• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.29-35
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• 2022

자외선은 노출 정도에 따라 인체에 유익 또는 유해한 영향을 미치므로 개인별 적정 노출을 위해서는 정확한 자외선(UV) 정보가 필요하다. 국내의 경우 기상청에서 생활기상정보의 한 요소로 자외선 정보를 제공하고 있으나 지역별 자외선 지수(UVI, Ultraviolet Index)로 사용자 위치의 정확한 UVI를 제공하지는 못하고 있다. 일부에서는 정확한 UVI의 취득을 위해 직접 계측기를 운용하지만 비용이나 편의성에 문제가 있고, 태양의 복사량과 운량 등 주변 환경요소를 통해 자외선 양을 추정하는 연구도 소개되었으나 개인별 서비스 방법을 제시하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 각 개인별 위치에서의 정확한 UVI 제공을 위한 태양객체 정보와 태양광 특성을 이용한 UVI 산출 딥러닝 모델을 제안한다. 기 수집한 하늘이미지 및 태양광 특성을 분석하여 태양의 위치 및 크기, 조도 등 UVI와 상관도가 높은 요소들을 선정한 후 DNN 모델을 위한 데이터 셋을 구성한다. 이후 하늘이미지로부터 Mask R-CNN을 통해 추출한 태양객체 정보와 태양광 특성을 입력하여 UVI를 산출하는 DNN 모델을 구현한다. 국내 UVI 권고기준을 고려, UVI 8이상과 미만인 날에 대한 성능평가에서는 기준장비 대비 MAE 0.26의 범위 내 정확한 UVI의 산출이 가능하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권6호
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• pp.1054-1062
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• 2022

한국 천일염 생산 지역의 인구는 빠르게 고령화되고 있어 생산 노동자가 줄고 있는 추세이다. 소금 포집 작업은 천일염 생산과정에서 가장 많은 노동력을 필요로 한다. 기존의 포집 장치는 사람의 작동 및 운전이 필요하여 상당한 노동력이 필요해서, 천일염 무인포집장치를 개발하여 생산 노동자의 노동력을 감소시키고자 한다. 천일염 포집장치는 색상 검출을 통해 소금의 포집 상황과 염전에서의 위치를 파악하도록 설계되었기 때문에, 포집장치의 색상 검출 성능이 중요한 요소이다. 그래서 색상 검출 성능 향상을 위해 이미지 처리를 이용한 알고리즘을 연구하였다. 알고리즘은 입력 이미지를 크기 재조정, 회전 및 투시 변환을 이용하여 around-view 이미지를 생성하고, RoI를 설정하여 해당 영역만 HSV 색상 모델로 변환하고 논리곱 연산을 통해 색상 영역을 검출한다. 검출 된 색상영역은 형태학적 연산을 이용하여 검출 영역을 확장하고 노이즈를 제거하여 컨투어와 이미지 모멘트를 이용하여 검출영역의 면적을 계산하고 설정된 면적과 비교하여 염판에서 포집장치의 위치 경우를 결정한다. 성능 평가는 알고리즘을 적용한 최종 검출 색상의 계산 면적과 알고리즘의 각 단계의 검출 색상의 면적을 비교하여 평가하였다. 평가 결과 소금을 검출하는 흰색의 경우 최소 25%에서 최대 99% 이상, 빨간색의 경우 최소 44%에서 최대 68%, 파란색과 녹색은 평균적으로 각각 7%와 15% 검출면적 증가가 있어 색상 검출 성능이 향상되었음을 확인할 수 있었으며, 이를 무인 천일염 포집장치의 무인작업 수행을 위한 위치 확인에 적용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.39-49
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• 2007

본 연구의 목적은 수치해석을 이용한 정량적 민감도분석으로부터 지진하중을 받는 CFRD 정상부 침하량 변화의 주 영향인자를 찾고, 주 영향인자 변화에 따른 침하량의 변화양상을 고찰하고, 이로부터 지진하중을 받는 CFRD 정상부 침하량을 근사적으로 추정하는 방법을 제안하는 데 있다. 대형삼축압축시험으로부터 얻어진 사력재료 물성을 통계 분석하여 사력재료 물성 통계특성값을 산정하고, 산정된 통계특성값을 이용하여 작성된 27개 해석단면에 대해 해석조건을 달리한(2개 지진파, 각 지진파별 2가지 가속도 크기) 총 108개 CFRD 해석단면에 대한 동적수치해석을 수행, 그 결과를 이용한 정량적 민감도분석을 수행하였다. 민감도분석 결과, 지진하중 작용 시 CFRD 정상부 침하량은 입력 물성 중 전적으로 사력재료의 전단탄성계수에 의존하는 것으로 나타났고 점착력과 마찰각의 영향은 미미하였다. 민감도분석 결과와 전단탄성계수 변화에 따른CFRD 동적해석 결과로부터, 사력재료의 전단탄성계수와 간단한 댐 정보를 이용하여 지진하중 작용시 CFRD 정상부 침하량을 근사적으로 추정하는 방법을 제안하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권8호
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• pp.107-118
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• 2006

터널과 관련된 여러 영향인자중 시간의 따른 투수상태와 지반의 장기거동은 터널의 이상 거동을 이해하는데 있어서 중요하다. 터널은 이러한 인자에 의해서 심각한 손상을 입을 수 있으나 시공 후 이러한 인자들에 의해 발생한 영향을 정량적으로 분석해 내는 것은 쉽지 않다. 입력과 출력간의 상관관계가 비교적 독립적이라면 터널거동에 미치는 인자들의 영향은 역해석 기법을 적용하여 예측할 수 있다. 모델을 구성하는 입출력 자료의 특성에 따라 인공신경망 기법이나 최소제곱법 등 다양한 역해석 방법이 개발 될 수 있으며 수치해석, 실험 또는 계측 결과가 역해석 모델의 구성 및 검증을 위해 쓰일 수 있다. 본 연구에서는 시공 후 터널의 내공 변위 변화로부터 투수 및 지반의 장기거동과 관련된 인자들 중 배수재의 투수계수, 지하수위, 장기 이완 하중 크기 및 암반 손상 패턴 등의 변화에 의한 영향을 정량적으로 분석할 수 있는 역해석 기법을 개발하였다. 역해석은 인공신경망 기법을 적용하였으며 학습데이터 확보를 위해 수치해석 모델이 개발 되고 다양한 하중 상태에 대한 거동 분석이 이루어졌다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.104-123
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• 2022

신경망 기반 스타일 전이 기법은 영상의 고차원적 구조적 특징을 반영하여 높은 품질의 스타일 전이 결과를 제공함으로써 최근 크게 주목받고 있다. 본 논문은 이러한 신경망 기반 스타일 전이의 GPU 메모리 제한에 따른 해상도 한계에 대한 문제를 다룬다. 신경망 출력이 가진 제한적 수용장 특징을 바탕으로, 부분 영상 기반의 스타일 전이 손실함수 경사도 연산이 전체 영상을 대상으로 구한 경사도 연산과 동일한 결과를 생성할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 이러한 아이디어를 기반으로, 본 논문에서는, 스타일 전이 손실함수의 각 구성 요소에 대한 경사도 연산 구조를 분석하고, 이를 통해 부분 영상의 생성 및 패딩에 대한 필요조건을 구하고, 전체 영상의 신경망 출력에 좌우되는 경사도 연산 요구 데이터를 확인하여 구조화함으로써 재귀적 초고해상도 스타일 전이 알고리즘을 개발하였다. 제안된 기법은, 사용하는 GPU 메모리가 처리할 수 있는 크기로 초고해상도 입력을 분할하여 스타일 전이를 수행함으로써, GPU 메모리 한계에 따른 해상도 제한을 받지 않으며, 초고해상도 스타일 전이에서만 감상할 수 있는 독특한 세부 영역의 전이 스타일 특징을 제공할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권1호
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• pp.9-16
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• 2023

최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권3C호
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• pp.187-196
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• 2008

한반도 남쪽 경계 부근에 위치한 지리산 내의 불교 사찰인 쌍계사에서 1936년 7월 4일 규모 5.0의 지진이 발생하였다. 이 지진으로 인하여 쌍계사 경내 건축물과 구조물이 심각한 피해를 입었으며, 특히 지진시 사찰 내 오층 석탑의 탑두가 전도하여 추락하였다. 이 지진 피해 사례는 역사 지진 발생 이외의 강진 기록이 전무한 중진 지역의 한반도에서의 지반 운동 세기 평가에 유용하게 활용될 수 있다. 쌍계사 부지에서의 국부적 부지 효과 및 그에 따른 지반 운동을 평가하기 위하여, 시추와 크로스홀 및 SASW 시험과 같은 현장 탄성파 시험으로 구성된 종합적인 지반 조사를 사찰 경내에서 수행하였다. 조사된 지반 특성을 토대로, 다양한 지진파를 적용한 부지고유 지진 응답 해석을 0.044g부터 0.220g 범위의 여섯 가지 입력 암반 노두 가속도 수준으로 대표적 쌍계사 부지에 대해 일차원 등가선형 및 비선형 기법을 적용하여 실시하였다. 부지고유 지진 응답 결과로부터 쌍계사의 부지 주기 부근의 단주기 영역에서 증폭된 지반 운동을 확인할 수 있었다. 또한, 본 연구의 부지 응답 해석 결과와 선행 연구의 석탑 실물 크기 지진 시험 결과를 비교 분석하여 1936년 지리산 지진의 암반 노두 지진 세기를 평가하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3B호
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• pp.221-230
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• 2009

국내 주요 상수 취수원은 동일한 하천 및 호수에 하수 처리장이 위치해 있어 처리 방출수로 인한 악영향을 받게 된다. 또한 하천을 따라 건설된 도로나 교량에서 발생하는 교통사고나 수질 오염사고로 인한 하천 내의 오염물 유입은 취수장 운영에 큰 어려움을 주게 된다. 특히 우리나라 주요 상수원에 해당하는 팔당호의 경우 호수면적에 비해 유역면적이 상당히 크기 때문에 다양한 수질 오염사고에 노출되어 있다. 따라서 사전에 발생 가능한 수질사고를 모의하고 이에 대한 대책을 모색하는 일이 매우 중요하다. 본 연구에서는 팔당호 주변에서 발생할 수 있는 수질 오염사고에 대한 수질모의를 수행하였다. 2차원 수치모형을 이용하여 사고로 유입된 오염물질의 혼합거동을 모의하였고, 팔당호에 위치한 주요 취수장에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 2차원 흐름모형인 RMA-2를 이용하여 유속장을 모의하고, 이 결과를 2차원 하천수질 해석모형인 RAM4에 입력하여 오염물질의 시간에 따른 거동을 분석하였다. 갈수기 수질사고 발생시 저감방안으로써 남한강과 북한강의 유량증대에 따른 오염물질의 희석 및 수세 효과에 대해 분석하였다. 분석결과 유량증대에 따라 오염물질의 최대 농도는 더 높아지면서 더 빠르게 이동하는 현상을 관찰할 수 있었다. 따라서 오염물질이 주입된 지점에서의 초기 희석 효과보다는 빨라진 흐름에 의한 수세 효과가 훨씬 더 크게 나타난 것으로 판단된다. 이를 통해 독성 오염물질로 인한 수질사고 발생시 유량증대에 의한 수세 효과가 취수장 운영에 있어 유리한 대책이 될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권6C호
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• pp.259-266
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• 2009

강관합성말뚝의 강관은 내부 콘크리트의 변형을 억제하여 말뚝강도를 증가시키고 연성파괴를 유도하는 보강효과를 발휘한다. 본 연구에서는 강관, 콘크리트, 강관합성 시험체에 대하여 수행된 압축재하 실험의 하중-변위 곡선을 모사할 수 있는 해석모델 및 입력물성값을 분석하였다. 그 결과, 강관은 von-Mises 모델, 그리고 콘크리트는 소성변형률에 따라 점착력과 팽창각을 감소시키는 변형률 연화모델을 적용하여 실험결과를 모사하였다. 또한, 콘크리트 내부의 철근은 항복 모멘트 적용 및 철근의 단면적을 감소시켜 모사하였다. 본 연구에서 적용된 해석기법은 실험결과와 비교하여 강관합성말뚝의 항복거동 및 보강효과를 잘 모사할 수 있는 것으로 나타났다. 실물크기 말뚝에 대한 변수연구를 수행한 결과, 강관 합성말뚝의 재료강도는 강관의 보강효과에 의해 축방향에 대해 약 10%, 횡방향에 대해 약 20~45% 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.1-12
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• 2024

본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.