• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.53-67
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• 2020

본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권4호
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• pp.21-32
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• 2022

강재형 말뚝기초는 안정적인 지지력 확보와 높은 시공성으로 해양구조물 기초로 널리 활용되고 있다. 일반적으로 설계수명에 도달한 해양구조물은 해체수순을 밟게 되는데 말뚝기초는 높은 인발하중과 경제적인 이유로 예외적으로 현장에 존치되는 경우가 많다. 현장에 존치된 기초는 환경오염뿐만 아니라 신규구조물을 건설하는데 장애요인이 될 수 있으므로 말뚝기초 완전해체를 위한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 인발하중을 획기적으로 저감시킬 수 있는 신형식 이중벽 말뚝기초를 제안하고 축소모형실험을 통해 인발하중 저감성능을 실험적으로 평가하였다. 이를 위해 축소된 이중벽 말뚝기초를 제작하고 건조된 모래지반에서 말뚝 설치 및 인발 거동을 모사하였으며, 측정된 인발하중을 동등한 단면의 일반말뚝과 비교하였다. 그 결과, 조밀한 모래지반에서 이중벽 말뚝의 최대 인발력이 일반말뚝에 비해 45% 감소되는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 이중벽 말뚝의 인발하중 저감 성능과 메커니즘을 검증하였으며, 설계수명에 도달한 기초를 완전히 회수할 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국가스학회지
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• 제26권4호
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• pp.41-57
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• 2022

기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.143-151
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• 2010

지문분류는 1:N 지문인식 시스템의 효율성을 높이는 단계로 지문의 매칭 시간 단축과 인식의 정확성을 높여주는 역할을 한다. 지문 각 클래스의 융선 패턴은 한 개 이상의 클래스와 중복되는 성질을 가지기 때문에 지문분류 작업은 어렵다. 또한 잡음을 많이 포함하거나 예외적인 입력 상태인 경우에도 분류 작업은 어려워진다. 본 논문에서는 다양한 품질의 지문을 효과적으로 분류하기 위해 지문의 방향특징을 이용해 확률 모델을 설계하고, 이를 최적화 하여 지문분류를 수행하는 방법을 제안하였다. 지문 융선을 픽셀단위로 탐색하여 방향 값을 산출하고, 산출된 방향 값을 일정 픽셀 단위로 병합하여 지문의 방향특징을 추출한다. 추출된 방향 특징을 이용해 확률론적 정보추출 및 인식 방식인 마코프 모델을 이용하여 지문의 클래스별 마코프 모델을 생성한다. 생성된 클래스별 마코프 모델의 상태전이 행렬을 분석하여 클래스별 분류 모델의 가중치 항목을 결정하고 유전자 알고리즘을 이용하여 지문분류 성능을 향상시킬 수 있는 최적의 수치를 찾아낸다. 유전알고리즘에 의해 최적화된 분류모델에 다양한 품질의 지문 데이터베이스를 적용하여 실험해 본 결과 최적화 되기 전의 분류 모델에 비해 우수한 분류성능을 보였다. 또한 실험에 사용한 다양한 품질의 데이터베이스를 분석해본 결과 제안한 방법은 특이점 유, 무 및 상태에 독립적으로 예외적인 입력상황의 지문에 대해 효율적으로 지분분류를 수행했다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권3호
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• pp.59-68
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• 2010

대규모 공간을 대상으로 하는 도심지 공사는 복잡, 다양한 위험요소가 존재하여 체계적인 리스크 관리가 필요하다. 일반적인 토공사와는 달리 제한된 도시공간이라는 특수한 환경에서 공사가 진행되므로 지반 공학적 특성 외에도 사회, 문화적 불확실성을 통합적으로 관리할 수 있는 특화된 리스크 관리체계의 구축이 필요하다. 본 연구는 먼저 대표적인 리스크 관리 기법의 현황 파악을 통해 기술 분석을 하였다. 설문조사를 실시하여 리스크 인자 파악 및 중요도틀 평가하고 공법별, 카테고리별 체계적으로 분류된 DB를 구축하였으며 이를 기반으로 리스크 추출 모듈과 매트릭스, 스코어 기능을 개발하였다. 확률 및 영향 분석 데이터를 몬테카를로 분석을 통해 예상되는 총 공사비 및 공사기간 분포를 산출할 수 있으며 대응 전, 후 공사비 및 공사기간 분포의 비율 분석이 가능하여 프로젝트의 전 기간에 걸쳐 리스크 관리가 가능한 분석 체계를 구축하였다. 구축된 리스크 관리 체계는 관리 기술 표준화 및 통합 시스템 구축의 토대가 될 것이며 통합적 리스크 관리기법의 개발 및 실용화를 통해 사업의 예산확보 및 운영상 효율성 증대, 효과적인 공정 및 자원관리가 가능하여 결과적으로 지하공사 사업관리의 체제화 및 효율성 증대를 가져와 전체 공사비, 공사기간 저감의 효과를 기대할 수 있다.

• 자원리싸이클링
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• 제32권3호
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• pp.3-8
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• 2023

본 연구에서는 알칼리 금속 중 하나인 루비듐의 생산과 수요, 그리고 향후 전망을 분석하였다. 루비듐은 알칼리족 금속으로서 다양한 매질에 대한 반응성이 뛰어나 취급에 유의를 요하지만 환경적으로는 크게 문제시 되지 않은 물질이다. 루비듐은 광전기 장비, 생물의료, 화학산업 등 특수한 분야에서 사용된다. 생산이 어렵고 수요도 제한적이어서 거래 가격이 비교적 높게 형성되어 있지만, 시장 현황이나 성장 가능성과 같은 정보는 불확실한 상황이다. 다만, 양자컴퓨터와 같이 범용성이 있는 초고성능 장비의 대량 생산과 해당 장비 내 루비듐 사용의 필수성이 확실시된다면, 향후 루비듐 시장이 확대될 가능성도 있을 것이다. 루비듐은 종종 리튬, 베릴륨, 세슘과 함께 발견되며, Lepidolite이나 Pollucite 등의 광물을 포함하는 화강암이나 해수나 폐기물에 함유될 수 있다. 루비듐 회수에는 산침출, 배소법, 용매 추출, 흡착 등의 기술이 사용되며, 상기 광물 및 처리기술을 통한 루비듐 최대 회수율이 높다고 알려져 있다, 그러나, 많은 경우 루비듐이 주요회수 대상은 아니기 때문에 타유가성분, 불순물, 회수 비용, 에너지 소비, 환경 문제 등에 따라 실제 회수율은 변동될 수 있다. 결론적으로 루비듐은 생산 및 소비가 제한되어 있는 반면, 향후 대량 수요처의 대두에 따라 시장변동이 가능한 만큼 이에 관련된 관계기관의 추가 조사 등이 필요할 것으로 보인다.

• 한국기록관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.89-112
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• 2024

기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국잡초학회지
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• 제30권4호
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• pp.361-370
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• 2010

HPLC/UVD를 이용한 현미와 볏짚 중 MCPA의 잔류분석방법 확립하고자 용매별 추출효율과 충진제별 정제효율을 검토한 결과, 용매별 추출효율은 시료 20g에 acetone 200mL와 1N-HCl 100mL의 혼합용매(pH 3.6)를 사용하는 것이 87%로 높은 효율을 보였고, 충진제별 정제효율은 florisil(6mL, 1g) Sep-$pak^{(R)}$ cartridge column에서 1% methanol/ acetonitile 용출이 83%의 효율을 나타내었다. 이 결과를 토대로 현미와 볏짚 시료 중의 MCPA 잔류분석을 수행하였는바, 평균회수율은 현미의 경우 96.0%와 94.9%이었으며, 볏짚의 경우 92.5%와 88.2%로 높은 회수율이었고, 실험의 정밀도는 상대표준편차 1.5~5.7%로 매우 높았다. 벼 이앙 후 30일에 bentazone+MCPA(11+1.2%) 합제를 ha당 30kg과 60kg을 각각 처리하여 재배한 현미와 볏짚 중 MCPA 잔류량은 모든 처리에서 식품의약품안전청이 권고한 잔류허용량인 $5{\mu}g\;mL^{-1}$ 미만이었다. MCPA의 HPLC 분석조건과 잔류분석절차의 결과는 가수분해, 유도체화, saponification과 같은 복잡한 분석절차를 생략할 수 있고, Rt가 기존 16.5 min.에서 6.5 min.으로 빨라져 인체위해성과 시간소모성의 단점을 개선하였으며, 회수율을 높이고 정밀도가 높은 결과로써 현미와 볏짚 중 HPLC에 의한 MCPA 잔류분석에 유용하게 적용할 수 있을 것으로 판단된다.