• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.41-47
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• 2023

오늘날, 세계 인구성장률의 증가로 국제사회는 심각하게 식량문제 해결을 논의하고 있다. 식량문제 해결을 위한 대안으로는 양식산업이 대두되고 있다. 최근 양식산업의 혁신성장을 위해 4차 산업기술을 융합한 스마트 양식장이 보급되고 있으며, 전주기적 디지털화가 추진되고 있다. 양식산업에서 중요한 수질센서는 전기화학방식의 휴대용 센서를 사용하고 있으며, 이를 이용하여 개별적, 간헐적으로 수질을 체크하고 있어서 양식장 수질을 실시간 분석하고 관리하기가 불가능하다. 최근 광학 기반의 모니터링이 가능한 수질센서들이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 그러나 수질센서의 상태정보를 알 수 없기 때문에 모니터링 데이터의 신뢰성을 보장할 수 없는 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 데이터의 신뢰성을 확보할 수 있도록, 수질센서가 수집하는 모니터링 데이터를 기반으로 고장, 기준일탈, 유지보수, 점검 등의 수질센서 자가진단 상태를 파악할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.925-934
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• 2017

다차원 색인 구조 중 대표적인 것은 R-tree에 기초한 색인으로써 공간 정보 등에 있어 강력한 성능을 보인다. 하지만 R-tree의 경우 차원의 수가 증가하거나 이용자 선호에 따라 부분 차원만을 이용하는 경우, 색인을 생성하는 시간이 크게 증가하고 생성된 색인의 효율성이 감소하는 문제를 갖고 있다. 따라서 지속적으로 차원이 증가하고 있는 최근의 다차원 데이터에는 해당 방법들은 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 해시 색인에 기반한 새로운 다차원 색인 구조인 다차원 해시 색인을 제안한다. 다차원 해시 색인은 해시 함수를 통해 데이터들을 유클리드 공간의 버킷들로 분류하여 색인을 생성하고 이후 탐색이 요청되었을 때 이용자 선호도에 따라 선택된 부분 차원의 공간을 탐색할 수 있는 해시 탐색 트리를 생성하여 효과적인 탐색을 수행한다. 실험 결과, 해당 기법은 R-tree와 비교하여 색인 생성에 있어 매우 큰 성능의 향상과 함께 탐색에서도 유사한 탐색 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.272-272
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• 2020

급격한 도시화와 기후변화로 인해 기존 물순환 체계가 왜곡됨에 따라 저영향개발(Low Impact Development) 기법의 필요성이 증가하고 있는 추세이다. LID 요소 중 하나인 옥상녹화는 국내에 도입이 많이 되었고 적정 설계인자를 설정하기 위해 지속적으로 연구를 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 옥상녹화 설계인자의 설정과 수문·식생·토양을 고려한 시나리오 구축을 통해 국내 물순환 모형인 K-LIDM을 이용하여 옥상녹화의 정량적 물순환 효율성 분석을 수행하였다. 대상유역은 한국 그린인프라 저영향개발센터 내 옥상녹화 실험장으로 옥상녹화에서 계측하고 있는 측정값을 기반으로 K-LIDM 모형 검보정을 수행하고 옥상녹화의 설계인자에 따른 시나리오를 통해 수문학적 성능평가를 수행하였다. 단기강우 시나리오를 적용하였을 때 옥상녹화는 일반콘트리트 옥상에 비해 5.25 ~ 36.48%의 유출저감률이 산정되었으며, 유출저감 한계효율은 지속시간 60분, 120분, 180분 일 때 각각 8.93%, 6.17%, 5.25%로 산정되었다. 장기강우 시나리오를 적용하였을 때는 연평균 53.54%의 유출저감률이 산정되었다. 또한 토심의 증가에 따른 유출량 감소는 관목>교목>지피 식물 순으로 나타났으며, 토심이 1cm 증가할 때의 저감유출랴은 지피 식물의 경우 0.0002㎥/s, 교목의 경우 0.0005㎥/s, 관목의 경우 0.0008㎥/s로 나타났다. 옥상녹화는 건물 설계에 따른 적재하중과 환경조건, 식물선정, 생육에 많은 영향을 받는 기술요소이므로 다양한 시나리오를 통한 수문학적 성능평가가 필요시 된다. 본 연구결과는 정량적 옥상녹화시스템 효율성 검증을 실시하기 위한 옥상녹화 설계가이드라인에서 고려사항을 제시할 수 있는 기준이 될 것이라고 기대된다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.587-593
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• 2023

This research project focused on the production of hydrogen through ammonia decomposition reactions while investigating how the reactivity of this process varies when employing different catalysts. Several metal oxide supports (Al₂O₃, La₂O₃, CeO₂) were utilized as catalysts, with active metals from both the transition metal group (Co, Ni, Fe, Cr, Cu) and the noble metal group (Ru, Rh, Pd, Pt) impregnated onto these supports. Furthermore, the study examined how the reactivity evolves with changes in reaction temperature when employing the prepared catalysts. Additionally, the research delved into the distinctive activation energies associated with each of the catalysts. In this research, In the noble metal catalyst system, the order of high activity for ammonia decomposition reaction to produce hydrogen is Ru > Rh > Pt ≈ Pd. In the transition metal catalyst system, the order of high activity is Co > Ni > Fe > Cr > Cu.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.37-44
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• 2023

인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.999-1008
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• 2023

당뇨병과 같은 만성 질환의 조기 예측은 중요한 이슈이며, 그중에서도 당뇨 예측의 정확도 향상은 매우 중요하다. 당뇨 예측을 위한 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 기반 방법론을 도입하고 있으나, 이러한 기술들은 다른 방법론보다 더 우수한 성능을 위해 대량의 데이터를 필요로 하며, 복잡한 데이터 모델 때문에 학습 비용이 높다. 본 연구에서는 pima 데이터셋과 k-fold 교차 검증을 사용한 DNN이 당뇨 진단 모델의 효율성을 감소시킨다는 주장을 검증하고자 한다. 의사 결정 트리, SVM, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀, KNN 및 다양한 앙상블 기법과 같은 기계 학습 분류 방법을 사용하여 어떤 알고리즘이 최상의 예측 결과를 내는지 결정하였다. 모든 분류 모델에 대한 훈련 및 테스트 후 제안된 시스템은 ADASYN 방법과 함께 XGBoost 분류기에서 최상의 결과를 제공하였으며, 정확도는 81%, F1 계수는 0.81, AUC는 0.84였다. 또한 도메인 적응 방법이 제안된 시스템의 다양성을 보여주기 위해 구현되었다. LIME 및 SHAP 프레임워크를 사용한 설명 가능한 AI 접근 방식이 모델이 최종 결과를 어떻게 예측하는지 이해하기 위해 구현되었다.

• 수산해양기술연구
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• 제40권2호
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• pp.115-125
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• 2004

장기선 방식의 무선부이식 3차원 수중 위치 측정 시스템을 적용하여, 유향 및 유속에 따른 정치망 원통의 체적 변화를 구명하기 위한 현장실험을 2003년 4월 10일부터 4월 23일까지 자란만의 정치망에 대해서 실시하였다. 현장 실험에서 사용한 총 7개의 핑거 중 6개는 원통의 길이 방향에 부착하였고, 나머지 1개는 해저에 고정시켰다. 그리고, 유향 및 유속을 측정하여 정치망 원통의 체적변화를 조석 주기에 따라 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 1. 소형 가두리의 고정점에서 핑거의 x축, y축, Z축에 대한 위치오차는 0.2m, 0.4m, 0.1m로 나타났고, 평면상의 위치를 나타내는 y축 방향의 오차가 가장 크게 나타났다. 핑거의 위치가 수파기를 잇는 기선 혹은 내부에 있기 때문에 위치오차가 작았고, 따라서 체적계산에 적용한 오차도 작았다. 2. 소조기 2003년 4월 11일(음력 3월 10일) 원통 의 체적 최소, 최대는 각각 4,173$m^3$, 4,757$m^3$으로 나타났고, 이 때의 유향 및 유속은 99.9$^{\circ}$, 12.9cm/s, 104.0$^{\circ}$, 2.4cm/s이었다. 원통 체적의 최대 변화폭은 584$m^3$으로 나타났다. 3. 대조기 2003년 4월 17일(음력 3월 16일) 원통의 체적 최소, 최대는 각각 2,016$m^3$, 4,454$m^3$으로 나타났고, 이 때의 유향 및 유속은 315.6$^{\circ}$, 16.1cm/s, 289.0$^{\circ}$, 5.7cm/s이었다. 원통 체적의 최대 변화폭은 2,438$m^3$으로 나타났다. 4. 조석주기에 따른 원통의 최대 변화폭은 소조에서 대조로 변하는 4월 11일부터 16일(2,579$m^3$)에 비하여 대조에서 소조로 변하는 4월 17일부터 20일 (3,552$m^3$)이 약 1.4배 이상이었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.562-569
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• 2019

최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

• 한국결정성장학회지
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• 제29권3호
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• pp.115-122
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• 2019

제강분진(Electric arc furnace dust)은 제강공정에서 발생하는 분진폐기물로서 중금속을 다량 포함하고 있어 관리가 매우 중요하다. 제강분진은 아연, 철 등의 유가금속을 다량 함유하고 있기 때문에 최근 이를 재활용하는 연구가 활발하게 진행 중이며, 본 연구에서는 전처리 과정 없이 제강분진을 청색 계열의 세라믹 안료의 코발트를 대체할 수 있는 원료로 사용하였다. 또한 합성된 청색 세라믹 안료를 잉크젯 프린팅용 세라믹 잉크로 개발하기 위해 미립화 과정에서의 입도 분포, 결정 구조 및 발색 특성 변화에 대해 고찰하였다. 제강분진이 첨가된 $Co_{0.75}Zn(EAFD)_{0.25}Al_2O_4$ 세라믹 안료는 우수한 청색 발색 특성을 보이며, 어트리션 밀링(Attrition Milling)을 이용한 미립화 공정을 통하여 단정(monomodal) 분포의 입도를 확보할 수 있었다. 3시간 밀링 후 $Co_{0.75}Zn(EAFD)_{0.25}Al_2O_4$ 세라믹 안료의 평균 입도는 $0.271{\mu}m$로 제강분진이 첨가되지 않은 $CoAl_2O_4$ 세라믹 안료의 5시간 밀링 후의 평균 입도인 $0.303{\mu}m$보다 더욱 작은 것을 확인하였다. 특히, $Co_{0.75}Zn(EAFD)_{0.25}Al_2O_4$ 세라믹 안료는 미립화 공정 중 발색 변화(${\Delta}E{^*}_{ab}$) 값이 5.67로 $CoAl_2O_4$ 보다 작아서 더 우수한 발색 특성을 보이는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 분진폐기물인 제강분진을 어떠한 전처리 과정 없이 고가의 코발트를 대체하여 청색 계열의 세라믹 안료의 원료로 사용할 수 있다는 것을 보여주고 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제34권1호
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• pp.50-57
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• 2017

금속산화물 반도체 중 하나인 산화아연은 인체에 무해하고 친환경적이며, 우수한 화학적, 열적 안정성의 특성을 지니며 3.37 eV의 넓은 밴드갭 에너지와 60 meV의 높은 엑시톤 바인딩 에너지로 인해 태양전지, 염료페기물의 분해, 가스센서 등 다양한 분야에 응용이 가능한 물질이다. 산화아연은 입자 형상 및 결정성의 변화에 따라 광촉매 활성이 변하게 된다. 따라서, 다양한 실험변수와 첨가제를 사용하여 입자를 합성하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 마이크로파 수열합성법을 사용하여 산화아연을 합성하였다. 전구체로는 질산아연을 사용하였고, 수산화나트륨을 사용하여 용액의 pH를 11로 조정하였다. 첨가제로는 계면활성제인 에탄올아민, 세틸트리메틸암모늄브로마이드, 소듐도데실설페이트, 솔비탄모노올레이트를 첨가하였다. 합성된 입자는 별모양, 원추형, 씨드형태, 박막형태의 구형의 형상을 보였다. 합성된 산화아연의 물리 화학적 특성은 XRD, SEM, TGA을 통하여 확인하였고, 광학적 특성은 UV-vis spectroscopy, PL spectroscopy, Raman spectroscopy으로 확인하였다.