• Journal of IKEEE
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• v.24 no.4
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• pp.991-997
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• 2020

Reinforcement learning has been applied mainly in sequential decision-making problems. Especially in recent years, reinforcement learning combined with neural networks has brought successful results in previously unsolved fields. However, reinforcement learning using deep neural networks has the disadvantage that it is too complex for immediate use in the field. In this paper, we implemented path planning algorithm for mobile robots using Q-learning, one of the easy-to-learn reinforcement learning algorithms. We used real-time Q-learning to update the Q-table in real-time since the Q-learning method of generating Q-tables in advance has obvious limitations. By adjusting the exploration strategy, we were able to obtain the learning speed required for real-time Q-learning. Finally, we compared the performance of real-time Q-learning and DQN.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.22 no.4
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• pp.48-62
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• 2023

Recently, smart intersections have been installed in many intelligent transportation system projects, but few cases use them for traffic signal operations besides traffic volume collection and statistical analysis. In order to respond to chronic traffic congestion, it is necessary to implement efficient signal operations using data collected from smart intersections. Therefore, this study establishes a procedure for operating a real-time traffic signal control algorithm using smart intersection data for efficient traffic signal operations and improving the existing algorithm. Effect analysis confirmed that intersection delays are reduced and the section speed improves when the offset is adjusted.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.379-379
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• 2023

가뭄은 다른 자연재해에 비해 진행 속도는 느리지만, 장기간 지속되는 특징을 지녀 경제·사회·환경 전반에 막대한 규모의 피해를 유발하는 심각한 자연재해이다. 국내 가뭄의 발생 빈도는 점차 증가하는 경향을 보이며, 기후변화의 영향으로 가뭄의 발생 빈도와 강도는 점차 심화될 것으로 전망된다. 우리나라는 '댐 용수공급 조정기준'과 '댐 가뭄 단계별 실행계획'을 가이드 라인으로하여 가뭄으로 인한 물 부족 문제에 대응하고 있다. 가뭄 대책의 경제적 편익 산정은 물 공급의 효율성과 안정성 평가 및 정책의 개정을 위해 선행되어야 할 기초연구 중 하나이지만, 가뭄 대책의 시행에 따라 발생하는 경제적 편익을 고려한 연구는 현재 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 국내에 위치한 17개 다목적댐을 대상으로 가뭄 대책의 시행에 따른 경제적 편익을 산정하여 현재 시행하고 있는 가뭄 대책의 경제성 평가를 실시하였다. 경제적 편익의 산정은 용수의 사용 목적에 따라 구분하여 추정하였으며, 개별 가뭄 대책에 따른 용수별 공급량 가능량을 계산하기 위해 각각의 저수지 운영 모형을 구축하였다. 마지막으로 경제적 편익 산정 과정에서 부족한 시계열 자료로 인한 문제점들을 개선하고, 다양한 가뭄 환경에서의 경제성을 평가하기 위해 추계학적 기법을 활용한 모의 유입량을 사용하였다. 본 연구를 통해서 얻어진 가뭄 대책별 경제적 효용은 향후 물관리 시스템 구축에 기반이 될 것으로 기대된다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.4
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• pp.79-84
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• 2023

Apache Spark, which provides the fastest processing speed among recent distributed and parallel processing technologies, provides real-time functions and machine learning functions. Although official documentation guides for these functions are provided, a method for fusion of functions to predict a specific value in real time is not provided. Therefore, in this paper, we conducted a study to predict the value of data in real time by fusion of these functions. The overall configuration is collected by downloading stock price data provided by the Python programming language. And it creates a model of regression analysis through the machine learning function, and predicts the adjusted closing price among the stock price data in real time by fusing the real-time streaming function with the machine learning function.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.167-167
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• 2022

최근 빅데이터에 관련된 연구에 있어 데이터의 품질관리에 대한 논의가 꾸준히 이뤄져 오고 있다. 특히 이미지 처리 및 분석에 활용되어온 딥러닝 기술의 경우, 분류 작업 및 패턴인식 등으로부터 데이터의 특징을 추출함으로써 비지도학습(Unsupervised Learning)을 가능하게 한다는 장점이 있음에도 불구하고 빅데이터를 다루는 과정에 있어 용량, 다양성, 속도 및 신뢰성 측면에서의 한계가 있었다. 본 연구에서는 CCTV 영상을 활용한 강수량 산정 모델 개발에 있어 예측 정확도 향상 및 성능 개선을 도모할 수 있는 데이터 전처리 방법을 제안하였다. 서울 근린 AWS 4개소 지역(김포장기, 하남덕풍, 강동, 성남) 및 중앙대학교 지점 내 CCTV를 설치한 후, 최대 9개월의 영상을 확보하여 강수량 산정을 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 배경분리, 조도조정, 영역설정, 데이터증진, 이상데이터 분류 등이 가능한 알고리즘을 개발함으로써 데이터셋 자체에 대한 전처리 작업을 수행한 후, 이에 대한 결과를 기존 관측자료와 비교·분석하였다. 본 연구에서 제안한 전처리 방법들을 적용한 결과, 강수량 산정 모델의 예측 정확도를 평가하는 지표로 선정한 평균 제곱근 편차(Root Mean Square Error; RMSE)가 약 30% 감소함을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 CCTV 영상 데이터를 활용한 강수량 산정의 가능성을 확인할 수 있었으며 특히, 딥러닝 모델 개발시 필요한 적정 전처리 방법들에 대한 기준을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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• pp.325-326
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• 2022

최근 무인 항공 기술의 발전과 함께 드론의 상업적 활용이 가속화되고 있다. 산업계 및 학계에서는 인공지능, 사물인터넷 등 지능정보기술을 활용하여 드론 응용에 자율 비행을 적용하고자 노력하고 있지만 해결되지 못한 문제들이 산적해 있다. 그러므로 완전 자율 비행은 아니지만, 드론 조종에 경험이 없는 비전문가도 드론을 용이하게 조정할 수 있는 반자동 방식의 비행 제어를 채택한 드론 응용이 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실내환경에서 정찰 임무 수행을 위한 반자동 비행 조종 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교차로 지점마다 사용자에게 이동 방향을 선택할 기회를 제공하고 교차로 간 일정한 속도 및 벽면과의 일정한 간격으로 자율비행하도록 제어한다. 또한, 실내 측위 기술인 ORB-SLAM 알고리즘을 이용하여 드론이 실내 공간 및 자신의 위치를 파악하도록 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.714-715
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• 2023

최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.716-721
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• 2023

Inverse Text Normalization(ITN) 모델은 음성 인식(STT) 엔진의 중요한 후처리 영역 중 하나이며, STT 인식 결과의 가독성을 개선한다. 최근 ITN 모델에 심층신경망을 활용한 연구가 진행되고 있다. 심층 신경망을 사용하는 대부분의 선행연구는 문장 내 변환이 필요한 부분에 토큰 태깅을 진행하는 방식이다. 그러나 이는 Out-of-vocabulary(OOV) 이슈가 있으며, 학습 데이터 구축 시 토큰 단위의 섬세한 태깅 작업이 필요하다는 한계점이 존재한다. 더불어 선행 연구에서는 STT 인식 결과를 그대로 사용하는데, 이는 띄어쓰기가 중요한 한국어 ITN 처리에 변환 성능을 보장할 수 없다. 본 연구에서는 BART 기반 생성 모델로 생성형 ITN 모델을 구축하였고, Bi-LSTM 기반 보조 신경망 모델을 결합하여 STT 인식 결과에 대한 고유명사 처리, 띄어쓰기 교정 기능을 보완한 모델을 제안한다. 또한 보조 신경망을 통해 생성 모델 처리 여부를 판단하여 평균 추론 속도를 개선하였다. 실험을 통해 두 모델의 각 정량 성능 지표에서 우수한 성능을 확인하였고 결과적으로 본 연구에서 제안하는 두 모델의 결합된 방법론의 효과성을 제시하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• v.9 no.1
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• pp.1-6
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• 1991

The effect of 2-deoxy-d-glucose (2-DDG) on $C_3H$ mouse fibrosarcoma(FSall) was studied. Metabolic status, especially for energy metabolism, was studied using in vivo $^{31}P$-MRS, proliferative capacity was observed on flow cytometry(FC) and growth rate was measured after transplantation of $10^6$ viable tumor cells in the dorsum of foot of $C_3Hf/Sed$ mice. One gram of 2-DDG Per kg of body weight was injected intraperitoneally on 12th day of implantation. Average tumor size on 12th day of implantion was $250mm^3$. Growth rate of Fsall tumor was measured by tumor doubling time and slope on semilog plot. After 2-DDG injection, growth rate slowed down. Tumor doubling time between tumor age 5-12 days was 0.84 days with slope 0.828 and tumor doubling time between tumor age 13-28 days was 3.2 days with slope 0.218 in control group. After 2-DDG injection, tumor doubling time was elongated to 5.1 days with slope 0.136. The effect of 2-DDG studied in vivo $^{31}P$-MRS suggested that the increase of phosphomonoester (PME) and inorganic phosphate (Pi) by increasing size of tumor, slowed down after 2-DDG injection. Flow cytometry showed significantly increased S-phase and $G_2+M$ phase fraction suggesting increased proliferative capacity of tumor cells in the presence of 2-DDG. Authors observed an interesting effect of 2-DDG on FSall tumor and attempt to utilize as an adjunct for radiotherapy.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
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• v.19 no.2
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• pp.189-198
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• 2014

Purpose: The present has analyzed the correlation between the direction of lens and the amount of rotation upon soft toric contact lens fitting after classifying the corneal astigmatism. Methods: Soft toric contact lens was fitted on 114 with-the-rule astigmatic eyes with total astigmatism of at least -0.75 D in their 20s and 30s according to the fitting guideline of the manufacturer and the correlation between the astigmatic degree and the rotational direction/amount of rotation was analyzed by when keeping the eyes on the front and by changing the direction of gaze. As for re-orientation movement. The speed of lens re-orientation and total amount of lens rotation was compared and analyzed by corneal astigmatism after mis-location of lens of $45^{\circ}$ to temporal and nasal direction, respectively. Results: The positive correlations were shown between corneal astigmatism and the direction of lens rotation and between corneal astigmatism and the amount of lens rotation. Meanwhile, the amount of lens rotation was different by the direction of gaze however, there was no correlation with corneal astigmatism. The speed of lens re-orientation was fastest in the group of high astigmatic degree when the lens was mis-located to both temporal and nasal directions. Conclusions: For optimal axis stabilization of toric soft lens, it is proposed that the adjustment of fitting guideline considering corneal astigmatism is necessary since the current fitting guideline is only based on total astigmatism.