• 한국군사과학기술학회지
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• 제27권1호
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• pp.1-7
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• 2024

Weather is one of the main causes of aircraft accidents, and among the phenomena caused by weather, icing is a phenomenon in which an ice layer is formed when an object exposed to an atmosphere below a freezing temperature collides with supercooled water droplets. If this phenomenon occurs in the rotor blades, it causes defects such as severe vibration in the airframe and eventually leads to loss of control and an accident. Therefore, it is necessary to foresee the icing situation so that it can ascend and descend at an altitude without a freezing point. In this study, vibration data in normal and faulty conditions was acquired, data features were extracted, and vibration was predicted through deep learning-based algorithms such as CNN, LSTM, CNN-LSTM, Transformer, and TCN, and performance was compared to evaluate blade icing. A method for minimizing operating loss is suggested.

• 대한영상의학회지
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• 제85권5호
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• pp.861-882
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• 2024

대형 언어 모델은 자연어 처리 분야에 국한되지 않고 기술 산업의 거의 모든 분야에서부터 일상생활에 이르기까지, 전 지구적인 혁신을 가져왔다. 방대한 데이터셋에 대한 광범위한 사전 훈련 덕분에 현대의 대형 언어 모델들은 일반적인 작업뿐 아니라 의료 영상과 같은 전문적인 분야의 작업까지 수행 가능하게 되었다. 업체들은 매우 빠른 속도로 버전 업데이트 및 신규 모델 출시를 발표하고 있고, 그로 인해 초기에 지적되었던 여러 문제점과 한계점들이 하나씩 해결되어 가고 있다. 또한 초기의 스케일링 업 방식의 발전 방향성에서 탈피하여 최근에는 작아진, 온프레미스 오픈 소스 대형 언어 모델의 개념이 주목받고 있고, 이로 인해 전문 의료지식에 대한 미세조정, 훈련 효율성 제고, 개인정보 문제 해결, 성능 변동 관리 등의 이슈들이 해결되어 가고 있다. 본 종설은 대형 언어 모델을 활용하려는 영상의학 전문가에게, 관련 기술에 대한 개념적 지식과 실용적인 지침, 그리고 현재의 기술 지형과 미래 방향성 등을 통합적으로 제공하고자 작성되었다.