• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.195-200
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• 2021

동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권4호
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• pp.23-30
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• 2022

최근 인공지능(AI)과 딥러닝 발전으로 대화형 인공지능 챗봇의 중요성이 부각되고 있으며 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있다. 챗봇을 만들기 위해서 직접 개발해 사용하기도 하지만 개발의 용이성을 위해 오픈소스 플랫폼이나 상업용 플랫폼을 활용하여 개발한다. 이러한 챗봇 플랫폼은 주로 RNN (Recurrent Neural Network)과 응용 알고리즘을 사용하며, 빠른 학습속도와 모니터링 및 검증의 용이성 그리고 좋은 추론 성능의 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 RNN과 응용 알고리즘의 추론 성능 향상방법을 연구하였다. 제안 방법은 RNN과 응용 알고리즘 적용 시 각 문장에 대한 핵심단어의 단어그룹에 대해 확장학습을 통해 데이터에 내재된 의미를 넓히는 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 순환 구조를 갖는 RNN, GRU (Gated Recurrent Unit), LSTM (Long-short Term Memory) 세 알고리즘에서 최소 0.37%에서 최대 1.25% 추론 성능향상을 달성하였다. 본 연구를 통해 얻은 연구결과는 관련 산업에서 인공지능 챗봇 도입을 가속하고 다양한 RNN 응용 알고리즘을 활용하도록 하는데 기여할 수 있다. 향후 연구에서는 다양한 활성 함수들이 인공신경망 알고리즘의 성능 향상에 미치는 영향에 관한 연구가 필요할 것이다.

• 대중서사연구
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• 제26권2호
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• pp.123-153
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• 2020

역사드라마에서 기록의 중요성이 약화되면서 다른 장르와의 결합 양상이 두드러지고 있다. 이 논문에서는 역사드라마에서 로맨스가 다루어지는 방식을 살펴봄으로써 역사드라마가 취택하는 역사적 사건의 속성과 사랑의 모티프가 어떻게 연관되는지, 그리고 사랑과 연애의 서사가 역사효과에 어떤 기여를 하는지 <미스터 션샤인>을 중심으로 고찰하였다. <미스터 션샤인>은 김은숙 작가가 처음으로 쓴 역사드라마로, 의도적으로 재배치된 역사와 김은숙 작가 특유의 로맨스 문법이 결합되어 있다. 드라마에 등장하는 실패한 의병 운동은 자기부정성에 기반 한 이루어질 수 없는 사랑과 병치된다. 일본 제국주의의 폭압성과 조선의 독립을 다루고 있는 이 드라마는 주요 인물과 사건을 허구적으로 배치하여 사랑의 욕망을 애국에 대한 정념으로 비약시킨다. <미스터 션샤인>에서 로맨스는 역사적 사건의 비극성을 강조하는 촉매 역할을 하며 문화적 기억을 재구성한다. 역사드라마에서 로맨스라는 가공의 플롯은 과거에서 미래로 흐르는 역사 속에 놓인 인간의 삶을 성찰하도록 이끈다. 개인의 내밀한 감정은 역사의 재현에 어떤 기여를 하는가. 이 논문은 역사드라마와 로맨스의 관련 양상을 다각도로 살펴보고자 하는 첫 시도로 의의를 가진다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권37호
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• pp.159-195
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• 2014

애니메이션 <겨울왕국>은 디즈니의 완벽한 부활을 선포한 작품이다. 이러한 성공은 인상적인 주제가와 캐릭터의 힘이 크게 작용한 결과라고 여겨진다. 남성에게 의존하지 않고 스스로 미래를 구축하는 강한 여성상을 구축하며 공감과 카타르시스를 이끌어낸 중심캐릭터, 그 중에서도 엘사의 인기는 개봉 후 1년이 지난 지금도 여전하다. 이처럼 서사장르에서 캐릭터의 완성도는 작품의 성패를 좌우할 만큼 중요하다고 여겨진다. 따라서 본 연구는 캐릭터라이징의 주요 구성요소 중, 성격구조를 분석하기 위하여 생각과 행동의 방향을 결정하는 두려움과 욕망의 정신역동에 주목했다. 두려움은 실제의 위협이 아니라 미래에 대한 불길한 가정에서 발생한 정서이다. 결핍이나 억압에 대한 기억에서 비롯된 두려움은 건강한 욕망을 왜곡시키기 때문에, 두려움에서 벗어나는 것은 현실을 직시하는 것과 같다. 캐릭터 고유의 정신역동 검증을 위해 'MBTI 성격유형론'을 활용하여 태도, 심리경향성, 정신기능 위계를 분석했다. 그 결과, (1) 엘사와 안나는 정신기능면에서 대척적 관계이다. 이는 갈등의 발생 가능성이 매우 높은 조합이나, 두 자매는 기본적인 유대감과 가족애를 바탕으로 이를 극복한다. (2) 한스와 크리스토프 역시 정신기능면에서 대척관계지만, 두 남성 캐릭터는 작품에서 상호작용하지 않는다. (3) 한스는 가장 효과적으로 엘사와 안나를 보완할 수 있는 정신기능의 소유자이지만, 그것을 악용함으로써 가장 치명적인 대립자가 된다. (4) 올라프는 안나의 태도와 엘사의 심리경향성을 조합한 유형임을 알 수 있었다. 또한 두려움과 욕망의 표출 빈도 분석에 의하면, (1) 엘사는 압도적으로 두려움을, 안나 및 다른 캐릭터들은 욕망을 행위의 주요 동력으로 한다. (2) 두려움은 모든 캐릭터에 내재된 근원적 결여로서 '가족애의 결핍'이 원인이 되었으며, 그 결과 '외로움과 고립'이라는 고통을 공유한다는 점을 알 수 있었다. 정신역동에 대한 분석은 캐릭터 성장담의 이해 즉, 두려움을 피하려는 동기에 의해 욕망이 왜곡되고, 두려움에 지배당하는 것과 두려움을 해소하는 과정에서 왜곡된 욕망의 근원적 이유를 깨닫고 자기치유에 이르는 서사를 이해하는데 도움이 될 것으로 판단된다. 끝으로 애니메이션 캐릭터라이징과 관련하여 본 연구의 방향과 분석결과가 캐릭터 성격화와 관계성 설정 시 데이터베이스로 참고 될 수 있기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권1호
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• pp.49-56
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• 2004

반도체 미세 공정의 개발과 더불어, 높아진 집적도 및 동작 클럭의 고속화로 단일 프로세서 시스템 성능은 지속적으로 개선되고 있다. 이 결과 기가헬즈 이상의 클럭 속도를 가지는 개인용 컴퓨터가 보편적인 데스크 탑 시스템으로 자리잡게 되었으며, 불과 수년 전의 고가 대형 시스템은 점차 이러한 작은 시스템들을 상호 연결망으로 연결한 형태로 급속히 대체되어가고 있다. 이러한 구조의 클러스터 컴퓨터는 높은 확장성과 고성능을 얻을 수 있으므로, 점차 그 영역을 확대해나가고 있으나, 상호 연결망의 대역폭 및 지연에 따라 성능 제한 요소는 여전히 존재하고 있으며, 이러한 이유로 SCI, Myrinet, Gigabit Ethernet 등 고속의 상호 연결망이 클러스터 시스템의 연결 구조로 사용되고 있다. 프로세서 속도의 개발과 더불어 상호 연결망의 속도 또한 개선되어 왔는데, 상호 연결망은 그 대역폭을 늘리는 것과, 상호 연결망을 이용한 경우의 통신 시간지연의 축소로 볼 수 있다. 대역폭의 확장 및 지연시간의 단축은 상호 연결망의 고속화를 통하여 이루어질 수 있으나, 작은 면적에 집적되어 있는 프로세서와는 달리, 보다 넓은 면적에 펼쳐져 있는 상호 연결망의 동작 속도는, 물리적 거리에 의한 지연으로 인하여 개선의 난이도가 높으며, 따라서 클러스터 시스템의 확장 규모는 상호 연결망의 병목 현상에 의하여 제한된다고 할 수 있다. 이러한 이유로 보다 높은 대역폭의 상호 연결망을 구현하려는 노력은 복수개의 연결 구조를 이용한 형태로 개선되어 왔으며, 고속으로 동작하는 SCI 점 대 점 연결구조론 이용한 다중연결 형태의 시스템이 활발히 연구되어 왔다. 본 논문은 이러한 이중 점 대 점 연결 구조 시스템의 성능 제한 요소인 접근 시간 및 효율을 개선하기 위하여, 두개 중 하나의 점 대 점 연결을 링 형태로, 나머지 하나는 링을 몇 개의 노드의 묶음으로 분할하여 연결하는 구성을 제시하였으며, 방송 및 일 대 일 전송에 적합한, 간단하고 효율적인 경로 설정 방법과 적절한 묶음의 수를 제시하였다. 본 논문에 제시한 구조의 시스템의 성능 측정의 비교 대상으로, 최신 시스템에 채용되어 있는 반대방향 이중 링 구조를 비교 대상으로 하였으며, 반대방향 이중 연결 구조에 비하여 단 논문에 제시한 상호연결망 구성 및 트랜잭션 경로 설정 방법이 상대적으로 우수함을 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 상호연결망 구조 및 트랜잭션 경고 설정 방법을 이용한 경우, 반대방향 이중 링 구조의 시스템 구조에 비하여 단위 트랜잭션의 처리 시간이 1.05∼l.11배 향상되었으며, 시스템의 성능은 1.42∼2.1배 향상되었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권30호
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• pp.169-199
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• 2013

만화에서의 다양한 연출은 웹툰의 대중화와 함께 세로 스크롤 연출이 기존의 출판만화의 페이지 연출과 대립하는 양상을 보이며 새로운 장르를 구축해냈다. 많은 출판만화의 연구가 페이지를 위시한 컷 연출에 초점을 두고 있지만, 웹툰에는 페이지의 개념이 없다. 대중 지향의 만화는 시대의 변화에 따라 구심점이 지면에서 컴퓨터 모니터로 옮겨가며 매체의 특성 또한 달라졌으며, 매체는 점점 다원화되고 있다. 스마트폰의 유행으로 인한 모바일의 강세, 공교육에서의 태블릿 PC의 보급화 전망과 같이, 만화는 급변하는 매체환경에 속해있다. 이러한 상황에서도 만화의 변하지 않는 중요한 정체성중의 하나를 꼽자면 그림과 텍스트의 조합이 만들어 내는 연출이다. 이 논문에서는 허영만의 작품을 중심으로 만화 의태어인 효과태가 가진 상징어적인 특성과 효용가치를 분석하였다. 효과태는 단지 소리뿐만이 아니라 모양, 느낌, 상태 등을 전달하며 문학적 상상구조를 발동시킴으로써 함축적 특성을 가진다. 현대국어의 장점인 다양한 언어 표현과 자모체계는 미세한 어감과 정서의 차이점을 느끼게 해주며 직접 경험과 간접 경험을 통한 기억을 떠올려서 뉘앙스화하기 때문이다. 이러한 특징들로 인해서 허영만의 대표작들은 상업성과 작가성을 동시에 지니고 오랜 세월동안 대중과의 소통을 해왔으며 한국적인 만화의 소양을 풍부하게 가지고 있다. 허영만의 만화에 나타난 효과태의 특징은 만화의 표현과 전달에 있어서 일반적인 기대 이상으로 효과태가 미치는 영향이 크다는 것을 알 수가 있다. 피수용자인 독자는 그림과 글 사이에서 적극적으로 지적인 추리를 하면서 그 과정 자체를 즐기며, 그러한 과정에 대사 텍스트 이상으로 상상력을 자극하는 장치가 효과태이며, 효과태는 상징적 구조를 장점으로 하는 독자의 능동적 참여 장치이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.154-166
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• 2009

기업 운영에서 발생하는 데이타의 수집과 통합에서부터 의사결정을 위한 정보의 분석 및 그 결과로의 접근을 제공하기 위한 BI 환경에서 최종 사용자들을 위한 프론트-엔드 툴로서는 데이터베이스 쿼리 및 리포팅 툴, OLAP 툴, 데이타 마이닝 툴이 대표적이다. 데이타베이스 쿼리 및 리포팅 툴은 SQL 쿼리 결과 셋을 반영하는 워드프로세서가 생성하는 문서 수준의 정교한 동적 문서의 생성과 웹 환경을 통한 문서 배포 능력이 장점이지만 데이타 소스가 RDBMS로 제한되어 있다. 반면, OLAP 툴과 데이타 마이닝 툴은 각기 고유한 방식으로 데이타를 분석할 수 있는 능력은 강력하지만 차트와 표 등의 제한적인 컴포넌트들만으로 분석 결과를 제공할 수 있다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 상호 보완적으로 사용될 수 있는 BI 환경을 위한 프론트-엔드 툴들을 통합하였다. 본 논문에서 제안하는 리포팅 툴은 RDBMS에서 데이타를 추출하기 위한 SQL 기반의 쿼리 편집기만을 내장한 기존의 리포팅 툴과 달리 OLAP과 데이타 마이닝을 위한 쿼리 편집기를 추가하여 OLAP과 데이타 마이닝 서버로부터도 데이터를 추출할 수 있다. 그리고 기존의 리포팅 툴은 동일한 문서를 다수의 사용자들이 조회하는 상황에서 반복된 문서 생성을 피하기 위하여 서버 측에서 문서를 생성하는 구조를 갖지만 이 시스템은 다수의 사용자들을 위한 문서배포 목적이 아닌 사용자들이 데이타 분석 목적으로 서로 다른 문서를 생성하는 상황에 적합하도록 서버 측에 비해 제한된 리소스 환경을 갖는 클라이언트 측에서 동작하는 리포트 뷰어에서 대량의 데이타를 포함하는 문서를 생성할 수 있는 구조와 처리방식을 갖고 있다. 또한 이 시스템에서 접근하는 세가지 종류의 데이타 소스에서 추출한 데이타들을 연계하여 하나의 문서에서 통합할 수 있도록 하는 자료구조를 갖추고 있다. 마지막으로 이 시스템은 특정 벤더의 OLAP과 데이타 마이닝 서버에 종속적으로 동작하지 않기 위하여 웹 서비스 기반의 XMLA를 이들 서버와의 통신 프로토콜로써 선택하였다.

• 한국자기학회지
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• 제23권4호
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• pp.122-125
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• 2013

비정질 합금인 CoSiB과 비자성체 Pd을 이용하여 CoSiB/Pd 다층박막을 제작하고, 그 자기적인 특성을 분석하였다. $[CoSiB\;t_{CoSiB}/Pd\;1.3nm]_5$ 다층박막을 $t_{CoSiB}$ = 0.1~0.6 nm의 범위로 제작하였고, 동일한 방법으로 $[CoSiB\;0.3nm/Pd\;t_{Pd}]_5$ 다층박막을 $t_{Pd}$ = 1.0~1.6 nm의 범위로 제작하여 두께에 따른 자기이방성과 포화자화도를 측정하였다. CoSiB 두께가 증함에 따라 포화자화도가 증가하는 경향을 보였는데, 특히 CoSiB의 두께가 0.2~0.3 nm 일 때 포화자화도가 급격하게 증가하였다. 보자력은 두께 0.2 nm 에서 최대값을 보이다가 두께가 증가함에 따라 점차 감소하는 것을 확인하였다. Pd의 두께 변화 실험에서는 포화자화도는 1.1~1.2 nm 구간에서 약간 감소하다가 1.3 nm 이후 점차 증가하였으며, 보자력은 포화자화도에 비해 확연한 규칙성을 보이지 않았으나, 전체적으로 Pd의 두께가 증가함에 따라 값이 감소하는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.795-805
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• 2021

본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m³/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.