• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.323-332
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• 2022

AI 기술을 활용한 다양한 서비스가 개발되면서, AI 서비스 운영에 많은 관심이 집중되고 있다. 최근에는 AI 기술도 하나의 ICT 서비스를 보고, 범용적인 AI 서비스 운영을 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 기계학습 개발 절차의 마지막 단계인 기계학습 모델 배포 및 운영에 초점을 두고 AI 서비스 운영을 위한 시스템 측면에서의 연구 결과를 기술하였다. 3대의 서로 다른 Ubuntu 시스템을 구축하고, 이 시스템상에서 서로 다른 AI 모델(RFCN, SSD-Mobilenet)과 서로 다른 통신 방식(gRPC, REST)의 조합으로 2017 validation COCO dataset의 데이터를 이용하여 객체 검출 서비스를 Tensorflow serving을 통하여 AI 서비스를 요청하는 부분과 AI 서비스를 수행하는 부분으로 나누어 실험하였다. 다양한 실험을 통하여 AI 모델의 종류가 AI 머신의 통신 방식보다 AI 서비스 추론 시간에 더 큰 영향을 미치고, 객체 검출 AI 서비스의 경우 검출하려는 이미지의 파일 크기보다는 이미지 내의 객체 개수와 복잡도에 따라 AI 서비스 추론 시간이 더 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 그리고, AI 서비스를 로컬이 아닌 원격에서 수행하면 성능이 좋은 머신이라고 하더라도 로컬에서 수행하는 경우보다 AI 서비스 추론 시간이 더 걸린다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과를 통하여 서비스 목표에 적합한 시스템 설계와 AI 모델 개발 및 효율적인 AI 서비스 운영이 가능해질 것으로 본다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권4호
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• pp.638-649
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• 2020

연구목적: 본 연구에서는 공용년수 20년이 경과된 콘크리트 단순 슬래브교를 대상으로 하여 대상교량 구조물의 내하성능을 평가하는 것을 목적으로 하였다. 연구방법: 정적재하시험 및 동적재해시험을 수행함으로써 변위, 변형율, 충격계수, 고유진동수 값을 실측하였으며, 해석방법을 통해 평가하였다. 연구결과: 본 연구를 통해 나타난 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, S1 최대 변위 및 최대 변형률은 각각 2.917 mm, 44.720 𝜇ε(인장), -13.760 𝜇ε(압축)로 평가되었으며, S2 최대 변위 및 최대 변형률은 각각 2.100 mm, 4.870 𝜇ε(인장)로 나타났다. 둘째, 최대 실측충격계수는 S1 A-A단면에서 0.242로 나타났으며, 최대 실측충격계수는 S2 C-C단면에서 0.198로 나타났다. 셋째, 고유진동수를 해석결과, 6.086Hz로 평가되었고, 측정결과 6.152Hz-6.738Hz의 범위로 나타났다. 결론: 시험대상 교량은 설계하중에 대하여 양호한 거동 및 특성을 보이는 것으로 평가할 수 있다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제22권6호
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• pp.27-32
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• 2021

최근 기후변화로 인한 집중호우 및 태풍 등으로 농업용 저수지의 설계빈도를 초과하는 호우가 빈번히 발생하고 있어 농업용 저수지와 같은 수리시설물의 안전에 대한 관심이 증가하고 있다. 현재 국내에는 17,140여 개소의 저수지가 공용 중에 있으며, 이 중 83.87%가 1970년 이전에 건설되어 저수지의 노후화에 따른 안정성 확보를 위해 저수지 제체에 다양한 공법을 활용한 보수·보강을 실시하고 있다. 그 중 cement-bentonite 벽체를 활용한 공법은 굴착과 동시에 cement와 bentonite로 이루어진 slurry로 지중연속벽체를 시공하는 공법으로 시공방법이 간편하고 시공속도가 빠르며 굴착구역을 즉시 치환함으로 차수벽체의 균질성을 확보하여 성능이 우수하다는 장점이 있다. 그러나 이와같은 장점에도 불구하고 국내에서는 적용사례가 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 cement와 bentonite의 혼합량을 변화시켜가며 강도변화 및 투수특성 등을 구명하여 저수지 제체의 보수·보강을 위한 cement-bentonte 벽체의 적정혼합량은 cement 200kg/m³, bentonite 60~80kg/m³인 경우가 가장 적합하다는 결론을 도출하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.111-117
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• 2021

본 연구는 LFG(Land Fill Gas)의 주성분인 메탄(CH₄) 60%와 이산화탄소(CO₂) 40%로 구성된 매립지가스를 활용하여 정적연소 환경에서 연소의 초기 불안정성을 해결할 수 있는 실험적인 연구결과를 제안하는 것이다. 실험조건은 공기과잉율 0.9~1.6, 초기연소를 위한 압축압력 3bar, 실험주변온도 25℃, 실험용 연료가스 메탄, 예연소실 화염 분출구 직경 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5mm로 설정하였다. 실험결과 M3.0 모델에서 초기화염의 확산성이 매우 증가된 특성을 확인할 수 있으며, 이와 같은 증가의 특성은 공기 과잉률이 0.9, 1.0, 1.2에서 오리피스의 효과가 극도로 향상하게 되었다는 점을 알 수 있었다. 결과적으로, 본 실험을 통하여 M3.0으로 설계된 예연소실 화염 분출구 치수를 LFG에 적용할 경우 기존의 점화 플러그 특성 보다 부분적인 연소의 성능을 높일 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권8호
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• pp.671-680
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• 2021

본 논문은 정찰용 하드웨어와 소프트웨어를 설계하고 제작하여 캔위성 플랫폼과 지상국에 탑재 후 기능을 검증한 내용을 다루고 있다. 주요 정찰 임무는 크게 2가지로 구성되는데, 레이더와 GPS, IMU 센서를 이용해 주변 지형을 3D로 렌더링하는 지형탐색과 광학 카메라 영상분석을 통한 실시간 주요 물체 검출이다. 그리고 캔위성 시스템의 완성도를 높이기 위해 GUI 소프트웨어를 통해 데이터 분석효율을 향상하였다. 구체적으로 지형정보와 물체 탐지정보를 실시간으로 지상국에서 확인할 수 있는 소프트웨어를 제작하였으며, 비정상패킷 예외처리와 시스템 초기화 기능을 통해 임무 실패를 방지하였다. 통신계는 LTE와 AWS 서버를 통한 통신을 메인 채널로 사용했고, 보조 채널로 지그비를 사용하였다. 완성된 캔위성을 로켓 발사 방식과 드론 탑재 방식으로 공중 낙하 실험하였다. 실험 결과, 지형탐색과 물체 검출 성능이 우수하였으며, 모든 결과를 실시간으로 처리 후 지상국 소프트웨어에 성공적으로 시현하였다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제54권2호
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• pp.79-94
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• 2022

COVID-19로 인한 높은 전염성과 호흡기 질환의 심각성 때문에, 전염의 확산을 더 잘 모니터링하고 예방하기 위해 경제적이고 정확한 검사가 필요하다. COVID-19 대유행의 초기 단계에서 SARS-CoV-2의 구조적 및 분자적 특성이 밝혀짐에 따라, 많은 COVID-19 진단 키트 제조업체들은 진단 테스트의 설계, 개발, 검증 및 구현에 적극적으로 투자했다. 현재, SARS-CoV-2에 대한 진단검사로써 신속한 항원, 특정 IgG 및 IgM 항체검사를 위한 면역 혈청학적 검사 그리고 분자 진단 검사가 가장 널리 사용되고 검증된 기술이다. 분자 진단 분석법은 SARS-CoV-2에 감염된 것으로 의심되는 개인에서 바이러스 RNA를 직접 검출하기 위한 gold standard이다. 항체 기반 혈청 검사는 지역사회에서 COVID-19 유병률을 결정하고 면역력을 획득한 개인을 식별하는 데 사용되는 간접 검사이다. 본 논문에서는 시판되고 FDA가 승인한 분자 및 면역학적 진단 측정을 평가하여 성능 특성을 분석하였다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m³/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m³/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.278-286
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• 2022

본 연구에서는 압전세라믹 기반의 상용 Free-Flooded Ring(FFR) 트랜스듀서 대비 소형이면서 저주파 고감도 특성을 확보하기 위해, 높은 압전상수와 전기-기계 결합계수를 가지는 압전단결정 PIN-PMN-PT를 적용한 33-모드 FFR 트랜스듀서를 설계하였다. FFR 트랜스듀서의 광대역 특성을 확보하기 위해 비능동소자를 삽입한 링 구조를 적용하였으며, 3종의 비능동소자 소재 별 특성 해석 결과를 비교하여 최적의 소재를 선정하였다. 링 트랜스듀서의 특성 변화를 최소화하기 위해 오일 충진형 FFR 트랜스듀서로 제작하였으며, 음향시험을 통해 송신감도, 수중 임피던스 및 수평/수직 빔패턴이 해석결과와 잘 일치하는지 확인하였다. 해석 및 시험 결과를 비교한 결과, 송신감도는 공동공진 주파수에서 약 1.3 dB, 구조공진 주파수에서는 약 0.3 dB 차이를 보였다. 또한 상용 트랜스듀서 대비 높은 송신감도를 보유하면서도 직경을 약 17 % 축소하여 제작할 수 있었다. 이를 통해 소형이면서 고출력 특성을 가지는 압전단결정적용 FFR 트랜스듀서의 구현 가능성과 해석을 통한 특성 예측 방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.491-500
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• 2022

큰 상부 형상을 가지는 FLNG (Liquefied Natural Gas Floating Production Storage Offloading Units, LNG FPSOs) 등의 해양구조물은 안정적인 운동성능 확보 및 계류라인 설계에 있어 정도 높은 풍하중 추정이 필수적이다. 따라서 본 연구의 목적은 FLNG의 풍하중 추정을 위한 수치해석 기법을 개발하는 데 있다. 특히, 본 연구에서 개발한 수치해석 기법은 저자의 이전연구를 FLNG에 맞추어 수정하였다. 풍하중 추정을 위한 수치해석은 15° 간격으로 0-360° 범위에서 균일 풍속 조건과 풍속 프로파일을 적용한 NPD (Norwegian Petroleum Directorate) 조건에서 수행하였다. 먼저, NPD 모델 풍속 프로파일 모델 개발을 위해 Sand-Grain Roughness 변화에 따른 풍속 프로파일을 분석하였다. 개발된 NPD 모델을 이용하여 3가지 풍향 (Head, Quartering & Beam)에 대한 메쉬 수렴성 시험을 수행하였다. 최종적으로 개발된 NPD 모델과 메쉬를 이용하여 균일한 풍속 조건과 NPD 조건에서의 풍하중을 평가하고 비교하였다. 본 연구에서는 RANS (Reynolds-averaged Navier-Stokes) 기반 Solver인 STAR-CCM+ (17.02)를 이용하였다. 결과를 요약하면, 풍속 프로파일을 적용한 NPD 모델에서의 풍하중은 균일 풍속(10m/s) 조건과 비교하여, Surge와 Yaw 하중이 최대 20.35 % 와 34.27% 증가하였다. 특히, 특정 일부 구간에서만 큰 하중의 차이를 보인 Sway (45°< α < 135°, 225°< α < 315°)와 Roll (60° < α < 135°, 225° < α < 270°)은 구간별 평균 증가율이 15.60%와 10.89% 수준으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.85-92
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• 2023

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.