• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.5
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• pp.55-67
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• 2022

Sensor data can provide fault diagnosis for equipment. However, the cause analysis for fault results of equipment is not often provided. In this study, we propose an explainable convolutional neural network framework for the sensor-based time series classification model. We used sensor-based time series dataset, acquired from vehicles equipped with sensors, and the Wafer dataset, acquired from manufacturing process. Moreover, we used Cycle Signal dataset, acquired from real world mechanical equipment, and for Data augmentation methods, scaling and jittering were used to train our deep learning models. In addition, our proposed classification models are convolutional neural network based models, FCN, 1D-CNN, and ResNet, to compare evaluations for each model. Our experimental results show that the ResNet provides promising results in the context of time series classification with accuracy and F1 Score reaching 95%, improved by 3% compared to the previous study. Furthermore, we propose XAI methods, Class Activation Map and Layer Visualization, to interpret the experiment result. XAI methods can visualize the time series interval that shows important factors for sensor data classification.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.97-97
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• 2022

AI 모형을 적용한 도시지역 침수예측에 대한 연구는 꾸준히 수행되어 왔다. AI 모형을 이용해 도시침수예측을 하기 위해서는 모형에 강우자료를 학습시키게 되는데, 시계열 강우분포 자료를AI 모형의 학습자료로 사용하기에 자료의 양이 너무 많기 때문에 총 강우량만을 이용하여 도시침수예측을 수행한 바 있다(Kim et al., 2021). 하지만 총 강우량만을 AI 모형에 학습시킬 경우, 지속기간 동안 강우가 고르게 분포하는지 불규칙적으로 분포하는지에 대한 정보가 포함되지 않았기 때문에 침수예측력이 떨어질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 시계열 강우자료의 통계치를 산정하여 AI 모형에 학습시킴으로써 강우분포특성을 고려한 침수예측을 통해 예측력을 높이고자 한다. 총 강우량만을 학습시킬 경우, 같은 지속시간에 같은 양의 강우가 내리더라도 고른 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수는 작게 일어나므로 과대예측을, 전체 지속시간 중 특정 시간대에 편향된 분포를 가진 강우에 의해서는 실제 침수가 크게 일어나므로 과소예측을 하는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 표준편차를 평균 강우량으로 나눈 값인 변동계수, 강우분포의 뾰족한 정도를 나타내는 첨도, 평균값에 대해 어느 방향으로 비대칭인지를 나타내는 왜도 값을 추가로 학습시킴으로써 시계열 강우자료 전체를 학습시키지 않고도 강우분포를 학습시키지 않았을 때 발생하는 과소·과대예측 문제를 해결할 수 있다. 또한 변동계수 대신 표준편차를 학습시키는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키지 않는 모형, 변동계수와 표준편차를 모두 학습시키는 모형과의 침수예측 결과 비교를 통해 표준편차와 변동계수 중 어떤 통계치를 학습시키는 것이 적합한지와 비슷한 통계치 자료를 모두 학습시켰을 때의 과적합 문제 등에 대한 결론를 얻을 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2022.06a
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• pp.110-110
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 원격 고장 진단 기법 개발의 일부로 수행되었다. 특히, 엔진 연료 계통 장비로부터 계측된 시계열 데이터로부터 상태 진단을 위한 알고리즘 구현 결과를 제시하였다. 엔진 연료 펌프와 청정기를 가진 육상 실험 장비로부터 진동 시계열 데이터 계측하였으며, 이상 감지, 고장 분류 및 고장 예측이 가능한 심층 학습(Deep Learning) 및 기계 학습(Machine Learning) 알고리즘을 구현하였다. 육상 실험 장비에 고장 유형 별로 인위적인 고장을 발생시켜 특징적인 진동 신호를 계측하여, 인공 지능 학습에 이용하였다. 계측된 신호 데이터는 선행 발생한 사건의 신호가 후행 사건에 영향을 미치는 특성을 가지고 있으므로, 시계열에 내포된 고장 상태는 시간 간의 선후 종속성을 반영할 수 있는 학습 알고리즘을 제시하였다. 고장 사건의 시간 종속성을 반영할 수 있도록 순환(Recurrent) 계열의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long Short-Term Memory models)의 모델과 합성곱 연산 (Convolution Neural Network)을 기반으로 하는 Conv1D 모델을 적용하여 예측 정확성을 비교하였다. 특히, 합성곱 계열의 RNN LSTM 모델이 고차원의 순차적 자연어 언어 처리에 장점을 보이는 모델임을 착안하여, 신호의 시간 종속성을 학습에 반영할 수 있는 합성곱 계열의 Conv1 알고리즘을 고장 예측에 사용하였다. 또한 기계 학습 모델의 효율성을 감안하여 XGBoost를 추가로 적용하여 고장 예측을 시도하였다. 최종적으로 연료 펌프와 청정기의 진동 신호로부터 Conv1D 모델과 XGBoost 모델의 고장 예측 성능 결과를 비교하였다

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.20 no.2
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• pp.501-511
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• 2018

As a result of the recent revision of the 'Guideline for Installation and Management of Fire Prevention Facility in Road Tunnels', the thermal buoyancy has to be taken into account when calculating the capacity of jet fans for smoke control in tunnel fires. However, there is no detailed methodologies for considering thermal buoyancy, so further study is needed. In this study, the thermal buoyancy in the tunnel is calculated by 3-D numerical simulation to consider the thermal buoyancy in case of fire in tunnels, and the relationship between heat buoyancy and vehicle drag, And the method of calculating the capacity of the jet fan for smoke control in tunnels. According to the analysis results, heat buoyancy acts as a resistance force in the case of a down-slope tunnel, and the pressure rise of jet fan for smoke control is not simply determined by the value of heat buoyancy at the entrance of the tunnel and the value of the vehicle drag at the exit. And it is analyzed that it is necessary to carry out a comprehensive review according to the location of the fire vehicle in tunnels.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.15 no.3
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• pp.471-480
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• 2002

In this paper, the thermal stress analysis of spent nuclear fuel disposal canister in a deep repository at 500 m underground is carried out for the basic design of the canister. Since the nuclear fuel disposal usually emits much heat, a long term safe repository at a deep bedrock is used. Under this situation, the canister experiences the thermal load due to the heat generation of spent nuclear fuels in the basket. Hence, in this paper the thermal stress analysis is executed using the finite element method. The finite clement code Eot the analysis Is not written directly, but a commercial code, NISA, is used because of the complexity of the structure and the large number of elements required for the analysis. The analysis result shows that even though the thermal stress is added to the stress generated by the hydrostatic underground water pressure and the swelling pressure of the bentonite buffer, the total stress is still smaller than the yield stress of the cast iron. Hence, the canister is still structurally safe when the thermal loads we included in the external loads applied on the canister.

• Journal of Soil and Groundwater Environment
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• v.14 no.5
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• pp.62-70
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• 2009

A field soil highly contaminated with petroleum hydrocarbons (JP-8 and diesel fuels) was employed for its remediation by a lab-scale thermal desorption process. The soil was collected in the vicinity of an underground storage tank in a closed military base and its contamination level was as high as 4,476 ppm as total petroleum hydrocarbon (TPH). A lab scale directly-heated low temperature thermal desorption (LTTD) system of 10-L capacity was developed and operated for the thermal treatment of TPH contaminated soils in this study. The desired operation temperature was found to be approximately $200-300^{\circ}C$ from the thermal gravimetric analysis of the contaminated field soils. The removal efficiencies higher than 90% were achieved by the LTTD treatment at $200^{\circ}C$ for 10 min as well as at $300^{\circ}C$ for 5 min. As the water content in the soils increased and therefore they were likely to be present as lumps, the removal efficiency noticeably decreased, indicating that a pre-treatment such as field drying should be required. The analysis of physical and chemical properties of soils before and after the LTTD treatment demonstrated that no significant changes occurred during the thermal treatment, supporting no needs for additional post-treatments for the soils treated by LTTD. The results presented in this study are expected to provide useful information for the field application and verification of LTTD for the highly contaminated geo-environment.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.515-518
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• 2000

디지털 워터마킹(Digital Watermarking)은 디지털 미디어 창작물에 대해 불법적인 사용과 인위적인 조작으로부터 소유권과 저작권을 보호하기 위하여 입증 가능한 정보(워터마크)를 사람이 인지하지 못하도록 삽입하는 기술이다. 본 논문에서는 JPEG 2000에서 지원하는 Daubechies 9/7 필터를 이용한 lifting 기반의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 중간에 임의의 파라메터를 추가한 lifting 단계를 구성하여 이 부분에 워터마크를 삽입한 후, 다양한 신호처리 왜곡을 가하여 제안한 방법의 성능을 평가하였다. 실험은 8-bit 512×512크기의 영상을 사용하였으며, 무작위로 발생시킨 1과-1을 워터마크 신호로 하여 DWT 시 추가한 lifting 단계에서의 임의의 파라메터 값과 워터마크를 삽입할 각 웨이블릿 변환의 해상도 레벨을 조절해 가면서 선택한 웨이블릿 계수값에 무작위로 발생시킨 워터마크 신호를 삽입하였다. 실험 결과 영상의 일반적인 변형(압축, 필터링 등)에 대해서 제안한 방법의 워터마킹 기법의 성능이 전반적으로 강인함을 확인하였다.

• Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.51 no.2
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• pp.1-6
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• 2009

Acetogen과 같은 일부 혐기성미생물은 소위 acetyl-CoA 경로에 의해 아세트산, 에탄올, 그리고 몇 가지 생화학 물질을 생산한다. 이 경로에서는 일산화탄소를 기질로 이용할 수 있다. 일산화탄소 이외에 수소가 이용될 수 있다. 즉 이들 미생물은 독립영양생물로서 이산화탄소와 태양광에너지를 이용하는 녹색식물과 비유될 수 있으며, 일산화탄소는 탄소원으로서 동시에 에너지원으로서 이용된다. 본 연구에서는 혐기성 소화액 중 아세트산을 생성하는 미생물이 존재한다고 가정하고, 일산화탄소와 수소가 주 가연성분인 합성가스를 공급하면 추가의 메탄이 생성가능성을 평가하였다. 혐기성 소화과정에서 발생되는 메탄은 주로 아세트산으로부터 만들어지므로 일산화탄소를 공급하는 경우 추가로 메탄이 생성될 것으로 추측할 수 있기 때문이다. 이를 확인하기 위하여 현재 운영중인 바이오가스 생산 설비로부터 얻은 혐기성 소화액을 생물반응조에 넣은 후, 합성가스를 순환-공급하여 가스 생산량의 변화 및 조성을 분석하였다. 질소가스를 공급한 대조구와는 달리 일산화탄소 또는 합성가스를 공급한 경우에는 메탄가스가 생산되는 것을 확인하였다. 질소가스를 공급한 대조구와는 달리 일산화탄소 또는 합성가스를 공급한 경우에는 메탄가스가 생산되는 것을 확인하였다. 일산화탄소만을 공급했을 때에는 이산화탄소의 생성으로 가스 생산량이 증가하였으나, 수소가 포함된 합성가스를 공급하였을 때에는 이산화탄소가 탄소원이로 소비되어 가스 저장도 내의 가스량이 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 가스화공정에 으해 얻어지는 합성가스는 온도와 가스 조성을 고러할 때, 바이오가스 생산을 위한 혐기성 소화조와 연계하면 소화조의 가온에 필요한 열을 공급할 수 있고 바이오가스 중 이산화탄소 농도를 낮추어 발열량을 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.583-585
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• 2022

최근 기술의 발전으로 인해 자연어 처리 모델의 성능이 증가하고 있다. 그에 따라 평문 지문이 아닌 KorQuAD 2.0 과 같은 웹 문서를 지문으로 하는 기계 독해 과제를 해결하려는 연구가 증가하고 있다. 최근 기계 독해 과제의 대부분의 모델은 트랜스포머를 기반으로 하는 추세를 보인다. 그 중 대표적인 모델인 BERT 는 문자열의 순서에 대한 정보를 임베딩 과정에서 전달받는다. 한편 웹 문서는 태그 구조가 존재하므로 문서를 이해하는데 위치 정보 외에도 태그 정보도 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 BERT 의 기존 임베딩은 웹 문서의 태그 정보를 추가적으로 모델에 전달하지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 BERT 에 웹 문서 태그 정보를 효과적으로 전달할 수 있는 HTML 임베딩 기법 및 이를 위한 전처리 기법으로 HTML 태그 스택을 소개한다. HTML 태그 스택은 HTML 태그의 정보들을 추출할 수 있고 HTML 임베딩 기법은 이 정보들을 BERT 의 임베딩 과정에 입력으로 추가함으로써 웹 문서 질의 응답 과제의 성능 향상을 기대할 수 있다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.31 no.6
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• pp.520-533
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• 2021

It is necessary to increase the blasting efficiency in order to minimize the economic loss caused when the excavation cross section is reduced due to the stability problem of underground mining development, and for this, a new blasting design is proposed. In this study, the blasting efficiency of the general design in the field, the suggestion designI, which added two columns to production blasting, and the suggestion design II, which added one column to create asymmetry, is compared. Advance rate and fragmentation were selected as the evaluation index of the blasting efficiency. In the case of advance rate, compared to the normal, the suggestionI improved by 6.07% and the suggestionII improved by 4.65%. In the case of fragmentation, based on P80, compared to the normal, the suggestionI reduced about 58% and the suggestionII was about 47%. Accoording to the evaluation index, the suggestion designI shows better blasting efficiency than the suggestion designII. But considering the additional work time and cost required for the suggestion designI due to the insignificant difference in the evaluation index results, the asymmetry V-cut, the suggestion designII, is judged to be a more suitable blasting design for the site.