• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제10권5호
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• pp.49-57
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• 2009

본 연구에서는 Levenberg-Marquardt(LM) 알고리즘 인공신경망을 통하여 지반공학 문제 중의 하나인 압축지수를 예측하였고, 예측된 결과는 현재 지반공학에 널리 사용되고 있는 Back Propagation(BP) 알고리즘 인공신경망의 예측 결과와 비교하여 LM 알고리즘의 지반공학 적용성을 평가하였다. 또한 두 알고리즘에 의한 예측치는 기존에 제안된 압축지수의 경험식들에 의하여 산정된 결과들과 비교를 통하여 예측결과의 정확성을 확인하였다. 경험식에 의한 압축지수의 산정치는 전반적으로 BP 알고리즘과 LM 알고리즘 인공신경망에 의한 예측치에 비하여 더 큰 오차를 나타냈다. LM 알고리즘에 의한 압축지수의 예측치는 BP 알고리즘의 예측치와 비교할 때 정확도는 비슷하나 수렴속도에서 더 좋은 결과를 보여 LM 알고리즘의 지반공학 적용성은 우수한 것으로 나타났다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.44-45
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• 2019

최근 CNN 등 인공신경망은 최근 이미지 분류, 객체 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이고 있다. 그러나, 대부분의 분야에서 보다 더 높은 성능을 얻기 위해 사용한 인공신경망 모델들은 파라미터 수 및 연산량 등이 방대하여, 모바일 및 IoT 디바이스 같은 연산량이나 메모리가 제한된 환경에서 추론하기에는 제한적이다. 따라서 연산량 및 모델 파라미터 수를 압축하기 위한 딥러닝 경량화 알고리즘이 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디트 보드에서의 압축된 CNN 모델의 성능을 검증한다. 인공지능 지원 맞춤형 칩인 QCS605 를 내장한 임베디드 보드에서 카메라로 입력한 영상에 대해서 원 CNN 모델과 압축된 CNN 모델의 분류 성능과 동작속도 비교 분석한다. 본 논문의 실험에서는 CNN 모델로 MobileNetV2, VGG16 을 사용했으며, 주어진 모델에서 가지치기(pruning) 기법, 양자화, 행렬 분해 등의 인공신경망 압축 기술을 적용하였을 때 원래의 모델 대비 추론 시간 및 분류의 정확도 성능을 분석하고 인공신경망 압축 기술의 유용성을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3B호
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• pp.293-303
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• 2011

비압축성 점성 흐름을 수치해석하기 위한 효율적인 대각행렬화된 근사 인수분해(DAF) 알고리즘을 개발하였다. 압력에 근거한 인공압축성(AC) 기법을 이용하여 3차원 정상 비압축성 Navier-Stokes 방정식을 계산한다. AC 형태로 변형된 지배방정식은 2차 정확도의 유한차분법을 이용하여 공간에 대해서 이산화하였다. 이산화된 방정식계를 2차 정확도로 분할하기 위해서 본 연구에서 개발한 DAF 기법을 적용한다. 이 연구의 목적은 이 DAF 기법의 계산상 효율성을 검토하는 것이다. 만곡부를 갖는 사각형 덕트에서 완전히 발달한 층류 흐름과 발달하는 층류흐름 그리고 공동에서의 층류흐름에 대한 DAF 기법의 해석결과를 잘 알려진 4단계 Runge-Kutta(RK4)기법에 의한 해석해와 상대적으로 비교평가 하였다. 공간에 대해서 동일한 이산화기법을 이용하므로 동일한 격자상에서 계산된 DAF기법과 RK4기법의 해는 근본적으로 동일한 반면에, 이들 두기법의 계산상 효율성은 확연히 다른 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 DAF기법은 적용한 모든 흐름 문제에 대해서 RK4기법에 비해 최소 2배 이상 적은 계산 시간만을 필요로 하는 것으로 나타났다. 이러한 DAF 기법의 계산상 효율성은 계산용량의 추가나 프로그래밍의 추가적인 복잡함이 없이 확보된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제24권11호
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• pp.111-120
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• 2008

포항지역 일원에 분포하는 이암을 대상으로 암석의 파괴강도에 대한 유도이방성을 분석하기 위하여 인공절리면을 갖는 이방성 암석에 대한 일축 및 삼축압축시험을 수행하였다. 시험결과, 일축압축강도와 삼축압축강도의 최소치는 인공절리면의 각도 ${\beta}=30^{\circ}$에서 나타났으며, 이방성 유형은 어깨형태(shoulder type)를 보였다. 또한 일축압축시험에서의 이방율을 산정한 결과, $R_c=9.0$으로 나타나 매우 높은 이방성에 속한 반면, 삼축압축시험에서 이방율은 $1.29{\sim}1.98$ 정도의 낮은 이방성으로 나타났다. Ramamurthy(1985) 파괴규준식에 n 지수를 도입하여 일축압축시험결과를 분석한 결과 ${\beta}=0^{\circ}{\sim}30^{\circ}$에서는 n=1인 곡선과 ${\beta}=30^{\circ}{\sim}90^{\circ}$에서는 n=3인 곡선이 가장 적절한 값을 예측하는 것으로 나타났다. 또한 삼축압축시험결과를 Ramamurthy 파괴규준식을 적용하여 분석하기 위해 매개변수 산정에 관한 Ramamurthy 제안식에 일축압축강도에서의 이방율을 도입하여 제안식을 일부 수정하였다. 이를 이용하여 매개변수를 재산정하고 Ramamurthy 파괴규준식에 적용한 결과 전반적으로 실험치와 잘 일치되는 것으로 나타났다. 또한, Jaeger(1960), McLamore & Gray(1967) 및 Hoek & Brown(1980)의 파괴규준을 적용하여 이암의 파괴강도에 대한 이방성을 살펴보았다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.25-36
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• 2001

본 연구목적은 압축지수에 대한 기본 물성들의 영향을 검토하고 국내 점토에 대한 새로운 압축지수 경험식을 제안하고 오류 역전파 신경망 알고리즘의 적용성을 검증함에 있다. 11개 지구의 점토에 대한 실내시험결과에서 얻어진 압축지수 값은 최소 0.01에서 최대 3.06 정도의 범위로 나타났다. 기존 제안된 경험식에 의한 압축지수의 추정값과 시험결과를 비교한 결과, 단일 지반변수를 이용하는 경험식의 결과들은 과소평가될 가능성이 크게 나타났으며 복합 지반변수를 이용하는 경험식의 결과는 단일 지반변수의 경우보다 추정의 정확성이 높으나 시험결과와의 표준오차가 최소 0.05로서 다소 크게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 시험결과에 근거한 압축지수에 대하여 회귀분석으로 단일 및 복합 지반변수를 이용하는 경험식을 제안하였으며 이들의 결정계수는 최소 0.89 이상으로 결정되었다. 본 연구에서 사용한 인공 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수 및 표준오차는 각각 0.925 이상과 0.0196 이하로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 압축지수에 대한 영향인자들 중에서 자연 함수비, 건조단위중량 그리고 현장 간극비의 3개 변수만으로도 압축지수를 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.974로 나타났다. 따라서, 인공 신경망이 이용된다면 간편한 현장실험에서 얻어진 변수들에 의하여 압축지수를 예측 할 수 있는 가능성을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.151-154
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• 2020

뉴럴넷 기술이 발전과 힘께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 제인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴렬넷 기반의 이미지 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적 (spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권1호
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• pp.17-24
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• 2011

CLSM의 플로우 및 강도특성은 비회, 매립회, 시멘트, 수량 등과 같은 배합비에 크게 의존하므로, 각 구성요소들의 배합비와 플로우 및 강도값에 대한 역학적 관계를 정량적으로 도출하기가 현실적으로 매우 어렵다. 따라서 CLSM의 구성성분 비율에 대한 플로우 및 압축강도값을 도출할 수 있는 산정방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 학습을 통해 플로우 및 일축압축강도를 실험을 통하지 않고 인공신경망을 이용하여 CLSM의 플로우 및 일축압축강도를 예측하고자 한다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 BPNN 학습 알고리즘을 적용, 인공신경망 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 은닉층, 모멘텀상수, 목표시스템 오차값, 은닉층의 노드 수와 학습률을 변화시키면서 학습하여 각각의 변화에 따른 인공신경망 모델의 학습효율 및 예측능력을 평가하고 인공신경망의 유효성 검증을 위해 모델 구축 시에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하여 실내실험 결과와 비교하여 이를 기준으로 CLSM의 플로우 및 압축강도 산정에 적합한 최적인공신경망 모델을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.146-149
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• 2022

기존 RDO(Rate Distortion Optimization) 기반 압축 방식은 압축 성능에 초점을 두기 때문에 영상 내 인지 특성이 무시될 수 있다. 따라서 RoI(Region of Interest)을 기반으로 압축률을 조절하는 연구가 고안[1, 2, 3, 4] 되었으며, HVS(Human Visual System) 관점에서 영상 내 중요한 부분에 대해 더 높은 품질로 영상을 압축하는 연구가 대부분이다. 최근 인공지능 기술이 발전함에 따라 지능형 영상 분석에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 머신 비전을 위한 영상 부호화 및 효율적인 전송에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 dQP(delta Quantization Parameter)를 활용하여 RoI(Region of Interest) 기반압축 방법을 제안하고, 두가지의 RoI 추출 방식을 소개한다. Detectron2 Faster R-CNN X101-FPN [5]의 첫번째 탐지기를 통해 후보 영역 기반 RoI 을 추출하고, 두번째 탐지기를 통해 객체 기반 RoI 을 추출하여, 영상 내 객체 부분과 비객체 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 압축을 수행하였으며, 이에 따른 성능을 비교하고자 한다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제4권1호
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• pp.41-52
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• 1999

이 논문에서는, QUICK해법의 불안정성을 개량하므로써, 수치계산에 있어서 수렴이 빠르고, 수치적으로 안정한 계산을 할 수 있는 새로운 MQUICK 상류해법을 제안하고, 이를 비압축성 층류유동의 계산에 적용하였다. 또한, 해법의 정확성, 안정성, 수렴속도에 대한 검토를 통하여 본 MQUICK 상류해법의 유효성과 타당성이 평가되었다. 이 해법에서는 인공산일의 가감을 조절하기 위하여 가중계수 α를 써서 정식화 하였고, 위의 검토를 통하여 α의 최적값을 조사하였다. 이 해법을 SMAC 음해법에 적용하여 2 차원 공동유동, 3 차원 덕트유동과 같은 몇몇 표준문제를 계산하고, 계산된 결과를 실험값 또는, 3 차 정확도의 상류해법 및 QUICK해법에 의한 결과 들과 비교 하므로써, 본 MQUICK 상류해법이 위의 다른 해법에 비하여 안정하고, 유효성이 높은 해법임을 확인 하였다.

• 농업과학연구
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• 제23권1호
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• pp.39-50
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• 1996

본 연구는 세골재를 사용하지 않고 인공경량조골재로써 팽창점토와 경석을 사용한 인공경량골재 콘크리트의 물리 역학적 특성을 구명하기 위하여 실시되었으며, 시험을 통하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 물-시멘트비는 팽창점토를 사용한 경우 31%, 경석을 사용한 경우는 33%로 나타남으로써, 인공경량골재에 따른 물-시멘트비의 차이는 크게 나타나지 않았다. 2. 단위중량은 팽창점토를 사용한 경우 $1,635kg/m^3$, 경석을 사용한 경우는 $1,790kg/m^3$로, 경석을 사용함으로써 다소 증가하는 것으로 나타났다. 3. 흡수율은 모든 사용골재에서 다 같이 10%이하로 작게 나타났으며, 팽창점토보다 경석을 사용함에 따라 약간 증가하는 경향을 보였다. 4. 압축강도는 팽창점토와 경석을 사용한 경우 $203kg/m^2$와 $237kg/m^2$로 거의 유사하게 나타났으며, 인장강도와 휨강도도 압축강도와 마찬가지로 사용골재에 따른 차이는 크게 나타나지 않았다. 5. 반발도는 압축강도가 클 수록 크게 나타났고, 압축강도와 고도의 유의성이 있었으며, 특히 저강도 영역에서의 상관성이 크게 나타났다. 6. 초음파진동속도는 팽창점토와 경석을 사용한 경우 $3,884kg/m^2$, $3,922kg/m^2$로써 사용골재에 따른 차이는 거의 없는 것으로 나타났으며, 단위중량 및 압축강도가 클 수록 증가하는 경향을 보였다.