• 항공우주시스템공학회지
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• 제16권5호
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• pp.70-77
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• 2022

본 논문에서, 데이터베이스 생성 및 관리 시스템은 미소 픽셀 공중 표적 인식을 위해 제안된다. 제안된 시스템은 1)비행 테스트 비디오 프레임에 의한 직접 이미지 추출, 2) 자동 이미지 보관, 3) 이미지 데이터 레이블링 및 메타 데이터 주석, 4) 컬러 채널 변환, 5) HOG/LBP 기반 소화소 대상 증강 이미지 데이터 생성의 다섯가지 주요 기능으로 구성된다. 제안하는 프로그램은 파이썬 기반의 PyQt5와 OpenCV를 이용하여 구성하였고 공중 표적 인식을 위한 이미지 데이터셋은 제안한 시스템을 이용해 생성했으며 비행 실험으로 부터 수집된 영상을 입력영상으로 사용하였다.

• 산업융합연구
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• 제20권8호
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• pp.33-40
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• 2022

본 연구에서는 지적재조사 책임수행기관 체계로 운영되고 있는 사례지역을 선정해 운영 실태를 분석한 후 운영의 효율화 방안을 제시하고자 하였다. 연구성과는 다음과 같다. 지적재조사대행자 선정 평가에 있어서는 정성평가 점수를 상향하는 방안을 제시하였다. 지적재조사대행자 지원 확대는 랜디고 프로그램 업데이트를 할 경우 자동으로 연계 설치가 가능하도록하고, 관련 규정에 사전교육에 관한 사항이 규정되어야 함을 제시하였다. 지적재조사측량 업무수행 및 업무분장에 있어서는 임시경계점표지와 확정경계점표지 설치 작업을 통합하고, 공동수행을 통해 지적재조사대행자의 사업비를 보전해 주는 방향을 제시하였다. 또한 장·단기적인 관점에서 책임수행기관의 업무위탁 확대와 연계한 사업비 배분의 현실화 방안을 제시하였다. 본 연구성과를 반영하여 책임수행기관 체계를 운영할 경우 사업참여자의 만족도 향상이나 사업기간의 단축이 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.259-264
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• 2023

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.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권5호
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• pp.651-657
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• 2023

국내외 철도사업에서 철도의 신규 건설과 더불어 기존선의 개량을 통한 증속, 고속화 사업도 큰 비중을 차지고 있다. 특히 해외의 개발도상국은 경제수준을 고려할 때 고속철도의 건설은 막대한 규모의 예산소요와 수요를 고려할 때 한계가 있어, 기존 철도의 선형개량을 통한 증속사업이 실현가능성이 높은 것으로 판단하고 있다. 본 연구에서는 선형개량을 통향 기존선의 증속사업의 효율적 기획과 분석을 위하여, 기존에 신규 철도 건설사업 분석에 활용되고 있는 지능형 철도선형계획 프로그램(ei-Rail)에 선형개량사업 분석 기능을 추가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 수치지도 또는 기존의 위성사진 자료를 기반의 베이스 맵에 기존의 철도선형을 입력하고, 목표속도등 선형개량사업의 목표를 입력하면, 사업의 비용과 도면, 증속효과 분석 결과 등을 자동적으로 제시함으로써, 철도선형개량 사업의 기획과 분석을 효율적으로 수행할 수 있는 도구로 활용될 수 있도록 하였다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권6호
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• pp.229-241
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• 2016

생성적 디자인은 디자인 목적에 맞게 정의된 알고리듬을 통해 컴퓨터가 여러 대안적인 디자인 결과물을 자동적으로 빠르게 생성하는 것이다. 그러므로 디자인 목적을 수행하는 컴퓨터 알고리듬이 중요하다. 본 연구는 이러한 생성적 디자인을 기반으로 사진 또는 그림과 같은 2차원 디지털 이미지로 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인 알고리듬을 제안하는 것을 목적으로 한다. 제안된 알고리듬은 컴퓨터 프로그램으로 구현되어 임의의 명화 이미지를 입력하여 검증하였다. 결과물의 기본 3차원 형태는 원기둥과 구이며, 사용된 이미지에 따라 원기둥이나 구의 표면이 변형되어 생성된다. 본 연구에서 제시된 알고리듬과 결과물은 2차원 이미지에서 3차원 형태를 생성하는 생성적 디자인의 가능성을 보여준다. 감성과 인지적인 측면에서 입력된 이미지와 생성된 3차원 형태의 관계를 파악하는 향후 연구를 통해 생성된 형태의 가치를 검증하고 디자인적 의의를 찾는 것이 필요하다. 이러한 연구를 통해 생성적 디자인의 가능성을 넓힐 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.473-473
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• 2021

새만금 유역의 하류 평야지대는 농업 관개 및 배수가 제수문의 영향을 받고 있으며, 상류 축산밀집시설에 따라 농업 비점오염원 유입이 수계 환경오염에 미치는 영향을 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 새만금 유역의 하류 제수문을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD(Computational fluid dynamics)는 구조물을 설계하고 유체, 기체 등의 역학을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농촌 소유역을 대상으로 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 유입 및 유출 영향을 평가할 수 있다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. CFD 모형은 제수문의 실제 규격을 바탕으로 동일한 구조를 고려하였으며, 수문조작을 고려하여 유입 및 유출을 모의하였다. 본 연구는 유역차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.262-262
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• 2020

새만금 유역 내에는 다수의 보 및 제수문이 위치하고 있으며, 관개, 배수, 오염원 등이 영향을 받고 있다. 선행연구 중에는 보 및 제수문을 고려하기 위해 모형의 소스코드를 일부 수정하여 연구되고 있으나 유역모형으로 구현하기에는 한계가 있으며, 이에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 만경강 유역을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 하류 제수문에 대한 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 미국 농무부에서 농업유역의 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD (Computational fluid dynamics)는 전산유체역학 모형으로 구조물을 설계하고 유체, 기체 등을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농업유역 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 영향을 평가할 수 있다. 우선, 만경강 유역을 대상유역으로 선정하고 부용, 황산, 상리, 고은교 등 제수문의 위치를 파악하였다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. 보정기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.84, 2.96 mm/day, 0.70을 나타냈다. 검증기간의 유출량 적합성 평가 지수는 R², RMSE 그리고 NSE가 각각 0.72, 2.94 mm/day, 0.46을 나타냈다. 본 연구는 유역 차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 향후 제수문 모니터링 자료를 활용하여 CFD 모형을 구축하고 유입량에 따른 제수문의 검보정 및 영향을 평가하고자 한다. 이러한 결과는 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.105-111
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• 2023

Recently, research on prediction algorithms using deep learning has been actively conducted. In addition, algorithmic trading (auto-trading) based on predictive power of artificial intelligence is also becoming one of the main investment methods in stock trading field, building its own history. Since the possibility of human error is blocked at source and traded mechanically according to the conditions, it is likely to be more profitable than humans in the long run. In particular, for the virtual currency market at least for now, unlike stocks, it is not possible to evaluate the intrinsic value of each cryptocurrencies. So it is far effective to approach them with technical analysis and cryptocurrency market might be the field that the performance of algorithmic trading can be maximized. Currently, the most commonly used artificial intelligence method for financial time series data analysis and forecasting is Long short-term memory(LSTM). However, even t4he LSTM also has deficiencies which constrain its widespread use. Therefore, many improvements are needed in the design of forecasting and investment algorithms in order to increase its utilization in actual investment situations. Meanwhile, Prophet, an artificial intelligence algorithm developed by Facebook (META) in 2017, is used to predict stock and cryptocurrency prices with high prediction accuracy. In particular, it is evaluated that Prophet predicts the price of virtual currencies better than that of stocks. In this study, we aim to show Prophet's virtual currency price prediction accuracy is higher than existing deep learning-based time series prediction method. In addition, we execute mock investment with Prophet predicted value. Evaluating the final value at the end of the investment, most of tested coins exceeded the initial investment recording a positive profit. In future research, we continue to test other coins to determine whether there is a significant difference in the predictive power by coin and therefore can establish investment strategies.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.72-76
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• 2010

의료 노모그램은 환자에 대한 임상정보를 축적하고 분석하여 만든 수식적인 임상 의료예측 지식을 그래픽으로 표현한 것을 말한다. 의료 노모그램이 환자 진료에 기여하기 위해서는 가능하면 많은 임상 사례들이 추적되어 이들로부터 의료예측 지식을 추출하는 것이 필요하다. 또한 가용한 사례 데이터들로부터 정확도가 높은 예측 모델을 생성하여 노모그램으로 제공해야 한다. 이러한 노모그램은 환자진료 시점에서 쉽게 활용할 수 있도록 제공하는 것이 바람직하다. 이 논문에서는 이러한 요구조건들을 고려하여 제안한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다. 제안한 시스템에서는 가능하면 많은 사례를 활용할 수 있도록 하기 위해 웹기반의 사례정보 데이터베이스 시스템을 포함하고, 임상 사례 데이터들을 활용하여 주기적으로 노모그램을 자동으로 갱신하도록 한다. 그 결과를 임상현장에서 바로 사용할 수 있도록 하기 위하여 앱 프로그램 통하여 스마트 단말기를 활용하도록 한다. 이 앱은 노모그램 서버에 직접 접근하여 가장 최근의 노모그램에 근거한 예측 결과를 제공한다. 끝으로 제안된 서비스 시스템 구조를 적용하여 개발된 방광암 환자의 재발율 및 생존율에 대한 노모그램 서비스 시스템을 소개한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.58-67
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• 2024

4차 산업 시대에서의 데이터는 산업의 생산성을 높이는 데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 활용 가능한 데이터가 부족한 건설산업의 디지털화 수준을 높이기 위해서 본 연구에서는 건설 현장 사진을 공종별로 분류하는 모델을 연구하였다. 이미지만을 가지고 분류하는 기존의 이미지 분류 모델과 달리, 본 연구는 표준시방서에서 객체와 공종 간의 중요도를 추출하여 이를 분류 과정에 반영하는 방식으로 공종에 대한 의미론적인 분석을 포함한 분류 모델을 제안하였다. 객체와 공종 간의 중요도는 사진 내에서 탐지한 객체와 표준시방서의 정보를 연결하여 추출한 후 모델에 반영하였고, 이러한 방식으로 개발된 모델을 분류 프로그램에 적용하여 실제 실무에서의 유용성을 확인해 보았다. 제안한 모델은 결과에 해석가능성과 신뢰도를 높여주는 것뿐만 아니라 현장 기사들이 사진을 분류하는데 용이성을 주게 되며, 이러한 연구의 결과는 건설산업의 디지털화에 기여할 수 있을 것이다.