본 논문에서는 기존에 전문가에 의해서 이루어지던 국가 대기오염 측정망 데이터들의 이상 탐지 작업을 인공지능을 통해 자동화하고자 심층 신경망을 이용한 이상 탐지 모델을 제안하였다. 환경과학원에서 제공받은 기상자료 데이터의 결측치 및 이상치를 분석하여 학습데이터를 생성하였으며 비지도 학습 방식의 BeatGAN 모델에 기반하여 커널 구조 변경과 합성곱 필터층 및 전치 합성곱 필터층의 추가를 통해 새로운 모델을 제안하여 이상 탐지 성능을 높이고자 하였다. 또한 제안하는 모델의 생성적 특징을 활용하여 새로운 데이터를 생성하고 이를 학습에 사용하는 재학습 알고리즘을 구현 및 적용하여 기존 BeatGAN 모델뿐 아니라 다른 비지도 학습 모델인 Iforest, One Class SVM과 비교하였을 때 제안모델의 성능이 가장 높았음을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 실제 산업현장에서 센서의 이상, 점검 등의 여러 요인으로 인해 학습 데이터가 부족한 상황에서 추가적인 비용없이 과적합을 피하며 제안하는 모델의 이상탐지 성능을 올릴 수 있는 방법을 제시할 수 있었다.
기후변화 및 식량자원안보가 전 세계적으로 이슈화 되어 지고 있는 지금 스마트팜은 이를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 또한 1차 산업에 있어 생산 환경의 변화는 모든 1차 산업(농업, 축산업, 어업)에 종사하는 사람들의 주요 관심사 이며, 이로 인해 발생하는 식량부족 문제는 우리 모두가 해결해야 할 중요문제이다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 1차 산업에서는 ICT 및 BT등 4차 산업 혁명과 기술인 IoT 빅데이터 및 인공지능 기술을 활용하여 스마트팜을 도입함으로 해서 생산성 향상을 통해 식량부족 문제를 해결하려는 노력이 민관을 통해 이루어지고 있다. 본 논문은 스마트팜의 발전 및 활용, 지속 가능한 농업경영 시스템구축을 위한 스마트팜 데이터 수집 시스템이 갖추어야 할 최소요건 및 순차적인 시스템 구축 방안, 목적성을 갖는 효율적이고 활용 가능한 데이터 수집 시스템 등에 관해고찰 하고자 한다. 특히 한계에 부딪치고 있는 한국형 스마트팜 표준모델 구축을 위한 데이터수집시스템의 문제점을 농축산(양돈)분야의 심층적인 조사와 다양한 사례분석을 기반으로 분석하고 개선하여 효율적이고 활용 가능한 빅데이터 수집시스템 구축을 목표로 빅데이터 수집방안을 제안하고자 한다.
최근 온실가스에 의한 기후변화가 심화하고 있어, 국제사회는 UN 기후변화협약을 통해 온실가스 감축 노력을 경주하고 있다. 본 연구는 해외 탄소저감 사업에 투자함에 있어 고려해야할 위험요소 및 투자 판단의 방법론을 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 2건의 실제 해외 프로젝트 사례를 연구 대상으로 선정하였다. 분석 방법으로는 주요 위험요소의 데이터를 확률분포로 정의하고 이를 경제성 분석 모델에 적용하여 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 방법으로 사업의 순현재가치를 확률적으로 추정하였다. 또한, 정책적 변화에 따른 순현재가치의 변동 범위를 분석하였다. 그 결과 A 프로젝트의 순현재가치는 기본 가정하의 확정적 값보다 평균값이 19% 하향하였고, 음(-)의 순현재가치를 나태낼 확률이 12.2%로 나타났다. B 프로젝트의 경우 평균값이 12.5% 하향, 음(-)의 순현 재가치 확률은 1% 미만으로 나타났다. 정책적 변화를 고려하면 A 프로젝트는 총 탄소배출권 발생량 대비 72.9% 이상을 획득하여야 경제적 이득을 취할 수 있으며, B 프로젝트의 경우 49.5% 이상을 획득하면 경제성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과로써 A 프로젝트 사례는 기본가정 하의 확정적 순현재가치보다 평균값이 현저히 하향하여, 주요 위험요인의 변동에 따라 투자결정에 유의가 필요하며, 정책적 변화를 고려하면 탄소배출권 분배 비율을 프로젝트 규모에 따라 차등 적용해야한다는 정책적 시사점을 구체적으로 제시하였다.
최근 스마트폰의 부품 수는 급격히 증가하고 있는 반면, PCB 기판의 크기는 지속적으로 감소하고 있다. 따라서 부품의 실장밀도를 개선하기 위해 PCB를 쌓아서 올리는 stacked PCB 구조의 3D 실장 기술이 개발되어 적용되고 있다. Stacked PCB에서 PCB 간 솔더 접합 품질을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 stacked PCB의 신뢰성을 향상시키기 위하여, 인터포저(interposer) PCB 및 sub PCB의 프리프레그의 물성, PCB 두께, 층수에 대한 휨의 영향을 실험과 수치해석을 통해 분석하였다. 또한 솔더 접합부의 응력을 최소화하기 위해 인터포저 패드 설계 구조에 따른 접합강도를 분석하였다. 인터포저 PCB의 휨은 프리프레그의 열팽창계수가 적을수록 감소하였으며, 유리전이온도(Tg)가 높을수록 감소하였다. 그러나 온도가 240℃ 이상이면 휨의 개선 효과는 크지 비교적 크지 않다. 또한 FR-4 프리프레그에 비하여 FR-5을 적용할 경우에 휨은 더 감소하였으며, 프리프레그의 층수와 두께가 높을수록 휨은 감소하였다. 한편 sub PCB의 경우, 휨은 프리프레그의 Tg 보다 열팽창계수가 더 중요한 변수임을 확인하였고, 두께를 증가시키는 것이 휨 감소에 효과적이었다. 솔더 접합력을 향상시키기 위하여 다양한 인터포저 패드 디자인을 적용하여 전단력 시험을 수행한 결과, 더미 패드를 추가하면 접합강도가 증가하였다. 또한 텀블 시험 결과, 더미 패드가 없을 때의 크랙 발생율은 26.8%이며, 더미 패드가 있으면 크랙 발생율은 0.6%로 크게 감소하였다. 본 연구의 결과는 stacked PCB의 설계 가이드라인 제시를 위한 유용한 결과로 판단된다.
The Environmental Impact Assessment (EIA) plays a pivotal role in predicting the potential environmental impacts of proposed developments and planning appropriate mitigation measures to minimize effects on species. However, as concerns over biodiversity loss rise, there's ongoing debate about the efficacy of these mitigation plans. In this study, we utilized data from EIAs and post-environmental impact surveys to understand the trends in biodiversity during construction and operation phases. By examining 30 urban development projects, we categorized species richness indices of mammals, birds, amphibians, and reptiles into pre-construction, during construction, and post-construction operational stages. The biodiversity trends were analyzed based on the rate of change in these indices. The results revealed three distinct biodiversity change patterns: (A) An initial increase in biodiversity indices post-development, followed by a gradual decline over time; (B) a sustained increase in biodiversity as a result of mitigation measures; and (C) a continuous decline in biodiversity post-development. Furthermore, all species exhibited a higher rate of biodiversity decline during the construction phase compared to the operational phase, with mammals showing the most significant rate of change. Notably, the biodiversity change rate during operation was generally lower than during construction. In particular, mammals seemed to be most influenced by mitigation measures, displaying the smallest rate of change. This study provides empirical evidence on the efficacy of mitigation measures and deliberates on ways to enhance their effectiveness in minimizing the adverse impacts of urban development on biodiversity. These findings can serve as foundational data for addressing terrestrial biodiversity reduction.
본 연구는 4차 산업혁명 시대의 기술 변화와 한국의 인구구조 변화가 군 인력 운영에 미치는 복합적 영향을 분석하고, 이에 대응하는 한국군의 인력 운영 혁신 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 연구 결과, 미래 전장 환경의 변화와 첨단 기술의 도입은 군 인력 구조의 근본적인 개편을 요구하고 있으며, 이는 고도의 전문성을 갖춘 정예인력 중심으로의 전환을 의미한다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 무인체계 및 자율무기체계의 발전, AI 기반 의사결정지원 시스템의 도입 등 첨단 기술의 군사적 활용이 확대되고 있다. 둘째, 이에 따라 기술 집약형 정예 강군육성을 위한 인력 구조 개편이 필요하며, 이는 병력 규모의 최적화, 부대 구조의 개편, 민간 전문인력 활용 확대 등을 포함한다. 셋째, 첨단 기술 인재 확보를 위한 전략으로 군 내부의 기술 인재 양성 프로그램 강화, 민간 전문인력 유치를 위한 제도 마련, 산학연 협력을 통한 인재 양성 체계 구축 등이 필요하다. 본 연구는 4차 산업혁명 시대에 부합하는 군 인적자원 관리체계의 혁신 방안을 제시함으로써, 미래 지향적이고 효율적인 한국군 조직 구축에 필요한 이론적, 실천적 토대를 제공한다는 점에서 의의가 있다. 향후 이러한 변화가 성공적으로 이루어지기 위해서는 군 내부의 노력뿐만 아니라 정부, 학계, 산업계 등 관련 주체들의 협력이 필수적이며, 국가 차원의 종합적인 계획 수립과 지원이 뒷받침되어야 할 것이다.
관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.
최근 드론은 세계의 주요 전쟁에서 주요한 수단 즉 공격드론으로 활용되고 있으며 향후 게임 체인저로 진화할 개연성이 충분해 보인다. 한편 북한이 근래에 들어 무인기를 활용한 도발이 점증하고 있는 현상을 연관 지어 볼 때 한반도에서 공격드론의 등장도 머지 않은 것으로 보인다. 21세기의 주요 전쟁에서 공격드론은 정밀화력유도 또는 자폭공격, 인지전 등의 목적으로 지상 및 공중은 물론 해상 및 수중으로 그 영역이 확장되고 있다. 이러한 공격드론은 다영역작전을 수행할 것이며 이를 위해 자율화 수준을 향상하고 High-Low Mix 개념에 기반한 확장성을 강화하는 등의 발전을 이어나갈 것이다. 북한 또한 오래전부터 공격드론을 운용하기 위해 상당한 노력을 기울여 왔는데 제3국 급조 자폭드론, 인공지능 기반 군집형 자폭드론, 자폭형 스텔스 무인 반잠수정 등의 활동이 예상된다. 이러한 북한의 도발 및 공격 양상과 더불어 우리 군의 대응방안과 활용방안에 대한 활발한 후속연구가 이루어지길 바란다.
미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.
2010년 "스마트그리드 국가로드맵"을 시작으로 세계 최초의 국가 단위 스마트그리드 구축을 목표로 지능형전력망 기본계획 및 시행계획을 통해 스마트그리드 2030을 내세우며, 전력 인프라와 정보·통신 인프라가 융합된 고효율 차세대 전력망 구축이 진행되고 있다. 본 논문에서는 시행 계획의 표준인 "스마트그리드 상호운용성 표준 프레임워크 및 로드맵"의 상위 개념모델과 하위 개념모델을 바탕으로 전력 비즈니스 플랫폼 기반의 전력도메인 온톨로지를 구축하고자 한다. 온톨로지는 지식을 개체의 속성과 개체 간 관계를 정의함에 따라 계층적 구조를 고려하기 때문에 스마트그리드 개념 모델을 표현하고 활용하기에 적합하나 이와 관련된 연구는 전무한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 개념 모델을 상위 온톨로지와 하위 온톨로지로 구분하여 상위 온톨로지를 스마트그리드 관련 분야에 대한 대분류로 정의하고 하위 온톨로지를 상위 온톨로지에 대한 세부적인 시스템 및 기능으로 정의하여 온톨로지를 구축한다. 뿐만 아니라 전력계통에서 발생할 수 있는 다양한 상황의 시나리오를 구성하고 추론엔진과 질의를 통해 유의미한 추론 결과를 도출했다. 이를 통해 본 논문에서 구축한 전력도메인 온톨로지로 실제 상황에서 발생하는 문제를 대비하거나 해결하는 데 활용 가능함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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