• 한국측량학회지
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• 제14권2호
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• pp.249-253
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• 1996

전자기술의 발달은 각과 거리를 자동으로 측정하고 저장하며 기록할 수 있는 전자식 태키미터를 등장시켰다. 전자식 태키미터는 3차원 지형정보의 획득으로부터 데이터베이스의 구축 및 지형도의 제도가지 자동적인 데이터의 흐름을 가능케하는 측량장비라 할 수 있다. 본 연구는 이러한 전자식 태키미터를 이용하여 수치지형도를 자동제작 할 수 있는 시스템을 연구하는데 그 목적을 두었다. 본 연구를 위하여 일정한 지역을 선택한 다음 평판 및 전자식 태키미터에 의하여 지형도를 작성하고 이를 비교 분석하였다. 본 연구결과 전자식 태키미터에 의한 지형도의 제작은 매우 정확하고 효율적임을 알 수 있었다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1993년도 봄 학술발표회논문집
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• pp.125-133
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• 1993

Preflex composit girder is intended for a better use on both steel and concrete by introducting prestress into the lower flange concrete with preflection. In Korea, recently preflex bridges are widely used especially for urban construction but the design method depends on the conventional ASD(Allowable Stress Design). This paper suggests an optimization model for the design of preflex composite bridges based on LIFD(Load Resistance Factor Design). The optimization algorithm adopted for the NLP model proposed in the paper is the FTM(Flexible Tolerance Method) which is very efficient for the approximate continuous optimization. For the discrete optimum results, a pesudo discrete optimization is used for the economical round-up to the available dimensions. The economic effectiveness of optimum design based on the LRFD method is investigation by comparing the results with those of the ASD method. Based on applications to the actual design examples, it may be concluded that the optimization model suggested in the paper provides economical but reliable design. And the suggested in the paper provides economical but reliable design. And the computer code for the automatic optimum design of preflex bridges developed in the paper for a CAD system may be successfully used in practice.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권2호
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• pp.770-780
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• 2022

In 1993 the University of Extremadura initiated the design, construction and management of the Radiological Alert Network of Extremadura (RAREx). The goal was to acquire reliable near-real-time information on the environmental radiological status in the surroundings of the Almaraz Nuclear Power Plant by measuring, mainly, the ambient dose equivalent. However, the phased development of this network has been carried out from two points of view. Firstly, there has been an increase in the number of stations comprising the network. Secondly, there has been an increase in the number of monitored parameters. As a consequence of the growth of RAREx network, large data volumes are daily generated. To face this big data paradigm, software applications have been developed and implemented in order to maintain the indispensable real-time and efficient performance of the alert network. In this paper, the description of the current status of RAREx network after 30 years of design and performance is showed. Also, the performance of the graphing software for daily assessment of the registered parameters and the automatic on real time warning notification system, which aid with the decision making process and analysis of values of possible radiological and non-radiological alterations, is briefly described in this paper.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.928-930
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• 2020

본 논문은 인공지능 플랫폼 기반의 요로결석 진단을 위한 CT 영상 데이터 자동판독 시스템에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템은 웹 기반의 플랫폼을 기반으로 하며, 인공지능 기반의 진단 알고리즘을 장착하여 빠르게 요로결석 환자의 스크리닝에 목적을 두고 있다. 병원정보시스템의 PACS와 EMR과 연계와 Deep learning 진단 알고리즘을 적용한 요로결석 자동판독 시스템을 개발하였다. 특히, 기 구축된 인공지능 플랫폼을 통해 추출한 데이터셋을 기반으로 진단 알고리즘 개발 방법과 수행 결과를 보인다. 제안한 시스템은 요로결석 진단과 수술여부에 의사결정지원 시스템으로 임상에서 활용될 것으로 기대하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.222-224
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• 2022

객체 분할 분야의 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 응용들은 성능을 향상하기 위하여 STOA 기법들이 사전학습하여 배포한 하이퍼파라미터와 모델을 통해 학습하는 전이학습 방법을 사용한다. 이 과정에서 사용되는 커스텀 데이터 셋들은 Ground Truth 정보를 생성하기 위한 라벨링 작업에서 시간이나 라벨러등의 많은 자원을 필요로 한다. 본 고에서는 딥러닝 신경망에서 사용되는 커스텀 데이터 셋 구축을 위하여 시간이나 라벨러등의 자원을 적게 사용할 수 있도록 객체 분할 기법을 활용한 자동 라벨링 구축 방법을 제시한다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제21권2호
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• pp.65-71
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• 2024

In this study, we suggested a key-point detection method for robot harvesting of oriental melon. Our suggested method could be used to detect the detachment part and major composition of oriental melon. We defined four points (harvesting point, calyx, center, bottom) based on tomato with characteristics similar to those of oriental melon. The evaluation of estimated key-points was conducted by pixel error and PDK (percentage of detected key-point) index. Results showed that the average pixel error was 18.26 ± 16.62 for the x coordinate and 17.74 ± 18.07 for the y coordinate. Considering the resolution of raw images, these pixel errors were not expected to have a serious impact. The PDK score was found to be 89.5% PDK@0.5 on average. It was possible to estimate oriental melon specific key-point. As a result of this research, we believe that the proposed method can contribute to the application of harvesting robot system.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제12권5호통권48호
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• pp.475-485
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• 2000

본 연구에서는 시공성을 고려한 변단면을 갖는 합성형 강상자형교의 최소비용을 구하기 위한 자동화 최적설계 프로그램을 개발하였다. 강상자형교 설계에 필요한 설계 제약조건은 도로교 표준 시방서를 비롯한 각종 설계기준과 실무자의 경험을 바탕으로 정식화하였다. 최적화의 효율성을 위해 강상자형교의 특성을 고려한 제약조건 소거기법, 설계 변수 연결기법, 응력 재해석 기법을 적용하였다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 구조해석 모듈, 최적설계모듈, 사용자의 입력 편의를 위한 전처리모듈 설계 업무자동화를 위한 후처리모듈로 구성되어 있으며, 구조해석은 신뢰성이 입증된 상업용 구조해석 프로그램인 RM-SPACEFRAME을 이용하여 격자모델에 대해 실시하도록 하였다. 또한 개발된 최적 설계 프로그램의 효율성과 실용성을 확인하기 위하여 몇 가지의 수치예제를 적용하였다. 본 연구에서 개발된 최적설계 시스템은 향후 타 형식의 교량에 최적설계 프로그램의 모형으로 활용될 수 있으리라 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.273-283
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• 2014

BIM 기술의 하나인 COBie 포맷의 출현으로 설계와 시공단계에서 발생한 정보가 운영단계로 자동 전송이 가능해지면서 BIM을 중심으로 하는 유지관리시스템 개발 프로세스가 건축물을 중심으로 실험되고 있다. 하지만 BIM 시장 확대가 예상되는 현재 시점에서 건축물을 포함한 토목시설과 산업시설에서의 COBie 활용성에 대한 검토가 선행되어야 할 필요가 있다. 본 연구는 "공공하수도시설 운영 관리 업무지침"과 현재 운영중인 하수처리시설을 대상으로 진행하였고 후자는 업무지침의 결과를 검증하고 보충하는데 의의가 있다. 본 연구에서 도출된 결론은 세 가지로 요약된다. (1) 자산 모델링 방법인 COBie는 시운전 정보를 포함하기에는 충분하지 않으며, (2) 하수처리시설 모델링에 필요한 IFC 개발과 패밀리 구축이 반드시 필요하다. 그리고 (3) 현재의 운영관리시스템에 적합하게 설계된 COBie 모델은 산업시설분야의 COBie 포맷 타당성을 높여 줄 것이다. 본 연구 결과는 산업시설에서의 COBie 적용을 위한 기초 자료로 이용될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권6호
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• pp.479-488
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• 2009

본 논문은 기존의 목표항목만을 위주로 한 학습체계에서 발생하는 오분류 문제의 해결을 위해 기존의 학습체계에 경계항목을 자동으로 탐 색하여 포함시켜 확대시키는 방법을 제안하고 있다. 여러 주제에 걸쳐 다양한 내용을 다루는 복잡한 문서들은 확실히 어느 범주로 분류해야 할 지 판가름하기 어려운 성질인 모호성이 강하다. 이러한 경우 모든 경우들을 정확히 구분할 수 있는 최적의 경계를 찾는 일은 더욱 어려운 일이 다. 복잡하고 불확실성이 높은 데이터들의 특징은 대부분 분류 경계영역에 위치하므로 이러한 분류경계의 데이터들을 새로운 학습 항목으로 인 식시키도록 하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 주어진 목표항목 사이의 경계항목을 자동으로 탐색하여 학습체계에 추가하는 학습 체계 확장 알고리즘을 제시하고, 의도적인 학습오류를 발생시킨 후 기존방법과의 비교실험을 수행함으로써 제안방법의 정확성과 안정성을 비교하였다. 실 험결과 경계범주를 포함하여 학습 체계를 확장시켰을 때의 예측력은 기존 0.70에서 0.86으로 약 24% 향상 되었고, 오류를 포함시켰을 때의 예 측력은 기존 0.52에서 0.79로 약 49% 향상되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권5호
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• pp.447-454
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• 2016

최근에 각광받고 있는 3D BIM기반 철근 물량 산출 현황을 살펴보면 상용 BIM 도구들이 철근 모델링 기능을 제공하지만 그 기능을 이용해서 철근을 모델링하려고 하면 방대한 양의 모델링 시간이 소요가 되어 현재 실용적으로 사용할 수 있는 BIM 소프트웨어는 없다. 본 연구에서는 BIM 기반 설계 현업에서 실용적인 철근 물량 산출 프로세스를 정리 및 제시하고, 초기설계단계의 단면 정보가 없는 상태에서 기존의 2D방식에 비하여 보다 정확하게 기동, 보, 슬래브, 벽체의 철근 단면 정보를 자동으로 배근해주는 프로그램인 Rebar Automatic Arrangement Program(이하 RAAP)을 개발하였다. 본 연구 결과는 건설프로젝트의 초기 설계단계에서 설계 진행상 구조 부재 단면 설계가 완료되지 않은 상태의 골조 물량 산출 시 적은 노력으로 기존의 2D기반 방식보다 신뢰성을 향상시킨 물량을 산출할 수 있는 기술로 발전시키는데 의미가 있으며, 합리적인 초기 설계단계의 물량 산출 프로그램을 구축할 수 있는 기초 연구로서 활용될 수 있을 것으로 기대된다.