• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1235-1249
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• 2022

본 연구에서는 웹 크롤링 방법을 이용한 자료수집, 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석과 같은 빅데이터 분석기법을 이용하여 국내 상수도 수질사고에 대한 전개양상 분석을 수행하였다. 상수도 시스템의 수질사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 수질사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 대규모 수질사고의 경우 사고발생에 따른 사고인지, 사고확산, 사고대응, 사고해결 등과 같은 전개양상이 나타나므로, 각 단계에 따른 적절한 뉴스기사를 추출하고, 이에 따른 정보분석을 실시하였다. 즉, 각 단계 별 주요 키워드, 감성분석을 통한 수질사고 전개양상분석을 사례기반으로 상세히 실시하고 그 의미를 분석, 도출하였다. 제안된 방법론을 2020년 발생한 인천광역시 유충사고기간에 적용하여 분석하였다. 그 결과, 수질사고와 같은 소비자에게 직접적인 영향을 미치는 정보의 공개가 제한된 상황에서 사고발생시 장기간의 피해 지속성이 있는 수질사고에 대한 뉴스 기사 언론보도의 논조 및 소비자의 긍부정도가 시간에 따라 명확히 변화됨을 확인할 수 있었다. 이것은 공급자 입장에서의 수질사고의 전개양상은 시설물의 빠른 복구도 매우 중요하지만 소비자의 긍정도를 높이기 위한 소비자 중심의 정책마련의 필요성을 제시하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.685-690
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• 2023

도시의 인구증가 및 고밀화에 따라 기존 지하구조물에 인접하여 대심도 굴착 공사 물량이 증가하는 추세인 것으로 분석되었다. 현재 지하구조물 및 궤도는 외부요인에 의해 지하구조물의 손상이 다수 발생되는 실정이며 터널 내의 계측결과로 원인을 분석하여 예방차원이 아닌 사후처리에 대해서 측정을 하고 있는 실정이다. 본 연구의 목적은 공용중인 도시철도 선로와 인접한 굴착공사에 따른 구조물의 변형에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 또한 외적 요인으로 인해 지하구조물 및 궤도 손상 및 파괴가 발생하기 전 구조물의 변위를 머신러닝 기법을 통해 구조물의 안전성을 평가하고자 한다. 분석결과, 분석한 데이터세트에서 구조물관리기준치에 도달하는 시간을 예측하기에 적합한 모델은 다항회귀 머신러닝 알고리즘인 것으로 분석되었다. 그러나 본 연구에서 적용한 자동화계측 데이터에 한정될 수 있으므로 추가적으로 구조물 조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 향후 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1261-1270
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• 2022

본 연구의 목적은 사람들이 쉽게 접할 수 있는 포털의 뉴스 검색 결과를 활용하여 쉽게 접근, 활용하지 못하는 상수도 누수 관련 정보를 모아 분석하는 것이다. 상수도 시스템의 누수사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 누수사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 추출된 누수사고 기사에서 발생일시, 피해영향, 발생지점, 피해원인, 피해시설 등과 같은 추가적인 정보의 획득이 가능하도록 상수도 누수사고 정보 분석에 적합한 데이터 분석 기법을 개발하였으며 그에 따른 적용결과를 제시하였다. 본 연구에서 제안한 빅데이터 기반 누수 분석을 통한 가치 추출은 기존의 상수도통계 결과와 비교를 통한 유의미한 가치를 추출하는 데 1차적 목표가 있으며, 이와 같은 분석 결과를 활용하여 향후 누수 사고 대응에 있어 소비자의 반응에 효과적으로 대응하거나 서비스 수준을 결정하는데 활용할 수 있다. 즉, 이와 같은 분석결과의 제시를 통해 사고와 같은 정보를 대중에 조금더 알려야하는 필요성을 제시하고, 사고 발생시 빠른 대처가 가능할 수 있는 전파 및 대응 체계를 마련하는데 연계활용할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권5호
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• pp.1-13
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• 2023

우리나라는 기후변화 위기에 대응하기 위해 2050 탄소중립을 선언하였으며, 이를 위해 다양한 감축 계획 및 입법화 과정을 진행 중이다. 탄소중립의 실현은 산업기술 전반에서의 근본적 변화를 필요로 하기 때문에 이를 위한 구체적 대응체계 마련이 매우 중요하다. 본고는 탄소중립 관련 산업기술 확보 경쟁에서 선제적으로 대비하기 위하여 글로벌 탄소중립 기술분야의 현황과 발전 트렌드를 파악하고자 한다. 이를 위해, 탄소중립 관련 온라인 뉴스기사 데이터를 웹 크롤링하여 수집하였고, 미래신호분석방법론과 인공신경망 딥러닝 기술인 Word2Vec알고리즘을 적용하여 탄소중립 기술 트렌드를 분석 및 예측하였다. 분석결과, 탄소 과배출 업종인 철강업 및 석유화학 분야의 기술고도화가 요구되고 있었으며, 전기차 분야에의 투자 타당성 확보와 기술 고급화가 추세인 것으로 드러났다. 이에 대한 정부의 적극적인 지원과 글로벌한 기술협력/인프라 조성이 밑받침되어야 할 것으로 보인다. 그 외에도 탄소중립 관련 인력양성이 시급한 것으로 나타났으며, 기업에서 필요한 탄소중립 인력을 양성할 수 있도록 간접지원정책 마련의 필요성을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.1-19
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• 2023

최근 탄소중립의 대안으로 떠오르고 있는 자전거의 통행행태를 파악하기 위하여 경유지를 고려한 통행발생량을 추정하고자 하였다. 서울시 공공자전거인 '따릉이'의 GPS 주행궤적 데이터를 이용하여 통행에서의 중간 경유지인 체류 지점을 파악하고, 인구, 토지이용, 물리적인 특성을 반영한 통행발생량 모형을 분석하였다. 맵매칭과 체류 지점 탐지 알고리즘을 이용하여 체류 지점을 추정한 결과, 전체 통행의 약 12.1%에서 체류 지점이 나타났다. 체류가 발생한 통행은 비체류에 비해 평균 이용거리와 이용시간이 더 길며, 체류 지점이 집중되는 시간대는 오전 첨두시와 오후 첨두시 사이의 비첨두시인 것으로 나타났다. 시각화 분석에 따르면 공원 및 레저 시설, 업무시설에서 주로 체류 지점이 나타났다. 체류 지점을 고려하기 위하여 기존의 대여소 기반이 아닌 육각격자를 분석단위로 설정하였으며, 영과잉 음이항(Zero-Inflated Negative Binomial, ZINB) 모형을 이용하여 체류 지점을 고려한 통행발생량을 추정하였다. 분석결과, 자전거전용도로 및 자전거·보행자겸용도로(분리형)와 같이 자전거 이용자의 안전이 확보된 자전거 인프라에서 통행발생량 및 체류 지점에서 발생한 통행이 많은 것으로 나타났다. 또한 공공자전거는 대중교통의 접근수단으로서 퍼스트&라스트 마일 수단의 역할을 하며, 생활중심지와 고용중심지에서 통행발생량이 커지는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 자전거 인프라의 추가 확충 계획 시 이용자의 안전시설 및 공간 확보가 우선돼야 하며, 대중교통과 연계한 자전거 인프라 시설 보급방안의 수립이 필요한 것으로 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.146-146
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• 2020

최근 하천의 유사 중 소류사량을 계측하기 위해 사용된 기존의 물리적 소류사 샘플러를 이용한 직접계측방법은 홍수 시에 깊은 수위와 빠른 유속, 계측 절차상의 위험성 때문에 현장관측이 매우 어려운 한계를 극복하기 위해 현업에서는 소류사량을 간접적으로 추정하는 이론식에 의한 방법이 광범위하게 활용되고 있으나 이 방법 또한 추정이론식의 적용지역, 적용방법에 따라 결과가 수십배 이상 큰 차이를 나타나 실제 활용성에 대한 문제점이 있다. 이러한 기존의 소류사량 측정 방법의 문제점을 보완하기 위해 소류사량을 간접계측하는 방법이 활발히 제안되고 있다. 대표적인 방법으로 하상 이동 시 소류사의 충돌음을 음향센서로 계측하여 신호처리를 통해 소류사량을 추정하는 계측기기인 하이드로폰이 있다. 그러나 국외의 소류사량 간접계측 장치는 소류사량의 운송량이 많을 경우 음향신호 중접으로 인해 펄스 수의 감소, 감지 가능한 입경크기의 제한 등의 문제가 있다. 또한 국내의 백무평(2018)이 제안한 소류사 분석 방법인 대역통과방법(B-P Method)는 소류사량 추정에 있어서 기존의 방법과는 달리 주파수 특성을 반영하여 이전 연구들에 비하여 펄스 검출률을 향상시겼지만 이 방법은 극히 낮은 저유속과 작은 입경이라는 실험조건에서 이루어졌다는 제한사항이 있다. 따라서 본 연구는 다양한 입경과 고유속에 대하여 소류사량을 정량화할 수 있는 방법을 제시하기 위해 소류사 입경이 하이드로폰에 충돌할 때 발생하는 단독입자의 충돌음을 계측하기 위한 실외 수로실험장치를 구축하여 계측을 수행하였다. 실험은 현장에서 대표 시료로 분류된 몇 가지 입경에 대해서 유량 변화에 따른 충돌음향과 소류사량 그리고 소류사 입경크기에 따른 하이드로폰에서 인지되는 음향 특성을 계측 및 분석하였다. 연구결과 입경 크기 및 수리조건 변화에 따른 하이드로폰의 충돌음향 특성을 파악하여 단일 입경별 소류사량 추정관계식을 산출하였다. 또한 산출된 추정 관계식의 특성치와 공급 소류사량 간의 관계를 유도해 보았다. 향후 혼합입경에 대한 실험과 추정 관계식 신뢰성 검토 후 추가적으로 다양한 실험조건을 고려하여 실제 하천에 운송되는 소류사량과의 교정관계 확립을 진행한다면 국내 소류사량 데이터 수집을 위한 현장 설치까지 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.140-142
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• 2021

5세대 이후의 이동통신 기술은 초고속, 초연결, 초저지연 등을 요구하고 있다. 이 중, 안전한 초연결의 기술적 요구사항을 만족하기 위해서는 IoT 서비스의 말단에 해당하는 저사양 IoT 기기들도 고사양 서버와 동일한 수준의 보안 기능을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 보안 기능을 수행하기 위하여 암호 알고리즘에서 필요한 정도의 안전성을 가진 암호키들이 요구되고, 암호키는 보통 암호학적 난수 발생기로부터 생성된다. 이때 난수 생성을 위해서는 좋은 잡음원들이 필요한데, 저사양 기기 환경 특성상 충분한 잡음원을 확보하기 어렵기 때문에 TRNG와 같은 하드웨어 난수 발생기를 사용한다. 이 논문에서는 방사성 동위원소의 붕괴를 예측할 수 없다는 양자의 특성을 기반으로 한 칩을 사용하였으며, 이 칩이 출력하는 신호를 기반으로 이진 비트열 형태의 엔트로피 소스를 얻는 여러 방법(TRNG)을 제시하였다. 또한, 각각의 TRNG에서 출력된 값의 엔트로피에 대해 NIST SP 800-90B 테스트를 이용하여 각 방법에 대한 엔트로피 양을 비교하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.173-185
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• 2022

현재 한국의 웹툰은 세계 디지털 만화 시장을 선도하고 있다. 웹툰은 세계 각국 다양한 언어로 서비스되고 있으며 웹툰의 IP(지식재산권)를 이용해 제작된 드라마와 영화가 크게 흥행하면서 웹툰의 영상화 작업도 점점 많아지고 있다. 그러나 이러한 웹툰의 성공과 함께 웹툰 작가의 노동 환경이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 「2021년 만화 이용자 실태조사」에 따르면, 웹툰 작가의 하루 평균 작업시간은 10.5시간이며 일주일 평균 5.9일을 창작활동에 사용한다. 작가들은 매주 많은 분량의 그림을 그려야 하는데, 웹툰 간의 경쟁은 더욱 치열해지고 있으며 회 당 작가가 그려야 할 분량은 점점 늘어가고 있다. 따라서, 이 연구에서는 딥러닝 기술을 이용하여 웹툰 배경 이미지를 생성하고 웹툰 제작에 활용할 것을 제안한다. 웹툰의 주요 인물은 작가의 독창성이 상당 부분 포함되는 영역이지만, 배경 그림은 비교적 반복적이며 독창성이 필요하지 않은 영역이기 때문에, 작가의 작화 스타일과 유사한 배경 그림을 생성할 수 있다면 웹툰 제작에 유용하게 사용될 수 있다. 배경 생성은 image-to-image translation에서 좋은 성능을 보여주고 있는 CycleGAN과 카툰(cartoon) 스타일에 특화된 CartoonGAN을 이용한다. 이러한 생성은 과도한 업무환경에 처한 작가들의 노동 시간을 단축하고 웹툰과 기술의 융합에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권1호
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• pp.31-39
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• 2023

시설물의 고령화로 인한 유지관리 비용을 줄이고 안전성을 확보하기 위해서는 시설물 유지관리 데이터를 활용하여 향후 시설물의 상태를 예측하고 이를 유지관리 의사결정에 활용하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구는 XGBoost를 활용하여 다양한 유지관리 정보로부터 향후 시설물의 부재 상태를 추정하는 방법론을 제안함을 목표로 한다. 방법론의 유효성을 검증하기 위해 교량시설물을 대상으로 샘플 데이터를 구축하고, 차기 정밀안전점검 및 정밀안전진단 시 부재 상태등급 예측모델을 개발 및 평가했다. 예측모델의 성능 평가 결과, 주요 부재(바닥판, 주형, 교대/교각) 상태등급을 예측하는 데 준수한 성능을 보였다(평균 F1 score 0.869). 또한 개발된 예측모델의 실무적 활용 가능성을 실증하기 위해 FMS 유지관리 데이터 관리 기능과 주요부재 상태등급 예측 기능을 제공하는 테스트베드를 구축했다. 이를 통해 본 연구에서 구축한 샘플 데이터와 예측모델을 활용하여 시설물 관리자에게 유지관리 의사결정에 필요한 시설물 정보 및 시설물 상태 예측정보를 제공할 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후에는 추가적으로 데이터를 수집하고 다량의 데이터가 축적된 경우 좋은 성능을 보인다고 알려진 딥러닝 알고리즘을 활용함으로써 예측 성능을 높일 수 있다. 또한 제안된 방법론을 터널, 항만 등 다양한 시설물에 적용하여 상태등급 예측모델을 개발할 수 있다.