• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권2B호
• /
• pp.111-120
• /
• 2009

교각주위의 국부세굴은 교량붕괴의 주원인 중 하나로 알려져 있다. 세굴심을 산정하는 방법에는 경험식에 의한 방법과 수치모형을 이용한 시뮬레이션이 있다. 하지만 경험식에 의한 방법은 공식이 적용될 수 있는 유사한 상황에서만 제한적으로 사용가능하며, 수치모형을 이용한 방법은 비용이 많이 든다는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 세굴심 예측을 위한 CSU 공식, 다중회귀분석, 다양한 인공신경망 모형의 유용성을 비교분석하였다. 또한 세굴심을 산정하는데 있어 넓은 범위의 오차를 발생시키는 인공신경망 모형의 단점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 인공신경망 모형에 군집분석을 결합하여 오차를 감소시키고자 하였다. 세굴심 예측을 위해 CSU 공식, 다중회귀분석, 다양한 인공신경망 모형을 적용해 본 결과 역전파알고리즘을 이용하는 인공신경망 모형이 가장 높은 정확성을 보였으며, 인공신경망 모형에 군집분석을 적용한 세굴심 예측에서는 군집수가 3일 때 가장 높은 정확도를 보였다. 군집분석을 적용한 인공신경망 모형의 정확도는 다른 모형과 비교할 때 최고 42.73%가 향상된 결과를 보여 인공신경망 모형내의 군집분석의 적용이 인공신경망의 오차를 줄이는데 큰 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 동굴
• /
• 제79호
• /
• pp.65-72
• /
• 2007

인공토굴(人工土窟) 숙성식품의 장기가공보관 수단의 원조로 자리 잡아, 광천옹암리 토굴이 전통식품 산업의 지혜와 관광산업의 역동으로 변신하고, 인공 굴은 폐광토굴에서 농산물저장을 위한 인공제작 굴의 활용기술로 이어져 산업화사회에 기여하고 있다. 대표적인 인공토굴중의 하나는 광천토굴이며, 마을뒤편 야산에 활석암으로 된 암반을 굴착한 토굴이다. 폭과 높이가 각각 2m 정도, 200여 m의 토굴 속에 수많은 젓갈을 담은 드럼통을 저장하여 숙성, 발효시킨다. 젓갈은 우리나라의 대표적인 수산발효식품이며, 어패류 등에 비교적 다량의 식염을 가해 자가소화효소 및 미생물분해 작용으로 알맞게 숙성되는 원리를 이용한다. 젓갈은 일종의 균 식품으로 식품을 발효시킴으로써 독특한 맛과 향 영양을 갖게 되며, 빵, 요구르트, 장류(간장 된장 등), 김치, 막걸리, 동동주, 식혜뿐 아니라 심지어는 버섯조차도 균 식품에 해당한다. 특히 어패류를 염장 발효시켜서 독특한 감칠맛이 나도록 한 우리나라 특유의 저장식품으로 예로부터 기호식품, 조미료 및 김치의 재료로서 널리 식용되어 왔던 양질의 단백질인 동시에 칼슘과 지방질 공급원이기도 하다. 최근에는 상품화된 자연친화적 농산물저장 굴로 사용되는 인공토굴도 등장하였다. 그것은 타공판과 흙을 이용한 생태환경지중건축물(生態環境地中建築物)로서 우리조상들이 오래전부터 지열을 이용하여 주거와 농산물을 저장하였던 재래식 토굴을 현대화시킨 구조물의 지중저장토굴 공간이다.

• 화약ㆍ발파
• /
• 제39권3호
• /
• pp.44-64
• /
• 2021

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 빅데이터의 활용과 인공지능 기법을 활용한 공학적 응용이 증가하고 있다. 발파 분야에서도 인공지능 기법을 활용한 다양한 연구들이 보고되고 있다. 본 논문에서는 발파분야에서 많이 활용되고 있는 인공신경망, 퍼지 이론, 유전자 알고리즘, 떼 지능, 서포트 벡터머신과 같은 인공지능 기법을 소개하고 이들 기법을 이용한 발파진동, 비석, 암석 파쇄도, 폭풍압, 여굴 예측 기법에 대한 연구들을 조사, 정리하였다. 향후 인공지능 기법을 활용하여 보다 효율적이고 안전한 발파설계, 발파 효율 향상과 발파에 의한 주변 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위하기 위한 발전적인 접근 방향에 대한 논의에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.694-696
• /
• 2017

텍스트 기반 언어 스몰베이직은 기존 프로그래밍 언어와는 달리 배우기 쉽고 이후에 C/C++/Java로 빠르게 전환할 수 있기 때문에 청소년 프로그래밍 교육용 언어로 적합하다. 프로그래밍 교육에 흥미를 높이기 위해 풍부한 라이브러리가 필요하다. 풍부한 라이브러리를 바탕으로 마이크로소프트에서 개발한 스몰베이직 환경에서는 쉽게 프로그램을 작성 할 수 있지만, 최근 화두가 되고 있는 인공지능 프로그램을 쉽게 작성할 수 있는 라이브러리는 지원하지 않는다. 이 논문에서 오픈소스 소프트웨어 스몰베이직 환경하에 동작하는 데이터마이닝 라이브러리를 설계 및 구현하였고, 이 라이브러리를 기반으로 틱택토 게임을 개발하여 인공지능 스몰베이직 프로그램을 쉽게 작성할 수 있음을 확인하였다. 널리 보급된 언어인 C/C++/Java로 인공지능 프로그램을 작성하기 위해서는 광대한 범위의 지식과 코딩 실력이 바탕이 되어야 한다. 그러나 스몰베이직은 프로그램을 쉽게 작성 할 수 있고, 그림 기반의 교육용 언어인 스크래치와는 달리 텍스트 기반의 언어이기 때문에 이후에 C/C++/Java로 전환하기 용이하다.

• 생물환경조절학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.290-297
• /
• 2010

토마토 생육에 있어 보조광원으로 메탈할라이드등, 고압나트륨등, 형광등을 하루 5시간을 처리 하여 토마토 생육 및 생산성에 대한 영향을 확인 해 본 결과 생육은 인공광 처리가 무처리 구 에 비하여 6~10% 증가하는 결과를 얻을수 있었다. 수량 및 생산성 증가에 있어서 인공광 처리가 무처리구보다 1.5~2배 증가 하였으며 수익성 증가는 10a당 1작기에 최소 9,400,000원에서 최대 28,200,000원 증가되었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
• /
• 제10권5호
• /
• pp.49-57
• /
• 2009

본 연구에서는 Levenberg-Marquardt(LM) 알고리즘 인공신경망을 통하여 지반공학 문제 중의 하나인 압축지수를 예측하였고, 예측된 결과는 현재 지반공학에 널리 사용되고 있는 Back Propagation(BP) 알고리즘 인공신경망의 예측 결과와 비교하여 LM 알고리즘의 지반공학 적용성을 평가하였다. 또한 두 알고리즘에 의한 예측치는 기존에 제안된 압축지수의 경험식들에 의하여 산정된 결과들과 비교를 통하여 예측결과의 정확성을 확인하였다. 경험식에 의한 압축지수의 산정치는 전반적으로 BP 알고리즘과 LM 알고리즘 인공신경망에 의한 예측치에 비하여 더 큰 오차를 나타냈다. LM 알고리즘에 의한 압축지수의 예측치는 BP 알고리즘의 예측치와 비교할 때 정확도는 비슷하나 수렴속도에서 더 좋은 결과를 보여 LM 알고리즘의 지반공학 적용성은 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.141-141
• /
• 2017

본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.119-124
• /
• 2022

성공적인 수중 위치측정을 위해서는 다양한 수중 로봇에 탑재 가능한 대규모 병렬 컴퓨팅 환경이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 수중 위치측정을 위한 인공지능 컴퓨팅 플랫폼 설계 방법을 제안한다. 제안한 플랫폼은 총 4개의 하드웨어 모듈로 구성된다. Transponder 및 hydrophone 모듈은 음파를 송수신하며 FPGA 모듈은 송수신한 음파 신호를 빠르게 병렬로 전처리한다. Jetson 모듈은 인공지능 기반 알고리즘 처리한다. 해당 플랫폼은 실제 수중 환경에서 거리에 따라 수중 위치측정을 위한 음파 송수신 실험을 수행하였으며 이를 통해 설계한 플랫폼을 검증할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권6C호
• /
• pp.421-429
• /
• 2006

본 연구에서는 국내 연약지반의 신뢰성 있는 강성지수 추정을 위하여 인공신경망기법을 적용하였다. 실내시험을 통한 물성치결과들을 통하여 인공신경망을 위한 입력자료를 확보한 뒤 이를 이용하여 모델을 학습시킨 후 모델검증을 실시하였다. 개발된 모델의 검증결과 측정값과 예측값의 상관관계가 매우 높게 나타났으며 이를 통하여 수학적 모델 수립이 곤란한 국내 연약지반의 신뢰성 있는 강성지수 추정의 전반적인 고찰의 기초를 확립하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.63-67
• /
• 2024

최근 스마트 물류, 핀테크, 엔터테인먼트 등 다양한 산업 분야의 인공지능 워크로드들이 클라우드 상에서 실행되고 있다. 본 논문은 이기종 GPU 클러스터로 구성된 다중 테넌트 클라우드 시스템에서 다양한 인공지능 워크로드가 실행될 때 발생하는 스케줄링 문제를 다룬다. 전통적인 스케줄링은 이러한 환경에서 GPU 이용률을 크게 저하시켜 시스템의 성능을 떨어뜨린다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 유전 알고리즘 기반의 최적화 기법을 사용하는 새로운 스케줄링 접근 방식을 제안하고, 이를 프로세스 기반 이벤트 시뮬레이션 프레임워크에 구현하였다. 알리바바의 MLaaS 클러스터에서 수집한 광범위한 인공지능 작업들의 트레이스를 재현하는 실험을 통해 제안하는 스케줄링이 기존 스케줄링에 비해 GPU 이용률을 크게 개선함을 확인하였다.