• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.73-81
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• 2015

소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제11권3호
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• pp.376-385
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• 1987

본 연구에서는 평면응력 파괴인성치의 거동에 관한 일련의 연구로서 위와 같 은 점을 고려하여 얇은 두께의 시험편을 이용하여 z의 변화에 대한 평면응력 파괴인성 치와 J저항곡선을 실험적으로 고찰하였으며 크랙성장을 고려한 J적분식도 검토하였다. 크랙길이는 하중제거 컴플라이언스법에 의하여 구하였고, ASTM E813의 방법으로J= .sigma.$_{f}$ .DELTA.(2ａ)인 크랙둔화선과 J저항곡선의 교점에서 구한 J적분값을 J$_{c}$로 정 의하였다. 또한, 재료를 변형경화재료로 가정하여 HRR응력변형율장의 특성을 이용 하여 J적분값을 구한 후 실험치와 상호 비교 검토하였다.이때 입력자료는 실험치의 그것과 동일하게 하였다. 동시에 z의 변화에 대한 T의 변화도 함께 고찰하였다.다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제41권4호
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• pp.285-291
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• 2017

본 연구에서는 무인 항공 장비에 장착되는 전자 장비에 상변화 물질을 적용한 방열 설계를 수치적으로 진행하였다. 상변화 물질에 대한 열특성 실험을 통해 용융점($T_m$), 용융시 온도 증분(${\Delta}T_m$) 및 체적 팽창을 확인하였으며, 이를 통해 해석 모델 검증을 진행하였다. 용융시 용융점에서 발생하는 온도 정체 현상을 모사하기 위해 등가 비열법으로 계산한 열 물성치를 상변화 물질의 해석 모델 물성치로 입력하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 해석 모델의 신뢰성을 검증하였다. 검증된 해석 모델을 통해 핀과 함께 상변화 물질이 충진된 장비 하우징의 방열 성능을 향상시키고, 이를 통해 장비의 열적 안정성을 확보하였다. 현재 상변화 물질이 충진된 하우징의 방열 성능 극대화를 위해 핀 최적 설계에 대한 추가적인 연구가 진행 중에 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1379-1386
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• 2006

전자우편이나 문자 메세지를 이용할 때 겪는 불편함 중 하나는 상대방이나 기계에 정서 정보를 전달하기 어렵다는 점이다. 정서 정보를 메시지에 싣기 위해서는 컴퓨터나 디지털 기기가 정서를 인식하거나 사용자가 정서를 입력해야 한다. 기존의 정서 인식 방법은 생리적, 신체적 측정치를 이용하는 것인데, 이 경우 측정을 위한 별도의 장비가 필요하고 현재 자신의 정서 상태와 다른 정서를 표현할 수 없다는 단점이 있다. 특히 소형 모바일 기기를 이용할 때 다른 측정 장치를 사용하는 것은 더욱 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 모바일 기기를 사용하는 환경에서 사용자가 원하는 정서를 기계에 입력하기 위해 동작을 이용하려는 연구가 진행되었다(Fargerberg, Stahl, & Hook, 2003). 본 연구에서는 Laban Movement Analysis에서 동작을 구성하는 다섯 요소 중 노력(effort)과 모양(shape) 요소를 재구성하여, 방향성 차원, 무게감 차원, 시간감 차원으로 동작을 구분하고 총 20개의 동작을 선정하였다. 또한 한덕웅과 강혜자(2000)가 수집한 834개 정서 어휘를 평정하여 동작을 통해 표현하고 전달되기 쉬운 정서 어휘 50개를 선택하였다. 최종 실험에서 참가자들은 20개의 동작에 대해 50개의 정서 어휘를 평정하고 데이터는 범주형 주성분분석을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 Russell(1980)의 이차원 정서 구조 모형에서 각성 수준 차원은 동작의 무게감과 시간감 차원과 관련이 있는 것으로 나타났다. 강하고 빠른 동작일수록 각성 수준이 높은 정서가 나타났다. 또한 동작의 방향성 차원은 정서의 종류와 관련이 있는 것으로 드러났다. 직선 움직임은 높은 각성 수준의 부정적 정서와, 흔듦 움직임은 불안 및 초조와, 원형 움직임은 즐거운 정서와 관련이 있는 것으로 나타났다. 이는 동작을 통하여 정서 정보를 효과적으로 전달할 수 있음을 보여주었고, 동작과 정서를 연관 짓기 위해 방향성 차원과 무게감 차원 그리고 시간감 차원을 고려할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.83-83
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• 2017

수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제21권4호
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• pp.41-53
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• 2022

본 연구에서는 도시철도에 인접하여 암반굴착공사를 실시할 때 발생하는 지반진동이 도시철도 구조물에 미치는 영향을 수치 해석을 통하여 검증하였다. 암반굴착공사는 발파공사와 굴착기계공사의 두 경우에 대하여 실시하였다. 발파공사는 굴착부지가 넓은 경우에 정밀진동제어방법과 소규모진동제어방법에 대한 해석을 실시하고 실무에서 기준처럼 사용하고 있는 발파진동 영향권을 검증하였다. 이 발파진동 영향권에서 제시하는 발파 이격거리는 범위가 매우 커서 범위 값 중 최소치에 발파점이 위치할 때 진동한계치를 넘어갈 수 있다. 굴착기계공사는 천공공사를 위한 어스오거와 착암공사를 위한 브레이커에 의한 지반진동이 도시철도 구조물에 미치는 영향을 검증하였다. 시험시공을 통하여 어스오거와 브레이커의 지반진동을 측정하고 보정을 거쳐서 수치해석을 위한 입력하중을 산출하였다. 수치해석은 터널구조, 개착식 박스구조, 고가교량구조에 대하여 실시하였다. 터널구조의 해석에서 결과는 어스오거는 현장 추정치와 비슷하나 브레이커에서는 현장에서 얻어지는 추정치보다 작다. 발파공 사이의 충전매질을 통한 충격파 전파 효과를 수치적으로 시뮬레이션하고 검증하였다. 개착식 박스구조에서는 굴착공과 박스사이의 매립토가 지반진동을 증폭시키는 형상이 발생하며 진동파가 박스구조물에 도달하면 일정한 값으로 수렴한다. 고가교량의 경우에는 진동하중이 상대적으로 작은 어스오거 지반진동은 파일기초에 도달하면서 작아지는데, 상대적으로 크고 주기적인 브레이커 지반진동은 교량 상부구조에 추가적인 지반 진동하중으로 작용함을 볼 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1295-1303
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• 2022

안정적인 수도 공급을 위한 상수도관망의 역할이 더욱 주목받음에 따라 비정상 상황에 대한 신속한 탐지와 적절한 대처 역시 중요시되고 있다. 장치에 의존한 탐지기법 등 기존의 방법론에는 한계가 존재하므로 데이터를 이용한 모델 기반의 방법이 개발되었다. 하지만 상수도관망 내 측정 데이터는 불확실성을 가져 실제 사용량과 다르다. 따라서 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 인공신경망 모델을 이용하여 상수도관망 압력값을 예측함에 있어 데이터 불확실성의 영향을 조사한다. 정규분포를 따르는 임의의 값을 고려하여 데이터에 측정치 오류를 형성하고 측정치 오류 여부 및 종류에 따라 총 9가지 데이터를 인공신경망 모델을 통해 예측해 경향성을 비교한다. 분석을 통해 데이터 불확실성이 증가할수록 모델 성능이 감소하며, 출력데이터의 측정치 오류가 모델 성능에 미치는 정도가 더 큼을 확인하였다. 특히 입력데이터와 출력데이터의 측정 오차 크기가 동일한 경우 예측 정확도는 각각 72.25%, 38.61%로 큰 차이를 보였다. 따라서 ANN 모델 예측 성능 향상을 위해서는 입력 데이터보다 출력데이터인 주절점의 측정 오류 크기를 줄이는 것이 중요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.11-19
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• 2021

이상 객체란 일반적이고 평범한 행동을 취하는 객체가 아닌 비정상적이고 흔하지 않은 행동을 하여 관찰이나 감시·감독을 필요로 하는 사람, 물체, 기계 장치 등을 뜻한다. 이를 사람의 지속적인 개입 없이 인공지능 알고리즘을 통해 탐지하기 위해서 광학 흐름 기법을 활용한 시간적 특징의 특이도를 관찰하는 방법이 많이 활용되고 있으며, 이 기법은 정해진 표현 범위가 없는 수많은 이상 행동을 식별하기에 적합하다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)으로 입력 영상 프레임을 광학 흐름 영상으로 변환하는 알고리즘을 학습시켜 비정상적인 상황을 식별한다. 특히 생성적 적대 신경망 모델이 입력 영상에 대한 중요한 특징 정보를 학습하고, 그 외 불필요한 이상치를 제외시키기 위한 전처리 과정과 학습 후 테스트 데이터셋에서 식별 정확도를 높이기 위한 후처리 과정을 고도화하여 전체적인 모델의 이상 행동 식별 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이상 행동을 탐지하기 위한 학습 데이터셋으로 UCSD Pedestrian, UMN Unusual Crowd Activity를 활용하였으며, UCSD Ped2 데이터셋에서 프레임 레벨 AUC 0.9450, EER 0.1317의 수치를 보이며 이전 연구에서 도출된 성능 지표 대비 성능 향상이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.792-798
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• 2021

본 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 분석과 예측을 통하여 정수장의 공정 중 약품투입곤정에서 응집제 투입률을 결정하는 알고리즘을 도출하였다. 또한, 빅데이터 기술 및 인공지능 알고리즘 적용 방법에 대한 분석 및 기존의 학문적, 기술적 자료를 검토하여 유사 분야 적용 사례를 분석 검토하였다. 이를 통한 최적 응집제 투입률 제시를 목표로 운영 근무자의 의사결정 패턴을 입력 변수와 출력변수의 관계 패턴으로 학습한 후 학습된 패턴을 실제 응집제 주입 공정에 적용하여 침전수 탁도가 목표치에 근사한 일정 수준을 유지할 수 있도록 운영이 가능하였다. 데이터 범위 산정과 전처리를 거친 변수를 선정하여 알고리즘 수행을 준비한 후 군집화와 분류 알고리즘을 적용하여 알고리즘 수행과 결과에 대한 피드백을 반복하여 학습을 진행하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.127-134
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• 2021

본 연구는 선박용 공기압축기의 상태기반보전 시스템에 필요한 이상치 탐지 알고리즘 적용에 대한 실험적 연구로서 고장모사 실험을 통해 시계열 전류 센서 데이터를 이용한 이상탐지 적용 가능성을 확인하였다. 고장 유형 10개에 대해 실험실 규모의 고장 모사 실험을 수행하여 정상 운전데이터와 고장 데이터를 구축하였다. 실험 결과 구축된 이상탐지 모델은 시계열 데이터의 주기에 변화를 유발하는 이상은 잘 탐지하는 반면 미세한 부하 변동에 대한 탐지 성능은 떨어졌다. 또한 오토인코더를 이용한 시계열 이상탐지 모델은 입력 시퀀스의 길이와 초모수 조정에 따라 이상 탐지 성능이 상이한 것으로 나타났다.