전통적인 음성인식 모델은 주로 음향 모델과 언어 모델을 사용하여 구현된다. 이때 음향 모델을 학습시키기 위해서는 음성 데이터에 대한 정답 텍스트뿐만 아니라 음성인식에 사용되는 단어의 발음사전과 프레임 단위의 음소 정답 데이터가 필요하다. 이 때문에 모델을 훈련하기 위해서는 먼저 프레임 단위의 정답을 생성하는 등의 여러 과정이 필요하다. 그리고 음향 모델과 별도의 텍스트 데이터로 훈련한 언어 모델을 적용하여야 한다. 이러한 불편함을 해결하기 위하여 최근에는 하나의 통합 신경망 모델로 이루어진 종단간(end-to-end) 음성인식 모델이 연구되고 있다. 이 모델은 훈련에 여러 과정이 필요없고 모델의 구조를 이해하기 쉽다는 장점이 있다. 하지만 인식이 내부적으로 어떤 과정을 거쳐 이루어지는지 알기 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 어텐션 기반 종단간 모델을 시각화 분석하여 내부적인 작동 원리를 이해하고자 하였다. 이를 위하여 BLSTM-HMM 하이브리드 음성인식 모델의 음향 모델과 종단간 음성인식 모델의 인코더를 비교하고, 신경망 레이어 별로 어떠한 차이가 있는지 분석하기 위해 t-SNE를 사용하여 시각화하였다. 그 결과로 음향모델과 종단간 모델 인코더의 차이점을 알 수 있었다. 또한 종단간 음성인식 모델의 디코더의 역할을 언어모델 관점에서 분석하고, 종단간 모델 디코더의 개선이 성능 향상을 위해 필수적임을 알 수 있었다.
도서관 사서의 수많은 업무 중 도서 정리 업무는 사서가 일일이 정리해야 하는 일이기 때문에, 투입되는 인적·시간적 비용이 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 인공지능 기술을 접목한 도서 정리 로봇에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 도서 정리 로봇에 적용할 수 있는 다중경유지 최단 경로 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 제안한다. 제안하는 K-ACO 알고리즘은 하나의 로봇이 아니라 여러 대의 로봇을 가정하고 있다. 또한, K-ACO는 개미 알고리즘을 개선하여 K개의 군집을 만들고 각 군집 별 최단 경로를 제공해준다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘의 성능 분석을 도서 정리 시간의 관점에서 실시하였다. 제안한 알고리즘인 K-ACO 알고리즘을 한 대학교 도서관에 적용하여 현재 도서 정리 알고리즘과 비교해 보았다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 알고리즘은 도서 정리 업무를 치우치지 않고 공평하게 배분하여 궁극적으로 전체 일이 끝나는 시간을 확연히 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 제안한 알고리즘의 적용으로 도서 정리에 필요한 인적·시간적 비용을 절감하여 도서관 내 양질의 서비스 향상을 기대한다.
국내에서 제작되는 철도차량의 해외 시장 개척을 위하여 다양한 기후환경에서도 최고의 성능을 유지하기 위한 철도차량의 기술개발이 시급하다. 본 연구에서는 혹독한 기후환경시험 모사 시스템 구축에 필수적으로 적용되어야 할 국제·국내 규격을 조사 및 비교 분석하였으며, 국내 규격의 향상 방안을 고찰하였다. 기후환경시험 풍동내에서 풍속 및 온도 규정은 UIC, EN 및 IEC 규격에 규정되어 있으며, EN 50125-1에서 가장 큰 풍속인 180km/h까지 시험하도록 되어있다. 극저온 시험은 UIC 및 EN 규격에서 가장 낮은 온도 -45℃를 제시하고 있으며, IEC 62498-1에서 55℃까지의 고온시험을 규정하고 있다. 태양광 복사 시험은 UIC, EN, IEC 규격에서 최대 1200W/m2 복사 강도까지 규정되어 있다. 강우시험은 IEC, EN 및 KS R 9145 규격에서 규정하고 있으며 살수량, 살수 압력 및 살수방법 등에서 차이점이 있다. 강설시험의 경우는 국내외적으로 상세히 규정되어 있지 않다. 여압 시험은 KRTS-VE-Part31 국내 기준에서 규정되어 있다. 고속 철도차량 기밀시험은 UIC 660 및 779-11에서 객실내 압력 변화율 규정이 있으며 차량 기밀도가 규정되어 있다. 국내 규격에서는 풍속에 대한 규정은 매우 미비하며, 태양광 복사 시험 및 강설 시험 규격은 존재하지 않는다. 철저한 기후환경 시험을 위하여 국내 철도 완성차 관련 기술기준 및 시험 규격을 국제수준으로 향상시킬 필요가 있는 것으로 판단된다.
한국은 2030년까지 배출 전망치 대비 37 %를 감축하겠다는 목표를 제시하였다. 이에 국토교통부는 2020년까지 건물 부문에서 배출되는 온실 가스를 배출전망치 대비 26.9 % 감축을 선언하고, 녹색 건축물 기본계획수립과 녹색건축인증제도를 마련하는 등 건축물의 환경성을 확보하기 위한 제도를 정착시켜가고 있다. 녹색건축인증을 받기 위해서 공사 관계자들은 컨설팅 업체를 통해 녹색건축인증을 받는 경우가 많으며, 그 과정에서 자료공유와 업무연계가 원활히 이루어지지 않아 경제성 확보와 필요한 인증점수의 확보에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 재료 및 자원에 관한 평가점수의 획득과 경제성을 함께 고려한 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 실제 컨설팅 자료를 분석하여 재료 선정 및 대안 비교과정을 자동화하고, 대안의 최적화에 유전자 알고리즘의 개념을 적용하여 자재 정보를 입력하면 요구점수를 최소한의 비용으로 충족할 수 있는 자재 대안을 선정하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델을 활용하여 실제 자료에 적용해 본 결과 기존 방법론 대비 약 79.3 %의 공사비가 절감되는 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 경제적 자재선정 모델은 녹색건축인증을 받고자 하는 건축주에게 공사비 절감이라는 혜택을 안겨줄 뿐 아니라 인증점수를 확보하기 위한 설계자에게는 설계시간 절감에 기여 할 것으로 기대된다.
본 연구는 급변하는 시장환경에서 기업의 의사결정에 영향을 미치는 요인을 찾기 위해 직원들이 지각한 조직공정성과 정보시스템 품질이 흡수역량을 통하여 의사결정의 질에 미치는 영향 관계를 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 중소기업 직원들을 대상으로 239부의 설문데이터를 수집하였고, SPSS 22.0과 PLS 3.0을 사용하여 연구가설을 검증하였다. 연구결과 조직공정성과 정보시스템 품질이 흡수역량에 개별적으로 정(+)의 영향을 나타내었고, 흡수역량은 의사결정의 질에 정(+)의 영향을 나타내었다. 본 연구를 통하여 조직공정성과 정보시스템 품질이 흡수역량의 선행요인이 되는 이론적 토대를 마련하였고, 인적자원에 동기부여가 되는 조직공정성과 정보시스템 품질에 대한 종합적인 분석을 통하여 중소기업의 의사결정의 질을 높여 경쟁력을 확보하는 이론적, 실무적 시사점을 제시하고자 하였다. 향후 연구에서는 정보시스템 품질에 대한 추가적인 연구과 의사결정의 질로 인한 성과부분에 다양한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 행정안전부에서 운영한 대표적인 국민참여 플랫폼인 '광화문 1번가'가 출범한 2018년부터 2021년까지 기간 동안의 다양한 국민참여 과정을 분석하여 국민참여 플랫폼의 실질적인 운영 및 성과들을 살펴보고자 한다. 이를 통해 국민참여를 통한 정책화 과정을 성공적으로 유도할 수 있었던 영향요인은 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 국민참여를 독려하기 위한 온라인 참여 채널을 다양화 하였다. 둘째, 국민참여를 독려하고 확대를 위해 대국민 아디이어 공모 및 국민심사에 대한 보상을 시행하였다는 점 역시 중요하다. 셋째, 국민들의 아이디어를 세련화하고 정제하기 위하여 전문가 등의 참여를 독려하였다. 이러한 연구결과를 통해 우리정부가 지속적으로 국민참여를 통한 정책화 과정을 유도하는데 일조할 수 있으리라 판단된다. 향후 국민참여를 통한 정책화를 위한 성공요인을 도출함에 있어서 계량적인 분석기법을 활용하여 국민참여과정, 온라인채널을 통한 의사소통, 전문가와의 협업 등의 영향요인들이 국민참여 과정에 어떻게 영향을 주는지를 증명하는 연구를 후속적으로 수행해야 할 것이다.
다양한 산업을 관리하고 유지하는 산업제어시스템은 주로 외부와의 연결 없이 폐쇄적으로 운영됐지만 최근 인터넷의 발전과 ICT 기술의 도입으로 외부나 공격자의 산업제어시스템에 접근이 쉬워졌다. 잘못된 접근이나 공격은 산업제어시스템의 주요 속성인 가용성을 해칠 수 있으며, 가용성이 침해될 경우 큰 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 산업제어시스템에서 명령을 내릴 때 랜덤리스트를 생성해 검증그룹을 구성하여 명령을 검증 후 실행하며, 명령 실행 결과를 이용해 검증을 진행한 검증그룹에 피드백을 적용하는 신뢰 점수 기법을 도입한다. 이를 통해 명령 검증 요청과정에서 랜덤 생성에 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있으며, 검증 과정에 유연성을 부여하고 시스템의 가용성을 보장할 수 있다. 시스템의 성능 분석을 위해 스마트 계약 배포 시 걸리는 시간과 가스 사용량, 명령 검증 시 가스 사용량을 측정했다. 그 결과, 기존시스템과 비교해 랜덤리스트를 생성하지만, 스마트 계약 배포에 걸리는 시간은 거의 차이가 없음을 확인했고 스마트 계약 배포에 사용되는 가스는 랜덤리스트 생성과정에서 약 1.4배 증가함을 확인했다. 하지만, 명령 검증 과정에서 명령 검증과 신뢰 점수 기법의 연산을 함께 진행함에도 랜덤 연산을 하지 않아 검증 1회당 약 9% 적은 가스를 사용해 검증 과정에 가용성을 보장한다.
공유 서비스나 사물인터넷기술이 확산됨에 따라 보안인증이 적용되어야 하는 분야와 그 범위가 넓어지고 있다. 이동을 전제로 하는 서비스들에 있어서는 기존의 개인 소유물이나 특성에 관한 보안인증만으로는 충분치가 않아서 위치에 기반한 인증기술들도 개발이 되고 있다. 하지만 기존 위치기반 보안인증기술의 대부분은 주로 서버 근접도나 위성위치추적을 활용하는 기술로 개발이 되고 있어서 그 활용의 범위가 좁고 이동 시 핸드오버 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 기존의 위치기반 보안인증기술보다 그 활용의 범위가 넓고 따라서 편의성과 사업성이 높은 셀 브로드캐스팅(Cell Broadcasting)기술 활용 위치기반 보안인증기술에 대해서 소개하고 이와 관련된 응용 사례 및 비즈니스 모델들을 소개하였다. 기술 개발의 현황과 아울러 이를 활용하여 사업을 개발하고 있는 기업 사례를 심층 분석하여 비즈니스 모델의 변화가 어떻게 이루어지고 있는지를 자세히 분석하였다. 여기서 제안된 셀브로드캐스팅 보안인증시스템은 다각화되고 있는 미래형 비즈니스모델의 근간이 되는 기술이며 기존의 위치인증방법 및 시스템을 보완한 모델로 그 의미가 있다.
암모니아 및 하이드라진 등의 액체연료를 사용하는 알칼라인 연료전지는 높은 에너지 밀도, 저장 및 운송의 용이성, 경제성 등의 장점으로 청정 및 재생 에너지 솔루션으로 각광받고 있다. 하지만 환원극에서 플러딩, 연료 크로스오버 현상, 부반응생성물, 연료 안정성 및 독성 등의 문제들이 여전히 이슈가 되고 있다. 이 중 효율적인 에너지 생산을 위해 산화극에서 산화되어야 하는 연료의 손실을 사전에 감지할 수 있는 연료 모니터링 시스템의 개발은 알칼라인 연료를 사용하는 연료 전지의 성능 향상에 큰 도움을 줄 것으로 사료된다. 하이드라진 및 암모니아의 농도를 실시간으로 측정 가능한 센싱 플랫폼이 다수 개발되어왔으며, 이 중 높은 선택성 및 민감도, 신속한 실시간 모니터링, 플랫폼의 휴대화 등의 장점을 갖는 전기화학적 센서 개발 연구 분야의 최신 동향에 대해 소개하고자 한다. 특히 센서의 감도 및 선택성 증대를 위해 다양한 금속성, 금속산화물 나노소재 및 하이브리드 나노소재를 접목하는 연구 방향에 대해 중점적으로 소개하고자 한다.
최근 다언어모델(Cross-lingual language model)을 활용하여 한 번도 보지 못한 특정 언어의 하위 태스크를 수행하는 제로샷 교차언어 전이(Zero-shot cross-lingual transfer)에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 기계번역 품질 예측(Quality Estimation, QE)을 학습하기 위한 데이터 구축적 측면에서의 한계점을 지적하고, 데이터를 구축하기 어려운 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 제로샷 교차언어 전이를 수행한다. QE에서 제로샷을 다룬 연구는 드물며, 본 논문에서는 교차언어모델을 활용하여 영어-독일어 QE 데이터에 대해 미세조정을 실시한 후 다른 언어쌍으로의 제로샷 전이를 진행했고 이 과정에서 다양한 다언어모델을 활용하여 비교 연구를 수행했다. 또한 다양한 자원 크기로 구성된 언어쌍에 대해 제로샷 실험을 진행하고 실험 결과에 대해 언어별 언어학적 특성 관점으로의 분석을 수행하였다. 실험결과 multilingual BART와 multillingual BERT에서 가장 높은 성능을 보였으며, 특정 언어쌍에 대해 QE 학습을 전혀 진행하지 않은 상황에서도 QE를 수행할 수 있도록 유도하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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