• 한국재난정보학회 논문집
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• 제16권1호
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• pp.178-191
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• 2020

연구목적: 본 연구는 시설물 점검 및 진단분야에 도입될 첨단 기술 및 장비의 동향을 조사하고 미국, 일본, 한국의 표준화 체계를 분석하여 국내 실정에 맞는 시설물 점검 및 진단장비 성능평가 방법의 기본 방향을 제시하고 성능평가 기준이 우선적으로 개발되어야 할 대상을 선정하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 시설물 점검 및 진단에 활용되는 첨단 장비 현황을 분석하기 위하여 시설물통합정보관리시스템(FMS)의 최근 5년간 보고서와 시설물 유지관리 업체와 안전진단전문기관에 소개된 첨단 기술을 조사하였다. 또한, NTIS에 등록되어 있는 과제, 논문, 연구보고서, 특허 등을 검색하였다. 이후 미국, 일본, 한국의 표준화 체계를 조사하여 국내 실정에 맞는 형태의 시설물 점검 및 진단장비 성능평가 방법의 기본 방향을 제시하고 전문가 인터뷰와 설문조사를 수행하여 성능평가 기준이 우선적으로 개발되어야 할 대상을 선정하였다. 연구결과: 자유로운 기술 개발이 이루어지고 지나친 제약이 되는 것을 방지하기 위하여 성능평가 프로세스는 조사항목별로 장비나 기술의 종류에 상관없이 해당 장비나 기술이 목표하는 점검에 대하여 요구되는 목표 성능지표를 개발하여 해당 성능지표를 만족할 경우 성능을 인증해 주는 방식으로 진행될 필요가 있다. 또한, 전문가 인터뷰와 설문조사 결과 내구성 평가의 콘크리트 균열 조사항목과 안전성 평가의 콘크리트/강재 변위/변형/피로 조사항목에 활용되는 첨단장비나 기술들을 대상으로 성능평가 기준을 우선적으로 개발해야 할 필요성을 확인하였다. 결론: 내구성 평가의 콘크리트 균열 조사항목이나 안전성 평가의 콘크리트/강재 변위/변형/피로 조사항목을 대상으로 성능평가 가이드라인을 우선적으로 개발할 필요성이 있으며, 자유로운 기술 개발을 도모하고 기존에 개발된 첨단장비에 새롭게 개발될 첨단장비의 성능을 공통된 기준으로 평가하기 위해서는 표준화된 시편이나 테스트 베드를 구축하여 기술 종류에 관계없이 제시된 요구 성능을 충족하면 성능을 인정하는 방식으로 검증하는 체계를 구축해야 한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권3호
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• pp.171-182
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• 2018

탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.

• 대한치과보철학회지
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• 제49권4호
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• pp.333-340
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• 2011

연구 목적: 이 연구의 목적은 수산화인회석 코팅 결정도가 조골세포의 분화에 미치는 영향을 조사하기 위함이다. 연구 재료 및 방법: 제작된 모든 시편은 양극산화과정을 거치면서 티타늄 표면에서 산화막을 형성하여 표면 거칠기를 증가시켰고 각 시편의 표면을 IBAD (ion beam-assisted deposition) 시스템을 이용하여 HA (hydroxyapatite) 코팅하였다. HA의 코팅이 완료된 시편들은 전기가열로(AJ-SB3, AJEON Heating Industrial Co., Ltd, Seoul, Korea)에 넣어 각 실험군별로 $100^{\circ}C$, $300^{\circ}C$, $500^{\circ}C$, $800^{\circ}C$까지 온도를 상승시켜 열처리하였다. HA 코팅을 실시하지 않은 군은 대조군으로 설정하고(control) 소결된 각각의 그룹은 HA100, HA300, HA500, HA800으로 구분하여 설정하였다. 시편 표면의 물리적 성질은 표면 거칠기 테스트, XRD, SEM으로 평가되었다. 수산화인회석 코팅의 결정도의 효과는 조골세포의 분화에 의해 연구되었는데 1, 3, 5, 7일 후에 평가되었다. 성장과 분화 역학은 세포증식능평가, ALP (alkaline phosphatase) 활성능 평가에 의해 조사되었다. 결과: 표면 거칠기는 양극산화 처리 후 IBAD 방식으로HA를 코팅하여도 그 거칠기에는 별 다른 차이가 없음을 보였다. X선 회절분석 결과 $100^{\circ}C$와 $300^{\circ}C$에서 소결한 시편은 HA의 결정화가 없는 무정형상태이며 $500^{\circ}C$와 $800^{\circ}C$에서 소결한 시편의 HA에서는 결정화 상태가 나타났다. 표면에 배양된 조골 세포의 증식능을 측정한 결과 1일과 3일에서는 각 실험군간의 유의할만한 차이가 있었으나, 5일과 7일에는 각 대조군과 실험군 모두 유의성 있는 차이를 보이지 않았다. ALP 활성능은 HA100과 HA300보다 HA500과 HA800이 더 높았다. 결론: 본 연구의 결과에서 양극산화처리된 티타늄표면에 이온빔보조증착법을 이용하여 수산화인회석을 코팅 후 소결할 때 $500^{\circ}C$의 소결온도가 수산화인회석코팅층의 결정화와 HOS (human osteosarcoma cells) 세포의 증식과 분화에 효과가 좋은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.119-138
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• 2017

최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.

• 청정기술
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• 제27권4호
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• pp.341-349
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• 2021

연소시설에서는 화석연료에 포함된 질소와 황이 산소와 반응하여 대기 오염물질인 질소산화물(NO_X)과 황산화물(SO_X)을 발생시킨다. 인체에 유해하고 환경 오염을 야기하는 NO_X, SO_X를 저감하기 위해 전세계적으로 환경규제를 시행 중이며, 규제를 충족하기 위해 다양한 기술들을 적용하고 있다. 상용화된 NO_X 및 SO_X 저감방식들로 SCR (selective catalytic reduction), SNCR (selective non-catalytic reduction), WFGD (wet flue gas desulfurization) 등이 있으나 이 방식들의 단점들 때문에 NO_X, SO_X를 동시제거하는 연구가 근래 많이 수행되고 있다. 그러나 NO_X, SO_X 동시 제거 방식에서도 산화제 및 흡수제로 인한 폐수 발생에 대한 문제점, 특정 산화제를 활성화 하기 위한 촉매 및 전기분해 사용에 따른 비용 발생, 마지막으로 기체 산화제들 자체 유해성의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 NO_X, SO_X 동시처리 방식의 단점들을 보완하고자 고압분산기에서 생성된 마이크로버블과 환원제를 이용하여 비용절감 및 폐수처리 시 환경부하저감 가능성을 확인해 하고자 하였다. 분산기가 마이크로버블을 생성하는 것을 이미지 프로세싱과 ESR (electron spin resonance) 분석을 통해 확인하였으며, 마이크로버블만을 이용하여 온도에 따른 NO_X, SO_X 제거율 성능 테스트도 진행하였다. 뿐만 아니라 폐수를 저감하기 위해 환원제와 마이크로버블을 이용하여 습식으로 NO_X 제거율 약 75%, SO_X 제거율 99%를 달성하였다. 본 마이크로버블 시스템에 산화제를 함께 투여할 경우 NO_X, SO_X제거율 모두 99%이상을 달성 하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 습식산화제거방식을 적용하는 시설의 단점이었던 비용 및 환경 문제를 해결함에 기여할 수 있을 것으로 기대 된다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1209-1215
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• 2022

선택적 촉매 환원법(SCR)은 질소산화물(NO_x)을 저감하는 매우 효율적인 방법으로 알려져 있으며 발생된 질소산화물(NO_x)을 질소(N₂)와 수증기(H₂O)로 환원시키는데 촉매 작용을 한다. 질소산화물(NO_x) 저감 성능을 결정하는 요소 중 하나인 촉매는 셀 밀도가 증가하면 촉매효율이 증가하는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실습선 세계로호에 설치되어 있는 발전 기관의 배기가스 조건을 모사한 실험장치를 통하여 100CPSI(60Cell)촉매의 부하에 따른 질소산화물(NO_x) 저감 성능을 확인하고 세계로호에 설치되어 있는 25.8CPSI(30Cell) 촉매의 기존 연구 자료와의 비교를 통해, 셀 밀도가 질소산화물(NO_x)의 저감에 미치는 영향에 대하여 고찰하였다. 실험용 촉매는 셀 밀도만 변화를 주었고 형태는 벌집형(honeycomb), 조성물질은 V₂O₅-WO₃-TiO₂를 동일하게 사용하여 제작하였다. 실험결과 100CPSI(60Cell) 촉매의 질소산화물(NO_x) 농도 저감율은 평균적으로 88.5%이며 IMO specific NOx 배출량은 0.99g/kwh로 IMO Tier III NOx 배출기준을 만족하였다. 25.8CPSI(30Cell) 촉매의 경우, 질소산화물(NO_x) 농도 저감율은 78%, IMO specific NOx 배출량은 2.00g/kwh 이었다 두 촉매의 NOx 농도 저감율과 IMO specific NOx 배출량을 비교하였을 때, 100CPSI(60Cell)촉매가 25.8CPSI(30Cell) 촉매보다, NOx 농도 저감율은 10.5% 높고 IMO specific NOx 배출량은 약 2배 적은 것을 확인하였다. 따라서 촉매의 셀 밀도를 높임으로써 효율적인 탈질효과를 기대할 수 있으며 향후 실선 테스트를 통하여 검증한다면 촉매의 부피 저감을 통한 제작 비용을 줄이고 협소한 선박 기관실을 효율적으로 사용하기 위한 실용적인 자료로서 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.172-191
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• 2023

본 연구는 국내 자율주행차 시범운행지구 지정 및 운영에 따라 자율주행차 혼재 시 예상되는 교통 변화를 분석하여, 시범운행지구의 자율주행차 혼재 교통운영전략 수립을 목적으로 한다. 시범운행지구가 자율주행차의 안정적 상용화를 위한 테스트 베드로서의 역할을 해내기 위해서는 안전하고 효율적인 교통운영전략 수립이 요구됨에도 현재까지는 자율주행차 혼재에 따른 교통운영전략은 부재하다. 이에 본 연구에서는 자율주행차 혼재 시 자율주행차 시범운행 지구의 교통운영전략을 수립하고자 한다. 자율주행차 도입 단계별 교통운영전략 수립을 위해 자율주행차 혼입률에 따른 교통 효율성 및 안전성 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 토대로 자율주행차 혼입률 30%, 70%를 기준으로 도입기, 과도기, 안정기로 구분하였다. 본 연구에서 자율주행차 도입 단계별로 제시한 교통류와 교통안전 관점의 교통운영전략은 다음과 같다. 교통류 운영전략은 자율주행차 도입기에는 기존 도로 인프라 첨단화, 과도기에는 자율주행차 전용차로 및 일반차 마일리지 제도 운영, 안정기에는 자율주행차 전용차로 확대 운영 및 제한속도 완화를 제시하였다. 교통안전 전략은 도입기에는 자율주행차 사고 발생 대응 매뉴얼 및 법 제도 마련, 과도기에는 자율주행차 사고 원인 분석 및 예방정책 시행, 안정기에는 자율주행차 시스템 고도화 및 보안정책 강화를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 교통운영전략을 통해 향후 자율주행차 시범운행지구 내 자율주행차 혼재로 인해 예상되는 교통류 및 교통안전 관에서 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.