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- 저자 : 구본우 ( Bon Woo Gu ) (검색결과 13 건)
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구본우(Bon Woo Gu),공인철(In Chul Kong) 大韓環境工學會 2014 대한환경공학회지 Vol.36 No.6
나노물질은 다양한 분야에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 Lactuca(상추)와 Raphanus(알타리무) 씨앗의 발아와발아지수에 금속산화물 나노입자(CuO, NiO, Fe₂O₃, CO₃O₄, TiO₂, ZnO)가 미치는 영향을 조사하였다. 용액상 노출에서 CuO가가장 큰 영향을 나타내었으며, 발아와 발아지수의 EC50는 각 0.46 mg/L와 0.37%로 조사되었다. 씨앗 이용 식물독성 측정에서상추가 알타리무보다 나노입자 노출에 대해 더욱 민감한 반응을 나타내었다. 일반적으로 나노입자의 씨앗발아와 발아지수에근거한 영향은 다음의 순서로 조사되었다: CuO > ZnO>NiO > TiO₂, Fe₂O₃, CO₃O₄. 특히 TiO₂, Fe₂O₃와 CO₃O₄는 최대 노출 농도 1,000 mg/L 농도에서도 뚜렷한 영향을 나타내지 않았다. Nanomaterials have been widely used in many fields. This study investigates the effects of metal oxide nanoparticles(CuO, NiO, TiO₂, Fe₂O₃, CO₃O₄, ZnO) on germination and germination index (G.I.) of seeds, Lactuca and Raphanus. Underaqueous exposure, CuO on Lactuca shows the most significant impacts on activities compared to others, showing EC50s forgermination and G.I. as 0.46 mg/L and 0.37%, respectively. The effects of nanoparticle phytotoxicity on seed Lactuca was muchhigher than that of Raphanus. In general, the toxicities on seed germination and germination index were as following orders : CuO >ZnO > NiO >> TiO₂, Fe₂O₃, CO₃O₄. No measurable inhibition was observed at 1,000 mg/L (maximum exposure concentration) ofTiO₂, Fe₂O₃, CO₃O₄.
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32Bit 전용 클라이언트 게임의 AI 모델을 위한 ALNN기반 강화학습 프레임워크: 오목 게임 중심으로
구본우(Bon-Woo Gu),황규덕(Kiu-Duck Hwang),한태우(Taewoo Han) 한국게임학회 2023 한국게임학회 논문지 Vol.23 No.3
DQN이 Atari 게임들을 성공적으로 플레이한 사례는, 게임에 딥러닝을 적용할 수 있다는 희망을 보여 준다. 게임 자체 내에 딥러닝 기반 AI 모델을 적용하기 위해서는 64Bit 클라이언트 게임으로 개발되어야 한다. 게임 회사에서는 장기간에 걸쳐 32Bit 클라이언트 게임을 64bit 클라이언트 게임으로 바꾸고 있지만, 그 사이, 사용자들에게 발전된 NPC를 제공하기 위해서는 32Bit 클라이언트 게임에서도 사용할 수 있는 강화학습 방법이 필요하다. 본 논문에서는 강화학습의 보상 방식을 ALNN 알고리즘에 적용하여 32Bit 클라이언트 게임에서도 강화학습을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 제안된 프레임워크는 32Bit 클라이언트 오목 게임에 적용하여 성능을 검증한다. The successful play of Atari games by DQN shows the hope of applying deep learning to the game. In order to apply a deep learning-based AI model within the game itself, it must be developed as a 64Bit client game. Game companies are changing 32-bit client games to 64-bit client games over the long term. However, in the meantime, reinforcement learning methods that can be used in 32-bit client games are needed to provide advanced NPCs to users. This paper proposes framework that can perform reinforcement learning even in 32-Bit client games by applying the compensation method of reinforcement learning to the ALNN algorithm. The probability of the next action is adjusted through compensation.
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태양전지 물순환장치를 이용한 호내 부영양화 저감에 관한 연구
구본우(Gu, Bon-Woo),이영신(Lee, Young-Shin),오대민(Oh, Dea-Min),최건열(Choi, Gun-Youl),양종운(Yang, Jong-Woon),이영호(Lee, Yeong-Ho) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
소류지의 주변으로 농축산농가와 마을 등이 위치할 경우 지속적인 오염물질 유입과 강우시 농경지등에서 발생하는 비점오염물질 유입 등으로 부영양화의 원인이 되고 있으며, 이로 인해 식물성 플랑크톤의 이상번식으로 부영양화가 악화되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 태양전지 물순환장치를 이용하여 부영양화 저감효과를 평가하고자 한다. 소류지내에 태양전지 물순환장치를 설치 후 식물성 플랑크톤과 부영양화지수를 평가한 결과. 전체 식물성 플랑크톤 현존량의 경우 큰 변화가 나타나지 않았으나, 부영양화의 주요인 중 하나인 남조류가 제어되었으며, 부영양화지수는 가동기간이 증가함에 따라 부영양화지수가 감소하는 것으로 나타나 부영양화 방지에 있어서 효과적이라 판단된다.
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GPS-X을 이용한 소규모 마을하수도처리시설의 고도처리개선 연구
구본우(Gu, Bon-Woo),오대민(Oh, Dea-Min),이영신(Lee, Young-Shin),최건열(Choi, Gun-Youl),양종운(Yang, Jong-Woon),이정철(Lee, Jung-Chul) 한국산학기술학회 2009 한국산학기술학회 학술대회 Vol.- No.-
우리나라 농어촌 지역은 경제 발전과 함께 식생활의 개선 및 주택 개량, 수세식 화장실 보급 확대등으로 생활 오수 발생량이 크게 늘고 있는 실정이다. 이에 1994년부터 정부는 하수도법에 의한 수질개선 대책 사업등으로 마을 하수도 사업이 진행되어 왔으나, 현재 몇몇 농어촌 지역의 마을하수도 시설의 노후화 및 처리용량 부적합 등으로 현재 질소, 인의 처리효율이 방류수 수질기준에 적합하지 못하여 주변 수역의 수질개선을 위한 고도처리개선이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구는 소규모 마을하수도처리시설에 적용하고자 하는 고도처리개선공정을 GPS-X(General Purpose Simulator) 시뮬레이션으로 계획수질을 추정하여 대상시설에 적합한 고도처리개선공정을 설계하였다. 측정결과, 각 반응조별시뮬레이션에서 혐기조, 무산소조, SBR1, SBR2 모두 일정한 처리형태를 보였으며, 시뮬레이션을 통한유출수 예측결과, SS의 경우 97.3%, BOD 97.5%, TCOD 87.3%, TP 81.1%, TN 74.5%의 제거효율을보여, 안정적인 고도처리효과를 나타내는 것으로 판단된다.
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구본우(Gu, Bon-Woo),오대민(Oh, Dae-Min),이영신(Lee, Young-Shin) 한국산학기술학회 2010 한국산학기술학회논문지 Vol.11 No.4
본 연구는 양돈축사에서 발생하는 슬러리형의 폐수를 원수로 하여 미세기포(M.A)와 교반기(Mixer)을 통한 호기성 조건으로 액비화 처리시 특성을 분석하고자 한다. 실험초기 pH는 7.6으로 액비의 적정 pH 범위보다 조금 상 회하는 것으로 나타났으며, pH상승은 VFAs와 연관성이 있는 것으로 나타났다. 호기성 조건으로 액비처리를 수행하 였을 경우 BOD와 COD제거효율에 있어서 혐기성 조건에 비해 효과적으로 나타났으며, BOD의 경우 호기성조건에서 M.A+Mix는 70.9%, M.A는 67.8%로 나타났으며, COD는 M.A+Mix가 39%, M.A가 19%의 제거효율이 나타났다. NH3-N의 경우 모든 조건에서 시간 경과에 따라 점차 낮아지는 경향을 보였으며, 이는 질소의 특성과 pH상승에 따 른 것으로 판단된다. NO₃-N에서는 모든 조건에 증가추세로 나타나 반응조 내에 NO₃-N이 축적되어 탈질율이 낮아지 는 것으로 판단된다. 또한, 돈분뇨 액비의 비료성분 분석결과, 혐기성 조건에 비해 호기성 조건인 M.A+Mix에서 비 료성분 함유율이 높은 것으로 나타났다. The purpose of this study is to analyze the behavior of swine slurry wastewater from bogen, in the treatment of Aerobic Liquid-Composting treatment by Aerobic Liquid-Composting using a mixer and Micro Air Diffusion pH level was at the beginning and its rise was seemingly related to VFA. It appears that removal of BOD and COD are more effective by Aerobic than by Anaerobic. In terms of removal efficiency, it shows 70.9% of BOD and 39% of COD in M.A+Mix and 67.8% of BOD and 19% of COD in M.A. NH3-N decreases in all conditions, which is caused by both the characteristic of nitrogen and the rise of pH. NO₃-N increases in all conditions. It is judged that the accumulation of NO₃-N affects the reduction of the ratio of denitrification. In the result of the analysis of Manure in swine slurry of liquified fertilizer ingredients, content of Manure in swine slurry of liquified fertilizer ingredients in aerobic conditions (M.A+Mix) is higher than anaerobic conditions.
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최원진 ( Won-jin Choi ),구본우 ( Bon-woo Gu ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
게임에서는 장애물이 가로 막고 있을 때 길 찾기 알고리즘이 요구된다. Path Finding Method 는 길과 장애물을 고려하여 목적지까지의 경로를 찾는 방법을 말한다. A* 알고리즘은 이런 복잡한 미로 찾기에 최적화된 Path Finding 알고리즘이다. 하지만, 모바일 같은 저비용 기기에서 A* 알고리즘을 사용하기엔 단순한 지형에서도 연산 부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 가상의 공간에서 Grid를 구축하여, 통행이 가능한 곳과 불가능한 곳을 나누어 최종 지점에 도달할 수 있도록 하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제시한 Path Finding Method 는 최종 지점이 막다른 길인 경우 가장 가까운 이동 가능한 경로로 길을 안내하도록 설계하여 예외 상황에 대처했다. 대표적인 길 찾기 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘은 최소 비용을 고려해서 최단으로 가는 거리를 비교하여 길을 나타낼 수 있다. 하지만, Dijkstra 알고리즘 경우 비용이 양수가 아닌 음수의 경우 무한 루프에 빠지는 등 결과 값이 제대로 나오지 않을 수 있다. 본 논문에서 제안한 Path Finding Method 는 최소 비용을 노드별로 비교하는 방식이 아닌 초기 비용을 알 수 없는 분야에 쉽게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 제안한 Path Finding Method 를 적용하여 Web 게임을 제작하는 것에 성공하였다. 향후, Path Finding Method 결과에 위치 정렬 알고리즘을 적용하여, 중복된 지역을 가는 확률을 최소화하면서 정리된 Path 가 돌출되도록 연구할 예정이다. 본 논문의 Path Finding Method 은 게임 개발 분야에 적극 기여되길 바란다.
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게임 환경을 통제할 수 있는 규칙 기반 Semi-Supervised Learning 오목 인공지능 프레임 워크
김선민 ( Sun-min Kim ),구본우 ( Bon-woo Gu ) 한국정보처리학회 2022 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.29 No.1
게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.
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