• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제23권7호
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• pp.66-71
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• 2019

본 논문에서는 도시 시설물 지능형 유지관리를 위한 내부 철근 두께의 예측을 위해 GPR 데이터를 활용한 철근 두께 예측 기법에 관한 연구를 실시하였다. 국내의 규격 미달 철근의 사용 및 배근 시공과 같은 부실시공 사례에서 볼 수 있듯이, 철근 두께에 대한 정보의 경우 규격 미달 철근의 사용에 대한 구조물 정밀 안전진단을 위해서 꼭 필요함을 알 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시편을 제작하여 철근 직경을 단계적으로 증가시켜 GPR의 B-scan 데이터를 취득하였다. GPR 의 B-scan 데이터는 가시성이 떨어지기 때문에 이를 migration을 통해 히트맵 이미지 데이터로 변화시켜 데이터의 직관성을 높이고자 하였다. 본 연구는 보편적으로 이용되는 B-scan 데이터와 히트맵 데이터의 합성곱 신경망(CNN) 적용 시 결과를 비교하기 위해 B-scan 및 히트맵 데이터에서 각각 철근에 대한 영역을 추출하여 학습 및 검증 데이터를 구축하였으며, 구축된 데이터에 CNN을 적용하였다. 그 결과, 히트맵 데이터의 경우 B-scan 데이터와 비교하였을 때 더 좋은 결괏값을 얻을 수 있었다. 이를 통해 GPR 히트맵 데이터를 이용하였을 경우 B-scan 데이터를 이용하였을 때보다 더 높은 정확도로 철근 두께를 예측할 수 있음을 확인하였으며, 시설물 내부 철근 두께 예측의 가능성을 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.47-55
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• 2020

본 논문은 드론봇 전투체계를 운용하여 전투전단의 적 보병부대 위치정보를 수집하였을 시, 지휘관이 요구하는 적 부대 피해수준을 충족하면서 적 보병부대를 신속하고 정확하게 타격하기 위하여, 보유한 화력체계의 살상범위를 기초로 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 실시간 자동으로 산출하는 인공지능 알고리즘 연구이다. 이를 위해, 100m×200m 크기의 야지 전장환경에서 증강된 소대급 규모의 적 보병부대를 임의로 전개 및 모의하고, 약 15m의 살상범위를 갖는 가상의 화력체계에 대한 모델링을 수행하였으며, 각개 적병사의 무피해/경상 및 중상/사망 등의 피해유형 및 임무수행 가능여부를 모의하기 위하여 연성표적의 피해효과에 적용되는 칼튼피해함수를 적용하고 전장의 불확실성을 모의하기 위하여 몬테칼로 시뮬레이션을 수행하였다. 또한, 지휘관 의도에 부합된 적부대의 피해수준을 달성하기 위하여, 반복적인 모의 및 비지도학습의 k-mean clustering 기법을 적용하여 최적의 사격발수 및 조준점 위치를 0.4초 이내로 산출하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 드론봇 전투체계를 운용하는 대대급 규모의 전투부대에서 '탐지-결심-타격' 의사결정시간의 단축에 기여할 것으로 판단된다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권1호
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• pp.151-200
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• 2018

2016년 다보스포럼에서 클라우드 슈밥이 언급한 '제4차 산업혁명'은 우리의 삶을 획기적으로 바꾸고 있으며, 그 정점에 자율주행자동차가 이 시대의 화두로 떠오르고 있다. 그러나 우리나라에서 자율주행자동차가 성공적으로 도입 및 정착되기까지는 아직 극복해야 할 과제들이 많이 있다. 특히 '인간' 중심의 법제도를 '인공지능'이 포함된 법제도로 패러다임을 변화해야 할 것이다. 자율주행자동차 시대의 안정적 운용을 위해서는 사람중심의 입법체계에 대한 획기적인 변화가 필요하다. 즉, 자율주행자동차를 운행하는 운행주체가 누구인지(무엇인지)와 일반도로에서 일반 자동차와 운행이 가능한지 여부, 교통사고 발생 시 민형사상 책임 문제, 자율주행자동차 관련 보험 문제, 개인정보수집과 이용에 관한 문제, 제3자에 의한 오남용 문제 등을 종합적이고 포괄적으로 검토해야 한다. 본 연구에서는 도로교통 관련 국내 법률, 해외 법제현황, 자율주행자동차 관련 법적 쟁점 등을 검토하여 입법론적 관점에서 자율주행자동차 운행 시 발생하는 제반 법적 문제 해결을 위한 별도의 법안 신설을 제안하며 그 법안에 대한 내용을 제시하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제25권spc5호
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• pp.556-566
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• 2007

이 연구의 목적은 초등 학생의 과학 지식 생성과정 중 나타나는 뇌파를 여러 가지 분석 방법을 이용하여 과학 영재아와 일반아를 신경 생리학적으로 판별할 수 있는 척도를 개발하는 것이다. 이를 위해 과학 영재아의 구인 요소로서 지능 검사, 간편 창의성 검사, 과학 지식 생성 검사를 수행하였고, 지필 평가에서 우리가 놓칠 수 있는 과학 영재의 구인 요소를 영재치로 추가하여 개인별 표준화 점수를 산출하였다. 이렇게 산출된 표준화 점수를 종속 변수로 하여 그룹을 구분하고, 독립 변수로서 측정된 뇌파를 선형 분석, 비선형 분석, 상호의존 분석 등을 통해서 다양한 뇌파 판별 요소를 제시하였다. 과학 영재의 특성을 신뢰롭게 예상하고, 설명하는 뇌파 판별 요소를 찾기 위해 다중선형회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 뽑아진 뇌파 판별 요소를 통해 다중회귀식을 만들어 여기에서 생성된 함수값을 통해 판별 분석을 실시한 결과, 과학 영재아와 일반아를 신뢰롭게 판별할 수 있는 기초를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 과학 영재아 특성을 예측하는데 기여하고 있는 판별 요소의 대부분은 정보량과 상호 신호의 결맞음의 정도를 보여주는 것으로 두뇌에서 일어나는 상호적 연관성이 판별의 핵심 요인으로 여겨진다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.575-584
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• 2013

빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 문서의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서 웹 문서를 자동으로 수집하는 웹 크롤러의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 기존 크롤러들은 일부 사이트에서 수집된 웹 문서에 포함된 URL만을 기반으로 웹 문서를 수집하기 때문에 사이트 전체 웹 문서를 수집할 수 없는 문제를 가진다. 또한, 수집된 웹 문서에 대한 정보를 효율적으로 관리하지 못하기 때문에 중복된 웹 문서를 수집하는 문제를 가진다. 그래서 본 논문에서는 웹 사이트의 RSS와 Google Search API를 통해 기존 웹 크롤러의 문제를 해결하고 RMI와 NIO을 활용해 서버와 클라이언트간 네트워크 연결을 최소화해 빠른 크롤링 기능을 제공하는 분산형 웹 크롤러를 제안한다. 또한, 제안하는 웹 크롤러는 웹 문서를 구성하는 태그들에 대한 키워드 유사도 비교를 통해, 분석에 활용되는 중요 콘텐츠만을 자동 추출하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 기존 웹 크롤러와 제안하는 크롤러의 성능 평가 결과를 통해 제안하는 웹 크롤러의 우수성을 입증한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제38권2호
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• pp.219-234
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• 2018

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 'KoNLPy' 패키지와 '꼬꼬마(Kkma)' 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변-형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(${\kappa}=0.22$)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(${\kappa}=0.24$)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권9호
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• pp.6-13
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• 2006

본 논문에서는 5.8 GHz 대역의 근거리전용 무선통신기술(DSRC)을 이용한 차량과 차량간의 무선통신에 관하여 연구하였다 첨단화, 지능화 되고 있는 현재의 도로교통체계에서 주행하는 차량간의 통신은 첨단의 지능형 주행을 위한 중요기술이다. 주행 중에 통신 반경 내에 있는 주변 차량들의 속도, 위치, 제동, 운전 상태에 관한 정보를 교환함으로서 원활하고 안전한 교통흐름을 도모할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 고속의 차량 이동 환경에서 1Mbps 급의 대용량 데이터 처리 능력을 갖는 5.8 GHz 대역의 DSRC 기술을 이용하여 LOS (Line Of Sight) 조건에서 사용이 가능한 차량간통신 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 완전한 능동형의 차량간통신이 가능하도록 물리계층, 데이터 링크계층과 논리계층 그리고 차량간통신 서비스를 위한 응용계층으로 구분하여 개발하였다. 본 연구를 통하여 ASV (Advanced Safety Vehicle)나 SSVS (Super Smart Vehicle System)의 실현을 위한 차량간 무선통신 기술을 확립하였고 이를 통하여 첨단의 ITS 구현 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1156-1164
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• 2012

한옥은 단순히 전통건축의 의미를 넘어서 우리 선조들의 삶에 대한 양식과 인식을 담고 있는 지금도 살아 숨 쉬는 문화유산이다. 최근 한옥이 자연친화적 건축으로 주목을 받게 되면서 한옥의 전통적 방식을 훼손하지 않으면서도 건축과정에 효율을 꾀할 수 있는 방안이 모색될 필요가 대두되었다. 이에, 본 논문에서는 건축정보모델링을 기반으로 하는 설계 지원도구를 개발하여 한옥의 설계에서 검증, 생산 공정에 이르는 전 과정을 지원하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 먼저, 전통건축의 통시대적 고찰과 한옥의 목구조 방식에 대한 체계적인 분석을 통해 전통건축 설계에 필요한 부재들에 대한 효율적 설계 방식을 제시한다. 논문에서 제안하는 방식은 특성이 비슷한 부재들을 모아서 하나의 템플릿으로 설계하고 다양한 형태의 유사부재들을 속성 값에 따라 자유롭게 생성할 수 있도록 객체지향 방식의 표현기법을 사용하는 것이다. 이 방식은 객체지향 방식의 부재를 표현함에 있어서 연결 부재간의 상관관계를 부재와 부재간의 관련 파라미터들 사이의 결합규칙을 적용함으로써 설계의 오류를 최소화 하도록 지원할 수 있다. 또한 개발된 시스템은 서양건축 설계 위주의 CAD프로그램에 플러그 인 형태로 수행할 수 있기 때문에 전통적인 방식의 한옥설계는 물론 한옥 건축문화를 현대적 생활공간에 쉽게 접목할 있도록 고안되었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-284
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• 2020

스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO₂와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO₂와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO₂ 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.29-37
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• 2012

본 논문에서는 화훼 온실에 Ubiquitous 기반의 Sensor Network와 다양한 센서를 설치하여, 최적의 자동 온실 환경을 구현, 그 결과를 평가하였다. 이를 위해, 온실에서의 다양한 생장환경 정보를 실시간 수집/분석하여, 기존의 최적 생장환경 권장 수치를 기준으로, 최적의 생장 환경을 유지하도록 설계하였다. 실험 대상인 화훼온실의 농작물 생장결과를 측정하기 위해, 환경변화에 따른 최적의 생장환경을 유지하도록, 온실 시설물을 제어하는 시스템을 구현하고, 이를 분석하였다. 기존의 온실 관리 방법과는 달리, 본 논문에서 적용된 시스템은 사용자가 원격에서 생장환경 모니터링 및 시설제어가 가능하도록 설계되었다. 또한, 화훼의 생산량 및 품질 향상을 위해 자동 온습도 조절기와 인공광원 등을 설치하였다. 그 결과 온실 시설물과 인공광원의 제어를 통해 화훼 생산량, 품질, 노동력 및 난방비에서 기존보다 상당히 향상됨을 볼 수있었다. 실험결과, u-화훼 시스템이, 날씨 변화 및 이상 기상 상황 등이 발생했을 경우, 사용자에게 SMS를 통해 경고 메시지를 보냄으로써 실시간적으로 이상 날씨 변화 상황에 원격으로 제어, 대응하여, 최적의 생장환경을 유지, 농가의 소득을 극대화할 수 있음을 입증하였다.