• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.703-709
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• 2023

항만에서 하역을 수행하는 크레인 운전 훈련은 항만과 흡사한 환경에서 실제 크레인으로 훈련하는 것이 가장 바람직하지만, 시공간의 제약과 비용적인 문제가 있다. 이런 제한을 극복하기 위해 VR(Virtual Reality)을 기반으로 한 크레인 훈련 프로그램과 관련 장치가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 HMD 상에서 동작하는 VR 기반의 항만 크레인 시뮬레이터를 설계하고 구현하였다. 본 논문에서 개발한 시뮬레이터는 HMD에서 동작하는 크레인 시뮬레이터 프로그램과 피교육자의 크레인 운전 입력을 처리하는 IoT 운전 단말기, 그리고 피교육자의 훈련 정보를 저장하는 트레이닝 서버로 구성된다. 시뮬레이터 프로그램은 Unity3D로 구현한 VR 기반의 크레인 훈련 시나리오를 제공하고, 아두이노 기반으로 개발한 IoT 운전 단말기는 2개의 컨트롤러로 구성되어, 사용자의 운전 조작을 HMD로 전달한다. 특히, 본 논문의 크레인 시뮬레이터는 트레이닝 서버를 도입하여 교육자별 환경설정 값, 진도 및 훈련 시간, 운전 경고 상황에 대한 정보를 데이터베이스화하였다. 이러한 서버 이용을 통해, 피교육자는 좀 더 편리한 환경에서 시뮬레이터 활용이 가능하고, 학습 정보 제공에 의한 향상된 교육 효과를 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.133-140
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• 2023

리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.321-335
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• 2023

자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R²가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권1호
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• pp.104-109
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• 2022

파일런 내부에 장착되는 외부장착물 분리장치(BRU)는 외부연료탱크나 외부무장 등의 외부장착물을 고정하는 역할을 하며, 비상시에는 외부장착물을 분리하는 역할을 한다. 특히, 외부장착물을 분리시킬 때 BRU에 의해 발생하는 하중을 펀칭하중이라고 한다. 본 연구에서는 파일런에 작용하는 BRU 펀칭하중 조건에서 파일런의 구조 건전성을 검증하기 위해 수행한 구조 정적시험 결과를 제시하였다. 구조 정적시험에서 외부장착물의 분리하중에 대한 구현방식과 BRU 펀칭하중 조건에 대한 시험 프로파일을 제시하였고, 각 시험에서 하중제어의 적절성을 판단하기 위해 하중 입력신호와 출력신호 사이의 오차를 비교하였다. 그리고, 파일런의 주요 위치에서 수치해석 결과와 시험에서 계측된 변형률을 비교하였다. 시험 결과, 시험수행 간에 시험하중이 잘 제어되었고, 수치해석이 시험결과를 잘 예측한 것으로 파악되었다. 최종적으로, 설계 제한하중과 설계 극한하중에 의해 수행된 구조 정적시험을 통해 본 연구에서 다루고 있는 항공기용 파일런은 외부장착물 분리하중에 대해 충분한 구조 강도를 보유하고 있음을 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.337-345
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• 2023

미세플라스틱 분석에는 많은 비용과 인력, 그리고 긴 분석시간이 필요하기 때문에 하천에서의 연속적 미세플라스틱 관측에는 한계가 있다. 이와 같은 한계는 일반적으로 모형의 활용을 통해 보완될 수 있으나, 미세플라스틱의 거동 모의를 위한 모형 연구는 상당히 제한적으로 수행되었다. 따라서, 본 연구에서는 하천 수질 오염원의 거동을 이해하고 예측하는 데 많이 활용되는 물리식 기반 동적 수치모형인 Water Quality Analysis Simulation Program (WASP)의 미세플라스틱 오염예측에의 적용성을 검토하였다. 이를 위해, 안양천 대상 미세플라스틱 실측자료와 WASP8의 생화학적 산소요구량(BOD)과 부유물질(SS) 상태변수를 미세플라스틱 대리인자로 이용하여 안양천의 미세플라스틱 농도를 모의하였다. 모의결과, SS를 이용한 미세플라스틱 모의가 BOD를 이용한 모의보다 미세플라스틱 농도 모의에 더 좋은 성능을 나타냈다. 이는 상태변수로 이용한 각 수질인자의 특성에 기인한 것으로 생물화학적 지표인 BOD는 생물화학적으로 매우 안정된 미세플라스틱 모의에 대리인자로 사용하기에 적합하지 않은 것으로 판단된다. 반면, 미세플라스틱과 물리적 거동이 유사한 SS의 경우 미세플라스틱의 농도변화 추세를 잘 반영하였다. 향후, 보다 엄밀한 모형을 통한 미세플라스틱 오염 예측을 위해서는 미세플라스틱 재현성 평가를 위한 다양한 환경조건에서의 기초적인 미세플라스틱 조사 연구가 요구되며, 미세플라스틱 입력자료의 단위문제가 해결되어야 한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.770-778
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• 2023

해상풍은 대기-해양의 상호작용을 이해하는데 중요한 요소일 뿐만 아니라, 해양에서 기인하는 위험기상을 예측하는데 중요한 입력자료이다. 정확한 예측을 위해서는 정확한 해상풍 자료가 요구되지만, 육상과 달리 해상은 관측이 제한적이기 때문에 관측 자료가 많지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 장기간의 고해상도 해상풍 자료 구축을 목표로 하였다. 먼저 장기간에 대해 활용 가능한 ERA5 재분석 바람장을 고해상도로 재격자화 하였고, 재격자화 한 ERA5 바람장을 수치모형 ADCIRC (ADvanced CIRCulation model)의 GAHM(Generalized Asymmetric Holland Model)을 이용하여 산출한 비대칭형 태풍 바람장과 합성하였다. 산출된 비대칭형 태풍 합성 바람장은 기상청 (Korea Meteorological Administration, KMA) 및 일본 기상청 (Japan Meteorological Administration, JMA) 관측자료를 이용하여 정확도를 평가하였다. 평가결과, ERA5 바람장 및 Holland 식을 이용하여 산출한 대칭형 태풍 합성 바람장보다 비대칭형 태풍 합성 바람장이 관측값을 매우 유사하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 생산한 해상풍 자료는 향후 폭풍해일 후측 자료 구축, 폭풍해일고 빈도 분석, 해상풍 빈도 분석 등 다양한 연구의 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 재활치료과학
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• 제13권1호
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• pp.65-74
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• 2024

목적 : 본 연구는 대규모 언어 모델에 기반한 인공지능인 ChatGPT가 한국작업치료사면허시험에 통과할 수 있는지 알아보고자 하였다. 연구방법 : 한국보건의료인국가시험원에서 제공하는 2018년부터 2022년도까지의 한국작업치료사면허시험 문항 중 공개되지 않은 작업치료실기 문항을 제외하고 작업치료학기초, 의료관계법규, 작업치료학 문항을 활용하였다. 시험문항과 함께 가장 적절한 정답을 제시하도록 프롬프트를 영어로 구성하였고 이를 입력한 후 ChatGPT가 제시하는 답을 채점하였다. 2명의 연구자가 독립적으로 전체 과정을 진행하였으며, 2명의 연구자 채점한 정확도를 평균으로 5개년도의 시험에 대한 합격 여부를 확인하였고 연구자 간 ChatGPT 답에 대한 일치도를 확인하였다. 결과 : ChatGPT는 2020년에서만 합격하였고 나머지 4개년도 시험은 탈락권 점수를 보였다. 구체적으로 의료관계법규 문항의 정확도는 25~57% 범위를 보였고 다른 문항의 정확도는 모두 60% 이상을 기록하였다. 또한 의료관계법규 문항을 제외한 연구자 간 ChatGPT는 높은 일치도를 보였으며, 이는 정확도와 유의미한 상관관계를 보였다. 결론 : 언어나 문화권에 영향을 받는 문항의 경우 아직 ChatGPT를 적용하는 데 제한이 있음을 확인하였다. 추후 프롬프트의 최적화 작업과 함께 지속적인 데이터의 학습에 따라 작업치료학을 전공하는 학생들의 학습 도구로서 활용될 수 있는지에 대한 지속적인 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.121-130
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• 2024

본 논문에서는 NCS 기반의 장애인 직무 매칭 시스템을 제안하고 설계한다. 이 시스템은 장애인이 시스템에 접속하여 기본정보(인적정보, 장애 관련 정보)를 입력하고, 직무수행과 관련된 간단한 테스트를 통하여 자신의 장애 유형과 정도에 적합한 NCS 직무 관련 정보를 제공한다. NCS 기반의 다양한 직무와 연계하기 위해서는 각 장애 유형에 따른 장애 정도를 함께 고려되어야 한다. 하지만 대다수 평가도구는 특정 장애 유형을 대상으로 하거나 대상 장애인의 직업능력을 인지 수준이나 일부 신체기능만을 제한적으로 파악하고 있기 때문에 NCS 기반의 장애인직무 매칭 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 개별 직무의 수행에 필요한 인지 수준이나 신체기능의 활용 정도는 ICF coresets for VR을 활용하고, 개별 직무의 수행에 필요한 직업기초능력 수준은 NCS의 직업 기초능력 평가도구를 활용함으로써 장애 유형별 장애 정도에 따른 NCS 기반의 직무를 매칭하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 NCS 기반의 장애인직무 매칭 시스템의 경우, 장애인 당사자의 시스템 활용을 기반으로 하기 때문에 시각 정보에 취약한 시각장애인이나 문해력이 낮은 지적·자폐성 장애인에게는 시스템 활용에 다소 어려움이 존재할 수 있다. 이러한 시스템 접근성을 보완한다면 장애인들에게 자신의 직무 능력에 적합한 NCS 기반의 직무를 추천할 수 있을 것이다.

• 자원환경지질
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• 제54권3호
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• pp.373-387
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• 2021

본 연구에서는 자료기반 분석 기법을 이용하여 제주 대정-한경 유역의 군집형 지하수 이용 관정의 영향력을 평가하고 지하수 자원을 효율적으로 관리하기 위한 도구를 개발하였다. 분석을 위해 대정-한경 유역 내 총 19개 지하수위 관측공의 지하수위 자료, 총 3개 기상 관측소로부터 측정된 강수량 자료, 및 총 4개의 군집형 지하수 이용 관정(저지, 금악, 서광, 및 영어교육도시)으로부터 획득한 이용량 자료가 이용되었다. 먼저, 각 지하수위 관측공에 대하여 강수량 및 이용량 자료를 입력변수로 하는 자료 기반 지하수위 예측모델을 개발하였다. 이때, 과거의 장기적 변동특성을 효과적으로 학습에 이용하기 위하여 누적 장단기 메모리 모델을 이용하였다. 모든 관측 공에 대하여 지하수위 예측모델을 개발하고, 이용량 입력변수에 대한 섭동 민감도 분석을 수행하여 각 군집형 관정의 공간적 영향력을 분석하였다. 금악 수원은 해당 수원 중심으로 영향이 크고, 서광 수원은 하류 지역을 중심으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 영어교육도시는 수원의 상류 지역 중심, 저지 수원은 수원 상류 및 하류 중심으로 영향이 나타났다. 그리고 유역 내 군집형 수원의 영향력은 대략 5km인 것으로 나타났다. 추가적으로, 학습된 예측모델을 기반으로 군집형 이용 관정의 영향 범위에 포함되는 지하수위 관측공에 대해 강수량 대비 배경 지하수위 회복을 위한 적정 지하수 이용량을 산정하였다. 최근의 강수 패턴을 적용하였을 때, 현재 지하수 이용량을 기존의 80%로 제한할 필요성이 있는 것으로 나타났으며, 강수량이 100mm 증가하였을 때, 대략 1,500 m³에서 1,900 m³의 추가적인 취수가 가능할 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 도출된 대정-한경 유역 지하수 거동특성 평가 결과와 자료기반 분석 도구들은 대정-한경 유역의 지속 가능한 지하수 개발을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.