• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권3호
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• pp.17-26
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• 2024

항공기 엔진은 비행 중 고온, 고압과 터빈 축의 회전으로 인한 응력이 발생한다. 이러한 하중으로 인해 구조 내/외부에 미세한 균열이 발생할 수 있다. 이는 구조적 결함으로 이어져 부품의 수명에 악영향을 줄 수 있다. 이러한 현상을 사전에 방지하고자 균열에 대한 유한요소해석이 진행된다. 하지만 이 과정은 반복적인 균열 모델링이 이루어져 많은 시간과 노력을 수반한다. 그러므로 본 논문에서는 유한요소모델 기반의 균열 모델링 기법을 개발하였다. 균열 모델링에는 점 간의 연결에 제한을 가지고 공간을 삼각 분할하는 Constrained Delaunay Triangulation(CDT)을 사용하였다. 반타원 균열을 가지는 평판과 원통형 용기에 대한 응력확대계수 비교를 통해 기법을 검증하였으며, 균열 해석에 유용함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.185-192
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• 2024

항공산업은 기술적인 혁신을 통해 안전성을 향상했으며, 항공 당국의 안전 규제와 감독을 통해 비행안전을 강화해 왔다. 항공산업의 안전 접근 방식이 항공기 시스템 전체에 대한 체계적인 접근 방식으로 발전함으로써 항공사는 새로운 안전 관리시스템을 구축하게 되었다. 항공기의 기술적 결함이나 비정상적인 데이터는 사고로 이어질 수 있는 전조 징후가 될 수 있으며, 이러한 징후를 조기에 식별하고 대처함으로써 사고 발생의 위험을 감소시킬 수 있다. 따라서 비정상적인 전조 징후의 관리는 데이터 기반 의사결정을 촉진하고, 항공사의 운영 효율성 및 안전수준을 강화하는 데 있어 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 항공기 착륙 시에 활주로 이탈로 이어질 수 있는 크랩랜딩 이벤트의 패턴과 원인 분석을 위한 사전적 분석 단계에서 QAR (quick access recorder) 비행 데이터 통계 분석 모델을 제시하여 착륙 이벤트의 전조 징후와 원인을 식별 및 제거하는 안전관리의 효율성을 제고하고자 한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권4호
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• pp.259-270
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• 2010

최근 정보시스템은 정보기술의 발달로 이기종의 환경으로 분산되어 프로세스를 중심으로 복잡하게 얽혀 있다. 프로세스는 어떠한 업무가 시작되어 끝날 때까지 의사결정의 선후관계를 갖는 인스턴스의 흐름을 가지고 여러 정보시스템을 넘나들며, 업무의 성과를 측정하는데 필요한 많은 정보를 담고 있다. 프로세스는 단위 업무활동인 작업으로 구성되며, 단위 작업은 정보 발생원인 이벤트로 구성된다. 그러나 대부분의 경우 직접 이벤트를 연계하여 프로세스의 진행이 경영적인 관점에서 얼마나 성과 있게 진행되고 있는지를 측정하는 것은 매우 어렵다. 따라서 프로세스가 완전히 끝나기 전에 작업의 진행에서 프로세스의 성과를 미리 측정한다면 운영비용 절감 및 효율적인 프로세스 실행이 가능하다. 이에 본 논문에서는 프로세스의 현재 성과를 사전에 평가할 수 있도록 이벤트 기반의 프로세스 성과측정 모델을 제안하였다. 첫째, 프로세스 성과측정개념을 제시하고, 단위 정보시스템의 이벤트로부터 수집된 정보를 통해 프로세스의 성과측정을 위한 성과지표 선정방법을 연구한다. 둘째, 프로세스 성과측정을 위한 이벤트 수집을 위해 선정된 성과지표와 기존 시스템의 이벤트 간 매핑방법과 수집된 이벤트를 프로세스 관점에서 효율적으로 저장관리 하는 데이터 스키마와 방법을 연구한다. 마지막으로 수집된 이벤트를 바탕으로 프로세스의 성과 측정 모델을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.97-106
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• 2020

5G 네트워크와 사물인터넷 기술의 빠른 발전과 보급으로 빅 데이터 분석 기술 및 서비스 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, AI 기술 활용에 대한 폭발적인 수요 증가로 수집된 데이터에서 새로운 의미를 추출할 수 있는 머신/딥러닝 모델의 활용을 위한 경쟁이 치열해 지고 있다. 다양한 분야에서 AI 기술을 도입하기 위해서는 고성능 GPU를 탑재한 시스템을 구축하고 딥러닝 모델을 실행하기 위한 복잡한 설정을 할 필요가 있다. AI 기술을 활용하기 위해 소요되는 노력을 줄이기 위해, AIaaS 플랫폼은 사전준비과정 및 운영을 위한 복잡함을 클라우드 인프라에 감추고, AI 연구개발자들이 고성능 AI 분석기술을 쉽게 활용할 수 있게 하는 온라인 서비스로써 큰 주목을 끌고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝 모델 등록부터 온라인 서비스 운영에 이르기까지 Docker 및 OpenFaaS 기반 AI 서비스 생성을 지원할 수 있는 새로운 AIaaS 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템에서 AI 서비스를 쉽게 생성, 활용하는 방법을 보여주는 사례 연구도 설명한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.244-253
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• 2022

최근 해상풍력발전단지 등의 구조물 설치를 추진하는 사업이 증가하고 있는 추세이며, 이러한 해상장해물의 설치는 인근 해역을 통항하는 선박에게 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구는 통항로 내 장해물에 따라 통항하는 선박에게 주는 위험도를 정량적으로 평가하는 것이 목적이다. 이를 위해 위험도에 영향을 미치는 파라미터를 선정하고, 파라미터를 기반으로 시나리오를 설정하였다. 본 연구는 위험도 평가 모델인 ES 모델을 통해 시나리오 평가를 실시하였으며, 장해물의 크기가 커지고, 장해물과의 이격거리가 커지고, 통항 속력이 느리고, 통항량이 증가할수록 위험 비율이 높아짐을 확인하였다. 또한, 교통흐름 방향이 지정된 경우에 일반적인 교통흐름에 비해 낮은 위험 비율을 보임을 파악하였다. 본 연구는 수행된 시나리오 결과를 기반으로 일반화 모형을 제시하여 다대포 해상풍력발전단지에 적용하였으며, 일반화 모형을 통해 대략적인 위험 비율을 추정하는 것이 가능함을 나타냈다. 본 연구에서 제시된 일반화 모형은 해상장해물 설치에 있어 사전 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1A호
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• pp.9-18
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• 2009

본 논문은 외부 긴장된 텐던의 장력추정에 대한 차분진화기법의 적용을 소개한다. 제안된 차분진화 알고리즘의 SI기법은 기존의 구배 기반의 최적화 기법과는 다르게 전역해 탐색이 가능하다. 수치실험은 인식변수에 대한 사전정보 없이도, 제안된 차분진화기법이 외부긴장 텐던의 정확한 장력 추정뿐 아니라 유효공칭직경 추정이 가능하여 1%미만의 추정 오차를 갖는 유용한 기법임을 보여준다. 또한 긴장력 손실 유무의 사용 상태를 고려한 축소실험 모델 실험을 이용하여 제안된 기법의 타당성이 실험적으로 검증되었다. 실험의 결과는 긴장력 손실과 무관하게 정확한 장력 추정과 유효공칭직경의 추정뿐 아니라 실험 모델의 감쇠비까지 추정되어 제안된 기법이 적합하고, 효과적인 방법임을 보여준다. 유효공칭 직경의 2% 추정 오차는 실제 꼬여진 단면을 갖는 텐던의 직경과 충실단면을 갖는 FE 모델의 직경의 차이 때문이다. 마지막으로, 기존이론과의 비교 분석으로 제안된 차분진화 기법의 정확성과 우월성이 검증되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.243-262
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• 2018

데이터 베이스 스키마 통합은 정보 시스템에서 매우 중요한 이슈이다. 스키마 통합은 시간과 노력이 상당히 많이 필요하기 때문에 그동안 많은 연구들은 자동화된 스키마 통합 시스템을 구축하기 위해 노력했다. 하지만 지금까지의 연구에서는 XML을 소스 스키마로 사용하고 여전히 많은 부분을 데이터 베이스 관리자의 개입이 필요하도록 남겨두었다. 예를 들면, 스키마 통합 시 발생하는 관계명 명칭 충돌과 같은 문제는 데이터 베이스 관리자가 직접 개입하여야 해결할 수 있었다. 이 논문에서는 스키마 통합 시 발생하는 관계명 명칭 충돌을 해결하기 위해 관계명을 자동으로 생성해주는 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 인터넷 연어(Collocation) 사전과 영어 예문을 기반으로 한다. 사전 데이터를 기반으로 하여 추출한 예문들을 자연어처리 과정을 통해 분석한 후 두 엔티티 사이의 관계명을 생성한다. 반자동화된 스키마 통합 시스템을 구축하여 이 알고리즘을 테스트해보았으며 그 결과 약 90%의 정확도를 나타냈다. 이 알고리즘을 적용하면 스키마 통합 시에 데이터 베이스 관리자의 개입을 최소화할 수 있으며 이는 자동화된 스키마 통합 시스템을 구축하는 데에 큰 도움이 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.271-278
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• 2014

정지선과 횡단보도는 자율 주행에서 가장 기본적으로 인식해야 하는 인식대상임에도 불구하고 추출할 수 있는 특징이 매우 제한적이고 영상기반의 인식기술을 제외한 레이저나 RF, GPS/INS 인식기술로는 인식이 어려운 분야다. 이러한 이유로 이 분야에 대한 연구는 매우 제한적으로 수행되어왔다. 본 논문에서는 비전센서를 통해 입력된 정지선과 횡단보도 영상을 영상기반으로 인식할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현한다. 제안한 알고리즘은 3개 부분으로 구성된다. 즉 특징추출에 필요한 영역을 사전에 선정하여 처리속도를 향상시키는 관심영역 설정 부분, 일정비율 이상의 백색이 검출된 영상만 인식되도록 하여 불필요한 연산을 제거하는 색상패턴 검사 부분, 에지특징을 추출하고 추출된 에지특징을 사전에 모델링한 특징모델과 비교하여 정지선과 횡단보도 여부를 식별하는 특징 추출과 인식 부분이다. 특징추출과 인식 부분에는 유형별 특징비교 알고리즘을 적용하여 정지선과 횡단보도가 병행하여 존재하거나 각각 존재하는 경우에 대해 모두 식별되도록 한다. 또한 제안한 알고리즘은 기존연구를 발전시키기 위해 카메라의 차량내부 설치의 효과, 역광 및 그림자와 같은 다양한 제약조건에 대한 인식률 변화와 거리에 따른 적정 인식률 평가를 비교 분석하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.7-15
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• 2022

지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.