• 한국재료학회지
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• 제33권5호
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• pp.175-188
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• 2023

Water electrolysis holds great potential as a method for producing renewable hydrogen fuel at large-scale, and to replace the fossil fuels responsible for greenhouse gases emissions and global climate change. To reduce the cost of hydrogen and make it competitive against fossil fuels, the efficiency of green hydrogen production should be maximized. This requires superior electrocatalysts to reduce the reaction energy barriers. The development of catalytic materials has mostly relied on empirical, trial-and-error methods because of the complicated, multidimensional, and dynamic nature of catalysis, requiring significant time and effort to find optimized multicomponent catalysts under a variety of reaction conditions. The ultimate goal for all researchers in the materials science and engineering field is the rational and efficient design of materials with desired performance. Discovering and understanding new catalysts with desired properties is at the heart of materials science research. This process can benefit from machine learning (ML), given the complex nature of catalytic reactions and vast range of candidate materials. This review summarizes recent achievements in catalysts discovery for the hydrogen evolution reaction (HER) and oxygen evolution reaction (OER). The basic concepts of ML algorithms and practical guides for materials scientists are also demonstrated. The challenges and strategies of applying ML are discussed, which should be collaboratively addressed by materials scientists and ML communities. The ultimate integration of ML in catalyst development is expected to accelerate the design, discovery, optimization, and interpretation of superior electrocatalysts, to realize a carbon-free ecosystem based on green hydrogen.

• 한국음향학회지
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• 제25권2호
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• pp.61-71
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• 2006

MP3 부호화 칩을 하드웨어와 소프트웨어 Co-design 개념을 이용하여 설계하고 칩으로 제작하였다. 소프트웨어적인 측면에서 MP3 부호화과정에서 계산량이 가장 많은 distortion control loop를 scale factor pre-calculation을 통하여 계산량을 $67\%$까지 줄였다. 하드웨어적인 측면에서 고속연산이 가능한 32비트 부동소수점 DSP 코어와 Fn (Fast Fourier Transform) 블록의 하드웨어 구현을 통하여 계산량을 줄였다. 설계된 칩을 하드웨어 에뮬레이션을 통하여 검증한 후 0.25um CMOS 공정을 이용하여 제작하였다. 제작된 칩의 크기는 $6.2{\time}6.2mm^2$이었으며, 제작된 칩은 테스트 보드상에서 정성적 정량적인 측면에서 정상적으로 동작하는 것을 확인하였다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2016년도 제50회 동계 정기학술대회 초록집
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• pp.171.2-171.2
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• 2016

The 2-dimensiona electron gas (2DEG) layers have opened tremendous interests in the heterooxide interfaces formed between two insulating materials, especially between LaAlO3 and $SrTiO_3$. The 2DEG layers exhibit extremely high mobility and carrier concentrations along with metallic transport phenomena unlike the constituent oxide materials, i.e., $LaAlO_3$ and $SrTiO_3$. The current work inserted artificially the interfacial layer, $Sr_xCa_{1-x}TiO_3$ between $LaAlO_3$ and $SrTiO_3$, with the aim to controlling the 2-dimensional transports. The insertion of the additional materials affect significantly their corresponding electrical transports. Such features have been probed using DC and AC-based characterizations. In particular, impedance spectroscopy was employed as an AC-based characterization tool. Frequency-dependent impedance spectroscopy have been widely applied to a number of electroceramic materials, such as varistors, MLCCs, solid electrolytes, etc. Impedance spectroscopy provides powerful information on the materials system: i) the simultaneous measurement of conductivity and dielectric constants, ii) systematic identification of electrical origins among bulk-, grain boundary-, and electrode-based responses, and iii) the numerical estimation on the uniformity of the electrical origins. Impedance spectroscopy was applied to the $LaAlO_3/Sr_xCa_{1-x}TiO_3/SrTiO_3$ system, in order to understand the 2-dimensional transports in terms of the interfacial design concepts. The 2-dimensional conduction behavior system is analyzed with special emphasis on the underlying mechanisms. Such approach is discussed towards rational optimization of the 2-dimensional nanoelectronic devices.

• 서비스연구
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• 제3권2호
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• pp.75-89
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• 2013

애플, 구글이나 월마트 등 지속적인 성장세를 유지하고 있는 서비스 기업들은 급변적인 서비스 혁신에 성공한 기업이라고 할 수 있다. 기존 기술이나 상품을 근간으로 개선을 추구하는 점진적인 혁신에 비해서 급변적인 혁신은 기존 시장이나 이용 중인 기술에 기반하지 않은 오히려 현재 기반을 파괴하는 혁신을 추구하는 것이 특징이다. 앞으로는 우리나라의 많은 서비스 기업에서도 이와 같은 급변적인 혁신을 추구하게 될 것이다. 본 연구에서는 급변적인 서비스 혁신을 추구하는 기업에서 새로운 서비스를 개발하는데 활용할 수 있는 프로세스 모형을 제시하기 위해 수행되었다. 먼저 급변적 서비스 혁신의 개념과 서비스 개발 프로세스 모형에 관련된 기존 연구결과를 고찰한 후 새로운 서비스 개발 프로세스 모형을 제시하였다. 본 연구에서 제시된 서비스 개발 프로세스 모형은 선행분석 활동으로 기술예측 및 시장분석, 전략설정 등 전략 단계의 3개 핵심 프로세스를 설정하였고, 탐색 단계에서의 4개 핵심프로세스, 그리고 실행 단계에서의 3개 핵심프로세스 등 총 10개 핵심프로세스로서 구성된 모형이다. 이밖에도 이 서비스 개발 프로세스 모형을 기업에서 적용하기 위해 필요한 성과평가 모형 등을 참조모형으로 포함시켰다. 앞으로 서비스 개발 프로세스를 다룬 많은 사례 연구와 본 연구결과에서 제시된 서비스 개발 프로세스모형의 개선 및 최적화 모형이 제시될 필요가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 한국항공우주학회지
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• 제48권10호
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• pp.791-799
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• 2020

2019년 10월 발사된 Northrop Grumman사의 MEV-1(Mission Extenstion Vehicle)은 세계 최초의 무인임무로서 궤도상 유지보수(On-Orbit Servicing)가 실질적으로 가능함을 보였다. 물론 궤도상 유지보수 임무는 수십 년 전부터 제안된 개념으로 운영 중인 위성에 대한 궤도수정 및 유지, 추진제/장비 보급 및 업그레이드, 수리, 궤도상 조립 및 제작, 우주잔해 처리 등 다양한 임무개념으로 발전되고 있으며, 이번 MEV-1 임무의 성공으로 향후 세계적으로 정부기관 및 민간분야 위성사업에서의 시장이 확대될 것으로 예상된다. 궤도상 유지보수 임무는 임무의 특성상 기본적으로 고효율의 전기추진시스템의 활용은 필수적이다. 본 연구에서는 전기추진시스템 중 홀추력기를 활용한 간단한 궤도상 유지보수 임무에 대한 임무해석 내용을 소개하고자 한다. 임무사례로서 정지궤도위성의 수명연장 임무에 대해 다양한 홀추력기 설계변수조합에 대한 설계공간탐색을 수행하고, 설계공간분석 및 최적화를 통해 고려하는 임무에 적합한 홀추력기의 설계 및 운용 파라미터를 제안함과 동시에 임무성능을 도출하였다. 추가적으로 현재 궤도상 유지보수 임무해석 시 개선점과 홀추력기를 활용한 우주임무해석에서의 발전방향을 고찰하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권2호
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• pp.251-275
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• 2011

본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제43권3호
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• pp.307-319
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• 2023

본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.