국토지반정보 포털시스템이 구축된 지반정보는 최근 설계, 시공, 지하안전관리, 재해재난 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 전국적으로 기 구축된 약 30여만공의 지반정보는 누락되거나 잘못된 정보를 다수 포함하고 있어 데이터 활용시 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 따라서 분석 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해서는 지반정보를 활용하기 전 단계에서 지반정보의 정제(품질관리)가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 지반정보를 자동으로 품질관리 하는 방안에 대하여 제안하였다. 특히, 가장 일반적으로 사용되는 정보인 표준관입시험 결과와 지층정보를 이용하여 지반정보의 이상치를 탐지하였다. 서울시 지반정보 데이터를 이용하여 분석하였으며, 검증데이터에 대한 오분류 비율은 5.4%로 확인되었다. 신경망 모델에서 이상치 분류된 데이터만을 추후에 검사함으로써 효율적으로 이상치를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다.
Git의 커밋 메시지는 프로젝트 생명주기와 밀접한 연관성을 지니고 있으며, 이러한 특성에 의해 프로젝트 운영 활동의 위험요소와 프로젝트 현황 등을 파악하여 비용 절감과 작업효율 개선 등에 큰 기여를 할 수 있다. 이와 관련한 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 많은 연구가 있으며 연구 중 최대 정확도는 87%다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 진행 하였고 기존에 발표된 모델들보다 정확도를 높여 모델의 신뢰성을 높이기 위해 여러 모델을 조합한 복합 분류 모델을 설계하고 구현하였다. 본문은 자동화 레이블링 및 소스 변경 내용을 추출하여 데이터셋을 구성하고 디스틸 버트(DistilBERT) 모델을 이용하여 학습시켰다. 검증결과 기존 연구에서 보고된 최대 87%보다 8%가 향상된 95%의 F1 점수 값을 얻어 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과를 이용하면 모델의 신뢰성을 높이고 이를 이용해 소프트웨어 및 프로젝트관리 등의 솔루션에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 3차원 엮임 재료의 재료 물성치들을 효율적으로 분석하고 추후 최적설계 연구에 활용하기 위해서 파라메트릭 배치 해석 워크플로우를 제시하였다. 3차원 엮임 재료를 구성하는 와이어들 사이의 간격을 설계 매개변수로 하는 파라메트릭 모델에 대해서 임의의 변수 조합을 가지는 2,500개의 수치 모델을 생성하였으며, 상용 프로그램인 매트랩과 앤시스의 여러 모듈을 사용하여 체적탄성계수, 열전도도, 유체투과율과 같은 다양한 재료 물성치들을 배치 해석을 통해서 자동으로 얻어질 수 있도록 구성하였다. 이와 같이 얻어진 대용량의 재료 물성치 데이터베이스를 활용해서 회귀 분석을 수행하였으며, 그 결과 설계 변수들과 재료 물성치 사이의 경향성과 수치 해석 결과의 정확도를 검증하였다. 또한 확보된 데이터베이스를 통해서 3차원 엮임 재료의 물성치를 예측할 수 있는 인공 신경망을 구성하고 학습시켰으며, 그 결과 임의의 설계 매개변수 값들을 가지는 엮임 재료 모델에 대해서 구조 및 유체해석 과정 없이도 높은 정확도로 재료 물성치들을 추정할 수 있음을 확인하였다.
In this study, we propose a technique to automatically generate transfer documents using sensor data from livestock manure transfer systems. The research involves analyzing sensor data and applying machine learning techniques to derive optimized outcomes for livestock manure transfer documents. By comparing and contrasting with existing documents, we present a method for automatic document generation. Specifically, we propose the utilization of Gradient Boosting, a machine learning algorithm. The objective of this research is to enhance the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. Currently, stakeholders including producers, transporters, and processors manually input data into the livestock manure transfer management system during the disposal of manure and liquid byproducts. This manual process consumes additional labor, leads to data inconsistency, and complicates the management of distribution and treatment. Therefore, the aim of this study is to leverage data to automatically generate transfer documents, thereby increasing the efficiency of livestock manure and liquid byproduct management. By utilizing sensor data from livestock manure and liquid byproduct transport vehicles and employing machine learning algorithms, we establish a system that automates the validation of transfer documents, reducing the burden on producers, transporters, and processors. This efficient management system is anticipated to create a transparent environment for the distribution and treatment of livestock manure and liquid byproducts.
의료현장에서는 최근 디지털 헬스케어의 중요성이 대두되면서, 다양한 형태의 생체신호 측정 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체신호 중 가장 중요한 신호로 심전도를 들 수 있으며, 특히 부정맥 환자에 있어 심전도 신호의 연속 모니터링은 매우 중요하다. 부정맥은 동결절(sinus node), 동빈맥(sinus tachycardia), 심방조기수축(atrial premature beat, APB), 심실세동 (ventricular fibrillation) 등으로 그 발병원에 따른 형태가 다양하며, 발병 이후의 예후가 좋지 않으므로 일상 중 연속 모니터링은 부정맥의 조기 진단과 치료방향 설정에서 매우 중요하다. 부정맥 환자의 심전도 신호는 매우 불안정하며, 부정맥을 자동 검출하기 위한 주요 특징점으로 작용하는 정확한 R-peak 포인트의 검출이 어렵다. 본 연구에서는 연속 측정하는 홀터 심전도 모니터링 기기와 분석용 소프트웨어를 개발하였으며, 부정맥 데이터베이스를 통해 심전도 신호의 R-peak 효용성을 확인하였다. 향후 연구에서는 다양한 발병원인으로 인한 부정맥의 형태적 구분 및 예측을 위한 알고리즘과 임상 데이터에 근거한 유효성 검증에 관한 추가 연구가 필요하다.
본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.
다양한 토목 건축 구조물의 하부구조로 많이 사용되는 콘크리트 말뚝기초는 상부 토목 건축 구조물의 안전에 있어 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 이러한 말뚝의 비파괴적인 건전성 평가를 위하여, 범용적인 파의 위상 그룹속도 결정법인 HWAW(Harmonic Wavelet Analysis of Wave)방법을 말뚝의 비파괴 시험에 적용하였다. 제안된 방법은 말뚝자체의 건전성 평가와 선단지지말뚝의 거동에 매우 중요한 말뚝 선단부 상태(경계조건)를 자동적으로 결정할 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 ABAQUS를 사용한 수치모의 실험을 수행하였으며, 실제 모형말뚝을 제작하여 공기중 실험과 실제 지반조건을 모사하기 위한 토조내 실험을 수행하였다. 이러한 수치모의 실험과 실제 모의 실험을 통하여 말뚝의 비파괴 건전성 평가에 있어서의 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 TPM(Trusted Platform Module) 기반의 개인정보보호 자동화 시스템, TPS(TPM-enhanced Privacy Protection System)를 제안한다. TPS는 클라이언트 내 저장된 문서 중 개인정보를 포함하는 문서를 주기적으로 탐지하고 개인정보가 탐지된 문서를 암호화하여 서버에서 이를 관리하도록 하는데, TPM 기반의 키 관리기법 및 클라이언트 시스템의 무결성 검증을 통해 비정상 상태의 클라이언트에 대한 개인정보 포함 문서의 열람을 제한하여 보안성을 높였다. 또한 개인정보가 포함된 문서가 암호화 되어 원격 서버에 저장이 되나, 사용자에게는 일반 문서 접근과 동일한 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 VTF(Virtual Trusted File) 인터페이스를 제안하고 이를 구현하였다. 이를 통해 TPS는 개인정보 탐지, 암호화, 원격 서버로의 저장까지의 일련의 과정을 자동 수행하도록 하여 사용자 관점에서의 개입 없이 개인정보보호법을 준수를 자동화 하는 시스템을 구현하였다.
영상유속계는 영상을 이용한 비접촉식 유속계로 하천과 같은 넓은 범위의 유속 및 유량을 쉽고 간편하게 측정할 수 있다는 장점이 있어 최근 국내외에서 영상유속계의 실용화 연구가 다양하게 수행되고 있다. 특히 영상유속계는 별도의 고가의 장비 없이 카메라만을 이용하기 때문에 비교적 경제적이고 간편하며 비접촉식 유속 측정 방법이기 때문에 안전하게 홍수기 하천 유속 및 유량을 측정할 수 있다. 또한 넓은 범위의 유속을 순간적으로 측정할 수 있기 때문에 시간에 따라 수위가 급변하는 중규모 이하의 하천 유량을 측정하는데 적합하다. 하지만 영상유속계로 측정한 유속은 표면유속이기 때문에 하천 유량을 산정하기 위해서는 표면유속에 환산계수를 곱해 평균유속으로 환산하는 과정이 필요하다. 환산계수는 이전 연구에서 실험을 통해 0.84~0.90의 값을 갖는다고 하였고 일반적으로 0.85를 사용하지만, 하상, 수심 및 단면에서의 측정 위치에 따라 달라지므로 확실하게 결정하기 어렵다(Turnipseed and Sauer, 2010). 특히 국내의 많은 하천은 산책로를 포함한 복잡한 복단면으로 이루어져 있어 환산계수를 일률적으로 0.85로 사용하면 유량 측정 정확도가 낮아질 수 있다. 이에 본 연구에서는 서울시 탄천 대곡교에서 영상유속계를 이용하여 홍수기 유량 측정을 수행하여 흐름 특성에 따른 수위변화에 따라 적정 환산계수를 산정하였다. 탄천 대곡교 지점은 환경부의 자동유량계측 장비가 설치되어 있고 다년간의 검증된 유량 자료를 확보할 수 있기 때문에 환경부 유량측정 결과와 영상유속계로 산정한 유량을 비교하며 환산계수 변화를 분석하였다. 분석 결과 수위에 따라 환산계수는 0.7~1.3의 범위를 갖으며 둔치수위 이하에서는 0.85와 유사한 경향을 보였고, 둔치를 넘는 수위에서는 1 이상으로 환산계수가 증가하였다가 둔치가 완전히 잠기는 수위에서는 다시 0.85 정도로 변화하는 경향을 확인하였다. 향후 영상유속계를 이용한 다양한 홍수기 계측을 통해 복단면에서의 적정 환산계수 검토가 필요할 것으로 생각한다.
무인 감시설비의 고장과 오작동으로 인해 담당자가 무인 감시시설에 도착할 때까지 생기는 시간 지연과 침입자의 침입으로 인한 시설물 절도, 파손 그리고 정보유출 피해가 발생할 수 있다. 또한, 장비 고장과 오작동으로 인해 관리자의 상시점검으로 인한 추가비용이 발생한다. 본 논문에서는 무인 감시설비 오작동을 보완하기 위해 실시간으로 감시설비를 진단하여 문제 발생에 관한 내용을 표시하고 자동으로 설비 전원을 복구하며 담당자에게 문자메시지로 상황을 알리는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상장치(CCTV), 음향장비, 투광등 장치 등의 무인 감시설비 주요 시설물로 이루어진 감시설비, 이 감시설비 정보를 판단할 수 있는 통합형 네트워크 비디오 레코더 장치(NVR), 전원을 제어하는 장치, 그리고 실시간으로 문자메시지를 보낼 수 있는 SMS 서버로 구성되어있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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