• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.289-294
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• 2022

의존구문분석은 문장을 의존관계(의존소-지배소)로 분석하는 구문분석 방법론이다. 현재 사전학습모델을 사용한 전이 학습의 딥러닝이 좋은 성능을 보이며 많이 연구되지만, 데이터셋에 의존적이며 그로 인한 자료부족 문제와 과적합의 문제가 발생한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 언어학적 지식에 기반한 강화된 지배소-의존소 제약규칙 에지 알고리즘을 심층학습과 결합한 모델을 제안한다. TTAS 표준 가이드라인 기반 모두의 말뭉치로 평가한 결과, 최대 UAS 96.28, LAS 93.19의 성능을 보였으며, 선행연구 대비 UAS 2.21%, LAS 1.84%의 향상된 결과를 보였다. 또한 적은 데이터셋으로 학습했음에도 8배 많은 데이터셋 학습모델 대비 UAS 0.95%의 향상과 11배 빠른 학습 시간을 보였다. 이를 통해 심층학습과 언어지식의 결합이 딥러닝의 문제점을 해결할 수 있음을 확인하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권1호
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• pp.1-9
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• 2022

The PoN (Proof of Nonce) distributed consensus algorithm basically uses a non-competitive consensus method that can guarantee an equal opportunity for all nodes to participate in the block generation process, and this method was expected to resolve the first trilemma of the blockchain, called the decentralization problem. However, the decentralization performance of the PoN distributed consensus algorithm can be greatly affected by the network transaction transmission delay characteristics of the nodes composing the block chain system. In particular, in the consensus process, differences in network node performance may significantly affect the composition of the congress and committee on a first-come, first-served basis. Therefore, in this paper, we presented a problem by analyzing the decentralization performance of the PoN distributed consensus algorithm, and suggested a fairness control algorithm using a learning-based probabilistic acceptance rule to improve it. In addition, we verified the superiority of the proposed algorithm by conducting a numerical experiment, while considering the block chain systems composed of various heterogeneous characteristic systems with different network transmission delay.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제16권2호
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• pp.192-198
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• 2005

본 고찰에서는 DSM-IV의 주의력결핍과잉행동장애(attention-deficit hyperactivity disorder, ADHD)와 ICD-10의 과잉행동장애(hyperkinetic disorder, HKD)의 진단 체계를 비교하였고 그 차이점을 분석하여 임상 및 연구 측면에서 어떠한 의의가 있는지를 살펴보았다. 아직까지 DSM의 ADHD와 ICD의 HKD를 직접 비교한 연구들은 매우 부족한 상태이지만, DSM-IV의 ADHD가 ICD-10의 HKD 보다 광범위한 ADHD의 한 아형라는 것을 알 수 있었다. DSM-IV ADHD의 유병율은 ICD-10 HKD과 비교했을 때 더 높았으며 그 차이는 뚜렷했다. 이러한 결과가 DSM-IV 진단 알고리즘에서 부주의 우세형과 과잉행동-충동성 우세형이 포함되어 ADHD의 범위가 더욱 확장되어 나타난 것인지에 대해서는 아직까지 알 수 없다. 그리고 현재까지 진행된 연구들을 종합해 보았을 때, DSM-IV HKD와 DSM-IV ADHD가 질적으로 같거나 혹은 다르다고 주장할 수는 있는 충분한 근거는 없어 보인다. 다만 HKD가 보다 심한 형태의 ADHD의 한 아형일 가능성이 시사되고 있다. 그러므로 현재로써는 임상에서 환자를 진단하는데 있어 DSM-IV 혹은 ICD-10 중 일방에만 의존하여 ADHD/HKD 장애를 과다하게 진단 내리거나 혹은 실제보다 적게 진단내리는 것을 경계하여야 할 것이다. 특히 질병통계와 보험체계는 WHO의 ICD진단 체계에 맞춰져 있으나 대학이나 전공의 과정 중에는 주로 APA의 DSM진단 기준에 맞춰 학습하는 우리나라의 현실을 감안했을 때 과연 ADHD/HKD에 대한 진단율이 실제 유병율에 비해 과다한지 혹은 부족한지에 대해서도 관심을 기울일 필요가 있다. DSM-IV ADHD와 ICD-10 HKD가 진단적으로 얼마만큼 근접하고 있는지에 대해서는 주요 임상 변인과 endophenotype을 포함한 진단적 타당성에 대한 연구들이 더 진행되고, 관련된 가족연구와 장기 추적 연구들이 뒷받침 되었을 때 보다 명확해질 것으로 생각되며, 또한 ADHD/HKD에 대한 APA와 WHO가 보다 근접하고 일치되는 진단 알고리즘이 개발될 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.29-37
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• 2020

과거 자연현상에서 발생하는 복잡한 비선형성에 따른 문제를 해결하기 위해 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘들이 개발되었고 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 다양한 연구들이 진행되었다. Self-adaptive vision correction algorithm (SAVCA)는 수학 문제에서는 우수한 성능을 보여주었지만 복잡한 공학 문제들에 적용되지 않았을 뿐만 아니라 SAVCA의 적용과정에 대한 검토가 필요하다. SAVCA의 공학 문제에 대한 적용 및 적용과정에 대한 검토를 위해 최근 개발되어 우수한 성능을 보여주었던 advanced nonlinear Muskingum flood routing model (ANLMM-L)에 적용하였다. 먼저 SAVCA에 의해 초기 해집합을 생성한 후 ANLMM-L을 통해 적합도를 산출하였다. 국지탐색 및 전역탐색에 의해 선택된 새로운 값을 SAVCA에 넣고 새로운 해를 생성한 후 다시 ANLMM-L을 적용하여 적합도를 계산하였다. 새로운 해와 기존 해집합의 결과를 비교하여 개량하는 방법을 통해 마지막 연산이 진행되었다. 관측 유출량과 계산된 유출량과의 오차를 계산하기 위해 sum of squares (SSQ)가 사용되었으며 적용한 결과는 기존 방법들과 비교하였다. Muskingum 홍수추적에서 우수한 성능을 보여준 SAVCA는 다양한 공학 문제들에 적용되어 우수한 성능을 보여줄 것으로 예상된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.811-827
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• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.55-72
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• 2017

자율주행차량은 다양한 사회 문제를 해결하기 위한 대안으로 각광받고 있다. 자율주행차량의 도입 및 관련 기술 개발 연구가 활발히 진행되고 있으나 자율주행차량에 탑재된 운행 알고리즘에 따른 실제 운행의 영향력에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 한정된 물리적 환경에서 공리주의와 사회적 합의를 고려하여 차량 운행 중 발생 가능한 상황인 중앙선 침범 상황에 대한 시나리오를 설정하고 시뮬레이션을 통해 윤리적 판단이 필요한 상황에서의 자율주행차량의 운행에 따른 영향을 분석하였다. 분석 결과, 자율주행차량이 안전도를 판단하여 옆 차선으로 차선을 변경한 시나리오에서 사고에 따른 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 또한 자율주행차량의 판단에 따라 전방 충돌한 경우, 자율주행차량의 기능에 의해 교통류 개선 효과가 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.161-169
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• 2018

본 연구는 2008년 사토시 나카모토의 Bitcoin의 핵심 기술인 블록체인(Blockchain)을 활용한 분산형 시간 동기화 시스템을 제안한다. 본 연구에서 블록체인 네트워크는 기존의 중앙 집중식 구조에서 벗어나 public 블록체인을 이용한 완전 탈 중앙식 구조를 갖는다. 탈 중앙식 구조에서는 참여하는 피어 중 특정 피어만이 NTP서버에 접근하기 때문에 그 외의 피어들은 공중망으로 나가지 않아도 시간 동기화를 할 수 있다. 더 나아가 각 피어들 마다 적절한 시간 동기화 주기가 형성된다면 공중망과의 연결이 완전히 끊긴 상황에서도 시간 동기화 유지가 가능해진다. 본 연구의 시간 동기화 시스템은 P2P 시스템의 장점을 가지면서 디지털 서명, 머클트리, 합의 알고리즘 등 블록체인의 핵심 기술을 이용했기 때문에 신뢰성과 안정성도 보장받을 수 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권4호
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• pp.1-16
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• 2019

블록체인 기술은 분권화를 통해 투표 과정에서 이루어질 수 있는 부당한 개입과 조작을 방지하여 투표 결과의 신뢰성을 높여 공정한 여론 수렴의 어려움으로 인해 대리 의사결정이 이루어지던 많은 분야에서 직접 의사결정의 가능성을 열어 주었다. 전세계적으로 공공 의사결정에 블록체인 기술을 활용한 투표 시스템을 도입하려는 시도가 이루어지고 있으며, 이는 투명하고 공정한 여론 수렴 채널로 기능하여 공공 의사결정 과정과 지배구조에 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다. 최근 스튜어드십 코드를 도입한 국민연금의 경우, 지배구조에 대한 불신으로 인해 스튜어드십 코드 도입 취지와 달리 국민연금 가입자의 이해에 반하는 주주권 행사와 지나친 경영 간섭이 일어날 것이란 우려가 제기 되고 있다. 본 연구에서는 국민연금 사례를 중심으로 가입자 의견 수렴과 공공 의사결정을 위한 블록체인 기술을 응용한 투표 시스템을 제안하고 이를 도입하기 위해 마련되어야 할 사회적 제도적 제반 여건에 대해 논의한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권3호
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• pp.47-53
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• 2006

본 연구에서는, 보행자의 연속적이고 정확한 위치결정을 위한 보행자 측위시스템의 알고리즘을 소개하고 그 정확도를 분석하였다. 다양한 환경에서의 GPS 신호의 두절에 따른 위치의 불연속성을 해결하기 위하여, GPS, INS, 기압계와 방위계를 강결합의 형태인 중앙 집중형 칼만필터에서 융합하였다. 특히, 저가의 실질적인 시스템을 구성하기 위하여, MEMS IMU를 사용하였고, 실시간 계산의 용이성을 위하여 의사거리를 처리하였다. 이때 저가기기의 선택에 따른 높이와 방위값의 정확도를 보완하기 위하여 압력계와 방위계로부터 측정된 값을 이용한다. 편이, 스케일 오차 등의 상세한 수학적 모델과 융합방법을 소개하였고, 그 결과를 고성능의 GPS/INS 로부터 나온 결과와 비교 검토하였다. 특히 GPS 신호가 단절되었을 경우에 대한 위치 및 자세의 결과 비교를 통하여 위치 획득 정확도 및 가능성을 분석하였고, 향후 연구 방향을 소개하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권5호
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• pp.251-257
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• 2014

디지털 RDA 시스템은 입사된 신호의 방향으로 신호를 전송 하는 시스템이다. 디지털 RDA 시스템은 멀티패스 환경에서 신호가 동시에 수신될 경우 각 경로 신호의 벡터합의 형태로 수신되기 때문에 수신신호를 경로 별로 분리하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 디지털 RDA 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 2가지 모드로 동작하게 된다. 하나는 디지털 RDA 모드. 두번째는 디지털 빔포밍 모드이다. 디지털 RDA 모드는 멀티패스의 영향이 적을 경우에 적용되게 되고 멀티패스의 영향이 큰 상황에서는 디지털 빔포밍 모드가 동작하게 된다. 디지털 빔포밍 모드로 동작하게 될 경우에 우리는 MUSIC 알고리즘을 통해서 신호의 입사 방향에서 최적의 경로를 찾고 최적의 경로를 통해서 통신을 하게 된다. 제안된 시스템을 통해서 우리는 멀티패스 환경에서 디지털 RDA가 가지게 되는 단점을 보완할 수 있다.