4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 순환신경망을 이용한 댐 유입량 예측모형의 적용성 검토를 목적으로 하고 있으며, 이를 위해 소양강댐 유역 및 충주댐 유역을 대상으로 그간 댐 운영을 통해 축적된 기상 및 수문 빅데이터를 활용하여 인공신경망 모형과 엘만 순환신경망 모형을 구축하였다. 모형의 학습과 예측을 위하여 유역별 유입량, 강우량, 기온, 일조시간, 풍속자료가 입력자료로 사용되었고 10일간 일별 댐유입량 자료가 모델의 출력자료로 구조화 하여 학습을 진행한 후 검증을 목적으로 2016년 7월 ~ 2018년 6월까지 2개년에 대한 댐 유입량 예측을 수행하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 인공신경망 모형과 순환신경망 모형 간 예측성능은 큰 차이를 보이지 않았으며, 충주댐 유역에서는 순환신경망 모형의 예측 결과가 인공신경망 모형에 비해 비교적 우수한 성능을 보임에 따라 엘만 순환신경망을 이용하여 댐 유입량 예측모형을 구축할 경우 예측성능은 기존의 인공신경망 모형과 비슷하거나 다소 우수할 것으로 판단된다. 또한 엘만 순환신경망은 갈수기 댐 유입량 예측에 있어서 인공신경망에 비해 예측결과의 재현성이 우수한 것으로 나타났으며, 엘만 순환신경망 학습에 있어 다중 은닉층 구조가 단일 은닉층 구조보다 예측 성능 향상에 효과적인 것으로 분석되었다.
농촌지역에서 야적퇴비가 비점오염원으로 작용하고 있으나, 정량적으로 분포 및 적재량이 산정되지 않아 야적퇴비가 유실되어 하천 수질에 미치는 영향을 파악하기 어렵다. 본 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 야적퇴비 데이터를 검증하고, 수동조종비행으로 UAV를 활용하여 야적퇴비 탐색 및 촬영 후 관리상태 및 적재량 변화를 파악함으로써, 수계에 미치는 영향을 판단하기 위한 기초자료를 확보하고자 한다. 지상 LiDAR를 기준으로 정확도를 비교분석한 결과 DSM(Digital Surface Model)에 대해 약 0.21m 이내의 차이를 보이며 적재량의 정확도는 93.24%로 나타나, UAV 영상을 이용하여 야적퇴비의 적재량을 산출하고 활용하기에 충분하다고 판단된다. UAV를 활용하여 야적퇴비의 관리상태를 확인할 수 있었으며, 총 야적 퇴비 적재량은 $1,172.16m^3$, $1,461.66m^3$, $1,350.53m^3$순으로 나타나 야적퇴비 적재량 변화를 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 UAV를 활용하여 효율적인 비점오염원 관리에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
관상동맥 시술을 위해 혈관 조영 X-선 영상은 시술 진단 및 보조에 유용하게 활용된다. 삼차원의 복잡한 구조를 가진 관상동맥을 이차원 X-선 영상에서 기존의 단일기법만을 사용하여 정확히 분할하는 것에 어려움이 있으며, 특히 혈관이 중간에 끊어지거나 말단부위혈관이 유실되는 현상으로부터 오차가 크게 발생하는 경향이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 단일기법으로 초기분할 단계를 거친 후, 초기분할결과를 기반으로 정교한 보정영역을 설정하는 단계, 보정영역을 대상으로 패치기반 지역보정을 수행하는 단계가 수행된다. 본 연구를 통해 끊긴 혈관을 보완한 분할 결과를 구할 수 있을 뿐만 아니라 미세혈관까지 포함하지 못한 참 값의 한계점을 해결할 수 있다. 또한, 존재하는 기존 관상동맥 분할방법들에 융합하여 추가적인 성능개선을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 Fully convolutional network 기반 깊은 신경망 네트워크인 U-net을 활용하였으며, 제안된 보정방법을 융합하여 기존 U-net 단일 모델 대비 성능이 상당히 개선된다는 것을 실제 여러 환자들의 데이터 셋을 통하여 증명하였다.
최근 해양분야에서는 해양공간정보의 발전을 위한 범용수로데이터모델 표준인 S-100에 관한 개발과 표준화가 진행되었고, S-100에서는 해도 제작 업무의 효율성과 수심자료의 다목적 활용을 위해 수심과 불확실도, 속성정보가 결합된 BAG 포맷의 S-102(Bathymetric Surface grid) 표준 개발 및 다양한 연구가 진행되고 있다. 선박의 운항에 중요한 수심 정보는 S-102 기반에서 제공됨으로 S-102 제작시 위치정보 보정방법은 수심결정에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 국내에서 S-102 제작을 위한 표준화된 방법을 시범 적용하여 수로측량을 실시하였으며, 위치정보의 정확도 비교를 위해 GNSS 후처리 보정방법에 따른 수심 정보의 정확도를 비교하였다. 연구지역의 암반지형 2개소에서 수심을 비교한 결과 남무도 북측 수심은 DL 0.79~0.83m이며, 대호도 동측 수심은 DL 12.63~12.91m로 나타났고, 천소수심의 수평위치 오차는 1m 이내로 확인되었다. 결과적으로 BAG 제작시 위치보정방법에 따른 천소 수심의 오차는 선박의 안전항행에 사용가능한 범위에 있음을 확인하였다. 하지만 수로측량시 선박의 위치에 대한 정확도 검증은 지역특성 및 환경요소에 대한 다양한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.
우리나라 지자체별 기후변화적응과 연관된 필요한 기초 자료를 생산하고 관리하는 도구로서 CCGIS(Climate Change Adaptation Toolkit based on GIS)를 개발하였다. CCGIS 개발의 주요 목적은 기후변화적응대책을 위해 필요한 중요한 정보와 데이터들을 제공할 뿐만 아니라, 기후변화적응 대책 마련에 필요한 기후변화 취약성 지수를 산정하는 데 있다. 본 논문에서는 CCGIS에 탑재된 기후 및 대기환경모델로 모의된 2000년과 2020년, 2050년, 2100년의 IPCC SRES(A2, B1, A1B, A1T, A1FI, A1 시나리오) 배출량 시나리오별 현재 및 미래 기후 자료를 생산하고, 이를 토대로 기후변화 적응에 필요한 자료를 제공하고, 표출하는 과정을 기술하였다. 아울러 한반도 지자체를 대상으로 CCGIS를 이용한 기후변화 취약성지수의 특성과 공간 분포, 그리고 그 산출 과정을 설명하고, 그 활용성을 논하였다.
본 연구의 목적은 100kW급 연료전지 시스템의 열관리 성능을 실도로 운전조건에서 분석하여, 성능 해석 모델링을 개발하는 것이다. 개발된 모델을 적용하여, 열관리 시스템의 운전조건 변화에 따른 성능 변화를 고찰하고자 한다. 해석 모델링은 핵심부품들에 대한 성능 평가 데이터를 바탕으로, 성능에 영향을 주는 변수들로 개발하였다. 개발된 연료전지 열관리 시스템 해석 모델링으로 다양한 실차 운전조건에서의 최적 열관리 시스템에 대한 전력소비량을 분석하였다. 주요하게, 연료전지 열관리시스템 핵심부품(워터펌프, 냉각 팬, 3 Way Valve, 라디에이터)에 대한 성능 특성 분석 후 모델링을 진행하였다. 개발된 모델링으로 운전조건에 따른 유량 예측을 하였고, 실험값과 예측값과의 비교분석을 통하여서, 해석 모델링에 대한 검증을 진행하였다. 과도해석을 통하여서, 냉시동시 냉각수 온도가 특정온도까지의 소요시간을 예측하였다. 스택 운전조건에서 스택 입출구 온도가 적정 수준에서 움직이기 위한 열관리 시스템 운전조건에 대한 예측을 진행하였다. 그 결과를 바탕으로, 소모전력과 열방출량과의 비교분석을 하였다. 개발된 해석 모델링은 핵심부품들의 성능 변화시 연료전지 시스템 운전에 대한 영향도를 분석할 수 있도록 활용할 예정이다.
태풍에 의해 발생하는 폭풍해일은 태풍의 경로, 강도, 발생위치 등을 예측하기가 어려운 실정이기 때문에 발생 시나리오를 기반으로 연구가 수행되어왔다. 국내는 다양한 시나리오에 대해 수치모의를 수행하였고 그 결과를 침수 예측지도로 제작하였다. 하지만, 이 같은 방법은 수행한 시나리오 외에 발생가능한 모든 경우에 대해 예측하기 어렵고, 실제로 수치모의 수행시간이 길기 때문에 실시간으로 대응하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 데이터베이스를 활용하여 폭풍해일의 위험도를 예측하는 방법을 개발하였다. 동해안 지역을 대상으로 폭풍해일에 의한 위험도 예측을 수행하였고 예측을 위한 방정식을 산정하기 위해 COMSOL AB사에서 개발한 COMSOL을 이용하였다. 몇 가지 가정사항과 제한조건으로 기본방정식을 유도하였으며 방정식의 계수와 상수는 시행착오법으로 도출하였다. 그 결과, 해일에 의한 침수 예측지도와 공간적 분포는 지도의 상부를 제외하면 매우 유사하게 나타났다. 오차가 큰 지도 상부의 경우 기초 데이터로 사용한 지도의 해상도로 인해 저항상수 k의 값이 제대로 반영되지 못한 것으로 판단된다. SIND 모형은 실시간 예측이 가능한 모형으로 향후 모형의 정확성을 향상시킨다면 이상기후로 인해 재난이 발생하였을 경우 빠르게 대처가 가능할 것으로 기대된다.
21세기 빅데이터와 알고리즘, 인공지능의 발달로 점점 더 많은 영역에서 우리의 선택과 판단이 외주화(outsourcing)되고 있다. 그렇다면 통계적 모델과 컴퓨터 분석, 그리고 인공지능과 같은 새로운 기술들이 우리의 평가와 선택 활동들을 대체할수록, 우리의 삶에는, 그리고 우리의 정체성에는 어떠한 변화가 일어나는가? 본 논문은 자본주의 발전 과정에서 인간 자아에 대한 경제적, 도덕적 판단을 수행했던 활동, 즉 신용평가(credit rating)의 등장, 통계화와 자동화, 그리고 알고리즘화까지의 변화를 분석했던 연구들을 살펴보며, 이 과정을 추동했던 경제적, 기술적 요인들을 규명하려 할 것이다. 이를 통해 21세기 인간의 정치적, 사회적 가능성의 조건들, 그리고 자본주의 진화 과정에서 나타난 "평가된 자아"라는 새로운 주체들의 특징과 양상을 살펴볼 것이다. 마지막으로 자본주의적, 기술적 힘의 공간에서 형성된 "평가된 자아"가 어떻게 새로운 해방적 가능성을 이끌어낼 수 있는지 간략히 논의하며, 점차 인간의 판단을 대체하고 외주화하고 있는 인공지능 기술의 사회적 정치적 함의에 대해 논의해 볼 것이다.
자료에는 다양한 원인에 의해 결측이 발생한다. 만약 결측치를 제외하고 완전히 관찰된 자료만으로 분석을 실시한다면 결측자료 메커니즘이 완전임의결측이 아닌 경우 결과에 편향이 발생하거나 제외된 개체로 인한 정보의 손실로 추정의 정밀도가 약화된다. 결측이 하나의 변수에서만 일어나지 않기 때문에, 자료에 변수가 많을 수록 이 문제는 심화된다. 문제를 개선하기 위해 결측치를 대체하는 여러가지 방법들이 제안되었다. 하지만 모수적인 모형을 이용한 대체 방법들은 가정에 위배되는 현실 데이터에는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 자료의 분포 가정에 덜 영향을 받는 커널, 리샘플링, 스플라인 방법을 활용한 비선형 대체 방법들을 리뷰하고 필요한 경우 기존의 비선형 대체 방법에 대체클래스를 사용하여 대체값의 정확도를 높이거나 랜덤성을 가지는 오차를 더해주어 추정치의 분산이 적게 추정되는 문제를 개선하는 확장된 결측 대체 방법을 제안한다. 본 연구에서 고려한 여러 가지 대체 방법들은 다양한 모의자료 설계 하에서 성능을 비교하였다. 모의실험 결과, 비선형 대체 방법들은 각 설계 하에 다른 성능을 보이며 전반적으로 커널 회귀나 스플라인을 활용한 대체 방법들이 좋은 성능을 보였다. 더불어, 확장된 대체 방법은 기존의 대체 방법이 가지는 문제점을 개선함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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