• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권3호
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• pp.93-98
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• 2023

논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권6호
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• pp.701-708
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• 2017

건축공사는 설계단계에서 도면을 바탕으로 예상되는 비용이 산정되며, 소요예산의 책정과 예산에 합당한 효율적 공사 방안을 찾게 된다. 정확한 물량산출과 예산책정은 공사의 수익성 여부를 판단하는 척도 중 하나로 매우 중요하다. 하지만 이러한 과정이 대부분 인력이나 2D 도면에 의존하여 수행되기 때문에 오차가 발생하기 쉬웠고, 자동화가 가능한 BIM(Build Information Modeling) 프로그램은 매우 고가이기 때문에 현장에서 적용하기 어려운 시점이다. 이에 본 연구에서는 3차원 모델링 소프트웨어인 스케치업을 이용하여 3D 건축모델링을 수행하고, 물량산출을 할 수 있는 방법론을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 건축물의 2D 도면을 이용하여 효과적으로 3D 모델링을 수행하였으며, 모델링 결과를 기반으로 2D 도면과 3D 모델링을 통한 물량산출의 차이를 산출할 수 있었다. 연구를 통해 스케치업을 활용한 3D 모델링과 물량산출이 기존의 2D 산출식의 오류를 방지할 수 있다는 가능성을 제시하였다. 지속적인 연구를 통해 연구방법의 활용성이 검증된다면 건축 모델링과 물량산출 업무 효율성 증가에 크게 기여할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권11호
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• pp.481-492
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• 2023

본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.971-979
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• 2023

소형 선박(<499 GT)이 전체 선박의 46%를 지배하고 있어 상대적으로 많은 CO₂ 배출가스를 가지고 있다고 결론지을 수 있다. 최적의 Trim 조건에서 운전하면 선박의 저항을 감소시킬 수 있어 온실가스가 적게 발생할 수 있다. Trim을 최적화하는 가장 저렴한 방법 중 하나는 최적의 Longitudal Center of Gravity(LCG)를 얻기 위해 무게 분포를 조정하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 소형 선박의 저항에 대한 LCG 변화의 영향을 경험적 및 수치적 해석을 통해 연구하고자 한다. 선체를 설계하는 Savitsky 경험식은 Maxsurf Resistance의 방법으로 사용된다. 수치해석에는 STAR-CCM+ 상용 CFD(Computational Fluid Dynamics) 소프트웨어가 사용되지만 최종적으로 선박 설계 과정 이후 최적의 LCG를 얻기 위해 전체 저항을 비교한다. 결론적으로 Froude Number 0.56에서는 수치해석에 의해 전체 길이(LoA) 46.2%에서 최적의 LCG를 달성하고 Froude Number 0.63에서는 43.4% LoA를 달성하여 29.2% LoA에서 기준점에 비해 최대 41.12% - 45.16%의 상당한 저항 감소를 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.455-460
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• 2023

텍스트 증강은 자연어처리 모델의 성능 향상을 목적으로 원본 텍스트의 변환, 생성을 통하여 새로운 증강 텍스트를 생성하는 방법론이다. 기존 연구된 기법들은 표현적 다양성 부족, 의미 왜곡 , 한정적인 양의 증강 텍스트와 같은 한계점이 존재한다. 거대언어모델과 few-shot learning을 활용한 텍스트 증강은 이러한 한계점의 극복이 가능하지만, 잘못된 생성으로 인한 노이즈 발생의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 여러 후보 텍스트를 생성하고 적합한 텍스트를 증강 텍스트로 선정하는 TAGS를 제안한다. TAGS는 기존 텍스트 few shot learning을 통해 다양한 표현을 생성하면서 대조 학습과 유사도 비교를 통해 원본 텍스트가 적더라도 적합한 데이터를 효과적으로 선정한다. 이를 텍스트 증강이 필수적인 업무용 챗봇 데이터에 적용하여 60배 이상의 양적 향상을 달성하였다. 또한 증강 텍스트의 질적 향상을 확인하기 위해 실제 생성된 텍스트를 분석하여 원본 텍스트에 비해 의미론적, 표현적으로 다양한 텍스트를 생성함을 확인하였으며, 증강 텍스트로 실제 분류 모델을 학습하고 실험하여 실질적으로 자연어처리 모델 성능 향상에 도움이 되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.461-470
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• 2023

딥러닝을 활용한 스피치 애니메이션 생성은 영어를 중심으로 활발하게 연구되어왔지만, 한국어에 관해서는 사례가 없었다. 이에, 본 논문은 최초로 지도 학습 딥러닝을 한국어 스피치 애니메이션 생성에 활용해 본다. 이 과정에서, 딥러닝이 스피치 애니메이션 연구를 그 지배적 기술인 음성 인식 연구로 귀결시킬 수 있는 중요한 효과를 발견하게 되어, 이 효과를 한국어 스피치 애니메이션 생성에 최대한 활용하는 방법을 고찰한다. 이 효과는 연구의 최우선 목표를 명확하게 하여, 근래에 들어 활발하지 않은 한국어 스피치 애니메이션 연구를 효과적이고 효율적으로 재활성화하는데 기여할 수 있다. 본 논문은 다음 과정들을 수행한다: (i) 블렌드쉐입 애니메이션 기술을 선택하며, (ii) 딥러닝 모델을 음성 인식 모듈과 표정 코딩 모듈의 주종 관계 파이프라인으로 구현하고, (iii) 한국어 스피치 모션 캡처 dataset을 제작하며, (iv) 두 대조용 딥러닝 모델들을 준비하고 (한 모델은 영어 음성 인식 모듈을 채택하고, 다른 모델은 한국어 음성 인식 모듈을 채택하며, 두 모델이 동일한 기본 구조의 표정 코딩 모듈을 채택한다), (v) 두 모델의 표정 코딩 모듈을 음성 인식 모듈에 종속되게 학습시킨다. 유저 스터디 결과는, 한국어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (4.2/5.0 점 획득)이, 영어 음성 인식 모듈을 채택하여 표정 코딩 모듈을 종속적으로 학습시킨 모델 (2.7/5.0 점 획득)에 비해 결정적으로 더 자연스러운 한국어 스피치 애니메이션을 생성함을 보여 주었다. 이 결과는 한국어 스피치 애니메이션의 품질이 한국어 음성 인식의 정확성으로 귀결됨을 보여 줌으로써 상기의 효과를 확인해준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.255-266
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• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.1-12
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• 2024

푸드테크 산업 중 서비스 로봇 시장이 커짐에 따라 외식산업의 소비자 행동의도에 영향을 끼치는 로봇 서비스의 품질이 중요하다. 식당 서빙로봇은 직원의 업무를 줄여주기도 하지만, 서비스 실패에 따른 대응이 되지 않기 때문에 고객의 불만족은 물론 직원의 업무를 늘리기도 한다. 주문과 서빙 기능 외에 서비스 품질을 높이기 위해서 직원처럼 서비스 실패 후 복구 노력, 과정의 공정성, 공감, 대응성, 확신성에 대한 기능도 요구된다. 이에 우리는 식당 서빙 서비스 실패 유형을 내적, 외적요인으로 가정하고, 서비스에 실패했을 때 직업 윤리적인 태도로 대응할 수 있도록 직업윤리적 공감모듈이 있는 서빙로봇을 개발했다. 이때 서빙로봇의 표정과 액션은 평상 서비스 모드에 실패복구 노력과 공감을 반영한 실패 모드를 추가하여 개발하였으며, 두 유형의 서비스 실패에 따른 서빙로봇의 직업 윤리적 공감 대응 여부가 로봇평가에 유의미한지를 실험하였다. 실험참가자들은 로봇 실수보다 다른 고객의 실수에 따른 서비스 실패에 더 불편해했으며, 서빙로봇의 직업윤리적 공감과 대응은 적절했다고 응답하였다. 또한 직업윤리적 공감 모듈의 장착여부에 따라 로봇 호감도는 차이가 없지만 안전성은 유의미한 차이를 보였다. 생성형 인공지능을 활용하여 직업윤리적 공감 대응 모듈을 탑재한다면, 국내 서빙로봇산업과 시장은 더욱 성장할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.79-90
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• 2024

본 연구는 대표적인 생성형 AI 기술인 ChatGPT의 이용자 신뢰를 중심으로 이용실태와 지속사용의도에 영향을 미치는 요인, 그리고 신뢰의 영향력이 목적에 따라 달라지는지를 탐색적으로 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT를 많이 이용하는 20대와 30대를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 통계 패키지 프로그램인 IBM SPSS 27과 SmartPLS 4.0을 적용하여 분석을 수행하였다. Bhattacherjee의 기대충족모델(ECM)을 기반으로 구조방정식 모델을 구축하고, 경로분석과 다중그룹분석(MGA)를 실시하여 가설을 검증하였다. 본 연구의 결과는, 첫째, ChatGPT 이용자들은 일상적인 도구로 사용하기보다 특정 목적이나 필요에 따라 사용하고 있으며, 대부분의 사용자가 ChatGPT의 환각효과(Hallucination)에 대해 인지하고 있으나 이는 사용을 저해하는 요인은 아니었다. 둘째, 가설검정 결과 독립변수인기대충족, 인지된 유용성, 사용자 만족 요인 모두가 종속변수인 지속이용의도에 긍정적 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 셋째, 이용자가 ChatGPT를 이용하는 목적에 따라 신뢰의 영향력이 달라짐이 확인되었다. 이용자가 정보 검색 목적으로 ChatGPT를 활용하는 경우에는 신뢰가 사용자 만족에 영향을 미친 반면, 창작 목적으로 사용하는 경우 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과가 향후 사회와 기업에 있어 생성형 AI의 도입 과정에서 신뢰성의 문제를 해결하고 성공적인 도입을 위한 정책 수립 및 개선방안 도출을 위해 활용될 수 있기를 기대한다.

• 산업과 과학
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• 제3권2호
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• pp.31-37
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• 2024

본 논문에서는 10.3GHz(x-band) 주파수에서 동작하는 단일 및 2-패치 마이크로스트립 배열 안테나 설계 및 시뮬레이션 결과를 제시하였다. 전송선로 이론을 통한 패치와 급전 선로 설계 파라미터를 구하였고 CST MWS를 사용하여 마이크로스트립 패치 배열 안테나를 최적화 설계하는 과정을 제안하였다. 먼저 단일 마이크로스트립 패치 안테나를 설계한 후 최적의 반사 손실 및 이득을 얻기 위해 CST MWS를 사용하여 각 파라미터를 최적화하였다. 그리고 X-대역 애플리케이션을 위한 2×1 마이크로스트립 배열 안테나로 설계를 확장하였다. 사용된 기판은 Roger RO4350B(h=0.79mm, 𝜖_r = 3.54)이고 급전 방식은 안테나 크기와 급전 효율을 고려하여 인셋(inset) 급전 방식을 사용하였다. CST MWS를 활용한 시뮬레이션 결과를 제시하였으며, 동작 주파수(10.3GHz)에서 -18dB의 S11, 10.2dBi의 이득, 0.165GHz의 대역폭, 30°(Az, 𝜑=0), 121°(El, 𝜑=90)의 3-dB 빔폭을 얻었다. 향후 본 연구 결과를 기본으로 4×4 어레이로 추가 확장하여 안테나를 설계 및 제작하여 다양한 X-밴드 애플리케이션에 활용될 수 있다.