• 한국지반신소재학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.39-47
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• 2024

본 연구에서는 부산항 신항 및 부산항 북항의 해성점토, 김해와 양산을 포함한 낙동강 중·하류, 울산지역에 분포하고 있는 연약한 점토층에 대하여 물성 시험 및 표준압밀시험을 실시한 후 결과를 활용하여 물성 특성 중 시료의 교란 여부와 관계없고 개인별 시험오차 발생이 작은 물성인 함수비를 이용하여 압축지수, 처녀압축지수, 압밀계수, 팽창지수, 2차압축지수 등을 회귀분석하여 상관성과 정확도를 평가하여 함수비로 압밀정수를 평가 및 산정할 수 있는 방안을 검토하였다. 압축지수를 산정하기 위해 물성 시험 중 가장 많이 활용되는 함수비 및 간극비, 액성한계와 상관성을 분석한 결과 액성한계가 가장 낮은 상관성을 가지는 것으로 확인되었다. 현재 자연상태의 함수비를 활용하여 압밀정수를 선형회귀분석한 결과 높은 상관성을 보여 침하량 및 침하시간을 결정할 수 있는 관계식을 제시하였다. 본 연구결과 부산, 경남지역에 분포하고 있는 퇴적 점토층의 지반침하 검토 시 함수비를 이용하여 압밀정수를 평가 및 산정할 수 있는 대안으로 활용할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.19-23
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• 2024

양손 절단 환자들에게 미용적 목적과 함께 기능적 목적을 갖춘 의수가 필요하며 잔존 근육의 근전도를 이용한 인공 의수에 대한 연구가 활발하나 아직도 비싼 비용의 문제가 있다. 본 연구에서는 저비용의 부품과 소프트웨어인 표면 근전도 센서, 머신러닝 소프트웨어 Edge Impulse, Arduino Nano 33 BLE, 그리고 3D 프린팅을 이용하여 인공의수를 제작하고 성능을 평가하였다. 표면 근전도 센서로 획득하고 Edge Impulse에서 디지털 시그널 프로세싱 과정을 거친 신호들을 이용하여 머신러닝으로 손가락 운동의 종류를 판단하는 훈련을 통해 각 손가락의 굽힘 운동신호를 의수 모델의 손가락들에 전달하였다. 디지털 시그널 프로세싱 조건을 노치 필터 60 Hz, 대역필터 10-300 Hz, 그리고 샘플링 주파수 1,000 Hz로 했을 때, 머신 러닝의 정확도가 82.1%로 가장 높았다. 각 손가락 굴곡 운동간에 혼동될 수 있는 가능성은 약지가 가장 높아서 검지의 운동으로 혼동될 가능성이 44.7 %이었다. 저비용 인공의수의 성공적인 개발을 위해서는 더 많은 연구가 필요하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.121-129
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• 2024

디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권4호
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• pp.717-725
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• 2024

The Hanwoo traceability system currently utilizes 11 dinucleotide repeat microsatellite (MS) markers. However, dinucleotide repeat markers are known to have a high incidence of polymerase chain reaction (PCR) artifacts, such as stutter bands, which can complicate the accurate reading of alleles. In this study, we examined the polymorphisms of the 11 dinucleotide repeat MS markers currently employed in traceability systems. Additionally, we explored four trinucleotide repeat MS markers and one tetranucleotide repeat MS marker in a sample of 1,106 Hanwoo cattle. We also assessed the potential utility of the tri- and tetranucleotide repeat MS markers. The polymorphic information content (PIC) of the five tri- and tetranucleotide repeat markers ranged from 0.663 to 0.767 (mean: 0.722), sufficiently polymorphic and slightly higher than the mean (0.716) of the current 11 dinucleotide repeat markers. Using all 16 markers, the mean PIC was 0.718. The estimated probability of identity (PI) was 3.13 × 10^-12 using the 11 dinucleotide repeat markers, 7.03 × 10^-6 using the five tri- and tetranucleotide repeat markers, and 2.39 × 10^-17 using all 16 markers; the respective PI_half-sibs values were 2.69 × 10^-9, 1.29 × 10^-4, and 3.42 × 10^-13; and the respective PIsibs values were 3.89 × 10^-5, 9.6 × 10^-3, and 3.69 × 10^-7. The probability of exclusion1 (PE₁) was 0.999864 for the 11 dinucleotide repeat markers, 0.981141 for five of the tri- and tetranucleotide repeat markers, and > 0.99 for all 16 markers; the respective PE₂ values were 0.994632, 0.901369, and > 0.99; and the respective PE₃ values were 0.998702, > 0.99, and > 0.99. The five investigated triand tetranucleotide repeat MS markers can be used in combination with the 11 existing MS markers to improve the accuracy of individual identification and paternity testing in Hanwoo.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권5호
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• pp.72-83
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• 2023

ChatGPT는 2022년 하반기 상업적 서비스 시작 이후에 미국 변호사 자격시험과 의사 자격시험을 포함한 전문직 시험에서 성공적인 결과를 보였고, 전문직 영역에서 주관식 시험의 통과 능력을 입증하였으나, 교육 분야의 영역에서는 ChatGPT의 논리적 추론과 문제 풀이 등 학업 능력의 평가에 대해서도 새로운 실험과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 한국 대학수학능력 시험 문제의 국어, 영어, 수학 세 주요 교과목을 활용하여 ChatGPT의 학업 능력을 평가하였다. 실험 결과에서는 ChatGPT는 영어 영역에서는 상대적으로 높은 69%의 정답률을 보이지만, 국어와 수학 영역에서는 각각 34%와 19%의 비교적 낮은 정답률을 기록하였다. 문장의 이해와 논리적 추론 능력에 관련된 수능 국어와 한국어 능력 시험 (TOPIK II) 및 수능 영어 시험의 결과 분석을 통하여, ChatGPT의 학업능력과 취약점의 원인을 분석하였다. ChatGPT는 대화형 언어 모델로 개발되었기 때문에 일반적인 국어, 영어, 수학 문제를 이해하고 응답하는 능력은 있지만, 난도가 높은 논리적 추론 능력과 수학 문제 풀이 능력에서는 매우 취약한 것으로 판단되었다. 본 연구는 생성형 인공지능의 성능 평가를 위한 간편하면서도 정확도가 높으며 효과적인 평가 기준을 마련하는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권8호
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• pp.11-21
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• 2024

본 연구는 가상현실 (Virtual Reality, VR) 기술을 활용하여 골프 스윙의 주요 구간을 식별하고 레이블링 (Labeling) 하는 방법을 탐구한다. 기존 가상현실 기기의 제한점을 해결하기 위해 OpenVR SDK (Software Development Kit)와 SteamVR을 활용하여 다양한 VR 기기에서 운동 데이터를 수집할 수 있는 플랫폼을 개발하였다. 또한, 장단기 메모리 (Long Short-Term Memory) 기반의 시계열 데이터 분석을 통해 운동 동작의 시간적 변화를 식별하고 레이블링하는 반자동 레이블링 기술을 개발하였다. 실험은 소년, 청년, 중년, 장년 세대별 각 20명씩 총 80명의 참가자가 각 5회의 스윙 데이터를 수집하여 총 400개의 운동 데이터 세트를 구축하였다. 제안하는 기술은 골프 스윙의 7가지 주요 구간에 대해 모든 연령대에서 일관되게 높은 정확도(0.94 이상)와 F1 점수(0.95 이상)를 달성하였다. 이 기술은 운동 데이터를 세분화하고 구간별로 운동 능력을 정밀하게 평가할 수 있는 기반을 마련하여, 향후 교육 및 훈련 과정에서 개별 사용자에게 맞춤형 피드백을 제공하는 데 목적이 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제9권1호
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• pp.75-88
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• 2024

최근 온라인 플랫폼에서 구입한 육회를 섭취한 후 식중독 증상을 호소하거나 방울토마토에서 쓴맛이 난다는 리뷰가 뉴스에 등장한 사례가 있다. 이것은 정부 기관, 식품 제조업체나 유통업체가 온라인 플랫폼의 식품 리뷰를 분석하여 식품 위해를 탐지함으로써 소비자 식품안전 위험을 관리할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 감성분석과 대형 언어 모델을 활용하여 식품 리뷰를 분석하고, 부정적인 리뷰를 탐지하여 주요 식품안전 위해(식중독, 변질, 화학적 이취, 이물질)를 다중 라벨링하는 분류 모델을 제안한다. 감성 분류 모델에서는 'funnel' 모델이 낮은 False Positive 비율로 부정 리뷰의 오분류 가능성을 최소화하는 데 효과적이었다. 식품안전 위해 다중 라벨링 모델은 GPT-3.5 보다 GPT-4 Turbo를 활용한 것이 재현율과 정확도 모두 96% 이상으로 높은 성능을 보였다. 정부 기관, 식품 제조업체나 유통업체는 제안된 모델을 사용하여 소비자 리뷰를 실시간으로 모니터링하고, 잠재적인 식품안전 문제를 조기에 탐지함으로써 위험을 관리할 수 있다. 이와 같은 시스템은 기업의 브랜드 평판을 보호하고, 소비자 보호를 강화하며, 궁극적으로는 소비자의 건강과 안전을 증진시키는 결과를 가져올 수 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.236-244
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• 2024

국내 밤 산업은 박피율을 높이기 위한 목적으로 과도한 칼날박피로 인해 과육 손실이 높아 생산 효율성이 저하되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 밤 박피 공정의 구동 조건 최적화를 위한 기초 연구로 머신러닝 알고리즘 기반 박피공정 단계별 밤의 중량감모율을 예측할 수 있는 모델을 도출하였다. 6개의 제어조건을 바탕으로 51가지 2단 칼날박피기 실험 세팅 조합을 도출하고 이를 3번씩 반복하여 총 153가지의 데이터를 획득하였다. 인공신경망과 랜덤 포레스트 머신러닝 모델을 이용하여 밤 박피 단계별(1단 박피 후, 2단 박피 후, 최종 배출 후) 중량감모율을 예측하는 머신러닝 모델을 도출하였고, R(coefficient of determiantion), nRMSE(normalized root mean square error), MAE(mean absolute error) 값을 통해 모델의 성능을 평가하였다. 모든 박피 단계에서 인공신경망 모델보다 랜덤 포레스트 모델이 높은 R값으로 우수한 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 낮은 nRMSE와 MAE값으로 낮은 예측 오차를 가지는 것으로 나타났다. 최종적으로 랜덤 포래스트 예측 모델이 도출되었으며, 실제로 계측된 중량감모율과 예측한 중량감모율의 오차가 미미함을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 도출된 모델은 밤 과육의 중량감모율을 최소화하는 동시에 최대 박피율을 도출할 수 있는 최적 박피공정의 구동 조건을 설정하는 데 활용함으로써, 이를 바탕으로 국내 밤 산업에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 감성과학
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• 제27권1호
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• pp.3-12
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• 2024

본 연구는 정서 영상을 보며 웨어러블 기구로 측정된 생리적 반응과 정서평정을 분석하여 유발된 정서가 어떻게 표상되는지 알아보고자 하였다. 연구 목적을 위해, 공유된 데이터셋을 다차원척도법(multidimensional scaling)을 통해 정서 영상, 생리적 반응 및 정서 평정을 2차원에 표상하였다. 또한, 참가자간 분류분석(cross-participant classification)을 활용해 참가자 간 정서표상이 얼마나 일관적인지 분석하였다. 추가적으로, 참가자들의 반응이 유사한 정도가 각 정서 조건 별로 다른지 확인하기 위해, 정서 영상 별 정확분류와 오분류를 혼동행렬(confusion matrix)을 통해 탐색하였다. 다차원척도법 결과, 정서 영상들과 정서 평정의 위치가 기존 이론과 부합하게 정서가 및 각성가 벡터에 따라 표상되어, Russell(1980)의 핵심정서이론을 지지하는 것을 확인했다. 표상된 생리적 반응 벡터를 통해, 심박률 증가-저각성, 높은 심박률변산성-부정정서 고각성, 피부전기활동 증가-부정정서 저각성의 관계를 시각화했다. 행동 및 생리 데이터로 학습한 참가자간 분류분석 결과, 평균 정확도가 우연수준보다 높았다. 이는 동일한 영상에 대한 참가자들의 공유되는 정서 표상이 있음을 지지한다. 혼동행렬표를 통해, 저각성 긍정정서로 표상된 감탄, 열정, 그리고 선호는 상대적으로 잘 분류되지 않았고, 서로 더 많이 오분류되는 것을 확인하였다. 다변량 분석인 다차원척도법과 분류분석을 통해, 본 연구는 영상 자극에 웨어러블 기구로 측정한 생리적 반응과 정서 평정도 핵심 정서 이론과 부합하는 결과를 얻은 것에 의의가 있다.

• 감성과학
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• 제27권1호
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• pp.59-68
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• 2024

본 연구의 목적은 기존의 하드 타입의 관성 센서를 대체할 수 있는 소프트 원단 기반 팔꿈치 굽힘 각 센서를 개발하고, 이를 이용하여 굽힘 각도를 추정하는 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비교 선정을 위하여 Bergamo, E-band, Span cushion, Polyester의 서로 다른 역학적 특성을 가진 4종류 원단에 SWCNT (Single-Walled Carbon Nanotubes) 함침을 통해 전도성을 부여한 후 성능 평가를 통하여 하나의 원단을 선정하여 팔꿈치 굽힘 각 센서로 제작하였다. 성능을 평가하는 지표로 게이지율(Gauge factor), 이력현상(Hysteresis) 및 센싱 범위를 사용하였다. 제작된 센서를 통해 얻은 데이터는 bending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화와 extending 동작에서의 각도에 대한 센서 출력값의 변화가 다른 경향을 갖고 있기 때문에 두 가지 동작을 나누는 것을 1-step으로 하였다. 2-step으로, 데이터의 복잡한 비선형 관계를 처리하고 높은 데이터 정확도를 달성하기 위해 MLP (Multi-Layer Perceptron)를 활용하였다. 따라서 소프트 텍스타일 굽힘 센서를 제작하였고, MLP를 통해 비선형 관계를 처리하고 각도 추정이 가능해졌다. 본 연구 결과를 기반으로 다양한 스마트 웨어러블 및 헬스케어 분야에서 효과적으로 활용되기를 기대한다.