일반적으로 사회문제 해결 연구는 과학기술을 활용하여 다양한 사회적 현안들에 의미있는 해결 방안을 제시함으로써 중요한 사회적 가치를 창출하는 것을 연구 목표로 한다. 그러나 사회문제와 쟁점을 완화하기 위하여 많은 연구들이 국가적으로 수행되었음에도 불구하고 여전히 많은 사회문제가 남아 있는 상황이다. 사회문제 해결 연구의 전 과정을 원활하게 하고 그 효과를 극대화하기 위해서는 사회적으로 시급한 현안들에 대한 문제를 명확하게 파악하는 것이 중요하다. 사회문제 해결과 관련된 기존 R&D 보고서와 같은 자료에서 중요한 사안을 자동으로 식별할 수 있다면 사회문제 파악 단계가 크게 개선될 수 있다. 따라서 본 논문은 다양한 국가 연구보고서에서 사회문제와 해결방안을 자동으로 감지하기 위한 기계학습 모델을 구축하는 데에 필수적인 데이터셋을 제안하고자 한다. 우선 데이터를 구축하기 위해 사회문제와 쟁점을 다룬 연구보고서를 총 700건 수집하였다. 수집된 연구보고서에서 사회문제, 목적, 해결 방안 등 사회문제 해결과 관련된 내용이 담긴 문장을 추출 후 라벨링을 수행하였다. 또한 4개의 사전학습 언어모델을 기반으로 분류 모델을 구현하고 구축된 데이터셋을 통해 일련의 성능 실험을 수행하였다. 실험 결과 KLUE-BERT 사전학습 언어모델을 미세조정한 모델이 정확도 75.853%, F1 스코어 63.503%로 가장 높은 성능을 보였다.
본 연구는 72개 지자체의 74개 스마트시티 조례를 대상으로, 지자체 스마트시티 조례의 방향성을 확인하고자 토픽모델링을 활용하여 조례의 주요 키워드를 확인하고, 조례의 키워드에 따른 주제분류를 진행하였다. 분석결과 주요 키워드는 스마트도시위원회의 구성 및 운영에 관한 키워드가 조례 내에서 높은 빈도를 보였다. 조례에 대한 토픽모델링 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 분석결과 관련 키워드에 따라 총 8개의 주제로 분류할 수 있었다. 구체적으로 주제-1(스마트시티 추진사항 보안), 주제-2(스마트시티 산업진흥), 주제-3(스마트시티 주민협의체 구성), 주제-4(스마트시티 추진체계 지원), 주제-5(개인정보 관리), 주제-6(스마트시티 데이터 활용), 주제-7(지능정보화 행정구현), 주제-8(스마트시티 홍보) 등으로, 주제의 비중은 주제-6, 주제-4, 주제-1 등의 순으로 나타났다. 권역별 주제분류는 수도권은 주제-5, 주제-6, 주제-8 의 비중이 높았고, 지방권은 주제-2, 주제-3, 주제-4의 비중이 높아 수도권은 스마트시티의 실질 운영 관련 주제가 높았고, 지방권은 스마트시티 추진을 위한 준비단계 관련 주제 비중이 높았다.
개별요소방법은 재료의 미시적 거동 및 불연속적 거동과 관련하여 지반공학 분야에서 그 활용이 증가하고 있으나, 기존 개별요소 방법들은 입자형태의 재료들간 상호작용을 위주로 연구되었으며, 이는 지반공학 분야에 개별요소 방법을 제한적으로 적용하는 주요 원인이 되었다. 최근 기존 개별요소 방법에 흙, 암반 및 투수성 매질에서의 물 흐름을 고려한 수리연동 기법의 적용연구(Kawaguchi et al., 2003; Shimizu, 2004)가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 개별요소방법에 수리연동 기법을 적용하여 수압조건별 지반의 공동생성 및 확장에 대한 수치해석을 실시하였다. 직사각형 해석요소에 입자크기와 초기 간극률 조건에 대한 개별요소 및 경계면 생성 후, 서보 제어방법을 통한 경계면 응력조건을 구현하였다. 수리거동의 고려는 연속방정식과 Navier-Stokes 방정식을 이용하여 압력과 속도를 구한 후, 입자와 유수간의 상호작용을 풀어가는 방식(Tsuji, 1993)으로 수행하였다. 구속압 조건($0.1MP{\alpha},\;0.5MP{\alpha}$)에 대하여 해석모델 중앙지점에 7단계로 증가되는 수평방향 유속을 재하하고, 재하지점 인근의 개별요소 이동 및 지점별 유량, 유속, 압력, 경계면 응력변화 등을 분석하였으며, 해석조건에 따라 개별요소와 수리 영향의 상호거동을 통한 공동생성 및 확장, 한계압력 발생 등을 확인하였다.
5G기술의 발전과 함께 실감형 콘텐츠에 대한 관심이 커지고 있다. 영화 속에서나 가능했던 홀로그램과 같은 실감형 콘텐츠가 현실에서도 구현될 것이라는 전망이 나오고 있다. 1948년 데니스 가버가 기본 이론을 발표한 이후로 오랜 기간 연구되어 온 홀로그램 분야도 디지털 기술을 접목하여 새로운 방향으로 발전을 계속하고 있다. 빛의 간섭패턴을 기록하여 제작하는 전통적인 광학식 홀로그램으로부터 컴퓨터 형성 홀로그램 (computer generated hologram, CGH)과 디지털 홀로그램 프린터 분야로 발전하고 있다. 디지털 홀로그램 프린터를 이용해 홀로그램을 제작하기 위해서는 우선 여러 장의 다시점 이미지를 이용하여 호겔 (holographic element, Hogel) 이미지를 생성해야 한다. 연속된 다시점의 이미지를 획득하는 방법으로는 실사를 직접 촬영하는 방법과 3D 그래픽 제작 도구를 이용하여 오브젝트를 모델링하고 가상 카메라의 움직임을 렌더링하는 방법이 각각 사용되고 있다. 본 논문에서는 새로운 이미지 획득 방법으로 시각효과 (visual effect, VFX) 기법 중 한 가지인 크로마키 합성 기술을 이용해 다시점 이미지를 제작하는 방법을 제안한다. 실사를 그린 스크린 위에 배치하여 촬영하고, 3D 컴퓨터 그래픽 (comuter graphic, CG) 배경과 합성을 하는 전체 워크플로우를 제시하고, 각 단계의 역할을 설명한다. 제시된 워크플로우의 전체나 일부를 응용하면 추후 새로운 이미지 획득 방법을 연구하는 데에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 센서 데이터를 수집하고 효과적으로 처리하는 IoT 서비스를 위한 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개한다. IoT 분야의 발전으로 센서 데이터를 수집하고 이를 네트워크로 송·수신하는 기술을 바탕으로 하는 스마트 홈, 자율주행 자동차 등의 다양한 프로젝트가 진행됨에 따라 센서 데이터를 처리하고 효과적으로 활용하기 위한 자율제어 시스템이 이슈가 되고 있다. 그러나 자율제어 시스템의 모니터링을 위한 센서 데이터 형식은 도메인에 따라 다르기 때문에 각기 다른 다양한 도메인에 자율제어 시스템을 적용하는 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 스마트 센서 데이터 통합 처리 시스템을 소개하고, 이를 적용시켜 창문을 기준으로 내부와 외부의 센서 데이터를 처리하기 위해 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase의 3단계 프로세스를 가지고, 자율제어 시스템에 의하여 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 환기를 하는 자동 창문 개폐 시스템 'Smart Window'를 제안하고 구현한다. 이를 통해 대기 정보를 수집해 모니터링하며, 저장된 데이터를 토대로 통계 분석 및 더 나은 자율제어 수행을 위한 기계학습을 가능하게 한다.
최근 스마트건설 확대 기조에 따라 건설 데이터 활용의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 건설 사업정보와 유지관리 정보는 웹에 분산되어 있고, IFC를 통한 기존의 BIM 정보 교환 및 연계 방식은 BIM 데이터와 웹 자원과의 연결이 불가하다. 본 연구는 항만 유지관리 분야에서 BIM 데이터와 이종데이터의 통합적 활용방안을 모색하기 위해 링크드데이터(Linked Data, 이하 LD) 기술을 활용하여 BIM 기반 항만 시설물의 데이터 통합체계를 구축하였다. 이에 BIM 기반 항만 유지관리 온톨로지를 설계하고 BIM 시범사업인 부산 신항 2-1단계 3부두 시설의 BIM 및 사업·유지관리 정보를 대상으로 LD를 구축하였다. 또한, 발행된 LD를 활용하여 시설물 검색 및 통계, SPARQL Endpoint 기능 등 서비스 프로토타입을 구현하였다. 본 연구에서 제시하는 LD 기반 정보 통합체계는 기존 정보체계를 개방된 체계로 전환하고, BIM과 유지관리 데이터를 표준 형식의 웹 리소스로 구축하여 정보의 재활용성을 향상시킬 것으로 기대된다.
Seo, Yoon Kyung;Kim, Sang Hyuk;Ahn, Young Sook;Choi, Go-Eun;Choi, Young Sil;Baik, Hangi;Sun, Bo Min;Kim, Hyun Jin;Lee, Sahng Woon
천문학회보
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제44권2호
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pp.62.2-62.2
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2019
한국의 고천문 자료는 삼국시대 이후 근대 조선까지 다수가 존재하여 세계적으로 드문 기록 문화를 보유하고 있으나, 한문 번역이 많이 이루어지지 않아 학술적 활용이 활발하지 못한 상태이다. 고문헌의 한문 문장 번역은 전문인력의 수작업에 의존하는 만큼 소요 시간이 길기에 투자대비 효율성이 떨어지는 편이다. 이에 최근 여러 분야에서 응용되는 인공지능의 적용을 대안으로 삼을 수 있으며, 초벌 번역 수준일지라도 자동번역기의 개발은 유용한 학술도구가 될 수 있다. 한국천문연구원은 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 인공신경망 기계학습이 적용된 고문헌 자동번역모델을 개발하고자 한다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습 기법으로 자동번역모델을 개발하여 이를 서비스하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법은 크게 4가지 개발을 진행하는 것으로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 인공지능의 학습 데이터에 해당되는 '코퍼스'를 구축하는 것이다. 이는 고문헌의 한자 원문과 한글 번역문이 쌍을 이루도록 만들어 줌으로써 학습에 최적화한 데이터를 최소 6만 개 이상 추출하는 것이다. 둘째, 추출된 학습 데이터 코퍼스를 다양한 인공지능 기계학습 기법에 적용하여 천문 분야 특수고전 도메인에 특화된 자동번역 모델을 생성하는 것이다. 셋째, 클라우드 기반에서 참여 기관별로 소장한 고문헌을 자동 번역 모델에 기반하여 도메인 특화된 모델로 도출 및 활용할 수 있는 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 넷째, 개발된 자동 번역기의 대국민 개방을 위해 웹과 모바일 메신저를 통해 자동 번역 서비스를 클라우드 기반으로 구축하는 것이다. 이 연구는 시스템 요구사항 분석과 정의를 바탕으로 설계가 진행 또는 일부 완료되어 구현 중에 있다. 추후 이 연구의 성능 평가는 자동번역모델 평가와 응용시스템 시험으로 나누어 진행된다. 자동번역모델은 평가용 테스트셋에 의한 자동 평가와 전문가에 의한 휴먼 평가에 따라 모델의 품질을 수치로 측정할 수 있다. 또한 응용시스템 시험은 소프트웨어 방법론의 개발 단계별 테스트를 적용한다. 이 연구를 통해 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스라는 점에서 의의가 있다. 즉, 클라우드 기반으로 시스템을 구축함으로써 상대적으로 적은 초기 비용을 투자하여 활용성이 높은 한문 문장 자동 번역기라는 연구 인프라를 확보하는 첫 적용 학문 분야이다. 향후 이를 활용한 고천문 분야 학술 활동이 더욱 활발해질 것을 기대해 볼 수 있다.
본 연구에서는 2개의 질량을 갖는 1/4 차량모델을 이용하여 차량-궤도-교량간의 동적상호작용 현상을 표현하기 위해 비선형 헤르츠 접촉스프링(Nonlinear Hertzian Contact Spring)과 비선형 접촉감쇠장치(Nonlinear Contact Damper)를 도입하였다. 또한, 차량에 작용하는 하중은 차량의 중량외에 임의시간단계의 차륜재하위치인 레일답면(즉, 주행로상의 접촉면)에서의 변위가 제한조건식(Constraint Equation)으로 가해졌다. 이 변위제한조건식은 Penalty방법(Penalty Method)에 의해 구현되었으며, 해의 안정화(Stabilization)를 위한 기법과 제한조건오차보정반력(Reaction from Constraint Violation)을 도입하였다. 또한, 차량의 피칭운동을 표현하고, 다양한 차량/열차를 모형화하기 위해서 1/4 차량모델의 차체 및 대차프레임 간을 강체연결 및 핀이 있는 강체연결조건으로 모형화하였다. 시간적분방법으로는 Newmark계열의 시간적분법이 사용되었으며, 해의 정확성 확보를 위해 국지적 오차평가에 근거한 적응적시간간격기법(Adaptive Time-Stepping Scheme)을 도입하였다. 이러한 적응적시간간격기법을 도입하여 동적해석에서 시간간격의 크기를 자동적으로 결정함으로써 동적해석에서의 해의 정확성을 확보하고 시간적분에 소요되는 계산비용을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 독일과 한국의 스마트 제조혁신 정책 현황을 살펴보고 양 국의 공급산업 전략을 비교 분석하여 한국의 스마트 제조혁신 공급산업의 나아가야 할 방향을 도출하는 것이다. 독일의 공급산업 전략은 글로벌 수요기업을 대상으로 높은 기술력과 호환성, 레퍼런스 기반 고신뢰도를 통해 자국의 공급기업 시장 지배력을 강화하는데 목적을 두고 있다. 반면에, 한국 공급산업 전략은 수요 기업의 단계별 수준 향상에 머물러 있어 고도화 수준의 스마트화 구현을 목표로 장기적이고 일관성 있는 대응이 필요한 시점이다. 스마트 공장 고도화를 지향하는 독일의 공급산업 전략을 참고해서 정부 지원 정책과 공급기업 전략 수립 시에 도움을 주고자 하였다. 또한 양 국의 공급산업 전략의 비교 분석결과를 토대로 한국의 스마트 공장 고도화를 위한 개선방안을 제시하였다. 궁극적으로, 본 연구가 제시한 내용은 한국 중소·중견 공급기업의 산업 경쟁력 강화를 위한 정책의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문은 디지털 엑스선 장비(DR)에서 사지 검사 시 환자 체형 변화에 따른 최적의 관전압을 알아보고자 하였다. 상지검사는 면적선량(DAP) $5.06dGy{\ast} cm^2$, 하지검사는 DAP $5.04dGy{\ast} cm^2$ 고정한 상태에서 관전압을 4단계 변화시키며 각 단계마다 3회씩 반복 촬영하였다. 환자의 체형의 변화를 주기 위해 10 mm 씩 총 30 mm까지 두께를 증가하였다. 정량적 평가를 위해 Image J를 이용하여 관전압에 따른 네 그룹간의 대조도 및 신호 대 잡음비 값을 산출하였고 통계학적 검정은 95% 신뢰수준에서 Kruskal-Wallis test로 유의한 차이를 분석하였다. 영상의 정성적 분석을 위하여 정해진 항목에 관해 5점 리커트 척도로 평가 하였다. 상지와 하지 실험 모두에서 관전압이 증가할수록 영상의 대조도대잡음비(CNR)과 신호대잡음비(SNR)이 감소하였으며, 환자의 체형에 따른 차이를 보기 위한 실험에서는 두께가 두꺼워 질수록 CNR과 SNR이 감소하였다. 정성적 평과는 상지는 관전압이 증가할수록 점수가 증가하여 최고 55 kV 에서 4.6, 40 kV 에서 3.6이였으며, 하지는 관전압의 상관없이 평균 4.4의 고른 점수가 나왔다. 상, 하지 모두 두께가 두꺼워지면서 점수는 전반적으로 낮아졌으나 상지는 40 kV에서는 점수가 급격히 낮아졌고, 하지에서는 50 kV에서는 점수가 급격히 낮아졌다. 표준 두께를 가지고 있는 환자의 경우 상지에서는 45 kV, 하지에서는 50 kV로 촬영하는 것이 최적화 된 영상을 구현할 수 있으며, 환자의 체형 두께가 증가하는 경우 상지는 50 kV, 하지는 55 kV로 관전압을 설정 하는 것이 효과적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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