• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.70-75
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• 2021

디자인에 있어서 유사한 디자인들을 그룹핑하여 분류하는 것은 관리적인 측면에서 효율성을 높여주고 사용적인 측면에서는 편의성을 제공한다. 본 연구는 인공지능 알고리즘을 이용하여 텍스타일 디자인을 도트, 꽃무늬, 줄무늬, 그리고 기하학으로 4개의 카테고리로 분류하고자 하였다. 특히, 인공지능의 관점에서 분류의 근거가 되는 관심 영역을 찾아내고 설명할 수 있는 지를 탐색하였다. 총 4,536개의 디자인을 8:2의 비율로 무작위 추출하여 학습용 데이터 3,629개와 테스트용 데이터 907개로 구성하였다. 분류에 사용된 모델은 VGG-16과 ResNet-34로 두 모델의 꽃무늬 디자인에 대한 정밀도는 각각 0.79%, 0.89%이며, 재현율은 0.95%, 0.38%로 우수한 분류 성과를 보였다. LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation) 기법을 이용하여 분석한 결과에 따르면, 기하학과 꽃무늬 디자인의 경우 도형과 꽃잎 부분이 분류의 근거가 되는 관심 영역으로 도출되었다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.19-31
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• 2022

With the development of 3D-based CAD (Computer Aided Design), attempts at freeform building design have expanded to small and medium-sized buildings in Korea. However, a standardized system for continuous utilization of shape data and BIM conversion process implemented with 3D-based NURBS is still immature. Without accurate review and management throughout the Freeform building project, interference between members occurs and the cost of the project increases. This is very detrimental to the project. To solve this problem, we proposed a continuous utilization process of 3D shape information based on BIM parameters. Our process includes algorithms such as Auto Split, Panel Optimization, Excel extraction based on shape information, BIM modeling through Adaptive Component, and BIM model utilization method using ID Code. The optimal cutting reference point was calculated and the optimal material specification was derived using the Panel Optimization algorithm. With the Adaptive Component design methodology, a BIM model conforming to the standard cross-section details and specifications was uniformly established. The automatic BIM conversion algorithm of shape data through Excel extraction created a BIM model without omission of data based on the optimized panel cutting reference point and cutting line. Finally, we analyzed how to use the BIM model built for automatic conversion. As a result of the analysis, in addition to the BIM utilization plan in the general construction stage such as visualization, interference review, quantity calculation, and construction simulation, an individual management plan for the unit panel was derived through ID data input. This study suggested an improvement process by linking the existing research on atypical panel optimization and the study of parameter-based BIM information management method. And it showed that it can solve the problems of existing Freeform building project.

• 한국농공학회지
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• 제29권4호
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• pp.73-92
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• 1987

Formulation of the geometric optimization for truss structures based on the elasticity theory turn out to be the nonlinear programming problem which has to deal with the cross-sectional area of the member and the coordinates of its nodes simultaneously. A few techniques have been proposed and adopted for the analysis of this nonlinear programming problem for the time being. These techniques, however, bear some limitations on truss shapes, loading conditions and design criteria for the practical application to real structures. A generalized algorithm for the geometric optimization of the truss structures, which can eliminate the above mentioned limitations, is developed in this study. The algorithm proposed utilizes the two-levels technique. In the first level which consists of two phases, the cross-sectional area of the truss member is optimized by transforming the nonlinear problem into SUMT, and solving SUMT utilizing the modified Newton Raphson method. In the second level, which also consists of two phases the geometric shape is optimized utillzing the unindirectional search technique of the Powell method which make it possible to minimize only the objective functlon. The algorithm proposed in this study is numerically tested for several truss structures with various shapes, loading conditions and design criteria, and compared with the results of the other algorithms to examine its applicability and stability. The numerical comparisons show that the two- levels algorithm proposed in this study is safely applicable to any design criteria, and the convergency rate is relatively fast and stable compared with other iteration methods for the geometric optimization of truss structures. It was found for the result of the shape optimization in this study to be decreased greatly in the weight of truss structures in comparison with the shape optimization of the truss utilizing the algorithm proposed with the other area optimum method.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권2호
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• pp.181-190
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• 2014

무인항공기(UAV)를 이용하여 효율적인 감시정찰을 수행하기 위해서는 센서의 고성능, 다중화와 함께 운용상황에 맞는 최적화된 비행경로계획이 요구된다. 이뿐만 아니라 시스템 개발 또는 임무운용 전 임무 효용성 평가, 평시와 전시에 빠른 작전 결정을 위해서는 임무를 가시화할 수 있는 가시화 도구가 필요하다. 본 연구에서는 STK(Systems Tool Kit)와 MATLAB을 통합한 임무 가시화 및 분석 도구를 개발하고 이를 통하여 UAV 감시정보정찰(ISR; Intelligence, Surveillance and Reconnaissance) 임무분석을 수행하였다. 개발된 임무분석 도구에는 비행최적화 뿐만 아니라 장애물 회피 알고리즘, FoM(Figure of Merit) 분석 알고리즘이 적용되어 최적의 임무계획이 가능하도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.89-97
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• 2023

본 논문에서는 로그 분석을 어렵게 하는 요인을 제안하고 이후 분석에 도움을 주는 로그 내 다양한 객체 인식 기법을 설계한다. 오늘날의 IT 시스템에서 로그는 다수의 고급 AI 분석 기술의 핵심적인 원천 데이터이다. 로그에는 유용한 정보가 많이 포함되어 있지만 로그는 본질적으로 반구조화되어 있기 때문에 로그 내 유용 정보에 기술을 직접적으로 적용시키기 어렵다. 로그 분석을 방해하는 요소는 file path, identifier, json 등 다양한 객체이다. 이러한 객체에 대한 BERT기반의 패턴 인식 알고리즘을 설계하고 객체 인식을 수행한다. 본 실험에서 정의한 패턴 인식 알고리즘은 객체의 정의, GROK 패턴, 그리고 정규 표현식에 기반한다. 기존에 알려진 패턴과 정규 표현식을 기반으로 한 간단한 패턴 매칭이 효과적이지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 그 결과 기존 패턴과 정규 표현식만을 사용하는 것보다 훨씬 나은 정확도를 보여준다. 또한, BERT 모델의 경우 인식 객체 이외의 객체를 분류하는 정확도가 99%에 달하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.319-332
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• 2004

복합재료(FRP)는 재료적 고비강도, 고내구성 등으로 인하여 건설분야에 널리 사용되고 있어, 본 연구에서는 인발성형된 FRP 바닥판의 형상최적설계를 수행하였다. 최적설계의 정식화에서 목적함수는 단위모듈의 체적을 최소화하도록 하였으며, 설계변수는 바닥판 단면의 기하적 치수와 재료적 물성을 사용하였다. 반면 바닥판의 성능을 최대한 효율적으로 설계하기 위하여 설계 제약조건으로 처짐규정, 재료파괴 기준, 좌굴하중, 바닥판 최소두께와 응력을 사용하였다. 단면형상의 효율적 결정과 시공성을 고려하여 구조적 보조부재를 포함하지 않는 튜브 모양의 형상으로 제한하였으며, 최적화 알고리즘은 Index기법을 적용하여 수렴성을 극대화한 개선된 GAs를 사용하였다. 상용 프로그램인 ABAQUS를 사용하여 3차원 유한요소해석을 수행하였고, 구조해석 결과를 최적화 과정에 필요한 제약조건으로 활용하고, 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구를 통하여 개발한 최적화 프로그램을 검증하기 위하여, 40m의 지간, 폭 12.14m에 주형 간격이 2.5m인 단순교를 대상으로 하였으며, 도로교 설계 기준을 만족하는 DB-24하중을 적용하였다. 복합재료의 재료로 E-glass섬유를 사용하였으며, 최적설계를 수행한 결과 인발성형공법에 의한 실용적인 단면을 제안하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제43권4호
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• pp.185-192
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• 2022

Early detection of mild cognitive impairment can help prevent the progression of dementia. The purpose of this study was to design and validate a machine learning model that automatically differential diagnosed patients with mild cognitive impairment and identified cognitive decline characteristics compared to a control group with normal cognition using resting-state quantitative electroencephalogram (qEEG) with eyes closed. In the first step, a rectified signal was obtained through a preprocessing process that receives a quantitative EEG signal as an input and removes noise through a filter and independent component analysis (ICA). Frequency analysis and non-linear features were extracted from the rectified signal, and the 3067 extracted features were used as input of a linear support vector machine (SVM), a representative algorithm among machine learning algorithms, and classified into mild cognitive impairment patients and normal cognitive adults. As a result of classification analysis of 58 normal cognitive group and 80 patients in mild cognitive impairment, the accuracy of SVM was 86.2%. In patients with mild cognitive impairment, alpha band power was decreased in the frontal lobe, and high beta band power was increased in the frontal lobe compared to the normal cognitive group. Also, the gamma band power of the occipital-parietal lobe was decreased in mild cognitive impairment. These results represented that quantitative EEG can be used as a meaningful biomarker to discriminate cognitive decline.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1005-1013
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• 2021

코로나 19가 장기화되면서 기존 학력 격차가 더욱 심화되고 있다. 본 연구의 목적은 담임교사에게 학업 성취도 분석을 통해 학년 및 학급 내 학력 격차 실태를 시각적으로 확인하고, 이를 활용하여 학력 격차를 개선하기 위한 수업 설계 및 방안 탐색에 도움을 주기 위함이다. 학생들의 학년 초 국어, 수학 진단평가 점수 데이터를 K-means 알고리즘을 활용하여 클러스터로 시각화하였으며, 그 결과 유의미한 군집이 형성된 것을 확인했다. 또한, 교사 인터뷰 결과를 통해서 학생의 학습 수준 및 학업 성취 확인, 개별 보충지도 및 수준별 학습과 같은 수업 설계 등 학력 격차 개선에 본 시스템이 유의미한 것으로 확인되었다. 이는 곧, 학업 성취도 데이터 분석 시스템이 학력 격차 개선에 도움이 된다는 것을 의미한다. 본 연구가 담임교사에게 학년 및 학급 내 학력 격차 개선 방안을 탐색하는 데에 실질적인 도움을 제공하며, 궁극적으로 학력 격차 개선에 기여하기를 기대한다.

• 지질공학
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• 제32권2호
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• pp.221-239
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• 2022

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권7호
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• pp.403-411
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• 2021

This study discusses the influence of economic factors on the clothing exports from China and 15 South and Southeast Asian countries to the United States. A basic gravity trade model with three predictors, including the GDP value produced by exporting and importing countries and their geographical distance was established to explain the bilateral trade patterns. The conventional approach of multiple regression and the novel approach of Artificial Neural Networks (ANNs) were developed based on the value of clothing exports from 2012 to 2018 and applied to the trade pattern prediction of 2019. The results showed that ANNs can achieve a more accurate prediction in bilateral trade patterns than the commonly-used econometric analysis of the basic gravity trade model. Future studies can examine the predictive power of ANNs on an extended gravity model of trade that includes explanatory variables in social and environmental areas, such as policy, initiative, agreement, and infrastructure for trade facilitation, which are crucial for policymaking and managerial consideration. More research should be conducted for the examination of the balance between developing countries' economic growth and their social and environmental sustainability and for the application of more advanced machine-learning algorithms of global trade flow examination.