• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.362-370
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• 2021

본 논문에서는 휠체어 사용자의 이동권 확보를 위한 계단 승강 로봇 개발에 있어 ToF센서 및 IMU의 데이터를 기반으로 자율 계단 승강 기법을 제시하였다. 자율 계단 계단 승강 기법은 랜딩기어 동작 시점을 위치로 구분하고 상태 머신을 활용하여 제어하였다. 본 연구에서 제시한 이론의 검증을 위해 표준 기준의 모형 계단을 제작하여 실험하였다. 진입각 확보 실험을 통해 랜딩기어의 동작 길이 평균 오차는 2.19%, Pitching 기준 진입각 평균 오차는 2.78%로 부드러운 진입을 확인하였고, 자율 계단 승강 기법의 단계 구분 및 상태 전이를 검증하였다. 제안된 기법의 실적용 시 교통약자들의 이동제약을 줄일 수 있을 것이고, 이동권 보장을 통한 자립심의 고취가 기대된다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제27권1호
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• pp.17-24
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• 2022

This work examined the effect of mixing transition metal-based additives [FeCl₃, Fe-containing paper mill sludge (PMS), CoCl₂·H₂O, ZrO₂, and α-Fe₂O₃] on the thermochemical conversion of coffee waste (CW) in carbon dioxide-assisted pyrolysis process. Compared to the generation amounts of syngas (0.7 mole% H₂ & 3.0 mole% CO) at 700℃ from single pyrolysis of CW, co-pyrolysis in the presence of Fe- or Zr-based additives resulted in the enhanced production of syngas, with the measured concentrations of H₂ and CO ranging 1.1-3.4 mole% and 4.6-13.2 mole% at the same temperature, respectively. In addition, α-Fe₂O₃ biochar possessed the adsorption capacity of As(V) (19.3 mg g^-1) comparable to that of ZrO₂-biochar (21.2 mg g^-1). In conclusion, solid-type Fe-based additive can be highly considered as an efficient catalyst to simultaneously produce syngas (H₂ & CO) as fuel energy resource and metal-biochar as sorbent.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1222-1230
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• 2022

다양한 변조 기법을 사용하여 저피탐 능력을 갖춘 신호원들이 증가하면서, 신호의 변조 방식을 분류하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 최근 신호 간섭이나 잡음 환경에서 수신 신호 분류의 성능 개선을 위하여 전처리 과정으로 FFT를 이용하는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법이 제안되었다. 하지만 윈도우가 고정되는 FFT의 특성상 탐지 신호의 시간에 따른 변화를 정확히 분류해내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 높은 해상도를 가지고 또한 다양한 유형의 신호를 시간 및 주파수 영역에서 동시에 표현할 수 있는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 전처리 과정으로 사용하는 CNN 모델을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 웨이블릿 변환 방식이 FFT 변환 방식에 비해 정확도와 학습 속도 측면에서 SNR 변화에 무관하게 우수한 성능을 보이고, 특히 낮은 SNR일 때 더욱 큰 차이를 보임을 입증하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.92-99
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• 2022

이 연구는 이용자 생산 컨텐츠 플랫폼에서 활동하는 컨텐츠 제작자의 개인 브랜드 가치를 설명할 수 있는 모형을 제안하고 실증적 분석 결과를 제시하고자 한다. 제작자의 활동에 따른 성과는 장기간에 걸쳐 반복적으로 변화를 보이기 때문에, 이들 컨텐츠 제작자의 브랜드 가치를 측정하기 위해서는 장기간에 걸쳐 발생하는 다양한 활동으로 인한 효과를 브랜드 가치 측정 모형에 반영할 수 있어야 한다. 또한 이 연구는 생산자의 브랜드 가치에 영향을 주는 요소인 (1) 내부 이용자들의 자발적인 노력과 (2) 외부 플랫폼의 사회적 영향력을 비교함으로써 이용자 생산 컨텐츠 시장의 이용자와 기업 사이의 활동에 대한 지침을 얻고자 한다. 분석 결과에 따르면, 제작자는 전문 분야의 카테고리에 속한 인기 컨텐츠를 장기적이고 일관되게 제작해야하지만, 이용자가 지루함을 느끼기 이전 시점에 다양한 카테고리의 컨텐츠를 때때로 제공해야 브랜드 가치를 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과에 기반하여, 제작자 및 컨텐츠 플랫폼의 카테고리 운영 전략에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권2호
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• pp.393-404
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• 2022

한국직업능력연구원이 실시하고 있는 HCCP(Human Capital Corporate Panel) 자료는 HR연구에 실증적 연구결과를 제공해 주었고 이 데이터를 바탕으로 많은 연구들이 수행되었으나 교육훈련과 조직성과에 대해 전체적인 관점에서 수행된 연구는 부족하였다. 따라서 본 연구는 HCCP 연구에 기반하여 교육훈련이 조직성과에 미치는 영향을 선행연구의 분석을 통해 살펴보고자 하였다. 이를 위해 HCCP 자료를 활용해 교육훈련과 조직성과를 연구한 29편의 논문을 분석에 활용하였으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육훈련은 조직몰입, 직무만족 등 비재무성과 및 매출액, 영업이익과 같은 재무성과에도 긍정적인 영향을 주고 있었다. 둘째, 교육훈련이 조직성과에 영향을 주기 위해서는 직무만족, 조직문화, 교육전이 등이 중요한 요소로 나타났다. 셋째, 효과적인 교육훈련 전이를 위해서는 교육훈련 후, 현업에 적용할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 필요하며, 마지막으로 교육훈련이 재무성과에 기여한 정도를 보다 면밀히 측정하여 교육훈련의 실질적 효과성을 밝히는 연구가 수행될 필요성을 제언하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권3호
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• pp.83-95
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• 2022

본 논문은 자율주행 차량 적용을 위한 객체 검출과 거리 추정을 수행하는 시스템을 제안한다. 객체 검출은 최근 활발하게 사용되는 딥러닝 모델 YOLOv4의 특성을 이용해서 입력 이미지 비율에 맞춰 분할 grid를 조정하고 자체 데이터셋으로 전이학습된 네트워크로 수행한다. 검출된 객체까지의 거리는 bounding box와 homography를 이용해 추정한다. 실험 결과 제안하는 방법에서 전반적인 검출 성능 향상과 실시간에 가까운 처리 속도를 보였다. 기존 YOLOv4 대비 전체 mAP는 4.03% 증가했다. 도심로 주행시 빈출하는 보행자, 차량 및 공사장 고깔(cone), PE드럼(drum) 등의 객체 인식 정확도가 향상되었다. 처리 속도는 약 55 FPS이다. 거리 추정 오차는 X 좌표 평균 약 5.25m, Y 좌표 평균 0.97m으로 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권7호
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• pp.9-17
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• 2023

작물의 병충해는 다양한 작물의 성장에 영향을 미치기 때문에 초기에 병충해를 식별하는 것이 매우 중요하다. 이미 많은 머신러닝(ML) 모델이 작물 병충해의 검사와 분류에 사용되었지만, 머신러닝의 부분 집합인 딥러닝(DL)이 발전을 이루면서 이 연구 분야에서 많은 진보가 있었다. 본 연구에서는 YOLOX 검출기와 MobileNet 분류기를 사용하여 비정상 작물의 병충해 검사 및 정상 작물에 대해서는 성숙도 분류를 진행하였다. 이 방법을 통해 다양한 작물 병충해 특징을 효과적으로 추출할 수 있으며, 실험을 위해 딸기, 고추, 토마토와 관련된 다양한 해상도의 이미지 데이터 셋을 준비하여 작물 병충해 분류에 사용하였다. 실험 결과에 따르면 복잡한 배경 조건을 가진 영상에서 평균 테스트 정확도가 84%, 성숙도 분류 정확도가 83.91% 임을 확인할 수 있었다. 이 모델은 자연 상태에서 3가지 작물에 대한 6가지 질병 검출 및 각 작물의 성숙도 분류를 효과적으로 진행할 수 있었다.

• 한국지형학회지
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• 제17권1호
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• pp.29-38
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• 2010

외고개습지는 지리산국립공원내 아고산대의 산사면에 형성된 습지이다. 외견상으로 보아 외고개습지는 현재 잘 보존된 습지의 모습을 보여주고 있다. 대부분의 산지습지들이 고산지대의 정상부 등에 자리하고 있는데 비하여 외고개습지는 비교적 급경사의 산지사면으로부터 평탄한 계곡으로 전이되는 지점에 발달하고 있다. 외고개습지는 현재도 퇴적이 되고 있는 것으로 파악되며 퇴적층의 두께도 1m를 넘는 것으로 조사되었다. 기반암은 편마암과 편암으로 이루어져 있으며, 풍화에 강한 기반암층에 의한 불투수층 형성이 습지형성에 유리한 조건을 갖추고 있는 것으로 판단된다. 습지로부터 유출되는 하천수의 대부분은 습지에서 용출하는 지중수에 의존하고 있으며, 특히 갈수기의 경우 하천수의 전부는 지중수의 용출에 기인하고 있다. 풍수기에 내린 강수효과에 의해서 습지의 유출량은 크게 증가하고, 그와 더불어 지중수 용출량의 비중 또한 커진다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제22권6호
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• pp.51-61
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• 2006

말뚝-지반의 상호거동과 다양한 설계변수들의 불확실성을 고려한 축하중을 받는 단말뚝의 위험도를 정량화하기 위하여 효율적이고 정확한 복합 신뢰성해석 기법이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 신뢰성해석 기법은 응답면기법, 유한차분법, 일차신뢰도법과 반복 선형보간기법의 개념들을 지능적으로 결합하였다. 단말뚝-지반계의 확정적 해석을 위해서 하중전이법과 유한차분법을 통합하였다. 하중조건, 말뚝의 재료와 단면특성, 그리고 지반특성과 관련된 불확실성을 명확하게 고려하였다. 말뚝과 지반의 사용성 한계상태 및 강도 한계상태에 대한 위험도를 평가하였다. 축하중을 받는 사실적인 말뚝-지반계의 안전성평가에 대한 제안기법의 적용성, 정확성 및 효율성을 몬테카를로 시뮬레이션의 결과와 비교함으로써 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.105-105
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• 2020

전 세계적으로 기후변화에 따른 기온상승 및 강수량 증가, 호우일수 증가 등 이상기후로 인해 다양한 형태의 자연재해가 발생하고 있으며, 이로 인해 우리나라에서도 폭우, 풍랑, 가뭄, 대설 등으로 인한 자연재해 발생이 증가하고 있다. 특히 우리나라는 연평균 강수량 1,300mm의 대부분의 강우가 하절기인 6 ~ 9월에 태풍 및 집중호우를 동반하여 발생하기 때문에 연강수량의 60%이상이 여름철에 집중된다. 이러한 여름철에 집중된 강우로 인해 홍수 및 범람 피해가 여름철에 급증하고 있으며, 2차 피해인 산사태 및 토석류 피해 또한 급증하고 있는 추세이다. 토석류는 집중호우 시 자연산지의 취약한 사면이 붕괴되어 유출수와 함께 급경사의 계류로 붕괴된 토석이 유출되면서 토석류로 전이 및 발전하여 계류하부의 주택 및 농경지를 매몰하여 피해를 발생시킨다. 특히 토석류는 유출수와 함께 토석이 급경사의 계류를 따라 빠른 속도로 이동하고 퇴적 시작점에서 높이의 6배까지 이동하여 인명피해 등 큰 피해를 발생시키는 특성이 있다. 이러한 토석류 피해로 인한 피해와 손실을 최소화하기 위해서는 토석류 발생 시 피해 규모를 예측하여야하며, 또한 하부 구조물의 손실을 정량적으로 해석하여 방재정책의 우선순위를 수립하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 강우로 인한 토석류 발생시 하부 구조물의 손실을 정량적으로 해석하기 위하여 토사재해 손실·손상함수를 개발하여, 함수를 탑재한 토사재해 피해액 산정모형인 DELET(DEbris flow Loss Estimation Tool) 모형을 개발하였다. DELET를 이용하여 실제 토석류 피해가 발생한 피해지역에 적용하여 토사재해 피해 구조물의 손실을 평가하였다.