본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.
침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.
볼텍스튜브는 고압의 가스를 이용하여 고온 가스와 저온 가스를 분리하거나 입자상 물질의 분리에 사용할 수 있는 장치이다. 이러한 볼텍스튜브의 에너지분리 특성과 물질분리 특성을 활용하여, 연소가스로부터 $CO_2$를 흡수하는 장치의 핵심부품으로 적용할 수 있다. 본 연구에서는 $CO_2$ 흡수용 볼텍스튜브의 기본설계 자료를 구축하기 위하여 에너지분리 성능실험을 수행하였다. 설계를 위한 기초 자료를 확보하기 위하여, 볼텍스 발생기의 오리피스 직경, 노즐면적비 및 튜브의 길이가 에너지분리 특성에 미치는 영향력을 실험을 통하여 분석하였다. 결과적으로 오리피스 직경이 볼텍스튜브의 성능에 지배적인 설계인자임을 확인하였으며, 노즐면적비와 튜브길이의 영향력은 미미하였다. 오리피스 직경이 작고(Dc=0.6D), 노즐면적비가 중간 이상(AR=0.14~0.16)이며, 튜브 길이가 긴 모델(L=16D)이 저온 출구 측과 고온 출구 측의 열전달에서 가장 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구의 결과는 $CO_2$흡수용 $100Nm^3$/hr급 볼텍스튜브의 기본설계 자료로 활용될 예정이다. 볼텍스튜브를 적용한 $CO_2$흡수 공정을 적용하면 기존의 대형 흡수탑 대비 상당한 공간과 에너지의 절감 효과가 기대된다.
본 연구에서는 펌프젯 추진기를 대상으로 공동, 비공동 조건에서의 유동 소음원을 규명하기 위하여 추진기의 각 구성품인 덕트와 스테이터, 로터에 의한 소음 기여도를 평가하였으며, 공동과 비공동 조건에서의 소음 수준을 비교하였다. 대형 캐비테이션 터널 내 Suboff 잠수함 선형과 펌프젯 추진기를 대상으로 균일혼상류 가정의 비정상 비압축성 Reynolds averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식을 적용하였으며, 이상 유동을 모사하기 위해 Volume of Fluid(VOF) 기법과 Schnerr-Sauer 공동 모델을 적용하였다. 유동해석 결과를 기반으로 수중방사소음을 예측하기 위해 Ffowcs Williams and Hawkings(FW-H) 방정식 기반의 음향상사법을 적용하였으며, 덕트와 스테이터, 로터로 구성된 3개의 비투과성 적분면과 추진기를 감싸는 형태의 2가지 투과성 적분면을 선정하여 소음 기여도를 평가하였다. 소음 예측결과로부터 스테이터는 전체 소음에 대한 직접적인 기여도는 낮으나 덕트와 로터에서의 유동 박리에 의한 소음원 형성에는 영향을 미치는 것을 확인하였으며, 유동이 박리되는 연직상방과 우측방향으로 소음이 크게 방사되었다. 또한 로터에서는 날개의 흡입면과 압력면 간의 압력 섭동에 의해 추진방향으로 소음이 크게 방사되었으며, 투과성적분면을 통해 체적 소음원인 공동의 효과를 반영할 수 있음을 확인하였다.
급격한 산업화와 도시화로 인해 해양 오염이 심각해지고 있으며, 이러한 해양 오염을 실효적으로 관리하기 위해 수질평가지수(Water Quality Index, WQI)를 마련하여 활용하고 있다. 하지만 수질평가지수는 다소 복잡한 계산과정으로 인한 정보의 손실, 기준값 변동, 실무자의 계산오류, 통계적 오류 등의 불확실성(uncertainty)을 내포하고 있다. 이에 따라 국내·외에서 인공지능 기법을 활용하여 수질평가지수를 예측하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 해양환경측정망 자료(2000 ~ 2020년)를 활용하여 우리나라 전 해역 즉, 5개의 생태구에 대한 WQI를 추정할 수 있는 가장 적합한 인공지능기법을 도출하기 위해 총 6가지의 기법(RF, XGBoost, KNN, Ext, SVM, LR)을 실험하였다. 그 결과, Random Forest 기법이 다른 기법에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. Random Forest 기법의 WQI 점수 예측값과 실제값의 잔차 분석 결과, 모든 생태구에서 시간적 및 공간적 예측 성능이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 본 연구에서 개발한 Random Forest 기법은 높은 정확도를 바탕으로 우리나라 전해역에 대한 WQI를 예측 가능할 것으로 사료된다.
실제와 모델간의 다양한 불확실성(uncertainties)에 대한 항공기의 강건성 확보를 위해 비행제어시스템은 일정 수준 이상의 안정성 여유(stability margin) 감항기준을 만족할 수 있도록 설계되어야 한다. 미 국방 규격인 MIL-F-9490D와 감항인증 규격인 MIL-HDBK-516B에는 비행제어시스템이 만족해야 하는 이득여유(gain margin)와 위상여유(phase margin) 기준을 제시하고 있다. 그러나 항공기의 개발 단계별 설계 성숙도를 고려하지 않고 전 개발단계에서 동일한 안정성 여유 기준이 적용되면서, 궁극적으로는 항공기 운용영역이 과도하게 제한되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 조종성과 안정성 여유의 관계를 제시하고 개발 단계와 입증 방법에 따라 안정성 여유 기준을 재정립하는 방안을 제시한다. 연구의 결과는 현재 개발되고 있는 항공기뿐만 아니라 향후에 전개될 무인 비행체 개발 시에 적용하여 보다 유연하고 효과적인 방법으로 안정성 여유 기준을 입증하는데 기여하리라 판단한다.
현대 산업에서 복합재료를 폭넓게 사용하고 있다. 특히 섬유를 기반으로 하여 레진으로 경화시킨 섬유 강화 플라스틱의 재료는 우수하면서도 비강도, 비강성이 뛰어난 경량화 소재로 주목받고 있다. 이 중에서도 탄소섬유를 이용한 탄소섬유강화 플라스틱은 다른 섬유와 달리 뛰어난 기계적 특성을 지녀 차량과 항공기 등 고강도와 경량성을 동시에 필요로 하는 곳에 쓰이고 있다. 본 논문에서는 탄소섬유강화 플라스틱으로 구성된 CT시험편으로 섬유 설계에 따른 인장특성을 해석적 연구를 통해 규명한다. 구멍을 가진 CFRP복합재료의 응력해석에 있어서, 인장환경에서의 파괴경향을 파악한다. 또한 적층각도에 따른 결과를 통하여 해석결과 값에 있어 적층각도 60°로 구성된 해석모델에서 가장 낮은 응력값이 발생함과 사전크랙의 변형에너지 가장 낮음을 알 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 실제 실험으로 적용된 구조물에서의 파괴형상을 예측하기 위한 기반데이터를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
터널 공사에 있어서 Shield TBM 장비의 활용이 증가함에 따라 Shield 공법의 효율성 증대를 위한 다양한 연구 또한 수행되어졌다. Shield TBM에 대한 연구들은 대부분 굴착 대상이 되는 지반의 특성을 고려하여 Shield TBM 장비 선정, 굴진속도 계산, 모델식 개발 등에 초점을 맞추고 있으며, 굴착의 주체가 되는 Shield TBM 장비와 장비에 의해 발생하는 트러블로 인한 공기지연에 대한 연구는 수행되어지지 않았다. 따라서 본 연구에서는, Shield 터널 공사 중 Shield 장비의 초기굴진을 대상으로 하여, 굴진 시 발생하는 트러블에 의해 야기되는 공기지연 시간 및 원인을 FMEA기법을 이용하여 분석하였고, 공기지연 방지를 위한 관리 방한의 제시를 목적으로 각각의 트러블 항목들에 대한 우선순위를 결정하는 연구를 수행하였다. 그 결과 이전까지의 연구들에서 지반적 요소들에 비해 상대적으로 소홀히 다루어진 Shield TBM의 기계적 요소들의 트러블이 공기지연을 일으키는 주요 원인이라는 것을 알 수 있었다. 각각의 공기지연 발생 요소 중 공기지연 위험도가 큰 몇몇 항목을 대상으로 트러블 관리방안을 제시함으로써, 본 굴진 및 향후 유사 조건의 프로젝트 수행 시 보다 효율적으로 공사를 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 5년간 고속도로에서 발생한 사망 사고의 통계를 살펴보면, 고속도로 전체 사망자 중 갓길에서 발생한 사망자의 사망률이 약 3배 높은 것으로 나타났다. 이는 갓길 사고 발생 시 사고의 심각도가 매우 높다는 것을 보여주며, 갓길 차로 위반 차량을 단속하여 사고를 미연에 방지하는 것이 중요하다는 것을 시시한다. 이에 본 연구는 Faster R-CNN 기법을 활용하여 갓길 차로 위반 차량을 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. Faster R-CNN 기법을 기반으로 차량을 탐지하고, 추가적인 판독 모듈을 구성하여 갓길 위반 여부를 판단하였다. 실험 및 평가를 위해 현실세계와 유사하게 상황을 재현할 수 있는 시뮬레이션 게임인 GTAV를 활용하였다. 이미지 형태의 학습데이터 1,800장과 평가데이터 800장을 가공 및 생성하였으며, ZFNet과 VGG16에서 Threshold 값의 변화에 따른 성능을 측정하였다. 그 결과 Threshold 0.8 기준 ZFNet 99.2%, Threshold 0.7 기준 VGG16 93.9%의 검출율을 보였고, 모델 별 평균 검출 속도는 ZFNet 0.0468초, VGG16 0.16초를 기록하여 ZFNet의 검출율이 약 7% 정도 높았으며, 검출 속도 또한 약 3.4배 빠름을 확인하였다. 이는 비교적 복잡하지 않은 네트워크에서도 입력 영상의 전처리 없이 빠른 속도로 갓길 차로 위반 차량의 검출이 가능함을 보여주며, 실제 영상자료 기반의 학습데이터셋을 충분히 확보한다면 지정 차로 위반 검출에 본 알고리즘을 활용할 수 있다는 것을 시사한다.
본 연구는 일학습병행 학습기업 평가지표 개발의 후속연구로 평가지표를 정량화하여 평가모형을 정립하는데 그 목적이 있다. 선행연구에서 도출된 최상위 레벨의 구성요소인 학습기업의 정량적요인, 정성적요인, 전담인력역량요인, 그리고 학 습근로자 역량 요인을 주축으로 2레벨 구성요소를 검증하여 평가모델을 구축하였다. 학습기업의 평가를 위해 해당기업을 담당하고있는 전문 가들과 AHP 설문을 수행하여 기업현장 교육훈련의 질을 결정하는 중요요인을 도출하고 평가항목간의 가중치산정을 통하여 학습기업의 평가모형을 완성하고 등급별 그룹핑을 진행하였다. 일 학습병행은 산업현장과 학교교육의 미스매치를 해소하고 능력중심 사회를 구현하기 위한 핵심적인 정책으로 추진되어 2022년 12월 기준으로 16,664개 기업이 훈련에 참여하였다. 학습기업은 현장훈련을 실시하는 교육훈련 공급기관으로써 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서 제시된 평가모형에 따른 학습기업 등급별 지원 및 컨설팅방안이 일학습병행의 내실화와 질적수준을 향상하는 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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