• Wind and Structures
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• 제36권6호
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• pp.405-421
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• 2023

Strong wind is the main factors of wind-damage of high-rise buildings, which often creates largely economical losses and casualties. Wind pressure plays a critical role in wind effects on buildings. To obtain the high-resolution wind pressure field, it often requires massive pressure taps. In this study, two traditional methods, including bilinear and bicubic interpolation, and two deep learning techniques including Residual Networks (ResNet) and Generative Adversarial Networks (GANs), are employed to reconstruct wind pressure filed from limited pressure taps on the surface of an ideal building from TPU database. It was found that the GANs model exhibits the best performance in reconstructing the wind pressure field. Meanwhile, it was confirmed that k-means clustering based retained pressure taps as model input can significantly improve the reconstruction ability of GANs model. Finally, the generalization ability of k-means clustering based GANs model in reconstructing wind pressure field is verified by an actual engineering structure. Importantly, the k-means clustering based GANs model can achieve satisfactory reconstruction in wind pressure field under the inputs processing by k-means clustering, even the 20% of pressure taps. Therefore, it is expected to save a huge number of pressure taps under the field reconstruction and achieve timely and accurately reconstruction of wind pressure field under k-means clustering based GANs model.

• 전자공학회논문지
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• 제53권11호
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• pp.151-159
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• 2016

본 논문에서는 다량의 온수가 필요하지 않는 세면을 목적으로 개발된 세라믹 발열체 기반 비저장식 순간 전기온수기를 제안한다. 입력되는 물을 가열하여 온수로 출수시키는 히팅모듈은 유량센서를 이용하여 입력되는 물을 감지하고 세라믹 히팅 모듈을 동작시킨다. 히팅 모듈 내부는 분당 1.5리터로 입수되는 물의 온도 대비 약 $15^{\circ}C$정도로 가열된 온수로 입수 2초 내에 출수시키기 위해 1 path 유로로 설계하였고 또한 설계의 타당성을 검증하기 위해 히팅모듈 내부 물의 흐름과 온도변화에 대한 열유동해석을 수행하였다. 기본 설계를 기초로 내부에 막대형 세라믹 발열체 1개가 내장된 히팅모듈을 제작하였다. 히팅모듈 제작 후 3단계로 온도 세팅 기능을 가지는 온수기 시제품을 제작하였다. 제작된 시제품을 분당 1.5리터의 물을 공급하는 상수도관에 연결하고 출수되는 물의 온도 및 시간을 측정한 실험에서 물 공급 후 2초 후에 온수기 3단 기준으로 공급되는 물 온도 대비 $18.3^{\circ}C$로 가열된 온수를 출수할 수 있음을 확인하였다. 그리고 대기전력 1w 미만, 순간 전력도 일반가정에서의 허용범위를 넘지 않는다. 성능 측정 결과들을 통해 제안된 비저장식 순간 전기온수기가 겨울철 세면용으로 가정, 고속도로휴게소, 공장 등의 세면대에 적용이 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37C권11호
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• pp.1094-1103
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• 2012

최근 국방 소프트웨어 산업은 다양한 무기체계 사업을 통해 모델링 및 시뮬레이션 기술을 적용한 시뮬레이션 시스템 개발을 늘리고 있으며, 특히 이기종 시뮬레이터 간 이식성 및 상호 연동성 확보를 위해서 분산 시뮬레이션 표준 프레임워크인 HLA(High Level Architecture)의 적용을 규정하고 있다. HLA는 분산 환경에서 시뮬레이터간 데이터 교환 및 순서화를 제공하기 위한 서비스를 정의하며, HLA 규칙, Federate 인터페이스 표준 그리고 객체 모델 템플릿의 주요 컴포넌트로 구성된다. RTI(Run-Time Infrastructure)는 Federate 인터페이스 표준을 구현한 소프트웨어로써 Federation 환경에 참여 중인 Federate들이 정보를 교환할 수 있도록 기능을 제공한다. RTI 기술은 워 게임, 가상 시뮬레이션, 훈련 및 무기체계 소프트웨어 연동과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 국내에서 개발된 사례가 없어 모두 외산 제품에 의존하고 있는 실정이다. 본 논문은 국내에서 개발된 IEEE1516.1-2000 표준의 RTI 구현을 소개한다. 특히, Federate 간 데이터 교환 성능을 높이기 위해서 서버-클라이언트 방식과 단대단 방식을 혼합한 하이브리드 데이터 통신 방식의 적용 방법을 기술하고, 상용 RTI와 데이터 처리율 및 네트워크 지연 시간의 비교를 통해 성능이 개선되었음을 보인다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권1호
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• pp.1-11
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• 2005

본 연구에서는 다양한 재료의 시트(Sheet)를 각각 절단하여 적층하는 방법으로 기존 적층조형법과는 다른 쾌속 임의형상제작 시스템인 CAFL/sup VM/(Computer Aided Fabrication of Lamination for Various Material)을 제안한다. 이러한 조형 방법은 가공 속도를 빠르게 하며 복잡한 후처리 과정을윽 대폭 줄일 수 있고, 여러 가지 재료가 사용 가능한 장점을 지니고 있다. 이러한 목적으로 개발된 2자유도의 X-Y테이블 형태의 CAFL/sup VM/은 레이저빔으로 시트(Sheet)를 절단, 적층하여 조형물을 완성하는 새로운 고속적층 시스템으로 가능성을 검증하였다. 하지만 2자유도 시스템은 X-Y 평면을 이동하는 작업공간에 수직으로 레이저 가공이 이루어지는 방법으로, 조형된 사물의 표면에 계단 형상이 나타나는 표면정밀도상의 문제점을 드러낸다. 이러한 문제점을 해결하고자 2자유도에 3자유도를 추가한 5자유도 시스템을 제안하여 레이저의 경사절단이 가능하게 함으로서 조형된 사물의 표면 정밀도를 높이고, 일정한 패턴의 모양을 갖는 조형물 가공의 경우 여러 시트(Sheet)가 적층되는 부분을 한번에 가공할 수 있도록 하여 보다 빠르고 정밀한 5자유도 매니퓰레이터 CAFL/sup VM/ 시스템을 설계한다. 즉, 정속경로제어와 경사각절단제어를 구현하고 그 외에 수반된 자동화 CAFL/sup VM/ 시스템을 구현하는 것이 본 논문의 목적이다.

• Composites Research
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• 제35권6호
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• pp.378-393
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• 2022

마찰전기 나노발전기(이하 TENG)의 새로운 발전 기술은 에너지 수집 및 자가 전력 공급 감지 응용 분야의 긍정적 전망으로 인해 점점 더 많은 관심을 받고 있다. 또한 최근 소프트로봇의 부상은 플렉시블과 소프트센서, 액추에이터 개발에 대한 폭넓은 관심을 불러 일으키고 있다. TENG는 액추에이터와 자가 전력 공급 센서를 구동하는 유망한 전원으로 간주되어 소프트웨어 로봇, 소프트 센서 및 액추에이터 개발을 위한 독창적인 방법을 제공한다. 이 리뷰에서는 TENG를 기반으로 다양한 형태와 기능을 가진 소프트웨어 로봇을 소개하려 한다. 그 중 자연계의 구조, 표면 형태, 재료 특성과 센싱/발전 메커니즘을 모방한 바이오닉 소프트 로봇의 설계는 TENG 성능 향상에 큰 도움이 되었다. 또한 다양한 바이오닉 소프트 로봇은 TENG의 간단한 구조, 자체 전력 공급 특성 및 조정 가능한 출력으로 인해 이전 구동 방식보다 향상되었다. 그리하여 이 리뷰에서는 TENG가 활성화한 소프트 로봇 응용의 특정 핵심 영역에서 다양한 연구를 종합적으로 검토하려 한다. 리뷰를 요약하자면 먼저 최근 개발된 다양한 TENG 기반 소프트웨어 로봇을 정리하고 다양한 장비 구조, 표면 형태 및 자연적으로 영감을 받은 재료를 비교 분석하여 그에 따른 TENG 성능 개선을 수행한다. 자연계에 사용되는 다양한 유비쿼터스 감지 원리와 발전 메커니즘 및 유사한 인공 TENG 설계가 확인되었고 촉각 디스플레이 및 웨어러블 기기, 인공 전자 피부 등의 기기에 TENG를 활성화하는 바이오닉 응용에 대해 논의한다. 마지막으로 TENG 기반 센서 및 구동 장비의 로봇 실제 적용에 대한 발전 기회, 도전 및 미래 전망을 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 유통과학연구
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• 제11권2호
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• pp.45-55
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• 2013

Purpose - The development and implementation of OSS (Open Source Software) led to a dramatic change in corporate IT infrastructure, from system server to smart phone, because the performance, reliability, and security functions of OSS are comparable to those of commercial software. Today, OSS has become an indispensable tool to cope with the competitive business environment and the constantly-evolving IT environment. However, the use of OSS is insufficient in small and medium-sized companies and software houses. This study examines the need for OSS Intermediaries in the Software Distribution Channel. It is expected that the role of the OSS Intermediary will be reduced with the improvement of the distribution process. The purpose of this research is to prove that OSS Intermediaries increase the efficiency of the software distribution market. Research design, Data, and Methodology - This study presents the analysis of data gathered online to determine the extent of the impact of the intermediaries on the OSS market. Data was collected using an online survey, conducted by building a personal search robot (web crawler). The survey period lasted 9 days during which a total of 233,021 data points were gathered from sourceforge.net and Apple's App store, the two most popular software intermediaries in the world. The data collected was analyzed using Google's Motion Chart. Results - The study found that, beginning 2006, the production of OSS in the Sourceforge.net increased rapidly across the board, but in the second half of 2009, it dropped sharply. There are many events that can explain this causality; however, we found an appropriate event to explain the effect. It was seen that during the same period of time, the monthly production of OSS in the App store was increasing quickly. The App store showed a contrasting trend to software production. Our follow-up analysis suggests that appropriate intermediaries like App store can enlarge the OSS market. The increase was caused by the appearance of B2C software intermediaries like App store. The results imply that OSS intermediaries can accelerate OSS software distribution, while development of a better online market is critical for corporate users. Conclusion - In this study, we analyzed 233,021 data points on the online software marketplace at Sourceforge.net. It indicates that OSS Intermediaries are needed in the software distribution market for its vitality. It is also critical that OSS intermediaries should satisfy certain qualifications to play a key role as market makers. This study has several interesting implications. One implication of this research is that the OSS intermediary should make an effort to create a complementary relationship between OSS and Proprietary Software. The second implication is that the OSS intermediary must possess a business model that shares the benefits with all the participants (developer, intermediary, and users).The third implication is that the intermediary provides an OSS of high quality like proprietary software with a high level of complexity. Thus, it is worthwhile to examine this study, which proves that the open source software intermediaries are essential in the software distribution channel.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권1호
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• pp.29-37
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• 1999

일반적으로 신경망의 정보처리 능력은 신경망의 구조와 효율적인 학습패턴에 의해 결정된다. 그러나 아직까지 체계적으로 신경망의 구조를 설계하거나 효율적인 학습패턴을 선택하는 방법은 없다. 한편 진화 알고리즘은 개체군을 이용한 탐색법으로 전역적 최적해를 구하는 데 많이 사용되고 있으며, 특히 최적의 시스템을 설계하고자 할 때 매우 유용한 방법이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘으로 구성된 두 개의 개체군이 서로 경쟁적으로 진화하는 공진화 방법에 의해 최적의 신경망구조를 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 신경망구조를 나타내는 주개체군과 학습패턴을 나타내는 부개체군으로 되어 있으며, 이 두 개체군(신경망과 학습패턴)은 서로 경쟁적으로 진화한다. 즉, 학습패턴은 신경망이 학습하기 힘든 패턴으로 진화하고 신경망은 그 패넌들을 학습할 수 있도록 진화하단. 이 방법은 부적절한 학습패턴의 선택과 임의적인 신경망의 설계로 인한 시스템의 성능이 저하되는 것을 해결한다. 또한 공진화 방법에서 각 개체군의 적합도는 동적으로 변화하기 때문에 그 진행과정을 쉽게 알 수 없다. 따라서 본 논문에서는 그 진행과정을 관찰할 수 있는 방법도 소개한다. 마지막으로 제안한 방법을 로봇 매니플레이터의 비주얼 서보임 문제에 적용하여 그 유효성을 검증한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.107-116
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• 2015

고성능 컴퓨터와 디지털 카메라의 보급으로 컴퓨터를 이용한 객체 탐지 및 추적은 컴퓨터 비전의 다양한 응용분야에서 중요한 문제로 대두 되고 있다. 또한, 지능형 자동화 감시 장치, 영상 분석 장치, 자동화된 로봇 분야 등에서 그 필요성이 점점 부각 되고 있다. 객체 추적은 카메라를 이용하여 움직이는 객체의 위치를 찾는 처리 과정을 의미 하며, 강건한 객체 추적을 위해서는 객체의 스케일, 형태 변화, 회전에 강건하고 정확한 객체의 위치를 파악할 수 있어야한다. 본 논문에서는 랜덤 포레스트를 이용한 강건한 객체 추적에 대한 알고리즘을 제안하였다. 정확한 객체의 위치를 찾기 위해 지역 공분산과 ZNCC (Zeros Mean Normalized Cross Correlation)를 사용하여 객체를 검출하고 검출된 객체를 5개의 부분으로 나누어 랜덤 포레스트로 객체가 잘 검출 되었는지 검증 한다. 검증된 객체 중 모델을 선택하여 객체 검출이 잘못 되었다고 판단된 경우 입력 모델을 변경하여 정확한 객체를 찾도록 하였다. 제안된 알고리즘과 기존의 알고리즘들을 비교 하였을 때 비교적 정확한 객체의 위치를 잘 찾아 가는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.