• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.29-35
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• 2020

본 논문에서는 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 최근 자연어처리 분야는 방대한 양의 말뭉치로 사전 학습된 언어 표현 모델을 활용하는 연구가 활발하다. 특히 자연어처리 분야 중 하나인 개체명인식은 대부분 지도학습 방식을 사용하는데, 충분히 많은 양의 학습 데이터 세트와 학습 연산량이 필요하다는 단점이 있다. 강화학습은 초기 데이터 없이 시행착오 경험을 통해 학습하는 방식으로 다른 기계학습 방법론보다 조금 더 사람이 학습하는 과정에 가까운 알고리즘으로 아직 자연어처리 분야에는 많이 적용되지 않은 분야이다. 아타리 게임이나 알파고 등 시뮬레이션 가능한 게임 환경에서 많이 사용된다. BERT는 대량의 말뭉치와 연산량으로 학습된 구글에서 개발한 범용 언어 모델이다. 최근 자연어 처리 연구 분야에서 높은 성능을 보이고 있는 언어 모델이며 많은 자연어처리 하위분야에서도 높은 정확도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 DQN, BERT 두가지 딥러닝 모델을 이용한 새로운 구조의 개체명 인식 DeNERT 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 범용 언어 모델의 장점인 언어 표현력을 기반으로 강화학습 모델의 학습 환경을 만드는 방법으로 학습된다. 이러한 방식으로 학습된 DeNERT 모델은 적은 양의 학습 데이터세트로 더욱 빠른 추론시간과 높은 성능을 갖는 모델이다. 마지막으로 제안하는 모델의 개체명 인식 성능평가를 위해 실험을 통해서 검증한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권2호통권42호
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• pp.37-46
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• 2005

현재까지 많은 스마트 면진시스템이 제안되었고 연구되어 왔다. 본 연구에서는 스마트 면진시스템의 면진장치와 보조감쇠 장치로서 새로운 형태의 마찰진자시스템(FPS)과 MR 감쇠기를 각각 사용한다. 퍼지로직제어기(FLC)가 고유의 견실성과 비선형 및 불확실성을 쉽게 다룰 수 있는 능력이 있기 때문에 MR 감쇠기의 감쇠력을 조절하는데 FLC를 사용한다. 또한 FLC의 성능을 최적화 하기 위해서는 유전자알고리즘(GA)을 사용한다. GA를 사용함으로써 소속함수의 형상을 조절하는 것뿐만 아니라 적절한 퍼지제어규칙을 결정할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 부분개선 유전자알고리즘을 사용하였다. 이 방법은 유전자의 특정부분을 향상시키는데 효율적이다. FPS와 MR 감쇠기의 동적거동을 표현하기 위해서는 뉴로?퍼지 모델을 사용한다. FLC의 최적설계를 위하여 본 연구에서 제안된 방법의 효율성은 여러 가지 역사지진을 사용하여 계산된 동적응답을 기초로 하여 평가한다. 예제해석결과 제안된 방법은 적절한 퍼지규칙을 찾을 수 있고 GA로 최적화된 FLC는 수동제어기 뿐만 아니라 전문가의 지식에 기반한 FLC와 전통적인 준능동제어기보다 더 좋은 성능을 발휘한다.

• 보존과학회지
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• 제28권4호
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• pp.367-376
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• 2012

철기 생산 기술은 당시 사회 발전을 가늠하는 척도로서 과거의 제철 방법을 이해하기 위한 철기 유물의 미세조직과 개재물에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 고려시대로 추정되는 고양 벽제 제철 유구에서 일괄로 수습된 철제 유물의 시편을 채취하여 광학현미경과 미세경도시험기, SEM-EDS를 이용하여 미세 조직의 성분분석을 통해 제철과 제련 기술을 추론하여 보았다. 연구결과 철괴는 주철괴와 탄소강 철괴로 분류되었다. 주철괴의 경우 백주철 조직과 인(P)의 함량이 높은 회주철 조직으로 분류되었으며 회주철 내 높은 P의 함량은 석회질 등의 융제가 첨가되며 혼입된 것으로 판단된다. 따라서 주철 조직의 철괴 및 고탄소강 철괴는 제련공정을 거치지 않은 선철들로 추정된다. 또한 철기 제작에는 크게 두가지 방법이 사용된 것으로 판단된다. 첫번째는 주물에 주철을 부어 제작하는 주철괴 제작 방법이며, 두번째는 선철의 제련 공정을 통하여 생산되는 탄소강을 제작하는 방법이다. 특히 탄소강의 고른 강 조직과 적은 양의 MnS 개재물은 현대 제철 조직과 매우 유사한 특징을 지니나 고양 벽제 제철유구에서 수습된 탄소강 내 Mn의 함유에 대하여 판단하기에는 좀 더 많은 연구가 이루어져야 할 것이며, 주철의 제강공정을 통한 고탄소강의 생산 가능성도 염두에 두어야 할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.1-6
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• 2002

인터넷이 등장하면서 수 많은 고객이 웹 사이트를 방문하고, 구매나 컨텐츠 이용 등의 다양한 활동을 하게 된다. 그로 인해 웹 시스템에는 방대한 양의 자로가 축적되고 그 자료는 고객의 개인화(Personalization)된 서비스를 가능하게 한다. 고객의 개별적인 특성이나 선호도를 반영한 개인화는 웹 시스템은 봇물처럼 개발되고 있으며, 인터넷 시스템에서 고객의 정보를 분류하기 위해서는 정성적인 지식과 정량적인 지식을 체계적으로 반영하여야 한다. 이러한 두 종류의 지식이 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 사용되어지기 위해서는 일관성과 유연성을 갖는 지식 통합이 이루어져야 한다. 지식 통합은 고객의 개인 선호도를 반영하거나 잘 분류할 수 있게 하기 위해서 먼저 지식 표현이 전제된다. 본 연구는 이러한 지식 통합시스템을 웹 투자 고객에 초점을 맞추어 프로토타입을 개발하였다. 개발된 시스템은 정성적 지식의 추출과 추론 방식 그리고 정성적 지식과 정량적 지식과의 통합 방식을 사용하고 있으며, 고객의 개인 선호도 입력에서부터 포트폴리오 구성가지 전반적인 프로시져를 잘 반영하고 있다. 제안한 지식기반 통합 모형을 가지고 실험적인 분석을 통하여 개인 선호도를 고려한 투자의사결정 문제의 퇴적 포트폴리오 구성에서 우수성을 보이며 정성적 지식이 갖는 투자환경의 변화에 매우 탄력적임을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.52-64
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• 1995

로보트 매니퓰레이터는 고도의 비선형 시변 시스템으로써 정밀한 제어가 매우 어려운 제어 대상으로 인식되어 왔으며 따라서 수많은 제어이론의 적용대상이 되어왔다. 로보트 매니퓰레이터의 제어에는 두가지 형태가 있는데 한가지는 궤적계획이고, 또한가지는 궤적 추종이다. 본 논문에서는 궤적 추종을 목적으로 하고, 이를 위해 퍼지논리와 신경회로망을 결합한 지능형 제어를 제안한다. 제안된 제어시스템은 사고 및 추론과 같은 인간의 인식처리에 해당하는 불확실한 것들의 구체화를 가능케하는 퍼지논리와 학습 및 병렬처리능력이 있는 신경회로망을 융합하여 구성된 퍼지-신경망 제어시스템이다. 그러나 이러한 장점을 갖는 퍼지-신경망 제어기도 정확한 제어 규칙의 발생은 어려은데 이는 신경회로망의 지역적 최소치에 빠지는 특성에 기인한다고 볼 수 있다. 그리고 일반적으로 시스템의 비선형 정도는 탐색에 의해서만 알수 있는 성질의 것이므로 본 논문에서는 최적의 탐색알고리듬으로 널리 인정되고 있는 유전알고리듬을 사용하여 전역적이 규칙공간을 탐색한 후 이를 바탕으로 퍼지-신경망 제어기를 완성한다. 제안된 제어시스템의 효율성은 2자유도의 로보트 매니퓰레이터를 사용하여 컴퓨터의 모의실험을 통해 입증된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권2호
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• pp.145-166
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• 2021

이 연구는 고차원적 사고 능력이 형성되는 시기에 있는 초등학교 고학년 아동의 독후활동으로서 북코딩(Book-Coding)의 독서교육 효과를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위하여 경기도 N시 소재 N초등학교 5학년 아동 30명을 대상으로 북코딩을 활용한 독서교육 프로그램 집단 15명, 독서감상문 작성 프로그램 집단 15명으로 구성하여 총 12회기에 걸쳐 독서교육 프로그램을 적용하였다. 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 논리적 사고력에 미치는 효과를 분석한 결과, 논리적 사고력의 하위 요인인 보존 논리, 비례 논리, 변인 통제 논리, 확률 논리, 상관 추리 논리, 조합 논리 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 창의력에 미치는 효과를 분석한 결과, 호기심, 집요성, 유효성, 독자성, 모험성, 개방성, 지식, 상상력, 독자성, 민감성, 유창성, 융통성, 정교성 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 북코딩을 활용한 융합 독서교육 프로그램은 초등학교 아동의 창의적 인성에 미치는 효과를 분석한 결과, 호기심, 과제집착, 독립성, 위험감, 사고의 개방성, 심미성 모두 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권2호
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• pp.74-93
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• 2010

최근 네비게이션 시스템이 대중화되면서 랜드마크 연구는 도시지역 이동을 위한 인지적 시스템 개발에 중요한 연구주제가 되고 있다. 지역 커뮤니티에게 있어서 랜드마크로 구성된 도시이미지는 지역 네비게이션에 있어서 장소인식을 위한 참조프레임 역할을 담당한다. 일반적으로 네비게이션은 새로운 지역을 이동하는 탐험(Exploration)과 친숙한 지역을 이동하는 네비게이션으로 구분할 수 있다. 후자의 경우, 도시이미지는 지역 커뮤니티에게 있어서 장소인식에 있어서 핵심적인 역할을 담당한다. 커뮤니티의 장소인식은 시스템적으로 연결된 장소들로 구성된 도시이미지에 기반을 두어 이루어지는 지식기반의 추론의 과정이다. 본 연구에서 도시이미지의 구조는 계층적 지식으로 간주하여 커뮤니티를 위한 지역이동을 위한 도메인 온톨로지로 표현하였다. 커뮤니티에게서 수집된 도시이미지는 커뮤니티의 인지정도에 따라 엥커(anchor), 디스턴트(distant)와 로컬(local)분류하였다. 온톨로지 모델링 기법을 이용한 도시이미지의 표현은 지역 커뮤니티의 지리적 지식으로 명시화하고 도시지역 안내를 위한 에이전트를 위해 재사용이 가능한 지식으로서 유용한 의미를 갖는다.

• 지구물리
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• 제3권3호
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• pp.161-174
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• 2000

베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.421-426
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• 2018

현재 기존에 상용화 되어 있는 LED 조명기기의 경우, LED 동작 시퀀스가 고정이 되어 있는 상태로 판매되고 있다. 이와 같은 상태로는 외부 환경 요인이 고려되지 않고 오직 장소에만 적용되는 조명 환경 용도로서의 기능만을 수행한다. 현재는 선박 내 외부 환경 요인의 변화에 따른 최적의 조명 환경 조성이 어렵게 되어있다. 그러므로 외부 환경 요인의 변화에 좀 더 유기적이고 능동적으로 적응할 수 있도록 외부 환경 값을 입력받아 실시간으로 최적 조명 값이 반영될 수 있도록 해야 될 필요성이 있다는 결론을 얻게 되었다. 본 논문에서는 마이크로프로세서를 선박 통합관리 시스템으로 활용하여 기존의 외부 환경 요인에 의하여 실시간으로 변동되는 환경 데이터를 다루며, 외부 환경요인을 확인하고 또한 퍼지 추론 시스템을 접목하여 RGB LED 모듈 조명 제어가 가능한 제어기를 구성하였다. 이를 위하여 퍼지 제어 알고리즘을 설계하고, 퍼지 제어 시스템을 구성하였다. 외부 환경 요소인 피사체와의 거리, 조도 값을 센서로 통해 입력 받고 이 값들을 퍼지 제어 알고리즘을 통하여 최적 조명 값으로 변환하여 RGB LED 모듈 조광 제어를 통하여 표현하고 퍼지 제어 시스템의 실질적인 효능을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.