• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.3-14
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• 2022

건설현장 생산성 및 안전성 향상을 위해 건설장비 자율화를 위해 산학에서 많은 노력을 기울이고 있다. 장비 자율화를 위해서는 다양한 환경과 많은 양의 데이터 수집이 필요하다. 하지만 실제 환경에서 데이터 수집을 위한 테스트베드 확보에 많은 시간과 비용이 소모되며 불확실성 역시 크기 때문에 효과적인 데이터 수집과 처리에 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 타워크레인을 대상으로 자율화기술 개발을 위한 데이터 수집 및 테스트가 가능한 가상환경을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서 달성한 연구성과는 다음과 같다. 1. 타워크레인 자율운행에 필요한 기술과 기술이 적용될 수 있는 환경을 운영설계 도메인, 물체 및 이벤트 감지 및 반응, 최소기능조건이라는 세 가지 성능기준을 활용하여 정의함. 2. 정의된 환경 내에서 자율화 장비의 인지, 판단, 제어를 위한 각 기술을 학습하고 테스트하기 위한 가상 환경을 Unity를 활용하여 구축함. 3. 가상환경의 목적 달성 여부를 위한 평가지표로 Visual, Motion, Functional Fidelity를 사용해 가상환경이 현실 공사현장을 충실하게 표현하고 있음을 검증함. 본 연구에서 구축한 가상환경 플랫폼을 통해 등 타워크레인 자율화에 있어 요구되는 가상 데이터를 수집하고, 각 기능들을 테스트하는 데 소모되는 비용 및 시간을 절감할 수 있을 것이며, 또한 타워크레인 뿐 아니라 타 건설장비의 자율화기술 개발에 있어서도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.125-132
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• 2023

본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.11-20
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• 2023

본 논문에서는 손 동작을 포함한 전신 동작 생성이 가능하고 동작 생성 딜레이를 조절할 수 있는 새로운 딥러닝 기반 동작 복원 기술을 제안한다. 제안된 방법은 범용적으로 사용되는 센서인 바이브 트래커와 딥러닝 기술의 융합을 통해 더욱 정교한 동작 복원을 가능하게함과 동시에 IK 솔버(Inverse Kinematics solver)를 활용하여 발 미끄러짐 현상을 효과적으로 완화한다. 본 논문은 학습된 오토인코더(AutoEncoder)를 사용하여 트래커 데이터에 적절한 캐릭터 동작의 실시간 복원이 가능하고, 동작 복원 딜레이를 조절할 수 있는 방법을 제안한다. 복원된 전신 동작에 적합한 손 동작을 생성하기 위해 FCN(Fully Connected Network)을 사용하여 손 동작을 생성하고, 오토인코더에서 복원된 전신 동작과 FCN 에서 생성된 손 동작을 합쳐 손 동작이 포함된 캐릭터의 전신 동작을 생성할 수 있다. 앞서 딥러닝 기반의 방법으로 생성된 동작에서 발 미끄러짐 현상을 완화시키기 위해 본 논문에서는 IK 솔버 를 활용한다. 캐릭터의 발에 위치한 트래커를 IK 솔버의 엔드이펙터(end-effector)로 설정하여 캐릭터의 발 움직임을 정확하게 제어하고 보정하는 기술을 제안함으로써, 생성된 동작의 전반적인 정확성을 향상시켜 고품질의 동작을 생성한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 딥러닝 기반 동작 복원에서 정확한 동작 생성과 사용자 입력에 따라 프레임 딜레이 조정이 가능함을 검증하였고, 생성된 전신 동작의 발미끄러짐 현상에 대해 IK 솔버가 적용되기 이전 전신 동작과 비교하여 보정에 대한 성능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권9호
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• pp.263-272
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• 2023

산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.23-38
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• 2019

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.1075-1082
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• 2016

본 연구에서는 과속방지턱과 연속으로 설치된 고원식횡단보도의 적정 설치간격을 산정하기 위하여 최고속도제한이 30km/h로 운영되는 회전교차로의 접근부에서 과속방지턱과 고원식횡단보도 간 서로 다른 간격을 통과하는 차량의 속도를 조사하여 연속으로 설치된 과속방지턱과 고원식횡단보도가 차량의 주행속도에 미치는 영향을 분석하였고, 고원식횡단보도의 적정 설치높이에 대한 시뮬레이션에 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 과속방지턱과 고원식횡단보도는 차량의 속도를 저감시키는 대표적인 교통정온화 기법으로 차량의 속도를 30km/h 이하로 제어하기 위한 과속방지턱과 고원식횡단보도의 적정 간격은 30m로 나타났다. 둘째, 고원식횡단보도를 통과하는 차량의 감속도를 비교한 결과 설치 간격이 65m 이상인 경우 과속방지턱과 고원식횡단보도의 효과가 없는 것으로 나타났다. 따라서 일정 구간의 차량 속도를 제어하기 위한 과속방지턱과 고원식횡단보도의 최대설치 간격은 65m 이내로 설치하는 것이 바람직하다. 셋째, 고원식횡단보도의 설치높이는 차량의 접근부 속도가 20km/h 이하일 때 6~8cm, 30km/h일 때 8~10cm, 30km/h 이상일 때 10cm의 설치가 가장 적정한 것으로 분석되었다. 넷째, 과속방지턱과 고원식횡단보도가 설치된 구간이어도 운전자의 학습효과, 교통상황 등에 의하여 속도감소 효과가 미미한 경우가 있으므로 과속방지턱, 시케인, 초커 등 여러 가지 교통정온화 기법을 동시에 적용할 경우 속도감소 효과가 더 클 것이라 판단된다. 따라서 보행자의 안전을 도모하기 위하여 차량의 속도를 저감시킬 목적으로 교통정온화 기법을 적용하는 경우 여러 가지 기법의 복합 적용을 고려하여야 할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대순사상논총
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• 제28집
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• pp.103-131
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• 2017

자기정체성의 확립이 '상생적 관계'에 기초해 있다는 점에서, '상생적 관계형성'은 자기존재의 안정성과 확증성을 가질 수 있는 방법이다. 하지만 우리의 일상적인 삶이 타자와의 포용성을 지향하는 상생적 관계보다는 타자를 대상화하려는 행위로 대부분 채워져 있다는 점에서, 타자와의 상생적 관계형성은 그리 쉬운 일이 아니다. 이런 점에서 타자와의 상생적 관계형성은 타자를 대상화하려는 자기욕망을 조절하거나 통제할 도덕성에 기초해 있어야 한다. 이성 중심의 초월적·선험적 철학은 자기욕망에 대한 자기제어를 이성과 신체라는 이원화된 틀 속에서 이성에 의한 신체의 지배(支配)로서 기술한다. 하지만 이 실천철학이 가지는 한계점은 선험적 이성의 도덕적 명령이 우리에게 그것을 실천할 도덕적 행위의 내적 동기를 자명(自明)하게 제공할 수 없다는 점에 있다. 선험적 이성의 도덕적 명령의 현실적용은 자기중심적인 삶의 입장이나 자기이해관계의 맥락에서 선험적 이성의 도덕적 명령이 재해석될 가능성이 높다. 이런 점에서 '공감적 성향'은 새로운 도덕적 규범으로서 자리매김한다. 감성형태로 주어지는 '공감적 성향'은 사유 이전의 느낌이라는 점에서 직접적이고 즉각적이고 항상적이다. '공감적 성향'은 이성적 판단 이전에 작동하는 본능적 반응이라는 점에서 직관적이다. 이런 점에서 자연 도덕정감으로서의 '공감적 성향'은 학습, 사유에 의하지 않고도 인간이라면 누구나 이를 알고 있고 실천할 정도로 자명하게 주어진다. 그러나 '공감적 성향'에 대한 기존 연구들은 '현상적 접근(現象的 接近)'이라는 점에서 분명한 한계점을 가진다. 기존 현상적 접근들은 '공감적 성향'을 이성이 아닌 신체에 토대한 자연적 감정으로 제시하고는 있지만, '공감적 성향'의 토대를 철학적으로 해명하지 못하고 있다. 자연 도덕정감으로서의 '공감적 성향'은 주관적이고 상대적인 도덕적 규범으로서 해석 내지 규정될 가능성이 높다. 이에 필자는 메를로-퐁티(M. Merleau-Ponty)의 '살' 개념에 입각하여 신체에 토대한 자연적 감정으로서의 '공감적 성향'이 인간의 보편적인 도덕적 규범임을 밝히고자 한다. 신체적 차원에서 나와 타자 간의 교차배어로 형성되는 '살'은 '공감적 성향'에 그 철학적 단초를 제공한다. 다시 말해서 나와 타자 간의 신체적 교차 내지 얽힘으로 형성되는 '살'은 '공감적 성향'을 일으키는 물질적 토대가 된다. 필자의 이러한 접근은 '공감적 성향'에 대한 '현상학적 접근(現象學的 接近)'이라 할 수 있다