• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.10-18
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• 2022

연구목적: 인천지역 에너지 저장시설 폭우재해로 인한 침수분석의 원활한 수행을 위해 현장조사를 통한 탐문조사 및 목측 조사, 기 수립 보고서 및 도면 분석을 실시하였다. 현장조사를 통해 지금까지 파악되지 않은 관로 및 하천의 특성을 조사하였으며, 이를 토대로 침수분석을 위해 선정한 SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 연구방법: 재현기간 및 지속기간별 확률강우강도 산출에 따른 확률홍수량 분석을 통해 임계지속기간의 결정을 위해 빈도별 임의 지속기간에 대한 확률강우강도 산정이 필요하므로 국토해양부 연구 성과를 활용하였다. 연구결과:이를 토대로 빈도 및 지속기간별 확률강우량을 추출하여 침수분석을 통해서 임계지속기간을 결정하고, 방재성능목표에서 제시한 강우량을 적용하여 부지의 안전측 검토가 가능하도록 하였다. 결론: 해당 기지의 임계지속기간은 유역 경사가 매우 완만하여 30분으로 비교적 짧은 지속기간으로 나타났으며, 일반적으로 임계지속기간이 30분 이내의 경우 침수가 발생하더라도 침수규모는 크지 않는 특성이 있다.

• Composites Research
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• 제35권4호
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• pp.269-276
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• 2022

본 연구에서는 층간분리의 위험이 없는 3차원 직조방식으로 복합재 보강패널을 제작하고 좌굴하중과 고유진동수 등의 기계적 특성을 연구하였다. 보강패널의 스트링거와 외피는 일체형으로 제작하였고 T800급 탄소섬유로 만들어진 프리폼에 수지(EP2400)를 충진시키는 방식을 적용하였다. 제작된 보강판에 대하여 압축시험과 고유진동수 측정 시험을 수행하였고 유한요소해석 결과와 비교하였다. 또한 3차원 직조 구조물의 성능을 상대적으로 비교하기 위해 일방향 프리프레그와 2차원 평직(fabric)으로 동일한 치수의 보강패널을 제작하여 시험과 해석을 수행하였다. 시험값을 기준으로 일방향 프리프레그와 2차원 평직으로 제작된 보강패널의 좌굴하중은 3차원 직조 패널의 좌굴하중 대비 각각 20%, -3%의 차이를 보였다. 본 연구로부터 3차원 직조방식으로 제작된 일체형 보강패널의 좌굴하중은 일방향 프리프레그 적층 보강판의 좌굴하중보다는 낮지만 2차원 평직 보강판넬보다는 미세하게 높은 수준의 값을 보임을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권2호
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• pp.363-368
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• 2021

선박 기관실은 기술의 발전으로 인해 자동화 시스템이 향상되었지만, 해상에서는 바람, 파도, 진동, 기기 노후화 등의 다양한 변수가 많아 자동화 시스템에서 계측되지 않는 풀림, 절단, 누유, 누수 등이 발생하므로 기관사는 주기적으로 순찰을 한다. 순찰 시에는 1명의 기관사만 순찰하는 경우도 있으며, 이는 고온고압 및 회전기기가 운전 중인 기관실에서 많은 위험요소를 가지고 있다. 기관사가 순찰 시에는 오감을 활용하며, 특히 시각에 의존한다. 본 논문에서는 로봇이 기관실을 순찰하며 기기의 특이사항을 검출하고 알려주는 기관실 순찰 로봇을 구현하기 위한 선행연구로서 선박 기관실 기기의 이미지를 합성곱 신경망을 이용하여 분류하였다. 선박 기관실의 이미지 데이터 셋을 구성한 후 사전 훈련된 합성곱 신경망 모델로 학습하였다. 학습한 모델의 분류 성능은 높은 재현율을 보였으며, 클래스 활성화 맵으로 이미지를 시각화 하였다. 데이터의 양이 제한적이어서 일반화할 수는 없지만, 각 선박의 데이터를 전이학습으로 학습시키면 적은 시간과 비용으로 각 선박의 특성에 맞는 모델을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.85-92
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• 2023

코로나바이러스감염증-19와 같은 호흡기 감염병은 주로 밀집/밀폐/밀접 공간인 실내에서 일어난다. 호흡기 감염병 이상징후의 존재 여부는 발열, 기침, 재채기 및 호흡곤란 등의 초기 증상을 통해 판단되고 있으며, 이러한 초기 증상에 대한 상시 모니터링이 요구된다. 열화상 온도 스크리닝 시스템은 개인의 피부 온도 상승의 징후가 있는지 초기에 선별하는 빠르고 쉬운 비접촉 스크리닝 방법을 제공하지만, 측정 타겟, 주변 온도 등의 측정 환경과 피 측정대상과의 측정 거리에 따른 오차로 인해 정확한 온도측정이 어렵다. 그리고 국제표준 IEC 80601-2-59 에서는 내안각(Inner Canthus) 인접한 영역에 대한 안면 열화상 촬영을 권고하고 있다. 본 논문에서는 가시광 카메라 모듈과 열화상 카메라 모듈에 대해서 이미지 일치화 보정을 수행하였으며, 흑체(Blackbody)를 이용해 측정 환경에 대한 열화상 카메라 모듈 온도를 보정하였다. 표준에서 권고하는 측정 타겟을 인식하기 위해 딥러닝 기반 객체 인식 알고리즘과 내안각 인식 모델을 개발하였으며, 100명의 실험자군에 대한 데이터셋을 적용하여 인식 모델 정확도를 도출하였다. 또한 라이다 모듈을 이용한 객체 거리 측정과 선형회귀 보정 모듈을 통해 측정 거리에 따른 오차를 보정하였다. 제안한 모델의 성능 측정을 위해 모터 스테이지, 열화상 온도 스크리닝 시스템, 흑체로 구성된 실험환경을 구축하였으며, 1m에서 3.5m 사이 가변 거리에 따른 온도측정 결과 0.28℃ 이내의 오차 정확도를 확인하였다.

• 한국습지학회지
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• 제24권2호
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• pp.115-122
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• 2022

도시화로 인해 토양의 불투수면적이 증가함에 따라 도시의 물순환 체계가 악화되었다. 이러한 물 문제를 해결하기 위해 설치하는 저영향 개발(Low Impact Development, LID) 시설의 기존 가이드라인이나 선행 연구에서는 공학적 측면이 조경적 측면보다 중시되는 것이 실정이다. 본 연구에서는 식생체류지의 강우 유출과 오염물질 저감 능력에서 식생이 끼치는 영향과 식재의 경제적인 측면을 파악하여 오염물질 저감에 공학적으로 그리고 조경적으로 가장 적합한 식생체류지 설계 모델을 제시하고자 하였다. 모니터링 대상이 되는 전주 서곡 공원의 식생체류지 인공 강우 모니터링 결과와 식생의 강우 유출 및 오염물질 저감 성능에 관한 문헌 조사를 바탕으로 해당 지역 식생 종별 오염물질 및 탄소 저감 효율을 분석한 결과, 비용 대비 오염 저감 효율이 가장 좋은 식종은 부처꽃이며 탄소 저감에 탁월한 식생은 갯버들이었다. 하지만 이 두 가지 식생만으로 설계하고자 한다면 생물 다양성과 같은 부분에서 위험을 안고 갈 수밖에 없다. 다양한 식재를 고려할 시, 부처꽃과 같은 초본류는 고사 및 병해충에 의해 교체될 수 있기에 초기 식재 비용은 높지만 유지관리 측면에서 유리한 목본식물인 갯버들을 주변 환경과 여건에 따라 혼합 식재하는 방안도 필요하다. 본 연구에서 도출한 결론을 토대로 LID 시설 식생의 종별 오염 저감과 탄소저장량을 고려 시 참고자료가 될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.171-182
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• 2022

구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.1019-1034
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• 2022

4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.375-380
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• 2022

고속철도 교량은 열차 하중에 의한 공진으로 인한 동적응답 증폭의 위험이 존재하므로 설계기준에 따른 동적해석을 통한 주행안전성 및 승차감 검토를 반드시 수행하여야 한다. 그러나 주행안전성 및 승차감 산정 절차는 열차의 종류별로 임계속도를 포함하여 설계속도의 110km/h까지 10km/h 간격으로 동적해석을 일일이 수행해야 하므로 많은 시간과 경비가 소요된다. 이 연구에서는 딥러닝 알고리즘을 활용하여 별도의 동적해석 없이 주행안전성 및 승차감을 사전에 예측할 수 있는 딥러닝 기반 예측 시스템 개발하였다. 제안된 시스템은 철도교량의 열차별, 속도별 동적해석 결과를 학습한 후 학습 완료된 신경망을 기반으로 한 예측 시스템이며, 열차속도, 교량 특성 등의 입력파라미터에 따른 주행안전성 및 승차감 산정 결과를 사전에 예측할 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 확인하기 위하여 단경간 직선 단순보 교량을 대상으로 한 주행안전성 및 승차감 예측을 수행하였고, 주행안전성 및 승차감 산정을 위한 상판 연직변위 및 상판 연직가속도를 높은 정확도로 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.291-299
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• 2010

최근 과학기술의 발전에 따라 국방 M&S에서의 무기체계 기술 및 분석을 위한 요구사항이 매우 다양화되고 복잡해졌으며, 무기체계에 요구되는 성능 또한 엄격해지고 있다. 따라서 미래의 무기체계는 와치-독 시스템, 지휘 통제 시스템, C4I 시스템과 같이 서로 다른 시스템들과의 연동기술이 필수적이다. 그러나 급속도로 발전하고 있는 M&S 기술과 비교하였을 때, 새로운 무기체계 획득 시 소요되는 시간, 비용 및 위험성은 감소되지 않고 있다. 이러한 애로사항을 극복하고자 국방 M&S 기술이 그 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 수중대잠전 교전모델의 무기체계 효과도를 검증하기 위한 도구로써, 합성환경기반의 가상시험 프레임워크를 설계하고자 한다. 이를 위해, 오픈 소스 소프트웨어 중 하나인 Delta3D 시뮬레이션 엔진을 이용하여 가상시험 테스트베드를 구축하였으며, 다른 시뮬레이터들과의 상호연동성을 위해 HLA/RTI을 만족하는 페더레이션을 설계하였다. 본 연구의 중요성은 한국전장에 적합한 효율적인 시뮬레이션 도구를 개발하고, 보다 현실적인 시뮬레이션을 위한 전투객체의 운동방정식 및 환경 객체의 페더레이션을 설계하는데 있다.