• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.648-654
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• 2018

본 노면에 설치되어있는 맨홀의 지속적인 관리를 위해서는 맨홀의 개폐가 쉬워야 한다. 가혹한 조건하에 있는 맨홀은 틀과 커버가 고착되어 개폐가 어렵기 때문에 맨홀을 열 때 부양이 가능한 맨홀이 요구된다. 본 연구에서는 잠금식 맨홀을 부양식 맨홀로 개선하기 위한 부양 기구의 설계를 진행하였다. 잠금식 맨홀의 기구는 중앙에 위치한 볼트를 돌리면 볼트와 연결된 허브가 하강하고, 허브와 연결되어 있는 후크를 회전시키게 된다. 후크의 끝단이 맨홀 틀에 걸리도록 되어있다. 본 연구에서는 맨홀의 부양이 가능하도록 후크에 보조장치를 설치하도록 하였다. 부양 기능을 수행할 후크의 항복응력의 70%를 기준으로 약 300kg의 부양력을 지지할 수 있도록 구조를 설계하였다. 유한요소법을 이용한 구조해석을 통하여 형상 설계를 수행하였다. 우선 단순화된 2차원 모델로 1차 기초설계를 수행하고, 3차원 모델을 통하여 부착위치와 형상을 설계하였다. 설계된 형상에 대하여 구조적 문제점을 찾아보기 위하여 3D 프린팅을 통하여 축소 모델을 출력하였고, 기능이 작동함을 확인하였다. 최종적으로 가공을 통하여 부양 기구를 제작하여 기존의 잠금식 맨홀에 적용한 결과 평균 6.1 mm 정도의 부양이 가능함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권5B호
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• pp.447-457
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• 2006

본 연구에서는 2차원 수심 적분된 흐름을 모의하기 위한 수치모델을 개발하였다. 유한요소법의 일종인 Characteristic Dissipative Galerkin(CDG) 기법을 적용시켜 천수방정식의 수치해를 구한다. 모델 검증을 위해서 1차원 도수문제에 적용하였고, 계산결과와 해석해를 비교할 때 만족스러운 결과를 얻었다. 정상파를 보이는 단면축소 수로에서의 흐름을 모의한 결과, 실험결과와 유사한 수면분포를 얻었다. 이러한 검증 과정을 통해서 본 수치모델을 이용하여 흐름영역이 갑작스럽게 변화하는 경우에도 모의 가능함을 알았다. 또한 $180^{\circ}$ 만곡수로에 적용한 결과, 만곡부 내측의 유속이 외측에 비해서 크며, 만곡부 내측의 수심은 외측에 비해서 작은 만곡부 흐름특성을 잘 나타내고 있다. 그러나 만곡수로에서 이차류에 의한 운동량의 횡방향 이송을 고려하지 않는 지배방정식의 한계점으로 인해서, 만곡부 끝단을 제외한 만곡부 전체에 걸쳐서 단면상의 종방향 유속이 일정한 분포를 보이고 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제18권6호
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• pp.557-568
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• 2016

심부 터널을 굴착하는 동안 발생할 수 있는 현상인 압출은 큰 소성 변형과 터널 축소 그리고 지보 붕괴를 일으킬 수 있다. 따라서 압출 현상의 발생 가능성과 변형량, 응력 변화의 정량적 예측은 합리적인 시공 방안을 수립하기 위하여 매우 중요하다. 본 연구는 변형률 연화 구성모델을 이용한 3차원 수치해석을 수행하여 압출 거동을 합리적으로 모사하고 변형량과 소성 범위 등을 정량적으로 예측하고자 하였다. 다양한 범위의 응력 조건과 강도 조건의 42가지 경우에 대한 해석을 수행한 결과 최대접선응력과 암반강도비가 소성 변형량과 소성 깊이를 합리적으로 예측할 수 있었으며 이들의 관계식을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.57-63
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• 2009

기존의 주성분 분석을 이용한 물체 인식 기술은 모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class 방식인 k-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각 각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다. 또한, 물체 인식을 하는데 있어 본 논문에서 제안한 주성분 분석법은 물체 영상 자체를 계산하여 인식하는 게 아니라 물체 영상 공간이라는 고유 공간을 구성한 후에 단지 기여도가 큰 5개의 벡터로만 인식을 수행하기 때문에 자원 축소의 효과까지 얻을 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.53-62
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• 2004

본 연구에서는 화상평면내 미지 호흡운동에 의한 MRI 아티팩트를 수정하기 위한 개선된 후처리 기법을 제안한다. 호흡운동은 2차원의 선형확대축소 운동으로 모델화 된다 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할 때 촬상 대상물체에 대한 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 적용한 모델에 의하면 호흡운동은 위상오차와 불균일 표본화 및 진폭변조왜를 MRI 데이터에 부여한다. 운동파라메타가 알려져 있거나 추정가능하다고 할 때 양선형 중첩법에 기초한 재구성 알고리즘이 MRI 아티팩트를 수정하기 위해 사용된다. 운동 파라메타가 미지인 경우 스펙트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 최종적으로 시뮬레이션된 체동화상을 통해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.81-86
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• 2014

본 논문에서는 스마트폰 사용자의 실시간 상황 인식을 위한 효과적인 사운드 분류 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전처리 과정에서 입력 사운드 데이터로부터 고요한 사운드와 화이트 노이즈를 미리 여과해버림으로써, 제한적인 계산 자원의 불필요한 소모를 막을 수 있다. 또한 에너지 레벨이 낮은 사운드 데이터들은 사전에 증폭시킴으로써, 이들에 대한 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 또, 제안하는 사운드 분류 시스템은 HMM 분류 모델의 효율적인 학습과 적용을 위해 k-평균 군집화를 이용하여 특징 벡터들에 대한 차원 축소와 이산화를 수행한다. 한 대학 연구동내 일상생활로부터 수집한 8가지 유형의 사운드 데이터 집합을 이용하여 제안한 시스템의 성능 분석 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본 논문에서 제안한 사운드 분류 시스템은 높은 분류 성능을 보여 주었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.969-976
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• 2019

경량 인공지능 하드웨어는 다양한 문제의 해결을 위해 멀티모달 센서 데이터를 입력받아 특징 선택, 추출, 차원축소, 정규화 과정을 수행한 후 인공지능 엔진으로 예측 결과를 도출한다. 다양한 애플리케이션에서 높은 성능을 달성하기 위해서는 이러한 경량 인공지능 하드웨어의 초 매개변수와 전체적인 전처리 시스템의 구성을 데이터에 맞춰 최적화할 필요가 있다. 본 논문에서는 경량 인공지능 하드웨어의 효율적인 제어 및 최적화를 위한 통합 프레임워크를 제안한다. 제안된 통합 프레임워크는 데이터 전처리 및 뉴로모픽 기반 경량 인공지능 엔진을 유연하게 재구성할 수 있으며, 최적의 모델을 생성할 수 있다. 기능검증을 위해 손글씨 이미지 데이터 세트와 관성 센서 데이터 기반의 낙상 검출 데이터 세트를 사용하였으며, 실험 결과 제안하는 통합 프레임워크가 각각의 데이터 세트에서 90% 이상의 정확도를 갖는 최적의 모델을 생성함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.13-20
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• 2023

본 논문에서는 LSTM-Autoencoder 기반 특징추출과 재구성 데이터를 이용한 수온 예측 방법을 제안한다. 냉수대 현상이 발생한 동해 낙산 지역의 해수면 수온과 수온에 영향을 미치는 풍향, 풍속 등 다변량 시계열 데이터를 이용하고, LSTM-Autoencoder 모델을 이용하여, 원본 데이터의 차원 축소를 통해 추출된 특징 데이터를 원본 데이터의 다변수 데이터로 결합한 데이터, 복원 데이터, 원본 데이터 총 3가지를 사용한다. 수온 예측을 위해 LSTM 모델에 3가지 데이터를 학습하고, 정확도를 평가한 결과 MAE 0.3652, RMSE 0.5604, MAPE 3.309%으로 LSTM-Autoencoder의 특징추출을 이용한 수온 예측 정확도가 가장 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 냉수대와 같이 해수면 수온 변화가 급변하는 구간의 예측 정확도를 높여, 자연재해의 피해를 예방할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.403-410
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• 2020

오토인코더의 데이터 복원(Output result) 기능을 이용한 노이즈 제거 및 초해상도와 같은 연구가 진행되는 가운데 오토인코더의 차원 축소 기능을 이용한 클러스터링의 성능 향상에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 오토인코더를 이용한 클러스터링 기능과 데이터 복원 기능은 모두 동일한 학습을 통해 성능을 향상시킨다는 공통점이 있다. 본 논문은 이런 특징을 토대로, 데이터 복원 성능이 뛰어나도록 설계된 오토인코더 모델이 클러스터링 성능 또한 뛰어난지 알아보기 위한 실험을 진행했다. 데이터 복원 성능이 뛰어난 오토인코더를 설계하기 위해서 스킵연결(Skip connection) 기법을 사용했다. 스킵연결 기법은 기울기 소실(Vanishing gradient)현상을 해소해주고 모델의 학습 효율을 높인다는 장점을 가지고 있을 뿐만 아니라, 데이터 복원 시 손실된 정보를 보완해 줌으로써 데이터 복원 성능을 높이는 효과도 가지고 있다. 스킵연결이 적용된 오토인코더 모델과 적용되지 않은 모델의 데이터 복원 성능과 클러스터링 성능을 그래프와 시각적 추출물을 통해 결과를 비교해 보니, 데이터 복원 성능은 올랐지만 클러스터링 성능은 떨어지는 결과를 확인했다. 이 결과는 오토인코더와 같은 신경망 모델이 출력된 결과 성능이 좋다고 해서 각 레이어들이 데이터의 특징을 모두 잘 학습했다고 확신할 수 없음을 알려준다. 마지막으로 클러스터링의 성능을 좌우하는 잠재변수(latent code)와 스킵연결의 관계를 분석하여 실험 결과의 원인에 대해 파악하였고, 파악한 결과를 통해 잠재변수와 스킵연결의 특징정보를 이용해 클러스터링의 성능저하 현상을 보완할 수 있다는 사실을 보였다. 이 연구는 한자 유니코드 문제를 클러스터링 기법을 이용해 해결하고자 클러스터링 성능 향상을 위한 선행연구이다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.1-12
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• 2023

국내외적으로 다양한 산사태 발생원인 분석과 취약지역의 예측이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 산사태에서 발생하는 재해의 분석 및 예측에 사용되는 많은 특성 중 필수적인 요소인 유효토심을 지형정보를 이용해 예측했다. 지형정보 데이터를 각 기관별로 획득한 후 100m × 100m의 격자에 속성정보로 할당하고 데이터 등급화를 통해 차원을 축소 시켜주었다. 분류기준으로 3개 깊이(얕음, 보통, 깊음)와 5개 깊이(매우 얕음, 얕음, 보통, 깊음, 아주 깊음)의 두 가지 경우에 대해 유효토심을 예측했다. K-최근접 이웃, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 모델을 통해 예측하고 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수를 계산해 그 성능을 비교했다. 예측결과 모델에 따라 50% 후반에서 70% 초반의 성능을 보였다. 3개 분류기준의 정확도가 5개 분류기준의 정확도보다 5% 정도 높았다. 본 연구에서 제시한 등급화 기준과 분류모델의 성능은 아직 미흡하지만 유효토심의 예측에 있어서 분류모델의 적용이 가능하다고 판단된다. 큰 지역을 획일적으로 가정하여 사용하는 현재의 유효토심보다 신뢰성 있는 값의 예측이 가능하다고 사료된다.