최근 유비쿼터스 관련 기술을 건설관리에 적용하고자 하는 노력이 진행되고 있다 유비쿼터스 기술을 건설관리에 도입하기 위해서는 웹 환경의 사용자 환경뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어 기술을 접목해야 한다. 하드웨어와 소프트웨어를 융합함으로써 건설 프로세스 상에서 생성되는 데이터를 실시간으로 획득하여 신속하게 진도현황을 파악할 수 있다. 본 논문의 목적은 RFID (Radio Frequency Identification) 기술을 응용하여 콘크리트 타설 프로세스 상의 정보관리를 개선하는 것이다. 연구 수행을 위해서 RFID 기술을 기반으로 하는 콘크리트 모니터링 프로세스를 수립했다. 또한 RFID 리더기와 태그를 사용하여 콘크리트 타설 프로세스 상에서 생성되는 데이터를 자동으로 처리하는 u-CPS (Ubiquitous Concrete Pour System)의 프로토타입을 개발했으며, 아파트 타설현장에 적용되어 시스템의 적용성을 검증했다. H-CPS는 콘크리트 타설 프로세스 상에서 생산과 품질정보를 제공하여 레미콘 트럭의 배치간격 조정 등 원활한 작업계획을 세우기 위한 의사결정 정보를 제공하는 것으로 나타났다.
최근 공간정보의 생성 및 활용은 전통적인 측량분야 뿐만 아니라, CNS 및 ITS 등의 민간분야로 점차 확대되고 있다. 따라서, 공간정보의 정확성과 더불어 최신성이 중요한 요소로 자리잡고 있다. 하지만 현재의 수치지도는 일괄갱신 체계로 갱신되므로 최신성을 확보할 수 없으며, 사용자의 요구사항을 충족하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 공간정보 갱신을 위해 나라장터의 입찰정보를 분석하여 지형지물 변화정보를 관리할 수 있는 관리시스템을 개발하였다. 입찰정보로부터 지형지물의 변화 가능성이 있는 공사를 자동적으로 분류하고 이를 DB화하여 지형지물 변화 예측 정보를 생성하였다. 또한 텍스트형태의 입찰정보를 공간정보 데이터와 연계한 위치정보로 변환하였다. 본 시스템이 향후 안정적으로 구현된다면 수치지도 갱신에 필요한 막대한 금액이 일부 절감될 것이며, 공간정보의 최신성 확보에 많은 기여가 예상된다.
최근 기계 번역 기술과 자동 노이즈 생성 방법론을 기반으로 한국어 맞춤법 교정 연구가 활발히 이루어지고 있다. 해당 방법론들은 노이즈를 생성하여 학습 셋과 데이터 셋으로 사용한다. 이는 학습에 사용된 노이즈 외의 노이즈가 테스트 셋에 포함될 가능성이 낮아 정확한 성능 측정이 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한 실제적인 오류 유형 분류 기준이 없어 연구마다 사용하는 오류 유형이 다르므로 질적 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 딥러닝 기반 한국어 맞춤법 교정 연구를 위한 새로운 '오류 유형 분류 체계'를 제안하며 이를 바탕으로 기존 상용화 한국어 맞춤법 교정기(시스템 A, 시스템 B, 시스템 C)에 대한 오류 분석을 수행하였다. 분석결과, 세 가지 교정 시스템들이 띄어쓰기 오류 외에 본 논문에서 제시한 다른 오류 유형은 교정을 잘 수행하지 못했으며 어순 오류나 시제 오류의 경우 오류 인식을 거의 하지 못함을 알 수 있었다.
본 연구에서는 폴리우레탄 합성반응의 특성을 수정진동자 분석기(QCA)의 공진주파수와 공진저항을 동시에 측정하여 분석하였다. 폴리우레탄 합성반응 초기에 생성된 폴리우레탄이 자동촉매반응을 일으켜 공진주파수가 급격히 감소한다는 것을 알 수 있었다. 프리폴리머(prepolymer, PP) 합성반응에서는 어느 순간 급속히 공진주파수가 감소하다 서서히 안정화되었다. 사슬연장제가 첨가된 세그먼티드 폴리우레탄(segmented polyurethane, SPU) 합성반응에서는 어느 순간 공진주파수가 급속히 감소하다가 다시 증가하였다. 이는 소프트세그먼트(soft segment, SS)에 사슬연장제인 1, 4-butandiol이 반응하여 하드세그먼트(hard segment, HS)로 변화됨으로써 강직한 HS 분자구조의 생성에 따라 공진주파수가 증가하였다고 생각된다. 또한 공진저항은 각각의 메카니즘을 해석하는데 사용하였다. 본 연구 결과, 폴리우레탄의 반응특성을 수정진동자 분석기(QCA)를 이용함으로써 온라인 분석할 수 있었으며, 반응메카니즘을 해석할 수 있었다.
휘발유는 온도 및 햇빛 노출 등의 저장환경에 따라 산화에 의해 유기산 및 중축합 고분자 물질(검질)이 생성되어 금속재료의 부식과 고무수지 등의 열화 및 연료공급 시스템의 축적물로 남아 차량 문제를 유발시킬 수 있다. 최근에 LPG와 휘발유 겸용 차량에서 장기간 사용하지 않은 휘발유가 차량문제를 유발하거나, 옥탄가가 비이상적으로 낮은 연료들이 출현하고 있지만 명확한 원인규명이 되지 않은 상황이다. 이에, 휘발유의 산화에 대한 명확한 규명을 통해 저장환경, 품질변화 추정 등 관리방안을 제시하고자 하였다. 휘발유의 산화특성 규명을 위해 현재 유통되고 있는 자동차용 휘발유와 향후 보급가능 바이오에탄올 혼합연료(바이오에탄올 10%)에 대해 저장용기(차량 연료탱크, 폴리에틸렌(PE) 재질 및 철재 용기) 별, 저장환경(햇빛 노출(옥상), 햇빛 비노출(창고)), 대기 중 공기노출 등에 대한 산화열화 영향을 산화가 일어나기 쉬운 여름철(6월~10월)에 18주간 저장평가하여 실제 품질기준 항목에 미치는 영향을 분석하였다. 폴리에틸렌(PE) 재질 용기의 경우 마개 틈 또는 표면으로의 고옥탄가 저비점 성분의 증발로 옥탄가의 품질기준이 벗어나는 경우가 있었다. 특히 햇빛 노출의 상태에서는 휘발유 산화와 저비점 성분의 증발로 옥탄가 및 증기압이 급격히 감소하였고, 검(gum)질도 과량 생성되었다. 바이오에탄올 혼합연료도 유사한 결과를 나타내었다.
여름철 집중강우시 유입되는 고탁수층은 저수지의 밀도성층으로 인하여 표수층 하부에 위치하며, 이를 적기에 배제하지 않을 경우에는 수평방향의 확산현상과 연직방향의 전도현상으로 인해 저수지 전역에 분포하게 되어, 탁수현상의 장기화를 유발한다. 이와 같은 탁수장기화에 대한 저수지내 대책의 하나로서 홍수유입후 탁도가 높은 물을 단기간동안 방류하고, 갈수기에는 탁도가 낮은 물을 방류하는 선택취수 기법을 적용할 수 있다. 임하댐의 경우, 2004년 태풍 '디앤무'와 태풍 '메기'로 인해 발생한 탁수를 선택취수를 통하여 조기에 배제함으로써 호내탁도를 저감시킨 바 있다. 그러나 이와 같은 고탁수 우선배제 기법은 반드시 하류하천의 영향범위를 사전에 분석검토하고, 하류하천의 수질현황을 고려한 합리적인 운영방안이 제시되어야 한다. 2004년 태풍 '디앤무' 발생직후의 댐방수로에서 170 NTU의 고탁수를 방류한 경우, 유하거리 250 km인 지점까지 30 NTU이상 유지된 바 있으며, 태풍 '메기'에 의한 고탁수 유입시, 임하댐 방류수 157 NTU, 안동댐 방류수 37 NTU인 경우에 임하댐 하류 113 km인 구미 선산 취수장까지 63 NTU의 탁도가 유지된 바 있다. 현재 임하댐의 경우, 하류하천으로의 방류수 수질을 모니터링할 수 있는 자동수질측정시스템이 발전취수탑 전면 1개소, 조정지댐 1개소에 설치되어 있다. 본 연구에서는 자동수질측정시스템과 연계하여 수질모형을 통하여 임하댐 하류하천인 낙동강 본류의 탁도관리시스템을 구축하고자 하였다. 환경부의 수질측정망 자료를 통하여 최근 3년간의 부유사농도의 변화양상을 분석하였으며, 태풍 직후의 낙동강 주요지점별 탁도측정자료를 이용하여 임하댐 고탁도방류에 의한 영향범위를 분석하였다. 또한 하천수질모형을 이용하여 탁수예측방법에 대하여 검토하였고, 이를 이용한 탁도관리시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다.함께, 2단계에 (주)웹솔루스에서 자체적으로 설치 운영하고 있는 2개소의 하수관거 모니터링 관측시설, 그리고 안양시에서 운영하고 있는 5개소의 강우관측소와 7개소의 수위관측소를 모두 통합하여 실시간 자료를 제공하고 있다. 수위자료는 10분단위의 텍스트정보와 그래프형태로 지원되며, 검색기간 설정을 통해 원하는 기간내의 자료를 선별, 검색할 수 있다.. 또한 이와 같은 기초적인 정보를 바탕으로 하류하천의 탁수 피해를 최소화할 수 있는 선택취수탑의 운영방안을 수립할 수 있다 본 연구에서는 이를 위해 선택취수탑 주위의 성층흐름을 기존의 실험자료와 수치해석을 통하여 분석하였고, 온도성층구조나 취수구의 위치변화에 따른 방류수 수질특성을 조사하였다.쇄파대(artifical reef)와 같은 완충지대를 갖는 호안을 축조함으로써 월파량을 감소시키는 대안으로 제시하고자 한다. 본 연구 수행을 통해 태풍 내습시 발생 가능한 자연재해에 대한 사전 방지를 목적으로 태풍피해의 원인을 제시하고 이를 해결하여 현재의 방재대책이 항구적인 방재대책으로 전환될 수 있는 방안 마련의 기초 자료로 활용되기를 기대한다., L-arabinose, 및 D-galactose; 제3차(第三次) 가수분해물(加水分解物)(C)에서 L-rhamnose, D-xylose, L-arabinose 및 D-galactose, 비가수분해물(非加水分解物)(C')에서 D-xylose와 D-galactose를 검출(檢出)하였다. (4) 구성당(構成糖)의 형태(形態)와 구조(構造)를 밝히기 위(爲)해 polysaccharide C에 대한 periodate산화(酸化) 실험(實驗)을 하여 $C_5H_8O_4$당(當) periodate의 소비(消費)와 formic acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은 1.23 mole, formic acid의 생성량(生成量)
본 논문은 음성인식을 이용한 실시간 윈도우 자동 제어 시스템에 관한 연구이다. 사용된 음성 모델은 수행 속도를 높이기 위해 제안된 가변 DMS 모델을 이용하였으며, 인식 알고리즘으로 이를 이용한 One-Stage DP 알고리즘을 사용한다. 인식 대상단어는 윈도우에서 자주 사용되는 66개의 윈도우 제어 명령어들로 구성한다. 본 연구에서 온라인으로 음성을 처리하기 위해 음성 검출 알고리즘을 구현하였으며, 기존 DMS(Dynamic Multi Section)모델 생성시 고정적으로 적용하던 섹션의 수를 입력 신호의 지속 시간을 고려하여 가변적으로 적용한 가변 DMS 모델을 제안하였다. 또한 윈도우에서 사용자 작업에 의해 현재 상태에 인식 대상으로 불필요한 인식 대상단어가 발생하게 되는데 이를 효율적으로 처리하기 위해 사용 모델을 재구성하여 사용하도록 제안하였으며, 인간의 청각적 특성을 고려하여 음성신호에서 개인의 특성은 제외하고 음성 자체의 특징만을 추출하여 특징 벡터를 생성하는 인지 선형 예측(Perceptual Linear Predictive)분석 방법을 이용하였다. 시스템 성능 평가 결과 가변 동적 다중 섹션 모델(Variable DMS model)과 기존의 DMS 모델은 인식률 면에서는 거의 동일하지만 인식 수행 속도는 제안된 모델의 계산량이 기존 모델보다 작기 때문에 향상되었고, 다중 화자 독립 인식률은 99.08%, 다중 화자 종속 인식률은 99.39%의 인식률을 나타내었으며, 실제 노이즈가 있는 환경에서 화자독립실험의 경우 96.25%의 인식률을 보여 주었다.
조선소에서는 사외 적치장의 관리를 위해 일정 주기로 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)을 이용해 항공영상을 획득하고, 이를 사람이 판독하여 적치장 현황을 파악한다. 이러한 방법은 넓은 면적의 사외 적치장 현황을 파악하는 데 상당한 시간과 인력을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 정확한 사외 적치장 현황을 파악하기 위해 사전 학습된 의미론적 분할 기반 모델(Foundation Model)을 활용한 자동 관리 기술을 제안한다. 또한, 조선소 사외 적치장의 경우 관련 부품이나 장비를 포함한 공개 데이터셋이 충분하지 않기 때문에, 의미론적 분할 기반 모델에 필요한 객체 프롬프트(Prompt)를 생성하기 위한 소규모 사외 적치장 객체 데이터셋을 직접 구축하였다. 이를 이용해 객체 검출기를 소규모 데이터셋에 추가 학습하여 초기 객체 후보를 추출하고, 의미론적 분할 기반 모델인 Segment Anything Model (SAM)의 프롬프트로 활용해 정확한 의미론적 분할 결과를 얻는다. 더 나아가, 지속적인 적치장 데이터셋 수집을 위해 SAM을 활용한 훈련 데이터 생성 파이프라인을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 의미론적 분할 방법과 비교하여 평균적 4.00%p, SegFormer에 비해 5.08%p 높은 성능을 달성하였다.
검색 결과 내 군집화(search-result clustering)는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 본 논문에서는 논문 검색 서비스에 전문화된 새로운 결과 내 군집화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 '범주체계생성기(Category Hierarchy Generation System)'와 '논문군집기(Paper Clustering System)'로 구성되어있다. '범주체계생생기'는 KOSEF의 연구 범주 체계를 이용하여 분야 시소러스라 불리는 범주 체계를 생성하고, K-means 알고리즘을 이용한 단어 군집화 알고리즘을 사용하여 분야 시소러스의 키워드 집합을 확장한다. '논문군집기'는 top-down 방식과 bottom-up 방식을 이용하여 각 논문의 범주를 결정한다. 제안하는 시스템은 논문 검색 서비스와 같은 전문 분야에 대한 검색 서비스에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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