• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.141-148
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• 2022

최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.128-139
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• 2022

식용곤충은 영양적, 친환경적, 경제적, 기능성 등의 장점을 가지고 있어 미래 대체식량으로 주목받고 있음에도 불구하고 현재까지 소비는 저조한 실정이므로 새로운 소비촉진 방안 마련이 시급하다. 따라서 인구밀도가 가장 높은 서울시민을 대상으로 실시한 설문조사 결과를 바탕으로 ① 식용곤충의 외형에 대한 혐오감, ② 식품공전에 신규 등록된 식용곤충에 대한 홍보 부족, ③ 지속적인 양질의 식용곤충 공급 및 식품·제품 판매의 어려움이라는 식용곤충 산업의 문제점을 도출하였다. 식용곤충 산업 활성화를 위해서는 본 연구에서 제안한 다양한 홍보활동을 통해 우선 식용곤충의 가치나 혐오감 개선에 앞서 식용곤충의 존재를 널리 알리는 것이 선행되어야 할 것이다. 이미·이취를 감소시키고 풍미를 향상시켜 식용곤충이 맛있는 먹거리로 각인된다면 소비촉진은 자연스럽게 이루어질 것이라 생각된다. 새로운 식재료인 곤충에 대한 호기심은 있으나 어떻게 조리해야 하는지 모르는 분들을 위한 다양한 조리 교육이 이루어 진다면 식용곤충은 누구나 손쉽고 맛있게 먹을 수 있을 것이다. 어떠한 식재료보다 믿을 수 있는 먹거리로 자리매김하기 위해, 복합공간인 원스톱 클러스터에서 품질관리를 통한 수매가 이루어지고, 그 자리에서 바로 교육 및 제품판매까지 이루어진다면 소비자에게 보다 편의성을 제공해 줄 수 있을 것이라 판단된다. 이러한 다방면의 활성화 방안을 통해 미래대체 식량으로써 식용곤충 산업이 활성화된다면 국민건강증진과 관련 산업 소득증대를 기대할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권12호
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• pp.963-969
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• 2021

풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• 제40권2호
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• pp.57-65
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• 2022

본 연구는 MM의 화학적 조성 및 용해도 특성을 분석하고 칼슘강화 요구르트의 제조의 적용가능성을 분석하고자 실시되었다. MM의 화학적 성분을 분석한 결과 MM은 83% 무기질로 구성되어 있으며, 유당이 7.5%, 단백질은 3.3% 정도였으며, 지방은 1% 미만으로 존재하였다. 무기질을 구성하는 주 성분인 칼슘과 인은 약 46% 및 36%로 1.28:1의 비율로 존재하였다. MM은 pH가 감소할수록 용해도가 증가하였으며, pH 4와 5에서의 용해도는 각각 98%, 53%로 나타났다. MM을 첨가하여 제조한 칼슘 강화 요구르트는 200 mg/100 mL 수준까지 산생성속도, 생균수에서 유의적 차이를 나타내지는 않았지만 점도는 칼슘의 첨가수준이 증가함에 따라 유의적으로 증가하였다. 칼슘강화 요구르트의 미세구조 관찰 결과 겔의 공극이 감소하고 단백질 네트워크가 치밀해지는 변화가 확인되었으나 기호도 특성을 분석한 관능검사 결과에서는 칼슘무첨가 대조구와 비교하여 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 그러므로, MM은 요구르트는 품질 특성의 변화 없이 칼슘강화 기능성 유제품을 제조하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한본초학회지
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• 제32권3호
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• pp.19-27
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• 2017

Objectives : The aim of this study was to examine effect of anti-oxidant and anti-inflammation activity of the Kyeongok-go with various processing methods that was manufactured by heating mantle. Methods : Commercial Kyeongok-go (K0) was purchased and Kyeongok-go with ginseng (K1), Kyeongok-go with black ginseng (BK), ginseng fermentation Kyeongok-go (KF), black ginseng fermentation Kyeongok-go (BKF) were manufactured by heating mantle. To examine anti-oxidant effect, DPPH radical and production of NO and ROS in RAW 264.74 cell were used. Furthermore, to determined anti-inflammation effect, measured pro-inflammatory mRNA such as NOS-II, COX-2, $IL-1{\beta}$, IL-6, $TNF-{\alpha}$ in RAW 264.74 cell treated with K0, K1, KF, BK, and BKF. Result : K1 scavenged DPPH radical effectively than K0. The most DPPH radical scavenging activity was BKF. In the RAW 264.74 cells stimulated with LPS, NO and ROS production were measured. As a results, K1 was decreased NO, ROS production compared with K0, and BKF was reduced similarly to cyclosporine A (positive control). Expression of pro-inflammatory mRNA such as NOS-II, COX-2, $IL-1{\beta}$, IL-6 showed a significant decrease in BK or BKF. But, there was no significant in expression of $TNF-{\alpha}$ in all extract treatmetn groups. Conclusions : According to the above results, it is considered that Kyeongok-go with fermented black ginseng (BKF) manufactured by heating mantle is effective material that have anti-inflammation and anti-oxidant activities. Our finding indicate that BKF may be an effective agent for anti-inflammation through anti-oxidant effect.

• 대한본초학회지
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• 제32권4호
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• pp.17-24
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• 2017

Objectives : Advanced glycation end products (AGEs) is bind formation of glucose and protein. Acceleration of AGE formation during hyperglycemia is associated with the pathogenesis of diabetic complications and causes kidney and skin damage. The aim of this study was investigated the AGEs inhibitory activity and antioxidant activity of water extracts from young persimmon (YP) and heated young persimmon (HYP). Methods : Paeoniae Radix Alba (YP) is prepared by heating with 30% ethanol. AGEs formation inhibitory activities of YP and HYP measured using bovine serum albumin. To evaluate the protective effects of YP and HYP in diabetic rats induced with streptozotocin (STZ) and methyl glyoxal (MGO), SD rats were distributed into four groups; normal mice (Nor), AGEs-induced rats (Con), AGEs-induced rats treated with 100 mg/kg YP (YP), AGEs-induced rats treated with 100 mg/kg heated YP (HYP) for 3weeks. Heated young persimmon respectively decrease AGEs construction. Results : YP and HYP administration inhibited the biomarkers of AGEs in serum, kidney and skin tissues. AGE-induced rats revealed that the significant decreased collagen however, heat processing methods of young persimmon up regulated inhibits AGEs-induced collagen decrease. The expressions of AGEs were decreased in YP and HYP treated group compared with the control group in tissues. It specifies that HYP has potential to serve as a positive regulator of via AGEs path way. Conclusion : It has proposed that may have an improvement effect on diabetic complications, heated young persimmon has AGEs inhibitory excellent activities and antioxidant effect.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.125-132
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• 2023

본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.27-30
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• 2022

기존의 공정방식에 비해 효율성이나 환경적 면에서 많은 장점을 가진 플라즈마 공정은 반도체 제작에서 널리 사용되고 있다. Plasma Sheath란 플라즈마 bulk와 그 것을 둘러싸고 있는 챔버 벽면과 전극 사이에서 관찰되는 어두운 영역으로 양이온과 전자의 이동속도 차이로 인해 발생한다. Plasma Sheath Monitoring Sensor (PSMS)는 플라즈마와 전극 사이의 전압(Voltage) 차이와 전극에 걸리는 RF power 등을 실시간으로 측정하는 센서로서 플라즈마 챔버 내에서 플라즈마의 상태와 매우 상관도가 높을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 PSMS 데이터를 활용하여 플라즈마 챔버 내의 질소이온의 상태를 예측하는 모형을 딥러닝 기계학습 기법을 이용하여 구축하였다. 연구에 사용된 데이터는 파워와 압력을 달리 셋팅한 실험에서 측정된 PSMS 데이터를 학습데이터로 활용하고 플라즈마 bulk와 Si substrate에서 측정된 질소 이온의 비율, 플럭스, 밀도를 레이블로 활용하였다. 본 연구의 결과는 향후 플라즈마 공정의 최적화 및 실시간 정밀제어를 위한 인공지능 기술의 기초가 될 것으로 기대된다.