• 한국융합학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1-6
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• 2020

본 연구에서는 도로 위험 탐지를 위한 데이터 편향성 최적화 기반 연관 추론 모델을 제안한다. 이는 사용자의 개인적 특성과 주변 환경 데이터를 수집하고 교통사고 방지 서비스를 제공하기 위한 연관분석 기반의 마이닝 모델이다. 이는 다양한 상황 변수들로 구성된 트랜잭션 데이터를 생성한다. 생성된 정보를 바탕으로 연관 패턴 분석을 통해 각 트랜잭션 내 변수들의 유의미한 연관관계를 도출한다. 분류된 범주형 데이터의 편향성을 고려하여 최적화된 지지도 및 신뢰도 값으로 가지치기를 진행한다. 추출된 상위 연관규칙을 바탕으로 사용자에게 개인 특성과 주행 도로 상황에 대한 위험 탐지모델을 제공한다. 이는 데이터 편향성 문제를 극복하고 데이터간 연관성을 고려하여 잠재적인 도로 사고를 예방하는 교통 서비스가 가능하다. 성능 평가는 제안하는 방법이 정확도에서 0.778, Kappa 계수에서 0.743로 우수하게 평가된다.

• 한국임상수의학회지
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• 제24권2호
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• pp.208-213
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• 2007

호흡곤란과 후지마비 및 발등부위의 괴사를 나타낸 수컷 진돗개가 전북대학교 동물의료센터에 내원하였다. 초기 검사에서 심장 사상충 감염이 확인되었다. 흉부방사선 외측상에서 폐동맥의 확장과 후엽의 간질패턴, 그리고 복배상에서 주 폐동맥의 뚜렷한 확장등이 관찰되어 심장사상충증을 뒷받침하였고, 복부 외측상 및 복배상에서 복부세부음영 소실이 관찰되어 복수를 의심하였다. 초음파상에서 복수와 불규칙한 간변연 그리고 신장양극의 피질에서 쐐기모양의 국소적 고에코상을 관찰하였으며 복부대동맥에서 분지하여 주행하는 바깥장골동맥의 3상형 동맥파형이 분지부 근위에서 관찰되었으나 이 후 대퇴동맥의 파형은 확인되지 않았다. 혈액화학검사에서 백혈구증다증, 빈혈, 혈색소 뇨, 고빌리루빈혈증, 저 알부민혈증, 전해질불균형, 그리고 간장 및 신장효소치의 상승등이 관찰되어 광범위한 장기의 손상이 의심되었다. 특히 글루코스는 정상적인 전지와 마비를 보이는 후지에서 비교한 결과 후지의 글루코스 수치가 현저하게 낮았다. 전산화단층촬영술 후 3차원으로 재구성한 영상을 이용하여 후지 마비의 원인으로 여겨지는 후지 동맥의 혈전색전증과 폐동맥혈전색전증 및 신장경색 등을 확인하였다. 예후불량으로 판단되었으며 실험적 중재적 방사선술을 시도하였으나 마취에서 깨어나지 못했다. 3차원 재구성 CT 영상은 색전증의 빠르고 정확한 진단에 유용하며 효과적인 치료 계획을 수립하는데도 큰 도움이 된다고 판단된다.

• 융합보안논문지
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• 제21권2호
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• pp.57-66
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• 2021

딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있는 대표적인 딥러닝모델 중에 하나이다. 하지만 이러한 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플을 오인식하는 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 데이터에 최소한의 노이즈를 추가하여 사람이 보기에는 이상이 없지만 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식 하게 하는 샘플을 의미한다. 이러한 적대적 샘플은 딥뉴럴네트워크를 활용하는 자율주행차량이나 의료사업에서 차량 표지판 오인식이나 환자 진단의 오인식을 일으키면 큰 사고가 일어나기 때문에 적대적 샘플 공격에 대한 방어연구가 요구된다. 본 논문에서는 여러 가지 파라미터를 조절하여 적대적 샘플에 대한 앙상블 방어방법을 실험적으로 분석하였다. 적대적 샘플의 생성방법으로 fast gradient sign method, DeepFool method, Carlini & Wanger method을 이용하여 앙상블 방어방법의 성능을 분석하였다. 실험 데이터로 MNIST 데이터셋을 사용하였으며, 머신러닝 라이브러리로는 텐서플로우를 사용하였다. 실험방법의 각 파라미터들로 3가지 적대적 샘플 공격방법, 적정기준선, 모델 수, 랜덤노이즈에 따른 성능을 분석하였다. 실험결과로 앙상블 방어방법은 모델수가 7이고 적정기준선이 1일 때, 적대적 샘플에 대한 탐지 성공률 98.3%이고 원본샘플의 99.2% 정확도를 유지하는 성능을 보였다.

• 청정기술
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• 제28권3호
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• pp.227-231
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• 2022

고전압 전력반도체의 수요는 산업의 전반에 걸쳐 증가하고 있는 추세이며, 특히 자율주행이나 전기자동차와 같은 교통 수단에 이용되는 경우 전동차의 동력 추진 제어 장치에 3.3 kV 이상의 IGBT 모듈 부품이 사용되고 있으며, 전동차의 신설과 유지 관리에 따른 부품의 조달이 매년 증가하고 있다. 게다가 기술 진입 장벽이 매우 높은 기술로서 해당 산업계에서는 고전압 IGBT부품의 최적화 연구가 절실히 요구되고 있다. 3.3 kV 이상 고전압 IGBT 소자 개발을 위해 웨이퍼의 비저항 범위 설정과 주요 단위 공정의 최적 조건이 중요한 변수이며, 높은 항복 전압을 위한 핵심 기술로 junction depth의 확보가 무엇보다 중요하다. 최적의 junction depth를 확보하기 위한 제조 공정 중에서 단위 공정 중 한 단계인 확산 공정의 최적화를 살펴보았다. 확산 공정에서는 주입되는 가스의 종류와 시간 그리고 온도가 주요 변수이다. 본 연구에서는 단위 공정의 시뮬레이션을 통하여 고전압 IGBT 소자 개발을 위한 웨이퍼 저항의 (Ω cm) 범위를 설정하고, 확산 공정의 온도에 따른 확산 공정의 WDR(Well drive in) 조건 최적화에 대하여 연구한 결과 링 패턴의 width 23.5 ~ 25.87 ㎛에 대하여 junction depth는 7.4 ~ 7.5 ㎛를 얻어 3.3 kV 고전압 전력반도체 지지에 최적화할 수 있었다.

• 한국광학회지
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• 제33권1호
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• pp.11-21
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• 2022

본 연구에서는 자율주행차의 라이다 센서용 광위상배열(optical phased array, OPA)에서 우수한 신호 품질을 얻을 수 있는 방법에 대해 조사하였다. OPA를 구성하는 광 안테나가 주기적으로 배치되어 있는 경우에는 grating lobe의 형성으로 인해 빔 조향의 범위가 제한된다. 광 안테나가 비주기적으로 배치된 OPA에서는 한 개의 main lobe만 형성되어 넓은 조향 범위가 가능하지만 side lobe에 의한 잡음의 영향으로 신호 품질이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 비주기적인 OPA에서 발생하는 잡음을 최소화하고 신호 품질을 향상시키기 위한 최적화 연구를 수행한 결과를 보고한다. 최적화를 위한 목적 함수로는 side-lobe level (SLL)을 이용하였고, SLL이 가장 낮은 안테나 배열을 구하기 위한 최적화 기법으로는 입자 군집 최적화(particle-swarm optimization, PSO), 유전 알고리즘(genetic algorithm, GA), 패턴 검색 알고리즘(pattern-search algorithm, PSA) 등을 적용하였다. 128 채널의 광 안테나 배치로 이루어진 비주기적 OPA에서 위 3가지 최적화 기법을 적용하여 결과를 비교하였다. 전반적으로 PSO와 GA는 서로 유사한 최적화 결과를 보였고, PSA는 이와는 약간 차별적인 특성을 보였다. 최적화가 이루어진 각도가 45도보다 작을 때에는 최적화 각도가 작을수록 모든 조향 각도에서의 평균적인 SLL 값이 증가하는 경향을 보였지만, 최적화가 이루어진 각도가 45도 이상일 경우에는 최적화 알고리즘에 관계없이 -13 dB 이하의 평균 SLL 값을 얻을 수 있었다. 본 연구를 통해 비주기적인 OPA에서 고품질의 신호를 얻기 위한 최적의 안테나 배열을 구하는 데 있어서 PSO, GA, PSA의 최적화 알고리즘이 유용하게 활용될 수 있음을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권5호
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• pp.298-311
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• 2022

건설현장에서 근로자의 고령화, 저출산으로 인한 신규 인력감소와 숙련된 작업자 부족 등의 문제가 심화되고 있다. 이에 따라 전통적인 건설기술을 첨단 디지털 기술로 대체하여 생산성, 안전성, 및 품질 등을 향상시킬 수 있는 스마트 건설 기술 연구가 최근 정부 주도로 개발되고 있다. 특히, 도로 건설 장비 중에서 노면 평탄화를 주로 수행하는 모터 그레이더는 선형적이고 반복적인 공사로 자동화 기술의 적용이 반드시 요구되는 건설 기계이다. 시공 자동화를 통해 사람이 작업하기 힘든 험지나 야지 등과 같은 위험한 환경에서도 손쉽게 장비를 제어할 수 있는 원격제어 기술과 효율적인 작업 경로와 작업 조건에 따라 장비를 운영하는 경로 추종 및 자동화 작업 기술 등을 적용하여 기존의 운전자가 작업하는 것보다 공사 기간을 단축할 것으로 예측된다. 본 연구에서는 무인·자동화 기술을 적용하기 위한 스마트 모터 그레이더의 하드웨어 및 소프트웨어 구성 기술을 소개하고 기존 그레이더의 토공 작업 방식을 분석하였다. 이를 토대로 스마트 모터 그레이더의 경로 패턴 및 블레이드 제어 방식 등에 대한 적용 방안을 제시하였다. 더불어 블레이드 제어 성능과 작업 시나리오에 따른 경로점 기반의 경로 추종 성능을 시험을 통해서 검증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.305-316
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• 2013

현대식 회전교차로의 장점이 부산광역시 내의 운전자 행태 및 여건에서도 그 효과가 있는지를 검증하기 위해 회전교차로 도입에 따른 사전 사후 효과분석을 수행하였다. 회전교차로에서의 속도프로파일을 분석한 결과 차량간 속도의 편차가 낮아지고, 회전차로부의 평균주행속도가 회전차로의 설계속도에 근접하여 대부분의 회전차로가 이상적으로 설치된 것으로 분석되었다. 교통운영 측면에서는 평균통행속도가 신호교차로를 회전교차로로 전환 시에서는 평균 약 87.2% 향상되는 것으로 분석되어 회전교차로의 도입이 통행속도 및 지체측면에서 효과가 있는 것으로 판명되었다. 또한, 신호교차로를 회전교차로로 전환 시 연간 발생되는 편익은 교통소통 측면에서 4억1천만원, 교통안전 측면에서 3천9백만원, 에너지절감 측면에서 2억5천5백만원, 대기오염절감 편익에서는 9천5백만원, 그리고 신호등 설치비용 편익에서 7천3백만원으로 총 8억7천2백만원의 편익이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 부산광역시 전체 신호교차로 1,926개소의 10%인 193개소를 회전교차로로 전환한다면, 연간 부산광역시 예산의 약 1천6백8십3억원을 절약할 수 있다. 또한 회전교차로 사업투자비용 대비 회전교차로 설치로 인한 편익분석 결과, 회전교차로 1개소당 6억7천9백만원의 사업비 절감액이 발생되며, 부산광역시 신호교차로의 10%를 고려하면 연간 약 1천3백1십억원의 사업비 절감효과를 기대할 수 있다. 회전교차로 내에서의 교통사고는 운전자의 통행우선권 미인지로 인한 것으로 회전교차로의 통행우선권이 자리 잡게 되면 충분히 감소될 여지가 있는 것으로 판단되며, 회전교차로에서의 자동차 운전자, 보행자, 자전거 이용자의 교육 및 홍보가 시급히 이루어져야 한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권6호
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• pp.133-144
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• 2004

안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.