• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.25-39
• /
• 2018

본 연구에서는 최근 활발하게 활용되고 있는 머신러닝 기법을 교통분야에 적용하여 효율적인 돌발상황 검지 알고리즘을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 미시교통시뮬레이션 모형을 통하여 대상지의 네트워크를 구축하였고 돌발상황에 영향을 줄 것으로 예상되는 변수의 여러 조합을 통해 시나리오를 설정하여 가상의 돌발상황 데이터를 수집하였다. 다음으로 대표적인 돌발상황 검지 알고리즘인 McMaster 알고리즘과 본 연구에서 개발한 나이브 베이즈 분류기를 구현하여 비교 평가하였다. 비교 결과, 나이브 베이즈 분류기가 McMaster 알고리즘에 비해 돌발상황 검지 간격에 따른 부정적인 영향이 적었고 더 우수한 검지율을 보였다. 하지만 검지율이 증가하는 만큼 오검지율 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. McMaster 알고리즘은 4주기를 통해 검지가 가능하지만 나이브 베이즈 분류기는 1주기(30초)만으로 돌발상황을 판단할 수 있다. 본 연구를 통해 개발한 나이브 베이즈 분류기가 효율적으로 돌발을 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 공업화학
• /
• 제30권3호
• /
• pp.384-388
• /
• 2019

동절기 고속철도차량 하부 및 대차부에 부착된 설빙이 차량 운행 시 도상자갈구간(침목이 받는 차량 하중 전달 및 침목 고정을 위한 자갈 구간)에서 고속으로 낙하하여 자갈을 비산시켜 이로 인한 철도차량 구조물 및 시설물의 피해가 보고되고 있으며, 이는 고속철도 개통 이후 지속되고 있다. 이러한 문제점 해결을 위해 자갈의 비산을 방지하는 네트, 인력 제빙, 이동식 열풍기 등을 사용하고 있으나 효율성이 떨어진다. 기존보다 효율적인 제빙을 위해 화학적 제빙액에 대한 연구가 진행되고 있으며, 본 연구에서는 화학적 제빙액으로 사용되는 물질들의 융빙성능, 동점도, 증발성 등을 평가하여 고속철도차량 제빙용으로 최적의 물질을 찾고자 한다. 평가 물질로는 유기산염류 4종(개미산나트륨, 초산나트륨, 개미산칼륨, 초산칼륨)과 알코올류 2종(프로필렌글리콜, 글리세롤)을 대상으로 하였다. 이때, 실내 평가에서는 개미산칼륨, 초산칼륨, 프로필렌글리콜이 유사한 융빙성능을 보였으나, 모사 살포 시스템을 이용한 융빙성능 결과, 프로필렌글리콜이 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 프로필렌글리콜의 동점도가 2.989029 St로 다른 물질 대비 높아 얼음에서 보다 오래 체류하여 제빙하기 때문이다. 또한, 개미산칼륨과 초산칼륨은 결정이 석출되어 차량외관에 악영향을 미치므로 사용에 어려움이 있다. 본 연구를 통해 프로필렌글리콜이 고속철도차량용 제빙액으로 최적의 물질임을 확인하였다.

• 멤브레인
• /
• 제31권6호
• /
• pp.443-455
• /
• 2021

본 연구에서는 낮은 막 저항을 가지는 알칼리 수전해 시스템 적용을 위한 격리막 제조를 위하여 PPS (Polyphenylene sulfide)를 지지체로 사용하고 Polysulfone과 무기물 첨가제를 이용하여 격리막을 제조한 뒤, 지지체의 두께와 다공도에 대한 영향을 분석하였다. 지지체로 사용된 PPS 펠트를 온도(100℃, 150℃, 200℃)와 압력(1톤, 2톤, 3톤, 5톤)의 변수를 두어 압축을 진행하여 두께를 조절하고자 하였으며, 무기입자로서 친수성이 높고 내알칼리성이 뛰어난 BaTiO₃와 ZrO₂를 사용하여 polysulfone과 함께 슬러리를 제조하고 압축한 PPS 펠트 위에 캐스팅하여 다공성 격리막을 제조할 수 있었다. 전자주사현미경(SEM)을 통해 압축 조건에 따른 분리막의 모폴로지 변화를 확인하고, 기공도를 계산하였으며, 압축 조건이 증가할수록 두께와 기공도가 감소하는 경향을 확인하였다. 수전해용 격리막으로서 사용이 가능한지를 확인하기 위하여 다양한 특성 평가를 진행하였다. 기계적강도를 측정한 결과 압축 조건(온도와 압력)이 증가할수록 인장강도가 점차 증가하는 경향을 확인하였다. 최종적으로 내알칼리성 테스트를 통하여 제조한 다공성 격리막이 우수한 내알칼리성을 가지는 것을 확인하였고, I-V 테스트를 통하여 100℃와 150℃ 조건에서 압축된 막들이 기존의 압축하지 않은 막보다 낮은 전압을 가지며 성능이 향상되었다는 것을 확인하였다.

• 청정기술
• /
• 제28권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2022

전기화학적 이산화탄소 환원 기술은 전기에너지를 이용하여 대표적인 온실가스인 이산화탄소를 유용한 기초 화학제품으로 전환시킬 수 있는 유망한 기술 중 하나다. 특히, 다양한 후보 제품 중 일산화탄소는 높은 Faraday 효율과 우수한 경제성을 나타내기 때문에 학계와 산업계의 많은 관심을 받고 있다. 과거 여러 연구진이 본 기술의 온실가스 저감 잠재량을 정량적으로 분석했으나, 분석 과정에서 도입된 과정과 사용된 인벤토리 데이터의 일관성 및 투명성에 문제가 제기된다. 본 연구에서는 전기화학적 이산화탄소 환원을 통한 일산화탄소 생산 공정의 온실가스 저감 잠재량 분석을 위한 전과정평가를 수행했다. 세 종류의 시스템 경계를 정의 후 각각의 지구온난화지수를 화석연료 기반 일산화탄소 생산 공정과 비교했다. 분석 결과, 전기화학적 일산화탄소 생산 기술을 도입하여 온실가스를 저감하기 위해서는 전해조 구동에 필요한 전기에너지의 배출계수가 현재 국내 발전부문의 배출계수보다 충분히 낮아야 한다는 점을 확인했다. 또한, 신뢰성 있는 온실가스 저감 잠재량 분석을 위해서는 기존의 화석연료 기반 일산화탄소 생산 공정의 인벤토리 정보를 투명하게 공개하는 것이 중요함을 밝혔다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.263-278
• /
• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.633-638
• /
• 2022

최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al₂O₃/HfO_x/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.377-396
• /
• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.285-290
• /
• 2023

압축 회로는 고속 전자 시스템에서 널리 사용되며 곱셈기의 피연산자 수를 감소시키기 위해 사용된다. 본 논문에서 설계한 압축 회로는 m-GDI(: modified Gate-Diffusion Input) 기술을 사용하여 회로의 성능을 향상시켰으며, 4-2, 5-2 및 6-2 압축 회로를 각각 8비트 Dadda 곱셈기 사용하여 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 5-2 압축 회로를 사용한 곱셈기는 4-2 압축 회로와 6-2 압축 회로를 사용한 곱셈기에 비해 전파 지연 시간이 각각 13.99%와 16.26% 감소하였고, PDP(: Power Delay Product)가 각각 4.99%와 28.95% 절감되였다. 하지만 5-2 압축 회로를 사용한 곱셈기는 4-2 압축 회로를 사용한 곱셈기에 비해 소비 전력이 10.46% 증가하였다. 결과적으로 5-2 압축 회로를 사용한 곱셈기가 4-2 및 6-2 압축 회로를 사용한 곱셈기보다 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다. 설계한 회로는 TSMC 65nm CMOS 공정을 사용하여 구현되었으며 SPECTER 시뮬레이션을 통해 그 가능성을 검증하였다.

• 정보관리학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.121-148
• /
• 2023

본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제50권4호
• /
• pp.287-295
• /
• 2022

저고도 궤적의 장사정포 위협이 대두됨에 따라 이를 방어할 요격 시스템의 개발이 시작될 예정이다. 이러한 장사정포의 공격을 방어하는 문제는 전형적인 동적 무기 표적 할당 문제다. 동적 무기 표적 할당 문제에서는 한 시점에서의 의사결정 결과가 이후 시점의 의사결정 과정에 영향을 주며, 이는 마코브 의사결정 모형의 특징이기도 하다. 장사정포의 공격을 방어하기 위한 의사결정 과정에 허용되는 시간은 공격자와 방어자의 거리를 고려할 때 저고도 궤적의 동시 다발성 발사체에 대한 대응은 수 초 이내에 결정되어야 하나, 짧은 시간 내에 마코브 의사결정 과정으로 최적해를 구하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 장사정포 공격을 방어하는 동적 무기 표적 할당 문제를 마코브 의사결정 문제로 나타내고, 3가지 시나리오를 작성한 후 근사적 동적계획 방법을 적용하여 요격이 가능 시간 안에 해의 도출이 가능한지를 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 도출된 해의 품질을 검증하기 위하여 각 시나리오에 대하여 근사적 동적계획을 적용한 결과와 Shoot-Shoot-Look 방법을 적용한 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 장사정포의 방어 시나리오에 대하여 근사적 동적계획의 결과가 Shoot-Shoot-Look 방법을 이용한 결과보다 우수함을 보였다.