플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험을 통해 구한 N치가 설계 시 주요 입력값이나 짧은 입찰기간과 광범위한 구역에서 다수의 현장시험을 실시하는 것은 실제적으로 어려운 상황이다. 본 연구에서는 인공지능(AI)을 가지고 회귀분석을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였으며, 최소한의 시추자료를 학습시킨 후 표준관입시험을 실시하지 못한 곳에서 N치를 예측하는데 그 목적이 있다. AI의 학습 성능을 높이기 위해서는 빅 데이터가 중요하며, 금회 연구 시 부족한 시추자료를 빅 데이터화 하는데 '원형증강법'을 적용하여 시추반경 2 m까지 가상 N치를 생성시키는 작업을 선행하였다. AI 모델 중 인공신경망, 의사결정 나무, 오토 머신러닝을 각각 적용하였으며 이 중 최적의 모델을 선택하였다. 최적의 모델을 선택하는 방법은 세 가지의 예측된 AI 모델 중 최소 오차값을 가지는 것이다. 이를 위해 폴란드, 인도네시아, 말레이시아에서 수행한 6개 프로젝트를 대상으로 표준관입시험의 실측N치와 AI의 예측N치를 비교하여 타당성 여부를 연구하였고, 연구 결과 AI 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 분석되었다. AI 예측값을 가지고 미시추 구간에서 지반특성을 파악 할 수 있었으며 3차원 N치 분포도를 사용하면 최적의 구조물 배치가 가능함을 확인하였다.
최근 가파른 성장세를 기록하고 있는 고부가가치 산업인 건설엔지니어링 산업을 미래지향적인 산업으로 바라보는 시각이 많아졌다. 하지만 타 산업분야에 비해 경기 동향을 분석할 수 있는 체계가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 건설엔지니어링 기업을 대상으로 하는 기업경기실사지수 모델을 개발하여 2011년 4/4분기와 2012년 1/4분기에 대한 경기 동향을 조사하고 주요 특징을 분석하였다. 건설엔지니어링기업 경기실사지수(CEBSI)는 자금부문, 인력부문, 채산성, 수주규모, 국내외 시장현황, 경영 애로사항, 정책개선 등 기업 경기상황을 정확히 판단하기 위한 지표로 구성되었다. CEBSI는 향후 건설엔지니어링 산업뿐만 아니라 전체 건설 산업의 경기현황 및 전망자료로 활용되어 체계적이고 정확한 정책을 수립할 수 기초 자료로 활용될 것이다.
본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 활용하여 텍스트에서 정보를 추출하기 위한 한글 데이터셋 구축 방법을 탐구한다. 현대 사회에서는 혼합된 정보가 빠르게 유포되며, 이를 효과적으로 분류하고 추출하는 것은 의사결정 과정에 중요하다. 그러나 이에 대한 학습용 한국어 데이터셋은 아직 부족하다. 이를 극복하기 위해, 본 연구는 생성형 대규모 언어 모델을 사용하여 텍스트 기반 제로샷 학습(zero-shot learning)을 이용한 정보 추출을 시도하며, 이를 통해 목적에 맞는 한국어 데이터셋을 구축한다. 본 연구에서는 시스템-지침-소스입력-출력형식의 프롬프트 엔지니어링을 통해 언어 모델이 원하는 결과를 출력하도록 지시하며, 입력 문장을 통해 언어 모델의 In-Context Learning 특성을 활용하여 데이터셋을 구축한다. 생성된 데이터셋을 기존 데이터셋과 비교하여 본 연구 방법론을 검증하며, 관계 정보 추출 작업의 경우 KLUE-RoBERTa-large 모델 대비 25.47% 더 높은 성능을 달성했다. 이 연구 결과는 한국어 텍스트에서 지식 요소를 추출하는 가능성을 제시함으로써 인공지능 연구에 도움을 줄 것으로 기대된다. 더욱이, 이 방법론은 다양한 분야나 목적에 맞게 활용될 수 있어, 다양한 한국어 데이터셋 구축에 잠재력을 가진다고 볼 수 있다.
3자원 정보모델에 기반한 건설프로세서의 혁신이 새로운 추세가 되고 있고 고속철도와 같이 시스템엔지니어링에 해당하는 경우에는 가장 좋은 활용 사례가 될 수 있다. 정보모델은 3차원 영상에 기반하고 다양한 구성요소가 가진 기본정보와 설계와 유지관리에 이르는 생애주기 정보를 저장하고 재활용할 수 있도록 한다. 이 논문에서는 호남고속철도의 한 구간을 대상으로 이미 제안된 철도시설물정보모델의 개념에 근거하여 3차원 정보모델을 구성하였다. 구성된 정보모델에 기반하여 2차원도면, 해석, 견적, 시뮬레이션 등의 각 솔루션으로의 연동성 확보를 위한 시범사업의 결과를 정리하였다. 콘크리트 박스 교량을 대상으로 하는 시범사업을 통해서 생산성 향상 및 3차원 모델의 재활용성을 확보하였다.
본연구에서는 가뭄이 빈번히 발생하는 지류 상류 지역에서 농번기에 부족한 물을 확보하기 위하여 평상시 잉여의 물을 지하 대수층에 주입하는 인공함양 방식을 설계함에 앞서 적정 주입량 및 주입효율을 수치모델을 활용하여 평가하고자 하였다. 인공함양 수치모델 대상지역은 홍성군 갈산면 운곡리 일대를 대상으로 하였으며 다양한 공당 주입량 조건과 대수층의 수리적 특성을 고려하여 모델링을 수행한 결과, 연구지역의 공당 적정주입량은 50.0 ㎥/day/공로 평가되었으며 주입효율은 총 주입용량 대비 33.2~81.2%로 예측되었다. 특히, 주입효율은 주입시간이 짧을수록 비선형으로 증가하는 양상을 보였으며 잔류 저류용량은 총 주입용량이 많을수록 증가하여 물부족 시 사용 가능량이 많아지므로 보다 유리할 것으로 보였다. 향후 보다 정확한 함양효율 평가를 위해 현장 실증시험 결과를 활용하여 모델을 검증하고 이를 통해 주입 및 취수에 대한 적정 시나리오를 구축한다면 보다 효율적인 인공함양 시스템의 운영이 가능할 것이다.
3단형 과학로켓(KSR-III)의 기본형 및 응용형에 공통으로 사용되는 주엔진은 액체산소를 산화제로, 케로신을 연료로 사용하는 액체추진기관이다. 엔진 기본설계를 통하여 로켓 임무 요구사항에 부합되도록 엔진 각 부분의 기본제원을 설정하였고, 엔진의 형상을 결정하였다. 설계된 엔진의 성능검증 작업은 분사시험용 엔진, 축소형 엔진, 엔지니어링 모델 및 비행시험모델의 설계/제작/시험을 통하여 순차적으로 수행할 계획이다. 본 연구는 3단형 과학로켓 엔진의 기본설계 및 성능검증 계획에 관한 것이다.
신 차종의 개발 시, 기존 차량 모델을 사용하여 재 설계하는 방식에 의해 전례 없이 빠르게 차량 개발을 수행하고 있다. 또한 대부분의 이들 후속 차량은 공통 플렛폼 상에 설계되고 있으며, 일반적으로 충격, 구조 건전성, 생산 타당성 검토 등의 컴퓨터 시뮬레이션은 개발 프로세서 초기 단계에서 행하여 지고 있으나. NVH 엔지니어링은 차량 개발 프로세스의 매우 중요한 과정으로 되어 있음에도 불구하고, 실내 소음, 진동 승차감, 피로 수명 예측 등은 사용되는 해석 모델의 크기 및 복잡성으로 인하여 이들 성능 특성 평가 및 최적화는 아직 도전 과제이며, 본 논문에서는 몇몇 선진 OEM에서 수행되고 있는 NVH 개발 프로세스와 이를 가능케 하는 기법을 소개한다.
제품 개발 초기 단계에서 제품의 개념을 신속하게 구체화하여 제품의 기능, 구성, 부품 간 관계, 치수 및 간단한 형상들을 정의한 후, 검증(해석 및 실험)을 통해 가장 최적화된 설계 결과를 얻는다. 그러나 이 과정에서 일반적으로 설계 정보를 바탕으로 해석을 수행하기 위한 모델을 새롭게 생성해야 하는 문제가 있다. 또한 설계 변경이 발생하는 경우에는 도면을 다시 작성하고 해석 모델이 재생성 및 부품 생성을 위하여 데이터 입력을 다시 해야 한다. 이러한 문제는 선박의 초기 설계 및 해석 분야에서도 발견할 수 있다.(중략)
마이크로 서비스 아키텍처는 매우 밀접한 비즈니스 기능을 수행하기 위한 목적으로 시스템을 소형 경량 서비스로 분할하는 것에 중점을 두고 있기 때문에 민첩성, 개발 생산성, 신뢰성, 배포 용이성에만 집중하는 경향이 있다. 마이크로 서비스 아키텍처에서 바라보는 데이터베이스는 단지 데이터를 저장하고 추출하는 파일 혹은 스토리지이며, 소프트웨어 개발 편리성과 확장성을 위해서 데이터 품질은 희생될 수 있음을 강조한다. 데이터베이스 구조와 데이터 의미를 이해하기 위해 사용되는 데이터베이스 리버스 엔지니어링은 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 활용을 위해 필요하다. 하지만, 데이터 품질을 경시하는 마이크로 서비스 아키텍처에서는 리버스 데이터베이스 엔지니어링 적용에 어려움이 있다. 본 연구는 해결책으로써 개념 데이터 모델 복원 시 마스터 데이터를 활용한 데이터 리버스 엔지니어링 방법을 제안한다. 적용 사례로 마이크로 서비스 아키텍처로 구현된 반품 서비스 데이터베이스에 제안 방법을 구현하여 적용 가능성을 검증하였다.
이 연구의 목표는 엔지니어링 중간엽 줄기세포에 의해 발현된 SDF-1의 효과를 규명하고 신경인성방광 랫 모델에서 관련 메커니즘을 조사하는 것이다. Sprague-Dawley 랫(N=48)을 대조군, 신경인성방광군, 신경인성방광군+imMSC군 및 신경 인성방광군+SDF-1 eMSC 군으로 무작위 선정하였다. 신경인성방광 랫 모델은 양측 골반 신경 손상으로 유도하였으며 골수 유래 중간엽 줄기세포를 immortalized한 MSC (empty vector)와 upregulated SDF-1한 MSC ( immortalized+SDF-1 치료유전차 발현)로 엔지니어링 하였다. 엔지니어링 중간엽줄기세포를 양측 골반 신경 손상부위와 방광에 주사하여 생착시켰다. 주사 4주 후 치료 효과를 양측골반신경 및 방광 조직을 마손 삼색 염색 및 면역 염색으로 분석하였다. 신경인성방광군+SDF-1 eMSC 군에서 방광 평활근이 유의하게 증가하였다(P<0.05). 신경마커 베타-III 튜불린 및 SDF-1 발현 또한 유의하게 증가하였으며(P<0.05), 이를 통해 손상된 신경을 복구하고, 신경인성 방광 랫 모델의 방광조직을 회복시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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