• 한국비블리아학회지
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• 제29권1호
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• pp.27-46
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• 2018

본고는 집합물의 FRBR 구현을 위해 집합물 모델링을 바탕으로 RDA, KCR4 목록규칙 기술방안을 제안하고자 한다. FRBR과 LRM의 집합물 모델링을 분석하고, 이러한 집합물 모델링에 따라 RDA, KCR4의 집합물 관련 목록규칙을 비교하여, 집합물을 위한 RDA와 KCR4 목록규칙 기술방안을 제시하였다. 첫째, 객체지향모형으로 서지레코드를 기술하되, 가능한 집합저작과 수록된 개별저작을 모두 기술할 수 있도록 한다. 둘째, 한 개인이나 가족, 단체에 의한 집합물인 경우, RDA에서는 집합저작으로 전통적인 종합표제를 기술하는 것과 함께 개별저작을 기술하는 규칙을 마련해야 한다. KCR4에서는 집합저작과 개별저작을 기술하되 집합저작은 전통적인 종합표제를 사용하도록 규정해야 한다. 셋째, 여러 개인이나 가족, 단체의 집합물의 경우, RDA와 KCR4 모두 집합물의 표제가 있으면 집합저작과 개별저작을 같이 기술하고, 집합물의 표제가 없는 경우는 집합저작 보다는 개별저작을 기술하도록 한다. 넷째, 보유 집합물은 필요시 주된 저작의 표현형과 함께 집합저작, 보유 표현형으로 모두 접근할 수 있도록 규정해야 한다. 본 연구는 집합물을 위한 RDA, KCR4 목록규칙 기술방안을 제시하여 집합물의 FRBR 구현을 가능하도록 할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.153-159
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• 2021

건축물의 환기성능 평가를 위한 모델링 과정에서 핵심 경계조건으로 활용되는 풍압계수는 통상 저층형 단일 건물에 대해서만 자료화되어 있어, 공동주택 단지와 같은 고층형 집합주택의 모델링 시에는 적용할 수 없다. 이에 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics)해석을 통해 건물의 배치 및 종횡비가 다른 판상형 공동주택에 대하여 풍향각에 따른 풍압계수의 특성을 분석하고 유형화함으로써 환기 모델링 시 참고할 수 있는 기초자료를 제시하였다. 풍향각 0도의 경우 가장 풍상측에 위치한 건물의 정면에서는 좌우가 반전된 S자 형태의 풍압계수 분포가 나타났으며, 최하층, 최상층 및 2개의 변곡점에 해당하는 풍압계수는 건물의 높이와 관계없이 비교적 근사한 값을 보였다. 저층부의 변곡점은 약 11m 높이에 형성되었으며, 고층부 변곡점의 높이는 건물의 높이에 비례하는 추세식을 통해 산출가능함을 확인하였다. 또한 풍향각 45도 조건을 제외하면 대부분의 조건에서 풍압계수의 평균값을 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제24권1호
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• pp.111-121
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• 2006

최근 들어 항공 라이다 데이터를 도시모델링에 활용하려는 많은 연구들이 진행되고 있다. 도시모델을 구성하는 인공 구조물을 효율적으로 추출하기 위해서는 측정된 3차원 점의 집합으로부터 평면패치를 자동으로 추출하는 것이 중요하다. 평면 패치의 자동 추출에 대한 상당한 연구가 수행되었지만 아직도 추출의 정확도와 완전성 및 계산의 효율성 측면에서 만족할 만한 결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구는 항공 라이다 측량으로 취득된 3차원 점의 집합을 자동으로 분할하여 표면패치를 구성하는 효율적인 방법의 개발을 목표로 한다. 제안된 방법은 3차원 점간의 인접성을 수립하고, 소량의 인접점을 그룹핑하여 초기패치를 생성하고, 이를 성장시켜 표면패치를 생성하는 과정으로 구성된다. 제안된 방법은 패치를 성장시키는 과정에서 통계적 분석에 기반하여 가변적으로 설정되는 임계값을 이용하여 분할 결과의 질을 향상시키고, Priority Heap과 순차적최소제곱법에 기반한 효율적인 계산 방법을 사용하였다는 점이 특징적이다. 제안된 방법을 다양한 실측 라이다 데이터에 적용하여 성능을 검증하였다. 제안한 분할 방법을 통해 대용량 3차원 점으로 구성되는 라이다 데이터는 명시적이고 강인한 표현 형태인 표면 패치의 집합으로 변환될 수 있었다. 이러한 중간 변환 과정을 통해 빌딩 추출과 같은 객체 인식의 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1022-1031
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• 2002

본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.81-89
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• 2015

본 연구에서는 철근콘크리트구조에서 전단벽체를 대상으로 설계단계에서부터 Set-Based Design과 계층화분석기법을 통하여 선정된 최적배근그룹을 적용한 S-BIM기반 자동철근배근시스템 제안을 목적으로 한다. 복합적인 기준에 대한 쌍대비교 분석을 통해 최적 철근배근그룹을 선정하고 BIM 소프트웨어 벤더 (Vendor)에서 제공하는 Open API를 이용하여 구조설계 알고리즘을 통한 부재의 생성 및 철근배근이 자동으로 수행될 수 있도록 하였다. 결과적으로 가중치가 가장 높은 ALT1 (0.142)의 최적철근배근그룹이 선정되었고, 이를 TS상에 생성하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권2호
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• pp.147-163
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• 2023

최근 전 세계적으로 첨단 이동 수단인 자율주행자동차에 대한 연구가 활발하다. 국내에서도 첨단 이동 수단 기술을 12대 국가 전략기술로 선정하였으며, 자율주행자동차와 관련된 국가 R&D 사업을 통해 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 자율주행자동차 기술의 경우 다양한 분야의 기술이 집합된 결과물로 다양한 방향성을 보이고 있다. 그렇기에 자율주행 연구의 현 위치를 파악하고 향후 방향성을 정립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 국가과학기술지식정보서비스(National Science and Technology Information Service, NTIS)에서 제공하는 국가 R&D 사업에 등록된 성과 정보 중 논문 초록을 활용하여 연구 동향을 분석하는 방법론을 제시하였다. 또한, 제시된 방법론을 이용하여 주요 키워드 및 주요 토픽을 도출하여 개발된 연구 동향 방법론의 유효성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 방법론은 향후 자율주행자동차 연구 동향 파악 및 분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.444-444
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• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.