• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.19-26
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• 2023

전산 자원의 발달로 여러 부품들이 결합된 전체 구조물에 대한 해석이 가능해져 해석에 필요한 계산 시간과 데이터의 양이 증가하였다. 이러한 전체 구조물에는 같은 부품이 반복되어 규칙성을 가지는 경우가 많다. 이러한 반복적인 구조물에 균질화 기법을 적용하면 효과적인 해석이 가능하다. 상용 프로그램의 일반적인 균질화 모듈에서 단위 구조는 모든 방향으로 반복된다고 가정한다. 하지만 실제 구조물들은 여러 단위 구조가 복잡하게 반복되는 경우가 많아 기존 균질화 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 복잡한 반복성을 고려하는 다단계 균질화 기법을 제안한다. 제안된 균질화 기법은 구조물을 여러 영역으로 나누어 균질화를 수행하는 형태로 기존 기법보다 정확한 해석이 가능하다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권4호
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• pp.516-525
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• 1994

TMI 및 Chernobyl 사고이후 향후 원전에 대한 안전성 향상을 강화하기위해 개량형 원전에 대해 여러가지 피동형 안전설비가 제안되고 있다. 피동냉각계통의 타당성을 검증하고 상세 설계자료를 제공하기 위해, 본 연구는 웨스팅하우스사의 AP-600 피동격납용기와 같은 한쪽 가열면을 갖는 폐쇄유로에 대한 공기 유입구 위치 및 외부영향이 자연순환 공기유량에 미치는 영향과 자연 및 강제대류하에서 대류열전달계수를 조사하였다. 본 실험은 AP-600 격납용기를 1/26로 축소한 segment 유형의 실험장치를 토대로 수행되었다. 자연 및 강제대류 조건하의 공기유로내 특정 위치에서 공기의 속도 및 온도를 측정하였다. 실험결과는 일차원 단순 모델과 비교하였으며, 좋은 일치점을 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.69-75
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• 2009

본 연구에서는 수평하중을 받는 파일벤트(pile-bent) 구조의 변단면에 따른 거동특성을 분석하기 위하여 beam-column 모델을 적용하여 수평변위 및 모멘트, 부재력(응력)을 단일단면 파일벤트 구조의 수평거동과 비교하였다. 분석결과 지표면에서 변단면 파일벤트 구조의 수평변위량이 동일하중 재하시 단일형 파일벤트 구조의 수평변위량보다 커지는 경향을 보였으나, 동일지반, 동일하중조건의 경우에는 변단면 존재유무에 관계없이 최대휨모멘트 발생위치는 일정한 경향을 보였다. 또한 말뚝재료의 부재력 검토 결과 파일벤트 구조의 변단면 부분에서의 부재력이 최대침모멘트 발생 깊이에서의 부재력보다 큰 것으로 나타났다. 이는 일체형 말뚝의 구조적 특성으로 최대침모멘트 발생위치보다 변단면 부분의 단면축소로 인해 취약해지기 때문에 변단면 발생부분에 대한 보강이 필수적으로 요구됨을 알 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.46-57
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 기반으로 입력영상의 옵티컬 플로우(optical flow)와 그래디언트(gradient)를 이용하여 종단간 행동인식이 가능한 다중영역 기반 방사성 GCN(MRGCN: Multi-region based Radial Graph Convolutional Network) 알고리즘에 대해 기술한다. 이 방법은 데이터 취득이 어렵고 계산이 복잡한 스켈레톤 정보를 사용하지 않기 때문에 카메라만을 주로 사용하는 일반 CCTV 환경에도 활용이 가능하다. MRGCN의 특징은 입력영상의 옵티컬플로우와 그래디언트를 방향성 히스토그램으로 표현한 후 계산량 축소를 위해 6개의 특징 벡터로 변환하여 사용한다는 것과 시공간 영역에서 인체의 움직임과 형상변화를 계층적으로 전파시키기 위해 새롭게 고안한 방사형 구조의 네트워크 모델을 사용한다는 것이다. 또 데이터 입력 영역을 서로 겹치도록 배치하여 각 노드 간에 공간적으로 단절이 없는 정보를 입력으로 사용한 것도 중요한 특징이다. 30가지의 행동에 대해 성능평가 실험을 수행한 결과 스켈레톤 데이터를 입력으로 사용한 기존의 GCN기반 행동인식과 동등한 84.78%의 Top-1 정확도를 얻을 수 있었다. 이 결과로부터 취득이 어려운 스켈레톤 정보를 사용하지 않는 MRGCN이 복잡한 행동인식이 필요한 실제 상황에서 더욱 실용적인 방법임을 알 수 있었다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.252-258
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• 2022

본 연구에서는 실제 대학의 소규모 강좌에서 확률과 통계에 대한 수강생들의 이해도를 쉽고 빠르게 분석하기 위한 방법을 제안한다. 95명의 이공계 대학생을 대상으로 확률과 통계에 대한 컴퓨터 기반 검사를 시행하였다. 학생들의 응답을 Robust PCA와 가우시안 혼합 모델을 사용하여 7개의 군집으로 나눈 뒤, 각 군집 별로 주제별 성취도를 분석하였다. 상위권 군집은 통계적 추정을 제외한 다른 주제들에 대해서 대체로 높은 성취도를 보였으며, 저성취 군집들은 서로 다른 주제에 대해서 강약점을 보였다. 제안하는 기법은 기존에 널리 쓰이는 PCA를 사용하여 차원 축소 후 군집 분석을 수행한 것 보다 각 군집들의 특성이 더 분명하게 나타냈다. 이는 각 군집 별 특징에 따른 개별화된 학습 전략을 개발하는 데 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권6D호
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• pp.655-662
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• 2010

사회기반시설은 국가 경쟁력 지표로써, 전통적으로 정부의 SOC 재정으로 건설되어 왔다. 그러나 SOC 예산 축소에도 불구하고 사회기반시설의 확충 요구를 해결하기 위해 민간투자사업제도가 도입되었으며, 이 중 도로사업의 비중이 높다. 본 연구는 기 제안된 도로사업 사업계획서의 운영관리비와 사업계획서와 연계되는 재무모델의 운영관리비 항목을 분석하고, 도로사업의 특성을 반영하기 위해 한국도로공사의 사업비 항목과 운영관리 업무를 분석하였다. 분석 결과를 통해 분류체계를 마련하여 비용산정 기준을 마련하는 것이 요구된다. 또한 업무의 효율성을 고려하여 기존의 업무 도구를 웹기반으로 통합하여 하나의 시스템으로 개발하는 것을 제안하였다. 이를 통해 민간투자사업의 전체적인 사업성 확보에 기여하고, 수익성을 기반으로 하는 사회기반시설의 확충에 기여할 것으로 기대된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제17권2호
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• pp.45-55
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• 2023

본 연구에서는 V-22 Osprey 틸트로터의 25% 축소 모델인 TRAM에 대하여 회전익기 통합 해석 코드인 CAMRAD II를 이용하여 프롭로터의 Aeromechanics 모델링과 블레이드 및 피치 링크에 대한 구조 하중 해석을 수행한 후, DNW 풍동 시험 및 선행 해석 연구 결과와 상호 비교하였다. 본 연구에서는 저속 전진 비행 시 블레이드 플랩 굽힘 모멘트의 구조 하중 및 진동 하중 변화를 풍동 시험 결과에 대하여 비교적 잘 예측하였다. 리드-래그 굽힘 및 비틀림 모멘트의 구조 하중 및 진동 하중 해석은 풍동 시험과 다소 다르게 얻어졌으나, 평균값을 제거하였을 때 로터 회전 한 바퀴당 구조 하중 해석 결과가 풍동 시험 및 선행 해석 연구와 비교적 유사하였다. 피치 링크의 구조 하중 및 진동 하중 해석은 전반적으로 선행 연구의 시험 및 해석 결과와 유사하게 얻어졌다. 마지막으로 블레이드 구조 진동 하중의 조화 성분 해석 및 비교를 통하여 블레이드 리드-래그 굽힘 및 비틀림 모멘트의 오차 발생 원인을 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.34-41
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• 2023

최근 인간의 활동 범위가 증가함에 따라 외래종의 유입이 잦아지고 있고 환경에 적응하지 못해 유기된 외래종 중 2020년부터 유해 지정 동물로 지정된 라쿤이 문제가 되고 있다. 라쿤은 국내 토종 너구리와 크기나 생김새가 유사하여 일반적으로 포획하는데 있어서 구분이 필요하다. 이를 해결하기 위해서 이미지 분류에 특화된 CNN 딥러닝 모델인 VGG19, ResNet152V2, InceptionV3, InceptionResNet, NASNet을 사용한다. 학습에 사용할 파라미터는 많은 양의 데이터인 ImageNet으로 미리 학습된 파라미터를 전이 학습하여 이용한다. 너구리와 라쿤 데이터셋에서 동물의 외형적인 특징으로 분류하기 위해서 이미지를 회색조로 변환한 후 밝기를 정규화하였으며, 조정된 데이터셋에 충분한 학습을 위한 데이터를 만들기 위해 좌우 반전, 회전, 확대/축소, 이동을 이용하여 증강 기법을 적용하였다. 증강하지 않은 데이터셋은 FCL을 1층으로, 증강된 데이터셋은 4층으로 구성하여 진행하였다. 여러 가지 증강된 데이터셋의 정확도를 비교한 결과, 증강을 많이 할수록 성능이 증가함을 확인하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권2호
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• pp.1-11
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• 2024

정보공유 기반의 네트워크 협업 유도탄에 대한 상대 충돌 각 유도기법을 불확실성과 외란이 존재하는 시스템에 적용했다. 협업 유도탄 시스템은 전이 축소 방향성 비순환 그래프로 표현되며, 그 구조에 따라 유도된 중앙집권형 및 분산형 유도기법을 소개했다. 또한, 소개된 유도기법을 유도탄의 통신 구조와 시스템 잡음 유무에 따라 비교하여 그 관계를 분석했다. 상대 충돌 각 제어 임무에서 분산형 정보공유 유도기법의 효과를 분석하기 위해 시스템 동역학에 잡음이 포함된 다수의 유도탄이 불확실성이 포함된 예상 요격 위치에 유도되는 상황을 가정하였다. 다양한 임무 환경에 대해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 정보공유의 유무와 구조가 시스템에 미치는 영향을 분석했다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.