• 한국가스학회지
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• 제27권2호
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• pp.7-15
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• 2023

전기식 액중형 펌프 (electrical submersible pump, ESP)는 인공채유 (artificial lift) 기법 중 적용성과 운영 효율이 높아 전 세계 생산정에서 운영되고 있다. 저류층에서 ESP 운영 시 온도·압력, 가스·오일비, 유량 등의 변수는 ESP 성능에 영향을 미치는 요소로서, 특히 생산유체 내 자유 가스 (free gas)는 ESP의 수명 및 운영 효율을 감소시키는 주요 요인에 해당한다. 이에 본 연구에서는 ESP 성능에 영향을 미치는 변수를 정량적으로 분석하고자 현장 운영조건에서 ESP 성능실험과 손상모사 실험이 가능한 환형 유동 시스템 (flow loop system) 을 개발하였다. 개발 장치는 ESP와 튜빙 (tubing)을 하나의 시스템으로 연동시켜 ESP의 고장 및 원인 진단, 튜빙의 누출 특성을 파악할 수 있는 일체형 시스템에 해당한다. 본 연구에서는 ESP 성능 평가와 관련된 단상 유체 (single phase)와 2상 유체 (two phase) 실험을 통해 ESP를 안정적으로 운영하기 위한 유동 조건을 규명하였다. 도출된 결과값은 ESP 고장 예측 및 진단 프로그램 개발을 위한 기본 자료를 제공하며, ESP 운영을 위한 최적 운영 조건 및 고장 진단을 위한 실시간 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.861-866
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• 2023

화학비료와 넓은 공간이 있어야 하는 기존의 스마트팜과 달리, 수생생물과 작물간의 공생 관계를 활용하여 환경오염 및 기후 변화 등의 비정상적인 환경에서도 작물 재배가 가능한 아쿠아포닉스 농법이 활발하게 연구되고 있다. 해당 농법은 작물마다 생장에 필요한 환경과 영양분이 다르므로, 생장에 최적화된 수생생물 비율을 구성이 필요하다. 본 연구는 아쿠아포닉스 환경에 영상처리 기법을 활용하여 면적과 부피를 기준으로 생육 정도를 측정하는 방법을 제안한다. 배설물을 통해 유기물 생성하는 여러 종류의 민물고기와 상추 작물을 아쿠아포닉스 환경에 생육을 통해 검증하였다. 상추의 2D와 3D 영상 분석과 실시간 데이터 분석을 통해 상추의 면적 및 부피 정보를 활용하여 생장 정도를 평가하였다. 실험 결과, 상추의 면적과 부피 정보를 활용하여 재배관리가 가능하다는 것을 입증하였다. 수생생물과 생육 정보를 활용하여 농업인에게 생산 예측 서비스 제공과,변화하는 농업 환경에서의 문제점을 해결하는 시작점이 되어줄 것으로 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.407-417
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• 2024

이 연구의 목적은 유해화학물질 중 하나인 염소를 운송하는 차량이 사고 등으로 전복되어 가스 누출 시 염소독성(ppm)에 의해 예상되는 피해를 예측하고 최소화를 위한 효율적 대응방안을 마련하는데 있다. 피해예측을 위해 염소차량 운행 중 운전자의 부주의 등으로 발생할 수 있는 염소 누출에 따른 독성(ppm) 피해거리를 ALOHA 프로그램을 적용하여 정량적으로 산정하였다. 독성가스 누출시 피해거리는 누출된 위험물의 양과 누출당시의 기상조건 등에 영향을 받는다. 따라서 위험물질의 누출량과 기상조건의 다양한 변화를 통해 피해거리를 다각적으로 분석하였다. 중간 이하의 조건(누출량:5ton, 풍속:3m/s, 대기안정도:D)으로 산정한 피해거리는 AEGL-2의 경우(LOC:2ppm) 9km로 나타났으며, 이는 염화수소의 독성과 유사하고 심각한 호흡장해 등 인명피해를 발생시킬 수 있는 농도이다. 특히, 도심지역에서의 누출은 대규모 인명피해로 연결될 수 있다. 이에 누출사고 발생 시 누출지점 및 누출량에 따른 적절한 대응을 통해 피해를 최소화 하는 방안을 제시하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.915-929
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• 2023

최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.

• 기술혁신연구
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• 제26권3호
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• pp.37-68
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• 2018

본 논문에서는 차량용 반도체가 제품 출하 후 사용 환경에 따라 발생되는 불량률을 데이터 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 20세기 이후 가장 보편적인 이동수단인 자동차는 전자 컨트롤 장치와 자동차용 반도체의 사용량이 급격히 증가하면서 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 자동차용 반도체는 차량용 전자 컨트롤 장치 중 핵심 부품으로 소비자들에게 안정성, 연료 사용의 효율성, 운전의 안정감을 제공하기 위해 사용되고 있다. 자동차용 반도체는 가솔린엔진, 디젤 엔진, 전기 모터를 컨트롤하는 기술, 헤드업 디스플레이, 차선 유지 시스템 등 많은 부분에 적용되고 있다. 이와 같이 반도체는 자동차를 구성하는 거의 모든 전자 컨트롤 장치에 적용되고 있으며 기계적인 장치를 단순히 조합한 이상의 효과를 만들어 내고 있다. 자동차용 반도체는 10년 이상의 자동차 사용 기간을 고려하여 높은 신뢰성, 내구성, 장기공급 등의 특성을 요구하고 있다. 자동차용 반도체의 신뢰성은 자동차의 안전성과 직접적으로 연결되기 때문이다. 반도체업계에서는 JEDEC과 AEC 등의 산업 표준 규격을 이용하여 자동차용 반도체의 신뢰성을 평가하고 있다. 또한 자동차 산업에서 표준으로 제시한 신뢰성 실험 방법과 그 결과를 이용하여 개발 초기 단계 및 제품 양산 초기단계에서 제품의 수명을 예측 하고 있다. 하지만 고객의 다양한 사용 조건 및 사용 시간 등 여러 변수들에 의해 발생되는 불량률을 예측하는 데는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 학계와 산업계에서 많은 연구가 있어왔다. 그 중 데이터 마이닝 기법을 이용한 연구가 다수의 반도체 분야에서 진행되고 있지만, 아직 자동차용 반도체에 대한 적용 및 연구는 미비한 상태이다. 이러한 관점에서 본 연구는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 반도체 조립(Assembly)과 패키지 테스트(Package test) 공정 중 발생 된 데이터들간의 연관성을 규명하고, 고객 불량 데이터를 이용하여 잠재 불량률 예측에 적합한 데이터 마이닝 기법을 검증하였다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권4호
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• pp.407-414
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• 2010

토양의 공극 크기별 분포는 토양중 수분의 함량과 수분퍼텐셜의 관계를 나타내는 토양수분특성 자료로부터 계산된다. 그러나 기존의 토양수분특성 측정방법들은 교란된 토양을 이용하거나 코어시료를 채취한다 하여도 동역학적으로 변화하는 현장 토양 공극분포를 반영하는 데는 많은 어려움이 있었다. 또한 이러한 토양수분특성 자료를 얻기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 교란되지 않은 현장 토양에서 측정한 불포화 수리전도도 자료로부터 토양의 공극 크기별 분포 곡선을 추정하는 이론적 체계를 제시하고자 하였다. 이를 위해 Brooks-Corey와 van Genuchten의 수리학적 모델을 이용하여 토양의 불포화 수리전도도 자료로부터 공극의 크기별 분포를 추정하는 이론적 모델을 전개하였으며, 이러한 이론적 모델에 근거하여 Brooks-Corey와 van Genuchten의 soil parameter들의 변화에 따른 불포화수리전도도와 공극 크기별 분포곡선의 모사하였다. 공극크기별 분포곡선의 모사는 토성별 불포화수리전도도 곡선의 scaling factor 역할을 하는 $K_s$를 1.0 cm $h^{-1}$로 설정하고, 수리학적 모델별로 일정한 경계조건 (Brooks-Corey soil parameters, ${\alpha}_{BC}=1-5L^{-1}$, b = 1 - 10; van Genuchten soil parameters, ${\alpha}_{VG}=0.001-1.0L^{-1}$, m = 0.1 - 0.9)에서 수행하였다. Brooks-Corey 모델을 이용한 공극 크기별 분포곡선의 모사에서는 parameter b가 공극분포곡선의 형태에 영향을 주었으며, ${\alpha}_{BC}$는 공극분포곡선의 민감도에 영향을 주었다. 또 van Genuchten 모델을 이용한 공극 크기별 분포곡선의 모사에서는 ${\alpha}_{VG}$가 scaling factor의 역할을 하였으며, parameter m은 공극분포곡선의 형태에 영향을 주었다. 따라서 경계조건 안에서 불포화 수리전도도 자료로부터 공극의 크기별 분포 모사가 가능하였으며, 토양 parameter들이 토성, 입자분포 등의 물리적 특성을 잘 반영하는 경우 이론적으로 현장 토양의 공극 크기별 분포의 추정이 가능할 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.147-170
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• 2022

특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권9호
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• pp.125-136
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• 2024

산사태 예방을 위한 비구조물 대책 중 하나로, 산사태 예·경보 시스템의 임계 강우 기준을 마련하기 위한 강우 특성 분석 자동화 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 파이썬으로 작성했다. 강수 자료는 기상청과 산림청의 관측소 정보를 활용하였고, 산사태 정보는 2020~2023년까지의 데이터를 기반으로 행정안전부의 생활안전지도를 통해 수집했다. 알고리즘은 3단계이다. 첫째, 강수 자료를 입력받아 지점 정보 불일치와 결측값을 정제한다. 둘째, 산사태 위치와 가장 가까운 관측소를 찾아내고, 무강우 기간 및 반감기를 고려하여 강우 사상을 분류하고 분석한다. 셋째, 강우 특성에 대해 기초 통계를 수행한 후, 적절한 통계 모델을 선정·분석한다. 분석 결과, 강우강도-지속시간, 유효 강우량-지속 시간, 선행강우량-지속 시간, 최대강우량-지속 시간의 관계에 대해 멱법칙과 비선형 회귀분석을 실시하였으며, 평균 R² 값이 0.45로 나타났다. 분석된 임계 강우 기준은 강우강도 0.9~1.4mm/hr, 유효강우량 68.5~132.5mm, 선행강우량 81.6~151.1mm, 최대강우량 17.5~26.5mm로 분석되었다. 기준 검증을 위해 AUC-ROC 분석을 수행한 결과, AUC 값이 0.5로 낮게 나타났다. 마지막으로 알고리즘의 속도 성능을 평가한 결과 총 30분의 시간이 소요되었다. 즉, 강우 자료만으로 재해를 예측하는 데에는 한계가 있음을 시사한다. 단, 재해로 인한 인명과 재산 피해를 막기 위해서는 정량적이나 해석이 편리한 방법으로 기준 선정이 필요하다. 따라서 본 연구에서 개발한 알고리즘을 활용하여 산사태 발생 임계 강우 기준의 정량적 평가를 통해 인명 및 재산 피해를 저감하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.