• 한국추진공학회지
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• 제26권4호
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• pp.54-63
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• 2022

500 kg의 페이로드를 500 km 태양동기궤도에 이송가능한 소형발사체의 상단에 사용될 3톤급 액체로켓엔진을 설계하고 있다. 소형발사체의 1단에는 비행시험으로 검증된 75톤급 엔진을 사용한다. 상단용 엔진은 액체산소와 액체메탄을 연료로 사용되는데, 이 추진제 조합은 공통격벽탱크를 적용하여 무게 감소가 가능하고 비추력도 높다. 상단엔진의 사이클로는 저압으로 운용되어 신뢰성이 높은 팽창식 사이클을 채택했으며, 노즐 확대비 120이상에서 360초를 상회하는 비추력 성능을 보일 것으로 평가되었다. 엔진의 주요구성품인 연소기와 터보펌프는 목표 비용을 맞추기 위하여 적층제조된다. 엔진은 자가증기가압과 롤추력제어를 위하여 가열된 증기메탄을 제공하고, 이러한 기능을 가진 상단 추진기관시스템은 심우주탐사 등 다양한 임무에 확대 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국가스학회지
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• 제27권1호
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• pp.70-77
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• 2023

인체의 건강과 환경 오염으로 인해 대기환경 규제가 강화되었고 배출가스 저감 목표가 높아지면서 가스 측정법에 관한 관심이 늘어나고 있다. 측정법에는 표본 방식이 주로 사용되고 있으나 공간적 시간적 측정 한계로 인해, 실시간 In-situ 방식인 레이저 흡수분광법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 파장 변조 분광법을 연구하였고 무보정 알고리즘에 대하여 설명하였다. 개발된 알고리즘은 46개의 다중 흡수선을 반영할 수 있도록 변경하였고 가시광선과 중적외선 영역의 광 흡수 신호 분석에 적용하였다. 추가로 레이저 변조 매개변수에 대한 차이를 분석하였고 다양한 농도 조건의 O₂, NO 가스 측정 실험을 통해 성능을 검토한 결과, 선형성은 R²_O2=0.99999, R²_NO=0.99967로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.77-83
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• 2022

뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권3호
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• pp.31-41
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• 2016

본 연구는 산림조성사업에 있어서 가장 큰 비중을 차지하는 인건비와 생산비용을 절감시키고 경사가 험준한 우리나라 산림지형에서 유용하게 이용 가능한 경량 식혈기를 개발하고자 수행하였다. 제작된 1차 시제품은 토양을 굴취하는 스크류(screw) 부분과 동력원인 배터리로 구성되고, 제원은 스크류의 길이 170mm, 상단폭 60mm, 하단폭 47mm, 나선각(Helix angle)은 23°, 그리고 Tip은 송곳형태로 길이 50mm로 설계·제작하였고 무게를 줄이기 위해 1줄 스크류를 채택하였다. 또한, 동력원으로는 회전용 DC Motor(WD-6G2425, WONILL, Korea)로 최대 Torque는 30㎏f-cm, 회전속도는 20~30rpm으로 설정하였다. 감속비는 30:1의 K6G30C 감속기에 무부하 상태로 사용한 결과 48시간 작동하였다. 그리고 배터리는 경량식재기의 개발을 목표로 하기 때문에 무게를 고려하여 리듐배터리를 사용하였으며, 포트묘의 길이가 15cm 내외인 점을 고려하면 스크류의 회전력이 최대 100kgf-cm정도로 설계하였다. 1차 시제품의 성능을 평가하기 위해 조사지에서 굴취시 스크류에 소요되는 회전력을 측정한 결과, 회전력이 가장 큰 곳은 A area(단단한 초지), 그 다음은 F area(경사가 40°인 산지), E area(경사가 30°인 산지)의 순서로 나타났다. 토양의 굴취 회전력은 일반적으로 깊이가 깊어질수록 높아지는 경향을 보이고 있으며, 대체적으로 토양의 깊이 10cm 부근에서 높은 경향을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권2A호
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• pp.171-179
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• 2009

콘크리트의 공극률은 유해인자의 주된 이동통로가 될 뿐 아니라, 수분을 보유할 수 있는 역할을 하게 되므로, 열화물질 이동 저항성을 평가할 수 있는 주된 지표가 되고 있다. 내구성에 대한 연구가 중요해짐에 따라, 공극구조를 기본으로 하는 열화모델이 최근 들어 개발되고 있으며, 공극구조와 내구특성간의 관계는 매우 중요하게 평가되고 있다. 본 연구는 5가지의 다른 물-시멘트비(40%, 45%, 50%, 55%, 60%)를 가진 시멘트 모르타르를 제조하여, 공극률을 포함한 다양한 내구성 실험을 수행하였다. 내구특성 실험은 기본적인 압축강도 실험을 포함하여, 투기성 실험, 염화물 확산계수 실험, 흡수율 및 수분 확산계수 실험 등이 수행되었다. 평가된 내구성 실험결과는 물-시멘트비와 공극률에 따라 분석되었다. 공극률이 1.45 배 높아질수록, 강도는 0.6배 수준으로 감소하였으며, 투기성, 염화물 확산계수, 흡수율, 수분확산계수는 각각 2.3배, 2.1배, 5.5배, 그리고 3.7배 수준으로 증가하였다. 이러한 내구특성 변화율은 높은 상관성을 보이며, 공극률에 따라 선형적으로 변화함을 알 수 있었다. 한편, 실험결과와 문헌분석을 통하여, 목표내구성능을 설정하였으며, 이에 따라서 고내구성 콘크리트를 위한 공극를을 제안하였다.

• 천문학회보
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• 제45권1호
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• pp.56.1-56.1
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• 2020

한국의 고문헌 중에는 다양한 고천문 기록들이 한문 형태로 존재하며, 이를 학술적으로 활용하기 위해서는 전문 번역가 투입에 따른 많은 비용과 시간이 요구된다. 이에 인공신경망 기계학습에 의한 인공지능 번역기를 개발하여 비록 초벌 번역 수준일지라도 문장 형태의 한문을 한글로 자동번역해 주는 학술 도구를 소개하고자 한다. 이 자동번역기는 한국천문연구원이 한국정보화진흥원이 주관하는 2019년도 Information and Communication Technology 기반 공공서비스 촉진사업에 한국고전번역원과 공동 참여하여 개발 완료한 것이다. 이 연구는 고천문 도메인에 특화된 인공지능 기계학습용 데이터인 천문 고전 코퍼스를 구축하여 이를 기반으로 천문 고전 특화 자동번역 모델을 개발하고 번역 서비스하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 구축되는 시스템은 크게 세 가지이다. 첫째, 로그인이 필요 없이 누구나 웹 접속을 통해 사용이 가능한 클라우드 기반의 고문헌 자동번역 대국민서비스 시스템이다. 둘째, 참여 기관별로 구축된 코퍼스와 도메인 특화된 번역 모델의 생성 및 관리할 수 있는 클라우드 기반의 대기관 서비스 플랫폼 구축이다. 셋째, 개발된 자동번역 Applied Programmable Interface를 활용한 한국천문연구원 내 자체 서비스가 가능한 AITHA 시스템이다. 연구 결과로서 먼저 구축된 천문 고전 코퍼스 60,760건에 대한 샘플링 검수 결과는 품질 순도 99.9% 이상이다. 아울러 도출된 천문 고전 특화 번역 모델 총 20개 중 대표 모델에 대한 성능 평가 결과는 기계 번역 텍스트 품질 평가 알고리즘인 Bilingual Evaluation Understudy 평가에서 40.02점이며, 전문가에 의한 휴먼 평가에서 5.0 만점 중 4.05점이다. 이는 당초 연구 목표로 삼았던 초벌 번역 수준에 충분하며, 현재 개발된 시스템들은 자체 시험 운영 중이다. 이 연구는 특수 고문헌에 해당되는 고천문 기록들의 번역 장벽을 낮춰 관련 연구자들의 학술적 접근 및 다양한 연구에 도움을 줄 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 고천문 분야가 인공지능 자동번역 확산 플랫폼 시범의 첫 케이스로써 추후 타 학문 분야 참여 시 시너지 효과도 기대해 볼 수 있다. 고문헌 자동번역기는 점차 더 많은 학습 데이터와 학습량이 쌓일수록 더 좋은 학술 도구로 진화할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권5호
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• pp.217-228
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• 2023

비디오 개체 분할은 비디오를 구성하는 영상 프레임 각각에 대해 관심 개체 분할을 수행해야 할 뿐만 아니라, 해당 비디오를 구성하는 프레임 시퀀스 전체에 걸쳐 개체들에 대한 정확한 트래킹을 요구하기 때문에 난이도가 높은 기술이다. 특히 드라마 비디오에서 인물 개체 분할은 다양한 장소와 시간대에서 상호 작용하는 복수의 주요 등장인물들에 대한 정확한 트래킹을 요구하는 특징을 가지고 있다. 또한, 드라마 비디오 인물 개체분할은 주연 인물들과 조연 혹은 보조 출연 인물들 간의 등장 빈도에 상당한 차이가 있어 일종의 클래스 불균형 문제도 있다. 본 논문에서는 미생 드라마 비디오들을 토대로 구축한 인물 개체 분할 데이터 집합인 MHIS를 소개하고, 등장인물 클래스 간의 심각한 데이터 불균형 문제를 효과적으로 해결하기 위한 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA를 제안한다. 기존의 비디오 데이터 보강 기법들과는 달리, 새로운 CDVA 보강 기법은 비디오들의 시-공간적 맥락을 충분히 고려해서 목표 인물이 삽입되어야 할 배경 클립 내의 위치를 결정함으로써, 보다 더 현실적인 보강 비디오들을 생성한다. 따라서 본 논문에서 제안하는 새로운 비디오 데이터 보강 기법인 CDVA는 비디오 개체 분할을 위한 심층 신경망 모델의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MHIS 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 비디오 데이터 보강 기법의 유용성과 효과를 입증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.212-215
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• 2022

오늘날 소위 디지털 전환시대를 맞아, 많은 부분에서 빅데이터의 구축과 활용에 대한 필요성이 높아졌다. 오늘날에 많은 데이터가 디지털기기, 미디어 친화적으로 생산 및 보관되는 것과 달리, 과거 오랜 기간 데이터의 생산 및 보관은 활자 인쇄도서가 주를 이루었다. 따라서 오랜 기간 축적되어온 방대한 활자 인쇄도서를 빅데이터로써 활용하기 위한 광학 문자 판독(OCR: Optical Character Recognition) 기술의 필요성 역시 빅데이터의 필요성에 맞추어 함께 요구되었다. 본 연구에서는 도서 스캔 이미지의 정보를 각 문서 객체별로 세분화하여 그 구조와 내용을 디지털화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 크게 1) 문서객체(표, 수식, 그림, 본문)의 영역정보를 인식. 2)인식된 객체의 영역정보를 각각 표 처리, 수식 처리, 텍스트 처리 모듈로 OCR. 3) OCR로 처리된 문서 정보를 JSON형식으로 종합하여 반환하는 세 단계로 구성된다. 본 연구에서 제안하는 모델은 이러한 단계를 수행함에 있어 오픈소스로 공개된 프로젝트를 활용하되, 본 시스템의 목표에 맞추어 추가적인 학습과 개량을 거쳤다. 본 연구에서 제안한 지능형 OCR 시스템은 문서 이미지 내 4종(표, 수식, 이미지, 텍스트)의 객체인식과 처리에 있어 상용 소프트웨어 수준의 성능을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권10호
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• pp.299-308
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• 2023

다양한 서비스가 등장으로 인해 스펙트럼 부족 문제가 가속하됨에 따라, 면허 대역에서 통신하던 사용자들을 비면허 대역에서 통신하는 NR-U(New Radio-Unlicensed)가 등장하였다. 하지만 NR-U 네트워크 사용자로 인해 동일한 비면허 대역에서 통신하는 Wi-Fi 네트워크 사용자의 성능이 감소하게 된다. 본 논문에서는 NR-U 네트워크 사용자와 WiFi 네트워크 사용자가 공존해있는 비면허 대역의 처리량과 비면허 대역의 사용에 대한 공평성을 동시에 최대화하는 것을 목표로 한다. 먼저 비면허 대역에서 전송률 분할 다중 접속 기술을 활용한 NR-U 네트워크의 합-전송 속도 (Sum of Rate)를 최대화하기 위해 강화 학습의 몬테 카를로 정책 하강법(Monte Carlo Policy Gradient)을 활용한 최적의 전력 할당 기법을 제안하였다. 그 뒤, 동일한 비면허 대역에서 NR-U 네트워크와 WiFi 네트워크의 공존을 위해 시스템 처리량과 공정성을 동시에 최대화할 수 있는 게임 이론의 순차적 라이파 협상 해법(Sequential Raiffa Bargaining Solution)을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과에서 동일한 전력 할당 기법을 사용하였을 때, 본 논문에서 제안한 전송률 분할 다중 접속 기술이 기존의 다중 접속 기술들보다 더 빠른 합-전송속도를 보임을 확인하였다. 또한 비면허 대역 네트워크의 전송량과 공평성을 비교해본 결과 본 논문의 순차적 라이파 협상 해법을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘이 타 알고리즘보다 처리량과 공정성을 동시에 만족함을 입증하였다.