• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.446-457
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• 2020

호형 사주는 동해안에서 흔히 분포하는 지형특징으로 고파랑시를 제외하고 리드미컬한 형상을 지속적으로 유지한다. 하지만, 2019년 9, 10월에 동해안에 직 간접적 영향을 미친 연속적인 4개의 태풍으로 인해 해안선과 평행한 연안사주가 형성되었고 해안선 부근에 침식과 퇴적이 반복되는 패턴을 보였지만 전반적인 해안선 후퇴가 발생하였다(약 2 m). 이와 같은 연속적인 폭풍파랑으로 인한 지형변화와 각 폭풍(NE-E 입사파) 이벤트의 영향을 모의하기 위해 폭풍 사상시 해빈의 침식 모의에 널리 사용되는 XBeach를 사용하였다. 개선된 XBeach 수치모의를 위해 최신 계수보정 연구 동향에 따라 계수보정이 실시되었으며, 이로부터 도출된 최적의 계수 값을 수치 모의에 적용하였다. 모델의 입력값으로 사용된 파랑, 조석 및 폭풍 사상 전후 수심 자료와 최적의 계수 값을 활용한 결과, 해안선 부근의 침식 및 퇴적 반복패턴(BSS = 0.77(침식 단면), 0.87(퇴적단면))과 해안선과 평행한 연안 사주의 형성을 성공적으로 모의하였다. 각 태풍의 최대 입사파고 도달 시 수치 모의된 전체 퇴적물 이동 벡터 및 지형변화 분석결과, 입사 파향이 호형 사주의 거동에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 유의파고 크기뿐만 아니라 고파랑의 지속시간 또한 퇴적물 이동량의 중요한 요인으로 판단 된다. 하지만 모델링 결과, 내측 쇄파대(inner surfzone)의 지형변화 및 연안 사주의 마루의 정확한 위치 예측을 위해서는 추가적인 보정과정이 필요함을 시사한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.547-553
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• 2020

노후화 시설물의 증가에 따라 선제적 유지관리의 중요성은 점차 증대되고 있다. 선제적 유지관리는 시설물의 응답 계측으로부터 시작되기 때문에 높은 정밀도를 가지는 응답을 획득하는 것이 중요하다. 국부적인 응답 중 변형률은 균열 감지 및 피로 진전 예측 등에 활용가능하다. 변형률 센서는 크게 이산형 및 분포형 센서로 구분된다. 이산형 센서의 대표적인 예가 광섬유 브래그 격자(FBG)와 전기 저항식 게이지이다. 이산형 센서는 높은 정확성과 재현성(고 정밀)을 가지지만, 측정점이 제한된다는 한계를 가진다. 브릴루앙 산란 기반 광섬유 변형률 계측 시스템 중 하나인 Brillouin Optical Correlation Domain Analysis (BOCDA)은 대표적인 분포형 센서이며, 5 cm 라는 높은 공간 분해능을 가진다. BOCDA는 투영된 광원에서 발생하는 산란파를 이용하여 광섬유 전 구간의 변형률을 계측한다. 측정점이 많아지는 장점이 있으나, 이산형 센서에 낮은 정확도와 재현성을 가진다. 본 연구에서는 고 정밀 데이터(이산형 센서)와 저 정밀 데이터(분포형 센서) 각각의 장점을 융합하는 후처리 기법을 제안하였으며, 이에 대한 가능성을 검증 실험을 통해 확인했다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.53-67
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• 2020

본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.175-182
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• 2020

비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1635-1641
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• 2020

대기오염은 최근 급속한 인구증가와 산업화 등으로 인해 인류가 해결해야 할 중요한 문제로 인식되고 있다. 특히 미세먼지 노출에 따른 질병 사례들의 증가와 대기 질 정보에 대한 국민의 관심 증대로 인해 미세먼지는 환경문제를 넘어 사회적 재난 수준의 심각한 이슈로 대두되고 있다. 아울러 대기 중 미세먼지 농도는 실내 미세먼지 농도에 밀접하게 관여하여 실내 공기질의 악화를 야기시킬 수 있다. 따라서 실내외 미세먼지 측정, 모델링, 기여도 평가를 통한 오염 특성을 이해하고, 이를 과학적으로 규명하는 것은 매우 중요하다. 본 특별호는 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단과 학교미세먼지관리 기술개발사업단에서 진행하고 있는 다양하고 흥미로운 실내외 미세먼지 측정과 관리 기술에 대한 여러 연구들을 소개한다. 이를 통하여 실내외 미세먼지 측정과 관리 기술에 대한 현 주소를 파악하고 참여 연구그룹의 연구 결과에 대한 정보 공유에 본 특별호가 기여하길 기대한다. 더불어 미세먼지에 관련한 지속적인 연구주제 발굴과 국가적인 지원을 이끌어 내기 위한 관련 전문가들의 노력을 기대한다.

• 융합정보논문지
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• 제12권4호
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• pp.239-259
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• 2022

2019년 이후부터 전 세계적으로 미세플라스틱(Microplastics)에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있어 국내·외 미세플라스틱 연구에 대한 차이점을 분석하는 것은 국내연구 방향 수립에 이정표가 될 수 있다. 본 연구에서는 KCI와 WoS에서 미세플라스틱 논문들을 발췌하여 저자 키워드동시출현단어분석, 논문동시인용분석, 저자동시인용분석 등 빅데이터를 기반으로 한 네트워크 분석방법론으로 국내외 연구 차이점을 분석했다. 분석결과, 연구주제 분석은 인간의 생체에 영향을 미칠 수 있는 연구와 일상에서의 미세플라스틱의 처리에 관한 연구가 국내에서 추가로 필요함을 확인하였다. 연구 품질을 살펴보는 논문 인용 깊이 분석에서는 국외 2.25와 국내 1.39로 국내가 아직 부족함을 보였고, 다양한 연구자들이 참여하고 정보를 공유하는 공동연구전선 구성형태 분석은 국내는 22개 군집 중에서는 3개가 Star형 구조가 있고, 국외의 경우는 19개 군집 모두가 Mesh 구조로 되어 있어 국내는 특정 연구 분야에서는 정보의 흐름과 공유가 부족함도 확인할 수 있었다. 이런 연구 결과는 미세플라스틱의 연구주제 확장과 연구 질의 향상, 더불어 다양한 연구자들이 참여하는 연구 추진체계 개선 등이 필요함을 확인하였다. 추가로 주제 모델링(Topic Modeling)을 기반으로 자동화 프로그램 개발을 한다면 실시간 분석이 가능한 시스템 구축도 가능할 것이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.427-435
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• 2021

환경시설물, 댐과 같은 유체를 저장하는 시설물을 대상으로 엄밀하게 지진 거동을 평가하기 위해서는 유체-구조물 상호작용을 고려한 해석이 필요하다. 특히, 댐-호소 계와 같이 상류 방향으로 무한 영역을 가지는 경우에는 이를 적절히 고려해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 댐-호소 계와 같은 반무한 유체 영역을 갖는 시스템을 대상으로 무한 영역의 파전파 해석 및 유체-구조물 상호작용 해석을 위한 실용적인 수치 모형을 제시하였다. 시간영역에 적용가능한 방법으로 정확하면서도 경계적인 해석이 가능하다. 무한 유체 영역에 대해서는 일반 acoustic finite element 대신 작은 개수의 mid-point integrated acoustic finite element를 적용하고 최종 경계에는 점성경계를 부과한다. 제안하는 방법의 유효성과 정확성을 검증하기 위해 강체 댐체를 가정한 반무한 호소계를 대상으로 적용하는 요소의 개수, 모델링 영역 크기 등을 매개변수로 해석해와 비교·검증하였다. 제안된 방법을 적용하여 댐-호소 계의 유체-구조물 상호작용을 부가질량을 사용하는 경우와 비교하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권2호
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• pp.83-92
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• 2022

2020년 여름, 한반도 남부를 강타한 대홍수는 섬진강 하천 생태계를 크게 교란시켰다. 홍수의 피해를 입은 하천 수목 중 일부는 고사하였고, 또 다른 일부는 시간이 지남에 따라 어느 정도 회복되는 모습을 보였다. 더불어 홍수 후 새로 자라난 수목도 관찰되었다. 본 연구에서는 교란된 하천 생태계가 회복하는 과정을 서로 다른 특성의 수목 간 공간적 인접성을 통해 설명하였다. 공간 점 패턴 분석 (spatial point pattern analysis) 결과, 새로 발생한 수목과 홍수 이전부터 존재하였던 수목은 서로 공간적으로 군집하는 것으로 나타났다. 하지만 보다 세밀한 분석을 통해 새로 발생한 수목은 기존 수목 중 회복한 수목보다 회복되지 않은 수목과 더 강하게 군집한다는 사실이 밝혀졌으며, 이를 통해 촉진적 (facilitative) 상호작용 속에 가려진 경쟁적 (competitive) 상호작용을 포착할 수 있었다. 기존 수목에 의한 서식처 개선 효과는 새로 발생한 수목의 생장에 긍정적인 역할을 했을 것이나, "살아 있는" 기존 수목은 새로 발생한 수목과 한정된 자원을 두고 경쟁했을 것으로 예상된다. 이러한 결과는 전지구적인 기후변화의 맥락 속에서 국내 하천 생태계가 마주할 강하고 빈번한 자연적 교란에 대비할 새로운 지식을 제공할 수 있다. 전통적으로 학계에서는 환경 요인을 설명 변수로 하는 생태 모델링이 널리 사용되고 있지만, 수목 개체들 간 상대적 위치 관계로 대표될 수 있는 개체 간 상호작용 역시 생태계 변화를 설명하는 데 있어서 중요한 요인이라고 할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.367-372
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• 2022

최근 뉴노멀시대가 도래하면서 실감형 기술과 언택트 기술은 사회적 관심을 받고 있다. 하지만 헤어 스타일링 분야는 헤어 시뮬레이션을 중점으로 헤어 자체의 연출이나, 개별적인 움직임, 모델링에 초점을 두고 있다. 시대적 요구와 개선된 실습환경 조성을 위해 본 연구에서는 비대면 헤어 스타일링 VR 시스템을 제안하였다. 이론 고찰에서는 기존 헤어 컷 연구 사례에 대해 조사하였다. 기존 헤어 컷 관련 그래픽스 연구는 주로 힘 기반 피드백 위주의 연구이다. 본 논문에서 주장하는 가상환경에서 인터랙티브한 헤어 컷 작업에 대한 연구는 아직 이루어지고 있지 않다. 본 연구에서는 미용에 필요한 동작을 핑거 트래킹이 가능한 VR 컨트롤러에서 미용도구 선택, 자르기, 회전 등이 가능하도록 하였으며 비대면 협업 환경으로 구축하였다. 연구 결과로서, 정확한 헤어 절단 작업을 위해 소지걸이 애니메이션에 따른 핑거 트래킹과 가위의 움직임이 위치 보정에 따른 동기화 작업의 결과와 다중 사용자 기반의 가상 협업 환경에서의 실시간 인터랙티브 헤어 컷 작업을 실험하였다, 비대면 상황에서 헤어 스타일링에 필요한 커트동작에 관한 학습이 가능하게 되었으며 교수자와 학습자는 VR HMD 내장 마이크와 Photon Voice로 상호 간의 의사소통이 가능하게 되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.