• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.23-31
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• 2010

180도 이상의 영역을 획득하는 어안렌즈(fisheye lens)는 최소의 카메라로 최대 시야각을 확보할 수 있는 장점으로 인해 차량 장착 시도가 늘고 있다. 이와 같이 어안렌즈를 통해 시야를 확보하고, 영상센서로 사용하기 위해서는 캘리브레이션 작업이 선행되어야 하며, 운전자에게 현실감 있는 영상을 제공하기 위해서는 이를 이용하여 방사왜곡(radial distortion)에 따른 기하학적인 왜곡 보정이 필요하다. 본 논문에서는 비대칭 왜곡을 가진 180도 이상 화각의 차량용 대각선 어안렌즈를 위해 영상 손실을 최소화하는 왜곡 보정 기법을 제안한다. 왜곡 보정은 왜곡 모델이 포함된 카메라 모델을 설정하고 캘리브레이션 과정을 통해 카메라 파라미터를 구한 후 왜곡이 보정된 뷰를 생성하는 과정으로 이루어진다. 먼저 왜곡모델로서 비선형의 왜곡 형상을 모방한 FOV(Field of View)모델을 사용한다. 또한 비대칭 왜곡렌즈의 경우 운전자의 좌우 시야각 확보에 중점을 두어 수직 화각보다 수평 화각이 크게 설계되었기 때문에 영상의 장축, 단축의 비율을 일치시킨 후 비선형 최적화 알고리즘을 사용하여 카메라 파라미터를 추정한다. 최종적으로 왜곡이 보정된 뷰 생성 시 역방향 사상과 함께 수평, 수직 방향에 대한 왜곡 보정 정도를 제어 가능하도록 함으로써 화각이 180도 이상인 영상에 대해서 핀홀 카메라 모델을 적용하여 2차원 평면으로 영상을 보정하는 경우 발생하는 영상 손실을 최소화하고 시각적 인지도를 높일 수 있도록 하였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.209-227
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• 2023

정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권3호
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• pp.401-410
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• 1994

실험실 규모의 인공균열 추적자 이동실험을 통해 지하매질의 단일균열을 위한 핵종이동 모델중 수리 분산확산모델 및 국부통로확산모델의 타당성이 연구되었다. 사용된 추적자는 비수착성으로 알려진 우라닌과 소디움 리그노설포네이트 이었으며 적용유량은 0.4에서 1.5cc /min의 범위였다. 최적화법으로 모델들의 관련 매개변수들을 구하였으며 모델과 실험결과를 비교하였다. 실험에서 우라닌은 암석내로의 확산이 중요한 인자임을 보여주었고, 두 물질 모두 균열 표면에서의 수착은 중요하게 작용하지 않았다. 두 모델의 암석 확산을 나타내는 매개변수값들은 서로 잘 일치하였다. 모사결과에 따르면 유량변화시 두 모델은 정량적으로 같은 결과를 주었으나, 균열길이는 다른 크기로 두 모델에 영향을 주었다. 즉, 균열길이가 커짐에 따라 국부통로화산모델의 파과곡선 퍼짐성 (dispersivity)이 수리분산화산모델의 파과곡선 퍼짐성보다 증가하였다. 실험과 모델들의 일치는 위 두모델들이 단일 균열 시스템을 해석하는데 매우 유용함을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권3호
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• pp.337-352
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• 2023

일반적으로 강우-유출모형의 매개변수 최적화는 가용 자료 전체를 대상으로 수행하여 고유의 매개변수 집합을 활용한다. 그러나, 계절에 따른 강수량의 편차가 큰 국내의 기후 특성과 더불어 기후변화로 인하여 계절성에 따른 편차 및 변동성이 증가할 것으로 전망되고 있어, 물 수요자들에 대한 안정적인 공급을 위한 장기간의 계획에서 계절성을 반영한 매개변수 추정은 효율적인 물배분에 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 기후특성에 따른 강우-유출모형의 변동성을 분석하기 위하여 소양강댐 유역을 대상으로 GR4J 강우-유출모형을 활용한 지역적 민감도 분석을 수행하였으며, 산출된 민감도 분석 결과와 기상자료를 결합하여 SOM을 활용해 군집화하였다. 이를 통해 계절 분리를 수행하고 각 계절의 특징을 분석하여 강우-유출모형의 보정 기법을 개발하였으며, 통계적 지표를 이용하여 성능을 평가하였다. 결과적으로 비교적 유량이 적은 Cold 기간의 모형 성능이 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 이는 몬순기후 등 강수편차가 큰 지역을 대상으로 수문모형의 성능 및 예측도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.265-278
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• 2022

육·해상 풍력 프로젝트 성공여부는 사업의 경제성 확보에 중점을 두고 있으며, 이는 양질의 풍력자원 확보와 풍력단지 최적배치에 의해 좌우된다. 풍력단지를 배치하는 과정에서 주풍향을 고려한 풍력터빈들의 최적배치 방법이 중요하며, 이는 풍상측에 위치한 구조물을 통과하는 유체가 발생시키는 후류영향을 최소화시키는 것과 연관이 있다. 후류효과 예측성의 정확도는 이를 적절히 모의할 수 있는 후류모델과 모델링 기법에 의해 결정되어지며, 특히 산악 및 다도해지역과 같은 복잡지형에서는 고해상도 기반의 정확한 후류예측이 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 상용 CFD 모델인 WindSim을 활용하여 국내 산악 복잡지형에 위치한 육상풍력단지 예정지의 후류모델별 민감도 분석을 통해 후류확산 형태를 분석하고 향후 복잡지형 풍력발전 프로젝트의 기초연구 자료로 활용하고자 한다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제36권4호
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• pp.341-350
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• 2023

압전 세라믹스는 전기에너지와 기계에너지를 상호 전환할 수 있는 성질을 기반으로 엑츄에이터 및 트렌스듀서 등에 사용되는 핵심 소재이다. 결정배향 성장법(TGG)은 다결정 세라믹스의 압전 특성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 방법으로 많은 주목을 받고 있다. 하지만, TGG 방식을 통해 결정립을 배향하는 과정은 여러 단계의 최적화가 필요하기 때문에 입문자에게는 상당히 도전적인 기술이다. 따라서 이 기고문에서는 입문자의 입장에서 TGG를 가장 쉽게 접근할 수 있도록 납작한 모양의 템플릿을 합성하기 위한 용융염 합성기법 및 실제 결정배향을 위한 Tape Casting 과정 나아가 배향도를 향상시키기 위해 주의할 점에 이르기까지 TGG 전반에 대한 내용을 제공하고자 한다. 본 기고문이 TGG 방법에 대한 이해도를 높이고 활용 및 개선하고자 하는 모든 연구자들에게 정보 및 통찰을 제공할 수 있는 기본 참고서가 되기를 희망한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국어병학회지
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• 제6권2호
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• pp.111-122
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• 1993

B 세포의 $V_H$ 유전자가 어떠한 기작으로 선택되어지는 지는 현재 명확히 밝혀져 있지 않다. 본 연구에서는 transformation 등의 방법에 의한 편향된 분석결과를 피하고자 in situ hybridization 기법을 이용하여 정상적인 single 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하였다. $V_H$ 유전자간에 나타나는 DNA 배열의 유사성 때문에 in situ 기법에서 가장 중요한 것은 probe 농도와 세척 stringency의 결정이다. LPS-stimulated된 spleen B 세포에 대해서 $C{\mu}$와 $V_HJ558$ $^{35}S$-RNA probe는 $2{\sim}4{\times}106cpm$/slide의 농도에서 낮은 background와 적정수의 positive 세포를 관찰할 수 있었으며 세척조건으로서는 $54^{\circ}C$에서 40~50%의 formamide를 사용할때 최적이라는 것을 $C{\mu}$, $V_{H}S107$, 그리고 $V_{H}J558$ probe를 이용한 실험에서 결정하였다. 위의 조건하에서 spleen B 세포가 발현한 $V_H$ 유전자를 분석하여 본 결과 각각의 $V_H$ gene family 발현 빈도는 각각의 family 크기에 비례하여 결정된다는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과들은 여러 다른 발달 단계에 있는 bone marrow B 세포에 대해서도 동일한 결과를 보여 주어 어떤 특수 $V_H$ gene family의 발현이 B 세포의 발달단계에 따라 특이하게 변화하는 것은 아니라는 것을 나타내 보여 주었다. 그러므로 $V_H$ 유전자의 이용은 B 세포가 differentiation하는 것과는 무관하게 무작위 적으로 선택되어 진다는 것을 밝혔다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.131-150
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• 2015

영어와 달리 한국어나 일본어 문장의 경우 용언의 필수격을 채우는 명사구가 생략되는 무형대용어 현상이 빈번하다. 특히 백과사전이나 위키피디아의 문서에서 표제어로 채울 수 있는 격의 경우 그 격이 문장에서 더 쉽게 생략된다. 정보검색, 질의응답 시스템 등 주요 지능형 응용시스템들은 백과사전류의 문서에서 주요한 정보를 추출하여 수집하여야 한다. 그러나 이러한 명사구 생략 현상으로 인해 양질의 정보추출이 어렵다. 본 논문에서는 백과사전 종류 문서에서 생략된 명사구 즉 무형대용어를 복원하는 시스템의 개발을 다루었다. 우리 시스템이 다루는 문제는 자연어처리의 무형대용어 해결 문제와 거의 유사하나, 우리 문제의 경우 문서의 일부가 아닌 표제어도 복원에 이용할 수 있다는 점이 다르다. 무형대용어 복원을 위해서는 먼저 무형대용어의 탐지 즉 문서 내에서 명사구 생략이 일어난 곳을 찾는 작업을 수행한다. 그 다음 무형대용어의 선행어 탐색 즉 무형대용어의 복원에 사용될 명사구를 문서 내에서 찾는 작업을 수행한다. 문서 내에서 선행어를 발견하지 못하면 표제어를 이용한 복원을 시도해 본다. 우리 방법의 특징은 복원에 사용된 문장성분을 찾기 위해 Structural SVM을 사용하는 것이다. 문서 내에서 생략이 일어난 위치보다 앞에 나온 명사구들에 대해 Structural SVM에 의한 시퀀스 레이블링(sequence labeling) 작업을 시행하여 복원에 이용 가능한 명사구인 선행어를 찾아내어 이를 이용하여 복원 작업을 수행한다. 우리 시스템의 성능은 F1 = 68.58로 측정되었으며 이는 의미정보의 이용 없이 달성한 점을 감안하면 높은 수준으로 평가된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제46권1호
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• pp.73-84
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• 2018

최근 들어 늘어나고 있는 도시형 화재 사고와 건축 외장재에 따른 화재 피해 사례의 증가에 따라 난연처리기술의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 목재를 기반으로 한 건축재료의 활용에 있어서 난연처리기술은 더욱 중요하게 평가되고 있다. Intumescent 시스템은 비할로겐계 난연처리기술의 하나로, 발포와 탄화층 형성을 통하여 난연성을 구현하는 시스템이다. 본 연구에서는 Intumescent 시스템을 적용하기 위해 Ethylene vinyl acetate (EVA)를 매트릭스로 채용하여 복합재료를 제조하였다. Intumescent 시스템의 난연특성을 강화하기 위해 나노클레이를 함께 적용하였다. Intumescent 시스템과 나노클레이 기술을 함께 적용한 복합재료를 시트상의 시험편으로 가공한 후, 이를 활용하여 표면의 난연특성이 강화된 새로운 구조의 교호집성재를 제작하였다. Intumescent 시스템을 적용한 복합재료의 연소특성 평가에서 최대 열방출량이 효과적으로 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 표면에 부착된 구조에 따라 CLT는 두 단계에 걸친 연소 현상이 발생했다. 또한, 심부 연소 과정에서 최대 열방출률이 크게 감소하는 경향을 확인할 수 있었다. 이러한 특성은 목재의 연소과정에 있어 연소 확산지연효과가 있을 것으로 판단된다. 표면단판에 대한 난연처리기술 및 복합재료 적용 최적화 기술을 통해 보다 화재특성이 개선된 CLT 구조체 개발이 가능할 것으로 기대된다.