• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권3호
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• pp.303-310
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• 2021

교량의 균열은 교량의 상태를 나타내는 중요한 요소이며 주기적인 모니터링 대상이다. 그러나 전문가가 육안으로 점검하는 것은 비용, 시간, 신뢰성 면에서 문제가 있다. 따라서 최근에는 이러한 문제를 극복하기 위해 자동화 가능한 딥러닝 모델을 적용하기 위한 연구가 시작되었다. 딥러닝 모델은 예측할 상황에 대한 충분한 데이터가 필요하지만 교량 균열 데이터는 상대적으로 얻기가 어렵다. 특히 교량의 설계, 위치, 공법에 따라 교량 균열의 형상이 달라질 수 있어 특정 상황에서 많은 양의 균열 데이터를 수집하기 어려움이 따른다. 본 연구에서는 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 불충분한 균열 데이터를 생성하고 학습하는 균열 탐지 모델을 개발했다. 본 연구에서는 GAN을 이용하여 주어진 균열 데이터와 통계적으로 유사한 데이터를 성공적으로 생성했으며, 생성된 이미지를 사용하지 않을 때보다 생성된 이미지를 사용할 때 약 3% 더 높은 정확도로 균열 감지가 가능했다. 이러한 접근 방식은 교량의 균열 검출이 필요하지만 균열 데이터는 충분하지 않거나 하나의 클래스에 대한 데이터가 상대적으로 적을 때 감지 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권5호
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• pp.211-220
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• 2022

최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.209-221
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• 2023

반도체 제조 공정에서 사용되는 제품의 외관 검사 및 포장 단계에서 정전기에 의해 particle이 제품 자체나 운반용 도구 등에 흡착되는 문제가 발생한다. 본 연구는 실용 트리즈 기법을 활용하여 제품에 particle이 흡착되는 문제를 개선할 수 있는 방법론을 제시한다. 제시한 실용 트리즈 기반의 방법론을 적용하여 문제를 정의하고, 제품 대기 시간으로 인해 발생하는 모순을 도출하였다. 도출된 모순 중 물리적 모순을 설정하고 '공간분리'의 개념을 적용하여 '이오나이저 설치' 및 '작업실 Layout 개선'이라는 해결방안을 도출하였다. 실용 트리즈 적용을 통해 도출한 '이오나이저 설치' 및 '작업실 Layout 개선'을 적용하여 실험한 결과, 제품이 대기하는 시간에서 발생되는 particle 흡착 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해, 제조현장에서 근무하는 작업자, 설비 엔지니어, 기술 엔지니어들이 실용 트리즈 기법을 활용하여 창의적 사고, 발상의 전환을 통해 직면한 문제를 효과적으로 해결하고 혁신적인 기술개발 및 생산성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.29-37
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• 2019

수가 중소 영섬유제품에 대한 품질관리 대상은 소재에 대한 물리적 성능 특성 이외에도 색상, 착용감 등의 주관적 판단 인자들이 있다. 색상은 소비자들이 별도의 측정 장비 없이도 주관에 따라 판단 할 수 있는 대표적인 품질인자이다. 따라서 산업 현장에서는 색상에 대한 통계적 품질관리를 위하여 색차계를 이용한 정량화를 통해 품질관리에 적용하고 있다. 하지만, 국내 섬유관련 업체는 대다수가 중소 영세업체기 때문에 육안검사에 의존한 색차관리를 수행하고 있으며, 그로 인해 검사자 개인성향 및 작업 수행방식에 따라 많은 차이를 보이게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 산업현장의 실정에 부합하는 품질관리 기법 개발을 목표로, 사무기기 중의 하나인 디지털 화상 장치를 이용한 간이 색차판별 가능성에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과, 일반 평판 스캐너를 활용한 이미징 분석 기반의 색차판별법은 기존의 측색계를 이용한 판별법과 비교하여 높은 상관관계($R^2=0.969$)를 보여주고 있었으며, 이를 통해 공정 간 및 로트별 색차관리에 대한 현장 간이판별이 가능함을 확인하였다. 또한 색차를 구성하고 있는 각 요소(${\Delta}L$, ${\Delta}a$, ${\Delta}b$)에 대한 분석을 통해서 공정관리 요소식별이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 본 연구의 결과를 기반으로 하여 판정기법을 좀 더 정교화/최적화하게 된다면, 산업현장에서 충분히 색차계를 대체 할 수 있는 방법으로까지 발전 할 수 있으리라 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.477-490
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• 2022

2022년 1월 27일부터 중대재해처벌법이 시행되었다. 본 연구는 핵의학과 실무자를 대상으로 현 시점에서 중대재해처벌법의 전반적인 현황에 대한 지식과 인식 정도를 파악하고, 이를 기초연구로 활용하고자 한다. 의료기관 중 핵의학과에 근무하는 실무자 총 51명을 대상으로 설문하였다. 대상의 일반적인 특성으로 성별, 근무병원의 규모, 근무경력, 세부직종으로 분류하였으며, 성별에서 결측 1명, 직종에서 결측 2명의 결과를 반영 적용하였다. 근무병원은 핵의학과가 있는 상급종합병원, 대학병원, 준종합병원으로, 근무경력은 3년 미만, 3년 이상 ~ 5년 미만, 5년 이상 ~ 10년 미만, 10년 이상으로 분류하였다. 또한, 세부직종은 체내검사(영상실) 방사선과와 방사선안전관리자, 기타로 분류하여 적용하였다. 이로 인한 업무상의 부담감은 준종합병원에서 근무하며, 경력이 3년 이상 ~ 5년 미만이고, 직종에 따라 방사선안전관리자가 높았다. 소속기관의 관련 체계 구축 정도는 준종합병원, 경력이 3년 미만이며, 직종에 따라 방사선안전관리자가 긍정적으로 설문하였다. 중대산업재해와 관련된 경우는 혈액전파성 질병, 급성 방사선증(홍반, 탈모 등), 무형성 빈혈순으로 답하였다. 또한 중대시민재해와 관련된 경우는 방사성의약품 투약오류, 환자낙상, 불필요한 방사선피폭, 의료기기사고, 방사성동위원소분실, 차폐체 등 고중량 물체에 의한 사고 순으로 답하였다. 실질적인 법적용을 위한 관련법의 개선, 시설점검 및 관련예산의 확보, 안전관련 전문인력이 확충 된다면 법적용에 따라 실효성을 높이고 안정적인 방사선 이용과 환자의 안전을 확보할 수 있을 것으로 사료된다.

• 공업화학
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• 제9권3호
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• pp.457-461
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• 1998

본 연구에서는 베지클의 응용성을 확장하기 위한 기초연구로서, DPPC(dipalmitoylphosphaticylcholine)/Chol(Cholesterol)계에 불소화계면활성제($C_8F_{17}(CH_2)_2OCO-CH_2CH(SO_3Na)COO(CH_2)_2C_8F_{17}$, FS)/불소화지방산염 (($C_7F_{15}COONH_4$, FFS)을 여러 가지 비율로 변화시켜 첨가함으로써 베지클을 변형 제조하고, 그 물리화학적 성질을 비교측정하였다. 제조된 베지클계에 대한 제타-전위 측정(Zetamaster Particle Electrophoresis Analyzer) 결과, 균일한 전하의 베지클이 형성되는 것으로 확인되었고, 이는 FFS 분자가 FS와 DPPC 사이에서 보조계면활성제로 기능하여 DPPC와 FS의 각 성분이 동일 베지클내에 공존하도록 작용했기 때문으로 풀이된다. 베지클의 입자크기 결정에서는 FFS의 농도가 증가할수록 그 크기가 감소하고, 제타-전위도 음의 값으로 더욱 작아지는 것으로 나타났다. 베지클의 분산도 변화에서도 DPPC/Chol/FS/FFS계의 경우가 DPPC/Chol/FS계에 비해 안정성이 훨씬 큰 것으로 조사되었다. 베지클의 서방유출 실험에서도 막내에 포집된 MB(Methylene Blue)의 유출속도가 DPPC/Chol/FS/FFS계에서 감소된다는 결과를 얻었고, 이는 FFS의 첨가로 인해 막의 유동성이 감소되기 때문으로 풀이된다. 이 결과는 형광방출 측정의 $I_{Excimer}/I_{Monomer}$값에서도 확인되는 것으로 막의 미세점도가 FFS 첨가 베지클에서 증가되는 것으로 나타났다. 단백질로서 알부민에 대한 친화도를 비교한 결과에서는 DPPC/Chol/FS/FFS계의 친화도가 다소 낮아지는 것으로 나타났다. 이들 실험결과에 바탕하여 FFS의 첨가에 의해 DPPC/Chol/FS 베지클계는 더욱 안정하고 균일한 막의 구조를 갖는 리포솜을 형성한다는 결론을 얻었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제23권2호
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• pp.148-157
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• 2014

본 연구는 농가들의 온실 유지관리 실태를 알아보기 위해서 국내에 보급되어 있는 온실에 대해 전국을 대상으로 온실규격, 자연재해 예방 및 피해상황, 온실 구조재, 온실 피복재 등에 관한 실태를 조사하여 자료를 분석하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 온실의 규격의 경우, 길이는 단동 및 연동 온실 모두 90m이상이 가장 많았다. 폭은 단동온실 및 연동 온실이 각각 8m이상 및 7.0~7.9m, 측고 1.5~1.9m 및 2.0~2.9m, 동고 3.0~3.9m 및 6m가 가장 높은 비율을 차지하는 것으로 나타났다. 내재해형 온실을 조사한 결과 농가에서 내재해형 온실 설치를 기피하는 것으로 조사되었다. 온실의 자연재해 피해는 대설 보다 태풍에 대한 피해를 많이 받는 것으로 조사되었다. 자연재해 예보 시 점검사항의 경우, 태풍 예보가 있을 때에는 천창, 측창, 출입문 및 피복재 고정밴드를 주로 점검하며, 대설 예보가 있을 때에는 난방기를 주로 점검하는 것으로 나타났다. 온실파이프에 부식이 발생 시 보수방법은 도색 보다는 부분적인 교체를 많이 하고, 자연재해 예방을 위한 구조물의 보강재를 대부분 사용하지 않는 것으로 나타났다. 온실 피복재의 유지관리는 대부분의 농가에서 피복재 밀폐성을 점검하는 것으로 나타났지만, 광 투과를 위한 피복재의 청소는 대부분 하지 않는 것으로 나타났다. 태풍시 온실 피복재를 제거하면 구조재 파괴를 막을 수 있는데 그렇게 못하는 이유는 피복재의 교체비용, 재배작물 때문인 것으로 파악되었다. 그리고 온실농가에서 화재예방을 위한 소방설비 구비 여부에 대해 조사한 결과, 온실의 화재예방 인식이 많이 부족한 것으로 나타났다.