• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권4호
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• pp.389-394
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• 2023

근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.267-279
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• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.66-73
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• 2024

사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.35-52
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• 2019

전자정부를 포함한 다양한 형태의 공공서비스가 제공됨에 따라 공공서비스 품질에 대한 국민의 요구 수준이 점점 높아지고 있다. 공공서비스의 품질을 높이기 위해서 공공서비스 품질에 대한 상시적 측정과 개선이 필요함에도 불구하고 전통적인 설문조사는 비용과 시간이 많이 소요되어 한계가 있다. 따라서 공공서비스에서 발생하는 데이터를 기반으로 원하는 시점에 언제라도 공공서비스의 품질을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 분석적 기법이 필요하다. 본 연구에서 공공서비스의 품질을 데이터 기반으로 분석하기 위해 N시의 건축 인허가 민원 서비스를 대상으로 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. N시의 건축 인허가 민원 서비스는 분석에 필요한 데이터를 확보할 수 있고 공공서비스 품질관리를 통해 타 기관으로 확산 가능할 것으로 판단되었기 때문이다. 본 연구는 2014년 1월부터 2년 동안 N시에서 발생한 총 3678건의 건축 인허가 민원 서비스에 대해 프로세스 마이닝을 실시하여 프로세스 맵을 그리고 빈도가 높은 부서와 평균작업시간이 긴 부서를 파악하였다. 분석 결과에 따르면 특정 시점에 한 부서별로 업무가 몰리거나 상대적으로 업무가 적은 경우가 발생하였다. 또한 민원의 부하가 늘 경우 민원완료까지 걸리는 시간이 늘어날 것이라는 합리적인 의심을 하였으나 분석 결과 상관관계는 크게 없었다. 분석 결과에 따르면 민원완료까지 걸리는 시간은 당일처리에서 1년 146일까지 매우 다양하게 분포하였다. '하수처리과,' '수도과,' '도시디자인과,' '녹색성장과'의 상위 4개 부서의 누적빈도가 전체의 50%를 넘고 상위 9개 부서의 누적빈도가 70%를 넘어서는 등 빈도가 높은 부서는 한정적이며 부서 간 부하의 불균형이 심했다. 대부분의 민원 서비스는 서로 다른 다양한 패턴의 프로세스를 갖고 있었다. 본 연구의 결과를 활용하면 특정 시점에 민원의 부하가 큰 부서를 찾아내 부서 간 인력 배치를 탄력적으로 운영할 수 있을 것이다. 또한 민원 특성별 협의에 참여하는 부서의 패턴을 분석한 결과, 협의 부서 요청 시 자동화 혹은 추천에 활용할 수 있는 가능성이 보인다. 본 연구는 민원 서비스에 대한 프로세스 마이닝 분석을 통해 향후 공공서비스 품질 개선방향을 제시하는데 활용될 것으로 기대한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제52권4호
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• pp.467-474
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• 2014

화학공정의 기초설계는 물질수지와 열수지 계산을 기초로 공정의 경제성을 확보하고 주어진 조건 내에서 원하는 제품을 생산 가능하도록 한다. 이 단계를 통해 공정은 사용될 물질과 반응, 설비의 구조와 운전 조건 등이 결정되기 때문에 이후 바뀔 수 없는 고유한 특성을 갖게 된다. 고유한 특성은 뛰어난 경제성일 수도 있지만 다양한 잠재적 위험요인을 내포하는 것일 수도 있다. 따라서 기초설계를 위한 공정모사와 정량적 위험성 평가 기법의 통합을 통해 보다 안전하면서도 경제적인 공정을 설계하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 LNG 액화공정을 Aspen HYSYS를 이용하여 모사하고, 폭발 사고에 대한 정량적 위험성 평가를 수행함으로써 잠재적 위험성을 최소화하면서도 경제성을 고려하도록 설계변수를 결정하였다. 이를 위해 확률적 최적화 방법론을 이용하여 Aspen HYSYS의 최적화 한계를 극복하였고, Aspen HYSYS와 Matlab의 연동을 통해 정량적 위험성 평가의 정확성을 높이며 최적화를 용이하게 하였다. 정량적 위험성 평가 결과, 공정 변수 중 안전성 확보를 위해 중요한 변수는 혼합냉매의 압력이었고, 0.5~10%의 운전비용 증가를 통해 잠재적 위험성을 4~18% 줄일 수 있었다. 비용을 크게 증가시킬수록 위험성의 절대적 수치는 낮아지지만 비용 대비 위험성 감소의 효과는 떨어졌다. 이처럼 공정모사와 정량적 위험성 평가 기법의 통합은 태생적으로 보다 안전한 공정의 설계가 가능하게 하고, 기초설계 단계에서부터 공정 내 위험요인을 수치적으로 확인할 수 있어 위험요인이 적은 특성을 갖도록 공정을 설계하는데 도움이 될 것이다.