• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.402-402
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• 2023

상수관망은 충분한 양질의 수돗물을 공급하기 위한 사회기반 시설물이다. 상수관로의 노후화, 누수 등은 수도 사고 발생의 가능성을 증가시키고, 수돗물 안전성에 대한 신뢰도를 감소시킨다. 수돗물 공급 전 과정을 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)과 결합한 지능형 상수도관 예측 및 관리 시스템을 구축하여, 상수도 수질 사고를 조기에 감지하고 사전에 취약지점을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 상수관로의 위험도를 평가하기 위한 체계적인 데이터와 기준이 필요하다. 본 연구에서는 상수관로의 위험도 예측모델을 개발하기 위해 상수관로 위험도와 관련된 평가 인자를 선정하고 분류하였으며, 각 인자의 명확한 기준을 제시하였다. 국내·외 상수도 위험도 평가 항목에 대한 자료를 비교 및 분석하였고, 전문가 자문을 통해 인자를 정립하여 상수관로 위험도 평가 지표를 개발하였다. 개발된 평가 지표의 현장 적용성과 실효성 검증을 위해 정량적인 데이터 확보가 가능하고 상태를 평가할 수 있는 대상 지역을 선정하였다. 문헌 자료의 평가항목들과 전문가 의견을 바탕으로 상수관로 위험도 평가 인자를 31개의 직접 인자와 5개의 간접 인자로 구분하였고, 인자별 평가 기준을 제시하였다. 직접 인자는 노후화 정도를 파악할 수 있는 노후도 평가 항목, 지역 특성을 반영한 토양 부식성 항목, 실시간으로 측정하여 결과를 제공하는 실시간 계측 항목, 직접적인 수질 결과를 제공하는 정수장 수질 항목, 상수관로의 건전성을 평가하는 자산관리 항목으로 분류하였다. 추후, 위험도 평가 운용을 위한 알고리즘을 개발하면 상수도 사고 위험에 대한 예방 및 대응 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.385-385
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• 2023

우리나라의 경우 여름철에 강우가 집중되는 특성 및 기후변동을 체감하고 있는 현 시점에서 수자원 시스템을 효과적으로 관리하는 것은 점차 중요해지고 있다. 그러나 IPCC의 미래 기후변화 예측 시나리오는 특정 복사강제력에 기반을 하기에 그 자체만으로도 불확실성이 존재하며, 전 지구적 모형을 활용하는 점에서 우리나라 기후변화 예측 정확성이 저하될 가능성이 있다. 장래 수자원 공급의 의사결정 객관성 및 체계를 확보하고 위에 제시된 단점을 보완하기 위하여, 본 연구에서는 Decision-Scaling을 적용하여 댐 이수안전도를 분석하였다. 연구지역은 충주, 용담, 합천, 섬진강댐을 선정하였다. 기후스트레스 시나리오는 총 91개(순위 기반 강우 스트레스 시나리오 13개 및 0℃에서 6℃까지의 7개 온도 스트레스 시나리오)를 1995년부터 2014년까지 관측된 자료를 바탕으로 구축하였다. 수문모형(IHACRES)과 저수지모형(HEC-ResSim)을 결합하여 이수안전도 분석 모형을 개발하였다. 모형의 검정은 과거 댐 유입량과 비교하였으며, 개발된 모형은 매우 높은 정확도(R²≥0.81)를 보여, 과거 사상에 대한 모의가 가능한 것으로 평가 되었다. 본 연구의 결과로 여름철 강우 변동이 온도와 비교하여 용수공급에 더 큰 영향을 주는 것으로 평가 되었다. (i) 강우와 온도가 동시에 변화하는 시나리오와, (ii) 개별적으로 변화하는 시나리오에 대한 이수안전도의 합과 비교하여, (i)의 경우가 이수안전도에 더 큰 영향 주는 것으로 평가되었다. 이러한 결과는 여름철 강수량의 감소와 증가로 인해 각각 물과 에너지가 제한된 실제증발산이 발생한 것으로 사료된다. 본 연구의 결과는 미래를 포함한 기후 스트레스 발생 시 효율적인 댐 관리 및 운영을 위한 의사결정에 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.210-215
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• 2022

최근 전 세계적으로 불안감, 우울증 등을 비롯한 정신 건강 관리에 어려움을 겪고 있다. 특히 COVID-19 팬데믹 사태로 인해 경제적, 사회적으로 고립되는 시간이 길어지면서 정신 건강이 악화되고 있다. 한국의 경우도 심리상담을 받는 비율이 증가하는 등 정신 건강 관리의 수요가 높아지고 있다. 정신 건강 관리를 위한 여러 진입 장벽들을 극복하기 위해 개발된 비대면 심리상담들이 인기를 얻고 있다. 특히, 인공지능 기술과 정신 건강 관리를 결합하려는 시도가 많아지고 있으며, 미국, 중국 등 해외에서는 이미 워봇(Woebot), 유퍼(Youper) 같은 심리상담 챗봇이 상용화되어 서비스 중이다. 그러나 한국에서의 심리상담 챗봇은 아직까지 해외만큼 상용화 단계에 이르지 못했다. 또한, 이러한 챗봇을 구축하기 위한 데이터셋 연구가 부족한 실정이다. 본 논문에서는 익명 심리 플랫폼을 통하여, 심리전문가가 비식별화한 고민과 해당 고민에 대한 전문가 답변을 활용하여 구축한 MICA를 소개한다. 또한, 본 데이터셋을 활용해 딥러닝 기반의 언어 모델을 학습하고 정량적, 정성적 성능 평가를 통해 챗봇의 가능성을 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.317-320
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• 2020

연설문은 구어체와 문어체 두 가지 특성을 모두 갖고 있는 복합적인 데이터 형태이다. 발화자의 문장 표현, 배열, 그리고 결합에 따라 그 구조가 다르기 때문에, 화자 별 갖는 문체적 특성 또한 모두 다르다. 국정을 다루는 정치인들의 연설문은 국정 현황을 포함한 다양한 주요 문제점을 다룬다. 그러면 발화자의 문서 내 문체적 특성을 고려할 경우, 해당 문서가 어느 정치인의 연설문인지 파악 할 수 있는가? 본 연구에서는 대한민국 정책 브리핑 사이트로부터 한국어 기반 사전 학습된 언어 모델을 활용하여 연설문에 대한 미세조정을 진행함으로써 발화자 예측 분류 모델을 생성하고, 그 가능성을 입증하고자 한다. 본 연구는 5-cross validation으로 모델 성능을 평가하였고 KoBERT, KoGPT2 모델에서 각각 90.22%, 84.41% 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.11a
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• pp.390-391
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• 2022

Recently, SpaceX, private enterprise dealing in space development company, has reported a plan for launching of low earth orbit satellites via Starlink Business, and launched 900 satellites until now. Concretely, it plans tp operate Ku/Ka band satellite, and launch 7,518 of V band satellites for broadband communication. Therefore, wireless communication service for ship will be provided, and various solutions will be offered through the low earth orbit satellites. In this work, we investigated RF characteristics of coplanar waveguide employing periodic 3D coupling structures, and examined its potential for a development of marine radio communication FISoC (fully-integrated system on chip) semiconductor device.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.13 no.1
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• pp.1-9
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• 2024

In the development and mass production of polymers, there are many uncontrollable variables. Even small changes in chemical composition, structure, and processing conditions can lead to large variations in properties. Therefore, Traditional linear modeling techniques that assume a general environment often produce significant errors when applied to field data. In this study, we propose a new modeling method (GPR-SEM) that combines Structural Equation Modeling (SEM) and Gaussian Process Regression (GPR) to study the Friction-Coefficient and Flexural-Strength properties of Polyacetal resin, an engineering plastic, in order to meet the recent trend of using plastics in industrial drive components. And we also consider the possibility of using it for materials modeling with nonlinearity.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.25-28
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• 2024

본 논문에서는 LiDAR 데이터와 스테레오 이미지를 융합하여 고품질 3D 표현을 생성하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 제안하는 방법은 LiDAR 포인트 클라우드와 스테레오 비전을 통해 3D 포인트를 추출하는 것에서 시작하며, 이후 스테레오 비전 포인트 클라우드의 스케일을 LiDAR 스케일에 맞추는 조정 과정을 거친다. 스케일이 조정된 스테레오 포인트와 LiDAR 데이터를 초기 융합하여 두 가지 모달리티의 장점을 모두 활용한 포괄적인 포인트 클라우드를 생성한다. 융합된 포인트 클라우드를 정제하기 위해, DBSCAN과 같은 클러스터링을 통한 노이즈 제거와 포인트 그룹화, 그리고 LiDAR 데이터를 기준으로 스테레오에서 추출한 포인트들을 정밀하게 맞추기 위한 회귀 모델을 결합한 하이브리드 기법을 도입한다. 정제된 포인트 클라우드는 3D Gaussian Splatting 초기화를 위한 기초로 사용되며, 각 포인트를 초기 가우시안 값으로 설정하고 다양한 뷰포인트에서의 렌더링 결과를 바탕으로 가우시안 파라미터를 최적화한다. 최적화된 3D 가우시안을 활용하여 다양한 시점에서 장면을 렌더링하고, 이를 통해 연속적이고 풍부한 3D 장면 표현을 생성한다. 본 연구는 일반적인 새로운 뷰 합성(general novel view synthesis) 문제에 대한 중요한 개선을 달성하여, 컴퓨터 비전, 자율주행, 가상현실과 같은 분야에서의 응용 가능성을 보여준다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.5
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• pp.465-472
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• 2024

The study examined how a specialized program combining art therapy and social skills training can reduce core ADHD symptoms in a child. This case study focused on a first-grade male student diagnosed with ADHD and involved 12 weekly sessions, each lasting 60 minutes, conducted at a counseling center in Seoul. The study's effectiveness was measured through pre- and post-assessments using the scales for inattention and hyperactivity-impulsivity, and the process of change was analyzed qualitatively. The results indicated a decrease in attention deficit and noticeable improvements in hyperactivity and impulsivity following the intervention. These findings suggest that integrating art therapy with social skills training is an effective approach for alleviating primary ADHD symptoms, providing a promising strategy for treating children with ADHD.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.24 no.5
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• pp.105-110
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• 2024

Artificial intelligence is being used in various fields, and the coding paradigm is also changing. Although the development of various coding-enabled AIs such as ChatGPT and GitHub's Copilot is accelerating, these coding tools remain challenged with accuracy, security, licensing, and code quality. Therefore, in order to solve this problem, AI-generated code can be compiled in real-time to receive immediate feedback to increase development productivity and improve code quality. This study aims to test the combination of ChatGPT and Roslyn and apply it to real games to verify the practical feasibility of the technology.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 2010.11a
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• pp.106.2-106.2
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• 2010

동식물성 기름과 메탄올의 전이에스테르화 반응에 의해 생산되는 바이오디젤은 환경친화성과 지속가능성이 인정됨에 따라 그 생산량이 급격히 증가하고 있어 대두유, 유채유, 팜유 등의 원료유 부족과 가격 상승, 수급 불안정 등의 문제가 대두되고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 유리지방산 함량이 높은 저가유지 자원(폐식용유, 폐돈지, 폐우지, soapstock, trapped grease)과 새로운 오일 작물을 이용한 생산 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 비활용 해외 열대작물 씨앗에서 착유한 식물성 오일을 정제하여 바이오디젤 원료유를 생산하는 과정에서 발생하는 폐기물(폐유, 폐수)의 경제적 처리 방안으로 유화유 제조 원료(벙커C유, 물)와 유화유 제조 첨가제(무기계, 유기계)로 활용 가능성을 검토하였다. 열대작물 오일의 물성 분석 결과 고형물, 수분, 인지질(phospholipid), 유리지방산(free fatty acid) 함량이 기존 원료유보다 매우 높게 나타났다. 인지질은 바이오디젤 제조 반응후 에스테르와 글리세린의 층분리를 방해하고 유리지방산은 염기촉매와 결합하여 지방산염을 생성해 생산 수율을 감소시킨다. 고형물과 수분 역시 촉매반응에 악영향을 가지나 여과와 감압증발에 의해 쉽게 제거가 가능하다. 유리지방산은 산촉매 에스테르화 반응에 의해 제거가 가능하다. 인지질은 탈검(degumming) 과정을 통해 제거하며 탈검은 수용성 탈검, 산 탈검, 세정 공정으로 구성된다. 착유한 원료유의 고형물을 제거 후 물과 수세하여 수용성 인지질을 수화하여 층 분리해 제거하고 상층의 오일은 추가적인 산 탈검을 수행한다. 그 뒤 세정을 통해 사용된 탈검제인 산과 추가적으로 수화된 인지질을 제거하게 된다. 이러한 3단계의 탈검 과정에서 하층으로 오일과 물이 폐기물로서 배출되며 본 연구에서는 배출 폐기물을 다시 층분리하여 오일층과 물 층으로 구분하여 유화유 제조에 사용되는 벙커C유, 물, 그리고 기존 유기계 및 무기계 유화제의 대체 가능성을 조사하였다. 유화 연료유는 기름과 물을 균일한 분산상으로 혼합한 연료유로 연소시 오일계 성분의 미연분을 감소시켜 연료 효율 제고와 배출가스 성상을 개선하기 위해 개발되어 왔다. 본 발표에서는 다양한 종류의 상용 첨가제 및 바이오디젤 원료유 생산 폐기물을 활용해 유화 연료유를 제조하였으며 각 유화유의 장시간의 상(phase) 안정성을 비교하였다. 바이오 폐기물 중에는 천연 계면활성제(surfactant)인 인지질이 다량 함유되어 있어 기존의 무기계 및 유기계 유화제보다 상 안정성이 우수하게 나타났으며 바이오디젤 원료유 생산 공정의 폐기물인 폐유과 폐수의 활용이 가능한 것으로 나타났다.