• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.313-319
• /
• 1999

4층구조의 다층퍼셉트론을 변형하여 3 종류의 다층회귀예측신경망을 구성하고, 예측차수, 두 은닉층의 뉴런개수, 연결세기의 초기치 및 전달함수 변화에 따른 각 망의 음성인식성능을 실험을 통해 각각 비교 분석한다. 실험결과에 의하면, 다층회귀신경망이 다층퍼셉트론에 비해 음성인식성능이 우수하다. 그리고 구조적으로는 상위은닉층의 출력을 하위은닉층으로 회귀할 때 인식성능이 가장 우수하며, 각 망 공히 상, 하위은닉층의 뉴런 10 혹은 15개, 예측차수 3 혹은 4차일 때 인식률이 양호하다. 학습시 연결세기의 초기치를 -0.5에서 0.5사이로 설정하고, 하위은닉층에서 단극성 시그모이드 전달함수를 사용할 때 인식성능이 더욱 향상된다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제39C권3호
• /
• pp.209-222
• /
• 2014

현대전의 전쟁 개념은 정보 통신 기술의 발전과 함께 지휘 통제 과정을 네트워크로 연계하여 전투 수행 능력을 향상시키는 네트워크 중심전 (NCW, Network Centric Warfare)으로 변화하고 있다. 이에 따라, 네트워크를 통한 정보의 우위를 점유하는 NCW의 구현에 있어, 감시 정찰 체계로부터 획득한 정보정찰감시 (ISR, Intelligence Surveillance Reconnaissance) 정보의 고속 전송을 위해 개발된 공용데이터링크 (CDL, Common Data Link) 기술이 핵심 요소로 고려되고 있다. 세계 각국에서는 CDL의 전송속도 및 네트워킹 기능을 향상시키기 위한 기술 개발에 주력하고 있으며, 우리 군도 자립적인 CDL 기술 개발의 필요성을 인식하고 MPI-CDL (Multi-Platform Image and Intelligence Common Data Link)을 개발하였다. 하지만 다수 체계 간 대용량 ISR 정보를 신속하게 수집 제공하기에는 최대 전송속도 및 네트워킹 기능 성능이 해외 장비 대비 미흡한 상황으로, 전체적인 성능을 향상시킨 차세대 CDL 개발이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 차세대 한국형 CDL 개발을 위해, 현재까지의 CDL 개발 흐름과 해외 선행 장비의 기술 동향을 살펴보고, 향후 지향해야 할 차세대 CDL 개발 방향에 대해 제시한다.

• 대한교통학회지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.59-70
• /
• 2012

주 5일 근무제 시행과 소득수준 향상 등으로 인하여 지역간 통행에 있어서 여가통행의 비중이 높아짐에 따라 철도사업의 합리적 평가를 위한 여가통행의 시간가치 산정 및 적용방안 등의 마련이 필요하게 되었다. 이에 따라 본 연구에서는 업무, 여가, 여가제외 비업무 통행에 대하여 수단선택모형을 구축하여 한계대체율법에 의한 시간가치를 산정하고, 이를 기초로 업무통행 대비 여가통행, 비업무통행의 비율을 도출하여 최종적으로 한계임금율법에 의한 통행목적별 시간가치를 산정하였다. 분석결과 여가통행은 타 비업무목적 통행에 비하여 시간가치가 높은 것으로 분석되었으며, 이를 사례분석에 적용한 결과에서도 비업무통행 시간가치를 적용하는 기존 방법론에 비하여 편익이 다소 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제33권6호
• /
• pp.359-366
• /
• 2020

본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.

• 센서학회지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.433-440
• /
• 2022

Recently, owing to global warming, average summer temperatures are increasing and the number of hot days is increasing is increasing, which leads to an increase in heat stroke. In particular, outdoor workers directly exposed to the heat are at higher risk of heat stroke; therefore, preventing heat-related illnesses and managing safety have become important. Although various wearable devices have been developed to prevent heat stroke for outdoor workers, applying various sensors to the safety helmets that workers must wear is an excellent alternative. In this study, we developed a smart helmet that measures various vital signs of the wearer such as body temperature, heart rate, and sweat rate; external environmental signals such as temperature and humidity; and movement signals of the wearer such as roll and pitch angles. The smart helmet can acquire the various data by connecting with a smartphone application. Environmental data can check the status of heat wave advisory, and the individual vital signs can monitor the health of workers. In addition, we developed an algorithm that classifies the risk of heat-related illness as normal and abnormal by inputting a set of vital signs of the wearer using a support vector machine technique, which is a machine learning technique that allows for rapid binary classification with high reliability. Furthermore, the classified results suggest that the safety manager can supervise the prevention of heat stroke by receiving feedback from the control system.

• Journal of Ginseng Research
• /
• 제46권3호
• /
• pp.408-417
• /
• 2022

Background: Korean Red Ginseng extract (KRGE) has been used as a health supplement and herbal medicine. Astrocytes are one of the key cells in the central nervous system (CNS) and have bioenergetic potential as they stimulate mitochondrial biogenesis. They play a critical role in connecting the brain vasculature and nerves in the CNS. Methods: Brain samples from KRGE-administered mice were tested using immunohistochemistry. Treatment of human brain astrocytes with KRGE was subjected to assays such as proliferation, cytotoxicity, Mitotracker, ATP production, and O₂ consumption rate as well as western blotting to demonstrate the expression of proteins related to mitochondria functions. The expression of hypoxia-inducible factor-1α (HIF-1α) was diminished utilizing siRNA transfection. Results: Brain samples from KRGE-administered mice harbored an increased number of GFAP-expressing astrocytes. KRGE triggered the proliferation of astrocytes in vitro. Enhanced mitochondrial biogenesis induced by KRGE was detected using Mitotracker staining, ATP production, and O₂ consumption rate assays. The expression of proteins related to mitochondrial electron transport was increased in KRGE-treated astrocytes. These effects were blocked by HIF-1α knockdown. The factors secreted from KRGE-treated astrocytes were determined, revealing the expression of various cytokines and growth factors, especially those related to angiogenesis and neurogenesis. KRGE-treated astrocyte conditioned media enhanced the differentiation of adult neural stem cells into mature neurons, increasing the migration of endothelial cells, and these effects were reduced in the background of HIF-1α knockdown. Conclusion: Our findings suggest that KRGE exhibits prophylactic potential by stimulating astrocyte mitochondrial biogenesis through HIF-1α, resulting in improved neurovascular function.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.569-575
• /
• 2021

딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.

• 한국축산시설환경학회지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.69-78
• /
• 2003

태양열을 동력원으로 하여 열에너지를 동력으로 변환, 물을 양수할 목적으로 저온 상변화물질인 펜탄을 작동물질로 하는 에너지변환장치를 제작하여 실험하였다. 장치는 각부의 크기를 그 기능과 상호작용 원리에 따라 논리에 맞게 최적 설계하였다. 장치의 제작 후 실험을 통하여 그 운전 특성을 분석하여 성능향상에 필요한 자료를 획득하고자 하였다. 작동물질인 펜탄을 가열하는 탱크 내부의 온도는 사이클 경과시간에 따라 약 $40­86^{\circ}C$ 범위에서 변동하고 있었으며, 물탱크내 온도 약 $23­24^{\circ}C$, 공기탱크 내 온도 $22­23.5^{\circ}C$ 범위에서 비교적 일정하게 유지되고 있었다. 응축기내의 온도와 냉각수출구 온도는 냉각수입구 온도수준에 따라 정의 상관관계로 변하고 있는 것을 알 수 있었으며, 또한 열 교환 능력도 냉각수 온도수준이 낮을수록 커진다는 것을 확인하였다. 물탱크 내 온도와 응축기내 온도가 상당히 차이가 나므로 물탱크와 응축기와의 연결거리를 최소화하고 연결파이프 크기를 큰 것으로 하여 내부물질이동 저항을 줄이는 것이 바람직하다는 것을 알 수 있었다. 실험 중 양수량은 1.6­2.4 liter로 나타났으며, 냉각시간의 수준에 따른 물탱크내의 흡입물높이 상승은 차이를 나타내지 않았다. 응축기로부터의 냉각수 배출파이프가 연장되지 않은 경우 냉각수 유량이 5.9 liter/min 이었으나 연장파이프가 있을 때는 2.3 liter/min으로 나타났다. 이러한 현상에서 양수하는 물의 온도가 낮고 유량이 부족한 경우에는 연장파이프를 이용하는 것이 좋고, 냉각수치 양은 풍부하지만 그 온도가 낮지 않은 경우에는 연장파이프를 이용하지 않는 것이 좋다는 사실을 알 수 있다. 실험에서의 응축기내 냉각수의 최대 열교환량은 95.75 kJ/min로 나타났다. 작동물질가열탱크와 기액 분리탱크 내의 압력은 0.13­0.14 MPa.a, 물탱크와 응축기내의 압력은 약 0.11 MPa.a정도로 나타났다.

• 대한교통학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.85-98
• /
• 2010

대중교통 네트워크가 점점 더 복합수단화됨에 따라 네트워크의 연계성이 중요한 개념으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 복합수단 대중교통 네트워크의 연계성을 평가하는 계량모형을 제시하였다. 이를 위하여 우선 대중교통 노선의 평가지표로 노선연장, 수송용량, 통행속도를 선정하고 이들의 곱을 노선의 연계강도로 정의하였다. 또한 사회 네트워크 분석에서 사용되는 노드의 중심성 지표 중 하나인 degree centrality 개념을 대중교통 네트워크에 적합하게 수정하였다. 노선의 연계강도와 그 노선이 서비스하는 정류장의 degree centrality를 접목하여 정류장의 연계정도를 나타내는 지수를 개발하였다. 이를 토대로 복합수단 대중교통 네트워크 내의 노선 및 지역의 연계성 지수도 도출하였다. 또한 정류장의 연계성 지수와 이용자수용비율 함수를 이용하여 환승센터의 연계성을 평가하는 방법도 제시하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 개발된 연계성 평가 모형은 복합수단 대중교통 네트워크의 특성을 제대로 반영하고 있으며, 대중교통 네트워크 내의 정류장, 노선, 지역의 연계성을 적절하게 평가할 수 있고, 또한 환승센터의 서비스수준 산정에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.513-521
• /
• 2020

온라인 공익프로젝트 '앤트 프레스트'는 2016년 8월부터 운영이 시작되었고, 사막화지역에 1억 이상의 나무를 심었으며, 공익활동을 현재까지 지속되고 있다. 온라인은 통신망이 발달하여 생성된 산물이며, 이를 바탕으로 진행된 공익 프로젝트도 전통적인 공익활동과 달리 공익사업의 투신보다 공익지원정신을 더 중요시하고 있다. 이에 따라 본 연구는 온라인 공익을 지지하는 사용자와 온라인 공익진행과정의 상호작용관계를 파악하여 사용자가 지속적으로 온라인 공익을 지지하는 핵심요소를 도출하는데 목적이 있고, 핵심요소를 도출하기 위하여 연구를 4 단계로 진행하였다. 첫째, 온라인 공익에 관한 선행연구를 검토하여 온라인 공익의 특징을 파악한다. 둘째, 앤트 프레스트의 공익 성격에 대해 판단하고, 프로젝트 진행과정을 조사한다. 셋째, 앤트 프레스트의 이용률을 검토하고, 이용자의 속성에 대해 분류한다. 넷째, 인터뷰 조사를 실시하여 온라인 공익프로젝트와 사용자의 상호작용관계를 연출한다. 그 결과, 온라인 공익프로젝트는 사용자, 운영자, 협조자로 인하여 공익과정을 완성하며, 사이버 공간에서 에너지 수집하는 과정과 현실의 공익행위 완성을 연결시키는 중요한 요소가 참여도이며, 참여도로 인하여 사용자가 공익 프로젝트를 지속하는 결론을 도출하였다.