최근에 시판 되고 있는 냉동·냉장 가전제품은 사물인터넷(IoT) 기능이 추가된 제품이 출시되고 있으나, IoT 기능에 대한 시험은 거의 없는 실정이다. 특히 기존의 시험체제에서는 IoT 기반의 냉동·냉장 가전제품에 대해 IoT 시험항목이 마련되어 있지 않아 제품을 제조하는 업체의 경우에는 결함이 발생하더라도 원인을 쉽게 찾기가 어려우며, 시험기관의 경우에도 IoT와 관련한 시험항목 선정 및 방법의 부재로 올바른 성능시험 수행에 제약이 있다. 본 논문에서는 가전기기 분야의 제품 중 IoT 기능이 포함된 냉동·냉장 제품의 성능시험 프로세스에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 식별할 수 있는 시험항목 프레임워크를 설계하고, 이를 이용한 시험방법 및 관리방안을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 제조사 및 시험기관은 IoT 기반의 냉동·냉장 제품의 올바른 성능시험이 가능하여, 제품의 완성도를 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다.
철강 표면 결함의 검출 및 분류는 철강 산업의 제품 품질 관리에 중요하다. 그러나 정확도가 낮고 속도가 느리기 때문에 기존 방식은 생산 라인에서 효과적으로 사용할 수 없다. 현재 널리 사용되는 알고리즘(딥러닝 기반)은 정확도 문제가 있으며 아직 개발의 여지가 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 EfficientNetV2와 물체 검출기로 YOLOv5를 결합한 강철 표면 결함 검출 방법을 제안한다. 이 모델의 장점은 훈련 시간이 짧고 정확도가 높다는 것이다. 먼저 EfficientNetV2 모델에 입력되는 이미지는 결함 클래스를 분류하고 결함이 있을 확률을 예측한다. 결함이 있을 확률이 0.3보다 작으면 알고리즘은 결함이 없는 샘플로 인식한다. 그렇지 않으면 샘플이 YOLOv5에 추가로 입력되어 금속 표면의 결함 감지 프로세스를 수행한다. 실험에 따르면 제안된 모델은 NEU 데이터 세트에서 98.3%의 정확도로 우수한 성능을 보였고, 동시에 평균 훈련 속도는 다른 모델보다 단축된 것으로 나타났다.
농업 분야에서 미생물은 영양분 가용화, 유기물 분해 등 토양 영양분 공급에 중요한 역할을 하며, 토양 건강성 증진, 식량 안보 및 식품 건강 면에서 많은 활용 가능성을 지니고 있다. 최근 유역 환경 건강성, 생물 다양성 보존, 효율적인 고품질 농산물 생산에 대한 관심이 커져, 지속 가능한 농업 중 하나인 유기농업과 관행농업 토양의 이화학적 및 생물학적 특성에 관한 비교 연구가 진행되고 있다. 미생물은 지속 가능한 농업 발전의 중요한 요소 중 하나로써, 미생물 다양성이 풍부할수록 토양 비옥도, 작물 성장 면에서 긍정적인 영향을 미친다고 알려져 있다. 본 연구는 이에 대한 기초 데이터를 제공하기 위해 논 경작지를 대상으로 유기 및 관행농업 토양의 미생물 군집조성과 Alpha diversity analysis(Chao1, Shannon, Simpson index)을 통해 비교하였다. 경기도 양평군에서 유기 및 관행 논 지역을 각각 1지점씩 선정하였으며, 8월부터 11월까지 총 4회 현장 조사를 진행하였다. 미생물 분석은 차세대염기서열분석을 실시하였으며, bacteria는 16S rRNA V3-4 영역, fungi는 ITS 3-4 영역을 sequencing 하였다. 미생물 군집조성은 문수준에서는 큰 차이가 없었으나, 속수준에서는 fungi 군집조성에 차이를 보였다. 예로 Ustilaginoidea 속은 관행 논 토양에서만 발견되었으며, 벼 이삭누룩병을 일으키는 병원균으로 과도한 질소 비료 시비가 원인으로 추정된다. 종 다양성은 bacteria diversity의 경우 관행 논 토양에서 높게 측정되는 반면, fungi diversity의 경우 유기 논 토양에서 높게 측정되었다. 결론적으로 체계적인 시비 관리 통해 미생물 군집은 조절될 수 있으며, 관행농업은 적절한 시비를 통해 토양 건강성 및 식품 건강성 면에서 유기농업과 비슷한 효과를 보여줄 가능성이 있다고 판단된다.
섬유산업에서 생산된 직물의 결함을 식별하는 것은 품질관리를 위한 핵심적인 절차이다. 본 연구는 직물의 이미지를 분석하여 결함을 검출하는 모델을 만들고자 하였다. 연구에 사용된 모델은 딥러닝 기반의 VGGNet 과 ResNet이었고, 두 모델의 결함 검출 성능을 비교하여 평가하였다. 정확도는 VGGNet 모델이 0.859, ResNet 모델이 0.893으로 ResNet 모델의 정확도가 더 높은 결과를 보여주었다. 추가적으로 딥러닝 모델이 직물의 이미지 내에서 결함으로 인식한 부분의 위치를 알아보기 위하여 XAI(eXplainable Artificial Intelligence)기법인 Grad-CAM 알고리즘을 사용하여 모델의 관심영역을 도출하였다. 그 결과 딥러닝 모델이 직물의 결함으로 인식한 부분이 육안으로도 실제 결함이 있는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과는 직물의 결함 검출에 있어서 딥러닝 기반의 인공지능을 활용함으로써 섬유의 생산과정에서 발생하는 시간과 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
대화 시스템은 인공지능과 사람이 자연어로 의사 소통을 하는 시스템으로 크게 목적 지향 대화와 일상대화 시스템으로 연구되고 있다. 목적 지향 대화 시스템의 경우 날씨 확인, 호텔 및 항공권 예약, 일정 관리 등의 사용자가 생활에 필요한 도메인들로 이루어져 있으며 각 도메인 별로 목적에 따른 시나리오들이 존재한다. 이러한 대화는 사용자에게 명확한 발화을 제공할 수 있으나 자연스러움은 떨어진다. 일상 대화의 경우 다양한 도메인이 존재하며, 시나리오가 존재하지 않기 때문에 사용자에게 자연스러운 발화를 제공할 수 있다. 또한 일상 대화의 경우 검색 기반이나 생성 기반으로 시스템이 개발되고 있다. 검색 기반의 경우 발화 쌍에 대한 데이터베이스가 필요하지만, 생성 기반의 경우 이러한 데이터베이스가 없이 모델의 Language Modeling (LM)으로 부터 생성된 발화에 의존한다. 따라서 모델의 성능에 따라 발화의 품질이 달라진다. 최근에는 사전학습 모델이 자연어처리 작업에서 높은 성능을 보이고 있으며, 일상 대화 도메인에서도 역시 높은 성능을 보이고 있다. 일상 대화에서 가장 높은 성능을 보이고 있는 사전학습 모델은 Auto Regressive 기반 생성모델이고, 한국어에서는 대표적으로 KoGPT2가 존재한다. 그러나, KoGPT2의 경우 문어체 데이터만 학습되어 있기 때문에 대화체에서는 낮은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 대화체에서 높은 성능을 보이는 한국어 기반 KoDialoGPT2를 개발하였고, 기존의 KoGPT2보다 높은 성능을 보였다.
건축감리는 시공과정을 관리·감독하여 고품질의 결과물 창출을 지원하는 주요 업무단계로 정의할 수 있다. 이와 같은 감리업무의 성공적 수행을 위해서는 불확실한 현장여건에서 발생하는 다양한 정보의 수집이 전제되어야 하나, 현행 감리업무는 보고서 등 문서자료를 중심으로 운영되어 정보 수집에 한계가 존재한다. 실제 최근 국내에서 발생한 공동주택 붕괴 사고의 원인 중 하나로 감리업무 수행을 위한 정보 소통의 한계가 지적된 바 있다. 이에 본 연구는 건축감리 업무의 효율성 제고를 위해 활용할 수 있는 디지털 기술의 종류를 분석하고, 이에 대한 우선적용 순위를 제시하였다. 우선 적용 순위는 다양한 이해관계자를 대상으로 설문조사를 통해 수집된 데이터를 계층적의사결정기법을 통해 정량적으로 평가하였다. 본 연구의 결과는 향후 건축감리 업무를 대상으로 디지털 기술 적용방향을 검토하기 위한 로드맵 수립의 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 예상된다.
One More Pumpkin 작품이 2023년 두바이 국제 AI 영화제에서 대상을 수상하고, 국내 최초로 개최된 국제 AI·메타버스 영화제(GAMFF)를 통해서도 새로운 가능성이 열렸다. 본 대회에는 AI와 메타버스 기술을 활용한 국내외 42개국 527편의 다양한 작품이 응모되는 등 생성형 작품들이 본격적으로 두각을 나타내기 시작했다. AI는 VFX와의 결합을 통한 디지털 캐릭터의 생성 및 구현, 영상 제작의 효율성 향상, 영상제작 절차 전반 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이에 제작에 소요되는 인적·물적 자원을 절약하고, 제작된 영상물의 품질을 대폭 높이는 데에 기여하고 있다. 그러나 생성형 AI는 저작권 귀속의 모호성과 학습된 데이터셋에 내포된 윤리적 문제, 인간 감성과 창의성의 수준에 미달하는 기술적 한계도 지녔다. 이에 본 연구에서는 생성형 AI가 장차 더 많은 영역에서 영향을 줄 수 있기에 제작, 상영, 활용의 차원에서 시사점을 제언한다.
본 연구는 고준위 방사성 폐기물 심층 처분시설의 장기적 건전성 모니터링을 위한 무선 통신 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 유선 센서는 전원 공급과 데이터 전송을 위해 전선을 사용함으로써 완충재의 품질 저하 및 관리의 어려움을 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 무선 통신 시스템의 도입을 제안하였으며, WiFi, ZigBee, LoRa 등의 모듈을 사용하여 벤토나이트 내 수신 감도를 비교 분석하였다. 벤토나이트의 건조밀도 증가와 송수신기 간 거리 증가에 따라 수신 감도가 감소하는 경향을 확인하였으며, 저주파수 대역에서 적은 신호 감쇠를 확인하였다. 이를 바탕으로 무선 네트워크 기반의 THM 통합 무선 센서 시스템의 개념 설계를 제안하였다. 이는 처분 구조물의 장기 건전성 모니터링을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 초고속 패킷 스위치 네트워크에서 VoD나 HDTV, VoIP같은 고품질 스트리밍 서비스의 QoS를 보장하는 패킷 스케줄러의 구조 및 제어방법을 제시한다. 스트리밍 서비스는 버스트 데이터 응용서비스보다 더욱 엄격한 QoS(jitter, delay, packet loss)보장을 요구한다 또한 스트리밍 서비스는 다른 플로우들의 동작에 상관없이 끊김 없는 서비스를 제공하기 위해 각 플로우별로 최소 대역 보장과 종단간 지연조건을 보장해야 한다. 이들 요구조건들을 만족하기 위해, 패킷 스케줄러는 플로우들이 다른 플로우의 영향을 받지 않도록 분리하고, 각 플로우들에게 종단간 지연 보장을 제공해야 한다. 그리고 각 플로우들에게 요구되는 최소 대역폭을 할당해야한다 지금까지 많은 벤더들이 10Gbps급 트래픽 관리기 칩을 개발하였지만 대부분 칩들은 고품질 스트리밍 서비스를 지원하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상용 TM칩들의 단점 및 스트리밍서비스의 트래픽 특성을 조사하고, 제안한 패킷 스케줄러의 하드웨어 구조를 제시한다. 그리고 마지막으로 제안한 스케줄러의 시물레이션 결과를 분석하였다.
철근 공사에는 원청 건설사, 골조 전문건설사, 배근시공도 작성자, 철근 가공장, 감독/감리사, 구조설계자 등 다수의 업무 주체가 참여하고 있으나 이들간의 합리적인 협업이 이루어질 수 있는 업무 프로세스가 구축되어 있지 않아 비효율을 초래할 가능성이 높다. 특히 철근공사는 RC골조 품질에 결정적 영향을 주는 업무이지만 참여 주체간 원활한 협업 부재로 인하여 골조의 품질 저하, 생산성 감소, 공기 지연 등 많은 문제를 야기하고 있다. 그러므로 RC골조공사는 혁신이 매우 시급한 분야라 하겠다. 최근 BIM은 건설산업의 기술 환경 패러다임을 전환시키는 기술로 인식되고 확산되고 있다. 그런데 3차원 모델 상에서 방대한 양의 철근상세정보를 모델링하기 위해서는 많은 시간과 노력이 소요되고, 모델링 후에도 데이터량의 방대함으로 인하여 프로그램 성능이 원활하게 발현되지 않기에 BIM 기술의 확산에도 불구하고 배근 설계와 시공과 관련하여 BIM 기술이 활용되고 있지 않은 상황이다. 본 기술은 3차원 BIM 환경 하에서 골조상세정보 모델링과 배근상세설계, 정밀물량산출 및 공사관리까지를 지원하는 Rebar HUB를 개발하여 RC 골조 설계 및 공사 프로세스를 합리화할 수 있는 실용적 기술 개발을 목표로 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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