• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.54-54
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• 2023

하천유역조사는 관련 법률의 규정에 의해 물관리정책의 수립에 필요한 기초정보를 제공하는 것을 목적으로 기본현황, 이수, 치수 환경생태 등 유역관리에 필요한 주요 조사항목을 대상으로 수행되고 있다. 조사방법 중 원격탐사자료 활용한 조사는 드론 모니터링 영상 및 위성영상자료를 이용해 댐·제방과 같은 치수 시설물의 안전관리, 수질 모니터링, 하천지형조사, 하상변동조사 등에 활용되고 있다. 최근에는 일반 RGB 영상뿐만 아니라 수백개의 분광밴드를 포함한 초분광영상을 이용한 하천조사 연구가 이루어지고 있다. 초분광영상은 분광해상도가 높아 다항목 조사에 활용할 수 있다는 장점이 있지만, 많은 양의 분광정보를 포함하고 있기 때문에 초기 수집 자료의 용량이 너무 크고, 분석을 위한 전처리 과정이 까다롭다는 단점이 있다. 반면, 10개 이하 밴드의 분광정보를 수집하는 다분광영상은 2개 밴드를 이용해 정규식생지수(NDVI)를 즉각적으로 모니터링할 수 있고, 작물의 생육현황 등을 분석할 수 있어 농업 및 산림분야에서 널리 활용되고 있다. 초분광영상을 이용한 수심산정 연구는 최적 밴드비 탐색 기법(OBRA)을 활용해 측정수심과 상관관계가 높은 밴드비를 이용해 수심맵을 구축하는 방식이 활용되어왔다. 본 연구에서는 기존의 초분광영상을 활용한 수심산정기법을 다분광영상에 적용하여 분광밴드수가 축소된(경량화된) 자료를 활용한 수심산정 가능성을 확인하기 위해 동일한 현장에서 초분광과 다분광 두가지 영상을 촬영하였으며, 각각 수심맵을 구축해 하천분야에서 다분광영상의 활용도를 평가하였다. 또한, 기존의 OBRA의 한계를 개선하기 위해 가우시안 혼합 모델(GMM; Gaussian Mixture Model)을 활용해 영상을 군집화하여 수심산정 정확도를 개선하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.474-478
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• 2024

본 논문에서는 의약 용기의 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크를 제안한다. 제안하는 딥러닝 네트워크는 현장에서 생산되는 의약 용기의 데이터를 사용하여 의약 용기에 특화된 딥러닝 네트워크로 더욱 정확하게 품질을 검사한다. 또한, 인라인 검사가 가능한 딥러닝 네트워크를 사용하여 품질 검사의 속도를 증대시킬 수 있다. 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크의 개발은 3단계로 나뉜다. 첫 번째로 실제 의약 용기 생산 현장에서 1개의 이물검사용 line 카메라, 3개의 치수검사용 area 카메라를 통해 얻은 약 10,000장의 이미지로 데이터셋을 구축한다. 두 번째로 의약 용기 데이터 전처리에서는 이물 검사, 치수검사의 용도에 맞게 불량이 일어날 수 있는 곳에 ROI를 지정하여 데이터를 전처리한다. 세 번째로 전처리된 데이터를 이용하여 딥러닝 네트워크를 학습한다. 딥러닝 네트워크는 적은 채널 수를 적용하여 linear layer를 사용하지 않아 판정 속도를 향상하고, PReLU와 residual learning를 적용하여 정확도를 향상한다. 이를 통해 4개의 카메라에서 구축한 데이터셋에 맞는 4개의 딥러닝 모듈을 제작한다. 제안된 의약 용기의 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, 딥러닝 모듈의 판별 정확도가 99.4%로 세계 최고 수준인 95% 보다 우수한 성적을 달성하였고, 평균 판별 속도가 0.947초로 측정되어 세계 최고 수준인 1초보다 우수한 성적을 달성하였다. 따라서, 본 논문에서 제안한 의약 용기의 다중카메라 인라인 검사 시스템에서의 품질 검사를 위한 딥러닝 네트워크의 효용성이 입증되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.852-857
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• 2006

하천유량자료는 이수, 치수, 수질관리 등의 목적으로 널리 사용되기 때문에 여러 가지 수문관측 자료 중 가장 중요하다고 할 수 있다. 그러나 우리나라의 유량자료는 여러 가지 한계를 가지고 있어서 수문자료로서 제대로 사용되지 못하고 있는 실정이다. 특히 홍수기 부자측정 방법에 의해 산정된 유량자료는 측정 여건, 방법, 기기 등의 한계로 인해 그 정확도가 더욱 낮다. 홍수기 부자측정 방법에 의한 유량자료의 정확도 향상을 위해서는 현장 유량측정의 정확도를 향상시키는 것이 일차적으로 필요하지만, 측정된 자료를 과학적이고 체계적인 계산과정을 통하여 유량으로 환산하는 것도 매우 중요하다. 국내의 경우 일반적으로 여름에 집중호우가 빈발하고 경사가 급한 산지하천이 많다. 그래서 홍수시 하천의 유속이 매우 빠르고 하천수내에 부유물이 많이 함유되어 있다. 이러한 요인들로 의해 대부분 홍수시 유속계를 이용한 유량측정이 불가하여 대안으로 부자를 이용하여 측정하고 있다. 그 결과 평저수시 유속계 이용시에 비해 측정 및 산정과정에서 매우 큰 오차가 발생하고 있다. 이와 같이 국내의 경우 홍수시 유량측정을 위해 부자에 전적으로 의존하는 현실임에 불구하고 부자를 이용한 유속측정 및 유량산정에 대한 연구는 매우 미흡하였다. 외국의 경우도 부자 측정에 대한 방법론이 ISO 748과 일본수문관측에 간략하게 설명되어 있고 USGS와 WMO에서는 거의 내용을 다루고 있지 않고 있다. 현재 우리나라의 경우는 ISO 748을 일부 참조하고 대부분 일본수문관측 기준에 준해 측정을 하고 있다. 자연하천임을 감안하면, 부자에 의한 유속 측정시 발생할 수 있는 여러 오차들의 경우 적절한 구간의 선택, 충분한 측선수의 확보 등과 같은 측정기준의 개선을 통하여 상당부분 제거가 가능하다. 그러나 부자를 이용해 측정된 성과를 신뢰도 높은 유량으로 산정하기 위해서는 정확한 측정과 더불어 과학적이고 표준화된 유량산정 기준과 절차가 필요하다. 본 연구에서 분석된 결과에 의하면 부자유선 모임, 홍수터 유속 미측정, 기준 흘수 미적용 등과 같은 측정 자체의 문제점을 제외하면, 부자측정 방법에 의한 유량산정시 가장 큰 오차원인은 홍수시 측정된 유속측선의 위치와 홍수 전후로 측정된 횡단면상의 위치가 일치하지 않는 점과, 대부분 두 측정 구간의 평균값을 대푯값으로 사용한다는 점이다. 본 연구는 다년간의 유량 측정 및 검증 경험과 자료를 토대로 현장에서 부자를 이용하여 측정된 측정성과를 정확도 높은 유량자료로 산정하는데 있어서의 문제점을 도출하고, 이로 인해 발생하는 오차를 추정하여 그 개선방안을 제시해 보고자한다. 더불어 보다 정확한 유량 산정을 위한 기준과 범주를 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.377-377
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• 2019

본 연구에서는 LSTM 모형을 이용하여 갈수예보를 위한 월 단위 전망모형개발의 대상지점으로 이수 및 치수의 측면에서 아주 중요한 한강대교 지점을 선정하였으며 유량예보를 위하여 한강수계 19개 기상관측소의 월평균강수량, 월평균기온 및 3개 댐(소양,횡성,충주)의 월방류량을 사용하여 한강대교의 월 유량을 예측하였다. 1996년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습, 2017년 자료는 모형의 검증에 활용하였으며 가장 최근 건설된 횡성댐 방류량의 경우 1996년~2000년의 자료가 없으므로 2001년~2005년의 자료를 반복하여 학습에 활용하였다. 모형의 예측결과는 신경망 학습 시 한강대교 월유량자료를 포함한 결과와 미포함 결과를 도출하였으며, 모의결과의 재현성 분석을 위하여 월별 예측값과 실측값의 비율을 산정하였으며 1월부터 12월까지 12개 값을 평균하여 평균예측률을 산정하고 이를 홍수기(6월~10월) 및 비홍수기(1월~5월, 11월~12월)를 구분하였다. 딥러닝 학습 시 월유량을 포함한 경우의 예측결과가 학습 시 월유량을 포함하지 않았을 경우보다 상대적으로 좋은 정확도를 보이는 것으로 분석되었다. 다만, 신경망을 실제 갈수예보에 활용하기 위해서는 예측 기상정보인 월강우량, 월평균기온, 댐방류량만을 활용하여야 하는데 학습 시월유량 미포함 결과는 예측률이 매우 낮았으며, 신경망의 학습횟수가 늘어날 경우 학습자료 과적합(over-fitting)되어 정확도가 보다 저하되는 것으로 나타났다. 그래서 기존의 현재시간 t까지의 입력자료로 학습 후 익월(t+1)의 월유량을 예측하는 (t $\rightarrow$ t+1) 방법에서 현재시점 (t-n ~ t)까지의 입력자료를 이용하여 당월(t)의 월유량을 산정하는 (t$\rightarrow$t) 방법으로 재학습 후 모형검증을 수행한 결과 전술한 익월(t+1) 유량을 예측한 결과보다 재현성이 훨씬 향상된 것으로 분석되며평균예측률이 0.99로 홍수기 및 비홍수기에서도 뛰어난 정확성을 보이고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.77-84
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• 2024

본 논문에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 6가지 측정값(눌린 단자의 길이, 단자 끝의 치수(폭), 눌린부분(와이어 부분, 코어 부분)의 폭)을 계산하여 와이어 하네스의 결함을 정확하고 빠르게 탐지할 것을 제안한다. 두 가지 유형의 데이터에서 Harris 코너 검출을 활용하여 물체의 위치를 탐지하고 측정 영역별 특징과 배경과 물체 사이의 음영 차이를 활용하여 각 샘플의 기울기를 반영하는 측정값을 추출하기 위한 기준점을 생성한다. 이후 유클리드 거리 방법과 보정 계수를 사용하여 예측값을 계산하는 방법을 통해 와이어의 위치 변화에 관계 없이 측정값을 예측할 수 있다. 각 측정 유형별로 99.1%, 98.7%, 92.6%, 92.5%, 99.9%, 99.7% 정확도를 달성하였으며, 모든 측정값에서 평균 97%의 정확도로 우수한 결과를 얻었다. 해당 검사 방법은 기존 검사 방법인 육안 검사의 문제점을 보완하고, 작은 양의 데이터만을 이용하여 우수한 결과를 도출 가능하다. 또한 이미지 처리만 이용하기 때문에 딥러닝 방법보다 더 적은 데이터와 비용으로 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.135-142
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• 2013

본 연구에서는 고해상도 디지털항공사진영상과 항공 LiDAR 자료를 이용하여 생성된 고품질 3차원 공간정보인 스마트 공간정보를 도시 하천의 이수 및 치수 목적에 부합되는 친환경 생태학적 하천복원의 3차원 계획 및 설계에 적용시키는 최적화 방안을 모색하고 개발 전 후의 3차원 모델링을 통하여 하천복원 등에 관한 기초자료를 제공하고자 하였다. 또한 기존의 2차원 기반의 계획 및 설계 환경을 3차원 기반의 계획 및 설계 환경으로 전환하여 하천 분석의 정확도를 확보하고 하천복원에 따른 다양한 민원을 사전에 분석하고자 하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제6권4호
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• pp.11-20
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• 1989

마이크로 일렉트로닉스(Microelectronics)를 중심으로 하는 산업혁명이 진행되고 있는 시점에서 전자, 광학 또는 신소재 부품에 대한 형상과 치수 또는 표면거칠기에 대한 정확도와 정밀도가 엄격하게 요구되고 있다. 예를 들어 경취 재료인 반도체의 웨이화( w-afer), 수정진동자 자기헷트, 비구면렌즈 또는 연질 금속의 레이저빔(Laser Beam) 프린터 용 포리곤 밀러(Polygon Mirror), 자기디스크, 복사기용 드럼(drum), 레저기기용 반사밀러 등 가공정밀도를 향상시키기 위해서는 과거의 가공기술을 대치할 수 있는 새로운 초정밀가공 기술의 도입이 활발하게 진행되고 있다. 경취성 재료의 초정밀가공은 지금까지는 랩핑(lappi- ng), 폴리싱(polishing)의 가공기술이 주체였으나, 최근의 엄격한 부품정밀도에 대응하기 위하여 전가공을 초정밀 연삭가공으로 평면도,표면거칠기, 가공변질층을 향상시키고 다듬질 가공은 폴리싱으로 하여 표면거칠기를 향상시켜야 하는 가공기술이 보급되고 있다. 일반연질 금속의 다듬질가공은 유리지립을 이용하는 랩핑이나 폴리싱으로 다듬질 가공을 진행하고 있었 으나 형상정도와 표면정밀도를 동시에 얻는다는 것이 어렵고 또 가공시간이 너무 길어서 매우 고가인 것이 되고 말았다. 그러나 유리에서 연질금속으로 재료를 전환시키고 저가격화, 양산 화의 요구, 정밀도 향상과 부품의 안정화 등등 여러 이유로서 다아아몬드(Diamond) 공구로 mirror surface 를 만드는 초정밀 경면연삭 가공기술(precision turning with diamond)의 발달 로 이제는 완전히 새로운 가공기술로 대치되고 말았다. 다이아몬드에 의한 초정밀절삭은 공구 끝이 매우 예리하고 마모가 매우 적은 단결정 다이아몬드를 이용하고 절삭가공 기계는 운동정도 를 피가공물에 정확히 전사 시키는 방법이며 따라서 가공기계는 고도의 운동정밀도가 요구되며 그외에 강성, 진동, 열변이, 제어면에서 엄격한 검도가 있어야 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1808-1813
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• 2007

하천유량은 수자원계획, 댐개발, 용수공급, 하천수질관리 등에 필요한 수자원 기본자료로서 정확도에 따라 국가 수자원계획이 좌우될 수 있는 중요한 자료이다. 본 연구는 낙동강 유역을 대상으로 7개 지점에 대한 2006년의 수문관측 자료 및 유량측정성과를 이용하여 유출특성을 분석하였다. 2006년도 낙동강 유역의 유량측정 지점 중 낙동강 본류에 해당하는 7개 지점에 대한 현장 유량측정 수행결과와 유량측정성과에 대한 수리특성 분석, 불확실도 분석 및 수위-유량관계곡선식을 개발하여 유량을 산정하였다. 산정된 유량에 대한 상 하류 유출 검토, 댐방류량과의 비교, 연유출률 검토, 주요 호우사상별 직접 유출률 검토, 평 저수시 동시유량 검토 등을 통하여 각 지점의 최종 유량을 확정하였다. 산정된 유출률은 대체로 양호한 결과를 보였으며, 부분적으로 계기수위가 불안정했던 지점들을 제외한 나머지 지점들의 유출률은 그 지점들의 특성을 감안할 경우 비교적 안정적인 범위 내의 유출특성을 보였다. 2005년도 유출률과 비교해 보면 전체적으로 다소 높게 나타났으나, 올해 장기간 집중된 강우 특성을 고려한다면 적절한 유출범위를 보인 것으로 판단된다. 향후 전문인력에 의한 현장 측정과 일상적인 검증과정을 통해서 정밀한 유량측정성과를 확보한다면, 보다 신뢰성있는 유량자료를 생산할 수 있을 것이며, 효과적인 치수 및 이수계획의 수립 등 수자원 개발을 위한 기반을 마련할 수 있을 것이다.

• 대한조선학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.111-118
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• 1996

선체구조는 기본적으로 판부재로 구성되어 있으며, 그 강도는 각 판부재의 강성과 강도에 따라 좌우된다. 판부재의 좌굴 검토(check)는 치수결정 및 강도평가시 가장 중요한 설계 과정중의 하나이다. 따라서, 보다 효과적이고 정확도있는 설계를 수행하기 위하여 합리적인 좌굴식이 개발되어야 한다. 기존선급들의 좌굴강도 평가식들은 판부재에 대한 면내 압축력과 전단력은 고려하고 있으나, 면내 인장력에 의한 영향은 무시하고 강도 평가가 이루어지고 있다. 따라서, 면내 인장력이 좌굴강도에 어떤 영향을 미치는 가를 검토한후, 보다 정확한 좌굴강도 평가법이 정립될 필요가 있다. 본 연구에서는 면내인장력을 고려한 판부재의 좌굴 설계공식이 이론해 또는 참고논문으로부터 얻어졌고 이것을 간이식 형태로 유도하였다. 개발된 좌굴 강도평가식의 정확도를 검증하기 위하여 이론해, 다른 기존평가식(Ueda), 기존선급식(LR) 그리고 판부재에 대한 탄소성 대변형 구조해석 결과치와 비교하였다. 그 결과, 탄성좌굴이 일어나는 경우에는 본 제안식에 의한 좌굴상관관계가 이론식 또는 탄소성 대변형 구조해석 결과치와 잘 일치하였으며, 탄소성 좌굴이 일어나는 경우에도 순수전단력 또는 압축력만 작용시의 구조해석에 의한 좌굴임계치가 기존 소성수정식에 의한 좌굴임계치와 서로 일치하면 개발된 좌굴평가식에 의한 좌굴상관관계가 구조해석 결과치와 비교적 잘 일치하였다. 따라서, 본 제안식은 판부재의 좌굴 평가시 보다 정확도 높게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.1-9
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• 2020

선 해양 분야와 같이 복잡성이 높은 EPC(engineering, procurement, construction) 기반의 제조 공정시에는 협업 업체 간 협업 작업용 데이터가 매우 상세한 수준까지 상호 참조됨으로써 유기적인 현장 업무가 실현될 수 있는 방안이 필수적이다. 그러나 기업 별 고유한 SW의 사용과 현장 관리 체계의 복잡성으로 인하여 업체 상호 간 현장의 작업 정보를 포함한 진행 상태가 실시간 수준으로 공유되지 못하고 있어 이로 인하여 공정 지연 및 자원 투입의 비효율이 초래되고 있다. 본 연구에서는 다양한 파일 형태로 존재하는 작업 정보를 협업 형태의 제조 공정에서 적용할 수 있는 중립 데이터 생성 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 알고리즘을 조선 해양 플랜트 배관의 제조 공정에 적용하고 생성된 중립 데이터를 활용하여 시각화하는 작업 정보 생성용 SW를 개발하고 좌표, 형상 및 치수, BOM의 종류, 개수, spec값을 비교함으로써 알고리즘의 정확도를 검증하였다. 그 결과 중립 데이터 좌표 정확성은 99%, 중립데이터 형상과 치수는 100%, BOM Spec. 은 100% 일치함을 확인하였다. 이 연구는 기업의 다양한 정보화 기반 기술로 인한 정보 공유의 제약을 극복하고, 복잡한 제조 공정의 작업화일 정보 공유를 극대화할 수 있을 것으로 사료된다.