• 터널과지하공간
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• 제29권4호
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• pp.230-242
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• 2019

신속한 암반 및 암석 균열 조사를 위해서는 자동화된 조사기법이 필요하다. 그러나 자동 조사기법의 균열 지도가 수동으로 조사한 것과 얼마나 일치하는지 표기하는 단일 지표가 없어서 그 정확도를 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 균열 지도 간의 일치도를 단일 값으로 표현하는 조사선 교차 일치도 (Scanline Intersection Similarity, SIS)라는 지표를 새롭게 제안하였다. 제안된 지표는 두 균열 지도의 균열 빈도를 다수의 조사선 상에서 비교하여 이들 간의 기하학적 일치도를 도출한다. 해당 지표의 적용성을 검토하기 위해 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 분야에서 널리 사용하는 일치도 지표인 Intersection Over Union (IoU)과 비교분석하였다. IoU는 균열의 미시적 형태 차이를 과대평가하는 반면에, 제안된 지표의 경우 미시적 형태 차이보다 경사와 같은 거시적 형태 차이를 더 민감하게 반영하였다. 따라서 균열의 거시적 형태가 중요한 암반 공학적 관점에서, 제안된 지표가 IoU 보다 균열 지도의 일치도 지표로써 적합하였다. 더 나아가 제안된 지표를 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 균열 조사기법에 적용해본 결과, 해당 기법의 정확도가 조사선 교차 일치도로 0.674 임을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.141-148
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• 2021

본 논문은 SegNet과 ResNet을 조합한 딥러닝을 이용하여 횡단보도를 검출하는 방법을 제안한다. 시각 장애인의 경우 횡단보도가 어디에 있는지 정확히 아는 게 안전한 교통 시스템에서 중요하다. 딥러닝에 의한 횡단보도 검출은 이 문제에 대한 좋은 해결책이 될 수 있다. 로봇 시각 기반 보조 기술은 지난 몇년 동안 카메라를 사용하는 특정 장면에 초점을 두고 제안되어 왔다. 이러한 전통적인 방법은 비교적 긴 처리 시간으로 의미있는 결과를 얻었으며 횡단보도 인식을 크게 향상시켰다. 그러나 전통적인 방법은 지연 시간이 길고 웨어러블 장비에서 실시간을 만족시킬 수 없다. 본 연구에서 제안하는 방법은 취득한 영상에서 횡단보도를 빠르고 안정적으로 검출하기 위한 모델을 제안한다. 모델은 SegNet과 ResNet을 기반으로 개선되었으며 3단계로 구성된다. 첫째, 입력 영상을 서브샘플링하여 이미지 특징을 추출하고 ResNet의 컨벌루션 신경망을 수정하여 새로운 인코더로 만든다. 둘째, 디코딩 과정에서 업샘플링 네트워크를 통해 특징맵을 원영상 크기로 복원한다. 셋째, 모든 픽셀을 분류하고 각 픽셀의 정확도를 계산한다. 이 실험의 결과를 통하여 수정된 시맨틱 분할 알고리즘의 적격한 정확성을 검증하는 동시에 결과 출력 속도가 비교적 빠른 것으로 파악되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.276-284
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• 2020

본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주 사용자 신호에 대한 어떠한 사전 정보도 알지 못하는 상황에서 에너지 검출을 통해 주 사용자 신호 유무를 판단한다. 제안하는 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링한다. 이후 신호의 FFT(fast Fourier transform)을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고 연속적으로 이와 같은 스펙트럼을 쌓아서 2차원 신호를 만든다. 이렇게 만든 2차원 신호를 탐지하고자 하는 채널 대역폭 단위로 자르고 합성곱 신경망에 입력하여 채널이 사용 중인지 비어있는지 판단한다. 판단하고자 하는 분류의 종류가 두 가지이므로 이진 분류 합성곱 신경망을 사용한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험과 실제 실내환경에서의 실험을 통해 검증하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법은 기존 문턱값 기반 기법보다 2 dB 이상 우수한 성능을 보인다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.159-167
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• 2021

본 연구의 주요 목적은 노인의 여가 생활 스포츠 참여의 여가 만족도, 여가 능력, 운동 만족도, 일관된 운동 행동 패턴 사이의 구조적 관계를 분석하여 향후 미래사회가 요구하는 방향의 기초자료로 제공하고자 한다. 이를 위해 경기도 용인 및 성남시 스포츠 클럽 3곳을 선정하여 239명의 노인의 샘플링을 조사하여 활용하였으며, 연구의 목적에 따라 통계 기법, spss, Amos 23.0 통계 프로그램을 이용하여 분석에 사용 하였다. 이에 따른 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 노인운동 프로그램 참여자들의 여가경험이 운동만족도에 영향을 미친다. 둘째, 노인운동 프로그램 참여자들의 운동몰입은 운동 만족도에 영향을 미친다. 셋째, 노인운동 프로그램 참여자들의 운동 만족도는 지속적인 운동 지속성과 운동 몰입 만족도에 영향을 미친다. 이상의 연구결과를 종합해 보면 노인의 여가경험에 따른 운동몰입, 운동만족 및 운동지속행위가 성공적 노화에 중요한 역할과 윤택한 삶의 질에 기여한다 할 수 있으며 나아가 노인들의 삶의 질 개선 및 노인운동시설의 프로그램 참여자들을 위한 유기적 커뮤니케이션을 통한 다양한 재정적 지원과 연구가 절실히 요구되는 바이다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.89-94
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• 2006

산림피해는 세계적으로 커다란 이슈가 되고 있으며, 그 중에서도 산불에 의한 피해는 그 자체로서의 피해 뿐 만이 아니라, 홍수 등으로 이어지는 2차 피해로 연결이 된다. 그러나, 산불 발생 당시 접근의 어려움과 상당기간에 걸친 조사기간으로 인하여 산불 피해에 대하여 명확한 분석이 어려운 실정이다. 이러한 어려움을 극복하고자 최근 들어 인공위성 영상 자료를 이용한 피해 조사가 활발히 진행되고 있지만, 위성 영상 자료 역시 산불 발생 시점에 부합하는 자료를 입수하는 것은 매우 힘들다. 또한 입수된 영상의 정확도를 검증하기 위한 작업도 상당한 부담을 가지고 있는 것도 사실이다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용하기 위한 사전작업으로 분광방사계를 사용하여 얻어진 식생의 분광방사특성을 이용하여 산불 피해지를 파악하고자 하였다. 일차적으로 육안관측에 의해 피해 정도를 판단하고 분광반사계를 이용하여 산불 발생 3개월과 6개월 후에 각각 측정된 현지조사 자료를 이용하여 이 두 자료를 분석함으로써 일회성 육안 관측에 의해 발생하기 쉬운 오류에 대하여 알아보고자 하였다. 또한 산불피해가 경미한 샘플링 포인트에서 수목의 소생가능성과 고사가능성을 보이는 군집을 분류할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.259-266
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• 2023

기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지 못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을 정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을 제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여 drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여 성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능 예측의 유효성을 확인했다.

• 한국측량학회지
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• 제40권1호
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• pp.51-66
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• 2022

해수면온도는 지구 시스템에서 가장 중요한 메커니즘의 하나인 대기-해양의 상호작용을 단적으로 나타내며, 기후변화를 이해하는 데 필수적인 해양 기상요소이다. 이에, 공백 없이 시공간해상도가 일정한 격자자료는 해수면온도연구에 있어 그 활용도가 매우 높다. 이 논문에서는 2020년 해양 실측자료 137개 지점으로부터 최적화된 베리오그램을 도출하고 이를 이용한 정규크리깅을 통해 우리나라 주변해역의 일평균 해수면온도 격자지도를 산출하고 그 정확도를 평가하였다. 베리오그램 최적화는 가중최소제곱법을 이용하였고, 내삽정확도 검증을 위하여 공간적인 치우침이 없도록 객관적인 샘플링 기준을 적용하여 암맹평가를 수행하였다. 4회에 걸친 암맹평가 결과, 평균제곱근오차 0.995~1.035℃, 상관계수 0.981~0.982의 상당히 높은 정확도를 나타냈다. 계절별로는 여름철의 정확도가 상대적으로 약간 낮게 나타났는데, 이는 태풍의 영향으로 인한 급격한 수온 변동 때문으로 사료된다. 또한 가까운 바다보다 먼 바다에서, 동해, 남해보다 서해에서 상대적으로 정확도가 높게 나타났는데, 이는 가까운 바다에서 종종 반폐쇄해 지형으로 인해 해수의 물리적인 특성에 차이가 발생할 수 있기 때문인 것으로 보인다. 향후에는 계절별, 해역별 특성을 반영하는 SST 추정기법의 개선이 필요할 것이며, 개선된 자료는 우리나라 주변해역의 고품질 SST 합성장을 산출하는 앙상블 멤버로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.255-266
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• 2022

콘크리트의 주재료인 골재 중 굵은 골재의 품질관리는 현재 샘플링을 통한 통계적 공정관리(SPC) 방법으로 하고 있다. 본 논문은 굵은 골재에 대한 품질관리를 현재의 체거름 방식을 대신 카메라를 통해 획득한 영상을 기반으로 굵은 골재를 검사하게 바꾸어 제조 혁신을 위한 스마트팩토리를 구축하였다. 먼저, 얻은 영상을 전처리 하였고, 딥러닝으로 학습된 HED(Holistically-nested Edge Detection)필터는 각각의 물체를 Segmentation하였다. 이 Segmentation한 결과를 영상 처리하여 각각의 골재를 분석 후 이 결과를 바탕으로 조립률, 입형률을 파악한다. 영상을 통해 얻은 골재들의 조립률, 입형률을 계산하여 골재의 품질을 검사하였고 알고리즘의 정확도는 실제로 체 가름 방식을 통해 골재의 품질을 비교한 것과 90% 이상의 정확도를 보이는 결과가 나왔다. 또한 기존의 방법으로는 골재의 입형률을 검사할 수 없었지만 본문의 내용을 통해 골재의 입형률도 측정할 수 있게 되었다. 입형률의 경우 도형을 사용하여 검증하였는데 이는 ±4.5%의 차이를 보였다. 골재의 길이 측정의 경우 실제 골재의 길이를 비교하였는데 ±6%의 차이를 보였다. 실제 3차원의 데이터를 2차원의 영상에서 분석하다보니 실제 데이터와 차이가 생겼는데 이는 추후 연구가 필요하다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.62-72
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• 2024

국내 가설기자재의 유통구조상 80% 이상의 가설기자재가 반복되고 재사용되기에 가설기자재에 대한 품질관리는 필수적이다. 이러한 중요성으로 인해 국토교통부는 강재 파이프 서포트 등의 가설기자재를 대상으로 가설기자재 품질관리 기준을 제시하였지만, 샘플링 품질시험으로 품질을 관리하고 있어 전반적인 가설기자재의 품질을 확인할 수 없는 실정이다. 또한, 가설지자재 임대업체를 위한 품질관리 기준이 존재하지만 육안검사에 의한 정성적 검사 기준 위주로 제시되고 있어 실무적 활용성은 매우 낮은 것으로 조사 및 분석되었다. 따라서 본 연구의 목적은 건설현장 반입 이전에 가설기자재의 품질을 선제적으로 확보할 수 있도록 가설기자재 임대업체를 위한 개별 가설지자재 자재/품질/납품관리 기준(Guide)를 개발하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 기준이 국내 가설기자재 임대업체에 적용될 경우, 국내 중·소규모 가설기자재 임대업체의 가설기자재 품질 수준이 제고됨에 따라 품질이 확보된 양질의 가설기자재가 건설현장에 반입되어 가설구조물 관련 안전사고 저감될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국잡초학회지
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• 제13권2호
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• pp.104-113
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• 1993

논잡초발생(雜草發生) 예측(豫測)모델 개발(開發)에 가장 실용적(實用的)인 접근방법(接近方法)을 구명(究明)하기 위하여 1992년(年) 분리종자(分離種子)에 의한 예측법(豫測法)과 출현잡초(出現雜草)에 의한 예측법(豫測法)을 비교(比較)하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1 탄산가리($K_2CO_3$) 50% 용액(溶液)(비중(比重)1.34)으로 토양(土壞)에 들어 있는 종자(種子)의 88% 이상(以上)이 분리(分離) 회수(回收)되었다. 2. 비중(比重) 차이(差異)에 의해서 토양(土壞)으로부터 분리(分離)된 잡초종자(雜草種子)는 흡출기(吸出器)를 부착(附着)한 진공(眞空)펌프기와 강목(綱目) $0.31{\times}0.16mm$의 나이론망사(網紗)를 이용(利用)하여 효율적(效率的)으로 회수(回收)되었다. 3. 토양(土壞)으로부터 분리(分離)된 잡초종자(雜草種子)의 생존(生存) 여부(與否)를 검정(檢定)하는 방법(方法) 중(中)에서 종자(種子) 압착법(壓搾法)이 종자(種子) 발아법(發芽法)이나 TTC 검정법(檢定法)에 비(比)하여 더 효율적(效率的)이고 실용적(實用的)인 방법(方法)이었다. 4. 본답(本畓) 잡초군락(雜草群落)을 샘플토양(土壞)에 출현(出現)하는 잡초(雜草)에 의해서 예측(豫測)하고자 할 때에는 포장당(圃場當) 5-6개(個) 지점(地點)에서 직경(直徑) 13cm 코아로 0-10cm 깊이의 토양(土壞)을 샘플링하는 것이 가장 적합(適合)한 방법(方法)이었다. 5. 샘플토양(土壞)에 출현(出現)하는 잡초(雜草)에 의한 예측법(豫測法)에서 소형종자(小形重子)를 생산(生産)하는 초종(草種)일수록 본답(本畓) 잡초발생(雜草發生) 예측계수(豫測係數)가 낮았다. 6. 본답(本畓) 잡초군락(雜草群落)과의 유이성(類似性), 조사(調査) 소요시간(所要時間), 조사(調査) 소요경비(所要經費), 조사기술(調査技術)의 난이도(難易度), 적용잡초(適用雜草) 등(等)으로 보아 출형잡초(出現雜草)에 의한 예측법(豫測法)이 분리종자(分離種子)에 의한 예측법(豫測法)에 비(比)하여 보다 합리적(合理的)인 방법(方法)으로 판단(判斷)되었다.