• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.269-276
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• 2021

최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.155-161
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• 2021

최근, 실시간으로 카메라를 통해 동작을 인식하는 기술의 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 연구들에서는 사람의 관절로부터 특징을 추출하는 개수가 적기 때문에 동작 분류의 정확도가 낮은 한계점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점들을 해결하기 위해 움직일 때 변하는 관절의 각도를 특징 추출하여 계산하는 알고리즘과 이미지 분류 시에 정확도가 높은 CBAM(Convolutional Block Attention Module)을 사용한 분류모델을 제안한다. AI Hub에서 제공하는 피트니스 자세 이미지로부터 5가지 운동 동작 이미지를 인용하여 분류 모델에 적용한다. 구글에서 제공하는 그래프 기반 프레임워크인 MediaPipe 기법을 사용하여, 이미지로부터 운동 동작 분류에 중요한 8가지 관절 각도 정보를 추가적으로 추출한다. 추출한 특징들을 모델의 입력으로 설정하여, 분류 모델을 학습시킨다. 시뮬레이션 결과로부터 제안한 모델은 높은 정확도로 운동 동작을 구분하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.7-12
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• 2019

신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.405-408
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• 2016

바둑, 체스, 장기와 같은 게임은 사람들의 두뇌발달에 도움을 주어왔다. 이 게임들은 컴퓨터 프로그램으로도 개발되었으며, 혼자서도 게임을 즐길 수 있도록 많은 알고리즘들이 개발되었다. 사람을 이기는 체스 프로그램은 1990년대에 개발된 것에 비해 바둑은 경우의 수가 너무 많아서 프로 바둑기사를 이기기는 불가능한 것으로 여겨졌다. 하지만 MCTS(Monte Carlo Tree Search)와 CNN(Convolutional Neural Network)의 이용으로 바둑 알고리즘의 성능은 큰 향상을 이루었다. 본 논문에서는 CNN과 MCTS를 사용하여 바둑 알고리즘의 개발을 진행하였다. 바둑의 기보가 학습된 CNN을 이용하여 최적의 수를 찾고, MCTS를 이용하여 게임의 시뮬레이션을 진행하여 이길 확률을 계산한다. 또한 기존 기보를 이용하여 바둑의 패턴 정보를 추출하고, 이를 이용하여 속도와 성능 향상을 도모하였다. 이 방법은 일반적으로 사용되는 바둑 알고리즘들에 비해 성능 향상이 있었다. 또한 충분한 Computing Power가 제공되면 더욱 성능이 향상될 것으로 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.205-219
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• 2019

가상환경을 활용한 시뮬레이션과 같은 교육, 훈련 등이 다양한 분야에 적용되고 있는 만큼 그 활용성은 무궁무진하다. 하지만 가상환경에서 훈련을 함에 있어 깊이지각의 과소추정이 존재하며, 이는 향후 훈련의 타당도에 문제가 될 수 있다. 관련 연구에서는 이를 해결하기 위해 하향식 보정방안을 적용하여 문제를 해결하려 하였으나 그 결과가 학습에 의한 효과인지 실제 지각의 변화인지에 대한 구분이 어렵다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 실험결과를 통하여 공간 구성요수 중 비례가 깊이지각에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였으며, 비례와 깊이지각 단서를 함께 보정하여 실험할 경우 깊이지각 중 크기지각이 매우 정확해진다는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 깊이지각의 정확도를 높이기 위해 공간 구성요소와 깊이지각을 활용한 보정방안을 제시한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제10권1호
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• pp.57-62
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• 2018

평생직업개발에 대한 중요성 인식, MOOC의 확산과 온라인 교육에 대한 관심이 증대되면서 평생직업능력개발을 위한 교육 시스템 마련을 위한 노력이 계속되고 있으나 기술공학분야의 역량기반 평가 도구와 시스템에 대한 설계 개발에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이에, 본 논문에서는 평생직업능력개발을 위한 기술공학분야의 직무역량을 평가하기 위한 시스템(Competence-based Assessment System for Lifelong Vocational Competency Development : CBAS-LVCD)을 설계 및 구축하였다. CBAS-LVCD는 NCS 기반 루브릭 평가 도구를 사용하여 학습자를 평가하고 기술공학분야에서 사용할 시뮬레이션 도구를 제공한다. 이는 실습과 온라인 시험이 제한적인 기술 엔지니어링 분야의 실무에 필요한 역량을 평가하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.106-113
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• 2019

본 논문은 능동소나 시스템이 비협동으로 운용될 경우 수신된 직접파로 부터 이를 탐지하여 식별하는 일련의 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 최근 다양한 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있는 콘볼루션 신경회로망을 사용하였으며, 입력 데이터로 수신신호를 단시간 퓨리에 변환을 수행한 시간 주파수 분석 데이터를 사용하였다. 본 논문에서 사용한 콘볼루션 신경회로망의 구조는 두 개의 콘볼루션 계층과 풀링 계층을 사용하였으며, 출력층에 따라 데이터베이스 기반의 신경회로망과 펄스 특징인자 기반의 신경회로망을 설계하였다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 실제 해상에서 수신한 3110개의 CW(Continuous Wave)펄스와 LFM(Linear Frequency Modulated) 펄스의 데이터를 가공하여 학습 데이터와 테스트 데이터를 구성하였다. 시뮬레이션을 수행한 결과 데이터베이스 기반의 신경회로망은 99.9 %의 정확도를 보였으며, 특징인자 기반의 신경회로망은 두 픽셀의 오차를 허용할 경우 약 96 %의 정확도를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제40권2호
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• pp.169-175
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• 2021

최근 입자 조작, 신경 자극 등을 위해 초음파 홀로그램과 그 응용에 대해 연구가 활발히 되고 있다. 하지만 홀로그램을 생성할 송신 신호 위상의 결정은 이전의 시간 소모적인 반복 최적화 방법에서 크게 벗어나지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 광학 홀로그램 생성을 위해 활용된 바 있는 딥러닝 기법을 초음파 홀로그램 생성을 위해 적용하여 소개한다. U-Net을 기반으로 알고리즘을 구성하였으며 원 모양의 데이터셋에 대해 학습하고 영어 알파벳에 대해 평가함으로써 그 일반화 가능성을 검증하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 기존 알고리즘과 계산속도, 정확도, 균일도 측면에서 비교하였다. 결과적으로 정확도와 균일도는 기존에 비해 다소 떨어지지만 계산속도가 약 190배 빨라졌다. 따라서, 이 결과를 통해 딥러닝 기반 초음파 홀로그램 생성 알고리즘은 기존 방법보다 초음파 홀로그램을 빠르게 형성할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-82
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• 2020

우리나라는 고령화시대로 접어들면서 노인들의 수단적 일상생활활동(IADL)을 향상시키고자 하는 사회적 노력이 더욱 증가하고 있다. 본 연구에서는 노인들이 특히 부담감을 느끼는 금융관리활동의 수행능력을 향상시키기 위해, 노인들이 ATM을 원활하게 사용할 수 있도록 ATM 시뮬레이션 교육 콘텐츠를 통해 노인들을 학습시키고자 한다. 이를 위해 노인들을 대상으로 인터뷰를 진행하여 주요 금융활동 4가지(입금, 출금, 예금조회, 통장정리)를 도출하고, 기존의 은행 ATM 인터페이스와 동일한 태블릿 PC 기반 ATM 교육용 콘텐츠를 개발하였다. 노인데이케어센터 소속의 노인 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 교육 전후의 만족도, 피로도 및 성과를 측정하였다. 본 연구 결과는 ATM기기 사용에 어려움을 느끼는 노인들을 위한 ATM 디자인 설계 가이드라인을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.37-43
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• 2020

최근 심전도 (ECG) 신호를 사용하여 심장병을 진단하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 심전도 신호는 비정상적인 심장 상태를 나타내는 부정맥을 모니터링하고 진단하는 데 유용하게 쓰인다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 ECG 신호에 대하여 부정맥을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안하는 신경망 알고리즘은 부정맥 신호의 특징을 세밀하게 추출하도록 4개의 합성곱 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 대해 학습한 신경망은 시뮬레이션을 통해 99% 이상의 정확도의 분류 성능을 가진다는 것을 보여준다. 비교적 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 또한 제안된 신경망을 활용한 실제 시스템을 구현하여 실시간으로 부정맥을 분류하는 결과를 검증하였다.