최근 스마트폰이 널리 보급되고 모바일 기기의 그래픽스 처리 성능이 발전함에 따라 아이들의 물리적인 활동을 돕는 다양한 모바일 애플리케이션들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능과 증강현실 기술을 활용해 모래성 쌓기 놀이를 안내하는 모바일 애플리케이션 SandUp을 제안한다. 모래성을 쌓는 과정에서 아이는 모바일 증강현실 기술을 활용해 제시된 목표 모래성을 현실 세계에 증강하여 살펴볼 수 있다. 또한, SandUp은 모래성의 완성을 돕기 위해 단계적으로 필요한 모래 모양과 Task를 알려주고, 모바일 폰의 카메라와 딥러닝 인식모델을 이용해 실시간으로 현재 진행 상황을 인식하고 시각적, 청각적 피드백을 제공한다. 우리는 Flutter와 TensorFlow Lite를 이용해 SandUp 앱의 프로토타입을 구현하였다. 제안하는 SandUp 앱의 사용성과 효과를 평가하기 위해 성인을 대상으로 설문조사를 수행하고 앱이 목표로 한 4-7세 아이들을 모집하여 실험을 진행했다. 실험 결과와 학부모의 피드백을 분석하여 앱의 발전 가능성 및 개선점을 도출하고 향후 연구 방향을 제시한다.
최근 추적 레이더는 다양한 환경에서 표적을 획득하고 추적할 수 있는 새로운 알고리듬을 개발하기 위한 연구를 지속하고 있다. 일반적으로 새로운 운용 알고리듬 개발을 위해 실제 표적 및 환경과 유사한 모델링을 사용하지만, 실제 환경을 모델링하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더가 표적을 획득하고 추적하는데 필요한 새로운 운용 알고리듬을 효율적으로 개발하기 위해 RAW 데이터 저장 장비를 개발하였다. RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더의 신호처리장치가 8채널에서 OOOMSPS로 출력하는 RAW 데이터를 실시간으로 저장할 수 있도록 설계하였다. RAW 데이터 저장 장비는 데이터 획득 장비, 데이터 저장 장비로 구성된다. 데이터 획득장비는 고속통신 인터페이스가 가능한 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT를 활용하여 구현하였고, 데이터 저장장비는 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT 호환이 가능한 컴퓨터를 적용하여 구현하였다. 본 논문에서 구현한 RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파 추적레이더의 신호처리장치와 반복 연동시험을 통해 성능을 검증하였다.
EHA(Electro-Hydrostatic Actuator)는 기존의 중앙집중식 유압시스템에 비해 높은 에너지 효율을 가진다. 특히 항공기용 EHA는 고장상황에 대비하여 이중화 설계가 일반적이다. 또한 장착공간의 한계로, 구동기 길이를 최적화 하여야 한다. 따라서 양로드형 실린더와 단로드형 실린더의 직렬 구성이 유리하다. 하지만 피스톤 수압부 면적의 비대칭성으로 인해, 일반적인 제어 기법으로 이중화 구동 시 두 실린더 사이에 Force Fighting 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이중화된 EHA의 시뮬레이션을 통해 Force Fighting 현상을 확인하였다. 이를 억제하기 위한 방법으로 Load Compensation 제어기와 힘 제어 기반 위치 제어기를 적용하였고 시뮬레이션을 통해 각각의 성능을 비교 분석하였다.
국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R2는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R2 = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R2 = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.
본 논문에서는 볼트로 체결된 구조체에 대하여 초기 볼트풀림 상태에서의 볼트 체결력 예측 합성곱 신경망 훈련 방법을 제시한다. 8개의 볼트의 체결력이 변경된 상태에서 계산한 주파수응답들을 완전 체결된 상태의 초기 모델과의 크기 및 모양 유사성을 표현하는 유사성 지도로 생성한다. 주파수응답 데이터들의 생성에는 크리로프 부공간법 기반의 모델차수축소법을 적용하여 효율적인 방법으로 수행할 수 있도록 한다. 합성곱 신경망 모델은 회귀 출력 계층을 사용하여 볼트의 체결력을 예측하도록 하였으며, 훈련 데이터의 개수와 합성곱 신경망 계층의 개수를 다르게 준비하여 훈련시킨 네트워크들을 비교하여 그 성능을 평가하였다. 주파수응답에서 파생되는 유사성 지도를 입력 데이터로 사용하여 초기 볼트풀림 영역에서 볼트 체결력의 진단 가능성과 유효성을 제시하였다.
연구목적: 최근 물류 창고 수의 증가 추세에 있다. 또한 이러한 물류 창고의 수가 늘어남에 따라 화재발생건수 또한 매년 증가 추세를 보여 대형 물류 창고에서 발생하는 화재 예방의 중요성이 커지고 있다. 연구방법: 물류 창고에 적응성 있는 화재감지기로 대두되고 있는 공기흡입형 감지기에 대해 조사하고 화재시뮬레이션(FDS)를 통해 물류 창고 모델링을 진행하여 물류창고 화재 성장 속도 4단계와 화원 위치 3가지에 따른 일반 연기감지기와 공기흡입형 감지기의 감지 속도를 비교 분석하였다. 연구결과: 성장속도 Slow급 화재와 Medium급 화재에서는 화원위치에 상관없이 공기흡입형 감지기의 감지속도가 더 빨랐다. 하지만 Fast급 화재와 Ultra Fast급 화재에서는 화원위치에 따라 일반연기감지기의 감지속도가 더 빠른 것을 확인할 수 있었다. 결론: 공기흡입형 감지기는 화재성장속도가 빨라질수록, 둘째 화원의 위치가 공기흡입형 감지기 수신부보다 멀어질수록 같은 위치에 있는 연기감지기보다 성능이 낮아지는 것을 확인할 수 있었다. 그렇기에 화재성장속도가 빠른 가연물을 적치하는 창고에서는 공기흡입 형 감지기를 설치하더라도 공기흡입형 감지기의 수신부와 멀리 떨어진 위치에는 연기감지기를 추가로 부착하는 것이 화재 안전성을 높이는 방법이라고 판단된다.
본 연구에서는 GPT, Stable Diffusion과 같은 생성형 인공지능을 이용한 교수·학습 자료 추천 성능 향상을 위해 프롬프트를 개선하는 프롬프트 엔지니어링에 대해 탐색하였다. 분석할 교수·학습 자료의 종류는 그림 자료이다. 프롬프트 구성에 따른 영향을 탐색하기 위해 명령만 담긴 Zero-Shot 프롬프트, 학습 대상 학년 정보가 담긴 프롬프트, 학습 목표가 담긴 프롬프트, 학습 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트를 설계하여 각각을 GPT-3.5모델에 입력하고 응답을 수집하였다. 수집한 응답을 Sentence Transformers로 임베딩 하고 t-SNE를 활용하여 차원 축소하여 시각화 한 다음 프롬프트와 응답 간의 관계를 탐색하였다. 그리고 각 응답을 k-means clustering algorithm을 활용하여 군집화 한 다음 가장 넓은 클러스터의 첫 번째 값을 대표로 선택하여 Stable Diffusion을 이용하여 이미지화 한 다음 교수·학습자료 평가 기준에 따라 초등학교 교사 30명에게 평가 받았다. 초등학교 교사 30인은 추천한 4종의 그림 자료 중 3종은 교육적 가치가 있다고 판단하였으며, 그 중 2종은 실제 수업에 사용할 수 있다고 하였다. 가장 가치 있는 그림 자료를 추천한 프롬프트는 대상 학년과 학습 목표가 모두 담긴 프롬프트로 나타났다.
본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.
기존 재래식 굴착 대비 안전성과 친환경의 이점으로 TBM (Tunnel Boring Machine)의 사용이 전 세계적으로 증가하였다. 특히 EPB (Earth Pressure Balanced) TBM의 경우 Open TBM 대비 다양한 지반에 적용이 가능하고 Slurry TBM에 비해 지상부지가 적게 필요하고 장비의 구조가 간단하며 가격면에서도 이점이 있어 더욱 널리 사용되고 있다. EPB TBM은 주로 토사지반에 널리 사용되는데 사용될 수 있는 지반 범위를 넓히기 위해서 가장 중요한 것은 적절한 첨가제의 사용이다. 첨가제를 사용해 버력을 소성유동화 시키는 것은 EPB TBM의 굴착성능을 높이는데 큰 도움을 줄 수 있다. 다양한 연구를 통해 첨가제의 적절한 배합비와 주입비율이 제시되어 있지만 이는 주로 slump test 등 대기압 상태에서의 실내시험에 국한되어 있어 실제 현장에서의 상황은 지반별, 장비 상태 등에 따라 상이할 수 있다. 본 연구에서는 먼저 경암부터 토사까지 다양한 지반을 가진 현장의 첨가제 사용량을 실내실험을 통해 추정하여 설계치 및 실제 굴진 시 사용량과 비교하였으며, 추가적으로 폐색, 지하수 유입 등 굴진 중 발생한 다양한 문제들에 대한 첨가제 사용을 통한 해결 방안을 모색하였다. 마지막으로 굴진이 어려운 복합지반에서의 첨가제 사용에 대한 제언을 수록하였다.
선단확장형 마이크로파일은 시공시 강봉 선단에 확장 구조체를 설치하여, 강봉이 지중에 설치될 때 자중 등 압축하중이 작용하여 선단확장구가 팽창, 천공홀 주변 지반을 압착함으로써 선단부에서의 추가적인 마찰력 및 선단 지지력을 확보함으로써 지지력 증대효과를 유발하는 공법이다. 본 연구에서는 마이크로파일이 일반적으로 시공되는 풍화암 근입지반에 마이크로파일을 시공하고 재하시험을 수행하여 선단확장형 마이크로파일의 지지력 증대효과를 분석하였다. 정재하 시험 결과, 선단확장형 마이크로파일의 지지성능은 일반마이크로파일의 주면지지력 대비 약 12% 크게 발현됨을 확인하였다. 추가로, 하중전이분석을 통해 단위 주면지지력과 선단지지력을 비교한 결과, 최대 단위주면지지력은 일반 마이크로파일 대비 약 15.4%, 선단지지력의 경우, 약 315.1% 크게 나타나, 선단 지압구의 효과에 따라 지지력 증대효과가 발생함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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