최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
건설산업은 안전사고뿐 아니라 공기지연, 원가상승, 환경오염 등의 여러 복합적인 리스크가 발생하며 이를 해결하기 위한 관리기술이 필요하다. 그 중에서 프로젝트에 직접적인 영향을 미치는 공정리스크의 관리는 그 중요성에 비해 관련정보가 부족한 실정이다. 본 연구는 각 프로젝트마다 상이한 분류체계 사용으로 인한 리스크 정보검색의 어려움을 해소하기 위하여 MATM 터널 공정리스크분류체계를 개발하고자 하였다. 리스크수집은 기존 문헌검토와 Experience Mining 기법을 사용하였고 DB구축은 자연어처리 개념을 활용하였다. 분류체계의 구조는 자료의 호환성을 고려하여 기존 WBS 구조를 채택하였고, WBS의 공종과 연결된 RBS를 구축하였다. 연구결과 공종별 리스크를 쉽게 파악하고 리스크에 연결된 리스크특성과 리스크요인이 직관적으로 드러나는 리스크분류체계가 완성되었다. 구축된 분류체계의 활용성 검증결과 사용자의 키워드 입력으로 공종별 리스크와 리스크요인이 쉽게 식별되어 분류체계는 유효한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 NATM터널 계획 및 설계 시 작업공종에 따르는 리스크를 미리 식별하고 그 요인에 맞는 대응방안을 수립하여 비용과 공사기간의 증가를 방지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 열화상 카메라, 스피드돔 카메라, PTZ 카메라, 레이더, 라이다 센서와 스마트폰을 통합한 순찰 로봇을 설계하고 구현하였다. 이 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 감시하고 대응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 특히 야간이나 가시성이 낮은 조건에서도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 설계되었다. 로봇의 이동성을 위해 궤도 이동체계를 선택하였고, 실시간 데이터 처리와 의사결정을 위해 스마트폰 기반의 제어 시스템을 개발하였다. 다양한 센서의 조합은 로봇이 환경을 포괄적으로 인식하고 위험 요소를 신속하게 감지할 수 있게 해준다. 열화상 카메라는 야간 감시에, 스피드돔과 PTZ 카메라는 광범위한 영역 모니터링에, 레이더와 라이다는 장애물 탐지와 회피에 활용된다. 스마트폰 기반 제어 시스템은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다. 제안된 로봇 시스템은 보안, 감시, 재난 대응 등 다양한 분야에서 활용 가능하다. 향후 연구에서는 로봇의 자율 순찰 알고리즘 개선, 다중 로봇 협업 시스템 개발, 실제 환경에서의 장기 테스트 등이 수행되어야 할 것이다. 본 연구는 지능형 감시 로봇 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 IPA 기법을 이용하여 중국인 골프장 이용객의 골프장 선택속성 요인에 대한 재방문의도 및 추천의도에 미치는 영향을 규명하는데 목적이 있다. 본 연구를 수행하고자 중국인 골프장 이용객 388명을 대상으로 설문조사를 실시하여 자료처리 및 IPA 분석을 실시한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째 선택속성의 중요도는 직원 예절, 만족도는 식당 및 식음료 가격이 가장 높게 나타났다. 둘째, IPA 매트릭스 분석 결과, 지속유지에는 8개, 집중개선은 14개, 낮은 우선순위는 5개, 과잉노력지양은 3개의 선택속성이 분포하였다. 셋째 비용, 접근성, 코스시설, 부대시설, 캐디 전문성, 이용객 관리의 만족도가 재방문과 추천 의도에 모두 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국인 골프장 이용객으로 한정하였기 때문에 골프문화가 다른 국가에서 연구된 선행연구와는 그 결과를 비교하는데 있어 차이가 있을 수 있기 때문에 문화의 다양성을 고려한 연구들이 향후에 진행되어야 할 것이다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
Blanket is of vital importance for engineering application of the fusion reactor. Nuclear heat deposition in materials is the main heat source in blanket structure. In this paper, the three-dimensional method for thermal-hydraulics/neutronics coupling analysis is developed and applied for the full-scale module of the helium-cooled ceramic breeder tritium breeding blanket (HCCB TBB) designed for China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR). The explicit coupling scheme is used to support data transfer for coupling analysis based on cell-to-cell mapping method. The coupling algorithm is realized by the user-defined function compiled in Fluent. The three-dimensional model is established, and then the coupling analysis is performed using the paralleled Coupling Analysis of Thermal-hydraulics and Neutronics Interface Code (CATNIC). The results reveal the relatively small influence of the coupling analysis compared to the traditional method using the radial fitting function of internal heat source. However, the coupling analysis method is quite important considering the nonuniform distribution of the neutron wall loading (NWL) along the poloidal direction. Finally, the structure optimization of the blanket is carried out using the coupling method to satisfy the thermal requirement of all materials. The nonlinear effect between thermal-hydraulics and neutronics is found during the blanket structure optimization, and the tritium production performance is slightly reduced after optimization. Such an adverse effect should be thoroughly evaluated in the future work.
본 연구는 일·가족 양립 정책 중 출산 및 육아 지원 제도의 활용 정도, 그리고 제도의 이용 여부와 양육 스트레스 양상을 알아보고자 남녀를 대상으로 다양한 직업군을 포함하여 실시되었다. 이를 위해 사용된 『한국아동패널』 13차(2020년) 자료는 기술 통계, 교차 분석, One-way ANOVA와 Duncan의 사후 검증으로 분석되었다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 남녀 모두 관련 제도 중 '유연근무제'를 이용한 비율이 가장 높았고, 직업군별로는 두 집단 모두 '전문가 및 관련 종사자'에서 '유연근무제'를 제일 많이 선택하였다. 관련 제도 이용 여부와 양육 스트레스는 응답자 모두 평균 이상의 양육 스트레스를 지각하는 것으로 나타났다. 이 중 남성은 '유연근무제' 이용자, '가족돌봄휴직' 이용자 순으로 높았으며, 직업군별 양육 스트레스 정도는 '군인'이 가장 낮았다. 여성의 경우, '육아휴직' 이용자의 양육 스트레스가 가장 높았고 그 다음은 '육아기근로단축시간' 이용자였다. 본 연구 결과를 바탕으로 일·가족 양립 정책 활성화에 관한 함의를 논하였으며 사회적, 개인적 측면에서 제언을 하였다.
도로 하부의 노후하 된 매설물이 손상되면 공동 및 지반 함몰 등의 재해가 발생할 가능성이 있고 이는 사회적인 비용을 발생시킨다. 본 연구의 목적은 적외선 카메라를 활용하여 공동 위치에 따른 열적 특성을 평가하고 CNN 알고리즘으로 각 공동 위치에 적합한 분류를 수행하고자 하였다. 가로×세로×깊이가 400cm×50cm×40cm인 대상 부지에서 PVC pipe를 상부, 중부 그리고 하부에 매설하여 공동을 조성하였다. 실험부지의 상부에는 포장층을 모사하기 위하여 콘크리트 블록을 설치하였고, 오후 4시부터 다음날 12시까지 측정이 진행되었다. 적외선 카메라로 측정된 초기 온도는 각각 43.7℃, 43.8℃ 그리고 41.9℃로 관측되었고, 측정값은 대기온도 변화가 반영되었다. CNN 알고리즘으로 분류를 진행하기 위해서는 이미지 데이터가 필요하며, 해당 연구에서는 RP 알고리즘을 통해 수치데이터를 이미지로 변환하였다. RP 알고리즘은 4가지 방법을 활용하여 이미지를 생성하였고, 각각의 이미지는 10,000×10,000, 2,000×2,000, 1,000×1,000 그리고 100×100 픽셀로 구성된다. CNN 학습 정확도는 각각 99%, 97%, 98% 그리고 96%로 매우 높게 나타났다. 제안된 방법의 신뢰성은 수치데이터의 정확도와 비교하였으며, 신뢰성이 약 20% 이상 향상된 결과가 나타났다. 이와 같은 결과는 RP 알고리즘으로 전환된 데이터가 적외선 측정된 값의 신뢰성 있는 결과 제공이 가능함을 시사한다.
모바일 기술과 비디오 스트리밍 기술이 발달하고 미디어 플랫폼이 다변화 되면서 '페이스북 라이브', '아프리카 TV'와 같은 모바일 개인방송은 기존 IT 시스템과는 다른 수용 패턴을 보이고 있다. 모바일 개인방송 시청 요인에는 오락적 동기가 가장 큰 비중을 차지하므로 기존의 외재적, 생산적 동기 중심의 시스템 수용 이론으로는 연구의 한계가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용 분석에 특화된 HMSAM(Hedonic-Motivation System Adoption Model)을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청자의 수용 요인에 어떠한 오락적 동기가 작용하는지 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구 변인에는 즐거움(Joy), 시간 흐름 미인지(Temporal Dissociation), 현실도피감(Escapism), 몰입(Focused Immersion)과 같은 내재적 동기가 포함되었다. 또한 인지된 사용 용이성(Perceived Ease of Use), 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 시청 의도(Intention to Watch) 변인도 포함되었다. 연구 분석은 Multi-indicator 모형의 구조방정식을 통하여 변수들 간의 인과관계와 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 모바일 개인방송 시청의 즐거움은 시간 흐름 미인지, 현실도피감, 인지된 사용 용이성과 긍정적(+)인 관계를 맺고, 시청의도와 몰입에도 긍정적(+)인 영향을 주었다. 현실도피감 역시 몰입에 긍정적(+)인 영향을 주었다. 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용에 대한 최신 연구인 HMSAM 모델을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청 요인들을 새롭게 분석하였다는 점에 의의가 있다. 향후 재미와 오락의 개념을 더 세분화하고, 미디어의 능동적 수용과 수동적 수용을 추가적으로 살펴본다면 더욱 발전된 후속 연구가 진행될 수 있을 것이다.
지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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