• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.245-251
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• 2019

소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권6호
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• pp.455-463
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• 2010

본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반하여 개선한 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 종결어미를 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였다. 또한 문장경계인식 성능을 최대화하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 문서별 성능 측정을 위해서 구두점이 주로 문장경계로 사용된 문어체 위주의 평가셋1(신문기사와 블로그 문서)과 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서 위주의 평가셋2(웹 사이트의 게시판 글)를 대상으로 성능을 측정하였다. 평가 척도로는 F-measure를 사용하였으며, 기존 연구와 동일하게 구두점만을 문장경계 대상으로 학습한 기본 모델을 만들어서 실험한 결과, 평가셋1에 대해서 96.5%의 성능을 보였지만, 평가셋2에 대해서는 56.7%로 매우 저조한 성능을 보였다. 제안하는 개선 방법은 기본 모델을 웹 문서의 특징을 반영시키도록 자질 및 엔진을 개선시켰고, 최종 모델을 평가셋2로 평가한 결과, 96.3%의 성능을 보여서 39.6%의 성능 향상이 있음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권8호
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• pp.781-788
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• 2013

엔진 설계시 실린더 주요 부품의 온도 분포 계산은 엔진 전체 구조안정성 평가시 열응력에 의한 변형을 고려하기 위해 필수적으로 수행된다. 최근 박용 및 발전용 중속엔진은 압축비 및 출력이 증대 되어 설계되고 있는 추세여서 증가된 연소실 열부하에 의한 영향을 고려하기 위해 열전달 해석의 높은 정확도가 요구되고 있다. 본 연구에서는 엔진 설계시 실린더 주요 부품의 온도 분포를 계산하고 계산된 온도 수준이 설계기준에 만족하는지를 정확히 평가 하기 위한 열전달 해석 프로세스를 정립하였다. 각 주요 열부하 영역의 경계조건 설정 과정을 1 차원 엔진 성능해석 및 3 차원 열유동 해석을 통하여 산출하여 적용하였으며 해석 결과는 해당엔진 모델의 프로토 타입엔진 주요 부품 온도를 계측하여 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3006-3013
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• 2015

원관 열교환기보다 납작관 열교환기를 사용하면 전열성능을 한층 향상시킬 수 있다. 납작관 열교환기를 적절히 설계하기 위해서는 관 내측 열전달계수를 알아야 한다. 본 실험에서는 수력직경 1.41mm인 알루미늄 납작관 내 R-410A 대류 비등 열전달계수를 구하였다. 실험범위는 질량유속 $200{\sim}600kg/m^2s$, 열유속 $5{\sim}15kg/m^2$, 포화온도 $5{\sim}15^{\circ}C$이다. 실험 결과 열전달계수는 임계 건도를 기점으로 감소함을 보였다. 임계 건도는 열유속이 증가할수록 감소하고, 질량유속이 감소할수록 감소하였다. 이는 높은 열유속 또는 낮은 질량유속에서 대류의 영향이 작게 되고 따라서 조기에 dryout이 발생되기 때문에 나타나는 현상으로 판단된다. 열전달계수는 질량유속이 증가할수록 증가하였다. 그러나 낮은 건도에서는 질량유속의 영향은 미미하였다. 열전달계수는 포화온도가 증가할수록 증가하였다. 하지만 이런 경향은 열유속이 작아지면 감소하였다. Shah와 Kaew-On et al. 상관식은 본 실험자료를 적절히 예측하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.204-211
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• 2020

경질 크롬 도금은 도금과정에서 유독성 물질인 Cr⁺⁶을 배출시키기 때문에 환경오염과 폐암을 유발하고 있어 최근 고속화염 용사법 (HVOF)을 이용한 코팅 방법이 대체 방법으로 각광받고 있다. 본 연구에서는 HVOF 방법을 이용하여 경질 크롬 도금 방법을 대체하기 위한 WC-CoCr과 WC-CrC-Ni 서멧 코팅을 제조하였으며, 제조된 코팅층의 물리적/화학적 특성인 미세경도, 기공도, 결정상 및 미세구조를 경도기, 광학현미경, X-선 회절 (XRD), 주사전자현미경(SEM) 및 EDS를 이용하여 분석하였다. 코팅층의 마모 및 마찰 거동 분석을 위해 왕복 슬라이딩 마모 테스트 방법을 이용하여 25 ℃, 250 ℃, 450 ℃의 온도에서 실시하였으며, 두 코팅층의 마모/마찰 특성을 비교 평가하여, 코팅층의 내마모 성능이 미세구조와 금속기지 결합제 간의 연관성이 있음을 확인하였다. 결과적으로 미세구조가 균일하고, 기공도가 낮을수록 내마모성이 향상되고, 금속기지 결합제가 많을수록 우수한 내마모성을 나타내는 것으로 확인되었다. 즉, 균일한 미세구조와 과량의 Co, Cr 금속기지 결합제, 낮은 기공도로 인해 온도와 테스트 온도와 관계없이 WC-CoCr 코팅이 WC-CrC-Ni 코팅에 비해 내마모성이 우수한 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제32권2호
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• pp.131-152
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• 2015

본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제4권2호
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• pp.115-123
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• 2018

과거 송전선로를 점검하기 위하여 선로를 주행하는 로봇시스템을 이용하여 점검방법이 있었으나 선로를 주행하기 위한 구동장치와 장애물을 회피하기 위한 복잡한 메커니즘 등으로 시스템 자체가 무거워 선로에 설치하기가 어렵고 선로의 장애물을 완벽하게 회피하여 주행하지 못하는 단점이 있었다. 그래서 공중에서 비행하며 점검하는 비행로봇 형태가 개발됐고 최근 회전익 멀티콥터 형태 드론의 비행안정도가 높아짐에 따라 전력산업에도 전력설비 점검에 이용되기 시작했다. 배전설비를 수동조종으로 비행하는 드론을 이용하여 점검해 왔다. 그러나 송전선로나 철탑의 경우, 설비 규모가 크고 경간 거리가 멀어 비행 중인 드론의 위치와 송전선로간의 거리를 가늠하기 어렵기 때문에 드론을 수동으로 시계비행하며 송전선로를 점검하기에는 선로와의 충돌위험에서 자유롭기 어렵다. 또한, 수동조종으로 선정된 웨이포인트(Way-point)에 의존한 자동비행점검도 송전선로에 형성되는 자기장에 의해 드론의 전자식 나침판이 오작동하여 비행방향의 오류를 초래하므로 송전선로와의 충돌 가능성이 여전히 상존한다. 그러므로 본 논문에서는 송전선로의 자기장을 영향에 대한 드론점검 작업환경을 조사하고 이를 근거로 자기장 영향권 밖에서 비행경로를 생성하여 고배율카메라와 열화상 카메라가 탑재된 상용화 드론을 이용하여 자동비행하면서 송전선로를 점검할 수 있는 체계를 소개한다. 또한, 이 점검체계를 이용하여 충남지역의 154 kV, 345 kV, 765 kV 등 전압별 실 선로에 대하여 적용한 현장시험결과를 소개하고자 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제48권5호
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• pp.355-361
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• 2020

인공위성 중 군사적 성격을 띠는 저궤도 소형 인공위성의 경우 다표적 관측을 필요로 하고 고해상도의 사진 및 영상의 수요가 증가하는 추세이다. 고해상도 영상과 다표적 관측을 위해 인공위성의 기동성이 가장 큰 변수로 작용한다. 소형 인공위성의 경우 고기동성을 갖게 되면 빠르게 자세기동을 할 수 있지만 자세 기동을 완료 후 다음 자세 기동을 할 때 잔류진동이 발생하게 된다. 이에 본 연구에서 자세 기동 후 발생하는 평판의 진동 특성을 검증하기 위하여 자세기동을 모사하기 위한 실험 치구를 제작하고 실험을 수행하였다. 추가로 이러한 진동을 저감시키기 위해 영구자석을 이용한 수동형 감쇠방법으로 와전류 브레이크 시스템을 응용한 와전류 감쇠기를 제시하였다. 와전류 감쇠기를 적용하기 위하여 수학적 모델을 정립하였으며 영구자석의 자속밀도와 공극거리에 따라 이를 실험적으로 구현하였으며, 4개의 태양전지판(평판) 중 1개 평판을 특정하여 와전류감쇠기를 적용유무에 따라 자세 기동 후 발생하는 잔류진동에 대한 저감 성능을 실험적으로 검증하였다.

• 생물정신의학
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• 제6권1호
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• pp.111-118
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• 1999

본 연구에서 저자들은 성인 정신분열병환자에서 손톱주름 총 시도와 정신분열병의 발생연령, 정신 병리, 진행성, 병전 기능, 인지기능과의 관련성을 알아보고자 DSM-IV의 진단기준에 맞는 정신분열병 환자 40명과 대조군 40명을 선택하여 연구한 결과 다음과 같은 결과를 보여주었다. 첫째, 정신분열병 대상군($6.2{\pm}5.9$)과 정상 대조군($5.2{\pm}6.0$) 간의 총 시도 점수(PVS)에서 통계적으로 유의한 차이가 없었고 (t=-0.67, p=0.252), 고도의 PVS 비율에서도 두 군간의 통계적인 차이가 없었다(${\chi}^2$=2.90, p=0.088). 둘째, PVS 많을수록 음성 증상을 제외한 PANSS의 모든 증상군에서 통계적으로 유의한 상관 관계를 보여주었다. 셋째, 발병연령이 빠를수록 PVS가 높았다(r=-0.291, p=0.034). 넷째, 병전적응이 안 좋을수록 PVS가 높았다(r=0.265, p=0.049). 다섯째, 정신분열병의 경과가 진행성일수록 신체미세기형이 많았다(r=-0.272, p=0.045). 여섯째, PVS와 CPT 정답률과는 역 상관관계(r=-0.375, p=0.009)를, CPT 개입 오류와는 상관관계(r=0.293, p=0.041)를 보여주었다. 본 연구의 소견에서, 손톱주름 총 시도가 정신분열병의 음성 증상과 관계된 일부 소견들에서만 연관이 있다는 것을 시사하고 있지만 이 연구는 적어도 어떤 형태의 정신분열병 환자들에 있어서 손톱주름 총 시도는 안 좋은 병전 적응력, 진행성 정신분열병과 같은 부분적으로 음성증상과 관련이 있는 임상 변인들 사이에 연관성을 보여 주었고, 이러한 소견은 정신분열병의 어떤 아형의 원인에 있어서 기질적인 영향이 있을 수 있다는 것을 암시한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.