• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.81-88
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• 2022

이번 연구는 인공지능(AI) 활용 가능성에 대한 국내 감정평가사들의 인식과 감정평가산업에서 AI 활용에 따른 관련 리스크를 조사하기 위한 것이다. 2022년 2월 10일부터 18일까지 평가사를 대상으로 모바일 설문조사를 실시했다. 193명의 응답자들로 부터 조사 데이터를 수집했다. 기본 분석을 위해 빈도 분석 및 다중 반응 분석을 수행했다. 감정평가산업에 AI를 활용할 때 다양한 유형의 리스크를 분석하기 위해 요인분석을 활용했다. 감정평가사들은 감정평가산업에 AI 도입에 대해 긍정적인 인식을 갖고 있지만, 일자리 감소 및 일자리 교체와 관련된 부정적인 영향 주로 AI 활용 가능성이 높은 분야와 대체 가능성이 높은 분야로 담보·컨설팅·과세 감정 등을 고려했다. 인적 노동 분야에서 AI에 의한 대체 위험에 대해 더 잘 알고 있었다. 책임, 개인 정보보호 및 보안, 기술적 오류 위험에 대해 매우 잘 알고 있었다. 그러나 공정성, 투명성, 그리고 신뢰성 위험은 일반적으로 낮은 위험 문제로 인식되었다. 기존 연구에서는 주로 AI를 대량 평가 모델에 적용하는 분석 방법을 연구해 왔지만, 이번 연구는 AI의 활용과 위험성에 초점을 맞췄다. AI 활용에 대한 업계 전문가들의 인식을 이해하는 것은 AI가 대규모로 도입될 때 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하는 데 도움이 될 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1479-1488
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• 2022

해양에서는 선박충돌, 침몰 등으로 인하여 기름이 유출되는 사고가 간헐적으로 일어난다. 이러한 사고가 발생하였을 때 신속한 대책 마련을 위해 유출유 현황을 정확히 파악해야 한다. 이를 위해 해양경찰은 고정익비행기 또는 헬기로 대상 지역을 순찰하며 육안이나 영상 촬영을 통해 확인하는데, 유출유로 오염된 면적과 지도 상의 정확한 위치를 파악하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 유출유 현황 파악을 위해 해경에서 수집한 항공 영상을 개별적으로 지상기준점 없이 자동으로 직접 지오레퍼런싱(georeferencing)하여 정사보정하는 기술을 개발한다. 먼저, 영상 등 센서 정보를 가시화한 화면에서 지오레퍼런싱에 필요한 메타정보를 문자인식기술을 통해 추출한다. 추출된 정보를 바탕으로 영상의 외부표정요소를 결정한다. 결정된 외부표정요소를 이용해서 영상을 개별적으로 정사보정한다. 이러한 방법으로 통해 생성한 개별정사영상의 정확도는 수십 미터에서 최대 100 m 정도로 평가되었다. 지상기준점을 사용하지 않았고, 위치와 자세 센서의 관측 오차, 카메라 초점거리 등 내부표정요소의 오차를 고려할 때 상당히 양호한 수준이었다. 해양에서 유출유 오염 지역에 대한 현황 파악을 위해 적절한 수준으로 판단된다. 향후 비행 중 촬영 영상에 대한 실시간 전송이 가능해지면, 제안된 개별정사보정 기술을 통해 실시간으로 개별 정사영상을 생성할 수 있게 된다. 이를 기반으로 유출유 오염 현황에 대한 신속한 파악과 대책 수립에 효과적으로 활용할 수 있다.

• 한국가스학회지
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• 제26권6호
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• pp.30-36
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• 2022

수소 충전소를 이용한 에너지원의 상거래에 있어 부정확한 계량에 의한 과 충전 등의 사고 예방과 정확한 계량을 통한 수소 상거래의 투명성 확보를 위해서는 높은 정확도의 유량계가 필요하다. 본 연구에서는 코리올리 방식 유량계 시작품을 개발하였으며, 계량 성능 검증을 위하여 기존에 운영 중인 충전소를 대상으로 공정변경을 통한 계량 성능 비교 실험 중 발생할 수 있는 사고의 예방을 위하여 위험성 평가를 수행하였다. 실증실험용 계량설비 설치를 위한 공정 변경 구간을 정의하고 HAZOP을 실시하였다. 또한 실증 실험 중 밸브오 개방 예방 등 실험자 안전성 확보를 위한 JSA도 병행하였다. HAZOP을 통하여 도출된 위험 요소를 개선하기 위한 방안을 수립하였으며 JSA를 통해 인적오류를 최소화하고 작업자의 안전성 확보할 수 있는 작업 절차를 수립하였다. 이와 같은 위험성 평가 결과를 반영하여 계량시스템 설치를 위한 설계 변경 및 시스템 제작을 완료하였으며 개발된 계량기 시작품의 성능비교 실험을 통해 안전성을 확인할 수 있었다. 개발된 시작품 유량계는 70MPa의 운전 조건에서 총 30회 유량 측정 실험 결과 평균 오차는 -1.58% ~ 3.96%로 나타났다. 이와 같은 계량오차는 상업용으로 설치 운영 중인 유량계와 동등 수준의 성능을 가진 것으로 분석되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.935-942
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• 2022

초음파 유도 하 중재적 시술 시 먼저 초음파 장비로 병변의 위치를 파악하며 angio needle을 삽입한다. 이때 실제와 초음파 상 병변의 위치 또는 바늘의 투과 깊이의 차이가 클수록 인체의 주요 혈관이나 조직에 손상을 일으킬 수 있는 위험이 있다. 그러므로 우리는 초음파 장비 업체와 연식에 따라 성능의 차이가 나는지, 이것이 시술의 정확도에 얼마나 영향을 끼치는지 의문이 들어 이를 연구 주제로 삼았다. 본 연구에서는 임의의 초음파 5대의 장비를 사용하여 초음파상 주사침의 길이와 실제 길이를 비교하여 왜곡에 영향을 주는 요인을 분석하고자 하였다. 초음파 유도 하 돼지고기 투과 시 각 연식과 업체가 다른 다섯 대의 초음파 장비로 실제 소시지의 깊이와 바늘의 투과 길이를 영상에서의 값을 측정하여 오차율을 비교하기 위해 spss 22 통계 프로그램의 단일 표본 T 검정을 이용하였다. 그 결과 모두 통계적으로 유의한 범위의 수치가 나왔고, 장비의 연식과 업체만으로 성능을 평가하는 것은 옳지 않다고 판단하였다. 그러므로 초음파 정도 관리를 정기적으로 실시하고 시술자의 숙련도를 높여 실제 시술 부위와 영상에서의 오차율을 줄여야한다고 결론을 내리는 바이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.23-31
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• 2023

소프트웨어 개발에는 시스템 엔지니어링 프로세스와 유사한 요구 사항 분석, 설계, 구현, 단위 테스트 및 통합 테스트를 포함한 일련의 단계가 포함된다. 본 연구는 다기능 레이다 소프트웨어를 개발하기 위해 MathWorks사의 모델 기반 설계 플랫폼을 활용하고 타당성과 효율성을 평가하였다. 기존 레이다 소프트웨어의 개발은 통합적인 형태보다는 단일 알고리즘 단위로 이루어졌기 때문에, 요구 분석이나 통합 테스트가 별도로 이루어졌고, 이들에 대한 통합 관리를 위해 추가적인 도구나 노력을 요구하였다. 본 논문에서 적용한 모델 기반 플랫폼은 요구사항 분석 및 할당, 시뮬레이션을 통한 알고리즘 개발, 배포를 위한 자동 코드 생성, 통합 요구사항 테스트 및 결과 관리를 위한 통합 개발 환경을 제공한다. 이 플랫폼을 통해 다기능 레이다 소프트웨어의 다단계 모델을 개발하고, 테스트 하네스를 사용하여 검증하며, 요구 사항을 관리하고, 자동 코드 생성툴을 사용하여 하드웨어 배포 가능한 언어로 변환하는 전과정을 수행하였다. 이러한 모델 기반 통합 개발을 통해 잘못된 의사소통이나 기타 인적 요인으로 인한 오류를 줄이고 개발 일정과 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.30-31
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• 2009

Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.21-29
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• 2023

본 논문에서는 인구 조사에서 산업 및 직업 코드를 자동 분류하기 위한 인공지능 기반 시스템을 제안한다. 산업 및 직업 코드의 정확한 분류는 정책 결정, 자원 할당 및 연구를 위해 매우 중요하지만, 기존의 방식은 사람이 작성한 사례 사전에 의존하는 규칙 기반 방식으로 규칙 생성에 필요한 시간과 자원이 많이 소요되며 오류 발생 가능성이 높다. 우리는 본 논문에서 통계 기관에서 사용하는 기존의 규칙 기반 시스템을 대체하기 위해 사용자가 입력한 데이터를 이용하는 인공지능 기반 시스템을 제안하였다. 이 논문에서는 여러 모델을 학습하고 평가하여 산업에서 86.76%의 일치율, 직업에서 81.84%의 일치율을 달성한 앙상블 모델을 개발하였다. 또한, 분류 확률 결과를 기반으로 프로세스 개선 작업도 제안하였다. 우리가 제안한 방법은 전이 학습 기술을 활용하여 사전 학습된 모델과 결합하는 앙상블 모델을 사용하였으며, 개별 모델과 비교하여 앙상블 모델의 성능이 더 높아짐을 보였다. 본 논문에서는 인공지능 기반 시스템이 인구 조사 데이터 분류의 정확성과 효율성을 향상시키는 잠재력을 보여주며, 인공지능으로 이러한 프로세스를 자동화함으로써 더 정확하고 일관된 결과를 달성하며 기관 직원의 작업 부담을 줄일 수 있다는 점을 보여준다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.843-856
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• 2023

전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.1-9
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• 2024

건설구조물인 교량은 1970년대 이후 584개소에서 38,405개소로 증가하였다. 하지만, 교량의 개소가 증가하면서 공용연수 30년 이상인 교량이 2030년까지 21,737개소로(71%) 증가하면서 시설물에 대한 인적자원 기본 유지보수에 따른 인명사고가 발생할 수 있다. 이에 따라 교량의 안전점검 및 유지관리 방안의 중요성이 높아지고 있으며, 다수의 교량을 관리하는 감독자의 의사결정 지원의 필요성도 요구되고 있다. 현재 교량의 안전점검 및 유지관리 방법은 외관조사망도에 손상 및 상태, 위치, 규격 등을 수기로 기입하거나, 카메라로 촬영하여 기록하는 방식을 사용하고 있지만, 손상·결함의 표기 오류나 감독관의 착각, 오타 등으로 인해 안전점검 및 진단 전체의 신뢰성이 저하될 수 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에서는 BIM 모델에 기록된 손상데이터를 AR 환경에 시각화하고, 감독자의 유지관리 의사결정 지원을 통해 소수의 인원이 많은 교량의 유지관리 방안에 대해 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.403-409
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• 2024

본 논문에서는 산업안전보건법에 따라 유해·위험 설비 사업자가 제출하여 공정안전관리 전담기관으로부터 승인받은 공정안전보고서의 데이터를 기반으로 사업장 안전성 향상을 위한 인공지능 통합 공정안전관리(PSM) 시스템 설계를 위한 가이드라인을 제안하였다. 제안된 가이드라인으로 구성되는 시스템은 단일사업장 또는 다수의 사업장을 운영하는 사업자와 공정안전관리 전담기관에 각각 구축하며, 데이터 수집·전처리, 확장 및 분할, 레이블링, 학습 데이터 셋구축 등의 주요 구성 요소와 단계로 구성하였다. 각 공정에서 발생하는 공정 운영 데이터 및 변경 허가 승인 데이터의 수집이 가능하며, 사업장 운영에서 발생하는 모든 데이터의 분석을 통해 잠재적인 고장 예측 및 유지보수 계획을 수립하여, 공정 운전 상황에서의 의사 결정 지원이 가능하다. 또한, 정확하고 신뢰할 수 있는 학습 데이터, 특화된 데이터 셋을 이용하여 시간 및 비용 절감, 인적 오류를 포함한 다양한 위험 요소 감지와 예측, 지속적인 모델 개선 등에 유용성과 효과를 갖으며, 이를 통해 작업장 안전성 향상 및 사고 예방이 가능하다.