• 터널과지하공간
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• 제30권2호
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• pp.164-179
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• 2020

지반구조물에 대한 한계상태설계법의 적용에 있어서 단위중량, 포아송비, 변형계수, 점착력 및 내부마찰각 등은 설계의 정확성 및 신뢰도 향상에 매우 큰 영향을 미치는 지반특성값이다. 특히 풍화토 및 풍화암 등 풍화대에 지반구조물이 위치하게 될 경우 이들 지반특성값 중에서도 점착력과 내부마찰각이 구조물과 지반의 하중 및 저항계수를 판정하는데 매우 높은 연관성이 있으며 따라서 공내전단시험과 같은 현장시험으로부터 구해지는 이들 지반정수의 정확한 산정은 지반구조물의 최적설계를 좌우하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 국내 38개 시공사례 분석을 통해 이들 지반정수들의 설계적용 사례를 검토, 현장시험의 중요성을 확인하였으며 이를 토대로 ASTM에서 규정하는 모든 표준절차를 반영하는 새로운 풍화대 강도특성 측정장치를 개발하였다. 또한 본 장비의 현장적용을 통해 시험장비 및 시험자의 주관적 오류에 의한 오차발생 가능성을 최소화한 장비의 개선성능을 확인하였으며, 이를 토대로 한계상태설계법의 적용 시 핵심 지반특성값의 정량적 산정을 위한 기틀을 마련하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권3호
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• pp.255-262
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• 2010

시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.713-722
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• 2013

본 논문에서는 깊이정보를 이용하여 케스케이드 방식에 기반한 실시간 손 영역 검출 방법을 제안한다. 실험 환경 조명 조건의 변화로부터 빠르고 안정적으로 손 영역을 검출하기 위해 깊이정보만을 이용한 특징을 제안하며, 부스팅과 케스케이드 방법을 이용한 분류기를 통해 손 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저, 깊이정보만을 이용한 특징을 추출하기 위해 입력영상의 중심 깊이 값과 분할된 블록의 평균 깊이 값의 차이를 계산하고, 모든 크기의 손 영역 검출을 위해 중심 깊이 값과 2차 선형 모델을 이용하여 손 영역의 크기를 예측한다. 그리고 손 영역으로부터의 특징 추출을 통한 학습 및 인식을 위해 케스케이드 방식을 적용한다. 본 논문에서 제안한 분류기는 정확도를 유지하고 속도를 향상시키기 위하여 각 스테이지를 한 개의 약분류기로 구성하고 검출율을 만족하면서 오류율이 가장 낮은 임계값을 구하여 과적합 학습을 수행한다. 학습된 분류기를 이용하여 손 영역을 분류하고, 병합단계를 통해 최종 손 영역을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 기존의 다양한 아다부스트와 정량적, 정성적 비교 분석을 통해 제안하는 손 영역 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권3호
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• pp.114-123
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• 2016

본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.115-124
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• 2013

본 논문에서는 무선 센서네트워크상에서 Lightweight Individual Encryption Multicast 방식으로 그룹키의 사용대신에 Forward Error Correction을 이용한 개인별 인크립션을 사용하여 안전한 데이터 전송을 제안한다. 무선 센서네트워크에서 센서노드 프로그램을 위한 업데이트 방법으로 싱크 노드는 데이터를 다수의 센서노드에게 멀티캐스트 방식으로 전송이 가능하며, 그룹키 인크립션 방식이 가장 보편적인 안전한 데이터 전송을 위한 방식이라 할 수 있다. 이러한 그룹키 방식은 더 강력하고 안전한 데이터 전송을 위하여 멤버의 가입 및 탈퇴시 키를 재 생성하는 re-key 방식이 필요하다. 그러나 이러한 그룹키 방식을 센서네트워크에서 구현하기에는 제한된 컴퓨팅 자원, 저장 공간, 통신 등으로 인한 많은 제약이 존재한다. 또한 개인별 인크립션을 사용하면 각 노드에 대한 개별적 컨트롤은 가능하지만, 데이터 전송을 위한 개인별 인크립션 비용이 많이 발생하는 문제점이 있다. 멀티캐스트 전송시 개인별 인크립션 방식이 많이 고려되지 않았지만, 보내고자 하는 전체 데이터의 0.16 %만 개인키를 사용하여 각 노드에게 유니캐스트로 안전하게 전송하고, 나머지 99.84%의 데이터는 멀티캐스트를 이용하여 전송함으로써 무선 센서네트워크 성능을 향상시킨다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.65-75
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• 2013

본 논문에서는 깊이 영상만을 이용하여 손 영역 추적 및 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 조명 조건의 영향을 제거하고 빠르고 안정적인 정보 획득을 위해 깊이 정보만을 이용하는 추적 방법을 제안하고, 영역 확장 방법을 통해 추적 과정 중에 발생할 수 있는 오류에 대한 판단 방법과 다양한 제스처 인식에 응용이 가능한 손 끝점 검출 방법을 제안한다. 먼저 추적점을 찾기 위해 중심점 전이 과정을 통해 최근접점을 찾고 그 점으로부터 영역 확장을 통해 손 영역과 경계선을 검출한다. 그리고 영역 확장을 통해 획득한 무효경계선의 비율을 이용하여 추적영역에 대한 신뢰도를 계산함으로써 정상 추적 여부를 판단한다. 정상적인 추적인 경우, 검출된 손 영역으로부터 윤곽선을 추출하고 곡률 및 RANSAC, 컨벡스 헐(Convex-Hull)을 이용하여 손 끝점을 검출한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 추적 및 손 끝점 검출 알고리즘의 효율성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.11-19
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• 2021

소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.27-35
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• 2021

일반적으로, 태양광모듈은 20년 이상의 장기간 동안 사용할 수 있다고 알려져 있지만, 설치된 주변 환경요인(염분, 온도, 습도, 자외선, 음영 등)에 따라 다양한 열화현상이 발생하여, 전기적 성능과 수명이 크게 감소할 수 있어 태양광 모듈에 대한 정확한 열화특성 분석이 요구되고 있다. 그러나, 태양광모듈의 출력을 STC조건으로 보정하여 초기 사양과 비교분석하는 기존의 열화특성 분석방법은 데이터 보정 시 필연적으로 발생하는 데이터 오류로 인하여 객관성이 결여될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 태양광전원 모듈부와 모니터링부로 구성된 열화진단 시험장치를 구축하여 모듈별 출력 데이터를 측정 및 수집하고, 태양광모듈의 출력 변동성과 통신 에러 및 지연에 따른 영향을 최소화하기 위하여, MATLAB을 이용한 열화특성 분석 모델링을 통하여 실측 데이터를 평활화한다. 또한, 이를 바탕으로 태양광모듈의 열화 상태를 계절별 실측 출력특성에 따라 분석한 결과, 전체 구형모듈의 평균 열화율은 총 25.73%이고, 연평균 1.55%씩 열화됨을 진단할 수 있어, 본 논문에서 구축한 열화진단 시험장치의 유용성을 확인하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.307-312
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• 2021

핵의학에서 Dose calibrator는 단일 핵종의 방사능을 측정하기 위해 사용하는 장비이다. 인체에 정확한 용량의 투여는 진단과 치료에 중요한 요인으로 작용하며, 투여 전 Dose calibrator를 통한 방사능 측정은 가장 중요한 요소이다. 이러한 Dose calibrator는 각 의료기관에서 설치 후 일상적인 정도 관리를 시행한다. 정도관리는 설치 후 품질관리를 보증하는 하나의 방편이며 진료의 질을 향상시키고 환자의 안전을 도모하는 데 필수적이다. 이에 정확하고 표준화된 성능 평가 방법을 구축해야 한다. 따라서 본 연구는 정도관리의 정확도와 기준성을 높여 품질 관리의 정량적 평가를 위해 3D 프린트를 이용하였다. 연구 방법은 정도관리를 위한 Q.C 표준선원이 중앙에 장착될 수 있는 3D 프린트를 이용한 보조기구를 재작하였다. 재현성 검사를 시행하였을 때 3D 프린트의 장착 유무에 따른 정도관리 선원의 오차율 값의 차이를 비교하였다. 연구 결과 표준선원의 정도관리 기댓값과 판독값의 오차 범위가 F-18 핵종에서는 0.302% 감소하였고, ^99mTc-pertechneate 핵종에서는 0.09% 로 나타났다. 향후 정량적이고 표준화된 정도관리를 통해 장비의 노후화, 표준선원의 반감기에 따른 계산 오류 등 정도관리의 영향을 주는 요인을 감소시키고 정확한 방사성의약품을 투여할 수 있는 기본적인 요인으로 작용할 수 있을 것이라 사료된다.