응용 레벨 트래픽 분류를 위한 다양한 방법 중 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법은 높은 정확성과 분석률을 보인다. 하지만 현재의 인터넷 기반의 응용 프로그램은 사용자의 요구사항을 만족시키고 안정적인 서비스를 제공하기 위해 빠른 속도로 변화하고 있어서 지속적으로 높은 분류 성능을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 페이로드 시그니쳐 기반의 분석 방법을 기반으로 응용 프로그램의 변화, 출현에 유연하게 대처 가능한 시그니쳐 관리 시스템을 제안한다. 또한 시그니쳐 관리 시스템을 학내망에 적용하고 실시간으로 트래픽을 분석하여 그 타당성을 증명한다.
음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.
현행 탄성 재료 교체 및 성능평가는 작업성 및 작업공정이 매우 복잡하고 시간도 많이 소요됨은 물론 탄성 재료의 교체시기를 사전에 파악하기 어려운 반면, 본 연구에서 제시한 방법은 탄성 재료의 궤도지지강성 변화율을 상품 한계치와 기능 한계치를 비교 표시해 줌으로써 탄성 재료 교체의 필요성 및 교체 전, 후의 궤도지지강성 개선효과를 현장에서 즉각적으로 실험데이터를 바탕으로 입증이 가능하다. 또한 궤도지지강성 평가 소프트웨어를 이용하여 현장시험을 통해 획득한 탄성 재료에 대한 성능평가 데이터가 관리자 컴퓨터에 통합 관리되기 때문에 탄성재료의 교체시기 및 위치를 파악함으로써 교체 계획 수립 및 유지관리 이력 관리가 가능하다. 따라서 선로 순회하는 작업시간 동안 다수의 측점에서 탄성재료의 성능 및 상태를 현재 운영상태에서 궤도성능(궤도지지강성) 및 궤도재료의 내구성능(노후화 수준, 물성변화율 등)을 평가함으로써 시기적절하게 탄성재료를 교체할 수 있으며, 지속적으로 탄성재료의 성능변화(열화)상태를 모니터링 할 수 있어 궤도유지관리에 활용도가 높을 것으로 판단된다.
최근 사회기반 시설물들의 대형화, 고밀도화가 됨에 따라 재해 재난대비에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 특히, 화재는 우리 주변에서 지속적으로 발생하는 재난이다. 한편, 지진과 같은 경우에는 중소규모가 한반도내에서 빈번하게 발생하고 있지만 직접적으로 피해를 경험 한 적이 없어, 적극적으로 대비해야하는 재해로는 아직 인식하고 있지 못한다고 할 수 있다. 재난, 재해에 대한 연구는 과거의 피해를 기준으로 미래에 대한 대책을 해결책으로 제시하는 방식으로 많은 연구자들에 의해서 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 우리사회에 발생 가능한 재난에 대해서 서로 다른 인식 수준을 가지고 있는 지진과 화재의 재난에 대한 시민인식차이를 실증적으로 검토하였다. 화재 및 지진에 대한 설문조사를 실시하고 결과 분석을 통해 나타나는 재난시의 인간행동심리를 Facet이론을 이용하여 범위를 선정하고 분석하였다. 분석방법으로는 통합적 분석 방법으로 각 연령대별로 분류하여 분석하였다. 연령대별로 습득한 지식 및 교육환경 배경이 차이가 있을 것이라는 가정 아래 연령대별 분류를 하였다. 설문조사결과를 바탕으로 Facet이론에 근거하여 분석한 결과, 화재발생시의 통합적 분석의 경우는 [MATTER], [SPACE], [ENERGY]등이 다수 나타났고 지진 발생 시에는 통합적으로 [SPACE], [ENERGY]가 다수 나타났다. 따라서, 지진에 대한 국가적으로 교육시스템을 갖추고 개인적인 지진발생시 행동상황을 숙지하고 연습하는 것이 필요한 것으로 나타났다. 결론적으로 지진과 화재시의 인간행동심리를 비교한 결과, 화재는 우리나라에서 가장 빈번하게 발생하는 재해이기 때문에 비교적 국가적으로나 개인적으로 대비를 하고 있다는 것을 실증적으로 나타내었다. 화재로 인한 재난은 국가적으로 끊임없이 교육(인식전환)을 실시하고 있음에도 불구하고 지속적으로 발생하고 있다. 하지만 지진과 비교해 인위적 과실로 인한 재난임에도 불구하고 사전에 화재발생시 대처하는 행동숙지로 인해 많은 인적 및 재산적 피해를 줄일 수 있다. 최근 우리나라는 지진에 대해서는 건축물의 붕괴로 인한 피해방지에 중점을 두고 건축물의 내진성능에 대한 평가가 점진적으로 추진되고 있다. 하지만, 지진발생시 이와 같은 현재 방재정책과 더불어 국민 스스로 지진에 대한 발생가능성 및 예상위험에 대한 인식수준을 향상시킴으로서 국가적 재난을 효과적으로 대처할 필요가 있음을 실증적으로 나타내었다.
해양쓰레기는 해안의 심미적 가치 저하뿐만 아니라 생태계 파괴, 유령 어업에 따른 수산업 피해 등의 사회적·환경적 문제를 발생시키며, 그중 70% 이상은 육상 기인으로 플라스틱 및 기타 쓰레기가 주를 이루는 해외와 달리 국내의 경우 다량의 초목류를 포함하고 있다. 다양한 부유쓰레기에 대한 기존의 해양쓰레기량 추정의 한계와 하천·하구 쓰레기 수거의 효율화를 위해 해양으로 유입되는 부유쓰레기 방지를 위한 실효성 있는 대책 수립이 필요한 실정이다. 본 연구는 해양 유입 전 하천의 차단시설에 차집된 부유쓰레기의 수거 효율화 및 지속가능한 해양쓰레기 데이터 구축을 위해 AI기반의 기술을 통해 부유쓰레기 성상 분석 기법(Object Detection)과 차집량 분석 기법(Semantic Segmentation)을 활용하였다. 실제와 유사한 데이터 수집을 위해 다양한 하천 환경(정수조, 소하천, 급경사수로)에 대해 탁도(녹조, 유사), 광량, 쓰레기형상, 초목류 함량, 날씨(소하천), 유속(급경사수로) 등의 실험조건에 대하여 해양쓰레기 분류 기준 및 통계를 바탕으로 부유쓰레기 종류 선정하여 학습을 위한 데이터를 수집하였다. 학습 목적에 따라 구분하여 라벨링(Bounding box, Polygon)을 수행하고, 각 분석 기법별 전이학습을 통해 Phase 1(정수조), Phase 2(소하천), Phase 3(급경사수로) 순서로 모델을 고도화하였다. 성상 분석을 위해 YOLO v4를 활용하여 Train, Test DataSet(9:1)을 구성하고 학습 및 평가는 Iteration마다의 mAP, loss 값을 통해 비교하였으며, 학습 Phase에 따라 모델 고도화로 Test Set의 mAP 값이 성상별로 높아짐을 확인하였으며, 차집량 분석을 위해 Unet을 활용하여 Train, Test, Validation DataSet(8.5:1:0.5)을 구성하고 epoch별 IoU(intersection over Union), F1-score, loss 값을 비교하여 정성적, 정량적 평가 모두 Phase 3에서 가장 높은 성능을 확인하였다. 향후 하천 환경에서의 다양한 영양인자별 분석을 통해 주요 영향인자 도출 및 Hyper Parameter 최적화를 통한 모델 고도화로 인해 활용성이 높아질 것으로 판단된다.
도시 수목은 대기 중 이산화 탄소 흡수, 대기질 개선, 도시열섬 현상 완화 및 생태계서비스 제공과 같은 중요한 역할을 한다. 도시 수목을 효과적으로 관리하고 보전하기 위해서는 위치, 상태, 수종, 개체 수 등에 대한 정확한 공간 정보가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 고해상도 도시 수목 면적 지도를 이용해 도시 지표면으로부터 수목을 분리하고, 국지적 최대값 필터링을 통해 수목의 위치를 정확하게 탐지하는 알고리즘을 제안한다. 도시의 다양한 생육 환경을 고려해 일률적인 필터 크기를 사용하는 대신, 수고에 따라 적절한 필터 크기를 선택해 수목 탐지 성능을 향상시켰다. 수원시 전역을 대상으로 구축한 도시 수목 위치 및 수고 정보는 도시 생태계의 지속가능한 관리와 탄소 저감 대책을 위한 기반이 될 것이다.
개요- 반도체 시장의 확대 및 소자의 고집적화와 장비의 초정밀화 등 고정도 생산성을 요구하는 현대 진공산업 시장에서는 정밀한 제품을 대량으로 생산할 수 있도록 지원할 수 있는 대용량 장비의 수요가 급증하고 있다. 서론- 하루가 다르게 발전하는 기술 경쟁 사회에서는 보다 성능이 좋은 제품을 다른 국가 또는 다른 업체와 차별화된 기술적 우위를 선점해야 한다. 본문-이에따라, 고신뢰도, 고생산성이 요구되는 진공산업 시장에 발맞추기 위한 일환으로 크라이오 펌프의 재생시간을 단축시켜 생산성 향상을 높이고, 기존의 제품에서 소비자가 느꼈던 진동을 최소로 줄일 수 있도록 저진동 제품의 설계를 통한 고객 만족의 제품을 개발함과 동시에, 맥동관 냉동기의 기술상업화를 꾀한 극저온기술 영역의 발전을 함께 도모하고자 한다. 현재까지는 국내의 일부 정부출연 연구소와 학교, 일부 특수산업 분야에서만 크라이오 펌프를 사용하고 있으나, 상업적인 설계 및 생산은 완전히 전무한 상태이다. 이는 진공시장의 잠재적인 성장을 고려할 때 국산화가 시급한 상황이다. 이러한, 상황을 고려하여 현재 기계연구원과 우성진공, 국민대학교가 맥동관 냉동기를 접목시킨 급속재생형 저진동 크라이오 펌프를 지난 2008년부터 산학연 협동으로 개발 진행 중에 있다. 크라이오 펌프의 핵심 기술은 냉동기의 효율에 있다고 볼 수 있으며, 이러한 냉동기의 효과를 높이기 위하여, 제작 공정에 진공 브레이징을 사용하여, 열교환기와 교환기 내의 충진재들과의 정확한 간극을 유지하면서 접합을 할 수 있는 환경요건을 지속적인 실험을 통해 지식을 습득하고 있다. 진공 브레이징은 외관을 아름답고 정교하게 접합할 수 있으므로, 추후 상품으로의 가치를 높일 수 있으며, 서로 다른 이종금속 간의 접합이 가능하여 열교환기의 무산소동과 스테인레스 튜브와의 접합을 가능하게 할 수 있었다. 진공브레이징에 쓰이는 모재는 여러가지가 있으며, 접합의 환경 또한 일반 용접보다 다양하므로 여러번의 실험을 통한다면, 성능은 우수하면서 외관으로 손색이 없는 개발품이 나올수 있겠다는 의견이 모아지고 있는 중이다. 본론- 아직까지는 미국의 CTI사나 일본의 ULVAC 등의 크라이오 펌프의 선진 기업에 비해 기술력이 많이 부족하기는 하지만, 아직 많은 부분이 미개발된 분야이고, 향후 후발국과의 차별을 두어 선진기술을 확보하기 위해서는 기존의 방식을 단순히 따라하는 것이 아닌 남들과 다른 원천기술의 확보가 더 필요하며, 이를 위해 부단한 노력과 시행착오를 거쳐 맥동관 냉동기형 크라이오 펌프라는 기술을 확보할 예정이다.
교량은 지속적인 규모의 증가와 노후화의 확대로 인해 전산화된 관리 체계가 요구되었다. 국내외 교량관리시스템(Bridge Management System; BMS) 개발 동향 및 기능의 비교, 고찰을 통해 생애주기 관리가 가능한 ICT (Information and Communication Technology) 기반 교량 관리 체계를 제안하였다. BMS는 인터넷과 모바일이 결합된 운영 체계에 GIS 기능과 객체 기반 정보 관리 체계를 바탕으로 개발되었다. BMS는 교량의 생애주기 동안 발생되는 모든 정보의 객체 기반 정보화를 수행하여, 생애주기 성능 변화와 소요 예산의 추정을 바탕으로 중장기 관리 전략과 단기 관리 계획의 수립을 지원한다. 실제 공용중인 교량 약 6천 개소에 대한 생애주기 관리 전략 수립을 통해 의사 결정 지원을 위한 유용한 지식 정보를 도출하였다. 전국의 모든 도로교량에 적용 가능하도록 개발된 BMS는 정확한 이력 관리를 통한 성능 유지, 합리적인 예산 관리를 통한 비용 절감, 현장 정보 수집의 편의성 및 신뢰성 증진을 위해 실제적, 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 풍력터빈의 시제품 인증을 위한 국제 규정에 근거하여 풍력터빈 시험장을 설계하였다. 시험장에 설치되는 기상탑의 최대 높이는 140m이며, 5MW 이상 풍력터빈을 최대 3대까지 시험할 수 있는 전력설비가 구성되어 있다. 설치된 기상탑에서 측정한 기상자원은 감시시스템을 이용하여 기록 및 분석이 가능함을 확인하였다. 풍력터빈 제조업체는 이 시험장을 인증기간 동안 사용할 수 있고 설치된 풍력터빈은 지속적인 발전사업도 가능하다. 따라서, 장기적으로 풍력터빈의 성능 및 내구성을 측정하여 모델을 개량하거나 새로운 풍력터빈을 개발하기 위한 기초자료를 얻을 수 있다.
최근, 콘크리트 충전강관 기둥(CFT)은 우수한 구조성능을 인정받아 현장적용이 활발하게 이뤄지고 있다. 한편 강재개발과 가격 상승으로 인해 단면을 효율적으로 사용하고자 하는 연구가 지속적으로 진행되고 있다. 본 연구실에서는 단면의 효율을 극대화 하기 위해 얇은 L형 플레이트 4개를 각형강관으로 형성한 단면을 제안한다. 이로 인해 강관 내부에 형성된 리브는 폭 중앙에 위치하고 있어 콘크리트와의 앵커역할이 가능하다. 또한 동일한 단면적을 갖는 일반 CFT기둥에 비해 우수한 좌굴내력과 변형성능이 발휘됨을 실험으로 평가되었다. 본 연구에서는 활용범위를 넓히고자 얇은 강판으로 조립된 신형상 기둥을 제안하며 구조적 성능을 재평가 하고자 한다. 실험 주요변수 폭두께비(b/t: 78,96,107) 이다. 실험결과 규준에서 제시하고 있는 폭두께비를 초과했음에도 내부에 설치된 리브의 앵커역할로 인해 충분한 내력을 발휘하며, 변형성능 향상에 유리한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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