• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.73-73
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• 2003

인공위성은 발사체에 실려 임무궤도에 도달하는 동안 여러 과정을 겪고 이에 따른 우주 열환경에 노출되게 된다. 본 연구에서는 발사체의 페어링(Fairing)이 열리고 이후 인공위성이 임무궤도에 도달하는 동안까지 인공위성에 대한 열해석을 수치적인 방법을 이용하지 않고 해석해를 이용하여 수행하였다. 일반적으로 발사시 인공위성에 대한 열해석은 수치모델을 개발하여야 하는 시간과 노력이 많이 드는 작업이다. 그러나 수치 모델이 완성되기 전에 주요 부품에 대한 극한 환경에서의 온도 예측이 필요한 경우가 있다. 본 연구는 해석 기법을 이용하여 주요 부품의 온도를 비교적 간단한 방법으로 예측하는 것이다. 이를 위하여 열관련 지배방정식에 여러 가정을 적용하여 지배방정식을 최대한 단순화시켰다. 그 결과, 최종적으로 1차 미분 방정식 형태의 단순화된 지배방정식을 얻게 되었다. 또한 본 연구에서는 여러가지 조건에 대한 연구가 시도하였다. 즉 고려하는 대상의 질량이 일정하게 유지 되는 경우와 일정한 비율로 질량이 감소하는 경우, 인공위성이 최악의 고온환경과 최악의 저온환경에 처한 경우, 그리고 시간에 대한 변수항 때문에 약간의 수치작업이 필요한 경우가 연구되었다. 본 연구에서 제안된 해석해 기법은 적절한 우주 열환경 조건과 결합하게 되면 발사과정에 대한 완전한 수치모델이 완성되기전에 위성체 부품에 대한 열적 안정성을 검토하는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.45-48
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• 2022

건축물 안전 점검은 대부분 전문가의 현장 방문을 통한 육안검사다. 그중 균열 검사는 건물 위험도를 나타내는 중요한 지표로써 발생 위치, 진행성, 크기를 조사하는데, 최근 균열 조사 방식에 대해 객관성과 체계성을 보완할 딥러닝 개발이 활발하다. 그러나 균열 이미지는 외부 현장에 모양, 규모도 많은 종류라 도메인이 다양해야 하는데 대부분 제한된 환경과 실제적인 균열 검사와는 무관한 데이터로 구성되어 실효적이지 않다. 본 연구에서는 균열 조사에 적합하고 Wild 환경에 적용 가능한 POC 데이터셋을 소개한다. 기존 균열 공인 데이터셋 4종의 특징과 한계점을 분석을 토대로 고해상도 이미지로써 균열의 세부 특징을 담았고 균열 유사 환경과 조건들을 추가 촬영해 균열 검출에 강인하게 학습되도록 지향하였다. 정제 및 라벨링 작업을 거친 POC 데이터 셋은 균열 검출모델인 YOLO-v5으로 성능을 실험하였고, mAP(mean Average Precision) 75.5%로 높은 검출률을 보였다. POC 데이터셋으로 더욱 도메인에 적응적(Domain-adapted)인 인공지능 모델을 개발하여 건물, 댐, 교량 등 각종 대형 건축물에 대한 안전하고 효과적인 안전 관리 도구로써 활용할 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.602-605
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• 2021

최근 인공지능 연구가 활발히 진행되고 있는 가운데 국내외에서 오픈 데이터셋을 제공하고 있어 기술개발이 가속화되고 있다. 데이터셋은 지도학습을 위한 학습데이터로 라벨링 데이터를 포함하고 있어 다양한 라벨링 기능이 적용된 도구 개발이 필요하다. 본 논문에서는 의료영상의 라벨링 데이터를 정교하고 빠르게 생성하기 위한 라벨링 웹 애플리케이션에 대해서 기술한다. 이를 구현하기 위해서 Back Projection, Grabcut 기법을 이용한 반자동 방식과 기계학습 모델을 통해서 예측한 자동 방식의 라벨링 기능을 구현하였다. 이와 관련하여 라벨링 기능별 수행 결과를 근감소증 진단을 위한 영상 라벨링 수행결과와 정량분석 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.20 no.1
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• pp.54-62
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• 2018

Nutrients generated from various land uses lead to eutrophication during the influx of water, and it is necessary to apply the LID techniques to reduce nutrients from nonpoint sources in order to mitigate the occurrence of the algal bloom. This study was carried out to derive the design factors of hybrid artificial wetland (HCW) to increase the removal efficiency of nutrients. HCW system was constructed in the year 2010 for the treatment of rainfall runoffs from parking lots and roads composed of 100% impervious floors in the Cheonan campus of Kongju University. The average nutrients removal efficiency of TN and TP was 74% and 72%, respectively. Both TN and TP removal efficiencies were higher than those of free surface wetlands and subsurface flow wetlands due to activated physical and ecological mechanisms. The critical design parameters for the efficient nutrients removal in the artificial wetlands were the ratio of the surface area to the catchment area (SA/CA), land use, the rainfall runoff, and the rainfall intensity. The optimal carbon to nitrogen (C/N) ratio was estimated at 5: 1 to 10.3: 1. The results of this study can be applied to the efficient design of hybrid artificial wetlands to treat nutrients in urban runoff with high efficiency.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.21 no.6
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• pp.689-696
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• 2009

In this study, electro-deposition method was applied to heal cracks in various blended concrete. The performance of the method was indirectly monitored by measuring impressed voltage, electrolyte, galvanic current monitoring, linear polarization resistance, and directly by image analysis of the cracks. The indirect and direct monitoring values are compared to develop guidelines for relating the indirect measures to actual crack healing. As a result, It was found that impressed voltage was convergence to 2.9V after 20000 minutes. From the galvanic current test results of artificial crack healing, the corrosion resistance showed that the order of 0.4 $>$ 0.6 $>$ 0.5 water to cement ratio. Furthermore, in view of binder, the corrosion resistance order was calculated OPC $>$ 60%GGBS $>$ 10%SF $>$ 30%PFA. Finally, It was found that 76.47% of healed crack surface calculated from the artificial crack healing technique using electrochemical deposition method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.197-200
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• 2017

채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.22 no.4
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• pp.37-43
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• 2005

Real time monitoring of exit burr formation is critical in manufacturing automation. In this paper, acoustic emission (AE) was used to detect the burr formation during drilling. By using wavelet transform (WT), AE data were compressed without unnecessary details. Then the transformed data were used as selected features (inputs) of a back-propagation artificial neural net (ANN). In order to validate the in process AE monitoring system, both WT-based ANN and cutting condition (cutting speed, feed, drill diameter, etc.) based ANN outputs were compared with experimental data.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.197-200
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• 2017

채팅 모델은 인간과 컴퓨터가 신변잡기 대화를 나눌 수 있게 해주는 시스템으로 빠른 속도로 발전하는 인공지능 음성언어 비서 시스템에 필수적으로 사용되는 기술이다. 본 논문에서는 검색기반 채팅 모델에서 발생하는 검색 효율 문제와 정확하지 못한 답변을 출력하는 문제를 해결하기 위해 색인어 정규화와 응답 필터링이 적용된 검색기반 채팅 모델을 제안한다. 색인어 정규화를 통해 99.3%의 색인 커버리지를 확보하였으며 필터링 모델을 통해 기존 검색 모델에서보다 향상된 사용자 만족도를 얻었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.69-74
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• 2018

최근 빅 데이터와 인공지능의 발달과 함께 감성 분석에 대한 연구가 활발해지고 있다. 더불어 감성 분석을 위한 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들에 대한 수집의 필요성도 높아지고 있다. 본 논문은 긍/부정어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하는 기존의 수집 방법에 대한 문제점에 대하여 해결방안을 제시한다. 기존의 수집 방법으로 일단 모든 URL들을 저장하고 필터링 과정을 거쳐 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하고자 한다면 불필요한 텍스트 문서 저장과 필터링 과정에서 메모리와 시간을 낭비하게 된다. 기존의 수집 방법에 블룸 필터라는 자료구조를 적용시켜 메모리와 시간을 낭비하게 되는 문제점을 해결하고자 한다.