본 연구는 목적 지향 대화 시스템 내에서 단일 한국어 텍스트 형식의 질문으로부터 질의자의 의도를 파악하는 것을 목적으로 한다. 목적 지향 대화 시스템은 텍스트 또는 음성을 통한 사용자의 특수한 요구를 만족시켜주는 대화 시스템을 의미한다. 의도 분석 과정은 답변 생성에 앞서 사용자의 질의 의도를 파악하는 단계로, 목적 지향 대화 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 준다. 생활화학제품이라는 특정 분야에 제안 모델을 사용하였고, 해당 분야와 관련된 한국어 텍스트 데이터를 이용하였다. 특정 분야에 독립적이며 범용적인 의도를 의미하는 화행과, 특정 분야에 종속적인 의도를 의미하는 개념열로 나누어 분석한다. 화행과 개념열을 분석하기 위하여 단어 임베딩 모델, 합성곱 신경망을 이용한 분류 방법을 제안한다. 단어 임베딩 모델을 통하여 단어의 의미정보를 추상화하고, 추상화된 단어의 의미정보를 기반으로 합성곱 신경망을 통하여 개념열 및 화행 분류를 수행한다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
본 논문은 반복하중을 받는 원형 철근콘크리트 교각 외부에 강판 보강을 적용한 경우, 교각의 성능 향상도를 정량적으로 평가하였다. 범용 유한 요소해석프로그램인 ABAQUS의 다양한 3차원 요소를 적용하여 교각 구조물을 해석하였다. 비탄성, 비선형 해석 변수로는 강판 보강 높이와 교각 높이 비, 강판 보강 두께와 교각 지름 비를 적용하였다. 교각 하부는 고정단으로 고려하였으며, 하중은 교각 상단에 횡 방향 반복하중을 가력하였다. 하중-변위 곡선, 응력-변형률 곡선, 연성도, 에너지 흡수 능력을 고려하여 보강에 따른 교각의 내진 성능 향상도를 평가하였다. 강판으로 보강한 원형철근콘크리트 교각은 보강재로 인한 외부 콘크리트 구속 효과로 인해 기둥의 항복 하중과 극한하중이 평균 3.76배 증가하였고, 에너지 흡수능력은 최대 4배 증가하였다. 소성 힌지가 발생하는 교각 하부 부분만 보강하여도 연성도가 크게 향상되었으며 강판의 두께가 두꺼울수록 에너지 흡수 능력이 가장 큰 값을 나타내었다. 본 연구결과를 토대로 원형철근콘크리트 교각의 외부 강판 보강을 통하여 교각의 구조 성능을 향상시킬 수 있음을 정량적으로 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 상, 하부 2개의 대수층이 연결된 누수대수층에 대해 상부 1층 지하수 양수로 인한 하천수 감소량을 산정하기 위해 개발된 Hunt 해석해의 적용성을 평가하였다. 두 대수층의 투수량계수 및 저류계수, 층간 누수계수, 하천-관정 이격거리, 하상의 수리전도도, 하폭 등 다양한 수리특성치 크기 조합에 따라 양수 후 5년 평균 하천수 감소량을 해석해로 산정하고, 범용적으로 사용되고 있는 MODFLOW 지하수유동모형으로 정교하게 모의된 수치해와의 비교를 통해 하폭을 점으로 간주하여 유도한 해석해 적용 결과가 정확한지를 평가하였다. 그 결과 하천-관정 이격거리가 하폭 이상되거나, 하천고갈인자(Stream Depletion Factor)가 약 3,000일 이어야 해석해로 산정한 하천수 감소비의 오차를 0.05 아래로 줄일 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 하상수리전도성이 1 m/d 보다 작거나, 하부대수층의 수리확산계수가 100 ㎡/d 보다 작거나, 상부와 하부대수층의 수리확산계수비가 5 이상, 층간 누수계수가 0.0004 m/d 보다 작을 때 해석해가 수치해에 비해 전반적으로 과다하게 산정되는 것으로 분석되었다.
최근 수중 무인 체계가 대두됨에 따라 핵심 기반 기술인 장거리 수중통신기술 및 고속 수중채널모델링 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 고속 수중채널모델링을 수행하기 위한 고속 음파전달모델을 제안하여, 정량적인 성능 분석을 통해 제안 기술의 적용 가능성을 살펴보았다. 수층에서의 파동 전파를 모사하기 위하여 고차 유한 차분 기법을 사용하였으며, 범용 그래픽 프로세서를 이용한 영역 분할 기법을 적용하여 여러 개의 그래픽 프로세서 병렬 처리를 통해 연산 속도를 향상시켰다. 제안한 기법은 반무한 매질에서의 해석해와의 비교 및 파선법에 기반한 VirTEX 모델을 이용한 결과와의 비교를 통해 그 타당성을 검증하였다. 최종적으로 수치예제를 통해 고속 수중채널 모델링 기법의 정량적인 연산 성능을 분석하였다. 개발모델의 연산 성능 향상 정도를 정량적으로 분석한 결과 그래픽 프로세서 수가 증가함에 따라 연산 속도가 선형에 가깝게 빨라지는 것을 확인하였다. 연산 영역의 크기가 2배로 증가할 때와 주파수가 2배로 증가할 때 계산 시간은 각각 2배와 8배로 증가하였다. 본 논문을 통해 제안한 고속 수중채널모델 기술은 해양무인체계의 수중통신기술 개발을 위한 수중통신 채널모델 및 분석 툴로 탑재되어 국방력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.
다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 정부지원, 네트워크 역량과 지식공유가 혁신성과에 미치는 영향을 혁신행동이 매개하는 효과의 영향 관계를 살펴보고자 하였다. 코로나 확산일로의 시기로 디지털 기반의 네트워크와 지식공유 활동이 빠르게 범용화된 가운데 법인기업 재직자를 대상으로 357부의 설문을 분석하여 SPSS 버전 24와 smart PLS 3를 활용하여 연구가설을 검증하였다. 연구결과 정부지원, 네트워크 역량, 지식공유가 증가하면 혁신성과도 증가하는 것으로 나타났다. 혁신행동은 네트워크 역량, 지식공유와 혁신성과 사이의 관계를 유의미하게 매개하는 것으로 나타났고, 정부지원은 네트워크 역량에 있어 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 혁신성과 창출에 있어서 중요한 혁신행동 유발을 위해 기업인들의 네트워크 역량을 제고하고 지식공유 활성화를 위한 다양한 프로그램을 정부 지원정책으로 제시하여야 하겠다. 이는 곧 기업인들이 자발적으로 더욱 유연하고 자유롭게 아이디어를 개발하고 실행할 수 있도록 하는 동인이 되어 줌으로써 기업과 산업의 혁신성장으로 경쟁력을 높이는 계기가 되어줄 것이다. 즉, 본 연구는 지식공유 활동과 함께 혁신행동을 야기하여 혁신성과 창출에 도움을 주는 네트워크 역량에 있어서의 정부지원의 효과성을 검증하고 전체적인 구조상에서 종합적으로 요인들 간 관계성을 실증하였다.
본 연구는 최근 10년(2011~2020) 기간 동안 HS 코드 6단위 기준 한국 건설기계의 주요 7개 수출품목을 대상으로 중국 및 미국과의 비교분석을 중심으로 국제경쟁력 추이를 살펴보았다. 이를 위해 UN Comtrade, 한국무역협회 무역통계를 이용하여 수출유사성지수, 무역경쟁력지수를 산출하여 분석하였다. 분석결과 최근 10년간 한국과 중국의 경쟁 경합도가 심화되고 있으며, 미국과의 경합도 일정수준에서 머무르고 있는 실정이다. 한국의 지게차(8427.20) 품목은 세계시장에서 강한 경쟁력을 가지고 세계에 수출을 하고 있다. 한국 건설기계의 수출비중이 가장 큰 굴착기(8429.52)와 로더(8429.51)는 중량 우위가 있지만 가격열위로서 수출을 하고 있다. 나머지 품목들은 가격과 중량이 비교열위로 나타났으며 세계시장에서의 경쟁력이 없는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 코로나19 백신 접종 등이 이루어지면서 경기부양 및 친환경 정책에 따른 인프라 투자 확대 등으로 향후 수요가 증가할 것으로 전망되는 범용성 있는 건설기계 품목의 수출 확대를 위한 노력을 강화하는 것이 필요하다. 둘째, 품질우위와 가격경쟁우위가 있는 것으로 나타난 굴착기는 중국 및 미국은 물론 신흥개도국에 대한 수출 마케팅 활동을 더욱 강화할 필요가 있다.
최근 스마트폰의 고해상도 카메라는 영상처리 기법을 이용하여 콘크리트 균열과 같은 미세한 피사체의 측정을 가능하게 한다. 이미 접사 범위 정도의 가까운 거리에서 어플리케이션을 이용하여 균열폭을 조사하는 기술이 구현되어있으나, 이용에 제한적이므로 보다 먼 거리에서 균열을 측정할 수 있도록 스마트폰 고해상도 카메라의 사용성 검증이 필요하다. 본 연구는 2m 이내에서 거리에서 균열폭 1.0mm 이내의 두께에서 세분화된 균열폭들의 크기 인지에 초점을 두고 있다. 최근의 안드로이드 기반 스마트폰들을 대상으로 카메라 해상도에 따라 측정 구성요소인 단위 픽셀 크기와 촬영거리와의 관계를 중심으로 실험을 수행하였으며, 그 결과 0.3mm 이상 1mm 이하 미세 균열폭의 구분과 정량화를 위해서 스마트폰용 렌즈의 필요성을 확인할 수 있었다. 스마트폰용 범용 텔레센트릭 렌즈는 왜곡의 영향을 최소화하기 위해서 정확한 위치에 장착이 필요하였다. 또한, 64MP의 고해상도 스마트폰 카메라와 2배 확대렌즈를 적용한 결과 2m 이내에서 픽셀단위로 균열폭을 산정할 수 있었으며, 0.3mm, 0.5mm, 1mm 균열폭 구분이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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