• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.64-74
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• 2019

비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.209-218
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• 2021

ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.

• Animal Bioscience
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• 제34권11호
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• pp.1811-1821
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• 2021

Objective: A trial was conducted to investigate the effects of supplemental levels of Mn provided by organic and inorganic trace mineral supplements on growth, tissue mineralization, mineral balance, and antioxidant status of growing broiler chicks. Methods: A total of 500 male chicks (8-d-old) were used in 10-day feeding trial, with 10 treatments and 10 replicates of 5 chicks per treatment. A 2×5 factorial design was used where supplemental Mn levels (0, 25, 50, 75, and 100 mg Mn/kg diet) were provided as MnSO₄·H₂O or MnPro. When Mn was supplied as MnPro, supplements of zinc, copper, iron, and selenium were supplied as organic minerals, whereas in MnSO₄·H₂O supplemented diets, inorganic salts were used as sources of other trace minerals. Performance data were fitted to a linearbroken line regression model to estimate the optimal supplemental Mn levels. Results: Manganese supplementation improved body weight, average daily gain (ADG) and feed conversion ratio (FCR) compared with chicks fed diets not supplemented with Mn. Manganese in liver, breast muscle, and tibia were greatest at 50, 75, and 100 mg supplemental Mn/kg diet, respectively. Higher activities of glutathione peroxidase and superoxide dismutase (total-SOD) were found in both liver and breast muscle of chicks fed diets supplemented with inorganic minerals. In chicks fed MnSO₄·H₂O, ADG, FCR, Mn balance, and concentration in liver were optimized at 59.8, 74.3, 20.6, and 43.1 mg supplemental Mn/kg diet, respectively. In MnPro fed chicks, ADG, FCR, Mn balance, and concentration in liver and breast were optimized at 20.6, 38.0, 16.6, 33.5, and 62.3 mg supplemental Mn/kg, respectively. Conclusion: Lower levels of organic Mn were required by growing chicks for performance optimization compared to inorganic Mn. Based on the FCR, the ideal supplemental levels of organic and inorganic Mn in chick feeds were 38.0 and 74.3 mg Mn/kg diet, respectively.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.141-148
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• 2021

일부 네거리나 혼잡도로에서 특정 시간대에 행인이 많고 도로가 막혀서 발생하는 교통사고가 적지 않다. 특히 인근에 학교교차로가 있어 바쁜 시간에 학생들의 교통안전을 지키는 것이 중요하다. 과거에는 교통 신호등을 설 계 했을 때 행인의 안전성을 고려하지 않고 자동차 인식과 교통 최적화에 대하여 연구 했다. 행인, 특히 학생들의 안전을 확보하는 전제에서 가능한 한 도로의 소통을 유지하는 것이 본 연구의 중점적인 연구 방향이다. 본 연구는 사람, 오토바이, 자전거, 자동차, 버스의 식별문제를 중점적으로 연구할 것이다. 조사와 비교를 통해 본 연구는 YOLO v4 네트워크로 목표물의 위치와 수량을 식별하는 것을 제시한다. YOLO v4는 작은 목표물의 식별 능력이 강하고 정밀도가 높으며 처리속도가 빠르다는 특징을 가지고 있으며, 데이터 수집 대상을 설정하여 이미지 집합을 훈련하고 테스트 한다. 움직이는 영상에서 목표물의 정확도, 실수율과 누락율에 대한 통계를 사용하여, 본 연구에서 훈련된 네트워크는 움직이는 이미지 속의 사람, 오토바이, 자전거, 자동차와 버스를 정확하게 식별 할 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제53권6호
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• pp.703-713
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• 2020

수리지질학을 포함한 많은 지질학 분야에 있어 지하 매질의 불균질성을 규명하는 것은 큰 중요성을 가진다. 본 연구에서는 최근 Park(2020)에 의해 소개된 바 있는 대수층을 구성하는 매질의 수리물성을 예측할 수 있는 기법의 개념 및 이론을 간단히 소개하고, 가상의 대수층에 해당 기법을 적용하여 기법에 의한 결과들의 다양한 시사점을 도출하였다. 소개하는 기법은 공분산행렬 적응 진화전략이라는 광역최적화 기법을 사용하며, 개념적으로 대수층에 가해지는 수리적 스트레스에 의한 지하수위 변화 자료를 동화하여 대수층 불균질성을 특성화하는 방법론이다. 가상의 대수층의 수리전도도 예측에 개발 기법을 적용한 결과, 총 40000개 미지의 값을 매우 빠른 시간 내에 예측함을 확인하였다. 또한, 예측의 결과는 레퍼런스 수리전도도와 수치적 및 구조적으로 큰 유사성을 보여 예측의 질적 수준이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 매우 제한적인 케이스에 대하여 적용을 실시하였으나, 기법의 추가개발을 통하여 보다 다양한 케이스에의 적용이 가능할 것으로 예상되며 현재 이를 위한 추가 개발이 이루어지고 있는 상황이다. 개발 기법은 수리지질학 분야 뿐만 아니라 다양한 지질학 및 지구물리 분야에 적용될 수 있는 잠재성을 갖추고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.148-159
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• 2021

본 연구는 서울시를 사례로 들어 고교학점제 시행에 따라 일반고 학생들의 이동 거리 최소화와 학생 수용 최대화를 고려한 공동교육과정 과목을 개설하는 최적의 학교 입지를 탐색하는데 목적이 있다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 30% 이상의 일반고에서 공동교육과정 과목을 개설하면 P-median 결과 학생들의 평균 이동거리는 625m 이하이며, MCLP 결과 모든 학생을 수용할 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, 서울시에 입지한 전체 대학에서 공동교육과정 과목을 개설하더라도 모든 일반고 학생을 수용할 수는 없는 것으로 나타났다. 그러나 MCLP 결과 20% 이상의 대학에서 공동교육과정 과목을 개설하면 전체 대학에서 개설할 때와 동일한 수의 학생을 수용할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 서울시의 동남부 및 교통이 원활치 않은 지역에 입지한 일반고에 소속되어 있는 학생들이 공동교육과정 과목이 개설된 대학에 가기 위해서는 교육청의 지원이 필요한 것으로 나타났다. 본 연구는 공간최적화 방법으로 공간적 문제 해결의 틀을 제시함으로써 공동교육과정 과목 개설학교 입지 선정에 있어 유용한 기초 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 화약ㆍ발파
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• 제38권4호
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• pp.16-25
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• 2020

터널 발파 굴착 시 발생되는 진동을 저감시키기 위해 사용되는 MSP(Multi-setting smart-investigation of the ground and pre-large hole boring method) 공법은 1회 천공 시 수평방향으로 50m에 달하는 장거리를 천공하기 때문에 고 중량 해머비트와 롯드의 일방향 회전으로 롯드의 처짐과 우향 현상이 동반된다. 이는 전문가의 경험과 시공 이력을 바탕으로 가변적인 세팅을 통해 일부 보정되고 있다. 그러나 암반 특성, 장비 상태, 경험 부족 등은 목표 지점으로부터 천공 오차를 발생시키는 원인이 되며, 큰 이격 오차 발생 시 재시공으로 인한 공기 증가와 경제적 손실이 발생된다. 본 연구에서는 딥러닝을 활용하여 상황별 천공 장비의 최적 세팅조건 산정 모델을 개발하였으며, 학습 과정에서 발생 가능한 과적합 문제를 방지하기 위해 dropout, early stopping, pre-training 기법들을 사용하여 향상된 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 대구경 천공 장비의 상황별 초기세팅 산정 모델 개발의 높은 가능성을 확인했으며, 지속적인 데이터 수집과 다양한 인자들의 추가 학습을 통해 최적화된 세팅 가이드라인을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.931-941
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• 2020

해양데이터를 수집하기 위해 필요한 엔지니어, 연구원 및 과학자를 대신할 수 있는 해양 모니터링 장치인 자율주행보트의 필요성이 대두되고 있다. 이 논문은 자율주행보트의 세일을 개발하기 위한 연구로 곡선형 트윈 세일의 공기역학적인 특성을 수치해석적으로 분석하고 이를 날개 형태의 세일과 성능비교를 통해 곡선형 트윈 세일의 공기 역학적인 성능을 확인하였고, 세일의 간격과 형상에 따른 성능을 비교하였다. 유체 해석을 위한 지배방정식은 Navier - Stokes를 사용하였다. 성능비교 결과 곡선 형 트윈 세일은 날개 형태의 세일과 비교하여 양력, 항력 및 추력 계수가 향상됨을 알 수 있다. 또한, 트윈 세일의 양 날개의 간격은 중요한 변수임을 확인 하였다. 0.035 L, 0.07 L, 0.14 L에서는 스톨로 인해 양력 계수의 감소로 나타났고 0.21 L, 0.28 L, 0.35 L에서는 개선되어 0.28 L에서 최대 양력을 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.31-37
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• 2021

산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.561-580
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• 2021

쑤저우 평강로 역사문화거리를 분석 대상으로 도시역사거리의 발전과 보호에 대해 알아보았다. 다음과 같은 방식을 통해 도시역사거리에서 문화거리의 발전, 재생방법과 현황에 대해 전면적인 조사를 진행하였다. 우선 역사문화거리의 개념과 특성을 이해하고, 문헌조사를 통해 역사문화거리의 보존과 재생특성을 물리적 요소와 비물리적 요소로 정리했다. 또한, 한국의 인사동, 삼청동, 중국 베이징의 난뤄구샹, 항저우의 남송어가 등 4개 역사문화거리의 통합디자인교류시스템을 분석하고 연구했다. 기초 연구와 분석을 거쳐 비물리적 요소에서 문화성, 경제성, 사회성에 포함되는 평가 기준을 마련하고 물리적 요소를 공간 구조, 도로 맥락, 건물 보존으로 나누어 분석틀을 정리했다. 평강로에서 비물리적 요소와 물리적 요소의 복합적인 발전 관점을 제시하여 역사문화거리의 보존과 재생에 평가 모델을 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 현장 조사를 결합해 방문객을 위한 프로그램 및 서명 시스템의 정비와 개발, 역사문화 네트워크 플랫폼의 지속적인 개발 등 방면의 미흡한 부분에 대해 최적화와 구체적인 연구를 진행할 필요가 있으며, 이를 통해 같은 유형의 다른 역사문화거리에 참고할 만한 기초 자료를 제공하여야 한다.