본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.
국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.
3차원 지형공간정보의 활용범위가 확대되면서 다양한 형태와 크기의 건물들이 존재하는 광범위한 도시지역에 대하여 신속하고 정확하게 실세계에 가까운 3차원 건물 모형을 구축하는 기술 개발이 요구되고 있다. 기존의 항공사진이나 고해상 위성영상을 이용한 3차원 도시 지형공간의 구축 연구와는 달리 최근에는 높은 정밀도를 가진 항공 LIDAR 관측 자료를 활용한 3차원 건물 복원에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 Zero-crossing의 특성을 갖는 LoG 연산자를 이용하여 높이별로 건물의 경계선 정보를 추출하고 Douglas-Peucker 알고리즘을 이용하여 경계선을 직선화하여 건물의 경계선을 정제하고 3차원으로 건물을 복원하는 기법을 제안하였다.
본 논문에서는 한국의 전파환경을 도시 계획법에서 지정한 지역세분을 기초로 4개의 대분류와 8개로 소구분하고 건폐율, 용적율, 건물간 거리 그리고 식물계수로 세분화하여 Hata 모델과 비교하고 Kor-231 모델을 제안하였다. 정확하고 기본적인 전파 특성을 위하여 공업지역과 주거지역을 선정하여 LOS와 N-LOS의 전파환경에서 전송거리에 따른 수신전력과 RMS 지연확산의 변화를 측정하였다. 측정결과를 Kor-231 모델과 비교하면 LOS의 수신전력이 25.5dB와 14.5dB, RMS 지역확산은 101ns와 35ns이며, N-LOS의 수신전력은 4.1dB와 1.6dB, RMS 지역확산은 74ns에서 200ns의 차이로 분석되었다.
본 논문은 캐리어 주파수가 240 GHz인 THz 대역 송수신기에 있어서, 서브하모닉 믹서의 LO 주파수로 사용되는 120 GHz 국부발진기의 설계 및 제작에 관한 것이다. 120 GHz 국부발진기는 40 GHz PLL(Phase Locked Loop), 40 GHz 대역통과필터(Band Pass Filter), 3 체배기(frequency tripler), 120 GHz 대역통과필터로 구성되어 있으며, 3 체배기는 상용품을 이용하였다. 40 GHz PLL의 위상잡음은 100 kHz offset 주파수에서 -105 dBc/Hz의 성능을 보였고, 120 GHz의 대역통과필터의 중심주파수 119 GHz, 대역폭 5 GHz 일 때 삽입손실은 1.3 dB로 측정되었다. 제작된 120 GHz 국부발진기의 최종 출력은 6.6 dBm이었다.
This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource-intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.
본 논문에서 는 Ka-band 위 성 중계 기용 국부발진기 의 EM(Engineering Model)을 설계 및 제작하였다. 루프 대역 밖의 위상잡음을 개선하기 위해서 고임피던스 변환기를 이용한 낮은 위상잡음의 전압제어 발진기를 설계하고 샘플링위상비교기(Sampling Phase Detector)를 사용하여 전압제어 발진기를 고안정의 OCXO(Oven Controlled Crystal Oscillator)에 위상 고정시킴으로써 루프 대역 내의 위상잡음을 개선하였다. 개발된 국부발진기는 43.83 dBc 이상의 고조파 억압특성을 가지고 있으며 공급전력은 15 V, 160 mA를 필요로 한다. 위상잡음은 -102.5 dBc/Hz @10 KHz와 -104.0 dBc/Hz @100 KHz의 특성을 나타내며 출력전력은 -20 - +7$0^{\circ}C$의 온도 범위에서 13.50 dBm$\pm$0.33 dB의 특성을 얻었다.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.419-425
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2013
Recently AEC industry has required construction automation according to becoming large and complex. Thus BIM-based construction project is increased and used in whole fields of AEC industry. Quantity take-off and estimation fields are important factor for decision-making in conceptual and schematic design stages of construction projects. The purpose of this study improves reliability of the estimation through QTO based on Open BIM. Scope and method to apply QTO is to select conceptual design stage through LoD(Level of Detail) in AEC field and to extract information from BIM model through analysis of IFC structure. This study proceeds three step to make BIM model and check the model quality and calculate QTO. The methodology of QTO using IFC is to verify of result in this study and expects utilizing in design stage of construction projects. The result from this study is expected to decrease the risk factor and time of estimation in the project early phase through improving reliability of schematic estimation.
모듈러 강교량 제작, 조립, 설계, 시공단계에서 상부모듈의 부품정보를 효율적으로 제공하고 교환하기 위하여 BIM(Building Information Modeling) 프로젝트에서 정보교환을 위하여 사용하는 국제표준인 IFC 모델을 활용한 부품정보 라이브러리 구축방법을 제시하였다. 모듈러 강교량의 상부모듈을 구성하는 부품정보를 IFC 모델로 표현하기 위하여 의미론적인 관점에서 기존 IFC 모델에서 부품정보를 표현할 수 있는 엔티티와 모듈러 강교량의 구성요소를 매칭하여 적용하였으며, 구성요소의 역할을 구분하기 위하여 매칭한 엔티티의 타입을 적용하거나 사용자정의 타입으로 정의하였다. 또한, 부품 정보 라이브러리에서 부품 및 조립품의 정보를 해당단계에서 효율적으로 제공하기 위하여 조립체계를 네 단계의 상세수준(LoD)으로 구분하여 정의하였으며, 이를 IFC 모델로 표현하기 위하여 새로운 속성정보를 정의하였다. 마지막으로, IFC 모델과 매칭하여 정의한 정보를 실제 모듈러 강교량 상부모듈에 적용하여 IFC 기반의 시범 라이브러리 정보를 생성하였다.
알파고와 이세돌의 바둑대결은 세계적인 관심사를 갖으며 알파고의 승리로 끝났다. 알파고의 핵심 기능은 바둑기보를 컴퓨터 스스로 공부하는 딥러닝 시스템이었다. 이후로 인공지능을 활용한 딥러닝 시스템은 활용도가 검증되었다고 할 수 있다. 최근에 정부에서 사물인터넷을 활성화하기 위하여 사물인터넷기본법을 통과시키고 비즈니스모델을 개발하고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 인공지능을 활용한 사물인터넷 비즈니스 환경을 분석하고 특화된 비즈니스 모델을 설계하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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