• 한국화재소방학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.18-25
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• 2020

본 연구에서는 보온재의 설치 상태를 고려한 ISO 20632와 NFPA 274 시험 기준에 따른 발열량 산출 결과를 분석하였다. 이를 위해서 보온재 총 6종(은박 발포폴리에틸렌(PE(S)), 무은박 발포폴리에틸렌폼(PE(N)), 고무발포(Rubber), 일본-폴리에틸렌폼(PE(J)), 일본-폴리우레탄폼(PU(J)) 그리고 일본-스티로폼(ST(J)))에 대해서 EN 13501-1과 화재성장곡선에 따른 난연 등급을 구분하였다. 그 결과 PU(J), PE(J) 그리고 PE(N)는 Class E 및 Ultra-fast, NFPA 274 시험기준에 의한 PE(S)는 Class D 및 Fast, ISO 20632에 의한 PE(S)는 Class C 및 Slow, 그리고 Rubber와 ST(J)는 Class B 및 Slow로 나타났다. 하지만, 난연 등급 평가 기준인 최대 발열량에 대한 시간평균 기울기는 시험 방법에 따라서 동일 보온재에 대하여 다르게 나타났으며, 보다 정확한 원인을 분석하기 위한 기초 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.21-29
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• 2011

사전에 정의된 피부 색상 정보를 이용한 기존 피부 검출 방법들은 배경과 피부 영역을 분할하는 단계에서 사용되는 임계값을 실험을 통하여 주관적 관점에서 결정하였다. 또한 기존 방법들은 배경 환경과 조명 환경에 따라 각각 다른 임계값을 설정하였다. 이러한 기존 방법들은 반복 실험을 통하여 추정된 임계값에 따라 성능이 좌우되는 단점이 제시되었다. 제시된 기존 방법들의 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 mean shift 알고리즘 기반의 히스토그램 근사화를 이용한 피부 영역 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 CbCr 컬러공간에서의 표준 피부색상과 유사도를 비교하여 생성된 입력 영상의 피부맵(skin-map)의 히스토그램에서 mean shift 방법을 이용하여 각각 밝기 영역별로 수렴하는 극대점을 능동적으로 찾아서 배경 영역과 피부영역으로 분할한다. 히스토그램은 픽셀의 명도값에 따라 누적되는 불연속 함수의 형태를 가지므로 베이지 곡선(Bezier curve) 기법을 이용하여 연속 가우시안 함수로 근사화된다. 따라서 제안하는 방법은 기존 방법에서처럼 수동적으로 임계값을 설정하는 방법을 사용하지 않고 mean shift 기법을 이용하여 능동적으로 영역 분할점인 극대점을 찾아서 피부 영역을 검출한다. 제안된 방법은 실험을 통하여 강인하고 효율적으로 피부 영역을 검출하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권5호
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• pp.397-403
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• 2016

1970년대 이후 한국의 빠른 경제성장 동안에 수로나 철도 등 많은 지중구조물들이 건설되었다. 1988년에 내진설계가 의무화되었으나, 1988년 이전의 지중 구조물들은 내진설계가 반영되지 않았다. 따라서, 이러한 지중 구조물들은 지진이 일어났을 때 안전성을 확보하기 위해 효과적인 내진 보강방법이 필요하다. 그러한 이유로, 본 연구에서는 새롭게 개발된 보강재를 이용한 RC 박스 지중 구조물 우각부 보강공법의 내진성능에 대하여 분석하였다. 이 공법은 박스구조물 우각부에 Pre-flexed member를 설치하여 외력에 저항력을 증대시키는 원리이다. 타당성을 검증하기 위해서 새로이 개발된 보강재와 기존의 보강재를 실험과 유한요소해석으로 비교하였다. 유한요소모델에서 강재의 비선형 모델은 J2 Plasticity Model을 기초로 하고 콘크리트는 CEB-FIP MODEL CODE 1990로 모델링되었다. 또한, 설계반영을 위한 박스 구조물과 보강재와의 합성률을 산정하였다. 보강재와 박스구조물은 Tie에 의해 완전 부착된 상태의 연결조건 하에서 해석이 수행되었으며, 하중-변위곡선에서 실험과 유한요소해석의 결과가 서로 일치하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제7권1호
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• pp.9-16
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• 2003

건축구조물의 내진성능을 효율적으로 평가하기 위해서는 다자유도계 구조물을 등가 1자유도계로 표현하는 것이 필요하다. 본 연구는 다층 철근콘크리트 골조구조를 등가 1자유도계로 치환하는 방법을 제시하였다. 다층 철근콘크리트 모멘트 골조를 등가 1자유도계로 치환하여 모델화에 따른 비선형 시간이력해석을 통하여 다자유도계 구조물의 축약 방법의 타당성을 검토하는 것이 목적이다. 다층 골조구조의 정적 비선형 해석을 수행하여, 등가 1자유도계의 복원력 모델을 설정하였다. 다층 골조 구조의 비선형 시간이력해석 응답치와 등가 1자유도계의 시간이력해석 응답치를 비교하여, 등가 1자유도계 모델의 타당성을 검증하였다. 다층 철근콘크리트 골조구조를 등가 1자유도계로 치환하여 비선형 지진응답을 구하는 방법은 충분히 그 타당성이 있다는 것이 확인되었다. 다층 철근콘크리트 골조구조의 대표변위로서 1차모드참여 yector$_1$,$\beta${$_1$$\mu$}= 1인 높이가 등가 1자유도계의 응답을 가장 근사하게 나타내는 것을 알 수 있었다. 등가 1자유도계의 지진응답해석에 사용하는 복원력 모델의 이력곡선에 따라 응답파형에 차이가 생기므로, 실제 frame 구조의 복원력 특성을 반영한 이력모델을 선정하는 것이 중요하다.

• 터널과지하공간
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• 제23권5호
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• pp.372-382
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• 2013

고준위폐기물처분장에 대한 열-수리-역학적 거동 모델링은 처분장의 성능 및 안전성 평가를 위해서 선행되어야 할 중요한 연구과제이다. 본 연구에서는 $\ddot{A}$sp$\ddot{o}$ 원형처분장의 열적 거동을 해석하고, 현장 실험데이터와의 비교를 통해 모델 계산결과의 타당성을 검증하였다. 모델 시뮬레이션에서는 처분공과 처분터널 및 그 주변 암반에 대한 온도분포를 분석하였다. 현장 실험데이터와의 비교는 처분공 DH-6를 대상으로 수행하였다. 그 결과 모델 계산치는 측정위치에 따라 실험치 보다 약 2-$5^{\circ}C$ 정도 높은 온도값을 보였으나, 온도변이 곡선은 비슷한 패턴을 보여 주었다. 실험치와 모델 계산치의 이러한 차이는 모델에 의한 열적거동 해석에서 암반을 제외한 완충재, 벤토나이트 펠렛, 뒷채움재 내의 수리학적 및 역학적 거동을 고려하지 않았기 때문으로 판단되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.739-744
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• 2017

탄성변형과 피로손상은 카트의 주행성능에 영향을 미치는 것으로 카트 프레임에 영구변형을 유발할 수 있다. 카트프레임은 현가장치와 다른 장치를 포함하지 않으므로 두 가지 변형에 결정적인 영향을 미칠 수 있는 코너주행 시 동적 거동은 비틀림 변형이 원인이 된다. 선회주행 시 카트의 동적 거동을 분석하기 위해 카트의 GPS추적이 실시간으로 이루어지고 카트 프레임에 작용하는 비틀림 응력값을 측정하였다. 레저카트와 레이싱카트의 재료물성치들은 인장실험을 통해 얻었다. 비틀림 응력집중과 프레임 변형은 얻어진 결과 값을 토대로 프레임의 응력해석을 통하여 파악하였다. 개발된 주행분석장치를 이용하여 레저카트와 레이싱카트를 각 조건별로 실차실험을 수행하였고 이를 통한 코너에서 카트의 주행거동을 살펴보았다. 카트가 곡선주행 시 원심력으로 인해 하중이동이 발생하였으며 카트프레임에 비틀림 응력이 발생하였다. 예를 들어 레저카드의 경우, 40 km/h의 속도로 운전할 때 최대 비틀림 피로한도를 측정한 최대 비틀림응력은 230 MPa이며 비틀림 피로한도계수는 0.65를 나타내었다. 뿐만 아니라 카트의 선회 시 운전요소들을 운전측정시스템을 인스톨한 실측장비에서 측정하였으며 카트의 운전거동은 수직변위에 의해 측정하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.674-683
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• 2010

일반적으로 표준 시 환경에서의 정확한 색재현을 위해 측색적으로 우수한 성능의 디스플레이 제품들이 개발되고 있다. 그러나 디스플레이를 볼 때 실제 시 환경은 조명과 디스플레이 자체의 광에 영향을 받게 되고, 보여지는 색은 실제 의도된 색과 달리 보이게 된다. 따라서 재현된 색이 표준 시 환경 하에서의 색과 같아 보이는 대응색을 예측하는 것은 매우 중요하다. 인간 시각의 색 순응 특성을 고려하여 대응색을 재현하는 여러 가지 방법들이 제안되었다. 그러나 이 모델들은 다양한 휘도 레벨과 색도 대한 순응 화이트 점 예측에 큰 오차를 보이고 있다. 본 논문에서는 다양한 조명의 색도와 휘도 하에 변하는 시각의 순응하는 화이트 점을 예측하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 조명의 휘도에 따른 두 좌표의 유클리디안 거리의 비로 모델링되며, 순응 화이트 점은 주변 휘도에 대해 S자 형태의 곡선을 따라 변화되는 특성을 갖는다. 제안한 모델은 Hunt의 휘도에 대한 순응 화이트 실험 데이터로부터 최적의 계수를 구하였고, 이는 다양한 시 환경에서 대응색을 찾는 색 순응 모델에 적용될 수 있다. 제안된 눈의 순응 화이트 모델은 디스플레이 장치의 기준 백색을 결정하는 이론적인 기준으로 사용될 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.722-729
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• 2010

예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제9권1호
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• pp.36-42
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• 2005

목적 : 위상 배열(phased array) 코일의 sensitivity profile을 추정하는 알고리즘을 제시하고, 이로부터 위상 배열 코일 영상에서 나타나는 밝기 비균등성 문제를 해결하고자 한다. 대상 및 방법 : 코일의 sensitivity profile을 추정하기 위해, 우선 그 영상을 여러 각도에 대해 회전을 시켜가면서 projection 데이터를 얻는다. 영상의 해부학적인 구조, 즉 고주파 성분을 제거하기 위해, 앞에서 구한 projection 데이터에 적절한 curve fitting을 적용하여, projection profile을 부드럽게 변하는 곡선으로 만든다. Fitting된 projection profile에 filtered back projection 알고리즘을 적용하면, 원하는 코일의 sensitivity profile을 얻을 수 있다. 추정된 코일의 sensitivity profile 정보를 이용하여 획득한 위상 배열 코일 영상의 밝기를 균등화시킨다. 제안된 알고리즘은 각각, 8채널 및 4채널 위상 배열 코일을 사용하여 얻은 phantom과 사람 뇌 영상에 대해 적용해 봤다. 결과 : 알고리즘의 성능을 측정하기 위해, 본 알고리즘으로부터 얻어진 결과와 단순히 위상 배열코일 영상에 sum-of-square를 취하여 얻어진 결과의 밝기 균등성을 서로 비교해 보았다. 이때, 본 알고리즘으로부터 얻어진 영상의 밝기 균등성이 sum-of-square의 경우보다 더 높음을 확인할 수 있었다. 정량적으로는 밝기 변화량이 제안한 알고리즘에 의해 $13.1\%$에서 $6.1\%$로 감소되었다. 결론 : 제안한 알고리즘은 위상 배열 코일로부터 얻어진 영상의 밝기 비균등성을 효과적으로 보정할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.503-514
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• 2018

최근 기후변화 및 유역개발로 인하여 메콩강 유역의 수문환경이 급격히 변화하고 있으며, 메콩강을 공유하는 국가의 수재해 예방 및 지속가능한 수자원개발을 위해서는 메콩강 주요지점에서의 유량 정보의 분석 및 예측이 요구된다. 본 연구에서는 물리적 기반의 수문모형인 SWAT과 데이터기반 딥러닝 알고리즘인 LSTM을 이용하여 메콩강 하류 Kratie 지점의 유출모의를 수행하고, 유출모의 정확도 및 두 가지 방법론의 장 단점을 비교 분석한다. SWAT 모형의 구축을 위해 범용 입력자료(지형: HydroSHED, 토지이용: GLCF-MODIS, 토양: FAO-Soil map, 강우: APHRODITE 등)을 이용하였으며 warming-up 및 매개변수 보정 후 2003~2007년 일유량 모의를 수행하였다. LSTM을 이용한 유출모의의 경우, 딥러닝 오픈소스 라이브러리인 TensorFlow를 활용하여 Kratie 지점기준 메콩강 상류 10개 수위관측소의 두 기간(2000~2002, 2008~2014) 일수위 정보만을 이용하여 심층신경망을 학습하고, SWAT 모형과 마찬가지로 2003~2007년을 대상으로 Kratie 지점에 대한 일수위 모의 후 수위-유량관계곡선식을 이용하여 유출량으로 환산하였다. 두 모형의 모의성능 비교 검토를 위하여 모의기간에 대해 NSE (Nash-Sutcliffe Efficiency)을 산정한 결과, SWAT은 0.9, LSTM은 보다 높은 0.99의 정확도를 나타내는 것으로 분석되었다. 메콩강과 같은 대유역의 특정 지점에 대한 수문시계열 자료의 모의를 위해서는 다양한 입력자료를 요구하는 물리적 수문모형 대신 선행 시계열자료의 변동성을 기억 학습하여 이를 예측에 반영하는 LSTM 기법 등 데이터기반의 심층신경망 모형의 적용이 가능할 것으로 판단된다.