• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.73-84
• /
• 2014

최근 IT 기술을 전통 산업 등 다양한 분야에 적용하려는 연구가 많이 진행되고 있다. 교육 분야에서는 기술을 이용하여 학습을 개선시키는 방법에 대한 관심이 높아지고 있으며, 교육에 IT 기술을 접목하는 자기주도적 학습에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 자동차 정비 훈련 분야에서도 이-러닝 형태의 교육이 이루어지고 있지만, 자기주도형 학습을 하기에는 어려움이 많다. 기존에 만들어진 자동차 정비 훈련 프로그램은 개발자에 의해 정해진 훈련 시나리오에 따라 미리 정해진 동작만을 차례로 수행하게 되어있다. 그러나 훈련자가 자기주도적으로 정비 훈련을 수행하기 위해서는 훈련자 스스로 여러가지 정비 동작을 수행하고 다양한 상황을 경험할 수 있어야 한다. 그러한 기능을 제공하기 위해서는 훈련자의 다양한 동작에 대해서 실제와 같은 결과가 나오도록 프로그램이 개발되어야 하지만, 그러려면 자동차의 여러가지 복잡한 전기적, 기계적 동작에 관한 매우 복잡한 계산이 수행되어야 한다. 본 논문에서는 자동차 정비 훈련에서 복잡한 물리적 시뮬레이션 없이 훈련자의 다양한 동작에 따라 자동차의 동작을 시뮬레이션 함으로써 자기주도적인 학습을 할 수 있는 JESS 추론 엔진을 이용한 논리 시뮬레이션 에이전트를 구현한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.196-209
• /
• 2018

은행의 수익성과 관련하여 어떠한 요인들이 영향을 미치는지 연구하고 있다. 본 연구에서는 은행의 수익성 개선을 위한 자금조달구조의 다양화 측면에서 기존연구와 달리 시장성수신비중을 주요 관심변수로 하여 8개의 설명변수와 총자산영업이익률을 수익성 지표로 사용하여 가설설정하고 전체기간과 금융위기 전 후 로 비교 분석하여 차이를 보고자 한다. 다중회귀분석한 결과, 모든 분석기간에서 유의미한 결과가 나타나는 수익성 요인은 원화예대금리차, 점포수, 고정이하여신비율이며 국내은행은 원화예대금리차가 커지고 점포수가 증가할수록 수익성도 향상되고 부실여신이 증가하면 수익성도 하락하는 것을 알 수 있다. 시장성수신비중은 은행의 수익성에 통계적으로 유의미한 영향을 주지는 못하는 것으로 나타났다. 글로벌 금융위기이전에는 거시경제지표의 영향을 받기 보다는 개별 은행의 상황 및 다른 금융환경의 영향을 더 받았다는 것을 알 수 있으며 금융위기이후에는 은행의 여신이 증가하면서 수익성도 향상되는 것으로 추정할 수 있다. 은행의 수익성 요인은 분석 기간별 특징이 있다고 추론되며 이에 그 의미와 시사점을 가진다. 향후 은행산업의 수익성에 관한 연구는 특수은행이 포함된 국내은행 전체로 대상을 확대할 필요가 있다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
• /
• 한국시뮬레이션학회 1999년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.169-169
• /
• 1999

최근 산업 플랜트의 공정제어 시스템은 복잡하고 대규모화되어 고장 발생시 경제적 손실과 위험성이 증폭되어 규정된 안정서와 신뢰성 확보가 필수적이라 할 수 있다. 고장검출 및 진단기법은 시스템의 신뢰성을 높이기 위한 효과적인 방안을 연구하는 것으로 현대에 들어서 많은 학자들의 관심을 끌고 있으며 실제 계통에 점차적으로 응용되고 있다. 현재까지 개발된 고장검출 및 진단기법은 사용된 프로세스 모델의 형태, 고장검출 진단 알고리즘에 따라 다양하게 분류 될 수 있으며 일반적으로 사용된 모델에 따라 크게 1) 정량적 모델에 근거한 해석적 기법, 2) 정성적 모델에 근거한 기법, 3) 지식기반 진단 기법으로 구분 할 수 있다. 이중 정량적 모델 기법은 대상계통의 수학적 모델에 근거하여 운전 데이터를 분석함으로서 고장검출 진단을 수행하는 해석적 기법으로서 근본적으로 계통의 정확한 수학적 모델을 요구하므로 불확실성을 포함한 계통 및 비선형성이 강한 계통등에는 적용이 곤란하다. 정성적 모델 및 지식기반 기법은 정량적 진단 기법과는 달리 대상 프로세스에 대한 수학적 모델 대신에 운전자의 경험과 프로세스 변수간의 상호 작용 및 고장의 전파과정, 고장원인과 증상과의 직접적인 관계에 대한 구조적 지식에 근거한 것으로 고장원인에 대한 계통의 동작을 추론 할 수 있으며, 상황 변화에 따른 영향을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 정성적 모델 및 지식기반 기법에 근거한 고장검출 및 진단 기술을 화력 발전소 보일로 프로세스에 적용하여 정성적 시뮬레이션에 의한 설비의 고장을 조기에 발견하여 고장 파급으로 인한 발전 정지 및 설비의 손상 확대를 방지하고 고장 발생시 신속한 원인 규명 및 후속 조치관련 정보들을 운전원에게 제공할 목적으로 현재 전력원에서 개발중인 지능형 경보시스템에 대하여 기술하고자 한다.음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 다음과 같이 설명하였다. 서로 상반되는 것들이 부딛힘이 없이 공존하고 일상의 논리가 무시된다. 부정, 의심이 없고 확실한 것이 없다. 한 대상에 가졌던 생각이 다른 대상에 옮겨간다(displacement). 한 대상이 여러 대상이 갖고 있는 의미를 함축하고 있다(condensation). 시각적인 순서가 무시된다. 마음속의 생각과 외부의 실제적인 일을 구분하지 못한다. 시간 상의 순서가 있다가 없다가 한다. 차례로 일어나야 할 일이 동시에 한꺼번에 일어난다. 대상들이 서로 비슷해지고 동시에 있을 수 없는 대상들이 함께 나타난다. 사고의 정상적인 구조가 와해된다. Matte-Blance는 무의식에서는 여러 독립된 대상들간의 구분을 없애며, 주체와 객체를 하나로 보려는 대칭화(symmetrization)의 경향이 있기 때문에 이런 변화가 생긴다고 하였다. 또 대칭화가 진행되면 무한대의 느낌을 갖게 되어, 전지(moniscience), 전능(omnipotence), 무력감(impotence), 이상화(idealization)가 나타난다. 그러나 무의식에 대칭화만 있는 것은 아니며, 의식의 사고양식인 비대칭도 어느 정도 나타나며, 대칭화의 정도에 따라, 대상들이 잘 구분되어 있는 단계, 의식수준의 감정단계, 집단 내에서의 대칭화 단계, 집단간에서의 대칭화 단계, 구분이 없어지는 단계로 구분하였다.systems. We believe that this taxonomy is a significant contribution because it adds clarity, completeness, and "global perspective" to workflow architectural discussions. The vocabulary suggested here

• 방송공학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.60-72
• /
• 2012

영화 아바타의 성공 이후, 3D 영화의 성공 사례가 계속 이어지지 못하고 있다. 3D 영상이 성공하기 위해 많은 것을 고려해야하지만, 특히 휴먼팩터 부분을 간과시한 결과가 아닌가 하는 주장이 제기되고 있다. 3D 영상이 시청자에게 어떠한 영향을 미치는지 이제 막 초기 연구가 실행되고 있는 상황에서 본 연구는 3D 영상 시청 후 시청자의 심리적 반응을 인지된 특성, 프레즌스, 시각 피로도 그리고 양안운동 지각을 통해 측정하고자 했다. 90명을 대상으로 한 실험연구 결과 첫째, 인지된 특성은 프레즌스에 영향을 미치고 인지된 특성의 세부 요인 중 실물감이 프레즌스에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 프레즌스의 경험정도가 높을수록 인지된 안구운동이 증가했지만, 시각피로도는 감소하였다. 이처럼, 프레즌스가 눈 움직임 지각과 시각피로도에 미치는 영향이 가지는 첫 번째 함의는 다음과 같다. 우리가 눈을 움직인다는 것은 우리가 미디어적인 도구로서 우리의 눈을 사용한다고 여기기보다는 눈과 함께 환경과 상호 작용하고 있다는 것이다. 따라서 콘텐츠에서 경험할 수 있는 상호작용의 요소들이 많아야 할 것이라고 추론할 수 있으며 이를 후속 연구를 통해 검증하는 것이 필요할 것이다. 다음으로는 프레즌스의 요인 중 시간 관여가 높아짐에 따라 시각피로도에 대한 지각이 감소한다. 반면 몰입 실재감이 증가함에 따라 시각피로도는 증가하게 되므로 콘텐츠 제작 시 몰입 실재감을 높이는 효과는 일정 수준이상이 되지 않도록 조절해야 할 것이다. 이를 위해 프레즌스에 영향을 미치는 인지된 특성변인 중 실물감 요인이 프레즌스의 세부요인별로 어떠한 영향을 미치는지, 프레즌스에 영향을 미치는 다른 변인은 무엇인지를 후속 연구를 통해 알아볼 필요가 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권4호
• /
• pp.412-427
• /
• 2002

본 논문에서는 이동 통신 시스템 내에 존재하는 이동성 데이타베이스의 실패 처리를 위한 이동성 학습과 예측에 기반한 회복 기법을 제안한다. 이동 통신 시스템에서 이동성 데이타베이스는 사용자들에게 빠른 연결을 제공하기 위해 사용자의 현재 위치 정보를 유지해야 한다 그러나, 이동성 데이터베이스의 실패는 사용자의 위치 정보를 잃어버리게 만든다. 결과적으로, 명백한 회복 과정 없이는 실패 상황에서 사용자의 호 요청은 거절된다. 따라서, 이동성 데이타베이스에 실패가 발생하였을 때, 실패에 효과적으로 대처할 수 있는 명백한 회복 기법이 사용자들에게 연속적인 서비스 가용성을 보장해 주기 위해서 필요하다. 본 논문의 회복 기법에서 사용되는 이동성 학습과 예측은 이동성 데이타베이스의 실패 후 시스템에 의해서 사용자의 위치를 파악하기 위한 기능을 담당한다. 실패 없는 연산 동안 사용자의 이동 패턴은 뉴로-퍼지 추론 시스템에 의해서 학습되며, 학습된 위치 정보는 실패 후 잃어버린 사용자의 위치를 파악하기 위해서 사용된다. 따라서, 본 논문의 회복 기법은 백업 과정과 검사점 정보를 저장하기 위해 필요한 부가적인 저장 공간을 요구하지 않기 때문에 검사점을 사용하는 이전의 접근방법과 다르다. 게다가, 성능 분석을 위한 시뮬레이션은 본 논문의 회복 기법이 실패 후 잃어버린 사용자의 위치 정보를 회복하는데 소요되는 비용을 검사점에 기반한 회복 기법과 비교하여 상당히 줄일 수 있음을 보여준다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제15권3호
• /
• pp.451-464
• /
• 2008

6 시그마는 백만 기회당 3.4개의 결점만을 갖는 최고의 품질수준을 의미한다. 일반적으로 높은 시그마 품질수준은 고객들에게 높은 만족도를 부여하는 것으로 알려져 있다. 공정능력지수들과 시그마 품질수준 $Z_{st}$는 6시그마 산업에서 공정능력을 평가하기 위하여 널리 이용되고 있다 공정능력지수에 관한 대부분의 평가들은 공정능력분석에 대해 경우에 따라 믿기 어려운 상황을 초래할 수도 있는 점 추정에 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 현장 실무자들이 공정능력 여부를 결정하기 위하여 사용하고 있는 6시그마 품질수준 $Z_{st}$와 공정능력지수들 $C_p$, $C_{pk}$와 $C_{pm}$에 대하여 몇 가지 통계적 추정문제를 기초로 보다 효율적인 검정 방법에 대하여 제안, 연구하였다. 제안된 붓스트랩 검정 방법에 근거한 모의실험 결과는 공정분포의 정규성 여부에 관계없이 그리고 복잡한 계산 과정 없이 보다 효율적으로 적용될 수 있음을 입증하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.362-373
• /
• 2021

본 연구는 문화콘텐츠기획의 이해 강의를 통해 PBL(Problem Based Learnign)을 위한 교수 및 학습 방법 도입의 제고와 이를 효과적으로 평가하기 위한 평가요소에 대해 살펴보고자 하였다. 문화와 문화콘텐츠 그리고 콘텐츠기획으로 학습자들에게 하나의 문화콘텐츠가 완성하기까지의 전 과정에서 스토리텔링이 반영되도록하기 위한 충분한 주도적 학습과 문제 중심 학습의 실용적인 교육방법론을 접목하고자 하였다. 이를 위해 교육현장과 실무, 상황에 따라 유기적으로 팀워크와 협력을 잘 할 수 있도록 교수법에 대한 역할은 충실해야 한다. 수업을 듣는 학생들에게 수요를 충족시키고, 이를 설문을 통하여 반영하며 현실 문제를 적용하고, 수업 전 과정을 습득하게 하였다. 수업을 통해 문화콘텐츠를 기획하고 결과물을 완성하기 까지 학습자들은 서로 협력해야 했으며, 창의적인 아이디어로부터 마지막 결과물이 완성되기까지 팀워크에서 스스로 평가와 동료를 평가를 실시하였다. 그 결과를 함께 공유하고 학생 스스로에게 필요한 PBL평가 요소를 조사할 수 있었고, PBL평가방법에 대한 선행연구와 설문 조사를 통해 문화콘텐츠기획의 이해 과목의 평가요소를 도출해 낼 수 있었다. 도출한 평가요소는 기본통계와 워드클라우드분석, AHP분석을 사용하여 평가요소간의 우선순위를 확인해볼 수 있었다. 도출된 평가요소는 소통능력, 기본지식, 추론과정, 전문성, 평가기술이었다. 본 글을 통해 문화콘텐츠기획의 이해과목을 문제중심학습 수업으로 이끌고, 학생들에게 익숙하고 원활한 수업이 될 수 있도록 유도할 수 있었다.

• 한국가스학회지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.41-57
• /
• 2022

기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권11호
• /
• pp.99-107
• /
• 2021

우리는 무수히 많은 데이터 속에서 살고 있다. 다양한 데이터는 우리가 활동하는 모든 상황 속에서 만들어지는데 빅데이터 기술을 통해 데이터의 유의미를 발굴한다. 유의미한 데이터를 발굴하기 위해 많은 노력이 진행 중이다. 본 논문은 주성분 분석(Principal component analysis) 기법으로 시계열 데이터의 추이 및 예측을 통해 인간이 더 나은 선택을 가능케 하는 분석 기법을 소개한다. 주성분 분석은 입력된 데이터를 통해 공분산을 구성하고, 데이터의 방향성을 추론할 수 있는 고유벡터와 고윳값을 제시한다. 제안하는 방법은 비슷한 방향성을 갖는 시계열 데이터 집합에서 기준 축을 구성하고, 데이터 집합을 이루는 각 시계열 데이터들의 방향성이 기준 축과 이루는 사잇각을 통해 다음 구간에 존재하게 될 데이터의 방향성을 예측한다. 본 논문에서는 가상화폐의 추이를 통해 제시한 알고리즘의 정확도를 LSTM(Long Short-Term Memory)과 비교 검증한다. 비교/검증 결과 제안된 방법은 변동성이 큰 데이터에서 LSTM에 비해 상대적으로 적은 트랜잭션과 높은 수익(112%)을 기록하였다. 이는 상대적으로 정확하게 신호를 분석하여 예측했다는 의미로 볼 수 있으며, 보다 정확한 임계치 설정을 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권3호
• /
• pp.498-509
• /
• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.