• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권5호
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• pp.62-69
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• 2022

EHA(Electro-Hydrostatic Actuator)는 기존의 중앙집중식 유압시스템에 비해 높은 에너지 효율을 가진다. 특히 항공기용 EHA는 고장상황에 대비하여 이중화 설계가 일반적이다. 또한 장착공간의 한계로, 구동기 길이를 최적화 하여야 한다. 따라서 양로드형 실린더와 단로드형 실린더의 직렬 구성이 유리하다. 하지만 피스톤 수압부 면적의 비대칭성으로 인해, 일반적인 제어 기법으로 이중화 구동 시 두 실린더 사이에 Force Fighting 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이중화된 EHA의 시뮬레이션을 통해 Force Fighting 현상을 확인하였다. 이를 억제하기 위한 방법으로 Load Compensation 제어기와 힘 제어 기반 위치 제어기를 적용하였고 시뮬레이션을 통해 각각의 성능을 비교 분석하였다.

• 천문학회보
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• 제44권2호
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• pp.62.2-62.2
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• 2019

한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.785-796
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• 2023

본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권3호
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• pp.137-148
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• 2012

사용자들은 자신의 작업을 처리하기 위해 자신에게만 한정된 가상 컴퓨팅 자원을 클라우드 서비스 제공자로부터 할당 받아 타 사용자로부터 독립된 환경에서 작업을 처리하게 된다. 이를 자동화된 방법으로 최적화를 대신 수행해주기 위한 모델로 브로커 미들웨어가 제시되었고 마감시간을 만족하는 이내에서 자원 이용률을 높이는 접근법으로 필요 가상 머신의 숫자를 줄여 비용을 절약한다. 이를 다루는 많은 논문들에서 작업 스케줄링은 기존 사용자들간의 독립을 보장하여 하나의 가상 머신이 하나의 작업에 한정된 가상 머신에서 처리하는 방식으로 다루어지고 있다. 하지만 기존의 SRSV 방식에서는 높은 정도의 다중 프로그래밍 작업이 아닐 경우 시스템을 효율적으로 사용하지 못한다. 이에 본 논문에서는 해당 자원을 마감시간과 스래싱(thrashing), 문맥 전환(context switching)에 따른 성능 저하를 고려한 상태에서 다중 프로그래밍 정도를 높여 낭비되는 자원을 최소화하여 비용을 절약하려고 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 제약조건 이내에서 기존의 방식에 비해 좀 더 좋은 가격 대비 성능을 가지는 것을 보인다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.11-19
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• 2007

이 연구에서는 인접한 두 빌딩의 진동제어를 위한 방법으로 선형 점성 감쇠기의 위치별 용량의 최적설계방법을 제시하고자 한다. 기존 연구들에서는 감쇠기의 균등분포 또는 층별 감쇠비의 민감도에 비례하는 분포의 가정 하에서의 준최적(suboptimal) 설계문제를 다룬 반면, 이 연구에서는 감쇠기의 위치별 용량을 독립적인 설계인자로 고려함으로써 전역 최적해를 결정하는 최적화기법을 다루었다. 이를 위하여 넓은 영역에서 다수의 설계변수를 효율적으로 검색할 수 있는 유전자 알고리즘(genetic algorithm)을 도입하였으며, 제어 성능 및 감쇠용량에 대한 목적함수의 정의를 달리함으로써 얻어지는 여러 최적설계 결과를 상호 비교하여 보다 최적의 해를 구할 수 있는 목적함수를 정립하였다. 기존 연구결과와의 제어성능 및 감쇠용량의 비교를 통하여 제시하는 방법의 효율성을 검증하였다. 아울러 서로 상이한 주파수 성분을 띄는 실제 역사지진에 대한 시간이력해석을 통하여 제시하는 방법이 인접 구조물의 효과적인 제진설계방법이 될 수 있음을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권6호
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• pp.502-510
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• 2009

Multiprecision Squaring은 공개키 알고리즘을 구성하는 연산 중에서 가장 중요한 연산 중 하나이다. 본 논문에서는 기존의 Multiprecision Squaring 알고리즘을 개선하여 연산 양을 줄임으로 성능을 항상시키는 Squaring 기법들을 제시하고 구현하였다. Scott이[1]에서 제안한 Carry-Catcher Hybrid 곱셈 알고리즘은 Gura가 제안한 Hybrid 곱셈 알고리즘[2]을 계승 발전시킨 것으로 MRACL 라이브러리에 구현되어 있으며, Carry-Catcher Hybrid 방법 사용한 Multiprecision Squaring 알고리즘도 MIRACL에 함께 구현되어 있다. 본 논문에서 이 Carry-Catcher Hybrid Squaring 알고리즘을 발전시켜 보다 효율적인 Squaring 알고리즘인 Lazy Doubling Squaring 알고리즘을 제안하고 구현하였으며, atmega128상에서 성능테스터를 수행하여 Carry-Catcher Hybrid Squaring 알고리즘과 비교하여 더 효율적인 알고리즘임을 보였다. 표준 Squaring 알고리즘이 $S_{ij}\;=\;x_i\;{\ast}\;x_j\;=\;S_{ij}$인 사실을 기반으로 곱셈의 횟수를 절반 가까이 줄인 알고리즘이라면 본 논문에서 제시한 Lazy Doubling Squaring 알고리즘은 $a_0\;{\ast}\;2\;+\;a_1\;{\ast}\;2\;+\;...\;+\;a_{n-1}\;{\ast}\;2\;+\;a_n\;{\ast}\;2\;=\;(a_0\;+\;a_1\;+\;...\;+\;a_{n-1}\;+\;a_n)\;{\ast}\;2$ 라는 사실을 기반으로 하여 doubling 연산 횟수를 획기적으로 줄인 알고리즘으로, MIRACL에 구현되어 있는 Multiprecision Squaring 알고리즘 보다 atmega128상에서 약 25% 정도의 빠른 결과를 얻을 수 있었으며, 저자가 아는 바로는 현재까지 나온 어떤 방법보다 빠르다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제12권3호
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• pp.1-10
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• 2008

내진설계기준이 반영되지 않은 기존 구조물의 경우 내진보강에 의하여 구조물의 내진성능을 향상시킬 수 있다. 내진보강의 수준을 합리적으로 결정하기 위해서는 구조물의 사용기간 동안에 예상되는 지진피해 관련 손실이 최소화되도록 하여야 하는데, 이를 위해서는 구조물이 위치한 지역에 대한 지진의 강도별 발생빈도, 지진에 의한 구조물의 기능상실 및 직접/간접 피해를 복합적으로 고려하여 구조물의 예상 손실비용을 산정하여야 하며 이는 구조물 손상에 대한 지진위험도 해석을 통해서 그 해석을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 확률적 지진요구모델을 이용한 위험도 평가를 통하여 구조물의 지진에 대한 피해 손실을 정량적으로 산정하고 이를 바탕으로 초기비용과 예상손실비용을 포함한 총 손실비용을 최소화시킬 수 있도록 내진보강 수준을 최적화하는 절차를 제시하였다. 구조물과 관련된 지진피해 산정에 있어서 지진하중의 강도별 발생확률 및 구조물의 손상확률을 동시에 고려하여 구조물 생애주기에 대한 구조물의 지진손상 확률밀도함수 및 누적분포함수를 수식화하였으며 수식의 유효성을 유지하기 위한 확률변수의 유효범위를 정의하였다. 또한 여기에 사회적, 경제적 손실을 정량화하기 위한 손실함수를 결부시켜 구조물과 관련된 지진 피해 손실의 기댓값을 정량적으로 산정할 수 있도록 하였다. 제시된 해석기법은 기존의 시뮬레이션에 의한 손실산정법과 비교하여 해석의 정확도는 잃지 않으면서 구조해석의 반복횟수를 대폭 줄일 수 있다는 장점이 있으며 빌딩과 교량을 비롯한 구조물의 내진성능 평가 및 개선을 위한 의사결정 시에 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1-8
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• 2011

하나의 제품에 다양한 기능들이 복합적으로 통합하는 단일칩시스템 (System-on-a-Chip, SoC)의 설계 요구가 증가하는 반면, 시장이 요구하는 적기 출하 시점은 점점 짧아지고 있다. 따라서 이러한 요구를 만족시키기 위해서 소프트웨어와 하드웨어를 통합하여 검증하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 조기에 수행하는 방법으로 IP(intellectual property) 재사용을 통한 가상 플랫폼 기반 설계 방법이 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 ARM프로세서 기반 S3C2440A 시스템을 가상 플랫폼을 이용하여 재설계하고, JPEG 디코더를 S3C2440A 가상 플랫폼에 구현하여 성능을 평가하였다. 또한, ARM 프로세서 기반 인라인 어셈블리어를 이용하여 JPEG 디코더를 최적화하는 기법을 소개하였고, 이를 가상 플랫폼에 구현하여 성능 향상을 검증하였다. 이러한 가상 플랫폼 기반 설계를 통해 하드웨어 및 소프트웨어의 통합 검증이 가능하고, 시장 적기 출하(Time-to-Market) 요구에 신속히 대처할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권2호
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• pp.217-230
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• 2022

쉴드TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 시공에 있어 막장압 관리는 막장면 붕괴, 지반침하 등을 방지하여 막장 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 담당한다. 특히, 챔버 내부의 굴착토로 막장압을 조절하는 토압식 쉴드TBM의 경우, 이수식 쉴드TBM에 비해 막장압의 관리가 어렵다. 본 연구에서는 국내 토압식 쉴드TBM 터널 시공 현장의 지반조건 및 굴진특성 데이터를 분석하여, 토압식 쉴드TBM 터널의 세그먼트 링별 막장압 예측모델을 제시하였다. 예측모델의 입력특성으로 7가지를 선정하였으며, 912개의 학습 데이터 세트(Training data set)와 228개의 시험 데이터 세트(Test data set)를 확보하였다. 최적의 토압식 쉴드TBM 막장압 예측모델 선정을 위하여 KNN (K-Nearest Neighbors), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), XGB (eXtreme Gradient Boosting) 모델의 하이퍼파라미터(Hyperparameter)를 최적화하여 예측성능을 비교한 결과, RF 모델이 7.35 kPa의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 추가적으로, RF 모델의 특성 중요도(Feature importance) 분석을 수행한 결과, 입력특성 중 수압의 영향도가 0.38로 가장 높았으며, 전반적으로 지반조건이 굴진특성보다 높은 중요도를 보여주었다.