• 한국항공우주학회지
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• 제45권9호
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• pp.746-756
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• 2017

본 연구에서는 한국형 달 탐사 시험용 궤도선을 위한 심우주 추적망 (Deep Space Network)의 관측값을 구현하는 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘을 활용하여 탐사선의 신호 지연 효과를 관측 모델을 통해 보정해서 계산된 관측값을 생성할 수 있다. 계산된 관측값으로 거리, 도플러, 방위각, 고도각을 생성하였다. 기하학적 데이터 값을 General Mission Analysis Tool (GMAT)의 시나리오를 통해 구하였으며, 계산된 관측값을 구하기 위해서 시간 지연 효과, 대류층 지연 효과, 대류권 내 하전 입자에 의한 지연 효과, 대류권 밖 하전 입자에 의한 지연 효과, 대류층에 의한 굴절 효과, 안테나에 의한 지연 효과를 고려하였다. 관측 모델들을 통해 구한 계산된 관측값은 시험용 궤도선의 정밀 궤도 결정을 위해 사용된다. 본 논문에서 개발한 데이터 시뮬레이션 모듈은 미 항공우주국의 궤도 결정 툴 박스 (Orbit Determination ToolBoX, ODTBX)를 이용해 검증되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.105-114
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• 2020

본 논문에서는 산업 애플리케이션을 위한 5G Non-Public Network에서의 보안 이슈를 다룬다. 일반 대중에게 모바일 네트워크 서비스를 제공하는 공공 네트워크와는 달리, 5G Non-Public Network는 명확하게 정의된 사용자 조직이나 조직들의 그룹에게 5G 네트워크 서비스를 제공하며, 캠퍼스나 공장과 같이 사용자 조직이 지정한 영역 내에 구축된다. 본 논문의 주목적은 5G-ACIA (5G Alliance for Connected Industries and Automation)에서 제안한 네 가지 구축 모델에 따라 5G Non-Public Network가 이산 산업 및 공정 산업을 위하여 구축될 경우 고려되어야 할 보안 위협 및 잠재적 보안 요구사항을 도출하는 것이다. 본 논문의 범위를 명확하게 하기 위해 먼저 5G Non-Public Network에 적용할 보안 툴박스를 심층 방어 개념으로 표현한다. 일반적인 5G 이동통신 서비스와 관련된 보안 이슈는 본 논문의 범위에 포함되지 않는다. 그 다음, 산업 도메인에 5G-ACIA의 구축 모델을 적용할 때 고려해야 할 보안 이슈를 도출한다. 도출된 보안 이슈들은 세 가지 범주로 나뉘며 각각의 보안 이슈들은 개요, 보안 위협 및 잠재적 보안 요구사항의 순서로 서술된다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제29권4호
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• pp.573-588
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• 2015

본 연구에서는 최근 통계 분야에서 활용도가 급격히 높아지고 있는 중요한 컴퓨터 언어이자 오픈 소스 통계 프로그램인 R을 활용하는 '대화형(interactive) 통계학 입문 실습실'의 개발 과정과 내용 및 활용을 다룬다. 최근에 개발을 마치고 2014 서울 세계수학자대회에서 소개된 후, 통계 강좌 등에 실제 사용되는 웹상의 R을 활용한 본 대화형 통계학 입문 실습실의 특징은 웹상에서 본문과 예제의 설명 및 풀이과정과 함께 대응하는 R 명령어 코드들을 함께 박스안에 제공하여, 실습 때마다 일일이 컴퓨터 명령어 코드들을 입력해야하는 번거로움을 없앴다. 또한, 명령어의 실행을 위하여 프로그램을 설치하지 않고, 명령어 상자 아래 제공한 [클릭-실행] 버튼을 누르기만 하면, 클라우드 컴퓨팅으로 그 결과값과 그래픽을 동시에 바로 같은 화면에서 확인하면서, 시뮬레이션 및 실습을 할 수 있고, 더 나아가 그와 유사한 다른 문제에 함수와 조건만을 수정하여 바로 사용할 수 있는 편리함이 추가되었다. 그 결과 대화형 통계학 입문 실습실에서는 R 명령어를 이해하는 데 필요한 시간과 노력이 대폭 줄어들 뿐 아니라, 초보자에게 통계학 입문 과목을 지도하기에 적절하며, 그밖에 다양한 Java 시각화 도구와 이미지 및 통계 자료를 사용하여 사용자 맞춤형 강의실 개발이 가능하여 통계학입문 강의를 수강하는 학생들의 관심과 흥미를 유도할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 본 실습실을 통계입문 강좌의 효과적인 실습실 모델의 하나로 소개한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권5호
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• pp.57-63
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• 2013

본 연구에서는 전자빔공정에서 반응표면법의 하나인 Box-Behnken법을 이용하여 주요 인자로서 diazinon 농도($X_1$), 조사강도($X_2$)와 pH($X_3$)를 토대로 3개 수준으로 구성된 실험설계에 따라 diazinon의 제거와 무기화 특성에 대해 연구하였다. 우선 pH와 diazinon 농도의 영향이 반응표면법(RSM)에 적용될 적정 범위를 결정하기 위해 수행되었다. 통계적 접근은 회귀분석과 분산분석(ANOVA)를 각 인자별 정량적 비교를 도출하기 위해 적용하였으며, 인자별 영향은 조사강도>diazinon 농도>pH의 순으로 나타났다. 회귀모델은 최적화도구를 이용하여 운영조건의 영향을 고려한 최적점을 예측하였으며, 그에 따른 모델식은 $Y_1=81.73-5.58X_1+23.69X_2-14.23X{_2}^2+4.22X{_3}^2(R^2=99.7%)$, $Y_2=35.23-3.01X_1+10.79X_2-7.58X_2{^2}(R^2=97.9%)$로 도출하였다. 그에 따른 결과는 diazinon 농도 12.75mg/L와 조사강도 4.26kGy에서 diazinon 제거율 95.7%, TOC 저감율은 41.8%로 나타났다. pH 조건은 기존의 다른 고도산화공정(AOPs)에 비해 전자빔 공정에서는 유의한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.193-200
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• 2000

자연스러운 사용자 작업 환경인 헤드 제스처 인터페이스를 구현하기 위해서는 얼굴 영역 추출에 관한 연구가 선행되어야 하는데, 최근에는 동영상에서 얼굴 영역을 추출하기 위해 색상 정보를 이용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적으로 사용되는 HSI 컬러 모델과 YIQ 컬러 모델의 각 색상 성분인 H(hue)와 I(in-phase)를 이용하여 얼굴 영역의 추출 성능을 비교한다. 먼저 각 색상 성분에 대해 임계 구간 변화에 따른 최적의 얼굴색 구간을 설정하여 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교한다. 다음으로 설정된 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상에 대해 얼굴 박스를 추출함으로써 최종적인 얼굴 영역 추출의 정확도를 비교 평가한다. 실험 결과, 최적의 얼굴색 정보를 표현하는 구간은 HSI의 H 성분의 경우 $0^{\circ}{\sim}14^{\circ}$, YIQ의 I 성분은 $-22^{\circ}{\sim}-2^{\circ}$인 것으로 나타났다. 이 최적 구간에 의한 각 색상 성분의 얼굴 영역 추출의 정확도에서는 I 성분이 H 성분에 비해 약 10% 정도 높은 추출율을 나타냈으며, 최적의 얼굴색 정보와 움직임 정보를 결합한 영상의 경우에서도 I 성분이 약 3% 정도의 보다 나은 얼굴 영역 추출 결과를 얻었다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제38권11호
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• pp.915-924
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• 2014

항공기용 가스터빈 엔진에 있어서, 기어 어셈블리 및 전자장비에 사용되는 오일의 냉각을 위하여 열교환기가 사용되며 이를 Surface air-oil heat exchanger (SAOHE) 라고 한다. 이 열교환기는 엔진 팬 케이싱 내부에 설치되며 기어박스 시스템 및 전자장비로부터 바이패스 덕트 후류 쪽으로 열을 소산시킨다. 본 연구의 목적은 SAOHE 의 설계를 위한 효율적인 수치해석방법을 개발하는 것이다. SAOHE 설치에 따른 핀에서의 열공력학적 성능을 평가하기 위하여 다공성 모델을 활용한 2 차원 수치해석을 수행하였고, 열교환기 성능평가에 대해 시간 및 비용적으로 효과적인 1 차원 열유동 네트워크 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램을 이용하여 열교환기의 압력강하 및 열전달 성능을 예측하였고, 1 차원 열유동 네트워크 프로그램을 검증하기 위해 2 차원 전산해석 결과 및 실험 결과와 비교하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.993-999
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• 2008

인구밀집지역인 도심부나 주거지역 인근에서 이루어지는 철도교량 신축에 있어서 급속시공은 매우 의미가 있다. 이러한 신속한 시공과 더불어 교량 거더의 형고의 유동적 조절도 중요하다. 기존 I형 거더는 단면에서 수직방향으로 중립축으로부터 떨어진 모멘트 팔 길이와 긴장력을 이용한 평형을 근간으로 하는 까닭에 형고 조절에 있어 다소 어려움이 있었다. 이에 기존 단일 박스거더의 축소형인 확폭플랜지를 갖는 U형 프리캐스트 보는 긴장력 조절과 콘크리트 압축강도에 따라 경간길이 및 형고 변화가 상대적으로 I형보에 비해 용이하다. 확폭플랜지를 갖는 U형 프리캐스트 거더의 철도교 적용성을 확인하기 위해 지간 30m, 형고 1.7m, 폭 3.63m의 실물크기 거더를 제작하였고 하중재하/변위재하를 이용하여 총 6,200kN의 하중을 유사정적으로 가력하였다. 실험은 4점재하시험으로 하중-변위곡선, 하중-변형율을 이용하여 휨성능을 기본적으로 확인하였고 1차 하중제거와 재재하를 통해 긴장재의 역할을 확인 하였다. 유사정적거동을 본질적으로 확인하기 위해 쉘요소를 이용한 3차원 재료비선형해석을 통하여 실험결과와 평행하게 비교하였다. 콘크리트의 비선형성은 손상-소성모델(Lee & Fenves,1998)을 이용하여 콘크리트 인장/압축 소성연화거동, 인장강화거동을 묘사하였다. 실제 균열패턴과 해석 손상패턴을 비교검토 하였고 하중-변위, 단면에 따른 하중-변형율 관계를 실제 실험결과와 비교검토 하였다. 비선형 해석에 사용된 재료물성치와 해석모델의 보유 탄성에너지 조율은 실제 거더에 가진실험을 통해 획득한 고유주파수를 통하여 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.580-586
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• 2021

현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.675-687
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• 2019

최근 대도시에는 교통량의 증가와 높은 토지 보상비 등으로 인해 도로 확충 시 대심도 복층 터널의 필요성이 증가하고 있으며, 국내에서도 일반적인 터널보다 단면이 작고 지하에서 다른 터널과 교차하는 네트워크형 터널이 계획되고 있다. 본 연구에서는 쉴드 터널 분기부에 있어서 기존 터널과 확폭부를 연결하는 연결상세에 있어 기존의 전단면 강재 접합부 대신 휨모멘트가 크게 발생하는 연결부에만 강재를 사용하는 부분 강재-콘크리트 접합부 상세와 쉴드 터널 분기부의 확폭 구간의 해석은 3차원 거동효과를 반영하기 위해 확폭부 시종점 구간의 기둥 효과와 종방향 부재의 강성효과를 고려할 수 있는 2차원 해석모델을 검토하였다. 2차원 해석기법으로 확폭부 시종점 구간에서 종방향 부재의 강성을 횡방향 모델에서 연결부의 탄성스프링 지점으로 고려하여 종방향 부재의 강성과 시종점부의 기둥효과를 반영하는 방법을 제안하였다. 제안된 2차원 해석기법을 이용한 구조해석 결과 일정값 이상의 강성을 갖는 종방향부재를 도입하면 접합부와 박스부의 휨모멘트를 저감 시킴으로써 부분 강재-콘크리트 접합부의 구조 안전성을 확보할 수 있는 것으로 검토되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.701-715
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 급속한 발전과 함께 학습데이터가 크게 주목을 받고 있다. 일반적으로 딥러닝 방식에서는 모델을 훈련시키기 위해 충분한 학습데이터가 준비되어 있어야 한다. 하지만, 딥러닝 모델 설계 작업과 달리 데이터셋을 제작하는 데 상당한 시간과 노력이 필요하다. 영상 데이터를 주로 다루는 시각지능 분야에서도 학습데이터 제작자들은 전문적인 학습데이터 제작 도구를 사용해 이미지 단위로 레이블링을 수작업으로 하고 있어 여전히 많은 시간과 노력이 필요한 상황이다. 따라서, 다양한 분야에서 필요한 충분한 영상 학습데이터셋을 확보하기 위해 기존의 수작업 방식을 대체할 수 있는 레이블링 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 영상 학습데이터셋 동향을 소개하고, 학습데이터 제작 환경에 대해 분석한다 특히, 수작업으로 이루어지는 반복적이고 수고스러운 레이블링 과정을 자동화하여, '확인과 수정'의 단계를 비약적으로 단축시킬 수 있는 '스마트 영상학습데이터 제작 시스템'을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 영상 학습데이터 제작 과정에서 이미지에 박스형 및 폴리곤형 객체영역을 지정하여 레이블링하는 데 소요되는 시간을 크게 줄이기 위한 자동레이블링 방식의 효과를 검증한다. 마지막으로, 제안하는 시스템의 실험에서 추가적으로 검증되어야 하는 부분과 함께 이를 개선하기 위한 향후 연구 계획에 대해 논의한다.