• 한국지반공학회논문집
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• 제26권2호
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• pp.23-32
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• 2010

본 연구는 특별히 물과 관련된 실트질 계열의 경량기포혼합토(기포슬러리밀도 10kN/$m^3$ 대상)의 특성변화를 알아보기 위해 수행되었다. 일축압축강도, 투수계수, 모관상승고 등에 대한 연구가 이루어졌으며, 이들 연구를 뒷받침할 수 있는 경량기포혼합토의 미세구조에 대한 연구도 아울러 진행되었다. 사진을 통한 미세 구조 분석 결과 경량기포혼합토 내의 기포는 다양한 크기로 존재하며, 위치별 기포의 분포는 거의 일정한 것으로 밝혀졌다. 또한 기포 안에 아주 많은 미세한 공극들이 존재하여 물에 의해 경량기포혼합토가 포화상태에 가까이 도달될 수 있음이 밝혀졌다. 이미지를 이용한 간극률 산정도 같이 이루어졌다. 일축압축강도 시험 결과, 물에 의한 극한강도 값의 변화는 없으나 응력-변형거동에는 영향을 주는 것으로 나타났다. 경량기포혼합토의 투수계수는 평균 $4.857{\times}10^{-6}cm/sec$로 점토보다는 약간 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. 경량기포혼합토의 모관상승은 시험초기부터 100분 이내에는 가파르게 진행되고, 그 이후 경과시간에 따라 상승속도가 점진적으로 완만하게 진행됨을 알 수 있다. 모관상승은 곧 재료의 단위중량 증가를 유발하므로 경량기포혼합토의 설계와 유지관리 시 각별한 주의가 요구된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.27-33
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• 2023

세계 각국은 아동 그루밍(grooming)과 같은 아동 성 착취 이미지의 제작 및 배포에 강력한 법 집행이 요구하고 있다. 이러한 사회적 문제의 규모와 중요성을 고려할 때 법 집행 기관, 정부, 업계, 정부 기관의 광범위한 협력이 필요하다. N-번방 사건이후 국내에서도 사전조치의무사업자의 제공 부가통신서비스에 대한 전기통신사업법 시행령의 일부 개정이 있었다. 국내 Naver등은 ETRI(한국전자통신연구원)의 자체기술을 탑재하여 불법촬영물에 대하여 필터링을 수행하는데 반해 Microsoft는 자체 PhotoDNA기술을 사용한다. Microsoft의 PhotoDNA는 불법 촬영물 등 비교, 식별하는 기술 자체가 뛰어나 Twitter등 주요 글로벌 사업자가 이미지를 탐지하고 필터링하는데 PhotoDNA 기술을 적용하고 있다. Microsoft는 한국 정부의 시험 기준에 맞추기 위해서 Bing 서비스에 적용되고 있는 "PhotoDNA for Video 2.0A"에 대하여 KCC(방송통신심의위원회)/TTA(한국정보통신기술협회)와 협력하여 총 16회가 넘게 성능 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 기준에 통과하지 못한 사례에 대하여 분석하여 로고 추가 관련 개선방안을 도출한다. 또한, 불법촬영물에 대한 필터링 성능시험에 있어서 세 가지 동영상 데이터 세트를 성능시험에 사용하는 것을 제안한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권8호
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• pp.471-484
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• 2023

적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.323-330
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• 2023

PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65㎛³의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1679-1692
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• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제35권2호
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• pp.195-208
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• 2023

The nodular diaphragm wall (NDW) is a novel type of foundation with favorable engineering characteristics, which has already been utilized in high-rise buildings and high-speed railways. Compared to traditional diaphragm walls, the NDW offers significantly improved vertical bearing capacity due to the presence of nodular parts while reducing construction time and excavation work. Despite its potential, research on the vertical bearing characteristics of NDW requires further study, and the investigation and visualization of its displacement pattern and failure mode are scant. Meanwhile, the measurement of the force component acting on the nodular parts remains challenging. In this paper, the vertical bearing characteristics of NDW are studied in detail through the indoor model test, and the displacement and failure mode of the foundation is analyzed using particle image velocimetry (PIV) technology. The principles and methods for monitoring the force acting on the nodular parts are described in detail. The research results show that the nodular part plays an essential role in the bearing capacity of the NDW, and its maximum load-bearing ratio can reach 30.92%. The existence of the bottom nodular part contributes more to the bearing capacity of the foundation compared to the middle nodular part, and the use of both middle and bottom nodular parts increases the bearing capacity of the foundation by about 9~12% compared to a single nodular part of the NDW. The increase in the number of nodular parts cannot produce a simple superposition effect on the resistance born by the nodular parts since the nodular parts have an insignificant influence on the exertion and distribution of the skin friction of NDW. The existence of the nodular part changes the displacement field of the soil around NDW and increases the displacement influence range of the foundation to a certain extent. For NDWs with three different nodal arrangements, the failure modes of the foundations appear to be local shear failures. Overall, this study provides valuable insights into the performance and behavior of NDWs, which will aid in their effective utilization and further research in the field.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.225-233
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• 2024

능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제50권6호
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• pp.705-720
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• 2024

Analyzing the collapse behavior of thin-walled steel structures holds significant importance in ensuring their safety and longevity. Geometric imperfections present on the surface of metal materials can diminish both the durability and mechanical integrity of steel shells. These imperfections, encompassing local geometric irregularities and deformations such as holes, cavities, notches, and cracks localized in specific regions of the shell surface, play a pivotal role in the assessment. They can induce stress concentration within the structure, thereby influencing its susceptibility to buckling. The intricate relationship between the buckling behavior of these structures and such imperfections is multifaceted, contingent upon a variety of factors. The buckling analysis of thin-walled steel shell structures, similar to other steel structures, commonly involves the determination of crucial material properties, including elastic modulus, shear modulus, tensile strength, and fracture toughness. An established method involves the emulation of distributed geometric imperfections, utilizing real test specimen data as a basis. This approach allows for the accurate representation and assessment of the diversity and distribution of imperfections encountered in real-world scenarios. Utilizing defect data obtained from actual test samples enhances the model's realism and applicability. The sizes and configurations of these defects are employed as inputs in the modeling process, aiding in the prediction of structural behavior. It's worth noting that there is a dearth of experimental studies addressing the influence of geometric defects on the buckling behavior of cylindrical steel shells. In this particular study, samples featuring geometric imperfections were subjected to experimental buckling tests. These same samples were also modeled using Finite Element Analysis (FEM), with results corroborating the experimental findings. Furthermore, the initial geometrical imperfections were measured using digital image correlation (DIC) techniques. In this way, the response of the test specimens can be estimated accurately by applying the initial imperfections to FE models. After validation of the test results with FEA, a numerical parametric study was conducted to develop more generalized design recommendations for the stainless-steel shell structures with the initial geometric imperfection. While the load-carrying capacity of samples with perfect surfaces was up to 140 kN, the load-carrying capacity of samples with 4 mm defects was around 130 kN. Likewise, while the load carrying capacity of samples with 10 mm defects was around 125 kN, the load carrying capacity of samples with 14 mm defects was measured around 120 kN.

• 한국지구과학회지
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• 제45권3호
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• pp.173-191
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• 2024

태풍은 지구 시스템 내의 해양-대기-육상 상호작용을 일으키는 매우 중요한 현상으로 특히 태풍의 특성 인자 중 하나인 풍속은 중심 기압, 이동 경로, 해수면 온도 등의 매개변수에 의해 복잡하게 변화하여 실제 관측 자료를 기반으로 이해하는 것이 중요하다. 2015 개정 교육과정 기반 중등학교 교과서에서 태풍 풍속은 본문 내용 및 삽화의 형태로 제시되고 있어 풍속에 대한 심층적 이해가 가능한 탐구활동이 무엇보다 필요한 실정이다. 본 연구에서는 교수-학습 과정에서 간단한 조작만으로도 태풍의 풍속을 이해할 수 있도록 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 기반으로 한 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 2023년 발생한 태풍 마와르, 구촐, 볼라벤의 천리안 위성 2A호 RGB (Red-Green-Blue)영상 자료를 입력 자료로 활용하였다. 태풍 주변의 구름 이동 좌표를 입력하여 태풍의 풍속을 산출하고 태풍 중심 기압, 폭풍 반경, 최대 풍속 등의 매개 변수를 입력하여 태풍 풍속 분포를 시각화 할 수 있도록 설계하였다. 본 연구에서 개발된 GUI 기반 프로그램은 천리안 위성 2A호로 관측 가능한 태풍에 대해 오류 없이 적용 가능하며 교과서의 시공간적 한계를 벗어난 실제 관측 자료 기반의 과학탐구활동이 가능하다. 학생과 교사는 별도의 유료 프로그램 및 전문적인 코딩 지식이 없어도 실제 관측 자료를 수집, 처리, 분석, 시각화하는 과정을 경험할 수 있으며, 이를 통해 미래 정보화 사회에서의 필수 역량인 디지털 소양을 함양시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제69권2호
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• pp.111-122
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• 2024

식물유전자원의 중요성이 인식되면서 지속적으로 재배되어 온 재래종에 대한 유전학적 가치가 인정되고 있다. 이 연구에서는 경남에서 수집한 국내 재래종 밀에 대한 염색체와 이삭형태 관찰, 종자특성과 농업형질 평가, 및 국내 밀 품종과의 연관관계를 확인하였다. 국내 재래종 밀 4계통의 염색체는 42개로 확인되었으며, 이삭의 형태와 길이는 국내 품종인 금강밀과 차이를 보였다. 국내 재래종 밀 계통의 종실특성은 전반적으로 금강밀의 종실에 비하여 작은 면적, 너비, 및 길이를 보였으나, KWL-3의 배의 길이는 다른 재래종 밀뿐만 아니라 금강밀 종자의 배 길이보다도 길었다. 국내 재래종 밀 계통은 금강밀에 비하여 늦은 출수기와 성숙기를 보였다. 특히, KWL-3는 짧은 간장, KWL-2는 짧은 수장, KWL-1은 적은 분얼수를 보인 반면에 영화수와 일수립수는 금강에 비하여 재래종 밀 모든 계통에서 높았다. 이러한 이유는 금강밀에 비하여 높은 재래종 밀 계통의 임실률이 영향을 미친 것으로 판단된다. 하지만 재래종 밀 계통의 종실면적, 너비, 길이, 및 두께가 작아 금강밀보다 낮은 천립중을 보였다. 향후, 종실특성의 향상은 재래종 밀 계통에 필수 조건으로 생각하며, 금강밀에 비하여 높은 영화수와 일수립수 및 임실률은 유용한 유전인자로 활용될 수 있을 것이다.