• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.119-122
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• 2007

트루텍(TRUTEC) 빌딩은 서울 마포구 상암동 DMC(Digital Media City) 단지 내에 위치한 오피스 빌딩이다. 본 건물은 독일 설계사무소의 원설계를 바탕으로 국내 실시설계가 이루어졌으며 지하 5층 지상 12층 중규모 건물로서 그 외관을 독특한 3차원 입체 유닛을 활용한 커튼월로 마감하였다. 기존의 커튼월 공사에서 보여주었던 평면적인 모델을 탈피하고 알루미늄 바를 3차원 입체 가공함으로써 사각형 박스의 단순하게 보여질 지 모르는 입면을 독특하게 구현해해는 데 성공했다. 18개월의 공기를 준수하기 위해 커튼월 공사는 공사계약시점부터 주요 공정으로 분리되어 공정관리가 이루어졌으며, 지속적인 공정 업데이트 및 유기적인 이해당사자 회의를 통해 디자인 현안들을 해결해 나갔다. 최초 시도되는 형태의 입면과 알루미늄 바의 가공방법에서 발생할 수 있는 리스크를 최소화하기 위하여 단계별 Mock-Up을 실시하였으며, 피드백을 통해 예상되는 문제점들을 도출하고 분석하였다. 이를 통해 촉박한 공기의 준수와 품질 확보를 이룰 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.113-129
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• 2021

최근 수도권 중심의 생활권역 확장과 대도시로의 인구 집중으로 도시 내의 교통 혼잡이 지속적으로 증가하고 있다. 도심지의 땅값 상승과 한정된 부지로 인해 새로운 도로 건설은 불가능하게 되었고, 데이터 기반의 효율적인 도로 운영의 중요성이 점점 부각되고 있다. 효율적인 도로 운영을 위해서는 교통상황의 변화에 따른 적절한 TOD 시간분할과 TOD 시간분할을 통한 최적의 신호 운영 방안이 필수적이다. 본 연구에서는 최적의 TOD 시간 분할을 위해 연속된 교차로에서 수집된 교통량과 속도 데이터에 시계열 데이터의 군집 분석을 위한 동적 타임 워핑 모델을 적용하였다. 시간 분할을 위해 활용된 데이터별 군집의 특성을 분석하여 최적의 신호 운영 시나리오를 구성하기 위한 시간 분할 방법론을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.39-47
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• 2023

본 논문에서는 골프 동영상 속 스윙 자세 사이의 유사도를 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 딥러닝 기반 인공지능 기술이 컴퓨터 비전 분야에 효과적인 것이 알려지면서 동영상을 기반으로 한 스포츠 데이터 분석에 인공지능을 활용하기 위한 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 자세 추정 모델을 사용하여 골프 스윙 동영상 속 사람의 관절 좌표를 획득하였고, 이를 바탕으로 각 스윙 구간별 유사도를 측정하였다. 제안한 방법의 평가를 위해 GolfDB 데이터셋의 Driver 스윙 동영상을 활용하였다. 총 36명의 선수에 대해 스윙 동영상들을 두 개씩 짝지어 스윙 유사도를 측정한 결과, 본인의 또 다른 스윙이 가장 유사하다고 평가한 경우가 26명이었으며, 이때의 유사도 평균 순위는 약 5위로 확인되었다. 이로부터 비슷한 동작을 수행하고 있는 경우에도 면밀히 유사도를 측정하는 것이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.611-618
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• 2020

건축물의 LCC 분석 결과의 신뢰성은 정확한 분석 절차와 불확실성이 제거된 데이터에 의해서 결정된다. 그러나 지금까지는 이 데이터를 자동으로 계측하고 DB화 할 수 있는 시스템들이 실용화되지 못하였다. 이에 본 연구에서는 4차 산업혁명의 핵심도구인 IOT를 활용하여 설비시스템의 전기에너지 소모량 데이터를 자동으로 수집하여 분석하고, 분석된 결과들을 활용하여 설비시스템의 효율적 운전이 가능한 S-LCC 플랫폼의 개념모델을 제안하였다. 제안된 개념 모델은 기존의 유지관리 시스템(BLCS)에 IOT를 융합하여 모델링되었으며, 이것은 시설물관리모듈, LCC분석모듈, 에너지사용량 관리모듈, 상태효율분석모듈, 유지보수기준재설정모듈 등 5개의 세부 모듈로 구성되어야 업무프로세스가 효율화될 수 있다. 이 시스템에서 도출하는 LCC분석결과를 활용하여 설비시스템의 노후화 상태를 실시간으로 파악할 수 있으며, 또한 기존설비의 보수율과 교체주기, 수명 등에 관한 기준들을 재설정하고, 신규설비의 유지관리기준을 새롭게 설정하는 기초자료로 활용될 수 있다. S-LCC 플랫폼이 구축될 경우, LCC 분석의 신뢰성 증대, 자료입력을 위한 노동력 절감, 정확성 제고 등의 효과뿐만 아니라 지금까지 버려졌던 데이터를 잠재가치가 큰 빅 데이터로 바꿀 수 있다.

• 한국자기학회지
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• 제11권5호
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• pp.211-216
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• 2001

합성형 반강자성체(synthetic antiferromagnet)인 CoFe/Ru/CoFe/FeMn을 사용하고 자유층으로 NiFe/CoFe 이중 층을 사용한 탑 스핀밸브 구조를 직류 마그네트론 방식으로 제조하여, 구속층의 두께변화에 따른 자기적 특성과 층간교환자계(interlayer coupling field)의 변화를 조사하였다. Si/Ta(50 )/NiFe(34 )CoFe(16 )/Cu (26 )/CoFe(Pl )/Ru(7 )/CoFe(P2 )/FeMn(100 )/Ta(50 ) 합성형 탑 스핀 밸브 시료에서 고정층의 두께 변화에 따른 자기저항 특성을 조사한 결과 자기저항비가 Pl-P2가 +25 에서 -25 으로 변화시 자기저항비는 완만하게 감소하나, Pl-P2가 영 근처에서는 자화방향의 큰 이탈(canting)에 의하여 자기저항비가 급격히 감소함을 알 수 있다. 합성형 탑 스핀 밸브의 고정층의 두께에 따른 층간교환자계의 변화에 관한 모델을 제시하였으며, 이 모델과 실험에서 구한 결과가 일치함을 확인 할 수 있었다. 단지 Pl-P2근처 영역에서는스핀 플롭 혹은 스핀의 큰 이탈에 의하여 모델의 결과에서 벗어남을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1195-1205
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• 2018

본 연구에서는 보령댐 유역($163.6km^2$)을 대상으로 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모델, GCM (General Circulation Model) 기후변화 시나리오와 다중회귀분석으로 산정한 미래 방류량을 활용하여 극한 기후변화 사상이 반영된 보령댐의 물부족을 평가하였다. 유역의 물수지 분석을 위해 보령댐 유역을 대상으로 기상자료, 보령댐 운영자료를 수집하였으며, SWAT 모형의 신뢰성 있는 유출량 보정을 위해 보령댐의 실측 방류량을 이용하여 댐 운영모의를 고려하였고 유입량 및 방류량 자료를 활용하여 모형의 보정(2007~2010)과 검증(2010~2016)을 실시하였다. 기후변화를 반영하기 위해 APCC의 26개 CMIP5 GCM 자료 중 RCP (Representative Concentration Pathway)4.5와 RCP 8.5 시나리오를 SPI와 극한 가뭄지수로 분석하여 RCP 8.5 BCC-CSM1-1-M을 극한 가뭄 시나리오로 선정하였다. 2005년부터 2016년까지의 일별 관측자료로 다중회귀분석하여 월별 방류량 추정식을 만들었고, 1월부터 12월까지 각 식들의 결정계수 $R^2$는 0.57 이상으로 나타났다. 선정된 극한 가뭄 시나리오 기상자료를 방류량 추정식에 대입하여 미래기간 일별 방류량을 구축하였다. SWAT 수문평가 결과, S3 (2037~2046) 기간 봄철 저수량이 34.0% 감소하는 것으로 분석되었다. Runs 이론을 바탕으로 물부족의 심도를 구한 다음 재현기간에 따른 빈도해석을 하였다. 5~10년 빈도의 심도로 발생하는 물부족이 미래기간에 발생하는 빈도로 보령댐의 물부족을 평가하였다. 물부족 평가 결과, S3 (2037~2046) 기간에서 5~10년 빈도의 심도를 가지는 물부족이 기준기간(2007~2016) 보다 2회 더 발생하였으며 S3 (2037~2046)에 물부족 계획 수립이 필요하다고 판단하였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제21권2호
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• pp.379-393
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• 2015

도시화와 산업화로 화재 빈도는 감소하나 화재로 인한 인명피해와 피해액이 늘어나는 추세를 보이고 있다. 그럼에도 불구하고 지자체 수준에서 지역의 화재안전에 대한 정책은 소방서에 의존하는 수준에 머물고 있다. 기존 화재 통계에 대한 연구는 대부분 기술적 통계에 의존하여 전체적인 경향성을 설명하는데 그치고 있는데 비해 본 연구는 화재의 피해를 화재로 인한 사망자수, 화재로 인한 부상자수, 화재로 인한 피해액을 종속변수로 하고 전국 222개 지자체에 대한, 5년간의 공적 통계를 활용하여, 15개의 변수를 4개의 요인으로 그룹화 한 후에 가설을 세우고 특별시 및 광역시 단위 소속의 구와 도 소속의 시와 도 소속의 군으로 그룹을 지어 헤도닉 분석법에 의해 회귀분석을 수행하고 그 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과 화재피해를 설명하는 결정요인이 시 군 구의 수준즉 지역 특성에 따라 다르다는 점을 확인하였으며, 이는 인구와 면적기준의 소방력 배치 원칙과 더불어 향후에 소방정책과 화재안전 활동에 가장 중요한 변수로 삼았던 원칙을 넘어 보다 유연한 기준을 마련할 필요가 있음을 밝혔으며, 특히 재난 약자의 수에 비례한 소방력 확충을 제안하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권3호
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• pp.396-407
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• 2020

전세계적으로 화석 연료가 고갈 되면서 화석 연료를 대체할 수 있는 자원이 필요한 실정이며, 대체 자원으로는 바이오 연료가 각광을 받고 있다. 바이오 연료는 바이오 매스로부터 생산되는데 바이오 매스는 바이오 연료 및 바이오 화학제품 생산이 가능한 재생 가능 자원이다. 특히, 화석 연료를 대체하기 위하여 이산화탄소와 바이오 매스를 이용하여 바이오 연료(바이오 디젤)를 생산하는 연구가 주목을 받고 있다. 바이오 매스를 기반으로 하여 바이오 디젤을 생산하기 위해서는 바이오 디젤 생산에 필요한 원료(예, 이산화탄소, 물)와 잠재적인 바이오 매스 리파이너리 용량 및 설치 위치, 생산된 바이오 디젤의 수요 도시까지의 공급을 모두 고려하는 공급 네트워크 개발이 필요하다. 바이오 매스를 이용한 바이오 디젤 공급 네트워크에 대하여 많은 연구가 수행이 되었지만, 미세조류 기반 최적의 바이오 디젤 생산 전략에 상당히 영향이 있는 이산화탄소 공급량에 대한 불확실성을 고려한 연구는 거의 수행되지 않았다. 미세조류 기반 바이오 디젤을 생산 시 상당히 중요한 원료로 이용되는 이산화탄소는 화력발전소에서 발생하는 배출 가스로부터 포집하여 사용하기 때문에 이산화탄소 공급량의 불확실성은 최적의 바이오 디젤 네트워크를 구축하는데 큰 영향이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이산화탄소 공급량의 불확실성을 고려하는 최적 공급 네트워크 설계를 결정하기 위해 2단계 확률 모델을 개발한다. 이 모델의 목표는 이산화탄소 공급량 불확실성을 고려하고 각 지역의 디젤 요구량을 충족시키면서 총 네트워크 비용을 결정하는 것이다. 이 모델은 대한민국의 디젤 수요량의 10%를 충족시키는 사례 연구를 평가하였다. 확률론적 모델(연간 갤런당 12.9 미국 달러)에 의해 결정된 최적의 바이오 디젤 공급 비용은 결정론적 모델(연간 갤런당 10.5 미국달러)의 결과보다 약간(26%) 높다. 이산화탄소 공급량이 변동되는 경우(확률론적 모델)는 바이오 디젤 공급 네트워크 전략에 상당한 영향을 미쳤다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.39-57
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• 2018

본 연구는 교통운영 개선에 필요한 빅데이터 및 인공지능 모델 개발의 일환으로서, 도시부의 링크통행시간 및 통과교통량 등 가용 데이터 등을 이용하여 교통변수로 활용도가 높은 차량대기길이와의 관계를 딥러닝(Deep Learning)을 통해 학습하고 추정하는 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 하였다. 차량대기길이 추정모형은 데이터 분석결과를 토대로 하여 우선 차량대기길이의 링크 초과여부를 분류한 후 링크 초과 및 링크 미초과 상황에서의 차량대기길이 추정하는 3개의 모형으로 모델링하였다. 딥러닝 모형은 텐서플로우로 구현하였으며, 모든 모형은 DNN 구조로서 은닉층과 노드 개수를 다양화하여 학습 및 테스트 후 최소 오차를 나타내는 네트워크 구조를 선정하였다. 차량대기길이 링크 초과여부 분류 모형은 약 98%의 정확도를 나타냈으며, 미초과 모형은 15% 미만, 초과 모형은 5% 미만의 오차를 각각 나타내었다. 링크별 평균 오차는 12%로 도출되었다. 이를 기존 검지기 데이터 기반의 방식과 비교한 결과 오차가 약 39% 감소된 것으로 분석되었다.