• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.87-97
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• 2022

건축 프로젝트에서 BIM 도입이 활성화되고 있으나 단순 반복적인 모델링 작업과 잦은 설계 오류는 BIM의 실무 활성화의 방해요소로 잔존해 있다. 특히, 건축 내부 마감부재는 가장 많은 상세화 요구사항을 포함하고 있는 만큼 설계품질 확보를 위해 모델링 효율성 증대 및 설계 오류 해결이 중요하다. 효율성 증대를 위한 방안으로 최근 실무에서는 BIM 소프트웨어에 특화된 비주얼 프로그래밍 툴을 활용한 모듈을 개발하여 일련의 반복적인 모델링 작업을 자동화하는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 기존의 모듈 개발은 실무적 요구사항을 반영하지 않고 단순히 반복 작업을 대체하는 것에만 집중하고 있기 때문에, 실무 활용도가 떨어지거나 적용 결과물에 대한 전면적인 재검토가 필요한 문제점이 존재하였다. 본 연구는 실무에서 인력 투입량이 가장 많으면서도 오류가 빈번하게 발생하는 벽, 바닥, 천장 부재를 대상으로 비주얼 프로그래밍 기반 자동 상세화 모듈을 구축하였다. 성능 검증을 위해 구축된 모듈을 계획설계 단계의 근린생활시설 BIM 모델에 적용하였으며, 검토 결과 실무적 요구사항이 적절히 반영되었고 수작업 모델링에서 발생하는 오류사항이 적절히 해결된 것으로 확인되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.125-134
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• 2022

스마트폰 기술의 발전으로 인하여 2020년 기준 전 국민의 91.9%가 인터넷 이용[1]하여 수시로 홈페이지와 모바일 앱을 통해 정보를 습득하고 있다. 정보제공을 담당하는 홈페이지의 수가 점점 늘어남에 따라 홈페이지의 안전성을 진단하는 웹취약점 진단 신청수도 매년마다 증가하고 있는 상황이다. 기존 웹취약점 점검은 진단원이 수작업으로 홈페이지를 모의 해킹하여 취약점을 진단했기 때문에 진단대상 홈페이지 수에 비례하여 진단인력이 늘어나야한다. 하지만 현실적으로 웹취약점 진단인력 확보에 한계가 있고, 진단인력을 늘렸을 경우 많은 비용이 발생한다. 이러한 문제점 해결을 위해 자동진단 도구를 사용하여 수동진단의 일부를 대체하고 있다. 본 논문에서는 현재의 자동진단 범위를 확대하기 위한 방안을 새롭게 제안하였다. 즉, 웹취약점 진단항목의 영향도를 분석하여 자동진단 가능 항목을 도출하고, 실제 운영 중인 홈페이지에 수동 및 자동진단을 수행하여 진단결과에 대한 비교 분석을 통해 자동진단 가능항목을 파악하였다. 또한 자동진단 개선방안을 제시하여 자동진단 도구 개선을 통해 모든 취약점 항목은 아니지만 가능한 항목에 대해서 수동진단을 대체할 수 있다. 이를 통해서 진단 및 정밀진단이 필요한 부분에 집중하여 안전한 홈페이지 운영환경 조성에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권3호
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• pp.45-55
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• 2022

BIM의 도입에 따라 공간이 개별 객체로 인식되면서 객체화된 공간의 속성정보는 법규검토, 에너지 분석, 피난 경로 분석 등을 위한 기반 데이터로 사용 가능하기에 BIM의 활용성을 넓힐 수 있는 발판을 마련하였다. 그러나 BIM 모델 내 개별 공간 속성의 오기입이나 누락이 없는 시멘틱 무결성(semantic integrity)이 보장되어야 하는데, 다수의 참여자에 의한 수작업으로 진행되는 BIM 모델링 과정 특성 상 설계 오류가 빈번히 발생한다는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 BIM 모델의 공간 정합성 검증을 위한 연구가 다수 진행되었으나, 적용 범위가 한정적이거나 분류 정확도가 낮은 한계점이 존재하였다. 본 연구에서는 공간의 기하정보 뿐 아니라 BIM 모델 내 공간과 부재 간 연결 관계를 Graph Convolutional Networks (GCN) 학습과정에 활용하여 향상된 성능의 공간 자동 분류모델을 구축하고자 하였다. 구축된 GCN 기반 모델의 성능을 공간의 기하정보만으로 학습된 기계학습 모델인 Multi-Layer Perceptron (MLP)과 비교하여 공간 분류 시 연결 관계 적용의 효용성을 검증하고자 하였다. 이를 통해 관계정보 활용 시 약 8% 내외 수준으로 공간 분류 성능이 향상되는 것으로 확인되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권12호
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• pp.3025-3035
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• 1998

본 연구에서는 개념 기반 이미지 정보 시스템 COIRS(COncept-Based Image Retrieval System)를 설계하고 구현하였다. COIRS는 개념에 기반한 질의가 가능하다는 점에서 기존의 내용기반 이미지 검색 시스템들과 다르다. 즉, 사용자는 개념적으로 관련이 있는 이미지를 검색할 수 있다. 본 논문에서 개념은 기본적으로 한 이미지 내에 있는 단순 객체들의 복합 형태를 의미한다. COIRS에서 한 이미지는 대상 객체들과 그들 사이의 공간관계로 이루어지는 트리플들에 의해 표현되며, 트리플 시소러스에 의해 개념이 유추된다. COIRS는 가시적 이미지 색인기, 트리플 시소러스, 역화일, 사용자 질의기로 구성되어 있다. 가시적 이미지 색인기는 객체의 이름 명시를 통한 객체의 인식과 그들간의 상대적 위치를 명시함으로써 색인시 수작업을 최소화하기 위한 도구이다. 트리플 시소러스는 트리플을 분석하여 개념을 유추함으로T 궁극적으로는 이미지 전체의 의미를 추출할 수 있게 한다. 이미지를 색인할 경우와 질의를 정형화 할 때 모두 공통적으로 트리플이 사용되므로 질의의 평가는 사용자 질의기를 통해 주어진 트리플들과 역화일내의 트리플간의 부합에 의해 수행된다. COIRS의 주된 장점은 1)기존의 이미지 정보 검색 시스템들이 색, 모양, 질감 등의 정보에 의해 검색을 수행하는데 비해 개념에 기반한 검색을 수행하므로 한 단계 더 진보된 이미지 정보 검색 시스템이며, 2)개념에 기반한 검색 기능과 더불어 기존의 이미지 정보 검색기술도 모두 균일한 환경안에서 수용할 수 있는 통합된 구조를 지원한다는 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.89-95
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• 2023

2007년 1월 국방부 유해발굴감식단이 창설되어 본격적인 유해발굴이 추진되었다. 현재 발굴 범위는 한국전쟁 당시 치열한 전투가 벌어진 비무장지대 내의 화살머리고지까지 확장되어 진행되고 있다. 백마고지에서는 많은 유해 및 유류품이 발굴되고 있다. 대부분 파손된 상태여서 정확한 형태를 복원하기는 어렵다. 이에 본 연구에서는 3D 스캔과 3D 모델링을 통해 발굴된 유류품의 원형을 복원하고자 한다. 이러한 디지털 복원 방식은 그동안 수작업 방식의 단점을 보완하는 원형 복원의 대안이 될 수 있다. 현재 문화유산 분야에서는 3D 기술을 사용한 각종 디지털 복원이 활발하다. 디지털 복원이 된 자료는 디지털 헤리티지의 기초자료로 활용될 수 있다. 이를 토대로 다양한 유해발굴 및 호국보훈 관련 콘텐츠의 개발이 이루어질 수 있을 것이다. 더 나아가 발굴된 유해에 대한 디지털 휴먼 복원이 이루어진다면 전사자들의 생전 모습을 재현할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.37-51
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• 2023

도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.21-30
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• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권5호
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• pp.52-62
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• 2023

본 연구의 목적은 정착 길이, 표준 후크 및 이음 길이와 같은 관련 규정을 준수하면서 슬래브 철근의 정확한 절단 길이를 산출하는 자동화된 알고리즘을 제안하는 것이다. 제안된 알고리즘은 일반적으로 외주를 통해 수작업으로 진행하던 기존 철근 물량 산출 프로세스를 개선하는 것을 목표로 한다. 입찰 단계부터 정확한 철근 수량 데이터를 BBS(Bar Bending Schedule) 수준으로 제공함으로써 물량 산출의 불확실성을 제거하고 외부 의존도를 낮출 수 있다. 또한, 알고리즘을 통해 정확한 물량을 조기에 산출하는 경우 건설사는 경쟁력 있고 최적화된 입찰을 미리 준비할 수 있어 계약 협상 시 이익률을 높일 수 있다. 제안된 알고리즘은 견적, 예산, BBS 생성 등 다양한 프로세스에서 중복되는 업무를 간소화할 뿐만 아니라 계약 후 구조 도면 변경에도 유연하게 대처할 수 있다. 특히, 제안된 알고리즘을 BIM과 결합하는 경우 시공 초기 단계에서 BIM을 적용할 때 발생하는 기술적 문제를 해결할 수 있으며, REVIT 기반 패밀리 파일로 구축된 알고리즘의 수식과 형상 코드는 실무에서 상당한 시간과 인력 절감에 기여한다.

• 산업진흥연구
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• 제8권2호
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• pp.37-43
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• 2023

본 연구에서는 신뢰성관리의 측면에서 우리나라에서 시행하고 있는 품질경영기사 시험에서 신뢰성관리 부문의 문제점과 개선방안에 대해 살펴보았다. 우선 용어가 통일되어 있지 않고, 신뢰성분석에 꼭 필요한 일부 기법들이 포함되지 않은 것에 문제가 있는 것으로 보인다. 본 연구에서는 우리나라 사람이 종종 취득하는 외국(특히 미국)의 품질 및 신뢰성과 관련된 자격제도에 대해서도 살펴보았다. 특히 CRE 시험은 우리나라의 품질경영기사 시험 내 신뢰성관리 부문의 내용과 거의 중첩됨을 알 수 있다. 하지만 미국은 오픈북 시험인 반면 우리나라는 그렇지 않으므로 수험자 편에서는 외워야 할 식이 너무 많다는 것이 문제이다. 또한 데이터에 대한 분석을 컴퓨터 소프트웨어를 사용하지 않고 수작업으로 해야 한다. 우리나라 시험도 CRE 시험에서와 같이 오픈북 시험을 본다면 단편적인 지식을 뛰어넘어 신뢰성관리에서 꼭 필요한 요소를 갖췄는지 점검할 수 있는 시험이 될 것이다. 마지막으로 우리나라도 미국에서와 같이 자격시험을 통과한 경우 일정 기간 내 교육, 업무 등을 통해 재인증을 받도록 한다면 정보의 홍수 속에 살고 있는 현대인에 걸맞은 자격증이 될 것이다.