• 한국수자원학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.129-142
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• 2003

본 연구에서는 터널구간에서 예상되는 지하수의 유동에 관한 현상을 규명하기 위하여 지하수 유동시스템의 거동을 3차원으로 해석하였으며, 터널구간의 설계와 시공기법을 선정하는데 해석견과를 활용토록 하고, 건설기간 중에 지하수 유동과 관련한 시공상의 장애를 사전에 파악하여 대책을 수립하는데 필요한 정보로 활용할 수 있도록 하였다. 대상터널은 편도 2차선인 2개의 평행터널인 법기터널 구간으로써 시추조사 및 투수시험을 실시하여 MODFLOW 모델의 매개변수를 추정하였다. 추정된 매개변수를 이용하여 MODFLOW모델에 의해서 굴착터널 내부의 지하수 유동을 해석하고 이로부터의 계산치와 관측치를 비교한 결과 두 값이 거의 일치하였다. 또한 터널굴착에 따라 지하수 유출량을 비교해 보면, 터널시점부터 종점까지 지하수 총유출량은 0.0269㎥/day/$m^2$로 추정되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제23권4호
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• pp.1023-1041
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• 2009

ICT 수학교육은 21세기 수학교육의 중요한 한 부분으로 자리매김 해 오고 있다. 국내 수학교육계에서도 이에 관한 다양한 연구가 지난 10여 년 간 활발하게 진행되어 왔으나 대학 수학교육에 사용되는 대부분의 공학적 도구들은 외국제품의 수입에 의존하고 있다. 중등과정에서의 ICT 수학교육도 특히 공학적 도구 부분은 어느 나라의 도구를 사용하느냐의 문제 때문에 실질적으로 교과과정에 반영되는 부분은 미뤄져왔다. 그러나 2008년 ICME11에서 소개된 공학적 도구 Sage-Hath는 훌륭한 대안을 제시한다. 본 연구에서는 최근에 개발된 Sage-Math를 한국의 웹기반 ICT 수학교육, 특히 선형대수학의 교수-학습 모델에 적용한 사례를 소개한다. 우리는 Sage-Math의 한글버전을 개발하고 다양한 예를 제시하며, 한국의 모바일 환경에 적합한 Sage-Math를 활용하는 Mobile Service 모듈을 개발한 내용과 관련 웹사이트를 소개한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.407-420
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• 2021

심층신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 하지만 은닉층이 깊은 심층신경망을 학습하는 동안 빈번히 발생하는 기울기 소실 또는 폭주 문제는 심층신경망 학습의 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 기울기 소실이 발생하는 원인 중 비선형활성함수에 의해 발생할 수 있는 기울기 소실 문제를 완화하기 위해 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 제안된 파라메트릭 활성함수는 입력 데이터의 특성에 따라 활성함수의 크기 및 위치를 변환시킬 수 있는 파라미터를 적용하여 얻을 수 있으며 역전파과정을 통해 활성함수의 미분 크기에 제한이 없는 손실함수를 최소화되도록 학습시킬 수 있다. 은닉층 수가 10개인 XOR문제와 은닉층 수가 8개인 MNIST 분류문제를 통하여 기존 비선형활성함수와 파라메트릭활성함수의 성능을 비교하였고 제안한 파라메트릭 활성함수가 기울기 소실 완화에 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.437-444
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• 2021

본 논문은 로봇이 다양한 지형 탐색이 가능한 자율 주행 알고리즘을 제안하고, 지형 탐색 중 로봇의 이동 경로를 모니터링 할 수 있는 애플리케이션을 구현한다. 구현한 애플리케이션은 이동 로봇의 위치, 방향, 속력, 동작을 나타내는 상태부와 지형 탐색을 통해 얻은 지형 정보를 나타내는 지도부, 이동 로봇의 동작을 제어하는 제어부로 구성된다. 로봇의 움직임 제어는 탐색/복귀의 시작과 정지만 애플리케이션으로 명령하고, 탐색을 위한 모든 주행은 자율로 하도록 하였다. 지형 탐색의 기본적인 알고리즘은 적외선 센서를 이용해 좌측, 전방, 우측, 후방 순으로 장애물을 확인하여 장애물이 없는 곳이 이동하고 이동한 경로가 막다른 길이면 이전 위치로 돌아와 다른 방향으로 이동하여 탐색을 계속하는 과정을 반복하여 지형을 탐색한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.995-1002
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• 2022

위성항법시스템은 전지구에서 어디에서나 위성신호만 수신하면 수신기의 위치와 시간 정보를 획득할 수 있는 편리한 시스템이다. 하지만 항법신호는 오차를 포함하고 있고 신호의 수신 상태에 따라 수신기의 위치 오차가 발생한다. 또한, 위성들의 기하학적 배치에도 위치 오차는 영향을 받는다. 그러므로 가시위성의 개수와 상태에 따라 수신기의 위치 성능은 변화한다. 특히, 위성이 뜨거나 지는 시각에는 해당 위성의 신호 상태가 좋지 않으며 도심지에서 건물 등의 장애물로 인해 신호가 차단되는 경우에는 수신기의 위치가 변화하여 나타난다. 본 논문에서는 보정량을 추정하여 수신기가 측정한 의사거리에 반영하는 기법과 가시위성을 조정하는 기법을 이용하여 위성항법 성능을 향상하는 방법을 제안하였다. 제안된 기법을 가시위성의 개수가 빈번하게 변화하는 환경에 적용하여 위성항법 시스템의 성능향상을 검증하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권5호
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• pp.485-500
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• 2023

Machine learning-based structural health monitoring (ML-based SHM) methods are researched extensively in the recent decade due to the availability of advanced information and sensing technology. ML methods are well-known for their pattern recognition capability for complex problems. However, the main obstacle of ML-based SHM is that it often requires pre-collected historical data for model training. In most actual scenarios, damage presence can be detected using the unsupervised learning method through anomaly detection, but to further identify the damage types would require prior knowledge or historical events as references. This creates the cold-start problem, especially for new and unobserved structures. Modal-based methods identify damages based on the changes in the structural global properties but often require dense measurements for accurate results. Therefore, a two-stage hybrid modal-machine learning damage detection scheme is proposed. The first stage detects damage presence using Principal Component Analysis-Frequency Response Function (PCA-FRF) in an unsupervised manner, whereas the second stage further identifies the damage. To solve the cold-start problem, mode shape assessment using the first mode is initiated when no trained model is available yet in the second stage. The damage identified by the modal-based method would be stored for future training. This work highlights the performance of the scheme in alleviating the cold-start issue as it transitions through different phases, starting from zero damage sample available. Results showed that single and multiple damages can be identified at an acceptable accuracy level even when training samples are limited.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.137-147
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• 2023

LiDAR는 자율 주행뿐만 아니라 다양한 산업 현장에 적용되어 대상의 크기와 거리를 측정하는 데 사용되고 있다. 이에 더하여 이 센서는 반사된 빛의 양을 바탕으로 반사 강도 영상 또한 제공한다. 이는 측정 대상의 형상에 대한 정보를 제공하여 센서 데이터 처리에 긍정적인 효과를 일으킨다. LiDAR는 고해상도가 될수록 높은 성능을 보장하지만 이는 센서 비용의 증가를 야기하는데, 이 점은 반사 강도 영상에도 해당된다. 높은 해상도의 반사 강도 영상을 취득하기 위해서는 고가의 장비 사용이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 저해상도의 반사 강도 영상을 고해상도의 영상으로 개선하는 인공지능을 개발하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 최적의 초해상화 신경망 모델을 위한 파라미터 분석을 수행하였다. 또한, 초해상화 알고리즘을 2,500여 장의 반사 강도 영상에 적용하여 훈련과 검증을 하였다. 결과적으로 반사 강도 영상의 해상도를 향상시켰다. 바라건대 본 연구의 결과가 향후 자율 주행 분야에 적용되어 주행환경 인식과 장애물 탐지 성능 향상에 기여할 수 있기를 기대하는 바이다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.9-19
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• 2023

운전자의 주행 안전성과 편의성을 증가시키기 위하여 최근 자동차는 ICT 기술이 융합된 스마트카 형태로 진화하고 있다. 그러나 스마트카의 자율주행 기능을 구현하기 위해 존재하는 전자제어장치(Electronic Control Unit; ECU)와 차량용 네트워크의 취약성은 자동차 사이버보안에 대한 위험을 증가시키는 원인이 되고 있다. 스마트카 보안에 대한 운전자들의 불안 심리는 스마트카 확산에 부정적인 영향을 미칠 수 있으나 실제 스마트카 해킹이 현실에서 일어난 사례는 적은 상황으로 주로 연구를 통해서만 이러한 위험에 대해 논의되고 있는 상황이다. 향후 스마트카의 보급과 확산을 위해서는 스마트카의 실질적인 보안능력 향상과 더불어 운전자들이 인식하는 위험 요인과 이를 통해 형성된 스마트카에 대한 신뢰를 이해하는 것이 중요할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트카의 신뢰 형성에 영향을 미치는 위험 요인을 보안과 프라이버시를 중심으로 살펴보고 이러한 요인들이 스마트카 안전인식과 신뢰에 어떠한 영향을 미치는지 분석한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.855-860
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• 2023

파장 분할 다중 (WDM; wavelength division multiplexed)과 같은 다중 전송 신호의 장거리 전송은 전송 링크에 분산 제어와 광 위상 공액의 적용, 그리고 이 둘의 결합을 통해 색 분산과 비선형성에 의한 왜곡을 보상할 수 있기 때문에 가능해졌다. 광 위상 공액을 광 전송 링크에 적용하는 데 있어 가장 큰 장애 요소는 핵심 소자인 광 위상 공액기의 위치가 전체 전송 라인 중간에만 위치해야 한다는 것이다. 본 논문은 이러한 OPC의 위치 제약성을 비대칭 분산 맵의 적용을 통해 극복할 수 있다는 것을 보이고 있다. 본 논문에서 고려한 OPC의 위치는 전체 48개의 광섬유 스팬 중 8번째와 9번째 광섬유 스팬 사이에 존재한다. 또한 분산 맵은 OPC를 중심으로 비대칭한 누적 분산 프로파일을 갖는다. 시뮬레이션 결과 제안한 비대칭 분산 맵의 누적 분산 프로파일 분포의 전체적 모양과 프로파일 기울기의 선택에 따라 WDM 채널의 왜곡 보상 효과를 전통적 분산 맵이 적용된 링크에서보다 늘릴 수 있는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.28-34
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• 2010

본 논문에서는 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법을 제안한다. 마찰계수는 이동체의 도로주행 또는 장애물 극복에 있어 매우 중요한 요소이다. 이동체가 이동경로의 마찰계수를 미리 알 수 있다면 이동성향상을 기대할 수 있다. 본 논문의 마찰계수 추정방법은 영상정보를 활용하기 때문에 이동체가 지면과 접촉하기 전에 마찰계수를 추정 할 수 있다는 장점이 있다. 마찰계수의 비접촉 추정을 위한 영상정보 활용방법은 마찰계수측정실험과 물질그룹생성을 포함한 학습단계와 물질그룹 분류과정과 마찰계수 함수 활용을 포함한 마찰계수 추정단계로 구성되어 있으며 물질 조성비를 생성하는 영상처리는 두 단계에 모두 포함된다. 이 과정을 통해 얻은 마찰계수는 무인이동로봇이 이동경로 진입 전에 미끄러움을 판단하여 미끄럼지역을 회피 할 수 있도록 하며, 저속으로 이동이 가능한 경우 미끄럼이 발생하지 않는 적정속도를 계산하는데 확용 가능하다. 본 논문에서 사용한 지형의 마찰계수와 영상정보는 마찰계수 측정실험을 통해 취득하였다. 마찰계수 추정방법을 평가하기 위해 실험지형의 실제 마찰계수와 추정 마찰계수의 차이를 비교하였다.