• 한국지리정보학회지
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• 제26권3호
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• pp.37-51
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• 2023

도시현상의 해석을 위해 공간정보는 필수적이다. 위치정보가 부족한 도시정보를 공간정보로 변환하기 위한 공간정보화 방법론이 꾸준히 개발되어왔다. 정형화된 주소정보나 지명 등을 이용한 Geocoding이나 이미 위치정보가 있는 공간정보와의 공간결합, 참조데이터를 활용한 수작업 형태 등이 대표적이다. 그러나 아직도 행정기관에서 작성되는 수많은 문서정보들은 비정형화된 문서형태로 인해 공간정보화의 수요가 있음에도 그동안 깊이 있게 다루어지지 못하였다. 본 연구는 자연어 처리 모델인 BERT를 활용하여 도시계획과 관련된 공개문서의 공간정보화를 진행한다. 주소가 포함된 문장 요소를 문서로부터 추출하고, 이를 정형화된 데이터로 변환하는 과정을 중점적으로 다룬다. 18년 동안의 도시계획 고시공고문을 학습 데이터로 사용하여 BERT 모델을 학습시켰으며, 모델의 하이퍼파라미터를 직접 조정하여 성능을 향상시켰다. 모델 학습 후의 테스트 결과, 도시계획시설의 유형을 분류하는 모델은 96.6%, 주소 인식 모델은 98.5%, 주소 정제 모델은 93.1%의 정확도를 보였다. 결과 데이터를 GIS 상에 맵핑하였을 때, 특정 지점의 도시계획시설에 관한 변경 이력을 효과적으로 표출할 수 있었다. 본 연구로 도시계획 문서의 공간적 맥락에 대한 깊은 이해를 제공하며, 이를 통해 이해관계자들이 더욱 효과적인 의사결정을 할 수 있게 지원하기를 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권2호
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• pp.61-69
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• 2023

최근에는 환경에 대한 인식이 높아지면서 제조 차량에서 전자식 파워 스티어링(EPS)이 조향장치로 채택되는 사례가 증가하고 있다. EPS는 스티어링 파워 향상, 유압 호스 누출 제거 및 연료 소비 감소와 같은 수많은 이점을 제공하지만, 시스템이 움직임에 반응하게 만드는 센서를 요구한다. 이는, 센서의 선형 변동성을 유지하는 것이 스티어링 반응의 안정성에 필수적임을 의미한다. 따라서 EPS의 제어 품질을 보장하기 위해 내부 설계 특성의 변화에 대한 센서의 민감도, 결함 및 선형성을 평가하기 위한 신뢰성 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 차량속도 구간 분할을 기반으로 EPS 구성요소 결함과 선형성을 분석하는 데이터 중심 결함 및 선형성 평가 모니터링 시스템을 제안한다. EPS 테스트 지그에서 수집된 데이터를 사용하여 모니터링 시스템의 성능을 검증하였으며, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 적용하여 시스템을 개선하였다. 개발된 시스템은 설계를 기반으로 0.99% 정확도의 결함 감지 및 가변적인 차량속도에서 선형성 평가를 효과적으로 수행하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제34권3호
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• pp.99-105
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• 2023

천체망원경의 성능은 여러가지 요소에 의해 결정된다. 대기 난류도 그 중 하나인데, 대기 난류는 망원경으로 수집한 빛을 왜곡시켜 이미지의 선명도와 해상도를 저하시킨다. 때문에 대기 난류를 보정하기 위한 기술이 연구되어 왔다. 보정 기술을 연구하기 위해서는 대기 난류를 실험실에서 모사해야 하며, 그 중 가장 실용적인 방법으로 위상판을 이용한 방법이 있다. 심한 난기류를 모사한 위상판을 측정할 때에는 주로 샥하트만 파면 센서로 측정하게 된다. 이 때, 레이저 광원은 위상판을 거쳐 샥-하트만 파면 센서로 들어가게 되는데 위상판을 거치면서 레이저의 세기가 줄어들고, 이로 인해 샥-하트만 파면 센서가 위상판을 측정하지 못하는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 난기류를 모사한 위상판 측정 시 레이저 출력 조절의 필요성과 레이저 출력이 측정된 파면에 어떤 영향을 미치는지를 알아본다. 프라이드 파라미터 r₀이 상대적으로 낮은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인해 10% 이상 r₀이 변화하였다. r₀이 상대적으로 높은 위상판의 경우 레이저 출력으로 인한 변화가 5% 미만으로 r₀이 거의 변하지 않음을 보였다. 따라서 난기류가 심한 대기 상태를 모사한 위상판일수록 레이저 출력의 영향이 미미함을 알 수 있었다. 또한, 본 논문의 시스템을 기준으로 레이저 출력 5 mW 이상에서 난기류를 모사한 위상판을 측정할 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권3호
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• pp.479-486
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• 2023

본 연구에서는 메탄 습식 개질 반응용 Ni/Al₂O₃ 촉매에 첨가된 Ce_xZr_1-xO₂(CZ)가 촉매 반응 효율에 미치는 효과를 조사하였다. 반응 실험 결과, CZ 조촉매가 첨가된 Ni/Al₂O₃ 촉매는 동일 온도, 동일 steam to carbon ratio에서 Ni/Al₂O₃ 촉매보다 높은 메탄 전환율과 수소 수율을 보였다. 특성 분석 결과, 두 촉매 모두 유사한 기공 구조와 비슷한 Ni 분산도를 가지고 있어 이는 반응 효율에 영향을 미치는 요소가 아님을 확인하였다. 하지만, 라만 분광 분석결과에서 CZ 조촉매 첨가 Ni/Al₂O₃ 촉매는 Ni/Al₂O₃ 촉매와 달리 CZ상에서 oxygen vacancy가 존재하고, 이는 상대적으로 낮은 반응 온도에서 물 활성화를 촉진시키는 것으로 확인되었다. CZ 조촉매 상의 oxygen vacancy에 의한 물 활성화는 저온 영역에서 CZ 조촉매 첨가 Ni/Al₂O₃ 촉매의 습식 개질 반응 성능을 증대시켰다.

• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.186-192
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• 2023

최근, 철도차량 분야에서는 경량화 및 운송 효율화를 위해 복합재 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 다양한 차량 부품에 복합재를 적용하고자 하는 연구 및 상용화 개발이 활발히 이루어지고 있으며, 복합재 적용에 대한 품질 검증을 위해 완성품의 기계적 성능 평가와 같은 사후 측정을 중심으로 평가가 이루어지고 있다. 하지만, 제작 품질에 큰 영향을 미치는 요소인 복합재 성형 과정에서 발생하는 열과 응력에 대한 분석은 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 철도차량용 복합재 부품의 성형 품질을 검증하기 위하여 가장 활발히 사용되는 복합재 내장재 패널 2종(라미네이트 패널, 샌드위치 패널)에 대한 성형 품질 분석을 진행하였다. 이를 위해 복합재 내부 적용에 용이한 FBG 광섬유 센서를 이용하여 성형 과정 동안 온도 및 변형률 변화를 모니터링 하고, 성형 완료 후 발생하는 잔류 변형률 값을 측정하였다. 결과적으로, 과열 현상과 과도 잔류응력이 발생하지 않은 것을 확인함으로써 철도차량용 복합재 내장재 패널의 우수한 성형 품질을 검증하였다.

• Composites Research
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• 제36권3호
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• pp.211-216
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• 2023

선박, 항공기 구조물을 설계할 때 경량화 및 강도를 만족할 수 있도록 설계하는 것은 중요하다. 현재, 경량화와 구조물의 강도를 만족시키기 위한 방법으로 3D 프린트 복합재료를 이용한 위상 최적화에 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 항공기 또는 무인기의 부품 중 하나인 조종면에 대한 3D 프린트 복합재료의 적용 가능성을 분석하기 위해 구조해석을 수행했다. 조종면의 내부 위상 형상에 대해 3가지(육각형, 사각형, 삼각형) 형상을 고려하여 굽힘 하중에 대한 조종면의 최적의 위상 형상을 분석하였다. 또한 3D 프린트 복합재료의 4가지 강화재(탄소섬유, 유리섬유, 고강내열유리섬유, 케블라)를 적용했을 때의 조종면의 굽힘 강도를 분석하였다. 3점 굽힘 실험결과와 구조해석 결과를 비교한 결과, 탄소섬유와 케블라로 제작된 육각형의 위상 형상을 갖는 조종면이 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다. 이를 통해 조종면에 대해 3D 프린트 복합재를 충분히 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.173-184
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• 2023

강진에 대한 다양한 비선형 거동을 하는 부재요소들로 이루어진 교량시스템의 현재까지의 일반적인 지진취약도 평가방법은 부재-수준에서 평가하는 것이다. 본 연구의 목적 부재-수준의 지진취약도 평가결과로부터 구조시스템을 대표하는 시스템-수준의 지진취약도 평가방법을 개발하는 것이다. 교량의 지진 거동을 일반적으로 교축방향과 교축직각방향으로 구분하기 때문에 본 연구에서도 시스템-수준 지진취약도를 두 방향에 대하여 구분해 평가하였다. 길이 방향에 대한 부재-수준의 지진취약도평가는 교각, 교량받침, 충돌, 교대, 낙교에 대하여 수행하였다. 교축직각 방향에 대해서는 충돌, 교대, 낙교의 손상이 영향을 주지 않으므로 부재-수준의 지진취약도평가는 교각과 교량받침에 대하여만 수행하였다. 다양한 구조부재의 비선형모델을 이용한 지진해석은 OpenSEES 프로그램을 사용하여 수행하였다. 시스템-수준의 지진취약도는 부재-수준 사이의 손상이 직렬연결이라고 가정하고 평가하였다. 교각의 손상이 다른 부재-수준의 손상보다 시스템-수준의 지진취약도에 지배적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 다시 말하면 가장 취약한 부재-수준의 지진취약도가 시스템-수준의 지진취약도에 가장 지배적인 영향을 주는 것을 의미한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.85-92
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• 2023

최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.