분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.
4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 ICT가 융합된 미래 교육에 대한 다양한 논의를 교육의 목표, 내용, 방법, 평가의 측면에서 고찰하여 ICT 활용 교육의 동향과 전망을 제시하였다. 첫째, ICT 교육의 목표는 다양한 정체성을 바탕으로 역동적인 사회 참여를 가능케하는 디지털 시민성의 구성이다. 디지털 시민성의 확립을 위해서 ICT 교육은 '평생 학습자', '정보생산자이자 소비자', '지역적 세계적 시민' 등을 학습자의 미래 핵심 역량으로 인식하고 있다. 둘째, 교육내용 측면에서 중요성이 부각되고 있는 것은 SW 교육이다. 이에 실제 수업 적용을 위한 프로그램 개발 연구나 효과성 검증 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 교육환경 개선과 함께 교사 역량을 강화할 수 있는 제도적 지원, 교과교육과의 통합 운영 역량 강화 등이 뒷받침되지 않는다면 미래 사회를 대비하기 위한 교육내용으로서의 적절성이 반감될 것이다. 셋째, 교육 방법으로서 플립러닝이나 증강현실 등 다양한 ICT가 실제 수업에 적용되고 있다. 각 교과별로 가장 활발하게 연구가 진행되는 분야로서, 해당 기술을 활용한 수업의 설계, 수업의 효과성을 보여주는 연구들은 기존 교육방법을 보완하고 ICT 교육 현장의 질적 변화를 이끄는 데 토대가 될 것이다. 넷째, 평가와 관련된 논의는 컴퓨터 기반 평가에 집중되어 있다. ICT를 활용한 평가는 학습자의 특성 및 수준을 정확하게 파악하고 적절한 방법의 교수-학습 과정을 전반적으로 안내하는 평가의 본질에 더욱 효과적으로 기여할 것이다. 이상의 ICT 교육에 관한 종합적인 검토와 함께 교육 불평등의 관점에서 평가한 ICT 교육의 가능성을 논의하였다.
본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.
2019년 12월부터 진행된 코로나19(Covid-19)의 팬데믹 상황이 지속되면서, 많은 산업 분야에서 IT 융합형 비대면 서비스와 무인화 서비스의 수요가 높아지고 있으며, 이에 따라 관련 기술 및 사회적 인프라의 구축에 대한 관심과 활용 분야에 대한 관심이 빠르게 늘어나고 있다. 이러한 사회적 변화와 함께 고려할 것은 디지털 격차(Digital Divide), 즉 도시 지역에서 생활하는 일반국민 계층이 누리는 디지털 서비스의 수준을 100으로 두었을 때, 농어촌 주민, 고령층, 장애인, 저소득층 등의 4대 소외계층이 체감하는 격차를 평가하는 것이다(한국지능정보사회진흥원, 2021). 문제는 이러한 4대 소외계층과 신소외계층의 다수가 농어촌 거주민에 속한다는 점이다. 본 연구는 이러한 농어촌 지역이 겪고 있는 디지털 격차, 이른바 스마트 격차를 해소하기 위한 정책적 대안을 국내외 관련 사례 연구를 통해 제시하고자 한다. 본 연구는 유럽지역의 대표적인 농어촌 지역 정보화 성공 사례를 분석하고, 각 사례의 장점과 단점에 기반하여 농어촌 지역 정보화의 핵심 요인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 사례 분석 결과, 유럽 지역은 한국보다 많은 비중을 차지하는 농어촌 지역의 정보화를 단순한 IT활용 격차의 감소보다는 경제력과 지역의 자체적인 성장 동력을 확보하는 차원에서 검토, 추진하고 있으며, 코로나19에 대응해서는 기존의 현장 활용 중심의 IT교육과 인프라 육성을 탈피하고 개별적으로 비대면 정보화 서비스를 활용할 수 있도록 변화하는 것을 강조하고 있다.
본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.
본 논문은 흑백 사진으로만 남아 있는 한국의 전통 고궁 사진을 적대적 생성 신경망 기법의 하나인 Pix2Pix를 활용하여 컬러 사진으로 복원하기 위한 학습 모델 구조를 제시한다. Pix2Pix는 합성 이미지를 생성기와 합성 여부를 판정하는 판별기의 학습 모델 조합으로 구성된다. 본 논문은 판별기의 수용 영역을 조절하여 인공지능 모델을 학습하고 그 결과를 고궁 사진이 가지는 특성을 고려하여 분석하는 내용을 다룬다. 기존에 흑백 사진 복원에 사용하는 Pix2Pix의 수용 영역은 주로 고정된 크기로 사용하였으나 이미지의 변화가 다양한 고궁 사진을 복원함에 있어서는 고정된 수용 영역을 일률적으로 적용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 고궁의 특성을 반영할 수 있는 판별기의 수용 영역을 확인하기 위해 기존의 고정된 수용 영역의 크기를 변화시켜 나타나는 결과를 관찰하였다. 실험은 사전에 준비한 고궁 사진을 기반으로 판별기의 수용 영역을 조정하고 모델의 학습을 진행하였다. 판별기의 수용 영역 변화에 따른 모델의 손실을 측정하고 최종 학습한 학습 모델을 복원 대상 흑백 사진에 대입하여 복원 결과를 확인한다.
연구목적: 화재 발생 시 요양병원은 재실자 특성, 건물의 취약요소 등으로 인해 피난하는데 상당한 제약이 따르며, 요양병원 내 환자를 대피시킬 수 있는 제품 개발을 하여 피난의 효율을 높이고자 한다. 인공지능 기반 자율주행형 재난약자 대피 도움장치를 개발하였고, 효율적으로 사용하기 위해 화재 및 피난 시뮬레이션에 활용하였으며, 환자 대피를 돕는 조력자에 대한 분석을 연구하고자 한다. 연구방법: 화재 시뮬레이션을 통해 시간 별 연기 성상 분석을 하였으며, 최종적으로 주간 야간에 따른 조력자수를 입력하고, 피난시뮬레이션을 활용하여 피난 완료 시간을 비교 분석하였다. 연구결과: 재난약자 대피 도움장치를 활용하였을 경우 대피 시간은 20%이상 단축이 되는 것을 알 수 있었으며, 주간 대비 야간의 화재 발생 시 대피 시간은 70% 가까이 늦어짐을 알 수 있었다. 결론: 수평·수직 대피 도움장치를 실제 화재 상황에서 효율적으로 활용할 경우 상황에 맞는 전략이 필요할 것으로 판단된다. 추후 화재 상황별 시나리오에 따른 대피 매뉴얼을 개발함으로써, 수평 대피 도움장치 및 수직 대피 도움장치에 대한 활용에 대한 내용을 바탕으로 피난의 효율성이 증대될 것으로 기대된다.
본 논문은 저전력 뉴럴 네트워크 가속기 SOC를 위한 아날로그 Convolution Filter용 저전력 초소형 ADC 회로 및 칩 설계 기술을 소개한다. 대부분의 딥러닝의 학습과 추론을 할 수 있는 Convolution neural network accelerator는 디지털회로로 구현되고 있다. 이들은 수많은 곱셈기 및 덧셈기를 병렬 구조로 구현하며, 기존의 복잡한 곱셉기와 덧셈기의 디지털 구현 방식은 높은 전력소모와 큰 면적을 요구하는 문제점을 가지고 있다. 이 한계점을 극복하고자 본 연구는 디지털 Convolution filter circuit을 Analog multiplier와 Accumulator, ADC로 구성된 Analog Convolution Filter로 대체한다. 본 논문에서는 최소의 칩면적와 전력소모로 Analog Accumulator의 아날로그 결과 신호를 디지털 Feature 데이터로 변환하는 8-bit SAR ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 Capacitor Array의 모든 Capacitor branch에 Split capacitor를 삽입하여 모든 branch의 Capacitor 크기가 균등하게 Unit capacitor가 되도록 설계하여 칩면적을 최소화 한다. 또한 초소형 unit capacitor의 Voltage-dependent capacitance variation 문제점을 제거하기 Flipped Dual-Capacitor 회로를 제안한다. 제안하는 ADC를 TSMC CMOS 65nm 공정을 이용하여 설계하였으며, 전체 chip size는 1355.7㎛2, Power consumption은 2.6㎼, SNDR은 44.19dB, ENOB는 7.04bit의 성능을 달성하였다.
4차 산업혁명의 중요한 축이 되는 것이 스마트 팩토리이다. 스마트 팩토리는 사물인터넷과 지능형 감지시스템을 사용하여 생산의 효율성과 효과성을 최대한 유도하는 체제이다. 스마트 팩토리에서 소비자의 요구사항을 적극적으로 반영하고 소비자의 사후 관리까지의 전 과정을 관리할 수 있는 방법이 제품수명주기관리 기법이다. 제품수명주기 관리에 대한 연구는 많았으나, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 제품수명주기관리 지식영역을 어떻게 구성해야 하는 지에 대한 연구는 부족했다. 본 연구는 제품수명주기관리의 측면에서 4차 산업혁명을 대비하는 전문가 그룹의 의견을 분석했다. 제품수명주기관리의 세부 지식영역에 대해서 향후 4차 산업혁명의 영향을 조사하였다. 제품수명주기관리의 변화되는 내용을 전문가 그룹을 대상으로 정성적 자료 분석(Qualitative Data Analysis) 기법을 이용하였다. 전문가의 의견을 기반으로 총 30개의 세부 지식영역으로 구성된 제품수명주기관리에 대해서 4차 산업혁명에 대비해 보완하거나 대비해야 하는 내용을 정리하였다. 본 연구의 시사점은 제품수명주기관리의 지식영역을 재정립하고 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기 관리 지식영역의 변화를 살펴보았다. 본 연구는 기존의 정의된 제품수명주기관리의 지식영역에 대하여 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기관리의 변화를 조사한 것이다. 향후 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 맞는 제품수명주기관리의 지식영역을 다시 정의하고 전문가의 인식을 조사할 필요가 있다. 4차 산업혁명의 사회문화, 기술적인 변화 요인을 고려하여 제품수명주기관리의 영역, 범위를 새롭게 정의할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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