거주하는 독거 중년 여성이 다른 중년 여성들에 비해 평균적으로 가장 낮은 악력을 가진 것으로 나타났다. 추가적인 분석에 따르면 비도시 독거 중년 여성은 낮은 학력과 낮은 가구 소득 등 다른 중년 여성들에 비해 건강에 더 취약한 요인들을 많이 가지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구결과는 노년기 여성과 비도시에 홀로 거주하는 중년기 독거 여성들에게 악력과 관련된 개입이 필요함을 시사한다. 본 연구는 국가 전체를 대표하는 대표성 있는 패널자료를 사용하여 가중치를 적용한 분석을 통해 일반화 가능성을 높였다는 점에서 중노년기 악력과 관련한 정책적 대상자를 선정하는 것과 관련한 신뢰성 있는 정보를 제공할 수 있다는 의의가 있다.

• 한국의류산업학회지
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• 제24권6호
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• pp.667-685
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• 2022

본 원고는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재와 어그제틱 구조체에 대한 연구 동향을 정리한 것이다. 먼저 4D 프린팅 소재의 형상 변화 거동을 형상 변화와 형상기억 소재, 이중, 삼중, 다중 형상기억 효과, 접힘과 굽힘, 표면지형별로 구분하여 알아보았다. 형상 변화와 형상기억 소재 등 열이나 수분의 자극에 가역적/비가역적 혹은 규칙적/불규칙적 형상 변형이 가능할 수 있다. 다음으로, 차원별 형상이동 유형에 따른 특성과 물성에 대해 알아본 바, 1차원에서 다차원으로의 형상이동을 1D-1D 팽창/수축, 1D-2D 접힘/굽힘, 1D-3D 접힘 (1D-to-3D folding)으로 구분할 수 있다. 2차원에서 형상이동은 2D-2D 굽힙, 2D3D 굽힘/접힘/꼬임/표면말림/표면지형변화/굽힘과 꼬임, 3차원에서 다차원으로의 형상이동은 3D-3D 굽힙과 3D-3D 선형/비선형 거동으로 구분할 수 있다. 마지막으로 4D 프린팅 메타구조체 중 힌지 구조체를 적용한 KinetiX는 단일단위 터셀레이션과 다중단위 터셀레이션으로 모델링할 수 있고, 평면 및 공간 변환이 용이하고, 컨포머블 헬멧에 적용할 수 있다. 키리가미 구조체를 기본으로 한 공압형 어그제틱 구조체는 역설계 기반 구조체로써 굽힘각도를 제어하는 알고리즘으로 설계할 수 있다. 설계 후 3D 프린팅하여 TPU 멤브레인으로 프로토 타입을 제조하였고, 압력을 낮추면서 원하는 3차원 형상으로 완성될 수 있음을 확인하였다. 온도나 습도 등의 외부자극요소에 따라 형상이나 물성을 변화할 수 있는 재료를 사용하여 변형가능한 3차원 구조체로 성형한 4D 프린팅 소재를 이용하여 상지, 하지, 손, 발 등 소프트 로봇의 외골격(exoskeleton) 소재에 적용할 수 있을 것이다. 즉 자세제어, 상황인식, 동작신호 생성 등 다양한 환경에 대응하여 착용자의 움직임에 고하중, 고기동성, 운동지속성을 지원하는 기능을 갖는 소프트 로봇용 4D 프린팅 소재는 헬스케어 웨어러블 의류 제품화 개발로의 용도 전개가 가능할 것이다. 특히 4D 프린팅 소프트 소재 및 공정개발 분야는 일상 생할 보조용이나 재활치료용 의류를 개발하기 위한 3D 프린팅 소재 및 공정의 원천 기술에 해당하므로 이와 관련한 연구의 기초 자료로서 활용되기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.