• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.107-119
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• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.553-562
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• 2023

흰수마자(Gobiobotia naktongensis)는 멸종위기야생동물 I급 담수어류로 지정된 대한민국 고유종이다. 흰수마자가 최초로 발견된 낙동강의 지류 중 하나인 내성천은 고운 모래하상과 여울이 발달되어 과거 흰수마자에게 최적의 서식 환경을 제공했었다. 현재 영주댐이 건설되고 지자체가 과도한 하도준설을 시행하여, 댐하류 지역의 하상 조립화가 가속화되면서 흰수마자의 서식환경은 악화되고 있는 추세이다. 본 연구에서는 내성천 하상 입경 변화에 따른 흰수마자 서식처 적합도 변화 양상을 물리서식처 모형인 River2D를 활용하여 가중가용면적(Weight Usable Area, WUA)에 근거하여 분석하였다. 분석의 공간적 범위는 영주댐 하류 석탑교에서부터 회룡교까지의 구간이며, 하상 입경 변화는 2010년과 2020년에 각각 분석된 중앙입경을 이용하였다. 내성천의 2020년 하상 입경은 2010년 하상 입경보다 굵어졌으며 전반적으로 모래입자 조립화 현상이 뚜렷하였다. River2D 분석결과 전체 모의구간의 흐름 영역 면적 대비 흰수마자의 서식이 가능한 영역은 2010년에 약 0.75%에 불과하였고, 이마저도 2020년에는 하상조립화로 인해 0.55%로 감소하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.85-96
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• 2023

본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.75-91
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• 2023

코로나 팬데믹 이후 B2C(Business to Customer) 중심의 온라인 시장 규모가 확대됨에 따라 물류 산업계는 다품종 소량 중심의 물류 처리를 위한 물류 자동화 창고를 구축하고 있다. 물류 자동화 창고 구축 시 시스템 설계 단계에서부터 자동화 창고의 요구사항을 만족하도록 설비 성능과 운영 로직이 설계되었는지 공학적인 검증이 필요하다. 본 연구는 전북 익산의 H 물류 자동화 창고를 대상으로 시뮬레이션 모델 기반의 설계 검증 및 최적 대안을 제시한다. 먼저, 전체 물류 프로세스 중 설계 검증 대상을 출고 프로세스와 관련 있는 박스 공급과 포장 프로세스로 선정하였다. 그리고 대상 프로세스에 대하여 병목현상이 발생 가능한 부분을 분석하고 분석 결과를 바탕으로 이산사건 시뮬레이션 모델을 설계 및 구현하였다. 시뮬레이션 실험 결과, 시스템 설계 단계에서 식별한 설비 파라미터와 운영 로직은 전체 자동화 창고의 성능 요구사항을 일부 만족하지 않는 것으로 분석되었고, 추가 시뮬레이션 실험을 통해 설비 파라미터와 운영 로직을 변경하여 시스템 성능 요구사항을 만족하는 대안을 제시하였다. 해당 시뮬레이션 연구는 추후 시스템 설계 단계뿐 아니라 시스템 구축 단계에서도 설계에 맞게 구축이 진행되는지 확인하는 검증 목적으로도 활용되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.317-321
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• 2022

'19년 인천시 수돗물 적수 사고 발생에 따라 환경부에서는 수도운영관리 고도화, 체계적인 기술지원 및 사고대응을 위해 「수돗물 안전관리 종합대책」을 수립하여 수돗물 공급 전 과정의 스마트 상수도 관리체계를 구축 중이다. 수도사고 위기대응 고도화를 위해서는 유량, 압력, 수위 등 실시간 수도운영 데이터의 신뢰성 확보와 더불어 빅데이터 분석기법을 활용한 사전 경보 알고리즘 개발 및 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 수도운영 데이터 주요항목(유량, 압력, 수위 등)에 대한 데이터 기반의 다양한 통계기법을 활용해 최적 운영범위 선정, 감시경보체계 고도화를 위한 기반을 마련하고, 분석 결과를 K-water 운영시스템 및 감시경보시스템과의 연계를 위한 시스템 모델링에 대해 연구한다. 또한, 취수장과 정수장 간원수 탁도의 변화에 대한 교차 상관분석을 통해 도달시간 등에 대해 고찰하고, 취수장 펌프 가동에 따른 유량 변화 및 시간 지연을 고려한 원수 탁도 데이터를 적용하여 정수장 원수 탁도를 예측하는 모델에 관해 연구하고자 한다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제17권2호
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• pp.371-385
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• 2023

BACKGROUND/OBJECTIVES: Soy isoflavone (SIF) and soy lecithin (SL) have beneficial effects on many chronic diseases, including neurodegenerative diseases. Regretfully, there is little evidence to show the combined effects of these soy extractives on the impairment of cognition and abnormal cerebral blood flow (CBF). This study examined the optimal combination dose of SIF + SL to provide evidence for improving CBF and protecting cerebrovascular endothelial cells. MATERIALS/METHODS: In vivo study, SIF50 + SL40, SIF50 + SL80 and SIF50 + SL160 groups were obtained. Morris water maze, laser speckle contrast imaging (LSCI), and hematoxylin-eosin staining were used to detect learning and memory impairment, CBF, and damage to the cerebrovascular tissue in rat. The 8-hydroxy-2'-deoxyguanosine (8-OHdG) and the oxidized glutathione (GSSG) were detected. The anti-oxidative damage index of superoxide dismutase (SOD) and glutathione (GSH) in the serum of an animal model was also tested. In vitro study, an immortalized mouse brain endothelial cell line (bEND.3 cells) was used to confirm the cerebrovascular endothelial cell protection of SIF + SL. In this study, 50 µM of Gen were used, while the 25, 50, or 100 µM of SL for different incubation times were selected first. The intracellular levels of 8-OHdG, SOD, GSH, and GSSG were also detected in the cells. RESULTS: In vivo study, SIF + SL could increase the target crossing times significantly and shorten the total swimming distance of rats. The CBF in the rats of the SIF50 + SL40 group and SIF50 + SL160 group was enhanced. Pathological changes, such as attenuation of the endothelium in cerebral vessels were much less in the SIF50 + SL40 group and SIF50 + SL160 group. The 8-OHdG was reduced in the SIF50 + SL40 group. The GSSG showed a significant decrease in all SIF + SL pretreatment groups, but the GSH showed an opposite result. SOD was upregulated by SIF + SL pretreatment. Different combinations of Genistein (Gen)+SL, the secondary proof of health benefits found in vivo study, showed they have effective anti-oxidation and less side reaction on protecting cerebrovascular endothelial cell. SIF50 + SL40 in rats experiment and Gen50 + SL25 in cell test were the optimum joint doses on alleviating cognitive impairment and regulating CBF through protecting cerebrovascular tissue by its antioxidant activity. CONCLUSIONS: SIF+SL could significantly prevent cognitive defect induced by β-Amyloid through regulating CBF. This kind of effect might be attributed to its antioxidant activity on protecting cerebral vessels.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.77-83
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• 2022

뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권2호
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• pp.143-156
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• 2023

인공위성이 촬영한 영상의 내용을 정확하게 분석하기 위해서는 영상에 존재하는 구름 영역을 정확하게 인지하는 것이 필요하다. 최근 다양한 분야에서 딥러닝(deep learning) 모델이 뛰어난 성능을 보여줌에 따라 구름 영역 검출을 위해 딥러닝 모델을 적용한 방법들이 많이 제안되고 있다. 하지만 현재 구름 영역 검출 방법들은 의미 영역 분할 방법의 네트워크 구조를 그대로 사용하여 구름 검출 성능을 향상하는 데는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 구름 검출 데이터 세트에 다중 브랜치 네트워크 구조 탐색을 적용하여 구름 영역 검출에 최적화된 네트워크 모델을 생성함으로써 구름 검출 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 또한 구름 검출 성능을 향상하기 위하여 의미 영역 분할 모델의 학습 단계와 평가 단계의 평가 기준 불일치를 해소하기 위해 제안된 soft intersection over union (IoU) 손실 함수를 사용하고, 다양한 데이터 증강 방법을 적용하여 학습 데이터를 증가시켰다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 아리랑위성 3/3A호에서 촬영한 영상으로 구성된 구름 검출 데이터 세트를 사용하였다. 먼저 제안 방법과 의미 영역 분할 데이터 세트에서 탐색된 기존 네트워크 모델의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법의 mean IoU는 68.5%이며, 기존 모델보다 mIoU 측면에서 4%의 높은 성능을 보여주었다. 또한 soft IoU 손실 함수를 포함한 다섯 개의 손실 함수를 적용하여 손실 함수에 따른 구름 검출 성능을 분석하였으며, 실험 결과 본 연구에서 사용한 soft IoU 함수가 가장 좋은 성능을 보여주었다. 마지막으로 의미 영역 분할 분야에서 활용되는 최신 네트워크 모델과 제안 방법의 구름 검출 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 모델이 의미 영역 분할 분야의 최신 모델들보다 mIoU와 정확도 측면에서 더 나은 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.633-640
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• 2023

본 연구는 운행선 경전철 직결식 궤도 부설구간에서 발생한 도상블록의 변위거동 특성을 분석하여 적정 보강 방안을 도출하고자 현장조사를 바탕으로 한 수치해석을 수행하였다. 본 연구의 대상선로는 교량상 급곡선 직결식 콘크리트 궤도로서 교량바닥판에 부설된 도상블록이 종방향 및 횡방향으로 이동하는 문제가 발생하여 이에 대한 메커니즘을 분석하였다. 본 연구에서는 3D Solid요소를 이용한 궤도구조 모델링을 바탕으로 운행하중 조건에서 발생가능한 직결식 궤도의 거동을 분석하고 다양한 보강방안에 대한 보강효과를 해석적으로 분석하였다. 도상블럭의 보강 전, 후 횡변위 분석결과, 극한 횡압 작용 시 보강 후 최대 횡변위는 보강 전 대비 약 3% 수준(약 0.1mm)으로 크게 감소하는 것으로 분석되었다. 또한 채움 모르타르, 교량 바닥판, 보강철근의 발생응력 검토결과, 모두 2.6 이상의 충분한 안전율을 확보하는 것으로 분석되어 보강방안에 대한 최적 조건을 도출하였다. 따라서 본 연구에서 검토한 앵커링 보강 수량 및 대칭형 앵커배치는 도상블록 횡방향 변위 발생 제어 및 교량, 도상블록의 구조적 건전성 확보에 효과적일것으로 판단된다.