• 대한공업교육학회지
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• 제31권1호
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• pp.86-109
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• 2006

이 연구의 목적은 특허청 발명교육센터의 학생 발명교육프로그램 심화과정의 고급과정을 개발하는 것이다. 기존 발명 교육의 가장 큰 문제는 문제해결 방법을 뚜렷하게 제시하지 못하는 것이었는데, 이 연구에서 개발한 발명 교육프로그램은 TRIZ를 활용하여 창의적 문제해결에 필요한 기본 개념과 문제해결 방법을 모듈화 하여 제시하고 있다. 연구의 결과를 요약 정리하면 다음과 같다. 첫째, 발명문제를 창의적 해결안으로 이끌기 위한 기본개념과 체계를 제시할 수 있었다. 둘째, 세계 우수 기업의 활용하는 TRIZ에 교육학적 관점을 적용시켜 발명 교육프로그램으로 체계화 하는 기회를 가질 수 있었다. 셋째, 학생 발명과정에서 필요로 하는 TRIZ적인 사고방법과 지식도구를 이해하고 집중적으로 활용할 수 있는 프로그램과 교재를 개발하였다. 넷째, 개발한 발명 교육프로그램을 ${\bigcirc}{\bigcirc}$공업고등학교 기능반 학생들에게 적용한 후에 설문한 결과는 다음과 같다. -학생들은 발명을 이해하는데 도움이 되었고 유익하였지만, TRIZ 기본 개념과 용어를 이해하는데 어려움을 느끼었던 것으로 나타났다. -친구에게 이 발명 교육프로그램을 권하고 싶고, 그 이유는 고정관념을 극복할 수 있었고, 창의력을 신장할 수 있었으며, 생각 폭의 확대할 수 있었기 때문이라고 답하였다.

• 한국측량학회지
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• 제33권5호
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• pp.363-371
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• 2015

개체 추출은 원격탐사 분야의 주된 연구분야 중 하나로, 고해상도 위성영상의 활용도가 높아짐에 따라 보다 세밀하고 특정적인 개체를 추출할 수 있게 되었다. 기존의 화소 기반의 영상 처리 기법들은 고해상도 위성영상의 분광 및 기하학적인 다양성과 복잡성을 제대로 반영하기 어렵기 때문에 근래에는 영상분할 기술을 기반으로 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 그런데 단순히 RGB 밴드 영상에 한 가지 영상분할 기법을 적용하는 것으로는 다양한 분광 특성과 형태를 갖는 여러 대상 개체들을 추출하는데 한계가 있다. 지표면의 피복의 종류를 식별하고, 상태를 모니터링 하는데 효과적인 분광지수는 개체 추출 과정에 효율적으로 이용할 수 있다. 본 연구에서는 영상분할 기술을 기반으로 하여 분광지수를 이용한 보다 효과적인 개체 추출 기술을 제안하고자 하였다. 다양한 종류의 개체를 추출하기 위하여 의사결정 트리 분류 기술을 사용하였으며 고해상도 위성인 WorldView-2의 8밴드 다중분광 영상을 이용한 실험을 통해 각 대상 개체를 추출하기에 적합한 분광지수들을 선택하고 이의 효용성을 평가해보고자 하였다. 그 결과, 건물, 도로, 나지, 식생, 수계, 그림자의 6개 클래스에 대한 개체들을 선택적으로 분류할 수 있었고, 식생지수를 비롯한 다양한 분광지수들이 각 개체의 종류를 선별해내는데 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.547-560
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• 2023

최근 국내외에서 기계학습 기법으로 TBM 굴진 데이터와 지반데이터를 분석하는 지반 분류예측 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있는 머신러닝 기법들 중 의사결정트리 기반 랜덤포레스트 모델을 3곳의 이수식 TBM 현장에서 획득한 기계 데이터와 지반 데이터에 적용하여 일축압축강도에 대한 다중 분류예측 연구를 하였다. 일축압축강도의 다중 분류 예측을 위해서 학습과 테스트 데이터를 7:3으로 분할하였으며, 최적의 파라미터를 선정을 위해서 분할 교차검증을 포함하는 그리드 서치를 활용하였다. 의사 결정 트리를 기반으로 한 랜덤 포레스트를 사용하여 일축압축강도 분류 학습을 수행한 결과, 다중 분류 예측 모델의 정확도는 학습 세트와 테스트 세트에서 각각 0.983 및 0.982로 모두 높게 나타났다. 다만, 클래스 간 데이터 분포의 불균형으로 인하여 클래스 4에서는 재현율이 낮게 평가되었다. 다양한 현장에서 획득한 일축압축강도의 측정 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.91-98
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• 2010

대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제25권4호
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• pp.327-336
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• 2007

건물의 3차원 모델링은 3차원 공간정보를 구축하는데 있어서 매우 중요한 요소이다. 기존의 3차원 건물 모델링은 대부분 입체 항공사진을 이용하여 도화사에 의해 수동으로 진행되어 많은 시간과 비용이 소요된다. 또한 연구논문이나 실험적으로 시도되고 있는 일부 자동화 방법은 건물을 정확하고 세밀하게 묘사하는데 한계가 있다. 건물의 3차원 모델링을 자동화하기 위해서는 건물 외곽선과 지붕 모양을 정확하게 추정할 수 있는 알고리즘이 필수적이다. 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 항공라이다(LiDAR) 데이터는 지형지물에 대한 3차원 정보를 제공하지만, 이를 이용하여 건물 외곽선을 정확하게 추정하기에는 기술적으로 어려움이 있다. 따라서 기존에 구축된 수치지도의 건물 외곽선을 이용한다면, 항공라이다 데이터를 이용하여 3차원 평면을 최소단위로 하는 건물지붕의 구성요소들을 조합하여 자동으로 건물지붕의 3차원 모델링이 가능하다. 본 논문은 기 구축된 수치지도의 건물 외곽선과 옥트리(octree) 분할을 기반으로 항공라이다 데이터를 이용하여 건물지붕의 구성요소를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 건물지붕에 대한 항공라이다 데이터를 3차원 공간상에서 재귀적으로 분할하여 패치(patch)를 구성하고, 동일한 속성을 갖는 패치들을 병합하여 지붕의 구성요소를 추출한다. 항공라이다 데이터를 이용하여 제안된 방법으로 실험한 결과, 평면, 게이블, 다면, 곡면 등 다양한 형태의 지붕에 대한 구성요소들을 자동으로 추출 할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.321-332
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• 2024

하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.99-106
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• 2014

최근 자연어 및 정형언어 처리, 인공지능 알고리즘 등을 활용한 효율적인 의미 기반 지식모델의 생성과 분석 방법이 제시되고 있다. 이러한 의미 기반 지식모델은 효율적 의사결정트리(Decision Making Tree)와 특정 상황에 대한 체계적인 문제해결(Problem Solving) 경로 분석에 활용된다. 특히 다양한 복잡계 및 사회 연계망 분석에 있어 정적 지표 생성과 회귀 분석, 행위적 모델을 통한 추이분석, 거시예측을 지원하는 모의실험 모형의 기반이 된다. 하지만 대부분의 지식 모델은 특정 지표나 정제된 데이터를 수동적으로 모델링하여 분석에 활용한다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기술을 통해 방대한 비정형 정보로부터 지식 모델을 구성하는 토픽인자와 관계 노드를 생성하고 이를 통합하는 방법과 정형적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 도출되는 키워드 맵을 동치적 지식맵으로 변환하고 이를 의미적 지식모델로 통합하는 방법을 설명한다. 또한 키워드 맵으로부터 유의미한 토픽 맵을 투영하는 방법과 의미적 동치 모델을 유도하는 알고리즘을 제안한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1015-1024
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• 2021

엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.63-74
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• 2000

본 연구는 해외각국의 RC건물의 내진화기술 가운데, 일본의 기존 RC건물에 대한 내진성능의 평가수법인 내진진단규준의 현황을 소개함과 동시에 그 적용사례 및 지진대책에의 활용가능성을 분석·검토하여, 향후 한국실정에 맞는 RC건물의 내진화기술의 개발에 기초적인 자료로서 활용하고자 하는 것이 주목적이다. 이를 위해 본 연구에서는 일본의 동경도에서 최근 실시되어진 지진경험이 없는 RC건물의 내진성능을 내진진단규준에 의한 진단결과인 구조내 진지표(Is)치를 중심으로 통계학적으로 분석하여, 이미 조사되어진 타 지역의 내진성능과 비교·검토하였고, 또한 확률론에 입각하여 대상지역의 Is치의 분포특성과 이미 지진 피해를 받은 지역 건물의 Is치 분포특성을 비교·검토하여 지진피해율을 추정하였다. 본 연구의 결과는 지진에 대한 보강건물의 효율적인 선정 등, 지진대책에 기본적인 자료로서 활용이 가능하며, 또한 일본의 내진성능 평가방법, 통계학적인 분석방법, 확률론에 입각한 지진피해율 평가방법 등의 방법론은 향후 한국의 RC건물에 대한 내진화기술의 개발에 활용이 가능하다고 사료된다.

• 월간 기계설비
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• 11호통권184호
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• pp.57-71
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• 2005

SHOP DWG의 현주소 어디까지 왔는가? 설계에서 제조에 이르는 전 과정을 컴퓨터로 제어하고 관리하는 기술. 캐드(CAD)와 캠(CAM)은 각각 computer-aided design,computer-aided manufacturing의 약칭으로 컴퓨터보조설계와 컴퓨터보조생산을 뜻한다. CAD는 설계도면을 한 장씩 수작업으로 제도하지 않고 설계 데이터베이스의 정보를 CRT(cathode ray tube)에서 화상을 보고 합성하면서 설계하므로 작업을 최적화 할 수 있다. CAD로 설계된 설계도의 내용은 CAM을 통해 NC(수치제어)공작기계에 정확한 작업동작을 지시하게 되며, 작업관리∙가공∙조립∙검사 등의 제조과정을 컴퓨터로 관리하여 작업속도와 제품의 정밀성을 높이게 된다. 최근에는 건축현장의 2D system이 보편화되어 있지만 건축현장의 핵심이라고 할 수 있는 기계설비의 기계실, 또는 조립화 공법 등에는 3차원 CAD∙CAM시스템이 개발되어 입체형상을 화면에 3차원으로 재현할 수 있고, 대상물의 표면적∙부피∙무게∙강도 등의 물리적 성질도 자동 계산하여 최적상태에서 현장의 시공에 적용할 수 있게 되었다. 1960년대 초 미국에서 자동차 모델∙엔진, 항공기 부품 등 의 설계에 수작업의 한계를 느껴 개발되었으며, 한국에서는 70년대 중반에 도입되어 운용되고 있다. 이에 따라 프로그램 회사들은 다양한 방법 등을 SHOP DWG에 적용하여 판매경쟁이 치열하다. (주)우진아이엔에스는 급속한 산업경제의 변화와 무한경쟁시대에 보다 나은 기술개발 투자에도 노력을 기울여, 2000년 11월 용인공장, 생산라인을 천안으로 이전, 확장 하여 배관 및 닥트의 CAD-CAM SYSTEM, P.F.P공법, 기계실3D, 블럭화배관, 닥트자동화 시스템, 설계, 용접공정을 공장화시켰으며, 신 개발품인 S.C.D(SEMI-CON DUCT)를 신설하여 모든 건축물에 맞는 필수적인 제품을 생산함으로써 선택의 폭을 넓히고, 현장 시공능력 효율을 높이고 있다. 이번 호에서는 (주)우진아이엔에스가 95년 설계팀을 발족하여 제로시스템의 3D공법을 공장 및 현장의 SHOP DWG에 적용해왔고 최근에는“서초 프로젝트A”현장에 SHOP DWG의 최대 결집체인 3D활용의 조립화 공법을 적용하여 초고층 오피스텔현장을 시공한 사례를 게재한다. 우진아이엔에스는 30여년의 기술 축척을 바탕으로 최고의 기술력과 풍부한 경험을 통해 아셈무역센타, 타워팰리스1차, 3차 및 목동트라팰리스, 분당트리폴리스, 수원삼성전자 R4, 등 국내굴지의 초고층빌딩 시공을 근거로 초고층의 기본설계를 이해하고 SHOP DWG을 통해서 기계설비공사의 향후 나아갈 지표를 제시하고 있다.