• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.50-59
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• 2021

현재 공용중인 교량에 대한 재하시험으로 계측한 응답과 초기해석모델의 해석 응답을 비교하여 응답보정계수를 계산하고, 이 모델을 사용하여 내하율과 내하력을 평가하는 방법을 적용하고 있다. 그러나 이러한 응답보정계수는 계측 위치와 하중 조건에 따라 변동하는 값을 준다. 특히 초기해석모델이 교량의 거동에 합당하지 않은 경우, 그 변동 폭이 크며 보정된 모델에 의한 해석 응답이 계측된 응답과 동떨어진 결과를 줄 수 있다. 본 연구에서는 저속으로 주행하는 차량의 다양한 하중 조건에서 동적 성분을 제거한 정적 응답을 얻기 위해 의사정적재하시험법을 적용하였다. 두 개의 유사한 PSC-I 거더교에서 정적 응답을 계측하고, 두 교량 각각에 대한 변위와 변형률에 대한 응답보정계수를 계산하였다. 초기해석모델이 제대로 설정되어 있지 않다면, 평균적으로 구한 응답보정계수로 보정한 모델의 해석 응답이 계측 응답과 오차범위 내에 들어오는지 않음을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권4호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 자율주행 기술이 상용화 단계로 접어들며, 자율주행기반 모빌리티 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼이 늘어나고 있다. 현재 자율주행 기반 모빌리티 서비스들은 자율주행차량의 주행 성능과 기능에 초점을 맞추어 서비스를 제공하고 있으므로 모빌리티 수단별 교통수요와 통행 특성을 고려한 서비스 지역을 선정하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 모빌리티 서비스인 택시와 수요응답형 교통수단, 특별교통수단의 실제 교통 데이터를 활용하여 모빌리티 수단별 통행 특성을 분석하고 자율주행 적용 가능성을 검토한다. 이를 위해 모빌리티 서비스별 주요 사용 네트워크를 도출하고 전문가 조사를 기반으로 네트워크별 자율주행 난이도를 산정하여 모빌리티 서비스별 자율주행 적용 지수를 산출한다. 분석 결과, 수요가 분산된 형태의 모빌리티 서비스보다는 밀집된 형태의 서비스에서 자율주행 서비스 제공이 효율적인 것으로 확인된다. 또한 네트워크에 할당된 통행수요가 높고 자율주행 난도가 낮은 분포가 가장 큰 것은 특별교통수단으로 도출되었다.

• 한국포장학회지
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• 제28권3호
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• pp.183-192
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• 2022

본 연구에서는 패키징 인쇄를 위한 병렬 오프셋 인쇄 공정의 스케줄링 문제를 다루었다. 문제에 대해 두 부분으로 구분하여 접근하였고, 각각 할당 문제와 차량 경로 문제를 적용하여 수리적으로 모형화 하였다. 스케줄링 모형의 현장 적용성은 실험을 통해 검토하였다. 실제 데이터로 구성된 작은 규모의 문제에서는 수리모형으로도 실용적인 시간 내에 최적해를 도출할 수 있었고 이와 비교하여 메타 휴리스틱의 성능을 확인하였다. 기업이 보유한 데이터를 바탕으로 문제 규모를 확장한 실험에서는, 수리모형의 최적해와 비교하여 메타 휴리스틱이 해의 품질을 보장하면서 시간적 효율성을 확보할 수 있었다. 본 연구는 수작업 위주의 기존 방식은 주체(작업자)에 따라 스케줄링의 결과에 불확실성이 존재하는 문제에 주목하였다. 이러한 불확실성은 전체 생산 비용의 증가를 가져오기 때문에 이를 개선할 수 있도록 실용적인 시간 내에 일관된 결과를 제공하는 스케줄링 모형을 제시하였다. 제시한 모형은 단일 라인과 병렬 라인 모두에 적용되어 작업자의 경험에 의존하던 기존의 방식을 개선하는데 도움이 될 것으로 판단되며, 시간 함수의 정의를 통해 다른 요인들을 반영하는 연구로의 확장이 가능하다는 의의를 갖는다. 향후 주문의 납기, 복수의 라인에서 동일 주문 인쇄, 동일하지 않은 라인의 인쇄 용량, 조색 난이도 등을 고려하는 연구로의 확장을 통해 패키징 인쇄 분야의 스마트 생산 시스템 도입에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.101-111
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• 2022

조건부 자율주행 차량은 주행 상황에 따라 운전자에게 제어권을 인계해야 한다. 그러나 운전자가 비운전 과제에 몰입해 있다면, 상황에 맞는 의사결정을 하지 못할 수 있다. 선행연구에서는 주행 방향정보를 제공하는 단서 자극 (Cue)이 제어권 전환 성능을 높인다는 것을 확인했으나, 이러한 방법론이 실제 운전자의 뇌 활성도에 미치는 영향에 관한 연구는 매우 제한적이다. 따라서 본 연구는 조건부 자율주행에서 제어권 전환 시, Cue에 따른 운전자의 뇌 활동을 평가한다. 총 25명의 피험자가 운전 시뮬레이터를 활용한 제어권 전환 성능에 평가를 수행하였다. 뇌 활동의 평가를 위해서는 혈액 내 산화 헤모글로빈 농도 변화를 통해 뇌 활성화를 측정하는 기능적 근적외 분광법이 사용되었으며 뇌 영역 중 전전두피질 (Prefrontal Cortex; PFC)의 활성화를 평가했다. 실험결과, Cue가 존재하는 경우 운전자의 PFC가 활성화되어 안정적인 제어권 전환 성능이 형성됨을 확인하였다. 본 연구는 Cue가 운전자의 뇌 활성도에 미치는 영향을 정량적으로 확인하였다는 점에서, 향후 조건부 자율주행에서 생체반응을 활용한 제어권 전환 성능 평가 연구에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권5호
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• pp.345-356
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• 2022

2020년 7월 30일 대전광역시 서구 A 아파트에서 새벽에 발생한 집중호우로 차량 78대와 아파트 2개 동이 침수되어, 사망 1명, 이재민 56명의 피해가 발생하였다. 본 연구에서는 1차원 관거-2차원 지표 흐름(1D-2D) 통합 해석 모형인 H12 모형과 고해상도 지표면 자료를 이용하여 침수 사상을 재현하고, 원인을 분석하였다. 또한, 침수 재해 발생 이후 A 아파트 주위에 설치된 침수방어벽의 침수 방어 효과를 분석하였다. 분석 결과, 좁고 가파른 유역형상, 주변 대비 고도가 낮은 대상 지역의 지형적 요인과 폭우로 인해 상류로부터 급속히 발생한 유출이 하류 저지대에서 배수되지 못해 발생한 침수 재해로 분석되었다. 침수방어벽의 효과를 분석하기 위해 고해상도 지표면 입력자료를 변경하여 침수방어벽 설치 전후를 모의하여 비교한 결과, 설치 후 A 아파트 단지 내 침수 수위가 낮아져 홍수 저감효과가 뛰어난 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 초고해상도 물리 기반 모형을 이용한 침수 원인 분석 및 저감 대책의 정량적 평가가 가능함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.67-74
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• 2022

최근 높은 스마트폰 보급율과 ITS (intelligent transportation systems) 인프라 확충 등 정보통신기술(information and communications technology, ICT) 이용 활성화로 실시간 교통정보의 수집원이 증가하였다. 이렇게 다양하게 수집되는 실시간 교통정보의 정확도는 VDS(vehicle detection system), DSRC (dedicated short-range communications), GPS (global positioning system) probe와 같은 다양한 교통정보 수집원별 시공간 혹은 교통상황 등 다양한 환경에 따라 다르게 나타날 수 있다. 본 연구의 목적은 이질적 교통정보가 동시에 수집될 경우, 실시간 교통정보의 정확도를 향상시키기 위한 융합 전략의 제시에 있다. 이를 위해 고속국도(892.2 km, 227개 링크), 일반국도(937.0 km, 2,074개 링크)를 대상으로 주행 조사를 실시하였으며, 해당 링크 및 시간대에 probe 차량 5대의 평균 통행속도는 실시간 교통정보 수집원별(VDS or DSRC, GPS-based A, B) 정확도 평가의 기준 혹은 참값으로 활용되었다. 결과적으로 제시된 융합 전략에 대한 정확도 개선 효과는 일반국도에서 1개 수집원을 제외하고 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 향후 다양한 기관으로부터 서비스되는 실시간 교통정보가 동시에 연계되는 환경에서 보다 정확한 교통정보 서비스의 가능성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.74-99
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• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.463-476
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• 2022

과거 산업화 이후 자동차 산업은 내연기관 중심의 지속적인 성장을 하였으나, 최근 4차 산업혁명으로 큰 변화를 맞이하고 있다. 대다수의 기업들이 전기 자동차, 자율주행으로의 전환을 준비하고 있으며, 현시점에서 국내와 국외의 미래 자동차 연구동향을 비교 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 미래 자동차 트렌드를 대표하는 CASE(Connectivity, Autonomous, Sharing, Electrification)와 관련된 키워드가 포함된 국내 4,002건, 국외 68,372건 논문을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽모델링을 수행하였으며, 국내외 미래 자동차 연구동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 교통 인프라, 도시 내 교통효율, 교통정책 등과 같은 거시적인 측면에서의 연구가 주를 이루는 것으로 나타났으며, 국외는 객체인식, 사물인터넷, 전기자동차 소음 등의 차량기술과 관련된 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다. 이를 통해 국내 공유자동차 부문에 있어 MaaS(Mobility-as-a-Service)와 관련한 정부의 기술지원이 필요하고 교통수단별 데이터 개방 필요성 등에 대하여 제시하였고, 이러한 분석결과는 미래 자동차 산업을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.947-960
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• 2021

본 연구는 대학생의 인공지능 윤리 인식을 파악하여 대학 교양 인공지능 윤리 교육의 방향성을 탐색하고자 한다. 대학생 83명이 총 5개의 인공지능 윤리 토론 주제에 대한 의견을 작성하고, 작성된 텍스트를 기반으로 텍스트 마이닝 중 언어 네트워크를 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 첫째, 인공지능 사회의 미래에 대해서 62.5%의 학생이 긍정적으로 바라보고 있었다. 둘째, 자율주행 자동차 사고 발생 시 39.2%의 학생이 현재 자율주행 수준으로는 차량 소유자의 책임으로 생각하였다. 셋째, 인공지능 발전의 역기능으로는 사생활 침해와 기술 악용, 정보편식을 꼽았다. 역기능 최소화 방안으로 인공지능 사용자와 개발자 모두의 윤리 교육이 필요하며 제도적인 준비도 병행되어야 한다고 언급하였다. 넷째, 얼굴 인식 기술이 보편화된 사회에 대해 19.2%의 학생만이 긍정적인 의견을 나타내었다. 마지막으로 데이터 수집 시 개인정보 이용 동의를 얻은 부분만 활용해야 할 뿐 아니라 도덕적인 기준이 없는 인공지능 활용 방안에 대해 사용자와 개발자 모두의 윤리적 소양을 강조하였다. 본 연구는 대학 교양 수준의 인공지능 윤리 교육을 설계할 때 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권3호
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• pp.363-370
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• 2022

본 논문에서는 전기자동차용 배터리 충/방전 상태 추정의 정확도를 개선하기 위해 칼만 필터(Kalman Filter, KF) 알고리즘과 등가회로모델(Equivalent Circuit Model)을 활용한 State Of Charge (SOC) 추정 방법을 적용하였다. 특히 노화된 배터리 용량을 함께 추정 가능한 관측기(observer)를 설계하였다. 우선 노화가 없는 경우, 칼만 필터를 이용하여 SOC를 단일 추정하면, 관측기 없이 모델로 계산된 경우와 비교하여 평균 절대 오차율이 1.43%(관측기 미사용)에서 0.27%(관측기 사용)로 감소하였다. 차량 주행상태에서는 전류가 고정되지 않아 SOC와 배터리 용량을 모두 추정하는 것에 일반적인 KF 혹은 Extended KF 알고리즘을 이용할 수 없다. 배터리 노화에 의한 용량 변화는 단시간에 일어나지는 않다는 점에 착안하여, 충전 시 배터리 용량 추정을 주기적으로 실시하는 전략을 제시하였다. 충전 모드에서는 일정 구간마다 전류가 고정되기에, 해당 상황에서 배터리 노화 용량을 SOC와 함께 추정 전략을 제시하였다. 전류가 고정된 상태에서 SOC 추정의 평균 절대 오차율은 0.54% 였으며, 용량 추정의 평균 절대 오차율은 2.24%로 나타났다. 충전상태에서 전류가 고정됨으로 일반적인 EKF를 활용하여 배터리 용량과 SOC 동시 추정이 가능하도록 하였다. 이를 통하여 배터리 충전 시 주기적인 배터리 용량 보정을 수행할 수 있다. 그리고, 방전 시에는 해당 용량으로 고정한 채 SOC를 추정하는, 배터리 관리 시스템에서 활용 가능한 추정 알고리즘을 제안하였다.