• 지질공학
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• 제32권4호
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• pp.643-659
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• 2022

최근 지중저장기술(예, 온실가스 심지층 처분, 인공지열저류층 발전 등)이 활발히 수행됨에 따라, 유체 주입과 저장부지 안정성 사이의 역학적 관계에 관한 정량적 이해의 중요성이 인지되고 있다. 지중 유체 주입은 공극압 및 지중응력 교란과 지층의 역학적 불안정성을 야기할 수 있어, 유체 주입에 대한 다공탄성 수치 모형 구축이 요구된다. 본 연구에서는 순차적인 COMSOL-PyLith-COMSOL 유체 주입-유발지진 다공탄성 수치 모사를 수행한다. 유한요소 상용 소프트웨어인 COMSOL을 이용해 단층에 가해지는 쿨롱 파괴 응력(CFS) 변화를 시간에 따라 추적하였고, CFS 변화량이 임계값(예, 0.1 MPa)을 초과할 경우, 모형의 정보(기하구조, 물성 등)를 유한요소 오픈소스 코드인 PyLith로 이동시키는 알고리즘을 구축했다. PyLith는 단층의 미끄러짐을 모사하고, 미끌림에 의한 변위장을 획득한다. 이후 변위장을 COMSOL로 이동시켜 지진에 의한 응력 및 표면 변위를 계산한다. 수치 모사 결과, 주입 기간 중엔 주입정 근거리에서 큰 변화(공극압, CFS 변화 등)를 보였고, 주입 종류 후에는 잔류 응력이 원거리 영역으로 확산하는 양상이 나타났다. 이는 주입 종료 후 지속적인 모니터링의 필요성을 제안한다. 또한, 단층과 주입층 물성(예, 투수계수, Biot-Willis 계수)에 따른 CFS 변화량 비교는 주입정 위치 선정 시 주입층 및 주변 지층에 대한 물성 파악이 중요함을 의미한다. 단층 미끄러짐 양에 따른 표면 변위 및 이암층에 가해지는 편차응력은 다양한 단층 미끌림 시나리오 설정의 필요성을 지시한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1098-1105
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• 2021

국제해사기구에서는 선박에서 배출되는 질소산화물 및 이산화탄소 등에 관한 환경규제를 꾸준하게 강화하고 있다. 이에 친환경 요소를 바탕으로 하는 전기추진시스템의 수요가 증가하고 다양한 선박에 적용되며 연구개발이 꾸준하게 진행되고 있다. 전기추진시스템은 신뢰성을 높이고 선내 배치를 용이하게 하기 위한 이중화 구성이 주로 채택되며 실제 장비나 공간을 가상 세계에 쌍둥이처럼 구현하고 현실 세계의 정보와 데이터를 가상 세계와 통합하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 미리 예측할 수 있는 디지털트윈 기술의 접목을 통하여 전기추진시스템의 안전성 확보를 위한 연구 또한 매우 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기추진선박의 디지털트윈 기술개발을 위한 전력관리시스템 이중화에 대한 검증을 FMEA를 바탕으로 분석 후 선급에서 제시하는 이중화 FMEA 기준을 바탕으로 실제 선박 운항 조건에서 전력관리시스템의 단일 장비 고장의 일차 피해와 이차 피해 및 전체 시스템의 영향을 분석하여 추가 피해를 방지하기 위한 보상기능으로 전력관리시스템의 역할과 알고리즘을 제안하였으며 실제 테스트를 통해 추진력 보존이 개선되었음을 검증하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.57-66
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• 2022

도로관리청은 고속도로 진·출입 톨게이트 및 본선에 저속 WIM 또는 고속 WIM을 설치하여 과적차량을 단속하고 있으나, 근래 과적 화물차가 가변축을 불법 조작하여 도로관리청의 과적차량 단속시스템을 지능적으로 회피하는 운행이 증가하고 있다. 과적 검문소 진입 시에는 차축을 모두 내려 정상 통과하고 본선 주행 시에는 가변축을 불법으로 들어 축하중 10톤을 초과하여 과적 운행하는 방식이다. 이에 본 연구는 도로변에 차량 옆면 촬영 카메라를 설치하여 도로 주행 중인 화물차의 가변축 상태를 검지하는 기술을 개발하였다. 과적차량 검문소의 계중정보 연계 시 검문소 진출 후 차축을 들어 과적 운행하는 차량을 단속할 수 있는 기반기술이다. 제안기술은 제2서해안고속도로 송산마도IC~마도JC 구간 노변에서 취득된 영상을 학습데이터로 가공하고 Mask RCNN 알고리즘을 활용하여 타이어를 인식하였으며 인식된 타이어들을 배열하고 높이차를 측정하는 방식으로 타이어의 들림 여부를 판단하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.46-53
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• 2022

오늘날 4차 산업 혁명과 대규모 R&D 지원으로 인해 국내 기업은 세계 기술력 수준의 산업기술을 보유하기 시작하였으며 중요한 자산으로 변모하였다. 국가는 기업의 중요한 산업기술을 보호하고자 국가핵심기술로 지정하였으며, 특히 원자력, 조선, 반도체와 같은 기술이 유출될 경우 해당 기업뿐만 아니라 국가 차원에서도 심각한 경쟁력 손실로 이어질 수 있다. 매년 내부자 유출, 랜섬웨어 그룹의 해킹공격, 산업스파이에 산업기술 탈취 시도가 증가하고 있으며, 탈취된 산업기술은 다크웹 환경에서의 은밀하게 거래가 이루어진다. 본 논문에서는 다크웹 환경에서 은밀하게 이루어지는 산업기술 유출을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 모델은 먼저 OSINT 환경에서 수집한 정보를 이용하여 다크웹 크롤링을 통한 데이터베이스를 구축한다. 이후 KeyBERT 모델을 이용한 산업기술 유출 키워드를 추출한 후 다크웹 환경에서의 산업기술 유출 징후를 정량적 수치로 제안한다. 마지막으로 식별된 다크웹 환경에서의 산업기술 유출 사이트를 기반으로 PageRank 알고리즘 통한 2차 유출 가능성을 탐지한다. 제안된 모델을 통해 27,317개의 중복 없는 다크웹 사이트를 수집하였으며, 100개의 원자력 특허에서 총 15,028개의 원자력 관련 키워드를 추출하였다. 가장 높은 원자력 유출 다크웹 사이트를 기반으로 2차 유출을 탐지한 결과 12개의 다크웹 사이트를 식별하였다.

• 한국작물학회지
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• 제67권4호
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• pp.274-284
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• 2022

국내 환경에 적합한 케나프 육종을 위해선 비용, 정확도, 속도가 최적으로 설계된 정량적인 고속탐색법(high-throughput)에 기반한 표현형 분석법이 필요하다. 최근 UAV 기반의 원격탐사 기법의 발달로 노지에서 재배되는 작물의 생육인자들에 대한 대량 데이터를 저비용으로 신속하게 얻을 수 있으며 정확하게 분석하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 국내에서 요구되는 케나프의 섬유와 가축 사료로서 육종을 위해 해당 목적과 부합한 케나프 높이를 주요 표현형 인자로 선정하여 UAV-RGB에 SfM 알고리즘 기반의 사진 측량 기술을 적용함으로 높이를 예측하고자 하였다. 기존 방법으로 예측한 작물 높이는 바람에 의한 작물의 흔들림으로 오차가 발생할 수 있으며 키가 2 m 이상 크게 자라 실측도 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 바람에 흔들리지 않는 일정 높이를 가지는 고정 구조물을 설치하여 기준점을 이용한 모델식으로 기하 보정을 통해 높이 예측성능을 개선하였다. 그 결과 R²는 0.80으로 나타났으며, 보정 전(R² = 0.80, slope = 0.87, offset = -2.51) 보다 높은 신뢰성(R² = 0.80, slope = 0.94, offset = -1.62)을 확보하였다. 품종별로 생육단계에 따라 측정한 높이 지도를 통해 얻어진 케나프 키 정보는 품종 별로 유의미한 차이를 보임으로서 해당 방법으로 예측한 케나프 높이가 섬유와 가축 사료 목적의 육종 선발에 활용될 수 있을 것으로 판단하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.619-625
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• 2023

본 논문에서는 다수의 체압 센서가 내장된 의료용 침대의 원격 케어에 관해 기술한다. 낙상은 환자의 안전을 심각하게 위협하고 건강을 해치는 요인중의 하나이다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 새로운 침대가 개발하였다. 침대 시스템은 동작이 가능한 건반, 건반의 동작을 관리하는 건반 제어기, 체압을 측정하는 센서, 센서의 값을 송수신하는 센서 제어기, 이를 확인하여 알고리즘에 따라 자동 혹은 수동으로 동작하게 하는 메인 제어기, 이 모든 정보를 총괄하는 서버로 이루어져 있다. 침대 시스템은 센서를 통해 환자의 위치를 확인하여 환자가 낙상의 위험이 있다고 판단하게 되면 메인 제어기를 통해 무선으로 서버에 경고를 보내 간호인 혹은 간호사가 환자의 위험한 상태를 인지할 수 있도록 한다. 서버는 유무선 단말에서 송신된 상태 데이터를 전송받아 침대 시스템이 정상적으로 동작하고 있는지 모니터링할 수 있다. 건반의 제어기는 건반형 메커니즘을 구동하고 체압 센서가 연결된 욕창 예방 제어를 자동으로 행하여 환자의 압력이 가해지는 부위를 물리적으로 분리해 욕창을 예방한다. 메인 제어기는 환자의 침상 존재를 확인하여 서버에 전송한다. 결론적으로 제안된 시스템은 사용자의 상태를 스마트 모니터링하고 원격 케어를 행할 수 있게 된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.119-125
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• 2023

IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.

• 생명과학회지
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• 제33권6호
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• pp.490-497
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• 2023

임산부의 기존 질병 또는 임신 중 발생한 질병을 치료하기 위한 약물의 사용은 태아에게 잠재적인 위협이 될 수 있으므로 약물의 태아 독성 여부를 예측하는 것이 필수적이다. 하지만 약물의 태아 독성을 밝혀내는 것은 많은 시간과 비용을 필요로 하며 인간 태아에게서 독성 작용을 나타내는 근거가 불분명하다. 이에 따라 최근 태아 독성 평가를 위한 시험 설계의 현대화, 예측성 개선, 동물 사용 및 투자 비용 감소를 위한 in silico 태아 독성 평가 모델의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 태아 독성 정보를 수집하고 다양한 기계학습 알고리즘을 적용하여 태아 독성 예측이 가능한 모델을 구축하였으며, 태아 독성 예측 모델의 입력 값으로 활용하기 위해 각 약물에 대한 구조적 및 생리학적 특성 벡터를 생성하였다. 이후 예측 정확도 개선을 위해 초매개변수를 조정하여 모델을 최적화 하였다. 개발한 태아 독성 예측 모델의 유효성을 검증하기 위해 학습 셋과 독립된 테스트 셋을 활용하여 정량적 성능 평가를 수행하였으며, 모든 모델의 약물 및 약물 후보 물질의 태아 독성 여부를 예측할 수 있는 것을 확인하였다(AUROC>0.85, AUPR>0.9). 나아가, 예측 모델의 특성 중요도를 분석하여 태아 독성과 관련성이 높은 약물의 특성을 제시하였다. 제안한 모델은 적은 비용과 시간으로 예측 점수를 제공함으로써 인간에 대한 태아 독성 연구를 설계하는 과정에 도움이 될 것을 기대한다.