• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1443-1444
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• 2007

지속적으로 증가되는 전기에너지 공급의 신뢰성을 높이기 위하여 전력설비 주요 사고 원인인 부분방전(PD : Partial Discharge)을 검출하고 결함원의 패턴인식 방법의 개발 필요성 날로 증가되고 있다. 본 논문은 부분방전의 패턴인식 확률을 높이기 위하여 검출된 부분방전의 주파수 분석을 이용하여 Conventional PRPD Analysis 방법의 결함 판독확률을 향상시키기 위하여 Advanced PRPD를 제안 한다. 이를 위하여, GIS(Gas Insulated Switchgear)의 주요 사고원인으로 인식되어 있는 결함들을 인위적으로 제작 후 삽입하여 부분방전을 발생시켜 자체 설계 개발된 UHF 내장형 센서를 이용하여 검출하였다. 새로이 제안하는 방법과 기존의 PRPD 방법의 인식률을 상호 비교하기 위하여, 두 가지 그룹을, 즉, 기존의 방법에 의한 것과 부분방전의 주파수 분석이 포함된 방법에 의한 데이터그룹을 구축하고 학습방법은 동일한 인공신경망 MLP (Multilayer Perceptron)를 이용하여 인식률과 학습시간을 동시에 비교하였다. 상호 비교 결과에 의하면, 후자의 방법이 인식확률 뿐만아니라 학습시간도 좋은 결과가 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.147-147
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• 2023

낙동강은 4대강 사업을 통한 다기능 보 건설로 하천 환경에 변화가 일어났다. 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지는 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 남조류 발생에 영향을 주며 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하며 남조류 발생에 따른 다양한 원인인자들이 있다. 이러한 남조류 발생 특성을 정량적으로 규명하기 위하여 최근 조류 관리에 있어 데이터 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용한 연구가 이루어지고 있다. 머신러닝에서는 학습자료 선정에 따라 예측 결과가 다르게 나타나며 이는 발생원인이 복잡한 남조류에 있어 중요한 부분이라 볼 수 있다. 낙동강의 다기능보는 하나의 유체에 직렬형으로 8개의 다기능보가 위치하고 있다. 8개의 보로 나누어져있는 하천은 각 구간별로 보의 수리학적 특성, 유역 특성이 다르다. 따라서 구간별 조류 발생 특성이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 구간별 특성을 분류하고 조류 발생에 영향을 미치는 주요 인자들을 분석하고자 한다. 조류 발생에 있어 낙동강 8개 보 지점에 대하여 복잡한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법을 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 수질 인자뿐만이 아닌 수리학적 인자를 고려하여 수리학적 체적시간이 다른 각 보에서의 조류발생 특성을 분석하고자 하였다. 또한 학습인자에 따라 남조류 예측에 대한 정확도 향상이 가능한지를 확인하고 이를 통해 정체성 하천에서의 남조류 발생 특성에 대해 연구하고자 하였으며 이를 통해 낙동강 남조류 발생 및 관리에 있어 선제적 관리에 활용하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2020

방조제는 국토 확장, 수자원 확보 및 배수 개선에 사용되는 구조물로, 재난 발생 시 자산, 국가산업 및 환경에 큰 영향을 끼칠 위험이 있다. 따라서, 파도월류, 지진, 투수, 액상화와 같은 다양한 피해 원인에 대비하여 구조적 사용성과 안정성을 확보하기 위해 신중한 검토 및 분석이 수행된다. 그러나 변화하는 환경조건에서 방조제는 다양한 외력의 변동성과 불확실성에 노출되며, 설계 시 고려된 손상 요인이 개별적으로 발생하기보다는 여러 요인이 복합적으로 반응하고 그 영향이 전달되어 피해의 발생과 전파 과정이 복잡한 양상을 나타낸다. 따라서 방조제에 대한 사고 예방 및 안정적인 유지관리를 위해서는 발생 가능한 위험을 종합적으로 고려한 위험도 평가가 중요하게 요구된다. 본 연구에서는 방조제 손상 원인 중 큰 비중을 차지하는 제체 내부 침식 위험에 대하여 위험인자 간 상호작용을 고려할 수 있는 확률통계학적 접근으로 Bayesian network 기법을 도입하였다. 위험인자에 대한 파괴 메커니즘을 조사하여 분류 후, 설계값과 측정자료를 기반으로 위험변수의 통계적 특성을 반영하기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하여 파괴 매커니즘의 위험도를 계산하였다. 위험도는 연간기대피해액으로 제공되었으며, 이는 방조제 손상으로 인한 피해에 대비하여 예방할 수 있는 솔루션을 제공할 것으로 기대된다.

• Clinical and Experimental Pediatrics
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• 제45권4호
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• pp.512-518
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• 2002

목 적: 저자들은 뇌성마비의 임상양상과 원인인자를 관찰함으로써 본질환의 원활한 진단과 치료에 도움이 되고자 본 연구를 시행하였다. 방 법: 운동발달 지연이나 자세이상으로 성분도병원 소아과를 방문하여 뇌성마비로 진단 받고 부설 소아물리치료실에서 추적 관찰한 103명의 환아를 대상으로 후향적인 연구를 통하여 뇌성마비 환아의 생리적 분류와 고위험요인 및 뇌단층 또는 뇌자기공명영상의 결과 등을 분석하였다. 결 과 : 1) 총 103명의 환아들 중 남아가 64명, 여아가 39명이었다. 2) 뇌성마비 환아들 중 미숙아 출생이 59명, 만삭아 출생이 44명이었다. 3) 대상 환아 103명의 생리적 국소학적 분류에서는 경직성 반신마비가 55례(53.4%)로 가장 많았다. 4) 대상 환아의 위험인자로 산전인자는 전치태반 1례(0.9%), 태반조기박리 1례(0.9%), 거대세포 바이러스 감염 1례(0.9%)였다. 주산기 인자는 미숙아 출생이 59례(52.2%), 신생아 가사 12례(10.6%), 난산 2례(1.7%), 다태임신 5례(5.5%), 둔위분만 1례(0.9%)였다. 산후인자는 두부 외상 3례(2.7%), 뇌막염 2례(1.8%)였으며, 총 103명의 환아들 중 원인을 모르는 경우도 26례(23%)였다. 5) 대상 환아의 뇌단층촬영 및 뇌자기공명영상 소견은 미숙아군 59례 중 55례에서 관찰한 결과 37례(62.7%)에서 뇌실주위연화증이 가장 많았고 정상소견도 6례(10.2%)였다. 만삭아군은 44례 중 33례에서 관찰한 결과 뇌위축이 15례(41.7%)로 가장 많았고, 정상소견을 보인 경우도 6례(13.6%)였다. 6) 대상 환아 103명 중 29례(28.2%)에서 경련을 동반하였다. 결 론: 최근의 뇌성마비 원인인자와 임상양상 등 그 특징을 이해함으로써 뇌성마비의 진단과 치료에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권5호
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• pp.73-85
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• 2021

본 연구는 딥러닝 기반의 텍스트 데이터 분류 모델의 성능 고찰을 통해 한국어 건설 재해사례의 효율적 관리방향을 제안한다. 이를 위해 비정형 텍스트 문서인 건설 재해 보고서를 활용해 건설 사고의 대표적 유형인 추락, 감전, 낙하, 붕괴, 협착의 5개 범주로 분류하는 딥러닝 모델을 구현하였다. 초기 모델 테스트 결과, 추락 재해의 분류 정확도가 상대적으로 높게 도출되며 타 유형을 추락 재해로 분류하는 경우가 많이 발생한다는 특징이 나타났다. 원인 분석 결과, 1) 구체적인 사고 유발 행동, 2) 유사한 문장 구조, 3) 여러 유형에 해당되는 복합사고가 위의 특징에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 이 중 추가 실험을 통해 검증이 가능한 복합사고에 대한 두 가지 정확도 개선 실험을 진행하였다: 1) 재분류, 2) 제외. 실험 결과, 복합사고 제외 시 분류 성능이 185.7% 향상되었으며, 이를 통해 여러 사고 유형에 대한 내용을 동시에 포함하는 복합사고의 다중공선성(multicollinearity)이 해소되었음을 알 수 있다. 결론적으로 본 연구에서는 향후 사고에 대한 상황을 상세히 서술하는 체계를 마련함과 동시에 복합사고를 독립적으로 관리할 필요성을 시사한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.65-71
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• 2006

승강기 설치는 매년 약 15,000여 대씩 증가하고 있다. 승강기 증가에 따른 인명 사고 발생 및 갇힘, 급상승, 급정지, 층 표시 오류 등 승객의 불안감을 유발시킬 수 있는 오동작 사고가 크게 증가 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 오동작 및 고장이 승강기 전원품질과 어느 정도 연관성이 있는지를 조사하기위해 승강기 보수업체의 승강기 보수일지 및 공동주택 관리소에서 관리하고 있는 승강기 보수일지와 2004년도 119 구조대가 승강기 갇힘 사건에 대해 구조한 장소에 설문조사를 토대로 사고 발생 시간, 오동작 형태 및 원인에 대해서 조사 분석하였다. 분석 결과는 119 구조건수에 대해 단순 전원 리셋으로 재가동된 경우가 전체 24[%]를 차지하고, 갇힘 원인별 분류로 판별하면 단순 정전이 8.2[%]를 차지하는 것으로 조사 되었다. 분석 결과는 현장 전원 품질 측정 및 모의시험을 통하여 승강기 전기적 장해에 대한 상호 연관성을 분석하는데 자료로 이용될 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제8권1호
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• pp.107-115
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• 2007

본 연구에서는 건설폐목재의 발생현황 및 원인을 조사 분석하고, 국내 및 국외 폐목재의 발생, 처리, 재활용 동향을 비교, 분석하고자 한다. 오늘날 산업사회가 고도로 발달하면서 인간의 생활은 보다 편리하고 윤택해졌지만, 그 부작용으로 환경오염과 자원고갈 문제가 심각하게 대두되고 있다. 최근 건설 산업에서 환경보호와 자원의 절약 등이 중요한 이슈로 부각되고 있으며, 필연적으로 발생되는 건설폐기물의 관리와 재활용에 대한 관심도 증가되고 있다. 발생되는 폐기물은 양적으로도 증가했을 뿐만 아니라 질적으로도 매우 복잡 다양하여 이들의 원천적 감량과 재자원화 촉진 등 자원 순환형 처리방식의 절감방안이 모색되어야 한다. 그 중 폐목재는 건설현장에서 발생되는 여러 종류의 자원 중에서 약33%정도만 재활용하고 나머지는 소각하거나 비정상적인 유통과정을 거쳐 처리되어 지고 있다. 따라서, 건설현장 폐목재 처리현황의 실태 및 요인분석을 통하여 폐목재의 적법한 처리 및 재활용에 불합리한 원인은 무엇이며 그에 영향을 주는 수많은 변수들을 도출하고 요인분석을 통하여 몇 가지 요인으로 묶어 단순화하는 것에 목적을 두고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권11호
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• pp.972-978
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• 2012

LDPC(low density parity check)부호는 합-곱 알고리즘 기반의 반복복호를 통해 Shannon 한계에 근접하는 성능을 보인다. 합곱 알고리즘에서 체크노드와 비트노드의 확률 및 부가정보의 갱신 순서는 스케쥴링 방법에 따라 달라지며 그에 따라 오류정정능력이나 반복복호의 횟수가 달라진다. 기존에 제안된 순차 BP 알고리즘을 사용한 LDPC의 복호는 표준 BP 알고리즘을 바탕으로 복호를 수행했을 경우에 비해 적은 평균반복복호 횟수에도 불구하고 좋은 성능을 가진다고 알려져 있다. 하지만 기존의 연구들에서는 이러한 성능 차이의 원인에 대한 연구는 미비하다. 따라서 본 논문에서는 두 알고리즘의 적용에 따른 LDPC 복호의 성공 여부에 따라 4가지 경우로 분류하고 각 경우를 비교한다. 이를 통해 두 알고리즘의 성능 차이의 원인을 분석하고 그 결과로 성능 차이의 원인이 패리티 검사행렬 내부의 사이클을 구성하는 비트노드들의 확률 값을 갱신할 때 알고리즘에 따른 갱신 과정의 차이에 있음을 보인다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.1-9
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• 2014

중국의 사막화로 인해 발생된 황사 방지대책의 일환으로 우리나라의 전문시민단체와 기업에서는 2008년부터 매년 황사발생 원인지역에 나문재를 파종하고 있다. 이와 관련하여 황사발생 원인지역의 녹지 환경 조성 계획을 위해서는 대상지의 녹지화 현황 분석이 요구된다. 따라서 본 연구에서는 녹지 환경의 조성 현황을 파악하고 분석하기 위해 Landsat 5 TM 위성영상과 Landsat 8 위성영상을 기반으로 영상분류를 통한 녹지 환경을 분석하였으며, 소금사막 내부의 상세한 녹지 환경 및 식생지수를 파악하기 위해 NDVI를 이용한 분석을 수행하였다. 그 결과, 2009년에서 2011년 사이에는 소금사막과 나대지가 대폭 감소하고 녹지가 증가하는 녹지화가 효율적으로 진행된 반면, 2011년에서 2013년 사이에는 녹지 면적이 급격히 감소하고 나대지가 증가한 것으로 나타났다. 이를 통해 2011년 이후 녹지 환경 조성에 어려움이 있는 것을 알 수 있었으며, 향후 녹지화 사업 시 위성영상을 이용한 사업 수행이 필요할 것으로 판단된다.