• 한국항해항만학회지
• /
• 제33권1호
• /
• pp.9-19
• /
• 2009

본 논문에서는 상선의 운항 사고에 관한 양적 위기평가에 관한 실험적인 접근방법들을 기술했다. 이 연구의 목적은 국제해사기구의 공식 안전성 평가(FSA)를 기반으로 운항 사고에 크게 기여하는 요소들을 분석하고, 양적 위기평가기법에 기반을 둔 운항 사고의 확률적인 위기수준을 평가한 후, 선박 안전을 저해할 수 있는 운항 사고 위기를 예측하는 것이다. 확률지수(PI)와 심각성지수(SI) 구성된 위기지수(RI)에 대한 운항 사고의 확률적인 위기수준은 베이지안 이론을 적용한 베이지안 네트워크를 기반으로 본 연구에서 제안한 운항사고 위기 모델을 이용해서 예측했다. 그리고 355건의 핵심 손상 사고기록으로 구성된 시나리오 그룹을 이용하여 제안한 모델의 적용 가능성을 평가하였다. 평가결과, 예측한 PI의 정답률 $r_{Acc}$은 82.8%로 나타났고, $S_p{\gg}1.0$과 $S_p{\ll}1.0$에 포함되는 PI 변수들의 민감도 초과비율은 10% 이내로 나타났으며, 예측한 SI의 평균 오차 $\bar{d_{SI}}$는 0.0195로 나타났고, 예측한 RI의 정답률은 91.8%로 나타났다. 이러한 결과는 제안한 모델과 방법이 실제 해상운송 현장에 적용 가능함을 나타낸다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권spc1호
• /
• pp.1161-1169
• /
• 2018

본 연구에서는 하천 제방에 대한 홍수취약성을 평가하는 새로운 기법을 제시하고 기후변화에 따라 변화하는 수위에 대하여 제방에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 먼저 2차원 지하수침투 모형인 SEEP/W를 이용하여 제방의 침투거동을 분석하여 침투안전성을 평가하였다. 침투거동뿐만 아니라 기후변화에 따른 하천환경여건을 고려하는 제방의 취약성 분석 기술이 필요함으로써 본 연구에서는 추가적으로 제방의 취약성 분석에 필요한 인자를 도출하여 제방의 홍수취약성지수(levee flood vulnerability index； LFVI)에 의한 취약성 평가기법을 새로이 개발 하였다. 대상지역을 한강 본류 서울 구간으로 선정하여 하도별 제방의 크기를 조사하였고 조사한 제방을 상류부, 중류부, 하류부로 구분하여 3개의 대표 제방을 선정하였다. 이들 대표 제방지점에서 현재의 계획홍수위와 기후변화 시나리오 RCP8.5를 고려한 계획홍수위를 적용하여 제방의 활동 안전율과 제방홍수취약성지수를 분석하였다. 그리고 제방홍수취약성지수를 구성하는 각각 인자들에 대하여 기후변화에 따른 변화 정도를 파악하였다. 이들 인자들을 종합적으로 활용한 제방홍수취약성지수 값을 이용하여 최종적으로 기후변화에 따른 제방의 취약성을 추정할 수 있도록 하였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.206-216
• /
• 2020

국내의 노후 철도교량이 증가함에 따라 노후화로 인한 유지관리비가 점점 증가하고 있으며, 지속적인 관리가 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 관리해야하는 노후 시설물은 증가하지만, 노후 시설물을 점검 및 진단을 할 수 있는 전문 인력은 부족해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상을 탐지하는 개선된 학습모델을 제시하고자 한다. 손상탐지 머신러닝 학습 모델을 구성하기 위해 우선 무도상 철도 판형교의 설계도면을 참고하여 교량의 해석모델을 설정하였으며, 설정된 해석모델로 손상시나리오에 따른 정적변형률 데이터를 추출하여 통계적 기법을 이용해 교량의 신뢰도 기반의 Local 손상 지수를 제시하였다. 손상 탐지는 손상 유무 탐지, 크기 탐지, 위치 탐지 3단계의 과정을 수행하여 손상 크기 탐지에서 선형 회귀 모델을 추가로 고려해 임의의 손상을 탐지하였으며, 최종적으로 손상 탐지 머신러닝 분류 학습 모델과 회귀 모델을 이용한 임의의 손상 위치를 추정 및 검증하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제12권1호
• /
• pp.9-16
• /
• 2023

로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제26권3호
• /
• pp.114-125
• /
• 2023

편미분방정식의 해를 구하기 위한 여러 수치해법들의 한계와 순수 데이터 기반 기계학습의 단점을 극복하기 위해 물리정보신경망(physics-informed neural network, PINN)이 제안되었다. 물리정보신경망은 편미분방정식을 손실함수 구성에 직접 활용하여 기계학습 훈련에 물리적 제약을 주는 기법으로 파동방정식 모델링에도 활용될 수 있다. 그러나 물리정보신경망을 이용하여 파동방정식을 풀기 위해서는 신경망 훈련 시 입력에 대한 2차 미분이 수행되어야 하고, 그 결과로 출력되는 파동장은 복잡한 역학적 현상들을 포함하고 있어 섬세한 전략이 필요하다. 이 해설 논문에서는 물리정보신경망의 기본 개념을 설명하고 파동방정식 모델링에 활용하기 위한 고려사항들에 대해 고찰하였다. 이러한 고려사항에는 공간좌표 정규화, 활성함수 선정, 물리손실 추가 전략이 포함된다. 훈련자료의 공간좌표를 정규화한 후 사용하면 파동방정식 모델링을 위한 신경망 훈련에서 초기 조건이 더 정확하게 반영되는 것을 수치 실험을 통해 보였다. 또한 신경망을 통한 파동장 예측에 가장 적절한 활성함수를 선정하기 위해 여러 함수들의 특성을 비교했다. 특성 비교는 각 활성함수들의 입력자료에 대한 미분과 수렴성을 중심으로 이루어졌다. 마지막으로 신경망 훈련 중 손실함수에 물리손실을 추가하는 두가지 시나리오의 결과를 비교하였다. 수치 실험을 통해 훈련 초기부터 물리손실을 활용하는 전략보다 초기 훈련단계 이후부터 물리손실을 적용하는 커리큘럼 기반 학습전략이 효과적이라는 결과를 도출했다. 추가로 이 결과를 물리손실을 전혀 사용하지 않은 훈련 결과와 비교하여 PINN기법의 효과를 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권6호
• /
• pp.835-844
• /
• 2018

최근 전 세계적으로 스마트폰(smartphone) 이용자 수가 늘어나면서 스마트폰으로 전자결제, 인터넷 사용, 금융결제 등 다양한 서비스를 사용하고 있으며, 이 외에도 스마트폰을 이용한 가전기기 제어, 자동차 제어 등을 위한 연구가 진행되고 있다. 이와 같이 스마트폰을 통해 이용자들이 좀 더 편리한 생활을 누릴 수 있게 되었으나 스마트폰 해킹을 통해 스마트폰 내 문자와 통화내용을 도청, 스파이 앱을 통한 위치추적, 스마트폰을 이용한 DDoS 공격, 악성 앱을 통해 소액결제 이용 시 특정 전화번호로 메시지가 수신되는 경우 해당 문자메시지를 원격지 서버로 전송하여 개인정보 등 유출 사례 등과 같은 위험이 역시 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 우리가 실생활에서 사용하는 스마트폰을 통해 스마트폰 내·외부 환경적·물리적·콘텐츠(앱) 등으로 인해 발생되는 스마트폰의 위험요소를 정의하고 각 위험요소에 대한 보안방안 및 대응기법을 정의하여 스마트폰의 각 위험별 가장 효과적인 대응기법 및 CC평가와 같은 스마트폰 보안솔루션 평가 시 취약점 점검방법을 제시하고자 한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.161-168
• /
• 2022

코로나 바이러스 출현 이후, 비대면 서비스가 활성화되면서, 사물인터넷(IoT)의 센싱 정보를 블록체인 기술로 담아 무결성을 보장하는 서비스가 확대되고 있다. 예를 들면, CCTV 등을 이용한 안전, 치안 등의 영역에서는 실시간으로 안전하게 펌웨어가 업데이트되고 악의적 침입이 없었음을 확인하는 과정이 요구된다. 기존의 안전한 보안 처리 절차에서는 공무를 수행하는 담당자가 USB 등을 휴대하고 직접 펌웨어를 업데이트 하는 경우가 많았다. 그러나 하이퍼레저 등프라이빗 블록체인 기술을 활용할 경우, 사물인터넷 환경의 편리성 및 업무 효율성의 증대와 안전을 기대할 수 있다. 이 글은 비대면 환경하에서 펌웨어 업데이트, 기기변경 등 사물인터넷의 취약점을 예방하는 방안을 시나리오적으로 기술하였다. 특히 해킹이나 정보유출 등 악의적인 보안위험에 노출되기 쉬운 사물인터넷에 최적인 블록체인 기법을 소개하였다. 이 글에서는 점차 확대되고 있는 사물인터넷 환경하에서 블록체인기술을 적용한 운영을 통해 무결성을 담보한 보안관리의 필요성 및 체제를 제안하였다. 이를 활용할 경우 추후 사물인터넷 환경의 보안 강화를 위한 가이드라인 등에 블록체인 기법을 어떻게 적용할지에 대한 통찰력을 얻을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권spc1호
• /
• pp.1059-1069
• /
• 2023

댐붕괴흐름은 댐이 갑자기 붕괴하여 제어가 어려운 상태의 고속흐름이 방출되는 현상이다. 이 연구에서는 3차원의 댐붕괴흐름을 모의하기 위해 OpenFOAM을 사용하여 층류 및 난류 모델을 적용하고 그 결과를 비교하였다. 난류 모의를 위해 레이놀즈 평균 나비에-스토크스 (Reynolds-Averaged Navier-Stokes) 모델, 구체적으로 k-ε 모델을 사용하였다. 수리모형실험과 함께 수정된 다층 블록 장애물 시나리오를 대상으로 두 가지 모델을 평가하였다. 두 모델 모두 댐붕괴흐름을 효과적으로 재현하였으며, 난류 모델은 흐름의 변동성을 감소시키는 역할을 보여줬다. 그러나 난류 모델에서의 과도한 에너지소산은 수위를 과소 평가하게 하는 것으로 나타났다. 수치기법 및 격자 해상도를 개선하여 적용한 결과 흐름재현성이 향상되었는데 이는 특히 구조물 근처의 난류흐름에서 두드러졌다. 모델 안정성의 경우 난류모델의 사용여부보다는 수치기법 및 격자 해상도의 개선에 더 크게 영향을 받았다. k-ε 모델에 내재된 시간평균처리의 특성은 불연속성과 불안정성이 두드러진 댐붕괴흐름을 재현하는 데 한계가 있음을 나타냈다. RANS 모델을 포함한 난류모의는 방대한 계산자원이 필요하지만, 층류 모델과 비교하여 성능 향상이 제한적이었다. 댐붕괴흐름을 정확히 재현하기 위해 LES (Large Eddy Simulation) 및 DNS (Direct Numerical Simulation)과 같은 고급 난류 모델의 사용이 권장되며, 이를 위해서는 미세한 공간 및 시간 스케일의 구성이 필수적이다. 이 연구를 통해 댐붕괴흐름을 모의할 때 기본적으로 사용할 수 있는 주요 접근법과 적용가능성을 측정하였으며, 구조물 근처에서 난류흐름에 대한 정확한 표현의 중요성을 강조할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권3호
• /
• pp.195-210
• /
• 2023

국내 대하천은 2010년 대규모 정비사업 이후 자연적 안정화를 위한 추가 재퇴적 및 침식이 진행 중에 있어 정밀 하상 모니터링이 요구되고 있다. 초분광수심법은 저수심의 고해상도 하천 수심측정 측면에서 종래의 접촉식 수심측정 기법을 대체하거나 보완할 수 있는 방법으로 각광을 받기 시작하였다. 본 연구는 초분광수심법에서 대표적인 최적밴드비기법을 소개하고 국내 대하천인 낙동강과 황강 합류부에서 평수기 전형적인 탁도조건에서 초분광수심법을 적용하여 수심맵을 산정하여 국내 하천으로의 적용성을 평가하였다. 이를 위해 수심영역별 최적밴드비기법으로 도출되는 상관도와 평균제곱근오차를 적용하여 최대측정가능수심을 산정하였고 최대추정가능수심 이상은 관계식 구축 시와 수심맵 산정 시 제외시켰다. 그리고 수심과 최적밴드비 관계(d-X)에 비선형성을 검토하여 적용하였다. 국내 대하천인 낙동강-황강 합류부에 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초분광수심법은 주로 저수심부에서 정밀한 수심맵을 효율적으로 산정할 수 있음을 보여주었고 최대측정가능수심은 통상적 탁도에서 낙동강의 경우 2.5 m로 나타났고, 탁도가 높은 지류의 경우 1.25 m로 나타났다. 둘째, 최대측정가능수심은 초분광수심법 하상 도출 시 다양한 시나리오의 배제수심을 고려하여 산정 및 적용되어야 하고, 이때 최적밴드비기법 적용 시 평균제곱근오차가 기존의 상관도 방식에 비해 최대측정가능수심 산정에 우수하였다. 셋째, 황강 합류부의 탁도가 높아 측정가능수심이 인근 낙동강에 비해 절반으로 낮아져 초분광수심법은 탁도가 높은 환경일 경우 한계가 있음을 확인하였다.

• 한국작물학회지
• /
• 제51권5호
• /
• pp.466-476
• /
• 2006

한국과 캐나다의 젊은 소비계층인 대학생들을 중심으로 콩에 대한 일반적 인지도, 콩가공식품에 대한 구매 및 소비행태, 수응도 등을 설문문항을 통하여 비교해 보았고, 콩가공식품의 소비시 지적되는 문제점을 알아보았다. 한국 대학생들이 캐나다 대학생들에 비해 콩식품에 대하여 더욱 긍정적인 생각과 올바른 지식을 가지고 있었고, 콩식품에 대한 정보를 얻는 방법으로는 한국 대학생들의 경우 주로 상업적 매체를 통하는 것으로 나타났던 반면, 캐나다 대학생들의 경우는 주로 가족이나 친구 등 인맥을 통하는 비율이 높게 나타났다. 소비행태에 있어서는, 한국의 경우 조사대상자 전체가 구매경험이 있는 것으로 조사되었으나 캐나다의 경우는 조사대상자의 55.4%만이 콩가공식품 구매경험이 있었으며, 친숙하게 느껴지는 콩가공식품, 구매경험이 있는 콩가공식품 그리고 구매빈도가 높은 콩가공식품 등에 대해서는 한국과 캐나다 모두 매우 유사한 경향을 보였는데 두유에 대한 인지도가 가장 높았으며 소비량도 많은 것으로 나타났고 다음으로 콩음료, 마가린 등의 순서로 나타났다. 본 연구결과, 콩가공식품을 포함한 콩식품은 단순한 동양의 전통식품만이 아니라 동서양의 식생활에 일반적인 식품으로 자리매김하고 있는 것으로 나타났다. 단지 콩 유입의 역사가 짧고 낙농업 위주의 식생활이 주를 이루고있는 캐나다에서는 콩식품에 대한 관심이 한국보다 적어 소비경험이 전혀 없는 대학생들이 많았고(44.6%)우유식품을 선호하는 학생들이 많았다. 반면, 한국의 경우는 다양한 콩 가공식품이 일반화되지 않아 두유나 콩음료 등 특정 콩가공식품에 대한 소비율만 높은 것으로 나타났다. 그러나 앞으로 캐나다의 콩가공식품의 소비는 더욱 늘어날 것으로 전망되며, 우리나라 또한 젊은 소비자들의 콩식품 소비 활성화를 위하여 다양한 기호와 욕구를 충족시킬 수 있는 제품개발이 지속적으로 이루어진다면 전통적인 콩식품 및 콩가공식품 소비는 더욱 늘어날 것으로 전망되어 진다.능력이 있었다. 그러므로 $(PPAR{\gamma})$의 활성에 있어 RXR heterodimer가 사람의 백혈병세포에 대한 조절 경로로서 존재하며, PTEN의 upregulation을 통해 백혈병을 조절하기 때문에 백혈병의 예방 및 치료 접근에 $(PPAR{\gamma})$와 RXR ligands가 중요한 역할을 할 것이다.제안 객체 모델에서는 객체의 상태에 따라 사용 가능한 행위가 결정되는 가상 환경을 위해 새로운 인터페이스로 컨텍스트 메뉴(context menu) 인터페이스와 동작 생성 모델을 제시한다. 정의하였다. 객체 모델에서 객체의 상태 정보와 행위 정보를 분석해 아바타가 할 수 있는 행위를 컨텍스트 메뉴로 제공하기 때문에 사용자는 가상 환경의 상태에 상관 없이 직관적으로 명령을 줄 수 있다. 또한 사용자는 기존의 2D 혹은 텍스트기반 스크립트 작성기법을 벗어나 사용자는 제안된 3D 인터페이스 기법을 통하여 실시간으로 아바타의 행위 스크립트를 작성 및 재생 할 수 있다. 본 논문에서 제시한 시스템은 기존의 아바타 중심적인 제어를 객체에 분산함으로써 효율적이고 직관적인 명령을 내릴 수 있고 또한 손쉬운 시나리오 생성을 가능하게 하였다. 본 연구에서는 제안 기법의 활용을 위해 프리젠테이션 도메인 환경의 시스템을 구축하고 아바타-객체 행위제어 및 스크립트 생성 기법을 적용하였다.S는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다.