• Journal of Platform Technology
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• 제10권4호
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• pp.47-55
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• 2022

사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.468-468
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• 2023

최근 급격한 기후변화에 의한 이상가뭄 발생 등을 대비하기 위한 비상용수 또는 대체 수자원으로서의 지하수 개발수요가 증가함에 따라 기저유량 확보 및 수질개선 방안을 수립하는 것은 지속가능한 수자원 이용 관리 측면에 있어서 매우 중요하다. 국내 지하수 사용에 따른 하천유량의 변동에 관한 연구는 활발히 진행되었으나, 실질적으로 적용가능한 지하수 저감 방안 및 지하 수질개선방안에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 바이오차를 이용하여 시험포를 설계 및 시공하였으며, 실내 인공강우 실험을 통해 지하 침투수 확보 능력 및 수질개선 효과를 평가하였다. 대조구는 폭 1 m × 길이 1 m × 깊이 0.60 m로 시공하였으며, 바이오차 시험포는 폭 1 m × 길이 1 m, 시험포 상단과 하단 각 0.10 m씩 대조구와 동일한 흙으로 채웠으며, 그 사이 0.40 m만큼은 바이오차를 채워서 시공하였다. 시험의 정밀도를 높이기 위해 동일한 조건으로 대조구와 바이오차 시험포 각 2개씩, 총 4개의 시험포를 시공하여 실내 인공강우 실험을 진행하였으며, 시험포에서 발생한 직접유출수와 기저유출수를 이용하여 바이오차의 지하 침투량 확보 및 수질개선효과를 분석하였다. 시험포 완공 후 총 2번의 실내인공강우 실험 결과 대조구에서 발생한 직접유출량은 총 0.214 m³, 바이오차 시험포에서는 총 0.194 m³로 대조구 대비 총 직접유출량 저감효과는 9.4%로 나타났다. 기저유출의 경우 바이오차 시험포(0.036 m³)에서 대조구(0.003 m³) 대비 약13배 많은 양의 기저유출수가 발생한 것으로 나타났다. 각 시험포에서 발생한 유출수의 오염부하를 산정해 대조구 시험포 대비 바이오차 시험포에서 발생한 직접유출수의 오염부하 저감효과를 분석한 결과 BOD₅ 항목과 COD_Mn 항목, 그리고 TOC 항목의 경우 26.3%과 22.0%, 그리고 27.6%로 저감 된 것으로 나타났으나, SS 항목과 T-N 항목, 그리고 T-P 항목의 경우 저감효과가 없는 것으로 나타났다. 이와 같이 바이오차는 지하 침투수 확보 능력은 효과적인 것으로 나타났으나, 직접유출수의 수질개선 효과는 미비한 것으로 나타났다. 그러나 바이오차의 지하 침투량 및 수질개선 효과는 바이오차 생산 시 사용된 열분해 방식, 사용된 바이오차의 양 등에 따라 편차가 클것으로 판단되며, 바이오차의 생산 방법, 토양 흡착 기간, 바이오차의 양 등 다양한 조건에서의 모니터링을 통해 정량화 되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.273-282
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• 2023

원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.488-496
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• 2023

선박 및 교량 구조물은 일종의 길이가 긴 박스형 구조로서 수직 굽힘 모멘트에 대한 저항력이 설계의 주요 인자이다. 특히 선박 거더는 반복적으로 불규칙적인 파랑하중에 장시간 노출되어 있기 때문에 구조부재의 연속 붕괴 거동을 정확하게 예측하는 것이 무엇보다도 중요하다. 본 논문에서는 순수 휨모멘트를 받는 박스거더의 하중 변화에 따른 좌굴을 포함한 소성 붕괴 거동을 수치해석적 방법을 이용하여 분석하였다. 분석대상은 Gordo 실험에서 사용한 세 가지 박스거더로 선정하였다. 구조강도 실험 결과와 비선형 유한요소해석에 의한 결과를 비교하여 차이가 발생하는 원인에 대해서 고찰하였다. 본 논문에서는 카본스틸 재료의 제작 시 필연적으로 사용하는 용접열에 의한 초기 처짐의 영향을 반영하기 위하여 전체와 국부적인 처짐 형상의 조합을 제안하였고, 이 결과는 실험 결과와 거동 및 최종강도 추정율이 7% 이내에서 잘 일치하고 있었다. 논문에서 검토한 절차 및 초기 처짐 구성에 대한 내용은 향후 유사 구조물의 최종강도를 분석하는데 좋은 지침으로 사용할 수 있다.

• 한국웰니스학회지
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• 제14권2호
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• pp.207-223
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• 2019

본 연구의 목적은 체육과 신체활동 영역별(건강, 도전, 경쟁, 표현) 내용요소와 STEAM과의 융합을 통해 창의·융합 수업모듈 요소를 도출하는 것이며, 아울러 창의·융합 수업 모듈을 제시하는 것에 있다. 이를 위해 문헌연구, 포커스 그룹 인터뷰(FGI), 전문가 협의 방법을 실시하였으며 이를 통하여 다음과 같은 연구 결과를 도출하였다. 먼저 창의·융합 수업 모듈 요소와 관련하여 첫째, 건강 영역의 창의·융합 수업 모듈 요소는 자세 분석을 통한 위험성 도출, 신체활동량 분석과 설계 등 총 11개로 제시되었다. 둘째, 도전 영역의 모듈 요소는 총 6개로 목표 달성 저해 요인 예상, 효율적 운동을 위한 모델링 등의 내용이 도출되었으며, 경쟁 영역의 융합 요소는 17개로 경기 기록 분석, 경기데이터 저장을 위한 어플 제작 등의 내용이 제시되었다. 마지막으로 표현 영역의 창의·융합 모듈 요소는 총 10개로 움직임 표현 기술 향상을 위한 모델링, 움직임 표현 기록을 위한 기호화 등의 내용이 도출되었다. 아울러 수업 모듈은 건강 영역에서는 공학(E: Engineering) 분야와의 융합과 관련된 내용이 제시되었으며, 도전 영역에서는 기술(T: Technology)과의 융합, 경쟁 영역에서는 예술(A: Art)와의 융합, 표현 영역에서는 예술(A: Art)와, 수학(M: Mathematics)기호와)과의 융합을 통한 내용이 제시되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권2호
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• pp.175-186
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• 2023

처분공 내에 위치한 완충재는 사용후핵연료로부터 발산된 고온의 붕괴열과 지하수에 노출되며, 이와 같은 가열-수화를 포함한 처분환경 하의 완충재의 열-수리-역학-화학적 상호작용은 완충재의 장기적 성능과 건전성에 핵심적으로 작용하는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 처분환경 조건에서 완충재의 가열-수화 특성 및 지하수 지화학 조건을 고려한 벤토나이트의 열-수리-역학-화학적(Thermal-Hydraulic-Mechanical-Chemical, 이하 THMC) 복합거동 특성 규명을 위한 실험실 규모의 Lab.THMC 실험시스템을 개발하였다. 본 실험시스템은 스페인 CIEMAT의 열-수리-역학 복합거동 실험장치를 토대로 개발되었으며, 화학적 특성을 달리한 지하수 주입 조건에서 벤토나이트 완충재의 가열-수화 특성을 파악하고 응력 변화를 계측함으로써 열-수리-화학적 변화에 따른 역학적 성능 변화 특성을 규명하는 것을 목표로 한다. 본 기술논문에서는 개발된 Lab.THMC 실험시스템의 설계 및 구성을 간략하게 소개하고, 장치 검토 및 주요 변수설정을 위해 수행된 예비실험 결과와 차후 연구계획에 대해 정리하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.45-54
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• 2023

설계 단계에서의 침하 예측은 주로 이론적 침하 예측 방법에 의해 수행되지만, 정확도의 문제로 인해 시공 단계에서는 주로 시간에 따른 침하량 계측 결과를 토대로 장래 침하량을 예측하는 계측 기반 침하 예측 방법을 적용하고 있다. 계측 기반 침하 예측 방법 중에서도 쌍곡선법이 주로 쓰이고 있으나 기존의 쌍곡선법은 정확도가 떨어지며 통계적 측면에서 한계점이 명확하기 때문에, 가중 비선형 회귀 분석 기반의 쌍곡선법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 가중 비선형 회귀 쌍곡선법에 두 가지 가중치 부여 방식을 적용하여 침하 예측 정확도를 비교 분석하였다. 부산 신항에 위치한 두 현장에서 측정한 지표침하판 데이터를 활용했으며, 회귀분석 구간을 전체 데이터에 30, 50, 70%로 설정해 나머지 구간의 침하를 예측했다. 그 결과, 가중치 부여 방식과 무관하게 쌍곡선법 기반의 침하 예측 방법은 모두 회귀 분석 구간이 증가할수록 정확도가 높게 나타났으며, 가중 비선형 회귀 쌍곡선법을 통해 기존 선형 회귀 쌍곡선법 보다 정확하게 침하를 예측할 수 있었다. 특히 더 작은 회귀분석 구간이 적용되었음에도 가중 비선형 회귀 쌍곡선법이 기존 선형 회귀 쌍곡선법에 비해 높은 침하 예측 성능을 보여, 가중 비선형 회귀 쌍곡선법을 통해 훨씬 빠르고 정확하게 침하량을 예측할 수 있음을 확인했다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권2호
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• pp.217-225
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• 2023

화장품, 비료 등 다양한 분야에서 사용되는 2,3-butanediol (2,3-BDO) 는 고부가가치 물질로 그 수요가 점차 증가하고 있다. 미생물의 발효로부터 생산된 2,3-BDO는 발효의 부산물을 포함하고 있을 뿐만 아니라 발효 조건에 따라 피드 조성의 변동이 심하여 생산물의 목표 순도에 도달하기 위한 분리 공정의 효율적인 운전이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바이오 기반 2,3-BDO 증류 공정의 동적 최적화를 통해 피드의 농도가 변화할 때 하단 생산물의 2,3-BDO 농도를 99 wt% 이상으로 제어할 수 있는 최적의 제어 경로를 탐색하였다. 정상 및 동적 상태 공정 모사와 Proportional integral (PI) 제어기 설계 후 동적 최적화를 차례로 수행하였다. 그 결과 하단 생산물의 2,3-BDO 농도와 설정점 사이의 오차가 75.2% 감소하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.141-148
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• 2023

반도체 제품의 높은 수율을 달성하기 위해서는 정확한 오버레이 계측이 필수적이다. 오버레이 계측 성능은 오버레이 타깃 설계와 측정 방법에 많은 영향을 받는다. 따라서 오버레이 타깃은 성능 개선을 위해 다양한 타깃에 적용할 수 있는 측정 방법들이 요구된다. 본 연구는 이미지 기반의 오버레이를 측정할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 측정 알고리즘은 움직임 벡터를 이용하는 방법으로 서브 픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터는 선택된 영역의 픽셀들을 이용하여 다항식 전개를 통해 2차 방정식의 모델을 생성한다. 그 후 모델을 이용하여 서브픽셀 단위의 위치를 추정할 수 있다. 움직임 벡터를 활용한 측정방법은 X축, Y축의 적층 오류를 각각 계산하는 기존 상관계수 기반의 측정방법과는 달리 한 번에 모든 방향의 적층 오류를 계산할 수 있다. 따라서 X축과 Y축의 관계를 반영하여 보다 정확한 오버레이 측정이 가능하다. 하지만 기존 상관계수 기반의 알고리즘보다 계산량이 증가하기 때문에 더 많은 연산시간이 사용될 수 있다. 본 연구에서는 기존 방법보다 개선된 알고리즘을 제시하는 것이 아닌 새로운 측정 방법의 방향을 제안하는 것에 목적을 두고 있다. 실험 결과를 통해 기존 방법과 유사한 정밀도의 측정 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.