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김준호 항공우주시스템공학회 2020 항공우주시스템공학회지 Vol.14 No.5
Disasters are causing significant damage to the lives and property of our society and are recognized as social problems that need to be solved nationally and globally. The 4th industrial revolution technologies affecting society as a whole such as the Internet of Things(IoT), Artificial Intelligence(AI), Drones(Unmanned Aerial Vehicles), and Big Data are continuously absorbed into the disaster and safety industries as scientific and technological tools for solving social problems. Very soon, twenty-nine domestic UAV-related organizations/companies will complete the construction of a multicopter type small UAV integrated system (‘17~’20) that can be operated at disaster and security sites. The current work considers and proposes the mid-to-long term R&D direction of disaster UAV as a strategic asset of the national disaster response system. First, the trends of disaster and safety industry and policy are analyzed. Subsequently, the development status and future plans of small UAV, securing shortage technology, and strengthening competitiveness are analyzed. Finally, step-by-step R&D direction of disaster UAV in terms of development strategy, specialized mission, platform, communication, and control and operation is proposed. 재난․재해는 우리 사회의 인명과 재산에 막대한 피해를 주고 있으며, 국가적으로 해결해야 할 사회문제로서 인식되고 있다. 사물인터넷, 인공지능, 드론(무인기), 빅 데이터와 같은 4차 산업혁명 기술들은 과학․기술적 사회문제해결 도구로서 재난·안전산업 분야에도 흡수되면서 사회 전반에 영향을 미치고 있다. 국내 무인기 관련 29개 기관/기업은 재난치안 현장에서 운용 가능한 멀티콥터형 소형무인기 통합시스템 구축(’17~‘20)을 완료할 예정이다. 본 논문은 국가 재난대응 체계의 전략 자산으로서 재난치안용 무인기의 중장기적인 발전 방향을 고찰하고자 한다. 먼저, 재난안전 산업 및 정책 동향을 분석하고, 소형무인기 개발현황 및 향후계획, 부족기술 확보, 경쟁력 강화 방안 고찰을 통해 개발전략, 특화임무, 플랫폼, 통신, 관제, 운용 측면에서 재난치안용 무인기의 단계별 연구개발 방향을 제안한다.
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고체산화물 연료전지의 Anode인 Ni/YSZ에 Ni 원자층 증착 코팅의 효과
김준호,모수인,박광선,김형순,김도형,윤정우 한국마이크로전자및패키징학회 2022 마이크로전자 및 패키징학회지 Vol.29 No.1
This study is to increase the surface area and maximize the effect of the catalyst by coating a nanometersized metal catalyst material on the anode layer using atomic layer deposition (ALD) technology. ALD process is known to produce uniform films with well-controlled thickness at the atomic level on substrates. We measured the performance by coating metals (Ni) on Ni/YSZ, which is the most widely known anode material for solid oxide fuel cells. ALD coatings began to show a decrease in cell performance over 3 nm coatings. 이 연구는 원자층 증착(Atomic Layer Deposition, ALD) 기술을 사용하여 나노미터 크기의 금속 촉매 물질을연료극 층에 코팅하여 표면적을 늘리고 촉매의 효과를 극대화시키기 위한 연구이다. ALD 공정은 기판 위에 원자 수준에서 잘 제어된 두께를 갖는 균일한 막을 제조하는 것으로 알려져 있다. 우리는 고체산화물 연료전지의 연료극 물질로 가장 널리 알려진 Ni/YSZ 위에 금속(Ni)을 코팅하여 성능을 측정하였다. ALD 코팅은 3 nm 이상의 코팅에서 전지 성능의감소를 보이기 시작했다
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비트코인 가격 예측을 위한 LSTM 모델의 Hyper-parameter 최적화 연구
김준호,성한울 한국융합학회 2022 한국융합학회논문지 Vol.13 No.4
비트코인은 정부나 금융기관에 의존되어 있지 않은 전자 거래를 지향하며 만들어진 peer-to-peer 방식의 암호화폐이다. 비트코인은 최초 발행 이후 거대한 블록체인 금융 시장을 생성했고, 이에 따라 기계 학습을 이용한 비트코인 가격 데이터를 예측하는 연구들이 활발해졌다. 그러나 기계 학습 연구의 비효율적인 Hyper-parameter 최적화 과정이 연구 진행에 있어 비용적인 측면을 악화시키고 있다. 본 논문은 LSTM(Long Short-Term Memory) 층을 사용하는 비트코인 가격 예측 모델에서 가장 대표적인 Hyper-parameter 중 Timesteps, LSTM 유닛의 수, 그리고 Dropout 비율의 전체 조합을 구성하고 각각의 조합에 대한 예측 성능을 측정하는 실험을 통해 정확한 비트코인 가격 예측을 위한 Hyper-parameter 최적화의 방향성을 분석하고 제시한다. Bitcoin is a peer-to-peer cryptocurrency designed for electronic transactions that do not depend on the government or financial institutions. Since Bitcoin was first issued, a huge blockchain financial market has been created, and as a result, research to predict Bitcoin price data using machine learning has been increasing. However, the inefficient Hyper-parameter optimization process of machine learning research is interrupting the progress of the research. In this paper, we analyzes and presents the direction of Hyper-parameter optimization through experiments that compose the entire combination of the Timesteps, the number of LSTM units, and the Dropout ratio among the most representative Hyper-parameter and measure the predictive performance for each combination based on Bitcoin price prediction model using LSTM layer.
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