지난 몇 년동안 생산공장이나 건설현장에서 안전에 관한 문제가 상당히 강조되었다. 산업재해를 줄이기 위해서는 장비나 작업자의 신뢰성을 높여야 한다. 본 논문에서는 작업자의 근무년수에 따른 재해율을 평가하고 예측하는 수학적인 모델을 제시하고자 한다. 이 목적을 위하여 노동부에서 발표된 최근 3년 (94-96) 동안의 재해 통계를 사용하였다. 이 연구에서 개발된 방법은 프로젝트의 초기단계에서 노동정책을 개발하는데 유용한 자료가 될 것이다.
사전학습 언어모델은 다양한 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보였다. 하지만, 사전학습 언어모델은 문장 내 문맥 정보만을 학습하기 때문에 단어간 의미관계 정보를 추론하는데는 한계가 있다. 최근에는, 사전학습 언어모델이 어느수준으로 단어간 의미관계를 이해하고 있는지 다양한 Probing Test를 진행하고 있다. 이러한 Test는 언어모델의 강점과 약점을 분석하는데 효율적이며, 한층 더 인간의 언어를 정확하게 이해하기 위한 모델을 구축하는데 새로운 방향을 제시한다. 본 논문에서는 대표적인 사전 학습기반 언어모델인 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)의 단어간 의미관계 이해도를 평가하는 3가지 작업을 진행한다. 첫 번째로 단어 간의 상위어, 하위어 관계를 나타내는 IsA 관계를 분석한다. 두번째는 '자동차'와 '변속'과 같은 관계를 나타내는 PartOf 관계를 분석한다. 마지막으로 '새'와 '날개'와 같은 관계를 나타내는 HasA 관계를 분석한다. 결과적으로, BERTbase 모델에 대해서는 추론 결과 대부분에서 낮은 성능을 보이지만, BERTlarge 모델에서는 BERTbase보다 높은 성능을 보였다.
본 논문에서는 중량물을 들어 올리는 작업자를 돕기 위한 와이어 구동식 권양 시스템의 제어기와 제어기 설계를 위한 작업자 모델링을 제시한다. 와이어 구동식 중량물 권양 시스템은 사람이 전체 제어루프에 포함된 인간지원시스템의 일종이다. 사람의 제어 특성 모델과 물건을 들어 올리는 작업자의 힘을 덜어주어야 하는 요구조건을 고려한 퍼지제어기 설계 방식을 제안한다. 또한 권양 초기 구간에서 중량물의 무게를 자체적으로 측정하여 구동될 수 있는 방식도 소개한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 실험을 통하여 제어기의 무게 측정의 정확도를 분석하고 중량물을 작업자가 작은 힘으로 편하게 들어 올릴 수 있는지 그 결과를 분석한다.
해상에서 선박을 운항하는 항해사의 피로도 (Fatigue) 는 안전항해와 매우 밀접한 관계를 가지고 있으며 당직근무 중에 피로가 누적되어 업무수행능력이 저하되면 선박의 충돌 및 좌초 둥과 같은 매우 위험하고 중대한 해양사고를 유발할 가능성이 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서는 항해사의 근무환경, 피로유발요인 및 피로증세 등에 대하여 조사하였고, 항해경험자를 대상으로 정신적 육체적인 작업부하도에 대한 피로도 평가관련 설문조사를 실시하고 그 결과를 분석하였다. 그리고 이와 같은 피로도 조사 및 설문조사 분석결과를 바탕으로 항해사의 피로도 평가항목을 선정하고 이를 토대로 항해사의 업무수행능력을 평가하기 위한 피로도 평가모델을 제시하였다.
지능형 로봇산업은 인간의 생활에 지대한 영향을 끼치는 미래 산업으로 손꼽히는 분야이다. 향후 소비자들의 욕구를 충족시키기 위해서는 다양한 플랫폼을 개발하고 사용자의 편의성을 만족시킬 필요가 있다. 이 논문에서는 사용자에게 효율적으로 정보를 전달하기 위한 작업 정보 스키마의 정의 및 이용자의 성향에 따른 차별화된 정보 전달 방법을 제안한다. 정형화된 작업 정보를 통해 다양한 플랫폼의 상호작용을 일원화 하고, 이를 전달하기 위해 사용자 모델을 이용한 차등적 정보제공을 통해 다양한 소비자의 욕구를 충족시키는 것이야 말로 미래 산업의 경쟁력을 확보하기 위한 한 방향을 제시할 것이다.
원전 운전에는 그 수행에 필요한 많은 직무가 있고, 직무가 어떤 것인가에 의해 운전원에게 할당되는 직무와 기계 즉, 자동화된 설비에 할당되는 직무로 분류된다. 차세대 원전에 적용할 전자식 절차서에서는 단순, 반복적인 직무는 자동화 설비에, 인간의 판단과 같은 고도의 사고를 요구하는 직무는 운전원에게 할당하여, 인지해야 하는 정보의 수가 많고, 해당 운전상황을 정확하게 판단해야 하는 비정상 및 비상 운전시 운전원의 작업부담 (Work-load) 를 줄이고자 하는 방향으로 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 원전에서 적용하고 있는 절차서의 수행과정을 절차서 수행에 필요한 직무가 어떤 것들이며, 운전원의 어떤 행위에 의해 수행되는지의 관점에서 이들을 정성적으로 분석, 전자식 절차서 시스템에 적용할 절차서 수행 모델을 개발하고, 아울러 전자식 절차서 인간-기계 연계 화면에서 제공하고자 하는 주요 운전변수들의 표시형태를 확인, 구현해 보았다.
대화 인터페이스 시스템(dialogue interface system)은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 도구로서 자연언어(natural language)를 사용하여 정보를 공유하거나 특정 업무를 수행하는 프로그램이다. 대화 인터페이스 시스템에 대한 기존의 연구들은 영역 의존적인 스크립트나 계획 추론을 위한 계획 지식을 이용해 왔다. 스크립트 모델(script model)은 제한적인 실용시스템 개발을 위해 주로 연구되었고 계획에 기반한 모델은 대화의 원리를 이해하는 분야에서 주로 연구되어 왔다. 그러나 기존의 모델들은 시스템 확장이 매우 어려우며 예측하지 못한 사용자 발화에 대하여 대응이 어렵기 때문에 매우 제한적인 영역이나 정해진 형태의 대화만을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 이런 단점들을 보완하기 위하여 통계에 기반한 다 영역(multi-domain) 대화 모델을 제안한다. 제안된 시스템은 각 작업들에 대하여 해당 작업에 적합한 영역 모델(domain model)을 잘 알려진 프레임 구조를 따르면서 사용자 의도 파악과 시스템 의도 생성에 통계적 방법을 사용한다. 이러한 하이브리드 형태의 구조 덕분에 제안된 시스템은 영역 확장성과 이식성이 뛰어나다는 장점을 가진다.
최근 생체 모방 시스템과 지능 로봇 등에 대한 관심에 따라 일정한 작업을 스스로 수행하는 로봇 에이전트 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다 로봇 에이전트를 보다 인간 친화형으로 제어하기 위한 인터페이스가 요구되고 있는데 본 논문에서는 인터넷 환경에 기반한 로봇 에이전트의 원격 제어 및 모니터링을 위한 가상 3D 인터페이스 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 매니저-에이전트 모델로 설정하고 작업자가 원격지에 있는 매니저에서 가상의 3D사용자 인터페이스 환경하에서 마우스로 로봇 에이전트에게 작업 지시 내용에 따라 스스로 물체의 3차원 형상을 인식하고 이를 목표한 위치로 옮기는 작업을 수행하게 된다. 제안된 시스템은 이 작업의 과정을 가상의 3D 그래픽과 실제 영상을 보여주는 개선된 인터페이스를 제공함으로써 보다 쉽고 인간 친화적인 로봇 에이전트의 제어가 가능함을 보인다.
인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.
자동 음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)은 컴퓨터가 인간의 음성을 텍스트로 변환하는 기술이다. 자동 음성 인식 시스템은 다양한 응용 분야에서 사용되며, 음성 명령 및 제어, 음성 검색, 텍스트 트랜스크립션, 자동 음성 번역 등 다양한 작업을 목적으로 한다. 자동 음성 인식의 노력에도 불구하고 노인 음성 인식(Elderly Speech Recognition, ESR)에 대한 어려움은 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 노인 음성 인식에 콘포머(Conformer)와 피쳐 퓨전 모듈(Features Fusion Module, FFM)기반 노인 음성 인식 모델을 제안한다. 학습, 평가는 VOTE400(Voide Of The Elderly 400 Hours) 데이터셋으로 한다. 본 연구는 그동안 잘 이뤄지지 않았던 콘포머와 퓨전피쳐를 사용해 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 콘포머 모델보다 높은 수준의 정확도를 보임으로써 노인 음성 인식을 위한 딥러닝 모델 연구에 기여했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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