• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.351-360
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• 2010

2010년 말 현재 우리나라의 자동차등록대수는 1,748만 대에 육박할 정도로 비약적인 증가를 보이고 있다. 자동차의 급격한 증가는 오늘날 우리가 직면한 심각한 사회문제 중 하나인 교통사고를 증가시키고, 이로 인해 인명피해 및 경제적 손실을 초래하고 있다. 이에 본 연구는 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한, 향상된 신호교차로 위험도를 예측하는 모형을 개발하여, 장래 교통사고 안전대책 수립시 근간이 되는 기초자료를 제공함으로써, 교통사고를 줄이는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에서는, 첫 번째로 교통사고와 교통혼잡이 빈번하게 발생하는 신호교차로를 대상으로 접근로별 교통량과 도로 기하구조 요소를 파악하였고, 교통사고와 교통상충간의 순위상관관계분석을 실시하여 통계적 유의성을 파악하였으며, 교통사고와 교통상충을 적용한 선형회귀모형을 구축하였다. 두 번째로, 유전자 알고리즘과 신경망 이론의 결합에 의한 신호교차로 위험도 예측모형은 신호교차로 교통량 및 도로 기하구조 요소, 교통상충의 특성변수를 적용하여 개발하였다. 마지막으로, 신호교차로 교통사고건수 실측값과 개발모형의 예측값에 대한 적합도 분석을 통해 신뢰수준을 검증한 결과, 개발모형의 신뢰도와 정확도가 기존의 모형에 비해 우수한 것으로 나타났다. 결론적으로, 향후 본 연구를 통해 개발된 교통사고위험도 예측모형을 신호교차로 교통안전정책 수립과 교통안전개선사업에 사용할 경우, 전반적으로 교통안전관련사업의 비용/효율성을 극대화할 수 있을 것으로 기대된다.

• 폴리머
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• 제33권4호
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• pp.377-383
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• 2009

전기활성 고분자 중의 하나인 이온성 폴리머-금속 복합체(ionic polymer-metal composites, IPMC) 작동기는 전압 인가 시 고분자전해질 내부에 존재하는 양이온과 물이 음극 방향으로 이동하면서 변위를 발생시킨다. 이러한 IPMC의 전해질은 높은 보습력, 프로톤 전도도 및 기계적 강도를 지녀야 하며, 이를 위해 본 연구에서는 IPMC의 고분자전해질인 나피온 층에 $\alpha$-, $\gamma$-알루미나를 $4{\sim}8$ wt%의 함량으로 도입하여 나피온-알루미나 복합막을 제조하고 그 특성을 확인하였다. 알루미나의 함량이 증가함에 따라, 나피온 복합막의 프로톤 전도도는 조금씩 감소하는 경향을 보였으며, $\alpha$-알루미나에 비해 $\gamma$-알루미나를 첨가하였을 때 전도도 감소가 더욱 컸다. 나피온-알루미나 복합막의 기계적 모듈러스는 37.16 MPa인 순수 나피온 막에 비해 모든 함량에서 $7{\sim}13\;MPa$ 높았다. 또한 준비된 나피온-알루미나 복합막을 이용하여 IPMC를 제작하였고 직류 3 V의 인가전압 하에서 작동성능을 평가하였다. 나피온-알루미나-IPMC, 특히 8 wt%의 $\alpha$-알루미나가 첨가된 IPMC는 기존 나피온-IPMC에 비해 작동변위는 2.7배 향상되었고 작동력 또한 크게 향상되었다. $\alpha$-알루미나의 첨가에 따른 작동성능의 향상은 $\gamma$-알루미나가 첨가된 복합막에 비해 상대적으로 높은 $\alpha$-알루미나 복합막의 양성자 전도도 그리고 잘 분산된 알루미나 입자 표면에 존재하는 다량의 수분에 의한 이온/물 이동의 용이성, 또한 순수 나피온 막에 비해 전해질 막과 백금전극 사이의 낮은 전기적 저항 때문인 것으로 결론지었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.855-863
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• 2022

본 연구에서는 서울시 기온 지상관측 자료의 지도화를 위해 Artificial Neural Network (ANN)을 사용하였다. 지도화를 위한 보조자료로는 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 자료를 사용하였다. ANN 모델 설계를 위해 입력자료와 출력자료 간의 산점도 및 통계분석을 수행하였으며, 기온과의 상관성이 비교적 높게 나타나는 입력자료인 지표면온도, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI)와 시간(위성관측시각, Day of year), 위치(위도, 경도), 데이터 품질(운량)과 관련된 데이터 종류를 분류 및 조합하여 학습을 진행하였다. 기온자료와 상관성이 높은 데이터만으로 학습을 진행하였을 때 상관계수(r)와 Root Mean Squared Error (RMSE)의 평균값이 0.9667, 2.708℃로 우수한 성능을 보였다. 학습에 사용된 데이터의 종류가 추가될수록 더 우수한 학습 결과를 보였으며, 모든 데이터가 활용될 때에는 r과 RMSE의 평균값이 0.9840, 1.883℃로 가장 우수한 성능을 보였다. ANN 모델으로 생성한 서울시 기온 지도에서는 픽셀별 지형적 특성에 적절하게 기온이 산정된 것으로 판단되며, 추후 연구지역 확대 및 위성자료의 다양화를 통해 시단위 및 전국단위 기온 분포 분석 연구가 가능할 것이다.

• 한국표면공학회지
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• 제29권6호
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• pp.753-759
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• 1996

The artificial construction of well-defined low-dimensional (low-D) quantum structures, such as quantum wire (QWR) still attracts attention of many researchers due to their applications in room-temperature optoelectronic devices. In this work, the migration enhanced epitaxial growth (MEE) and the analysis of InAs/ AlAs QWR are reported. On the vicinal semi-insulating InP substrate of $3^o$ tilted cut from (100) surface towards (010) direction, InAs/ AlAs QWR superlattices have been successfully grown by MEE with the introduction of growth interruption at each shutter operation of MBE cell. The in-situ RHEED analyses show that MEE gives superior step-flow growth (SFG) and sharper interface formation over a conventional MBE growth. We have grown 4 samples in series varying the growth temperature. The QWR samples are analyzed by photoluminescence (PL) and atomic force microscopy (AFM). From the AFM images, we can get the definitely resolved 1-D structures. This structure is believed to be due to the MEE method and its separation is better than any other data from others. We are now studying the dependence of the structure on the growth temperature.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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• pp.780-791
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• 1996

A hybrid image processing system which automatically distinguished lean tissues in the image of a complex beef cut surface and generated the lean tissue contour has been developed. Because of the in homegeneous distribution and fuzzy pattern of fat and lean tissue on the beef cut, conventional image segmentation and contour generation algorithm suffer from a heavy computing requirement, algorithm complexity and poor robustness. The proposed system utilizes an artificial neural network enhance the robustness of processing. The system is composed of pre-network , network and post-network processing stages. At the pre-network stage, gray level images of beef cuts were segmented and resized to be adequate to the network input. Features such as fat and bone were enhanced and the enhanced input image was converted tot he grid pattern image, whose grid was formed as 4 X4 pixel size. at the network stage, the normalized gray value of each grid image was taken as the network input. Th pre-trained network generated the grid image output of the isolated lean tissue. A training scheme of the network and the separating performance were presented and analyzed. The developed hybrid system showed the feasibility of the human like robust object segmentation and contour generation for the complex , fuzzy and irregular image.

• 터널과지하공간
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• 제24권1호
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• pp.21-31
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• 2014

심부 5 km 내외에 고압의 유체 주입에 의하여 인공저류층을 형성한 후 지열유체를 순환 생산하여 지열발전을 하는 인공저류층 지열시스템의 실현 가능성을 판단하기 위해 다양한 지역에서 인공저류층 지열시스템 실증연구가 진행되고 있다. 본 기술보고는 영국 Rosemanowes 에서 진행된 EGS 실증연구와 호주 Cooper Basin에서 2002년 이래 진행되고 있는 EGS 적용 사례를 소개하여 해당 지역에서 진행된 연구의 경험, 오류, 시사점 등을 정리하고, 향후 한국에서의 실증연구에 활용하고자 작성되었다.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제28권4호
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• pp.257-266
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• 1998

To improve the solubility and dissolution rate of acyclovir (ACV), which is low oral bioavailability due to its properties of slight solubility in water and incomplete gastrointestinal absorption, the solid inclusion complexes of ACV with ${\alpha}CD$, ${\beta}CD$, $DM{\beta}CD$ in molar ratio of 1:1 were prepared by the freeze-drying method. The inclusion complexes were investigated by solubility study, UV, IR and DSC. The dissolution rate of ACV was significantly increased by ACV-CDs inclusion complex formation in artificial intestinal fluid at pH 6.8. The enhanced dissolution rate of ACV could be due to an increase of solubility and the formation of an amorphous structures through inclusion complexation with CDs. Especially, $ACV-DM{\beta}CD$ inclusion complex enhanced the maximum plasma concentration levels and AUC following oral administration compared to those of ACV alone. The present results suggest that $ACV-DM{\beta}CD$ inclusion complex serves as a potential carrier for improving the solubility, the dissolution rate and the bioavailability of ACV.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권6호
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• pp.1057-1070
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• 2021

Case-related news filtering is crucial in legal text mining and divides news into case-related and case-unrelated categories. Because case-related news originates from various fields and has different writing styles, it is difficult to establish complete filtering rules or keywords for data collection. In addition, the labeled corpus for case-related news is sparse; therefore, to train a high-performance classification model, it is necessary to annotate the corpus. To address this challenge, we propose topic-enhanced positive-unlabeled learning, which selects positive and negative samples guided by topics. Specifically, a topic model based on a variational autoencoder (VAE) is trained to extract topics from unlabeled samples. By using these topics in the iterative process of positive-unlabeled (PU) learning, the accuracy of identifying case-related news can be improved. From the experimental results, it can be observed that the F1 value of our method on the test set is 1.8% higher than that of the PU learning baseline model. In addition, our method is more robust with low initial samples and high iterations, and compared with advanced PU learning baselines such as nnPU and I-PU, we obtain a 1.1% higher F1 value, which indicates that our method can effectively identify case-related news.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.433-449
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• 2021

In this study, a newly enhanced Fluid-Structure Interaction (FSI) model which incorporates mooring lines was used to simulate a floating structure. The model has two parts: a Computational Fluid Dynamics (CFD) model and a mooring model. The open-source CFD OpenFOAM® v1712 toolbox was used in the present study, and the convergence criteria and relaxation method were added to the computational procedure used for the OpenFOAM multiphase flow solver, interDyMFoam. A newly enhanced, tightly coupled solver, CoupledinterDyMFoam, was used to decrease the artificial added mass effect, and the results were validated through a series of benchmark cases. The mooring model, based on the finite element method, was established in MATLAB® and was validated against a benchmark analytical elastic catenary solution and numerical results. Finally, a model which simulates a floating structure with mooring lines was successfully constructed by connecting the mooring model to CoupledinterDyMFoam.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.89-104
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• 2024

본 연구는 SW 엔지니어링 관련 업무에 AI(Artificial intelligence) 기술을 이용하는 사용 의도에 영향을 미치는 요인을 고찰하기 위한 실증적 연구로서, AI 증강 특성과 대화형 UI/UX의 특성 측면에서 이용에 영향을 미치는 핵심 요인을 이해하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 AI 관련 기술의 이용 경험이 있는 정보통신 분야 종사자를 대상으로 설문을 진행하고 수집된 데이터를 분석하였다. 실증 분석의 연구 결과 지각된 유용성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 효율성, 유연성 요인들이 긍정적인 영향을 미쳤고, 지각된 사용 용이성에는 전문성, 흥미성, 실재감, 심미성, 유연성 요인들은 긍정적인 영향을 미쳤다. 다양성은 지각된 사용 용이성과 지각된 유용성 모두에 영향을 미치지 않았다. 지각된 사용 용이성은 몰입감에 유의미한 영향을 주어 사용 의도에 긍정적인 영향을 주었다. 이 같은 연구 결과는 애플리케이션의 설계, 개발, 테스트 및 프로세스 자동화등과 같은 SW 엔지니어링 관련 업무에서 AI 기술을 적용한 도구의 사용에 영향을 주는 요인에 대한 학술적 이해와 함께 AI 증강 개발 서비스를 제공하는 도구의 제작자가 사용자 유입 전략을 수립할 수 있도록 실무적인 방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.