• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.41-44
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• 2021

In this paper, we propose a monitoring system that can monitor gas leakage concentrations in real time and forecast the amount of gas leaked after one minute. When gas leaks happen, they typically lead to accidents such as poisoning, explosion, and fire, so a monitoring system is needed to reduce such occurrences. Previous research has mainly been focused on analyzing explosion characteristics based on gas types, or on warning systems that sound an alarm when a gas leak occurs in industrial areas. However, there are no studies on creating systems that utilize specific gas explosion characteristic analysis or empirical urban gas data. This research establishes a deep learning model that predicts the gas explosion risk level over time, based on the gas data collected in real time. In order to determine the relative risk level of a gas leak, the gas risk level was divided into five levels based on the lower explosion limit. The monitoring platform displays the current risk level, the predicted risk level, and the amount of gas leaked. It is expected that the development of this system will become a starting point for a monitoring system that can be deployed in urban areas.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.470-473
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• 2021

In this study, we developed the biometric ultrasound transducer, residual thickness measurement algorithm and optimized ultrasound operation methods to diagnose precise conditions of implanted medical prosthetic material inserted during total hip artificial joint replacement. In detail, ultrasound transducers having 8 MHz and 20 MHz center frequencies with similar sensitivity and bandwidth were fabricated to measure various thicknesses of commercial polyethylene-based artificial hip liners, resulting in a comparative analysis of signal-to-noise ratio and axial resolution to conduct an optimization study of ultrasound operations in vivo.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.264-269
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• 2021

상호참조해결은 주어진 문서에서 상호참조해결의 대상이 될 수 있는 멘션을 추출하고, 같은 개체를 의미하는 멘션 쌍 또는 집합을 찾는 자연어처리 작업이다. 하나의 멘션 내에 멘션이 될 수 있는 다른 단어를 포함하는 중첩 멘션은 순차적 레이블링으로 해결할 수 없는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 멘션의 시작 단어의 위치를 여는 괄호('('), 마지막 위치를 닫는 괄호(')')로 태깅하고 이 괄호들을 예측하는 멘션 탐지 모델과 멘션 탐지 모델에서 예측된 멘션을 바탕으로 포인터 네트워크를 이용하여 같은 개체를 나타내는 멘션을 군집화하는 상호참조해결 모델을 제안한다. 실험 결과, 4개의 영어 대화 데이터셋에서 멘션 탐지 모델은 F1-score (Light) 94.17%, (AMI) 90.86%, (Persuasion) 92.93%, (Switchboard) 91.04%의 성능을 보이고, 상호참조해결 모델에서는 CoNLL F1 (Light) 69.1%, (AMI) 57.6%, (Persuasion) 71.0%, (Switchboard) 65.7%의 성능을 보인다.

• Journal of Wetlands Research
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• v.12 no.3
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• pp.39-47
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• 2010

Annually, the scale of agricultural areas in Korea were being reduced as the lands were converted to other land uses. While the rate of productivity were either being maintained or increased, the pollution load from these areas were still greater in magnitude. Although the levels of pollutant concentration released in the agricultural watersheds were minimal, the combined quantities mostly from diffuse sources were high. As a consequence, the Ministry of Environment (MOE) in Korea adopted the use of free water surface (FWS) flow constructed wetlands to reduce the pollutant loadings emitted from agricultural watersheds for the improvement of water quality and protection of aquatic ecosystems. In this study, a constructed wetland treating stream water in an agricultural watershed was monitored since April 2009 subsequent to its completion in December 2008. Satisfactory performance was achieved for TSS, BOD and TP with 26%, 28% and 39% pollutant removal rates, respectively. In addition, the effluent water quality was improved and achieved compliance the national water quality criteria. Results of this study can be useful to establish design parameters and employ proper removal techniques of similar natural treatment systems for future implementation in the country.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.33 no.5
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• pp.303-310
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• 2020

In this study, a method for selection of the location and number of monitoring sensors in a building structure using artificial neural networks is proposed. The acceleration-history values obtained from the installed accelerometers are defined as the input values, and the mass and stiffness values of each story in a building structure are defined as the output values. To select the installation location and number of accelerometers, several installation scenarios are assumed, artificial neural networks are obtained, and the prediction performance is compared. The installation location and number of sensors are selected based on the prediction accuracy obtained in this study. The proposed method is verified by applying it to 6- and 10-story structure examples.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.344-344
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• 2023

최근 기후변화에 따라 극한 강우로 전 세계적으로 국지적 홍수 피해가 증가하고 있다. 또한 극한 강우 발생시 다양한 건설 현장의 상황에 따라 침수 취약성이 나타나 인적 물적 피해로 이어질 수 있다. 특히, 시공에 따른 현장 지형 변화에 대해 실시간으로 침수 예측이 불가하여 위험 판단이 어려운 실정이며, 극한 강우 발생에 대비하기 위해 강우 정보 획득 및 분석을 효율화하여 강우예측 정확성을 높일 필요가 있다. 이러한 필요성에 따라 본 연구에서는 건설 현장의 침수 피해를 최소화하기 위해 침수 위험을 판정하고 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구의 침수 위험 판정 방법은 건설 현장에서 실시간 지형변화 정보 확보와 침수 위험 판정의 정확도를 높이기 위한 침수심 분석에 인공 신경망 기법을 활용하였다. 또한, 침수판정 알고리즘은 지형, 강우 분석 모듈과 침수판정 모듈로 구성하였다. 지형 분석 모듈은 건설 현장이 시공진행에 따른 지형 데이터의 변화를 고려하기 위해 실시간 영상 정보의 객체 탐지를 구분하는 인공 신경망 기법을 적용해 지형 분석 모듈을 구축하였다. 강우 분석 모듈은 다양한 강우 정보를 취합할 수 있는 서버를 구축하여 강우 임베딩 정보를 실시간으로 분석하도록 고안하여 정확도를 높였다. 이러한 자료를 바탕으로 강우-유출해석에 의한 침수심 값과 실측값, 침수 지표를 활용하여 인공 신경망 기법으로 침수 위험을 판정하도록 제시하였다. 본 연구를 통해 건설 현장에서 지형 상태의 지속적인 변화와 강우데이터의 정확도 향상에 대응할 수 있는 침수 위험 판정이 가능하고 인적 물적 피해 최소화를 기대할 수 있다. 향후, 본 연구에서 제시된 방법은 건설 현장에서 분석 시스템과 실측 모니터링에 의해 검증되어야 할 것이며, 건설 현장 외에도 스마트 도시 및 지하 공간에서 확대하여 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.380-380
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• 2020

가뭄 피해 극복을 위한 인공 함양지 통합관리시스템의 일부로써 지표수-지하수 연계 특성 분석용 의사결정을 전달하는 인공지능 스마트 계측기의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔으나 실용성과 효율성을 동시에 갖춘 계측기는 시장에 출시되지 않았다. 기존의 계측기는 단순 측정이 목적이었으며 분석을 위해서는 일정 기간 직접 계측하여 분석하거나, 계측데이터를 원격 망을 통하여 서버로 전송하고 관리자가 데이터를 해석하는 방식을 취하였다. 또한, 수질 계측과 수질의 미소 변동성을 동시에 계측하여 수질 변화상태를 판단 할 수 있는 수질 계측기는 상품화되지 않아 다목적 수질 분석에 한계점을 갖고 있다. 이러한 한계점이 기존의 지하수 수질 계측기로는 불가능한 수중 라돈을 채수 없이 계측 가능하도록 하고, 순간 수질 변화 및 수질 변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 라돈, 전도도, 수위, 수온 및 필름형 pH 센서를 개발하여 적용한 다항목 계측기로 통합하는 연구가 필요한 이유이다. 개발한 계측기는 빅데이터 기반의 지능형 수질 변동성 분석 알고리즘을 내장하고 수직 깊이 방향의 다중심도 계측이 가능하도록 핵심적인 통신 연결성을 확보하였고 다양한 수질에서 견딜 수 있으며 특히 인공함양에서 발생하는 철, 망간에 부식되지 않는 재질을 이용하여 설계한 '지표수-지하수 연계 특성 분석용 다심도 및 인공지능 스마트 계측장치'이다. 본 장치는 기존 지하수 수질 계측기에서는 불가능하였던 순간 수위변화 및 수위변화 요인분석이 가능한 계측을 위하여 초당 측정 샘플링 주파수(10Hz)를 높인 계측회로를 개발하여 적용하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.29 no.2 s.233
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• pp.262-269
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• 2005

Optimization of a satellite structure under severe space launching environments is performed considering various design constraints. Simulate annealing, one of combinatorial optimization techniques, is used to optimize the satellite. The optimization results by the simulated annealing are compared to those by the method of modified feasible direction and genetic algorithm. Ten bar truss structure is optimized for feasibility study of the simulated annealing. Finally, the satellite structure is optimized by the simulated annealing algorithm under space environment. Weights of the satellite upper platform and propulsion module are minimized with consideration of several static and dynamic constraints. MSC/NASTRAN is used to find the static and dynamic responses. Simulated annealing has been programmed and integrated with the finite element analysis program for optimization. It is shown that the simulated annealing algorithm can be extended to the optimization of space structures.

• Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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• 2003.04a
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• pp.265-269
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• 2003

최근 인공위성 영상자료는 주기적인 획득 시기를 가지고 있고 수치 지형도에 비해 쉽게 인지할 수 있기 때문에 지형변화 모니터링 분야에서 활발하게 이용되고 있다 그러나 인공위성 영상자료들은 촬영조건 및 센서의 특성에 따라 다른 기하학적인 왜곡을 포함하고 있을 뿐만 아니라 공간, 방사 및 분광 해상도가 상이하기 때문에 정밀한 분석 결과 산출에 어려움이 있다. 즉, 두 개 이상의 영상을 비교 분석하기 위해 기본적인 센서 정보의 차이에서 발생하는 정오차를 소거하고 지형기복에 의해 발생하는 부정오차를 제거하기 위한 정밀 기하보정은 반드시 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 공간해상도가 다르기 때문에 발생하는 정오차 및 부정오차를 제거하기 위해 정밀정합을 실시하였다. 정밀 정합된 kompsat EOC 및 Landsat TM 영상으로 토지피복 변화를 탐지함으로써 위치정확도가 높은 탐지결과를 얻을 수 있었다. 정확한 위치정보를 가지는 탐지 결과는 지형지물의 갱신이나 다양한 GIS 응용의 기본자료로서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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• v.35T no.3
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• pp.67-75
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• 1998

This paper presents a new robot motion planning method for moving obstacle avoidance. To consider the mobility of a moving obstacle, we define virtual distance function(VDF) between the robot and the obstacle. At each sampling time, we use the VDF to construct an artificial potential, considering the motion of obstacles. The robot moves according to the repulsive and attractive force vector induced by the artificial potential function. The proposed algorithm can be driven the robot to avoid moving obstacles in real time. Some simulation studies show the effectiveness of the proposed method.