• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.23-31
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• 2020

본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.79-93
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• 2022

본 연구에서는 Part I에서 제안한 첨단 전자산업 폐수처리시설 특화 Water Digital Twin모델인 e-ASM을 이용하여 랩-파일럿 처리장 데이터를 바탕으로 모델 보정(Calibration), 유입 성상에 따른 제거 효율, 유출수 예측 및 최적 공법 선정을 수행하였다. 첨단 전자산업 폐수처리시설의 특화 모델링을 위하여, 민감도 분석을 통해 e-ASM 모델의 정합성과 상관성이 높은 동역학적 파라미터를 선정하였고, 다중반응표면분석법 (Multiple response surface methodology, MRS)을 이용하여 동역학적 파라미터를 보정하였다. e-ASM 모델의 보정 결과, Lab-scale, Pilot-scale 단위의 실험데이터와 90% 이상의 높은 정합성을 보였다. 그리고 4가지 유기폐수 처리처리공법인 MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, Bardenpho-MBR을 제안한 Water Digital Twin으로 구현하여 유입 폐수의 성상별 운전조건에 따라 제거효율을 분석하였으며, Bardenpho-MBR이 C/N ratio 변화에서도 안정적으로 COD (Chemical oxygen demand)를 90% 이상 제거하며 높은 총 질소 제거 효율을 보였다. 그리고 유입 폐수의 조건별 Bardenpho-MBR공정의 수리학적 체류시간(Hydraulic retention time, HRT)이 3일 이상일 때 1,800 mg L-1의 고농도 TMAH 폐수를 98% 이상 제거할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 본 연구에서 개발한 e-ASM은 전자산업 제조시설별, 유입 폐수의 성상별 특화 모델링을 통해 높은 정합성을 가진 전자산업 폐수처리공정의 Water Digital Twin를 구현할 수 있고, 최적운전, Water AI, 최적가용기법 선정 등의 응용 가능성을 바탕으로 지속 가능한 첨단전자 산업을 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제24권2호
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• pp.273-284
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• 2024

본 연구는 국제유가와 국내외 해외건설 수주액간의 상관성을 분석하였다. 최근 20년간 국제유가 통계데이터와 국내 건설업체와 글로벌 해외건설기업의 해외건설 신규수주액 자료를 토대로 두 변수간의 상관계수(R)와 P-vaule 값을 산출하여 상관관계를 분석하였다. 국내 건설업체의 해외건설 수주액과 국제유가의 상관성을 분석한 결과, 국제유가는 해외건설 수주액과의 상관계수가 0.8 이상이기 때문에 상관성이 높다고 볼 수 있다. 또한 국제유가와 Top 250 글로벌 해외건설기업의 신규 수주액의 상관성을 분석한 결과, 상관계수가 0.76으로 매우 높은 것을 알 수 있다. 따라서 국제유가의 변동에 따른 해외건설 수주액 증감에 영향을 많이 미치고 있다는 것을 알 수 있었다. 특히 아시아 지역과 중동지역의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높았고, 산업설비와 건축의 해외건설 수주액의 상관계수가 매우 높은 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 플랜트의 발주물량이 증가한 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 국제 유가변동에 대응하고, 해외건설 시장에서 경쟁력을 유지하기 위하여 진출전략을 제안하였다. 주요 방안으로는 다양한 지역 및 공급처 확보방안, 환율 변동위험을 최소화하기 위해 헤지기법을 활용하는 리스크 관리방안, 현지화된 인프라와 현지 시장에 적응할 수 있는 방안을 제안하였다. 또한 현지 파트너십 구축과 현지 인력 확보방안과 건설 현장에서의 기술 혁신과 디지털화를 통해 생산성을 높이고 비용 절감 방안을 제안하였다. 이러한 연구결과 및 해외진출 전략은 유가 변동에 대응하여 해외 건설시장에서의 위험을 줄이고, 경쟁력을 강화하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가금학회지
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• 제51권2호
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• pp.97-106
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• 2024

본 연구는 육계(Ross 308, Arbor Acres)에서 나타나는 가슴살 경화도를 비침습적 디지털 촉진장치인 MyotonPRO^®를 사용하여 분석하였다. 이 논문의 목적은 육계의 생축에서 가슴 경직성의 변이를 측정할 수 있는가와 그 변이가 다른 형질과 어떤 상관을 갖는 지 알아보는 것이다. 연구결과, Ross 308과 Arbor Acres 모두에서 주령에 따라 가슴살 경화도의 변화가 관찰되었으며, 특히 2주차와 8주차에 높은 심각도를 보였다. 연구된 다양한 측정 형질들은 모두 WB의 발현과 관련이 있음을 보여준다. 또한, 가슴살의 무게와 가슴살 경화도 간에는 높은 양의 상관관계가 관찰되어, 증가하는 가슴살 무게가 가슴살 경화도 증가와 연관될 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 Ross 308과 Arbor Acres 품종의 가슴살 Stiffness를 측정하고 이를 WB 현상이 보고된 Ross 708의 데이터와 비교했으며, Ross 308과 Arbor Acres에서는 Ross 708에 비해 상대적으로 낮은 Stiffness 수치가 관찰되어 WB 현상이 발현되지 않았음을 시사한다. 이 결과는 품종에 따른 가슴살의 특성 차이를 나타내며, WB 발현에 영향을 미치는 요인에 대한 추가 연구가 필요하다고 사료된다. 사양 실험에서 나타난 결과는 Ross 308과 Arbor Acres 품종에서 WB 발생률과 관리 전략에 대한 이해를 높이는데 기여하며, 더 나아가 가금산업에서 WB를 줄이기 위한 유전적 선발 및 사육 관리 기법 개발에 중요한 정보를 제공할 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 MyotonPRO^® 장비의 효율성과 한계에 대한 평가도 포함되어 있으므로 향후 연구에서는 이 장비의 활용성을 더욱 개선할 수 있는 방안을 모색하는 데 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.45-68
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• 2022

대한민국 중앙부처, 지방자치단체는 코로나 19가 급속도로 확산하는 팬데믹 상황에서 재난상황 극복을 위해 재난대응에 필요한 정보를 재난문자를 통해 제공하였다. 재난문자는 국민들이 가장 많이 접하는 재난정보 전달수단으로서, 휴대폰에 직접 방송하는 CBS(Cell Broadcast Service) 방식을 채택하고 있어 직접 찾아보는 수고스러움 없이 휴대폰을 통해 쉽게 정보를 접할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 지난 1년 1개월간(2020년 1월~2021년 1월) 서울특별시에 발송된 재난문자의 특성을 다양한 텍스트마이닝 방법론 등을 통해 도출하고 재난문자에 포함된 다양한 유형의 정보가 국민들의 이동 행태에 어떠한 영향을 미쳤는지를 서울특별시 지역구의 연령별 유동인구의 이동성을 통해 확인하였다. 각 문자에 포함된 주요 단어와 포함된 정보를 분류하는 과정을 거치고 포함된 단어를 기반으로 하는 문서 군집 분석 기법을 적용해 개별 발송 문자를 분석 단위로써 활용할 수 있도록 텍스트 분석을 시행하였다. 이후, 텍스트마이닝을 통해 추출한 재난문자의 특성이 지역별, 연령별 인구이동성에 미친 영향을 규명하였다. 구조화된 모형을 활용하여 재난정보가 인구이동성에 미치는 영향을 기본효과, 누적효과로 구분하여 측정하였다. 지자체가 보유한 재난문자 발송권한으로 인해 재난문자 발송 특성은 지자체별로 상이함을 계량 분석에 활용하였다. 분석 결과 인구이동성에 변화를 유발하는 정보유형은 연령별로 상이함을 확인할 수 있었다. 날짜와 순서에 관련된 정보는 60-70대의 인구이동성을 유의미하게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다. 온라인 정보는 20대의 이동성을 감소시켰고, 증상과 관련된 정보는 30대의 인구이동성을 감소시켰다. 한편, 방역 정책 준수를 당부하는 의미를 포함하는 규범적 단어 등은 전 연령의 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키지 못함을 확인할 수 있었다. 이는 재난대응에 도움이 되는 유의미한 정보들만 재난문자에 포함되어야 함을 의미한다. 한편, 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키는 정보유형 또한 재난문자가 반복됨에 따라 효과가 상쇄함을 음의 누적효과 추정 결과를 통해 확인할 수 있었다.