금융기관들에서 개발한 신용 대출 상품이 증가함에 따라 사기 거래의 수 또한 급속히 증가하고 있다. 따라서, 재정적 위험을 성공적으로 관리하기 위해 금융기관들은 대출 승인 심사를 강화하고 신용 대출 사기를 사전에 탐지할 수 있는 능력을 증대시켜 나가야 한다. 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 과정에서 분류 결과에 따른 유틸리티(즉, 정분류에 따른 이익과 오분류에 따른 비용)는 분류의 정확도보다 더 중요하다. 본 연구는 개인별 유틸리티에 기반하여 신용 대출 사기를 탐지하기 위한 분류 모델을 구축하는 것을 목적으로 하였다. 다양한 실험을 통해, 본 연구에서 제시한 모델이 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점 모두에서 개인별 유틸리티에 기반하지 않은 모델보다 더 높은 유틸리티를 제공하며, 평균 유틸리티에 기반한 모델보다 더 정확한 유틸리티를 제공한다는 것을 보였다. 본 연구는 기회 유틸리티와 현금 흐름의 두 관점에서 얻어진 실험 결과를 다양한 측면에서 살펴보았다.
The frequently excessive vibrations presented in civil structures during seismic events or service conditions may result in users' discomfort, or worst, in structures failure, producing economic and even human casualties. This work contributes in proposing the synthesis of a nonlinear optimal control strategy for semiactive structural control, with the main characteristic that the synthesis considers both the structure model and the semiactive actuator nonlinear dynamics, which produces a nonlinear system that requires a nonlinear controller design. The aim is to reduce the unwanted vibrations in the response of civil structures, by means of intelligent fluid semiactive actuator such as the Magnetorheological Damper (MRD), which is a device with a low level of power consumption. The civil structures for which the proposed control methodology can be applied are those admitting a state-dependent coefficient factorized representation model, such as buildings, bridges, among others. A scaled model of a three storey building is analyzed as a case study, whose dynamical response involves displacement, velocity and acceleration of each one of the storeys, subjected to the North-South component of the September 19th., 2017, Puebla-Morelos (7.1M), Mexico earthquake. The investigation rests on comparing the structural response over time for two different conditions: with no control device installed and with one MRD installed between the first floor and the ground, where a nonlinear optimal signal for the MRD input voltage is determined. Simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed controller for reducing the building's dynamical response.
최근 산업 현장에서 발생하는 사고의 증가를 막기 위해 4차 산업 시대의 다양한 혁신 기술을 건축 행정에 접목하여 산업 현장 안전 관리의 효율성을 높이는 안전 관리 고도화 작업을 추진하고 있다. 이에 따라 산업 현장에서 발생하는 위험을 선제적으로 예방하고 실시간으로 관리하는 지능형 모니터링을 이용한 스마트 안전 관리 시스템이 주목받고 있다. 스마트 안전 관리 시스템은 곳곳에 위치된 센서를 통해 현장의 소음, 가스 농도, 미세먼지 농도, 건축 자재의 품질, 건축물의 기울기 그리고 RFID를 활용한 근무자의 출입 여부와 같은 요소를 실시간으로 원격 모니터링할 수 있는 시스템을 사용자에게 제공한다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 이용하여 스마트 안전 관리 시스템을 위한 다양한 데이터를 지그비 통신으로 수집 및 모니터링하는 방법을 제시한다.
본 연구에서는 루프 센서를 통한 교통량 수집방식의 오류를 해결하기 위해 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 구분이 어려운 부분 및 영상 이미지의 단점을 보완하기 위해 도로변에 열화상 카메라를 설치하여 영상 이미지를 수집하였다. 수집된 영상 이미지를 레이블링 단계를 거쳐 1종(승용차)과 3종(일반 트럭)의 학습데이터를 구성하였다. 정지영상을 대상으로 labeling을 진행하였으며, 총 17,536대의 차량 이미지(640x480 pixel)에 대해 시행하였다. 열화상 영상 기반의 차종 분류를 달성하기 위해 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하였으며, 제한적인 데이터량과 품질에도 불구하고 97.7%의 분류정확도를 나타내었다. 이는 AI 영상인식 기반의 도로 교통량 데이터 수집 가능성을 보여주는 것이라 판단되며, 향후 더욱더 많은 학습데이터를 축적한다면 12종 차종 분류가 가능할 것이다. 또한, AI 기반 영상인식으로 도로 교통량의 12종 차종뿐만 아니라 다양한(친환경 차량, 도로 법규 위반차량, 이륜자동차 등) 차종 분류를 할 수 있을 것이며, 이는 국가정책, 연구, 산업 등의 통계 데이터로 활용도가 높을 것으로 판단된다.
도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC~마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.
현재 서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 서울특별시 구청별로, CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 24시간 인공지능 지능형 영상분석을 통해 차량 종류, 번호판인식, 색상 분류 등의 정보를 빅데이터로 구축하고 있다. 서울특별시는 국토교통부, 경찰청, 소방청, 법무부, 군부대 등과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 하고 있다. 즉, 각 구청의 CCTV영상을 제공하여 안전하고 재난의 예방이 가능한 스마트시티를 구축하고 있다. 본 논문에서는 CCTV영상을 인공지능을 통해 사건발생 시 차량 및 인원에 대한 특징을 추출하고 이를 기반으로 도주경로를 예측하고 지속적인 추적이 가능하도록 설계한다. 해당 경로의 CCTV영상을 인공지능이 자동으로 선택하여 표출하도록 설계한다. 해당 관할 권역 이외 지역으로 사건 관련 사람이나 차량의 도주경로가 예상될 때 인접 구청에 영상정보와 추출된 정보를 제공함으로써 스마트시티 통합플랫폼을 확장할 수 있도록 설계한다. 본 논문은 스마트시티 통합플랫폼 연구발전에 기초자료로 기여할 것이다.
세계적인 탄소 중립에 동참하고자, 대한민국 정부에서도 '녹색건축물 조성 지원 법' 시행령을 통해 2030년까지 모든 건축물에 대해 제로에너지 건축물 인증을 진행할 계획에 있다. 이에 따라 국가적으로도 비교적 생활 밀접 접근성이 좋은 태양광 발전과 관련한 여러 사업을 지원하고 있다. 특히 지붕 설치형 태양광 발전 시스템의 경우 환경 파괴 없이 유휴 공간을 활용하여 에너지를 생산한다는 측면에서 주목받고 있지만, 다른 태양광 발전 설비 대비 낮은 발전효율이 단점으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 부분을 해소하고자, 단축형 태양광 추적을 위한 태양광 패널 구조물에 관한 연구를 통해 효율적인 태양광 패널 각도 가변 시스템을 제안하고 더불어 지붕 설치형 태양광 발전 시스템의 적용 환경을 고려해 태양광 패널의 파손 및 2차 피해 예방을 위한 방안을 제안한다. 더불어 ICT 융합을 통해 태양광 패널을 제어, 사고 예측 안전 시스템 구성을 프로젝트 기반의 교육 프로그램 연계 구성이 가능할 것으로 판단된다.
산업화로 인버터, 컨버터, 스위칭 전원공급기, 모터와 같은 비선형 장치들이 늘어가고 있다. 그러나 컴퓨터와 전기장치 등과 같은 전력품질에 민감한 부하의 사용이 빠르게 확산되어 왔다. 게다가 전력품질 문제와 실시간 전력품질 모니터링은 산업과 빌딩에서 시스템의 지능제어로써 관심이 증대되고 있는 문제 중에 하나이다. 그중 하나인 전력선통신을 이용한 전력품질 모니터링 시스템은 새로운 선로가 없이도 전력품질 정보를 보내고 받을 수 있는 큰 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 IEEE Std. 1159의 분류에 따라 전력품질 문제를 측정하는 알고리즘의 개발과 보드를 제작하고 이를 전력선통신을 이용하여 모니터링하는 시스템을 구현하였다.
기업부실예측은 과거로부터 많은 연구가 이루어진 분야로, 주로 통계기법에 의한 분류예측문제로 다루어져 왔다. 최근에는 인공신경망, 의사결정나무 등 비선형성을 반영할 수 있는 인공지능 기법을 적용한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 최적화에 주로 활용하는 인공지능 기법인 유전자 알고리즘을 규칙추출을 통한 기업부실예측 모형의 개발에 적용하고, 활용가능성을 검증하였다.
본 논문에서는 Smart Floor라는 새로운 개념의 정보공간을 제안한다. Smart Floor는 이동로봇의 경로유도에 필요한 정보를 저장하고 있는 공간으로, 이동로봇은 외부의 도움 없이 목표위치에 도달할 수 있다. 이를 위하여 RFID 태그 포장을 통하여 Smart Floor를 구현하고, UHF(Ultra High Frequency) 대역의 수동 RFID 시스템을 장착한 이동로봇을 제작하였다. Smart Floor에 저장되는 정보는 Q학습을 통해 미리 시뮬레이션 된 값으로, 임의의 시작위치에서 목표위치까지 가는데 필요한 방향값과 Q값이다. 본 연구는 Smart Floor의 구성과 정보를 이용하는 이동로봇 어플리케이션 개발에 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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