• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권1호
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• pp.13-24
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• 2021

암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.77-86
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• 2022

본 연구의 궁극적인 목표인 지능형 해안 경계 체계 구축을 위해, 본 논문에서는 먼저 해안경계 지능화를 위한 AI 학습 모델의 구축 방안을 제시하였다. 우리는 3면이 바다로 이루어져있고 남과 북이 대치하는 상황으로 인해 해안 경계가 중요한 국가적 과업인 나라이다. 국방개혁 2.0에 의해 해안경계를 담당하고 있는 R/D (Radar) 운용인력이 감소하고 복무 기간이 단축되고 있다. 특히, 레이더와 같이 고도의 장비를 다루는 데에는 휴먼 에러가 발생할 개연성은 늘 상존하는 것이다. 해안 경계와 인공지능의 접목은 정부의 인공지능 국가전략의 구현과 확대라는 목표에도 필요 충분한 시점에 와 있다. 지능형 해안 경계 체계 구축을 위한 AI학습 모델 개발의 기능별 방안을 제시하였다. R/D신호 분석 AI모델 개발, 책임해역 분석 AI모델 개발, 표적 관리 자동화 기능으로 구분하였다. 이를 실현하기 위한 3단계 추진 전략을 살펴보았다. 1단계는 AI 학습모델 구축의 통상적인 단계로써, 데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 여과, 데이터 정제, 데이터 변환 등이 이루어진다. 2단계에서는 R/D 특성에 기초해 신호분석을 실시하고, 실상과 허상을 분류하는 AI 학습모델 개발을 진행하고, 책임해역을 분석하고, 취약지역/시간 분석을 실시한다. 최종 단계에서는 AI 학습모델의 검증, 가시화 및 시연 등이 이루어진다. 군 무기체계에 AI 기술이 접목돼 지능화된 무기체계로 바뀌는 최초의 성과가 달성된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.901-912
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• 2022

전 세계적인 기후변화로 재해발생빈도가 증가하고 있으며, 국내에서도 이례적인 폭우 및 장마현상이 발생되고 있다. 이러한 기상이변현상은 가뭄, 홍수 등으로 이어져 2차피해를 유발할 수 있으므로 주기적인 모니터링과 신속한 탐지가 중요하다. 수체탐지를 위하여 광학영상을 활용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나, 폭우를 동반하여 발생하는 홍수를 탐지하기 위해서는 구름의 영향으로 탐지하기 어렵다는 한계를 대변하기 위해 전천후 주야에 관계없이 관측가능한 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR)를 활용한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 개방데이터로서 24시간 이내에 수집 가능한 Sentinel-1 SAR 영상을 활용하여 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 알고리즘인 UNet을 적용하였다. 선행연구에서 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 수체탐지 연구가 진행되고 있지만, 국내를 대상으로 소수의 연구만이 진행되었다. 따라서 SAR 영상의 딥러닝 적용가능성을 파악해보고자 UNet과 기존의 알고리즘인 임계값(thresholding) 방법을 비교하였으며, 5가지 지수와 Sentinel-2 normalized difference water index (NDWI)로 평가하였다. Intersect of union (IoU)로 정확도를 평가해 본 결과 UNet은 0.894, 임계값 방법은 0.699로 UNet의 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 딥러닝 기반 SAR영상의 적용가능성을 확인할 수 있었으며, 고해상도의 SAR영상과 딥러닝 알고리즘을 적용한다면, 국내를 대상으로 주기적이고 정확한 수체의 변화탐지가 가능할 것이라 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.243-248
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• 2022

본 논문은 SUS MASK을 FeCl3에 첨가제 (F300)를 첨가하여 에칭하는 것이 목적이다. 실험에 사용된 장비는 자체 제작된 자동 액 관리 시스템이다. 자동 액 관리 시스템은 비중(S.G)과 산화환원전위 (ORP)를 실시간으로 제어하고 FeCl3 및 첨가제를 정량 공급할 수 있는 장치이다. SUS MASK를 10장 단위로 200장까지 1분 동안 에칭하였다. 초기 SUS MASK가 10장 일 때 ORP 값이 628 mV로 시작하여 40장 투입할 때부터 611 mV로 측정되어 200장까지 610 mV에 가깝게 유지되는 것을 확인하였다. 또한 비중은 1.640 근처에서 유지되었다. 그리고 SUS MASK가 50장 이후부터 200장까지 0.4 mm에 근접하게 측정되었다. 실험은 ORP는 610 mV, 비중은 1.463, 에칭 압력은 3.0 kg/cm2, 첨가제 (F300) 비율은 1.2%로 하였고 한번 에칭할 때 10장씩 200장까지 하여 홀 크기를 측정하였다. 그 결과, 20장부터 직경이 0.4 mm에 근접하였다. SUS MASK 매수가 늘어나도 ORP 및 비중 조절이 잘 되었고 실험 목표치인 0.4 mm에 근접된 것을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.117-127
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• 2023

연구목적: 국내외 냉장·냉동 창고 수는 증가 추세에 있으며 최근 잇따라 대형 냉장·냉동 창고의 화재가 발생하고 있다. 화재는 꾸준히 발생하고 재산피해액은 매년 증가 추세를 보여 대형 냉장·냉동 창고에서 발생하는 화재 예방에 대한 부분의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 실제 냉장·냉동 창고를 현장 조사하고 화재 사례 등을 분석하여 화재 위험성을 도출 및 그 특성을 분석하였으며 국외의 냉장·냉동 창고의 적응성 있는 소방기술로 대두되고 있는 저산소 화재예방시스템(ORS)에 대해 조사해 화재시뮬레이션(FDS) 를 통해 냉동 창고 모델링을 진행하여 산소농도에 따른 화재성상을 분석하였다. 연구결과:화재시뮬레이션을 통해 산소 농도 21%, 저산소 화재예방시스템 작동 상태인 15.7%와 추가로 17.7, 16.7%를 분석한 결과 21, 17.7, 16.7%상태에서 3~4분 이내에 플래시오버에 도달하였으나 산소농도를 15.7%로 낮춘 경우 13분간 화원을 가해도 착화되지 않았다. 결론: 본 연구에서는 저산소 화재예방시스템의 개념 및 전반적인 부분을 이해하고 화재시뮬레이션을 통해 냉동 창고 모델링하고 산소농도에 따른 분석을 진행해 저산소 화재예방시스템(ORS)의 화재방호 적응성에 대해 분석하였다. 앞으로 실대형 실증실험과 관련 규정이 마련되어 화재의 사각지대에 놓인 냉장·냉동 창고의 화재 예방에 대한 솔루션이 제공되길 기대한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2000년도 제18회 학술발표회 논문개요집
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• pp.174-174
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• 2000

A strong antiferromagnetic coupling in Fe/Si multilayered films (MLF) had been recently discovered and much consideration has been given to whether the coupling in the Fe/Si MLF system has the same origin as the metal/metal MLF. Nevertheless, the nature of the interfacial ron silicide is still controversial. On one hand, a metal/ semiconductor structure was suggested with a narrow band-gap semiconducting $\varepsilon$-FeSi spacer that mediates the coupling. However, some features show that the nature of coupling can be well understood in terms of the conventional metal/metal multilayered system. It is well known that both magneto-optical (MO) and optical properties of a metal depend strongly on their electronic structure that is also correlated with the atomic and chemical ordering. In this study, the nature of the interfacial regions is the Fe/Si multilayers has been investigated by the experimental and computer-simulated MO and optical spectroscopies. The Fe/Si MLF were prepared by rf-sputtering onto glass substrates at room temperature with the number of repetition N=50. The thickness of Fe sublayer was fixed at 3.0nm while the Si sublayer thickness was varied from 1.0 to 2.0 nm. The topmost layer of all the Fe/Si MLF is Fe. In order to carry out the computer simulations, the information on the MO and optical parameters of the materials that may constitute a real multilayered structure should be known in advance. For this purpose, we also prepared Fe, Si, FeSi2 and FeSi samples. The structural characterization of Fe/Si MLF was performed by low- and high -angle x-ray diffraction with a Cu-K$\alpha$ radiation and by transmission electron microscopy. A bulk $\varepsilon$-FeSi was also investigated. The MO and optical properties were measured at room temperature in the 1.0-4.7 eV energy range. The theoretical simulations of MO and optical properties for the Fe/Si MLF were performed by solving exactly a multireflection problem using the scattering matrix approach assuming various stoichiometries of a nonmagnetic spacer separating the antiferromagnetically coupled Fe layers. The simulated spectra of a model structure of FeSi2 or $\varepsilon$-FeSi as the spacer turned out to fail in explaining the experimental spectra of the Fe/Si MLF in both intensity and shape. Thus, the decisive disagreement between experimental and simulated MO and optical properties ruled out the hypothesis of FeSi2 and $\varepsilon$-FeSi as the nonmagnetic spacer. By supposing the spontaneous formation of a metallic ζ-FeSi, a reasonable agreement between experimental and simulated MO and optical spectra was obtained.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.765-778
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• 2008

리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.496-503
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• 2022

어업인의 감소와 단독조업 어선이 증가되는 현실에서, 어선의 해상안전을 위한 항해 및 무선설비의 의무장비는 계속 증가되어 왔다. 따라서 협소한 조타실에는 항해, 통신, 어로 등의 많은 장비가 설치되므로 혼잡한 상태이며, 다수의 모니터가 전면에 배치되므로 해상견시 능력을 저하시키는 요인으로 된다. 문제의 해결책으로 디지털선택호출-초단파대무선설비(VHF-DSC), 선박자동 식별장치(AIS), 어선위치발신장치(V-Pass) 등의 무선설비를 LAN 기반으로 하나의 MFD(multi function display)에 통합하여 운용하는 인터페이스를 구현하였다. 또한, MFD와 무선설비들 간의 연동으로 데이터의 교환을 위하여 IEC61162-450의 UDP 패킷과 IEC61162 센텐스를 적용하였고, 장비와 기능별로 필요한 메시지를 추가로 정의하였다. 통합된 MFD 모니터는 메뉴방식으로 쉽게 조작되며, 해상안전 관련 조난 및 긴급통신 기능과 장비별 메시지전송 상태의 확인으로 인터페이스 성능을 평가하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.31-49
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• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.49-56
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• 2024

구조물의 동적 해석 자동화는 구조 통합 시스템에서 중요한 역할을 한다. 해석 결과에 따른 신속한 대피 또는 경고 조치가 신속하게 이루어지도록 해석 모듈은 짧은 실시간에 해석 결과를 출력해야 한다. 구조 해석법으로 세계적으로 가장 많이 사용되는 방법은 유한요소법이다. 유한요소법이 널리 사용되는 이유 중 하나는 사용의 편리다. 그러나 사용자가 유한요소망을 입력해야 하는데 요소망의 요소 수는 계상량과 정비례하고 요소망의 적절성은 에러와 연관된다. 본 연구는 시간 영역 동적 해석에서 전 단계 해석 결과를 사용하여 계산된 대표 변형률 값으로 오차를 평가하고, 요소 세분화는 절점 이동인 r-법과 요소 분할인 h-법의 조합으로 효율적으로 계산하는 적응적 요소망 형성 전략을 제시한다. 적용한 캔틸레버보와 간단한 프레임 예제를 통하여 적절한 요소망 형성, 정확성, 그리고 연산 효율성을 검증하였다. 이 방법의 간단함이 지진 하중, 풍하중, 비선형 해석 등에 의한 복잡한 구조 동적 해석에도 효율적으로 사용될 수 있는 것을 보여 준다.