Park, Soo-Yong;Kim, Eun-Hye;Jeon, Yong-Hwan;Kim, Han-Sam
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
/
2011.04a
/
pp.195-198
/
2011
석유 및 천연가스 생산에 사용되는 고정식 해양플랜트에는 자켓 구조물이 가장 많이 사용되고 있다. 생산에 사용되는 자켓 구조물은 풍하중이나 파랑하중에 의해 인명의 피해 없이 변위 및 응력에 대해 안전해야 한다. 그러나 1940년대 후반부터 사용되어 온 자켓 구조물은 피로하중, 노후화로 인해 내구성에 문제가 생기고 있다. 본 논문에서는 자켓 구조물의 안전성을 검토하기 위해 모드형상을 이용하여 자켓 구조물의 손상 위치를 탐색하는 방법을 제시한다. 제시한 손상탐지기법의 효용성을 입증하기 위해 자켓 구조물의 유한요소모델에 임의의 손상을 모사하였다. 유한요소모델의 손상 전 모드형상과 손상 후 모드형상의 모달 변형에너지의 변화를 이용하여 손상 지수를 유도하고 유도한 손상지수를 사용하여 손상이 있는 부재와 손상이 없는 부재를 분류하였다. 연구 결과 손상지수가 '0'인 부재를 제외한 나머지 부재 모두 본 연구에서 제시한 손상탐지기법으로 손상 부재를 판별할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2015.10a
/
pp.258-260
/
2015
특수목적 기계 등에 사용되는 시스템은 재난환경에서 환경인지 및 인명탐지, 가시성 확보를 위한 다양한 센서 Network, 목적에 맞는 Actuator 구동기능, 영상신호를 포함한 정보수집/전달과 그에 상응하는 제어 기능을 커버하는 플랫폼 기술이 중요하며, 이 목적을 위해 유무선 조합구성으로 통신의 신뢰성을 높이고, 다양한 센서 네트워크를 구비한 독립모듈 운영을 통해 보다 광범위한 장소를 탐색 정보를 제공하고, 이러한 정보를 이용하여 특수목적용도를 높일 수 있는 특수목적 기계용 제어기 Platform 전반에 관한 연구이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2010.04a
/
pp.33-36
/
2010
소프트웨어가 대형화되고 복잡해짐에 따라 발생하는 오류가 증가되고 있다. 안전성이 특히 중요시되는 안전필수(safety-critical) 내장형 시스템에서 오류가 발생하면 인명상의 피해 또는 재산상의 피해를 야기한다. 개발 후, 테스팅을 통해 이런 오류를 찾는 비용은 매우 크고, 모든 오류를 찾는 것은 불가능하다고 인식되고 있다. 따라서 소프트웨어 개발단계에서 이런 오류를 탐지하고 제거하려는 노력이 증대되고 있다. 본 논문에서는 SPARK Ada를 사용하여 안전필수 내장형 시스템을 개발할 때, 오류를 제거할 수 있는 흐름분석(flow analysis) 기법을 사용하여 특정한 타입의 오류를 제거할 수 있음을 보인다. 또한 이를 적용하여 안전필수 시스템을 개발한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2021.07a
/
pp.17-20
/
2021
본 연구는 인원 계수에 딥러닝 알고리즘을 적용한다. 인원 계수는 안전 관리 분야, 상업 분야에 적용될 수 있다. 예를 들어, 건물 내 화재 발생 시, 계수된 인원을 활용하여 인명 피해를 최소화할 수 있다. 다른 예로, 유동인구 데이터를 기반으로 상권을 분석하여 경제적 효율성을 극대화할 수 있다. 이처럼 인원 데이터의 중요성이 증가함에 따라 인원 계수 연구도 활발하다. 그 예로, 객체 탐지(Object Detection) 같은 딥러닝 기반 인원 계수, 센서 기반 인원 계수 등이 있다. 본 연구에선 딥러닝 알고리즘인 VGGNet을 사용하여 인원을 계수했다. 결과로 Mean Absolute Percentage Error(이하 MAPE)는 약 5.9%의 오차율을 보였다. 결과 확인 방법으로는 설명 가능한 인공지능(XAI) 알고리즘 중 하나인 Grad-CAM을 적용했다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2021.10a
/
pp.416-421
/
2021
In case of the road slips due to heavy snow and the temperature drops below 0 degrees, black ice which mainly occurs on the road, bridges for vehicles, and tunnel entrances, is not recognized by the driver's view because the image of the asphalt is transmitted through it. So cars' slip situation occurs, which leads to a big traffic accident and a large amount of loss of life and property. This study proposes a method to check the road condition using an infrared camera and to identify black ice through deep learning.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2022.05a
/
pp.81-81
/
2022
서북태평양은 전세계적으로 태풍이 가장 많이 발생하는 해양 지역 중 하나이다. 태풍이 몰고 온 강풍과 폭우, 폭풍해일 등은 우리 사회경제와 환태평양 국가의 신변안전에 심각한 위협이 되고 있다.특히 내륙으로 진입하는 수백킬로의 영향을 미치는 만큼 넓은 지역에 걸쳐 강우량이 발생하고, 집중강수 기간이 짧아 산사태 등 자연재해로 많은 인명피해가 발생한다. 이러한 피해를 줄이기 위해서는 태풍의 활동특성을 잘 파악하고 태풍에 의한 강수량 예측 연구가 재해예방과 재난저감을 위해 필요하다. 그러나 현재기술에서 태풍이 몰고 온 강수의 정확한 양적 예측은 여전히 어려운 문제이며, 해결해야 할 큰 도전과제이다. 본 연구에서는 태풍별 강수량 상관관계를 분석하고, 서북태평양의 역사적 태풍의 궤도와 강도를 고려해 태풍으로 인한 강수량을 예측하는 통계적 방법을 적용한 결과를 제시하고자 한다.
Kim, Tae-Seong;Bang, Jae-Yeon;Seo, Jeong-un;Sohn, Kyung-Ah
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.11a
/
pp.426-428
/
2022
화재 상황에서의 빠른 현장 파악은 인명피해를 줄이는데 중요한 요소이다. 기존 연구의 화재와 관련된 데이터셋들은 대부분 불과 연기를 라벨링하여 화재의 예방에 초점을 두고 있다. 본 연구에서는 화재 상황에서 사람과 소방관, 연기, 불을 탐지하는 Object detection 모델을 만들어 현장 파악에 더욱 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 화재 상황 이미지 약 3000장을 수집하고 라벨링하여 데이터셋을 구성하였으며 이를 이용해 객체 검출 모델인 RetinaNet을 학습하였다. 또한, 화재 상황에서 Object Detection 모델의 성능을 향상시키기 위해 기존 모델인 RetinaNet에 Dehazing(FFA-Net), Smoke augmentation, semi-supervised(ISD) 방법을 적용하였고, semi-supervised 조건에서 mAP 63.7로 가장 높은 성능을 도출하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2023.05a
/
pp.740-742
/
2023
객체 인식 연구에 있어서 딥러닝 기반의 사람 인식에 있어서 많은 연구들이 공개되고 있다. 특히 화재사고에 있어서 연기로 인해 가시성이 떨어져 인명구조에 어려움이 발생한다. 이에 열화상 카메라와 딥러닝을 통해 사람을 인식하는 기술이 연구되고 있다. 기존 연구에서는 열화상 카메라와 YOLO 딥러닝을 통해 사람을 인식하는데 95%의 성능을 보였지만, YOLO는 그리드 셀에서 하나의 분류만하기 때문에 물체에 가려진 사람을 판별하는데 정확도가 낮았다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하기 위해 기존 Faster R-CNN 알고리즘을 사용한다. 신체부위 Guided Attention mechanism을 사용하여 가중치를 준 Feature Map을 RPN에 적용시켜 학습모델을 구현한다면 더 높은 정확도를 얻을 수 있다. 향후 본 논문에서 제안하는 기법은 많은 실험과 다양한 데이터 셋을 통해 실질적인 검증을 할 예정이다.
Jae-Jin Park;Kyung-Ae Park;Tae-Sung Kim;Moonjin Lee
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
/
v.28
no.spc
/
pp.1-10
/
2022
As the volume of marine hazardous and noxious substances (HNSs) transported in domestic and overseas seas increases, the risk of HNS spill accidents is gradually increasing. HNS leaked into the sea causes destruction of marine ecosystems, pollution of the marine environment, and human casualties. Secondary accidents accompanied by fire and explosion are possible. Therefore, various types of HNSs must be rapidly detected, and a control strategy suitable for the characteristics of each substance must be established. In this study, the ground HNS spill experiment process and application result of detection algorithms were presented based on hyperspectral remote sensing. For this, styrene was spilled in an outdoor pool in Brest, France, and simultaneous observation was performed through a hyperspectral sensor. Pure styrene and seawater spectra were extracted by applying principal component analysis (PCA) and the N-Findr method. In addition, pixels in hyperspectral image were classified with styrene and seawater by applying spectral matching techniques such as spectral distance similarity (SDS), spectral correlation similarity (SCS), spectral similarity value (SSV), and spectral angle mapper (SAM). As a result, the SDS and SSV techniques showed good styrene detection results, and the total extent of styrene was estimated to be approximately 1.03 m2. The study is expected to play a major role in marine HNS monitoring.
Recently, Urban Aircraft Mobility (UAM) has been attracting attention as a transportation system of the future, and small drones also play a role in various industries. The failure of various types of aviation systems can lead to crashes, which can result in significant property damage or loss of life. In the defense industry, where aviation systems are widely used, the failure of aviation systems can lead to mission failure. Therefore, this study proposes an anomaly detection model using deep learning technology to detect anomalies in aviation systems to improve the reliability of development and production, and prevent accidents during operation. As training and evaluating data sets, current data from aviation systems in an extremely low-temperature environment was utilized, and a deep learning network was implemented using the convolutional neural network, which is a deep learning technique that is commonly used for image recognition. In an extremely low-temperature environment, various types of failure occurred in the system's internal sensors and components, and singular points in current data were observed. As a result of training and evaluating the model using current data in the case of system failure and normal, it was confirmed that the abnormality was detected with a recall of 98 % or more.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.