3차원 프린터나 깊이 카메라 등을 이용하면 실세계의 3차원 메쉬 데이터를 손쉽게 생성할 수 있지만, 이렇게 생성된 데이터에는 필연적으로 불필요한 노이즈가 포함되어 있다. 따라서, 온전한 3차원 메쉬 데이터를 얻기 위해서는 메쉬 디노이징 작업이 필수적이다. 하지만 기존의 수학적인 디노이징 방법들은 전처리 작업이 필요하며 3차원 메쉬의 일부 중요한 특징들이 사라지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 기반의 3차원 메쉬 디노이징 기법을 소개한다. 구체적으로 본 논문에서는 인코더와 디코더로 구성된 컨볼루션 기반 오토인코더 모델을 제안한다. 메쉬 데이터에 적용하는 컨볼루션 연산은 메쉬 데이터를 구성하고 있는 각각의 정점과 그 주변의 정점들 간의 관계를 고려하여 디노이징을 수행하며, 컨볼루션이 완료되면 학습 속도 향상을 위해 샘플링 연산을 수행한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 오토인코더 모델이 기존 방식보다 더 빠르고 더 높은 품질의 디노이징된 데이터를 생성함을 확인하였다.
본 연구에서는 연구에서는 Ce:GAGG 섬광체, 광섬유 그리고 광전자증배관을 이용하여 광섬유 검출기를 제작하였다. 섬광체의 단결정 크기는 MCNPX 코드를 이용하여 섬광체 깊이에 따른 감마선 계수효율을 전산모사하여 $3{\times}3{\times}20mm^3$로 설정하였다. 제작된 검출기는 표준 감마선원인 $^{137}Cs$과 $^{133}Ba$을 이용하여 세기의 따른 선형성 평가와 거리 변화에 따른 계수량 변화 측정을 하였다. 그 결과 추세선식 R-square 값이 0.99741로 매우 좋은 응답선형성을 보였고, 거리에 따른 검출 특성 또한 MCNPX값과 비교하였을 때 2% 이하로 좋은 검출특성을 보였다. 또한 단일선원과 혼합선원에서의 감마선 에너지 분광 결과 $^{137}Cs$은 662keV에서 그리고 $^{133}Ba$은 356keV에서 감마선 에너지 피크를 확인하였다. 광섬유 검출기를 사용한다면 작업자의 작업시간과 피폭을 줄여줄 것으로 보인다.
본 연구는 외경부에 단이 존재하는 제품의 링롤링작업을 위한 예비성형체의 설계에 관한 연구이다. 형상링롤링 공정에서 가장 일반적으로 나타나는 결함 중 하나는 미충진이며, 변형량이 적을 경우나 외경부 단의 깊이가 클 경우 발생한다. 이러한 미충진을 방지하기 위해서는 변형량을 증가시키거나 예비성형체를 최종형상에 근접하도록 설계하여야 한다. 결함이 없는 제품을 생산하기 위하여 형상비와 성형비를 이용한 충진한계식을 제안하였다. 충진한계식은 네가지 경우에 대하여 유한요소해석과 시험생산한 결과를 토대로 작성되었다. 실물 크기의 형상링롤링 작업을 수행하고 충진한계식을 이용한 예측과 비교함으로써 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
최근에는 슈퍼-픽셀 (super-pixel)은 컴퓨터 발전 응용에 널리 사용되고 있다. 슈퍼 픽셀 알고리즘은 픽셀을 지각적으로 실행이 가능한 영역으로 변환하여 그리드 픽셀의 경직된 특징을 줄일 수 있다. 특히, 슈퍼 픽셀은 깊이 추정, 골격 작업, 바디 라벨링 및 기능 국소화 등에 사용된다. 그러나 이러한 작업을 수행하기 위해 우수한 슈퍼 픽셀 파티션을 생성하는 것은 쉽지 않다. 특히 슈퍼 픽셀은 비합, 지속, 폐쇄, 지각 불변과 같은 형태 측면을 고려할 때보다 의미있는 특징을 만족시키지는 못한다. 본 논문에서는 단순 선형 반복 클러스터링과 퍼지 클러스터링 개념을 결합한 고급 알고리즘을 제안한다. 단순 선형 반복 클러스터링 기술은 이미지 경계, 속도, 메모리 효율이 기존 방법보다 높다. 그것은 형태 측면의 맥락에서 슈퍼 픽셀 형태에 대해 양호하게 작거나 규칙적인 특성을 제안하는 것은 아니다. 퍼지 유사성 측정은 제한된 크기와 이웃을 고려하여 합리적인 그래프를 제공한다. 보다 작고 규칙적인 픽셀을 얻으며 부분적으로 관련된 특징을 추출 할 수 있다. 시뮬레이션은 퍼지 유사성 기반 슈퍼 픽셀 생성은 사람의 이미지를 분해하는 방식으로 자연적 특징을 대표적으로 나타낸다.
가스배관 사고의 대표적인 원인 중 하나는 기계적 충격(타공사 등)으로 인한 사고이다. 이는 국내 주요 산업단지에 매설되어 있는 고압가스배관의 대다수가 매설 시기가 20년 이상인 노후 배관이기 때문에 사고 발생 시 별도의 검사 및 보강 시간 없이 대형 사고로 이어질 가능성이 높다. 본 연구에서는 타공사(굴착공사) 실험을 통해 기계적 충격 시 배관에 미치는 결함 정도에 대해 연구하였다. 실제 산업단지에서 굴착공사 시 사용되고 있는 21 ton 굴착기와 ASTM A106 Grade.B와 ASTM A53 Grade.B 배관을 이용해 타격실험을 진행하였다. 그 결과 굴착기 작업에 이용되는 버켓 중 톱니 버켓 일 때 결함의 정도가 더 컷으며, 매설되어 있는 배관의 관경이 작을수록 결함의 깊이 및 길이가 큰 것을 확인하였다. 굴착기 작업 중 타격 높이는 매설 배관의 결함에 아무런 영향을 미치지 않는 것을 확인하였다.
간척지나 해안지역과 같은 연약지반에 건축 및 토목공사를 위해서는 지반의 강도를 높이기 위한 연약지반개량공사가 필수적이다. 연약지반 개량 공법은 여러 가지가 있으나 우리나라를 비롯해 세계적으로 연직배수공법을 주로 사용하고 있다. 연직배수공법은 연약한 점성토 지반 내에 인공적으로 연직 배수재를 다수 설치하여 배수거리를 단축시킴으로써 압밀을 촉진시키고, 그에 따른 강도증가 효과를 얻을 수 있는 공법이다. 연직배수재로는 경제성과 시공성이 우수한 PBD가 널리 사용되고 있다. PBD 시공품질은 시공 깊이, 압력, 수직도 등에 영향을 받게 된다. 본 논문에서는 PBD 시공시 배수재의 시공 심도, 압력, 수직도를 자동측정하여 작업자가 실시간으로 모니터링 할 수 있고 시공결과를 자동 저장하는 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 시공 불량 요인이 발생시 자동 경고하여 불량률을 줄일 수 있고, 장비의 이상 발생시 자동 제어시스템을 가동하여 작업의 안전성을 확보하도록 하였다.
올라퍼 엘리아슨은 <날씨 프로젝트>(2003)을 통해 설치라는 낯선 장르를 대중의 의식에 깊이 각인시켰다. 그 동안 엘리아슨의 작업에 대해서는 그 동안 다양한 각도에서 접근이 이루어져왔다. 여기서는 그 다양한 해석의 시도들을 크게 신체미학 정치미학 기술미학적 접근의 세 유형으로 분류한 후, 비판적 검토를 통해 그 각각에 담긴 합리적 핵심들을 하나로 종합하게 될 것이다. 하지만 이 과정에서 기존의 해석들에는 엘리아슨을 비롯해 최근 설치예술가들이 빈번히 사용하는 '빛'의 효과에 대한 언급이 거의 등장하지 않는다는 사실이 드러난다. 그것은 현재 우리가 사용하는 미학에 빛의 분위기 효과를 기술하는 데에 적합한 개념도구가 존재하지 않기 때문이다. 이 논문에서는 엘리아슨의 작업을 제대로 이해하는 데에는 이 빛의 효과에 대한 분석이 필수적이며, 그 분석에 필요한 이론의 결핍을 보충하기 위해 중세의 신학적 광학이 다시 참조할 필요가 있음을 강조하게 될 것이다. 중세의 '빛의 미학'은 설치미술을 넘어 디지털시대의 시각성 일반의 특징을 규명하는 데에도 도움이 될 수 있다.
4차 산업의 발전으로 물류 산업은 스마트 물류 시스템으로 진화되고 있다. 그러나 차량을 운송하는 선박 작업은 다양한 문제로 디지털화가 더디게 진행되고 있다. 본 논문에서는 선·하적 작업 시간을 단축하는 차량 운반선의 화물 적재에 사용 가능한 적재 자동화 알고리즘을 제안한다. 적재 자동화 알고리즘은 선박의 구조를 고려하여 선박 내의 적재 가능 공간 및 이동 가능 경로를 탐색하여 최단 거리를 반환한다. 알고리즘은 벽, 램프 그리고 이미 선적된 차량을 모두 인식하며, 무작위로 배치된 구조에서도 동작이 가능하다. 특히 선박의 항해 계획이 모두 담긴 마스터 플랜을 참조하여 항만별 차량 선·하적 공간 탐색과 최단 거리의 이동 가능 경로를 예측할 수 있어 차량 운반선의 스마트 물류 시스템 발전에 기여할 수 있을 것으로 전망한다.
콘크리트 포장의 줄눈은 초기 콘크리트 슬래브에 건조수축과 온도변화에 의한 무작위 균열이 발생하지 않도록 해주어 도로포장의 공용성 향상에 기여한다. 하지만 콘크리트가 충분히 양생되기 전에 수행된 줄눈 절단 작업은 줄눈 주변의 콘크리트에는 미세균열 등의 손상을 발생시키고 이로 인하여 반복적인 교통 및 환경하중에 의한 줄눈부의 파손이 장기적으로 발생한다. 본 연구에서는 이러한 인위적인 줄눈 절단작업 때문에 발생할 수 있는 줄눈부 파손을 감소시키기 위하여 선행연구를 통해 개발된 100mm, 150mm, 220mm 높이의 줄눈균열 유도장치와 다양한 깊이를 갖는 균열유도 홈을 시험시공 구간에 설치하고 줄눈균열의 발생과 거동을 약 5개월에 걸쳐 조사하였다. 그 결과, 줄눈균열 유도장치의 높이가 높을수록 균열유도 효과가 높은 반면 줄눈균열의 거동은 큰 것으로 나타났다. 향후 추가적인 조사와 줄눈균열 유도장치의 개선을 통하여 균열유도 효율을 높이고 줄눈의 성능을 향상시켜야 할 것으로 판단되었다.
본 논문은 문학 연구와 인공지능의 접점을 감성 영역에서 찾고, 그 연계성을 기반으로 상호 보완과 발전을 지향하는 문학과 기술의 융합에 관한 연구이다. 본 논문은 문학과 공학에서 각각 상대를 보는 관점을 사용하고 공통의 기반인 감성의 주제를 두고 비교 점검하는 연구 방법을 사용한다. 현재 인공 지능과 문학 연구의 융합 연구 결과물이 많이 발표되고 있지 않은데, 본 연구에서는 미래 인공지능의 지향점을 두고 인문학 분야에서의 학제적 연구를 모색해 보고자 하였다. 이에 문학적 감성을 통해 문학도 인공지능의 발전에 공헌할 방안으로서 주관적인 문학의 감성을 추출하여 인공지능의 객관적 입력을 위한 정형화 작업에 참여할 때에 이르렀다. 본 연구에서 시도하고 있는 감성의 용어 중심 추출 작업을 거쳐서 인간 감정에 접근하는 주관적인 상상력과 객관적인 기술력이 조합된다면, 광범위한 인간의 자료를 분석하는 속도감 있는 문학 연구의 확장은 물론, 복합적인 인간을 이해하고 상대하는 깊이 있는 인공지능의 개발에 다가갈 수 있을 것이라 본다. 그러한 마주보기 통과 의례를 거쳐서 학제적 연구의 장점을 살린 논의는 두 학문 분야를 별개로 볼 때의 한계 또한 인정하고 부족한 측면을 상호 보완하는 융합 연구의 긍정적 측면을 갖게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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