• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.517-523
• /
• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법의 실용화를 위하여 음성지시기반학습(VIBL : Voice Instruction Based Learing)을 선박의 조타 시스템, 주기원격제어시스템(MERCS), 윈치기기에 적용하여 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 VIBL법을 이용한 조타기, 주기 원격 조종장치, 윈치 기기를 제어하는 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론 규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여 지시자의 음성언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현하고, 지시자의 음성지시를 인식하여 주기 원격 조종 장치와 윈치 기기를 제어하는 시스템을 구현한다. 음성언어지시를 인식하여 텍스트로 변환하기 위한 기법과 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 조타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가규칙을 제시하였다. 또한, 구현된 음성인식 선박조종 시뮬레이터에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제41권5호
• /
• pp.531-554
• /
• 2020

본 연구는 귀추적 탐구 중심 야외 지질 답사 교육의 실제에 대한 설명을 제공하기 위해, 명시적 지질학 지식 및 탐구 학습 도입 전·후의 지질 답사에서 나타난 학생들의 귀추 수행 특징을 살펴보았다. 이를 위해 사전 평가, 초기 답사, 명시적 지질학 지식 및 탐구 학습, 후기 답사, 사후 평가 등의 순서로 진행되는 21차시의 프로그램을 개발하여 중학생 9명에게 적용했다. 연구 자료로서 야외 지질 답사 수업 녹화·녹음 자료 및 학생 활동지가 수집되어 질적으로 분석되었다. 연구 결과, 초기 답사에서 학생들은 지질학적 중요도가 낮은 단서를 포착했고, 해당 단서의 생성 원인에 대한 가설 생성을 요구받자 일상 경험 및 일반 과학 지식을 규칙으로 활용했으며, 생성된 가설을 규칙의 과학성이나 임의적 기준에 의해 평가했다. 한편, 후기 답사에서 학생들은 지질학적 핵심 단서를 포착했고, 자발적으로 해당 단서와 관련된 지질학적 사건 가설을 지질학 개념을 규칙으로 차용해 생성했으며, 생성된 가설을 관찰 증거와 규칙의 정합성을 바탕으로 과학적으로 평가했다. 이러한 결과를 종합하여, 지질 답사에서 능숙한 귀추 수행을 위해 학습자의 지질학 지식과 탐구(귀추) 역량이 미치는 영향을 경로로 제시했다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2002년도 추계공동학술대회논문집
• /
• pp.63-70
• /
• 2002

중심(Hub)항만이 피기 위한 주요과제는 자동화이다. 선진항만은 이미 자동화 컨테이너터미널을 실용화하고 있는 단계이고, 국내의 경우는 자동화 컨테이너터미널을 구축하기 위한 기본계획 및 실시설계가 되고 있는 실정이다. 자동화 컨테이너터미널의 핵심은 자동화 장비인 ATC(Automated Transfer Crane)와 AGV(Automated Guided Vehicle)의 효율적인 운영이다. 자동화 장비의 효율적인 운영은 자동화 컨테이너터미널의 생산성을 결정짓는 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 자동화 컨테이너터미널에 효율적인 3가지의 An 운영규칙과 AGV 배정규칙을 사용하여 자동화 컨테이너터미널에서 컨테이너 선적시간을 최소로 할 수 있는 가장 적합한 장비운영규칙을 제안하고자 한다. 자동화 컨테이너터미널에서 자동화 장비 운영에는 예기치 않은 교착이나 간섭이 발생하므로, 장비운영에 관한 계획은 이벤트 중심으로 실시간으로 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 실시간 계획에 가장 적합한 An 운영규칙과 AGV 배정규칙을 제안하고, 이들 규칙들의 수행도를 평가하기 위해 실제 자동화 컨테이너터미널에서 생길 수 있는 다양한 환경들에서 시뮬레이션 한다. 이 시뮬레이션을 통해 다양한 파라미터-야드의 리마샬링(re-marshaling)정도, 컨테이너 처리 개수, 운영 AGV 대수-에서 가장 로버스터(robust)한 자동화 장비의 통합운영규칙을 제시한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.265-272
• /
• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목 그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다. 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료

• 방송과미디어
• /
• 제25권1호
• /
• pp.28-41
• /
• 2020

인공지능의 고속화를 위한 인공지능용 혹은 딥러닝용 하드웨어 및 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 또한 딥러닝 모델에 따라 다양한 추론 시스템이 끊임없이 연구되고 소개되고 있다. 최근에는 전세계에서 100개가 넘는 회사들에서 인공지능용 추론 칩을 개발하고 있고, 임베디드 시스템에서 데이터센터 솔루션에 이르기까지 다양한 분야를 위한 것들이 존재한다. 이러한 하드웨어의 개발을 위해서 12개 이상의 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리가 활용되고 있다. 하드웨어와 소프트웨어가 다양한 만큼 이들을 중립적으로 평가하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서 업계 표준의 인공지능을 위한 벤치마킹 및 평가기준이 필요한데, 이러한 요구로 인해 MLPerf 추론이 만들어졌다. MLPerf는 30개 이상의 기업과 200개 이상의 머신러닝 연구자 및 실무자들에 의해 운영되고, 전혀 다른 구조를 갖는 시스템을 비교할 수 있는 일관성 있는 규칙과 방법을 제시한다. MLPerf에 의해 제시된 규칙에 의해 2019년도에 처음으로 다양한 인공지능용 추론 하드웨어가 벤치마킹을 수행했다. 여기에는 14개의 회사에서 600개 이상의 추론 결과를 측정하였으며, 30개가 넘는 시스템이 이러한 추론에 사용되었다. 본 원고에서는 MLPerf의 학습과 추론을 중심으로 하여 최근에 개발된 다양한 회사들의 인공지능용 하드웨어, 즉 가속기 들의 성능을 살펴보고자 한다.

• 한국항만경제학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.1-17
• /
• 2006

지상조항은 수출용의 선하증권에 대해 적용하는 것을 원칙으로 하지만 미국과 일본과 같이 수출입 모두에 적용하는 국가도 있다. 경합하는 경우에는 법원은 자국의 법률에 의해 규율하는 것이 된다. 그 경우에도 Hague 규칙의 내용을 적용하고 있다면 타국의 국내법이라도 상관하지 않는다는 의미이다. 이 경우 국내법이 Hague 규칙을 기초로 하고 있는 이상 Hague 규칙에 위반하는 조항은 무효가 된다. 법정지중에는 Hague 규칙을 체결하지 않는 국가도 있으므로 결국 이것을 유효하게 할지의 여부는 법원이 결정하게 된다. 한편 Irbenskiy Proliv호 사건에서는 준거법을 영국법, 재판관할을 영국의 지방법원(High Court)으로 하는 브라질에서 일본까지의 선하증권에 의한 운송에 있어서 하주가 운송인의 과실 또는 본선의 불감항에 의해 화물손해가 발생했다고 주장하여 운송인에게 손해배상을 청구하였다. 법원은 당해 선하증권상의 광범한 면책약관을 해석하는데 있어서 보통법의 문제로서 그 효력을 인정하여 운송인의 면책에 대한 주장을 인정하였다. 본 연구에서는 Irbenskiy Proliv호 사건을 중심으로 영국법의 준거법과 관련된 선하증권 면책약관의 효력에 대해 분석하고 또한 선하증권 면책약관의 효력에 관한 여러 사례를 체계적으로 고찰함으로써 무역업계와 학계에 기여하고자 함이 본 연구의 필요성이자 연구의 목적이다. 우리나라의 경우에도 1991년 개정상법은 1968년 Hague-Visby 규칙의 주요 규정을 원용하고 있는데, 지상약관 준거법 등과 관련된 Irbenskiy Proliv호 사건의 판결내용은 향후 이와 관련된 우리나라의 법체계에 있어서도 그 시사하는 바가 크다고 생각한다.효율적인 정전관리체계 수립을 위한 정책적 제안으로 전력의 안전공급체제 견지, 비상전원 설치에 대한 정책적 지원, 정전피해보상제도 개선 등을 제시하였다. 조건으로 부각됨에 따라, 다양한 위험들을 효과적으로 평가하고 대응책을 제시함으로써 체계적인 위험관리가 이루어져야 하며, 이제는 전사적 위험관리가 새로운 트렌드로 자리잡아가고 있다. 위험요소 분석의 첫 번째 단계는 위험요소를 인지하는 작업으로, 이는 모든 경비시설내에서 손실에 대한 취약성을 확인하는 것을 말한다. 두 번째 단계는 위험요소에 대한 사정이 있어서 손실의 발생가능성을 고려하는 것이고, 세 번째 단계는 손실의 위험성을 평가하는 것이다. 취약성을 평가하고, 손실발생가능성을 측정하고, 그 손실로 인한 위험성을 계량화(수치화)한 위험분석의 결과를 토대로 위험요소별 평가등급을 정하고 최종적으로 위험수준을 결정하게 된다. 위험수준은 경비안전시스템에 대한 보완대책 수립의 기초가 된다. 손실에 대비하고 손실을 최소화하기 위한 위험관리대책을 수립함에 있어 보험이 가장 주요한 수단이기는 하나, 모든 위험을 다 보험에 맡길 수는 없다. 오히려 경비의 비용효과를 고려하고, 경비화일을 활용하여 발전적인 위험관리대안을 제시해야 한다. 이 때 위험요소의 원천을 제거하는 것이 최상의 방책이며, 그 경로를 차단하는 것이 차선이다. 아울러, 안전에 관한 회사내규를 강화하고, 안전과 위험관리에 관한 교육을 지속적이고 반복적으로 실시하여야 한다. 위험관리는 사업의 손실후 연속성을 위해 가장 효율적인 손실전 준비를 하는 것이다. 따라서 가장 비용효과적이고 생산적인 위험관리 방안을 제시하는 것이 무엇보다 중요하며, 이 기능은 지속적으로 유지 발전되어야 한다.보를

• 한국측량학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.159-164
• /
• 2013

움직이는 한 개의 카메라 동영상으로부터 개체의 3차원 위치를 추출할 수 있다고 알려져 있다. 이로부터 캠코더 측정시스템을 이용하여 부유체 모형에 대한 영상기반 모니터링을 수행하였다. 규칙파 및 비규칙파 실험조건에서의 디지털 캠코더 동영상으로부터 프레임 영상을 추출하고, 특징점을 정합하여, 상대적인 3차원 좌표를 획득하였다. 수정된 SURF 기반 정합의 영상 변환 정확도와 규칙파에서 부유체 모델의 영상기반 변위 관측 정확도를 평가하였다. 규칙파의 경우 조파기의 설정값은 3.0sec이고, 영상기반 변위에 의한 주기는 2.993sec이었다. 기계적 오차를 고려할 때 이 두 값은 유사한 결과로 여겨진다. 시각적으로도 X Y Z축으로의 1차원 투영결과나 3차원 공간에서의 결과에서 규칙파의 형상을 볼 수 있었다. 결과적으로 30fps의 일반 디지털 캠코더 동영상을 이용하여 근실시간으로 위치변동을 계산할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권5호
• /
• pp.1189-1196
• /
• 2004

e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제7권1호
• /
• pp.97-106
• /
• 2003

ARQ 기반의 오류 제어에서 불완전한 오류 검출로 인해 패킷에 오류가 잔류하게 된다. 본 논문에서는 사본 중복 전송 ARQ에서 잔류 오류를 감소시키기 위한 재전송 요청 및 오류없는 사본의 결정 규칙을 제안한다. 이러한 $(m, \;{\sigma})$ 규칙을 사본 중복 전송 ARQ에 적용할 때, 잔류 오류는 감소하나 기존의 단일 사본만을 전송하는 ARQ에 비해 지연 및 throughput 성능은 열화될 수 있다. 따라서 $(m, \;{\sigma})$ 규칙이 적용된 사본 중복 전송 ARQ에서 야기되는 성능의 trade-off를 평가하기 위한 해석적 방법을 개발한다. 이러한 해석적 방법으로 구한 계량적 결과로부터 $(m, \;{\sigma})$ 규칙의 파라미터, 채널의 성질, 트래픽 부하가 오류 잔류 확률, 패킷 상실, 패킷 지연, throughput 등에 미치는 영향을 검토하여 다양한 QoS 요구 조건을 용이하게 수용할 수 있는 $(m, \;{\sigma})$ 규칙의 적응성을 확인한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.151-158
• /
• 2014

본 논문에서는 Hard 분산 분할 방법을 이용하는 추론 시스템을 소개하고 비선형 공정을 모델링한다. 이를 위해 입력 공간을 분산 형태로 분할하고 소속 정도가 0 또는 1을 갖는 Hard 분할 방법을 이용한다. 제안한 방법은 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해 구현되며, 초기 중심값에 민감한 단점을 보완하기 위해 LBG 알고리즘을 적용하여 이진 분할에 의한 초기 중심값을 이용한다. Hard 분산 분할된 입력 공간은 규칙 기반의 시스템 모델링에서 규칙을 형성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 공정을 모델링한 후 특성을 평가한다.