• 한국지반공학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.49-60
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• 2024

지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR)는 빠른 탐사 속도로 광범위한 지역의 정보를 획득할 수 있으나, 데이터 해석에는 전문적인 지식이 필요하다. 많은 연구에서 다양한 조건과 상황에서 GPR 신호 특성을 분석하기 위해 수치해석 기법을 도입해왔다. 보다 현실적인 수치 모델을 구성하기 위해서는 지반의 불균질한 특성을 고려해야 한다. 지반의 불균질한 특성으로 인해 클러터(Clutter)가 발생하며, 클러터는 송신된 신호가 목표가 아닌, 다른 물체에 의해 반사되어 수신되는 신호를 의미한다. Peplinski 재료 모델과 프랙탈 기법은 이러한 불균질한 특성을 모사할 수 있지만, 입력 매개변수에 대한 연구가 부족하다. 또한, 현장 데이터와 해석 데이터의 유사성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법도 확립되지 않았다. 본 연구에서는 현장 데이터의 자기상관 계수를 계산하고 자기상관 함수를 통해 상관 거리를 산출하였다. 상관 거리는 데이터가 유사성을 보이는 시간적 혹은 공간적 거리를 의미한다. 현장 데이터의 상관 거리와 프랙탈 가중치를 적용한 해석 모델의 상관 거리를 비교하여 불균질 지반에 대한 수치해석 모델을 정량적으로 평가하였다. 본 연구를 통해 현장의 클러터 특성을 반영한 수치 모델링 기법을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제37권3호
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• pp.155-165
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• 2012

This study was performed to offer the data for design of the seedling bed transfer equipment to make the automation of working process in a plant factory. The seedling bed transfer equipment pushing the seedling bed with bearing wheels on the rail for interconnecting each working process by a pneumatic cylinder was made and examined. The examined transfer force to push the seedling bed with a weight of 178.9 N by the pneumatic cylinder with length of 60 cm and section area of 5 $cm^2$ was measured by experiments. The examined transfer forces was compared with theoretical ones calculated by the theoretical formula derived from dynamic system analysis according to the number of the seedling bed and pushing speed of the pneumatic cylinder head at no load. The transfer function of the equipment with the input variable as the pushing speed $V_{h0}$(m/s) and the output variable as the transfer force f(t)(N) was represented as $F(s)=(V_{h0}/k)(s+B/M)/(s(s^2+Bs/M+1/(kM))$ where M(kg), k(m/N) and B(Ns/m) are the mass of the bed, the compression coefficient of the pneumatic cylinder and the dynamic friction coefficient between the seedling bed and the rail, respectively. The examined transfer force curves and the theoretical ones were represented similar wave forms as to use the theoretical formular to design the device for the seedling bed transfer. The condition of no vibration of the transfer force curve was $kB^2>4M$. The condition of transferring the bed by the repeatable impact and vibration force according to difference of transfer distance of the pneumatic cylinder head from that of the bed was as $Ce^{-\frac{3{\pi}D}{2\omega}}<-1$, where ${\omega}=\sqrt{\frac{1}{kM}-\frac{B^2}{4M^2}}$, $C=\{\frac{\frac{B}{2M}-\frac{1}{kB}}{\omega}\}$, $D=\frac{B}{2M}$. The examined mean peak transfer force represented 4 times of the stead state transfer force. Therefore it seemed that the transfer force of the pneumatic cylinder required for design of the push device was 4Bv where v is the pushing speed.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1227-1240
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• 2014

휴 폐광산지역은 복합지질재해지역으로 집중호우에 의해 토사재해와 산성광산배수를 발생시킨다. 본 연구는 폐석적치장 전반에 걸쳐 토사재해가 관측된 임기광산에 대해 지반공학적 유변학적 시험을 수행하고 얻어진 시험결과를 토대로 1-D 토석류 수치해석을 수행함으로써 토석류의 확산성을 조사하였다. 모래와 자갈로 구성된 광산폐석 시료의 유변학적 특성을 조사하기 위해 베인관입형 레오미터(Vane-penetrated rheometer)를 사용하였으며, 전단응력 제어를 통한 전단응력(${\tau}$)-전단속도(${\dot{\gamma}}$)와 점도(${\eta}$)-전단속도(${\dot{\gamma}}$) 간의 상관관계를 얻었다. 또한 광산폐석 시료에 대해 잘 알려진 유변학적 모델들(Bingham, Herschel-Bulkley, Power-law, bilinear 및 Papanastasiou 모델)을 적용함으로써 수치해석에 필요한 유변학적 매개변수(항복응력과 소성점도)를 결정하였다. 실험결과에 따르면, 체적농도에 무관하게 전형적인 전단담화(shear thinning) 거동이 관측되었으며, 함수비가 증가할수록 Bingham 유체처럼 거동하는 것으로 나타났다. 또한 사용된 모든 유변학적 모델들은 파괴 후 거동에 적합한 모델들로 밝혀졌다. 토석류 흐름특성을 조사하기 위해 실험결과를 토대로 토석류 크기(5 m, 10 m 및 15 m)와 항복응력(100 Pa, 200 Pa, 300 Pa 및 500 Pa)을 선정하여 1-D BING을 통해 수치해석을 수행하였다. 그 결과, 토석류 이동거리와 이동속도는 항복응력의 크기에 반비례한 것으로 나타났으며, 토석류 항복응력이 500 Pa 이하인 경우 대부분의 토사는 계곡부까지 흘러갈 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 집중호우 기간에 산악지역에 방치된 광산폐석은 토사재해에 취약하고 2차적으로 인근 수계로 유입되어 환경적 문제를 야기시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제22권1호
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• pp.77-98
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• 2013

본 논문에서는 향후 포스트 교토협약에서 온실가스 감축의무국으로 분류될 가능성이 높은 세계 최대의 $CO_2$ 배출국 중국의 화력발전산업을 대상으로 Shephard 투입물거리함수를 추정하여 $CO_2$ 암묵가격과 기술효율성, 그리고 투입요소 간 간접 모리시마 대체탄력성을 측정한다. 1981-2009년 기간 동안 $CO_2$ 1톤을 감축하는 데 연간 평균 약 3.2달러의 비용이 드는 것으로 나타났다. 이는 한국, 일본의 발전 산업에 대한 $CO_2$ 암묵가격 추정치보다 낮은 수준으로서 향후 이들 나라와 배출권 거래가 이루어질 경우 배출권 판매를 통한 경제적 이득이 예상된다. 기술효율성의 향상으로 달성할 수 있는 최대 $CO_2$ 잠재 감축량은 연간 평균 약 2천 5백만톤에 이르는 것으로 산정되었다. 석탄과 석유 등의 연료와 자본은 상호 대체가능하며 자본이 연료를 더 용이하게 대체하는 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.821-828
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• 2011

본 논문은 자동항로 추적(Track keeping control), 자동조타(Automatic steering), 자동 접이안(Automatic mooring control) 등으로 구성된 자동운항 시스템 중 자동조타장치의 성능 개선 알고리즘 개발에 대해 다루고 있다. 자동조타는 풍력 또는 조력 등의 영향으로부터 선박의 설정 항로와 실제 침로와의 차이를 계산하여 설정된 항로를 유지하며 항해하므로, 조타에 소요되는 선원의 지속적인 항해로 인한 운전 부담을 경감시키고 불필요한 타조작에 의한 항로 이탈을 줄임으로써 항해거리 단축과 연료비용을 절약할 수 있는 시스템이다. 선박의 모델링을 위하여 Nomoto 모델에 근거하여 전달함수를 구하고, 조종성능(Manoeuvirng) 편리성을 고려하여 타각 입력에 대한 선수각 응답으로 표시된 선박의 4자유도만을 고려한 선형 모델을 제안하고 선박 자동조타장치의 최대각과 타각율을 고려하여 Fuzzy제어기를 설계 하였고 PID제어기로 성능을 비교 분석하였다.

• 기술혁신연구
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• 제17권2호
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• pp.131-158
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• 2009

각 의사결정단위(decision making unit: DMU)의 효율성을 추정하는 기법의 하나인 '확률적 프론티어 분석'(Stochastic Frontier Analysis)을 사용하여 국내 공공 연구기관에 소속된 기술이전조직의 기술이전 관련 활동들의 성과에 영향을 미치는 요인들의 효과를 분석하였다. 확률 프론티어 분석에서 독립변수들은 효율적 생산기술('생산 프론티어')에 직접 영향을 미치거나 생산 프론티어와 관측치의 거리로 표현되는 DMU의 효율성에 영향을 미치는 것으로 가정된다. 해외의 선행 연구에서는 인력, 연구개발비 등의 투입변수들은 생산 프론티어에 영향을 미치고, 그 밖의 환경 또는 조직 관련 변수들은 효율성에 영향을 미치는 것으로 가정되었다. 본 연구에서는 환경 및 조직변수들이 선행 연구의 영향 경로와 다른 방식으로 성과에 영향을 미치는지 여부를 밝히기 위해 여러 형태의 모형을 추정하였다. 본 연구에서 도출된 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 투입 요소 가운데 연구개발비가 성과의 증가에 가장 확실한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 기관유형, 기관의 소재 지역 등의 환경변수들이 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났나. 셋째, 기술이전과 관련된 보상시스템 등의 일부 조직변수들이 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 환경변수와 조직변수들은 DMU의 효율성에 영향을 주기 보다는 생산 프론티어에 직접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 일부 모형에서는 거의 모든 DMU의 효율성이 1에 가까운 것으로 나타났는데 이는 효율성을 기준으로 공공 연구기관의 기술이전 활동성과를 평가하는 것은 효과적이지 못하다는 것을 시사한다. 본 연구의 결과는 추가적인 자료를 통해 보완되어야 한다. 또한 더욱 일반적인 생산함수 형태를 고려할 필요가 있으며 산출 거리함수 등의 개념을 이용하여 복수산출물의 경우까지 분석 범위를 확장할 필요가 있다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.267-277
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• 2021

코로나 바이러스의 영향으로 교수자와 학습자는 비대면 수업을 해야 하는 상황이 되었다. 갑작스러운 상황에 충분한 준비를 하지 못한 상태에서 비대면 수업이 진행되었고 여러 가지 문제점들이 발생했다. 본 연구는 비대면 미디 수업 시 생기는 문제점을 파악하여 개선하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대면과 비대면 수업 시 사용할 수 있는 기자재의 차이로 인한 문제점이 있었다. 이에 컴퓨터 운영 체제에 상관없이 설치 가능하고 기능에 제한 없이 무료 사용할 수 있는 DAW인 리퍼(Reaper)를 사용하는 것으로 개선 방안을 찾을 수 있었다. 둘째, 줌(Zoom)의 화면 공유 기능을 사용할 시 DAW에서 오디오 인터페이스의 드라이버를 선택할 수 없어 레이턴시(Latency)를 줄일 수 없는 문제점이 있었다. 교수자 관점에서는 오디오 아웃풋을 인풋으로 다시 받아 송출하는 방식으로 개선하였다. 또한 Windows 운영체제를 사용하며 오디오 인터페이스가 없는 학습자는 실습 시 레이턴시로 인한 불편함이 생기는데 Asio4all을 설치하여 레이턴시를 줄일 수 있었다. 셋째, 컴퓨터의 리소스 부족으로 화질 저하 및 화면 끊김 현상이 있었다. 이를 개선하기 위해 캡처 보드를 사용하여 2대의 컴퓨터를 연결하여 리소스를 분산하여 고화질을 유지하면서 화면 끊김 현상을 개선할 수 있었으며, 비엔나 앙상블 프로를 사용하여 1대의 컴퓨터를 더 연결하여 추가 리소스를 확보하여 더 많은 플러그인을 사용하면서 비대면 미디 수업을 할 수 있는 시스템 구축에 성공하였다. 연구 결과 비대면 미디 수업의 문제점을 파악하고 개선할 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.123-141
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• 2023

인공신경망을 이용한 모델 개발에서 데이터의 품질은 모델 성능에 큰 영향을 주고, 양질의 충분한 데이터가 인공신경망 훈련을 위해 필요하다. 하지만, 공학 분야에서는 적은 양의 데이터로 모델을 개발해야 하는 경우가 자주 발생한다. 본 논문은 토양에 살포된 축산 분뇨로부터 암모니아 방출량에 대한 적은 수의 데이터(83 개)를 사용하여 인공신경망 모델의 예측 성능을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. Michaelis-Menten 식으로 표현되는 암모니아 방출량 문제는 11개 입력변수에 대하여 2개 출력변수로 구성되었다. 출력변수는 최대 질소 발생량(N_max, kg/ha)과 N_max의 절반에 도달하는 시간(K_m, h) 이다. 범주형 입력변수에 대해 다차원 등간격 기법인 one-hot encoding 을 이용하여 데이터 전처리를 수행하였고, 훈련데이터 66개에 대하여 generative adversarial network (GAN)을 이용하여 13개 데이터를 추가로 보강하였다. 또한, 인공신경망의 초매개변수인 은닉층 수, 각 은닉층 내 뉴런 수, 활성화 함수의 최적 조합을 찾기 위하여 Gaussian process (GP)를 사용하였다. 기존의 인공신경망 구조(Lim et al., 2007) 는 17개 평가데이터에 대하여 mean absolute error (MAE)는 K_m에서 0.0668, N_max에서 0.1860이었다. 본 연구에서 제시된 인공신경망 모델은 K_m에서 0.0414, N_max에서 0.0818로 MAE 가 기존 모델 대비 각각 38%, 56% 감소하였다. 본 연구에서 제시된 방법은 적은 양의 데이터를 갖는 문제에서 인공신경망 성능을 향상하기 위하여 활용할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.