최근 토목분야 BIM(Building Information Modeling) 발주가 늘어남에 따라 발주처에서는 BIM 기반 성과품을 납품받고 있으나 관련지침 등이 미흡하고 작성방법, 수준, 성과품 목록 등이 구체적이지 않아 기존 2D기반의 성과품과 혼용해서 납품받고 있다. 이는 설계사나 시공사의 업무가중으로 연결될 수 있으며 관리해야 할 자료가 많아져 발주처에서도 부담으로 작용한다. 이러한 부담을 줄이기 위해서는 기존 2D 기반의 전자납품체계가 BIM발주체계로 전환될 경우 BIM모델에서 추출하여 활용하거나 대체가 가능한 2D기반의 성과품들을 조사하여 중복된 성과품을 최소화하는 작업이 필요하다. 이에, 본 연구에서는 국토교통부의 실시설계가 완료된 도로공사를 대상으로 BIM 모델링을 수행하였으며 이를 근간으로 총 3,767개 도면항목에 대해 2D도면 추출 가능여부를 검토하였다. 그 결과 67%인 2,549개의 도면항목이 BIM모델에서 2D도면으로 추출이 가능한 것으로 분석되었으며 특히 연결종합, 토공, 부대공 등과 관련된 도면항목들의 대체효과가 큰 것으로 조사되었다. 본 연구는 향후 BIM 관련 성과품 납품체계 개발시 2D 도면을 줄이거나 대체할 수 있는 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
In this paper, a System Dynamics(SD) computer simulation model has been developed to assess the effects of developing and providing an alternate water source. A water service index was also developed to estimate the level of overall customer satisfaction on water supply service. Data from the Busan water supply service and the Korea Development Institute regarding the Nak Dong river bank storage development were utilized during the modeling processes. Some important indicators of the system under study were analyzed by the simulations of development of the alternate water source for Busan. The developed SD model and the water service index can be further utilized as a tool that can assess the extent and timing of an additional service improvement project.
Since traditional derivative-based optimization for noisy simulation shows bad performance, evolutionary algorithms are considered as substitutes. Especially in case when outputs are binary, more simulation trials are needed to get near-optimal solution since the outputs are discrete and have high and heterogeneous variance. In this paper, we propose a genetic algorithm called SARAGA which adopts dynamic resampling and fitness approximation using surrogate. SARAGA reduces unnecessary numbers of expensive simulations to estimate success probabilities estimated from binary simulation outputs. SARAGA allocates number of samples to each solution dynamically and sometimes approximates the fitness without additional expensive experiments. Experimental results show that this novel approach is effective and proper hyper parameter choice of surrogate and resampling can improve the performance of algorithm.
대규모로 포집된 이산화탄소를 고갈된 석유·가스 저류층, 대염수층과 같은 심부 지질구조에 주입하는 이산화탄소 지중저장은 대기중 CO2 배출을 저감하기 위한 가장 유망한 기술 중 하나로 연구되고 있다. 이산화탄소 지중저장은 공극수로 포화된 다공성 지질 구조 내부로 초임계상 이산화탄소를 주입함으로써 그 흐름이 공극수와 비혼성 대체를 일으키며 진행된다. 따라서, 공극 구조 내에서 초임계상 이산화탄소와 공극수의 거동과 분포, 그리고 그 결과로 나타나는 대체효율은 두 유체의 상호작용에 의해 좌우되는데, 특히, 점성력과 모세관력은 지질 구조 내부의 환경 조건과 주입 조건에 의해 결정된다. 본 연구에서는 상온상압조건에서 대체유체를 수적법에 적용하여 고온고압조건에서 계면활성제가 초임계상 이산화탄소와 공극수 간 계면장력에 미치는 영향을 산정하였다. 또한, 다공성 매체 내에서의 비혼성 유체의 거동과 분포 양상을 관찰함으로써 계면활성제 농도가 초임계상 이산화탄소의 대체율에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 초임계상 이산화탄소와 공극수의 대체 유체로서 헥산과 탈이온수를 적용하는 마이크로모델 실험을 수행하였으며, 공극 구조 내로의 헥산 주입에 의한 탈이온수의 대체 과정을 정량적으로 분석하기 위하여 이미징 시스템을 통해 두 유체의 비혼성 대체 양상에 관한 이미지를 확득하여 분석하였다. 실험의 결과는 계면활성제의 첨가는 낮은 농도에서도 헥산과 탈이온수 간 계면장력을 급격하게 감소시키며 이후 농도가 증가함에 따라 일정한 값에 접근하는 양상을 보여주었으며, 이러한 변화는 다공성 매체 내부의 공극 규모에서 진입 유체의 흐름 경로에 직접적인 영향을 미침으로써 평형 상태에서 헥산의 대체율에도 동일한 효과를 나타내는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 다공성 매체 내에서 일어나는 비혼성 유체의 대체에 관한 중요한 정보를 제공하며, 계면활성제의 적용이 이산화탄소 지중저장의 효율을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주었다.
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
오래도록 생산성향상곡선 (또는 학습곡선), 생산함수, 그리고 대체곡선 등은, 서로 관련이 없는 별개의, 그리고 순전히 경험적인 (empirical) 현상들인 것들로서 이해되어 왔었다. 그러나 1980년대 중반에 발표된 Muth 교수의 탐색이론 (Search Theory)의 생산성향상곡선에서 관찰된 제반현상들을 모두 설명함으로써 이들 현상은 하나의 통합이론체계에 의하여 일관되게 설명되게 되었다. 이 이론의 초기형태는 그 보편성을 구속하는 네 가지 가설 위에 설립되었었으나 점차적으로 이들 가설들이 완화되면서 (relaxed) 이 이론은 또한 해독 력에서 뿐만 아니라 일반성에 있어서도 계속 강화되어 왔다. 본 논문의 목적은, 이들 네 가지 가설들 중 유일하게 아직 완화되지 못하고 있는, 실제 현상과 다분히 유리된, 두 번째 가설, 즉$\ulcorner$생산성향상을 위한 탐색과정에서 새로이 발견된 개량 신기술 (또는 생산방식) 은 즉각적으로 채택될 것$\lrcorner$이라는 가설을 완화함으로써, 보다 현실에 대한 해석력과 일반성 면에서 개선된 모델을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 제시된 모델은 Muth 교수의 탐색이론모델에 두가지 변수를 더함으로써 확장하여 만든 모델이다. 이 두 변수는 신기술의 채택 (또는 획득)을 위하여 지불하여야 하는 투자비변수와 탐색과정을 통하여 발견은 되었으나 아직 채택은 되지 않은, 유보상태 신기술의 운영비용 변수(또는 수익성변수)등이다. 이 모델의 내용은, 생산성향상은 신기술이 구현된 (embodied) 장비 (equipment)를 사용함으로써 실현되며, 따라서 창의적 활동의 이득은 이들 장비에 대한 투자행위로서 실현된다는 것이다. 이 모델은 보다 나은 신기술이 또 발견될 것이라는 기대 하에, 현재 발견된 최신기술을 채택하지 않는 투자지연현상을 예측.설명해 주며 따라서 이로 인한 기술적 비효율성의 존재이유를 제시한다. 또한 이 모델은 생산성 향상곡선의 초기굴곡현상, 정체현상, 그리고 도약현상 등을 모두 설명해 준다.
사주 풀이란 주어진 사주에 대해서 그에 맞는 해석 글을 생성해주는 작업을 의미한다. 전통적으로 사주 풀이는 온전한 사람의 영역으로 인식되어왔으나, 우리는 본 연구를 통해 사주 풀이 영역도 인공지능으로 대체할 수 있을 것이라는 가능성을 탐구한다. 본 연구에서 우리는 최근 연구되고 있는 자연어 생성분야의 연구들에서 영감을 받아, 사주 유형과 사주 풀이 내에 포함할 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 인공지능 모델 SaJuTeller를 설계한다. 특히 이전 문맥을 고려하여 풀이글을 생성하는 모델과 단순 사주 유형 및 명사 키워드를 기반으로 풀이글을 생성하는 두가지 모델을 제안하며, 이들 각각의 성능을 분석함으로써 각 모델의 구체적인 활용 방안을 제안한다. 본 연구는 우리가 아는 한 최초의 인공지능 기반 사주풀이 연구이며, 우리는 이를 통해 사주풀이에 요구되는 전문인력의 노력을 경감시킴과 동시에, 다양한 표현을 가진 사주 풀이 글을 생성할 수 있음을 제안한다.
최근 자연어 이해 분야에서 대규모 언어모델 기반으로 프롬프트를 활용하여 모델과 상호작용하는 방법이 널리 연구되고 있으며, 특히 상담 분야에서 언어모델을 활용한다면 내담자와의 자연스러운 대화를 주도할 수 있는 대화생성 모델로 확장이 가능하다. 내담자의 상황에 따라 개인화된 상담대화를 진행하는 모델을 학습시키려면 동일한 내담자에 대한 과거 및 차기 상담대화가 필요하지만, 기존의 데이터셋은 대체로 단일 대화세션으로 구축되어 있다. 본 논문에서는 언어모델을 활용하여 단일 대화세션으로 구축된 기존 상담대화 데이터셋을 확장하여 연속된 대화세션 구성의 학습데이터를 확보할 수 있는 프롬프트 기반 데이터 증강 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 대화내용을 반영한 요약질문 생성단계와 대화맥락을 유지한 차기 상담대화 생성 단계로 구성되며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 상담 분야의 데이터셋을 확장하고 사용자 평가를 통해 제안 기법의 데이터 증강이 품질에 미치는 영향을 확인한다.
본 논문은 모노 카메라로 입력받은 영상에서 실시간으로 전경과 배경을 분리하여 배경을 자연스럽게 대체 하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 대부분 단일 색상의 배경을 이용하여 전경 색에 대한 제약이 있거나, 깊이 정보를 추출을 위한 스테레오 카메라와 같은 장치에 대한 제약이 있거나, 제한적인 전경의 모양 모델을 이용하여 분리할 수 있는 전경의 모양에 대한 제약이 있었다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 웹캠과 같은 고정된 모노 카메라를 이용하여 실시간으로 전경 분리가 가능한 전경 분리 방법을 제안한다. 또한, 전경 분리의 성능 향상을 위하여 통영상의 시간적인 특징 정보를 이용한 시간적 전경 확률 모델을 제안한다. 또한 분리된 전경과 새로운 배경의 자연스러운 합성을 위한 알파 매트를 이용한 경계선 영역 처리방법과 간단한 후 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제의 화상통신에서 개인의 사적인 정보가 포함된 배경을 자연스럽게 대체시켜 개인의 사생활을 보호할 수 있다.
이산화탄소 지중저장 수행 중 저류층 내부에서 나타나는 비혼성 유체의 대체 과정은 다공성 매체의 공극 표면에 대한 각 유체의 습윤 특성에 따라서 배수(drainage)와 흡수(imbibition)로 구분되는데, 각 과정 동안 나타나는 비혼성 유체 간의 거동 및 포획 양상을 이해하는 것은 주입 효율성 및 저장 안정성을 평가하는데 매우 중요하다. 본 연구에서는 다공성 매체 내 주기적인 배수와 흡수 과정의 수행을 통해 공극 구조 내 비혼성 유체의 거동 양상 및 분포의 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2차원 마이크로모델 내부로 이산화탄소와 공극수의 대체 유체로서 선정된 헥산과 탈이온수를 주기적으로 교차 주입하는 실험을 수행하였다. 관측 결과를 이용하여 각 유체 주입 과정에서 나타나는 두 비혼성 유체의 거동 양상을 비교 분석하고, 잔류 유체의 포화도를 산정하였다. 분석의 결과로서 헥산과 탈이온수의 잔류 포획 유형을 기작에 따라 습윤성(wettability), 모관압(capillarity), 막다른 공극(dead end zone), 포위(entrapment) 그리고 우회(bypassing)로 구분하였다. 또한, 교차 주입이 거듭됨에 따라 공극 구조 내에서 주입 유체의 흐름 경로는 주 흐름 경로(main flow channel)를 중심으로 단순화되었으며, 이로 인하여 주입 유체의 대체 효율은 일정한 값으로 수렴하였다. 실험적 관측과 분석의 결과는 실제 이산화탄소 지중저장 환경에서 습윤성-비습윤성 유체의 주기적인 교차 주입이 야기하는 저장층 내 비혼성 유체의 거동과 분포, 그리고 주입 유체의 대체 효율을 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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