• 융합정보논문지
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• 제11권7호
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• pp.189-194
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• 2021

어깨관절 컴퓨터 단층 검사 시 발생하는 노이즈 및 줄무늬 인공물에 있어 Boost3D 알고리즘 적용을 통해 노이즈 및 줄무늬 인공물 감소 효과를 알아보고자 하였다. 어깨관절이 포함된 흉부팬텀을 이용한 팬텀 연구와 2020년 9월부터 2020년 10월까지 어깨관절 컴퓨터단층검사를 실시한 35명에 대한 어깨관절 영상을 통해 임상 평가를 하였다. 평가는 Boost3D 알고리즘 적용 전 그룹과 후 그룹으로 나누어 노이즈 값, 신호 대 노이즈 비, 평균 대 표준편차 비 값을 분석하였다. 팬텀 영상 평가 및 임상 영상 평가에서 분석한 노이즈 값 및 평균 대 표준편차 비 값 모두 Boost3D 적용 후 그룹에서 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다(p<0.05). 본 연구를 통해 Boost3D 적용을 통해 노이즈 및 줄무늬 인공물이 감소됨을 알 수 있었으며, 평균 대 표준편차 비 값이 높게 나타나 우수한 영상으로 판단할 수 있다. 어께관절 컴퓨터 단층 검사 시 Boost3D 알고리즘을 이용한다면 어깨관절 부위에서 발생할 수 있는 노이즈 및 줄무늬 인공물을 감소시킨 우수한 영상을 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.141-147
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• 2013

인공어초는 인공적으로 해저에 구조물을 설치하여 수산자원의 서식장, 산란장 및 치어 성육장을 제공하여 줌으로써 황폐화된 어장의 생산성을 제고하고 자원을 증강시키는 사업으로서 국내외에서 그 가치를 높이 평가받고 있다. 그러나, 인공어초를 시설하고 일정기간이 경과한 후, 인공어초 사업의 타당성을 분석하기 위해 지속적으로 관찰이 필요하지만 막대한 예산 및 전문 인력이 부족하여 객관적이고 공정한 사후 관리를 수행하는 것이 불가능한 실정이다. 따라서, IT 정보기기 융합 인공어초의 개발을 통하여 바다목장 내에 시설된 인공어초를 지속적으로 모니터링하고 수집된 해양 환경 정보를 기반으로 인공어초 효과를 객관적으로 분석할 수 있는 방안을 제공할 필요성이 있다. 본 논문에서는 IT 정보기기가 융합된 인공어초를 설계 및 구현하고, 이에 연동되는 어초종합정보시스템을 구축하여 바다목장에 대한 관리 시스템을 체계화하는 사례를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.233-233
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• 2019

본 연구에서는 3형식 다공성 인공어초의 국부세굴 발생에 따른 인공어초의 안정성 검토를 위하여 3차원 수치모형인 FLOW-3D의 Sediment 모듈을 적용하여 분석을 실시하였다. 실험파랑 설정을 위하여 인공어초 설치 예정지인 서해 대상해역(대청도, 연평도 인근)의 100년 빈도 설계파랑을 적용하였으며, Bretschneider-Mitsuyasu 스펙트럼 기법을 통하여 파랑을 재현하였다. 원형상격자 조건은 최대 0.1m~2.0m에 해당하며, 수치모형실험 해석 시간을 고려하여 입사파랑의 진행방향으로 인공어초의 1/2 폭에 해당하는 X축(190개), Y축(80개), Z축(110~180개) 영역에 대한 격자조건 설정하고 분석을 실시하였다. 분석은 인공어초 하중에 따른 동적 거동을 반영하는 FSI(Flood Structure Interaction)기법을 적용하였으며, 분석결과 인공어초 구조물 하단의 돌출부분에서 세굴발생이 확인되었으며, 최대세굴심은 3형식 인공어초의 규격 및 단위체적당 중량이 클수록 높게 발생하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.4-4
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• 2023

C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.1034-1035
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• 2020

인공지능은 스스로 학습하며 기존 통계 분석보다 탁월한 분석 역량을 지니고 있어 스마트팩토리 혁신에 새로운 전기를 마련할 것으로 기대된다. 이를 증명하듯 스마트팩토리의 주요 분야인 공정 간 연계 제어, 전문가 공정 제어, 로봇 자동화 등에서 활발한 연구가 이어지고 있다. 본 논문에서는 소포물 분류 시스템에 전통적인 룰 기반의 제어 방식 대신 다중 에이전트 강화 학습 제어 방식을 설계 및 적용하여 효과적인 행동 제어가 가능함을 입증한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.111-120
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• 2021

상업용 건축물에서 화재가 발생하는 경우에는 피난경로가 복잡하고 연기 및 화염의 진행방향이 재실자의 피난방향과 비슷하기 때문에 많은 인명피해가 발생하고 있다. 인명피해를 최소화하기 위해서는 건축물에 대한 성능기반 피난설계가 필수적으로 요구된다. 성능기반 피난설계를 건축물에 적용하기 위해서는 각 건축물에 대한 복잡한 화재 시뮬레이션을 필요로 하기 때문에 많은 인력과 시간이 소요된다. 이를 보완하기 위하여, 화재 시뮬레이션을 수행하지 않고도 합리적으로 피난허용시간을 도출할 수 있는 피난허용시간 예측 모델을 개발한다면 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 상업용 건축물에 대한 화재 시뮬레이션을 수행하여 온도와 가시거리, 온도와 유독가스 농도의 상관관계를 규명하였으며, 이에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 이를 기반으로 피난허용시간을 예측할 수 있는 인공신경망(ANN) 모델을 개발하였다. 제안된 인공신경망 모델이 다른 상업용 건축물에도 적용될 수 있는지를 검토하기 위하여 다른 상업용 건축물에 대한 검증을 수행하였으며, 제안모델은 이 상업용 건축물의 화재 시 피난허용시간을 매우 우수한 정확도로 추정하는 것으로 나타났다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.144-151
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• 2023

이 연구에서는 동결융해 작용을 받는 다양한 콘크리트 배합에 대한 실험결과를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 이를 바탕으로 동결융해 작용을 받는 콘크리트의 인공지능 기반 내구성능 평가모델을 개발하였으며, 회귀분석을 통해 상대동탄성계수 추정식을 도출하였다. 제안된 인공신경망 모델의 오류율과 결정계수는 각각 약 10.4%와 0.7이었으며, 회귀분석 추정식도 유사한 결과를 나타내었다. 따라서, 제안된 인공신경망 모델 및 회귀분석 추정식은 다양한 배합의 동결융해 작용을 받는 콘크리트에 대한 상대동탄성계수를 추정하는 데에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.61-67
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• 2021

본 연구의 목적은 EFL학습자들을 위해 구체적 학습활동 모형을 통해 교실 수업의 한계를 극복하고 의사소통의 기회를 창출해 내고자 하였다. 연구 방법으로는 모형개발, 타당화, 적용으로 전략, 지침 등을 개발하고 도출하고자 2019년 3월부터 6월까지 실시하였다. 사전학습에서는 인공지능을 활용하여 교실 밖 자기 주도적 학습을 유도하고, 본 수업에서는 문제 해결 능력을 향상시키고 학습 내재화를 목표로 협력과 참여를 통해 결과물을 만들어내는 메이커 교육을 적용한 학습자 중심활동으로 구성하였다. 두 번의 타당성 테스트 후 수정 된 모델을 실험 그룹에 적용한 결과 창의성을 제외한 자기 주도, 관심, 문제 해결 및 참여도가 유의미했고 사후 테스트 결과는 모든 분야에서 유의미한 결과를 나타냄으로 연구 기대효과의 유용성을 확인하였다. 다만 영어 학습과 관련된 인공 지능을 수업에 쉽게 적용할 수 있는 소프트웨어의 개발과 방법에 대한 심화연구 그리고 학습활동에서 보다 체계적인 메이커 교육과의 융합활동의 제시 등 지속적인 후속 연구가 필요하다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.173-178
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• 2022

최근 인공지능, 빅데이터, IoT 등의 다양한 컴퓨팅 기술이 발달하고 있다. 특히 콘텐츠 및 의료 산업 등 여러 분야에서 인공지능 기반의 딥페이크(Deepfake) 기술이 다양하게 활용되고 있다. 딥페이크 기술이란 딥러닝과 fake의 합성어로, AI의 핵심기술인 딥러닝을 통해 사람의 얼굴이나 신체를 합성하여 억양, 목소리 등을 따라 하게 만드는 기술이다. 본 논문은 딥페이크 기술을 활용하여 애니메이션 모델과 실제 인물사진의 합성을 통한 가상 캐릭터생성을 연구한다. 이를 통해 애니메이션 제작과정에서 일어나는 여러 가지 비용 손실을 최소화하고 작가들의 작업을 지원할 수 있다. 또한, 딥페이크 오픈소스가 인터넷에 퍼짐에 따라 많은 문제들이 나타나면서 딥페이크 기술을 악용한 범죄가 성행하고 있다. 본 연구를 통해서 딥페이크 기술을 성인물이 아닌 아동물에 적용하여 이 기술에 대한 새로운 관점을 제시한다.

• 물과 미래
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• 제54권12호
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• pp.8-14
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• 2021