• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.591-598
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• 2021

디지털 위상 고정 루프는 위상 동기화를 위해 사용되는 회로로 일반적으로 통신, 회로분야 등 다양한 분야에서 사용된다. 디지털 위상 고정 루프를 설계 시 상태추정기를 사용하는 경우 보통 칼만 필터와 같은 무한 임펄스 응답 상태추정기를 활용해왔다. 일반적으로 무한 임펄스 응답 상태추정기 기반 디지털 위상 고정 루프의 성능은 우수하지만, 초기값의 부정확, 모델 오차, 외란 등의 예상하지 못하는 상황에서 급격한 성능저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 디지털 위상 고정 루프를 설계 하기 위해 최적의 측정값 구간 길이를 갖는 최소 공분산 유한 임펄스 응답 필터를 제안한다. 제안된 유한 임펄스 응답 필터의 중요 파라미터인 측정값 구간 길이를 구하기 위해 수치적 방법을 소개하며, 필터의 이득을 얻기 위해 비용함수로 오차의 공분산 행렬을 설정하고, 이를 최소화 하기 위하여 선형 행렬 부등식을 사용하였다. 제안된 디지털 위상 동기 루프의 우수성과 강인성을 검증하기 위해 노이즈 정보가 부정확한 상황에서 기존 방법과의 비교 및 분석을 위한 시뮬레이션을 수행하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.135-141
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• 2019

사물인터넷이 활성화 되면서 많은 센서 디바이스들이 늘어나고 있다. 센서들은 네트워크 유선망을 설치하여 사용하거나 이동통신망을 사용할 수 있다. 이동통신망은 전송률 관점에서 볼 때 크게 고속 통신과 저속통신 두 가지로 분류 할 수 있다. 이동 통신망에서 수억 개의 센서들의 경우 고속 통신을 사용하기에는 자원 낭비가 심하게 발생하게 된다. 이러한 자원을 낭비하지 않고 전송 속도를 줄이고 자원을 적절히 할당하여 이용할 수 있는 통신이 필요하다. 최근 이동통신에서 저전력 기술 중 하나인 협대역 인터넷(NB-IoT)이 여러 기업에서 각광받고 있다. 현재 NB-IoT 또는 기타 저전력 통신들만이 빠르게 늘어나는 센서 디바이스들을 인터넷에 연결시킬 수 있는 가능성을 가지고 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 화웨이 NB-IoT 통신 모듈을 이용한 히터 제어 장치, 제어 장치의 정보를 수집하는 서버, 장치에 기본 설정을 할 수 있는 응용프로그램을 설계 및 구현하였다. 이 시스템의 주요 기능은 온도 및 히터 상태 수집하여 서버에 주기 보고, 서버에서의 히터 제어, 히터가 자동으로 동작하기 위한 파라미터 설정이 있다. 본 시스템은 히터뿐만 아니라 도로 정보, 스마트 농업, 소규모 저수지 등 유선 통신이 구축 되지 않은 곳에 응용할 수 있다.

• 공업화학
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• 제32권3호
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• pp.283-289
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• 2021

석탄계 활성탄(CAC)에 의한 carbol fuchsin (CF) 염료의 흡착 특성을 pH, 초기농도, 온도 및 접촉시간을 흡착변수로 사용하여 조사하였다. CF는 수중에서 해리하여 양이온인 NH₂⁺를 가지게 되는데, 염기성 영역에서 음전하를 가진 활성탄의 표면과 정전기적 인력으로 결합하였으며 최적조건인 pH 11에서 96.6%를 흡착하였다. 등온흡착은 Langmuir, Freundlich, Temkin 및 Dubinin-Radushkevich 모델을 사용하여 해석하였다. 실험결과는 Langmuir 식이 더 잘 맞았다. 따라서 흡착 메카니즘은 균일한 에너지 분포를 가진 활성탄 표면에서 단분자층으로 흡착된다고 예상되었다. 평가된 Langmuir의 무차원 분리계수 값들(R_L = 0.503~0.672)로부터 활성탄에 의해 CF를 효과적으로 처리할 수 있다는 것을 알았다. Temkin 식과 Dubinin-Radushkevich 식에 의해 구한 흡착에너지는 각각 B_T = 4.397~6.281 kJ/mol과 E = 1.456~2.319 J/mol이었다. 따라서 흡착공정은 물리흡착(B_T < 20 J/mol, E < 8 kJ/mol)으로 나타났다. 흡착속도실험결과는 유사 2차 속도식에 더 잘 맞았다. CAC에 대한 CF 염료의 흡착반응은 온도가 올라갈수록 자유에너지 변화의 음수값이 증가하였기 때문에 온도 증가와 함께 자발성도 높아지는 것으로 나타났다. 양수 값의 엔탈피 변화(12.747 kJ/mol)는 흡열반응임을 알려주었다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.287-301
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• 2022

본 연구는 기계화 목재 생산 작업에 가장 많이 활용되는 크레인 작업의 효율성을 높이기 위하여 엔드이펙터를 직관적으로 수직 또는 수평 제어할 수 있는 크레인 팁 제어방법을 제안하고 제어성능을 확인하기 위해 수행되었다. 실험 변수에 따른 제어성능을 검증하고자 전동실린더를 이용하여 실험실 규모의 크레인을 제작하고, 크레인에 대한 순기구학/역기구학 분석을 통하여 현재 크레인 팁의 위치좌표와 각 목표점에서의 조인트 각도를 출력할 수 있도록 구성하였다. 경로점을 생성하여 제어하는 방법을 이용하였고, LBO(Lateral Boundary Offset)을 이용한 불감대 영역을 설정하도록 하였다. 뱅뱅제어(Bang-bang control)을 이용하여 적정 파라미터를 선정하였고, 경로점의 개수와 LBO 반경은 평균오차와 관계가 있었으며, 실린더의 속도는 소요시간과 관계가 있는 것으로 확인되었다. 경로점의 개수가 증가, LBO 반경이 감소함에 따라 평균오차는 감소하였고, 실린더의 속도가 감소함에 따라 소요시간은 감소하였다. 비례제어를 이용하여 실린더의 속도가 매 제어주기마다 변경될 때에는 소요시간은 큰 폭으로 감소하였지만 실제 제어의 형상은 큰 범위에서 오버슈트와 언더슈트를 반복하며 제어가 이루어졌다. 따라서, 추가적으로 각각의 실린더의 속도를 상대적으로 변경할 수 있는 속도 게인을 적용하여 비례제어를 수행하였고, 10 mm 이내의 범위에서 제어가 이루어짐에 따라 20 ms의 제어주기에서 속도 게인이 적용된 비례제어만을 이용하여 크레인 팁 제어가 가능한 것으로 검증되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.45-55
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• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.49-57
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• 2022

정부에서는 전국에 설치된 공공 CCTV를 이용하여 실종아동 등 범죄 예방을 위하여 많은 노력을 하고 있다. 하지만, 운용인력의 부족과 장시간 집중에 따른 집중력 약화 그리고 추적의 어려움 등이 나타나고 있다. 또한, 딥러닝 알고리즘을 통하여 실시간 객체 탐색 및 재인식 그리고 추적을 적용하는 것은 복잡한 신경망 분석의 사유로 파라미터가 증가하고 속도감소 메모리 부족이라는 현상을 나타냈다. 본 논문에서는 실시간 객체 인식이 가능한 Yolo의 적용과 Batch 및 TensorRT 기술 적용을 통하여 신경망을 경량화를 통하여 속도 개선 및 메모리 절약이 가능하도록 설계하였다. 이 논문에서는 이러한 발전된 알고리즘의 연구를 바탕으로 K-reciprocal nearest neighbor 알고리즘, Jaccard distance 비유사도 측정 알고리즘, 산출물 알고리즘 등을 개발하여 공공 CCTV 식별추적시스템 구축을 제시하였다. 그 결과, 비교분석을 통한 알고리즘 조합을 통해 공공 다중CCTV환경에서 실시간으로 객체를 인식하고 재식별하여 객체를 추적할 수 있는 한국형 공공 추적시스템을 제안하였다.

• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.597-610
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• 2022

중간주응력을 고려한 마찰재료의 파괴거동에 대한 확고한 이해는 대심도 보어홀 안정성 및 단층해석 등과 관련된 현장 적용의 고도화를 위한 필수적인 과정이다. 본 연구는 진삼축압축 조건을 물리적으로 구현하는 장비를 설계·제작하였으며 마찰재료로 제작된 석고 시료에 대한 진삼축압축시험을 통하여 재료의 파괴거동 특성을 논의하고 삼차원파괴함수의 적용성을 검토하였다. 진삼축압축시험을 위한 석고 재료는 52(w) × 52(l) × 104(h) mm의 직육면체 시료로 성형하였으며 다양한 조합의 𝜎₃, 𝜎₂의 조건으로 총 24회의 진삼축압축시험이 수행되었다. 또한, 삼차원 파괴기준식의 파라미터로 사용되는 석고의 강도정수 측정을 위하여 전통적인 일축압축시험 및 삼축압축시험이 수행되었다. 석고 재료의 응력-변형 특성은 중간주응력과 최소주응력의 차이가 클수록 취성거동이 더욱 강하게 나타났으며, 시료의 강도 및 변형은 중간주응력의 변화를 반영하는 것으로 평가되었다. 주응력 좌표계에서 시험 데이터에 대한 비선형 다중회귀분석을 수행한 결과 수정 Wiebols-Cook 파괴기준 및 수정 Lade 파괴기준이 석고 시료에 대한 삼차원 파괴기준으로 가장 적합하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.1-12
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• 2024

본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.

• 한국음향학회지
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• 제27권2호
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• pp.57-65
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• 2008

초음파 진단기의 설정은 영상의 질에 영향을 준다. sonographer는 최적의 영상을 얻기 위해 초음파 영상의 질에 영향을 주는 설정 변수에 대한 효과를 이해해야 한다. 본 연구에서는 4가지 대표적인 영상 조절 변수 즉 TGC (Time Gain Control), 이득 (Gain), 주파수 (Frequency), DR (Dynamic Range)를 고려하였다. 초음파 영상의 질은 LCS (Law Contrast Sensitivity) 관점에서 정량적으로 비친 평가하였다. 실험은 임상용 초음파 진단기 (SA-9000 PRIME, Medison, Korea)를 사용하여 초음파 평가 팬텀 (539, ATS, USA)의 LCS 타겟을 영상화하였다. 영상 조절 변수의 설정을 변화하면서, 각 설정에 대한, 6개의 LCS 영상 (+15 dB, +C dB, +3 dB, -3 dB, -6 dB, -15 dB)을 취득하고, 영상에 대한 LCS픽셀 값을 계산하였다. 실험결과 TGC가 최대, Gain은 중간에서 최대사이, 주파수가 Pen모드, DR이 40-66 dB일 때 타겟 영상 (LCS)의 평균 픽셀 값이 높았다. 모든 타겟 영상에서 DR이 40 dB일 때에 LCS가 좋은 영상을 얻었다. 본 결과는 임상에서 잘 발견되는 solid lesion (+15, +6, +3 dB 타겟과 유사) 또는 cystic lesion (-15, -6, -3 dB 타겟과 비슷)이 있는 mass 평가 시 적절한 영상조절 변수 설정에 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.