• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.303-313
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• 2021

Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.

• 수산해양기술연구
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• 제41권1호
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• pp.17-26
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• 2005

본 연구는 현용 정치망에서 나타나는 급조시의 심한 망형상과, 그물의 파망 및 유실에 의한 조업부진 등의 문제점을 해결하기 위해 일본의 근해어장용 양식 가두리시설에서 사용한 부가중량추의 이용방법을 도입하여 국내 정치망으로의 적용할 가능성을 검토하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 운동장이 흐름의 조상측인 경우, 부가중량추의 무게가 1.3${\sim}$5.2gf으로 증가할 때 장력은 기준형보다 약 10${\sim}$25% 증가하였다. 부착위치에 따라서는 A-type과 B-type은 기준형과 비슷하였고, C-type과 D-type은 기준형보다 약 10${\sim}$15% 증가하였다. 2. 부가중량추의 무게가 1.3${\sim}$5.2gf으로 증가할 때 운동장 섶장의 기울기 변화량은 약 0${\sim}$70$^{\circ}$, 비탈그물의 섶장은 약 0${\sim}$64$^{\circ}$, 조하측인 제 2원통의 섶장은 약 0${\sim}$46$^{\circ}$까지였고, 유속이 0.0${\sim}$0.6m/s로 증가할 때 제1원통고 제2원통 까래의 깊이는 정조시 보다 약 50% 감소하였다. 3. 부가중량추의 부착위치에 따른 운동장 섶장의 깊이는 A-type은 기준형보다 약 25%, B-type은 약 10% 감소하였고, C-type은 기준형과 비슷하고, D-type은 약 15% 증가하였다. 비탈그물의 까래의 깊이는 A-type이 가장 깊었고, 다음으로 B-type, C-type, D-type 순이었다. 제2원통 까래의 깊이는 4종류의 실험망이 기준형 보다 약 10${\sim}$15% 증가하였다. 유속이 0.0${\sim}$0.6m/s로 증가할 때 비탈그물의 섶장의 기울기 변화량은 약 0${\sim}$63$^{\circ}$, 제2원통 섶장의 기울기 변화량은 약 0${\sim}$44$^{\circ}$이었다. 4. 부가중량추의 적정 무게는 약 2.6${\sim}$3.6gf이었고, 적정 부착위치는 부가중량추와 연결부분인 그물자락사이 연결줄의 길이가 약 300mm인 C-type과 연결줄 없이 직접 부착한 D-type이었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제3권2호
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• pp.141-160
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• 1998

In order to achieve a successful introduction of CALS, an enterprise model which is a concise description of what an enterprise does is required. The enterprise model mainly consists of a process model and a data model. The process model describes processes that create, change, combine, or destroy the entities within the enterprise. Several process modeling methodologies have been proposed. Each modeling methodology requires its own modeling view point, elements, and syntax. In developing a process model for CALS, these models created at different view points are required to analyze and design a system in a broad view. This paper aims at proposing an integration methodology for a process model. Specifically, IDEF0, IDEF3, and Petri Net are considered to be integrated. An IDEF0 model describing static functions of enterprise is transformed to an IDEF3 model describing behaviour of a system with additional information. Also, the IDEF3 model is transformed to a Petri Net model. These transformations will be automatically accomplished once the additional information for the transformation is provided.

• 한국수산과학회지
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• 제43권2호
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• pp.159-168
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• 2010

This paper presents a mathematical model and simulation method for investigating the performance of set net systems and fish cage systems influenced by currents and waves. Both systems consist of netting, mooring ropes, a floating collar and sinkers. The netting and ropes were considered flexible structures and the floating collar was considered an elastic structure. Both were modeled on a mass-spring model. The structures were divided into finite elements and mass points were placed at the mid-point of each element, and the mass points were connected by mass-less springs. Each mass point was subjected to external and internal forces and the total force was calculated at every integration step. An implicit integration scheme was used to solve the nonlinear dynamic system. The computation method was applied to dynamic simulation of actual systems simultaneously influenced by currents and waves in order to evaluate their practicality. The simulation results improved our understanding of the behavior of the structure and provided valuable information concerning the optimized design of set net and fish cage systems exposed to an open ocean environment.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 생물환경조절학회지
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• 제13권2호
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• pp.102-106
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• 2004

착색단고추 관비재배 시 토양수분함량이 생육 및 품질에 미치는 영향을 구명하여 생산성 향상을 위한 기초자료로 활용코져 수행하였다. 광합성속도 및 증산속도는 토양내 수분량이 적은 -30 ㎪에서 낮았으며, 토양의 pH와 EC는 수분함량에 따른 큰 변화 없이 안정적이었다. 식물체의 전질소 함량은 -30 ㎪에서 가장 낮았으며, 칼륨, 칼슘, 마그네슘은 -10 kPa에서 가장 높았고, 인산은 처리간에 유의성이 없었다. 정식 60일째의 생육은 토양수분함량이 낮아질수록 저조하였으나 정식 210일째는 토양수분함량간에 유의성이 없었다. 품질은 토양수분함량에 따른 유의성이 없었으나 당도만 -30 ㎪에서 $8.0^{\circ}$Brit로서 가장 높았다. 따라서 착색단고추 관비재배를 위한 토양수분의 함량은 -10 ㎪∼-20 ㎪에서 생육 및 품질이 양호하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1028-1033
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• 1991

This paper describes the design of a neural network estimator to estimate weld pool sizes for on-line use of quality monitoring and control in GMA welding processes. The estimator utilizes surface temperatures measured at various points on the top surface of the weldment as its input. The main task of the neural net is to realize the mapping characteristics from the point temperatures to the weld pool sizes through training, A series of bead-on plate welding experiments were performed to assess the performance of the neural estimator.

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.239-253
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• 2024

본 연구는 learning-to-rank (LTR) 기법 중 point-wise와 pair-wise learning을 적용하여 서울 경마경기 순위 예측을 수행하였다. Point-wise learning으로는 선형 회귀와 랜덤 포레스트를 pair-wise learning으로는 RankNet, LambdaMART (XGBoost Ranker, LightGBM Ranker, CatBoost Ranker)을 활용하였다. 또한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 전처리 과정에서 경주기록을 경주거리에 따라 표준화하는 방식을 채택하였으며, 모형의 예측 능력 향상을 위해 경기 정보, 기수 정보, 마필 정보, 조교사 정보 등의 다양한 데이터를 사용하였다. 그 결과 아이템 간의 순위관계를 학습할 수 있는 pair-wise learning이 point-wise learning보다 전반적으로 더 뛰어난 예측력을 보이는 것을 확인하였다. 특히 CatBoost Ranker는 제시된 모형들 중 가장 뛰어난 예측 성능을 보였다. 마지막으로 섀플리 값을 통해 CatBoost Ranker에서 경주마의 성적, 직전 경주기록, 경주마의 출발훈련 횟수, 누적 출발훈련 횟수, 질병 진단횟수 등이 상위 10개 중요 변수에 포함된 것을 확인하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제9권4호
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• pp.31-40
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• 2019

With Building Information Modeling(BIM) becoming the de facto standard for data sharing in the AEC industry, additional needs have increased to ensure the data integrity of BIM models themselves. Although the Industry Foundation Classes provide an open and neutral data format, its generalized schema leaves it open to data loss and misclassifications This research applied deep learning to automatically classify BIM elements and thus check the integrity of BIM-to-IFC mappings. Multi-view CNN(MVCC) and PointNet, which are two deep learning models customized to learn and classify in 3 dimensional non-euclidean spaces, were used. The analysis was restricted to classifying subtypes of architectural walls. MVCNN resulted in the highest performance, with ACC and F1 score of 0.95 and 0.94. MVCNN unitizes images from multiple perspectives of an element, and was thus able to learn the nuanced differences of wall subtypes. PointNet, on the other hand, lost many of the detailed features as it uses a sample of the point clouds and perceived only the 'skeleton' of the given walls.

• 한국CDE학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.168-178
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• 2005

The Delaunay triangular net is primarily characterized by a balance of the whole by improving divided triangular patches into a regular triangle, which closely resembles an equiangular triangle. A triangular net occurring in certain, point-clustered, data is unique and can always create the same triangular net. Due to such unique characteristics, Delaunay triangulation is used in various fields., such as shape reconstruction, solid modeling and volume rendering. There are many algorithms available for Delaunay triangulation but, efficient sequential algorithms are rare. When these grids involve a set of points whose distribution are not well proportioned, the execution speed becomes slower than in a well-proportioned grid. In order to make up for this weakness, the ids are divided into sub-grids when the sets are integrated inside the grid. A method for finding a mate in an incremental construction algorithm is to first search the area with a higher possibility of forming a regular triangular net, while the existing method is to find a set of points inside the grid that includes the circumscribed sphere, increasing the radius of the circumscribed sphere to a certain extent. Therefore, due to its more efficient searching performance, it takes a shorer time to form a triangular net than general incremental algorithms.