• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.349-357
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• 2021

최근 급속히 보편화되고 확대되는 드론의 비행 데이터가 엔터테인먼트 기술 분석 자료로 활용이 가능한지의 검증이 매우 필요하다. 특히, 자율화, 지능화의 방법으로 발전하는 엔터테인먼트 드론의 비행과 운용과정을 데이터 분석과 기계학습을 통해서 분석 및 활용할 수 있는지를 확인해야 한다. 본 논문에서는 엔터테인먼트용 드론의 평가에 FC의 데이터를 이용하여 머신러닝 기법으로 활용할 수 있는지를 확인하였다. 그 결과 매빅2나 아나피와 같은 DJI나 Parrot의 FC 데이터는 엔터테인먼트를 위한 머신러닝 분석이 불가능하였다. 이는 데이터가 0.1초 이상의 간격으로 수집됨으로써 GCS와의 다른 데이터들과의 상관성을 찾기 불가능하기 때문이다. 이에 반하여 ARM 프로세서를 채용하여 Nuttx 운영체제로 작동하는 픽스호크의 경우에는 머신러닝 기법의 적용이 가능함을 알 수 있었다. 앞으로 고정익과 회전익 비행 정보들을 구분하여 엔터테인먼트의 특성 분석이 가능한 기술들을 발전시켜야 한다. 이를 위해서는 모델을 개발하고 체계적인 데이터 수집과 연구가 진행되어야 할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-7
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• 2022

서부 경남 지역 중 딸기재배로 유명한 지역 40개 농가를 대상으로 한 조사에 따르면 국산품종 중에서 "설향"이 65.0%으로서 가장 선호하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 현재의 농업은 4차 산업혁명으로 스마트팜(Smart Farm)의 기술이 더욱 발전하고 있는 실정이다. 그러나 각 생육단계가 어떤 상황일 때 딸기의 생산량이 최적에 달하는지 대한 기준이 없으며, 이러한 판단기준은 아직까지 스마트팜에 경험이 있는 농업인의 의사에 달려있다는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딸기의 생육상황에 대한 생산량 예측을 통해 선진화된 스마트팜 시스템을 구축하고자 한다. 실험 장소는 경상남도 사천시의 딸기 농가에서 수행하였으며, 총 3곳을 대상으로 데이터 수집을 진행하였다. 실험 대상의 모든 온실 내에서 재배하는 딸기의 품종은 '설향'이다. 작물 데이터의 수집 항목은 작물의 엽수, 꽃수, 과실수, 초장, 잎의 길이, 엽록소 함량이며, 환경 데이터의 수집 항목은 온도, 습도, 조도이다. 기존의 농가 단위의 스마트팜의 문제점 보완 및 개선을 통하여 고품질의 작물 생장 상태를 유지하기 위해 K-fold 교차검증, Lasso 회귀분석, MAPE 검증을 통해 예측모델을 도출하였으며, MAPE 검증 결과 값으로 0.511(꽃 예측)과 0.488(과일 예측)의 값이 나타났다. 본 연구는 스마트팜 데이터 구축을 위해서는 AI를 통해 성장상태별 수확량을 예측하였으며, 이를 농가 및 농업 관련 기업에 활용해 농업 서비스가 편리할 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.111-117
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• 2021

본 연구는 LFG(Land Fill Gas)의 주성분인 메탄(CH₄) 60%와 이산화탄소(CO₂) 40%로 구성된 매립지가스를 활용하여 정적연소 환경에서 연소의 초기 불안정성을 해결할 수 있는 실험적인 연구결과를 제안하는 것이다. 실험조건은 공기과잉율 0.9~1.6, 초기연소를 위한 압축압력 3bar, 실험주변온도 25℃, 실험용 연료가스 메탄, 예연소실 화염 분출구 직경 2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5mm로 설정하였다. 실험결과 M3.0 모델에서 초기화염의 확산성이 매우 증가된 특성을 확인할 수 있으며, 이와 같은 증가의 특성은 공기 과잉률이 0.9, 1.0, 1.2에서 오리피스의 효과가 극도로 향상하게 되었다는 점을 알 수 있었다. 결과적으로, 본 실험을 통하여 M3.0으로 설계된 예연소실 화염 분출구 치수를 LFG에 적용할 경우 기존의 점화 플러그 특성 보다 부분적인 연소의 성능을 높일 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.316-322
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• 2022

선택적 촉매환원 시스템 내 촉매 층 입구의 흐름 패턴은 탈질 설비의 성능에 영향을 미치는 주요한 특성 중 하나이다. 암모니아 주입 그리드와 촉매 층 사이의 곡확산부에는 유동 균일성을 개선하기 위해 안내 깃이 설치된다. 본 연구에서는 대형 석탄 화력 발전소의 선택적 촉매환원 시스템을 적용 대상으로 하여 안내 깃의 기하학적 구성이 탈질 설비의 공기역학적 특성에 미치는 영향을 조사하기 위해 수치 해석을 수행하였다. 해석할 유동장은 암모니아 주입구의 출구부터 촉매 층 출구까지의 유동이 흐르는 전 영역을 포함한다. 3차원 정상상태, 점성 유동장을 해석하기 위해 상용 소프트웨어인 ANSYS-Fluent을 사용하여 유동 특성에 맞는 적절한 난류 모델을 적용하였다. 유동장 내부의 속도 및 압력 강하의 루트 평균 제곱을 주요 성능 매개변수로 선택했다. 현재 운용 중인 설비와 비교하여 흐름 품질을 개선하기 위해 4가지 유형의 안내 깃이 제안되었다. 해석 결과, 4번째 형상이 유동 균일성과 압력 등 관점에서 가장 좋은 공력 성능을 나타내었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권3호
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• pp.550-559
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• 2022

연구목적: 파이프는 기계, 전자, 전기, 플랜트 등 많은 산업 분야에서 응용기기로 널리 사용되고 있으며, 소방, 화학 등 안전 관련 분야에서도 널리 사용되고 있습니다. 제품의 다양화에 따라 배관 분야에서도 기술의 중요성이 높아지고 있습니다. 특히 기존 동관을 스테인리스강으로 변경하는 경우 구조해석이나 유동 해석을 통해 안전성과 유동특성을 평가할 필요가 있다. 연구방법: 자체 개발한 일체형 인서트형 커넥터인 6.35 소켓 모델의 유동 안전성은 CFD 해석을 이용하여 유동유발진동(FIV) 평가 과정의 4단계를 통해 진행하였다. 연구결과: 배관계 벽면에 작용하는 압력변동의 진폭은 3,780Pa이하의 수준으로 형성되며, 이는 냉매 배관의 운전압력이나 설계응력과 비교했을 때 매우 작은 수준의 압력으로, 난류에 의한 진동이 배관의 구조안전성에 미치는 영향은 미미한 수준인 것으로 나타났다. 결론: 유동 해석을 통하여 후크조인트 체결 시 발생하는 압력 및 진동 등을 검토한 결과 일반적인 배관계의 고유진동수가 50Hz 이하에서 형성되는 것을 고려했을 때, 난류유동에 의해 유발되는 진동이 배관계의 공진을 발생시킬 가능성은 희박한 것으로 판단된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.453-462
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• 2022

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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.449-456
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• 2021

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.

• 청정기술
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• 제16권3호
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• pp.213-219
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• 2010

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.

• 한국음향학회지
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• 제42권3호
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• pp.250-261
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• 2023

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.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권1호
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• pp.24-35
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• 2023

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.