• 화약ㆍ발파
• /
• 제40권4호
• /
• pp.15-26
• /
• 2022

최근 건축물의 노령화에 따른 건물 전체 기능저하와 화재 및 지반침하와 같은 재난에 따른 건축물의 안정성 저하로 구조물 해체 수요가 급격히 증가하는 추세이다. 특히, 구조물 구성부위의 변형이나 손상의 정도가 심각한 구조물은 부재 내 집중하중이 발생하여 구조물 전체의 안정성이 저하되어 빠른 시일 내에 안전하게 구조물 해체가 가능한 시공기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 노후 구조물에 대한 비인가 증축이나 불법 개조와 같은 구조적 변경으로 시공 당시 건물의 설계도면과 상이한 경우가 빈번하다고 보고되어오고 있다. 본 연구에서는 해체 대상 구조물의 시공 당시 도면과 현 시점 구조와의 차이점을 보완하기 위하여, 실내외 구조 표면에 대한 실측값을 활용하여 3차원 모델을 역설계하는 기법을 제안하였다. 실제 해체 시공 예정인 건축물을 대상으로 구조물 외곽에 대하여 드론 촬영을 실시하고 구조물 내부는 LiDAR 스캐닝을 수행하여 건물외곽과 실내에 대한 점군데이터를 획득한다. 각각 점군데이터는 Smartmapper를 활용하여 정밀하게 정합되며 2차원 도면제작과 3차원 구조해석용 모델 작성에 사용된다. 제안된 역설계 기법을 검증하기 위하여 드론화상자료, LiDAR 스캐너자료, 정합자료로부터 생성된 3차원 모델과 실측된 부재간의 거리를 비교하였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제26권2호
• /
• pp.23-32
• /
• 2010

본 연구는 특별히 물과 관련된 실트질 계열의 경량기포혼합토(기포슬러리밀도 10kN/$m^3$ 대상)의 특성변화를 알아보기 위해 수행되었다. 일축압축강도, 투수계수, 모관상승고 등에 대한 연구가 이루어졌으며, 이들 연구를 뒷받침할 수 있는 경량기포혼합토의 미세구조에 대한 연구도 아울러 진행되었다. 사진을 통한 미세 구조 분석 결과 경량기포혼합토 내의 기포는 다양한 크기로 존재하며, 위치별 기포의 분포는 거의 일정한 것으로 밝혀졌다. 또한 기포 안에 아주 많은 미세한 공극들이 존재하여 물에 의해 경량기포혼합토가 포화상태에 가까이 도달될 수 있음이 밝혀졌다. 이미지를 이용한 간극률 산정도 같이 이루어졌다. 일축압축강도 시험 결과, 물에 의한 극한강도 값의 변화는 없으나 응력-변형거동에는 영향을 주는 것으로 나타났다. 경량기포혼합토의 투수계수는 평균 $4.857{\times}10^{-6}cm/sec$로 점토보다는 약간 큰 값을 갖는 것으로 나타났다. 경량기포혼합토의 모관상승은 시험초기부터 100분 이내에는 가파르게 진행되고, 그 이후 경과시간에 따라 상승속도가 점진적으로 완만하게 진행됨을 알 수 있다. 모관상승은 곧 재료의 단위중량 증가를 유발하므로 경량기포혼합토의 설계와 유지관리 시 각별한 주의가 요구된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.383-391
• /
• 2017

영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.25-32
• /
• 2022

최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.

• 경영정보학연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.97-118
• /
• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.

• Radiation Oncology Journal
• /
• 제28권3호
• /
• pp.166-176
• /
• 2010

목 적: 직장 내 풍선삽입을 하는 전립선 암 환자의 3차원 입체조형방사선치료(3D CRT)와 세기조절치료에 대한 적절한 계획표적부피 마진을 구하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 대상 및 방법: 환자는 반듯이 누운 자세에서 치료계획용 CT 촬영과 매 치료 전에 환자의 직장에 풍선이 삽입되었고 70 mL의 공기로 풍선을 팽창시켰다. Anterior-posterior (AP)와 측면에서의 전자식 조사문영상 이미지와 디지털 화재구성사진을 이용하여 치료간 환자 치료위치 및 풍선의 위치 변화를 분석하였다. 두 이미지를 정합하기 위하여 Visual $C^{++}$ 기반의 프로그램을 개발하여 사용하였다. 기존의 방법을 기반으로 풍선에 의한 선량 흐려짐 효과를 고려한 계획표적부피 마진을 구하는 방법 고안하였다. 결 과: 환자치료위치의 치료간 변화는 모든 방향에서 평균 1 mm 이내로 나타났다. 풍선의 치료간 변화는 left-right (LR) 방향에 비해 superior-inferior (SI)와 AP 방향으로 크게 나타났다. 풍선의 무작위오차를 포함시켜 새로 고안된 1차원 계획표적부피 마진 구하는 방법을 사용하여 마진을 구한 결과, 3D CRT의 경우에는 LR 방향으로 3.0 mm, SI 방향으로 8.2 mm, AP 방향으로 8.5 mm로 계산되었다. Intensity modulated radiation therapy의 경우, LR 방향으로 4.1 mm, SI 방향으로 7.9 mm, AP 방향으로 10.3 mm로 마진이 계산되었다. 결 론: 풍선의 무작위오차는 전립선 모양의 변형을 일으켜서 선량분포에 영향을 준다. 따라서, 새로 고안된 계획표적부피 마진을 구하는 방법에는 풍선에 의한 선량 흐려짐 효과가 고려되었다. 이 방법은 풍선의 무작위오차만 계산에 포함하기 때문에 풍선의 계통오차에 대한 보정을 전제로 한다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권35호
• /
• pp.107-128
• /
• 2014

상상력과 창의력을 기반으로 한 문화콘텐츠 산업이 창조경제의 핵심으로 주목받고 있으며, 특히 애니메이션은 고부가가치를 창출해 내는 산업으로 변함없이 각광을 받고 있다. 그중 디즈니 스튜디오는 오랜 시간동안 쌓아온 전문 기술과 작품 노하우를 통해 수익을 창출해 나가고 있는데, 여기에는 시대적 상황을 넘어서거나 혹은 변화에 맞춰진 그들만의 전략이 존재한다. 본 연구는 다시금 디즈니 애니메이션을 선두 자리에 올린 <겨울왕국>의 전달 메시지와 변형 요소를 환상성 중심으로 분석해보고 디즈니가 가족타깃의 애니메이션으로 성장하기 위해 이용했던 요소들은 무엇인지 찾아보고자 한다. 디지털 기술의 발달은 다양한 매체를 통해 환상성 재현을 가능하게 만들고 있다. 하지만 현대 매체가 재현해 내는 환상표현은 실제와 다른 혹은 상상의 세계를 이미지로 보여주는 데 치중하고 있는데, 여기에는 환상성이 근본적으로 가지고 있는 특징과 역할이 숨겨져 있다. 이런 환상성의 가치는 다양한 이론가들에 의해 연구되어 왔는데, 츠베탕 토도로프는 실제와 실제가 아닌 것 사이의 망설임을 시작으로 환상성을 문학에서 정의 내렸다. 문학 장르에서 그 존재를 인정받은 환상성은 잭슨에 의해 시대적 상황마다 다르게 나타나는 어떤 의도를 가진 형태로 범위를 넓히며 그 사회적 역할과 의미가 강조되었다. 흄은 잭슨의 전복을 넘어서는 또 다른 목적으로서 환상의 영역을 확장시켰고 톨킨, 조아르스키, 보이어는 이것을 상위환상과 하위환상으로 나누어 묘사 대상과 방법에 따라 구분될 수 있는 환상의 종류를 이야기했다. 이를 정리하면 환상의 공간은 비현실, 탈현실, 초현실, 반현실로 나뉠 수 있고 인물은 주인공과 사회의 관계를 다루는 '나' 의 주제와 욕망의 상징인 타자의 이야기로 나누어 살펴 볼 수 있다. 이렇게 목적에 따라 다르게 제공되는 환상은 애니메이션을 통해 다양한 이미지와 요소들로 전달되는데 디즈니 애니메이션 <겨울왕국>을 통해 분석된 요소들을 정리하면 다음과 같이 분류할 수 있다. 디즈니는 주인공의 성장여정에 따라 환상 공간을 세 종류로 나누어 제공한다. 그 첫 번째 공간은 주인공의 성장이 이루어지는 현실 도피와 욕망 충족의 탈현실이고 두 번째 공간은 타자의 지배로 이루어진 반이데올로기적 성향의 반현실 공간이며 마지막 공간은 반현실의 전복 후 주인공이 제공하는 유토피아인 초현실 공간이다. 또한 디즈니는 인물 역시 '나'의 주제인 변신과 분신을 통해 주체의 성장을 강화시키고 다중화된 인격의 캐릭터 화를 통해 재미를 선사하며 '너'의 주제인 타자성의 적대자 배열로 전복의 탄력적 요소를 가미해 메시지를 전달한다. 이렇게 디즈니가 제공하는 환상성들은 희생을 통해 가족의 완성이라는 메시지를 전달하는데 이렇게 디즈니는 자신들의 타깃 관객층의 지지를 받을 수 있는 이데올로기를 꾸준히 전달하면서도 시대적 변화에 적응할 수 있는 탄력적 환상성을 애니메이션을 통해 전달하고 있음을 알 수 있다.

• 한국진공학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.226-233
• /
• 2008

본 연구는 화학기상증착(Chemical Vapor Deposition)법을 이용하여 Si(100) 표면위에 Ge 나노점을 성장하여 나노점의 형성과 성장과정을 원자간력현미경(AFM)으로 조사하였다. 성장온도, Ge 증착량, 열처리시간의 변화에 따른 형성된 나노점의 모양, 크기, 표면 밀도의 변화를 분석하였다. $600^{\circ}C$의 성장온도에서 ${\sim}0.1ML/sec$의 증착율로 Ge을 증착한 결과, ${\sim}4ML$까지는 pseudomorphic한 Ge wetting 층이 형성되었으며, 증착시간을 증가하여 5ML 이상에서 Ge 나노점이 형성되기 시작하였다. Ge 증착량을 증가시킴에 따라 초기 나노점은 긴 지붕모양(elongated hut)구조로 형성되었고, 점차 크기가 증가함에 따라, 피라미드(pyramid), 돔(dome), 더 큰 Superdome 구조로 변형되었다. 초기 피라미드 형태의 나노점 평균크기는 ${\sim}20nm$이였으며, 가장 큰 superdome의 평균크기는 ${\sim}310nm$ 이상이었으며, 크기가 증가함에 따라 표면 밀도는 $4{\times}10^{10}cm^{-2}$에서 $5{\times}10^8cm^{-2}$로 감소하였다. 상대적으로 고온인 $650^{\circ}C$에서 Ge을 증착했을 경우, 피라미드 구조는 발견되지 않았으며, 대부분의 나노점은 돔 형태로 형성되었으며, 점차 superdome 형태로 변형되었다. 또한, 고온 성장된 시료의 열처리 시간을 증가함에 따라, 나노점의 크기는 점차 성장하였으나, 밀도는 거의 변화가 없었다. 이와 같은 나노점의 형태, 크기, 밀도의 변화는 나노점이 갖는 에너지의 최소화와 표면에서 원자들의 이동(diffusion)으로 설명할 수 있었다. 특히, AFM 이미지의 표면에 분포한 나노점들의 상대적인 위치를 분석한 결과, 유사한 크기의 근접한 나노점들은 점차 크기가 증가함에 따라 합쳐지는 Coalescence과정에 의해 성장하고, 크기가 다른 근접한 나노점들 사이에는 화학적 포텐셜에너지 차에 의한 ripening 과정의 성장을 관찰하였다. 즉, 형성된 나노점들은 국부적인 표면분포에 따라 나노점들은 두 성장과정이 동시 작용하여 성장함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권11호
• /
• pp.1021-1028
• /
• 2005

분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
• /
• pp.180-185
• /
• 2003

도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나