• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.301-301
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• 2022

본 연구는 운영 조건이 달라짐에 따라 회전수가 변하는 기기의 정상적 가동 여부와 고장 종류를 판별하기 위한 인공지능 알고리즘의 적용을 다루고 있다. 회전수가 변하는 장비로부터 계측된 상태 모니터링 센서의 신호는 비정상(non-stationary)적 특성이 있으므로, 상태 신호의 한계치가 고장 판별의 기준이 되기 어렵다는 점을 해결하고자 하였다. 정상 가동 여부는 이상 감지에 효율적인 오토인코더 및 기계학습 알고리즘을 적용하였으며, 고장 종류 판별에는 기계학습법과 합성곱 기반의 심층학습 방법을 적용하였다. 변하는 회전수와 연계된 주파수의 비정상적 시계열도 적절한 고장 특징 (Feature)로 대변될 수 있도록 시간 및 주파수 영역에서 특징 벡터를 구성할 수 있음을 예제로 설명하였다. 차원 축소 및 카이 제곱 기법을 적용하여 최적의 특징 벡터를 추출하여 기계학습의 분류 알고리즘이 비정상적 회전 신호를 가진 장비의 고장 예측에 활용될 수 있음을 보였다. 이 과정에서 k-NN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine), Random Forest의 기계학습 알고리즘을 적용하였다. 또한 시계열 기반의 오토인코더 및 CNN (Convolution Neural Network) 적용하여 이상 감지와 고장진단을 수행한 결과를 비교하여 제시하였다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.47-54
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• 2023

본 논문에서는 자료 조사를 위한 최적의 키워드 추출 및 검색 방법을 제안하였으며, 북한 건설 관련 동향 파악을 예시로 제안 방법을 검증하였다. 대표적인 국내 언론 플랫폼인 빅카인즈(BigKinds)를 활용하여 표본 기사를 선정하고 키워드를 추출하였다. 추출된 키워드는 워드 임베딩(Word Embedding)을 활용하여 벡터화하였으며, 이를 토대로 코사인 유사도(Cosine Similarity)를 통해 추출된 키워드 간의 유사도를 검사하였다. 또한 상위 빈도수 10개에 대한 키워드를 기준으로 유사도 0.5 이상인 키워드들을 군집화하였다. 각 군집들은 빅카인즈 검색 양식에 맞추어 군집 내부 키워드 간에는 'OR', 군집 간에는 'AND'로 형성하였다. 심층 분석 결과, 본래 목적에 맞는 유의미한 기사들이 추출되었음을 확인할 수 있었다. 기존의 분류체계 및 검색 양식을 변형시키지 않은 상태에서 사용자의 세부 목적을 충족시키는 자료 조사·분류가 가능하게 되었다는 점에서 의의를 갖는다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권7호
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• pp.213-220
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• 2020

합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되어 있다. 합성곱층과 완전연결층의 각 층에서는 비선형 활성함수를 사용하고 있다. 활성함수는 뉴런 간에 신호를 전달할 때 입력신호가 일정 기준 이상이면 신호를 전달하고 기준에 도달하지 못하면 신호를 보내지 않을 수 있는 뉴런의 정보전달 방법을 모사하는 함수이다. 기존의 활성함수는 손실함수와 관계성을 가지고 있지 않아 최적해를 찾아가는 과정이 늦어지는 점을 개선하기 위해 활성함수를 일반화한 민첩한 활성함수를 제안하였다. 민첩한 활성함수의 매개변수는 역전파 과정에서, 매개변수에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 최적의 매개변수를 선택하는 방법으로 손실함수를 감소시킴으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류문제를 통하여 민첩한 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.261-278
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• 2009

기계학습 기반 문서범주화 기법에 있어서 최적의 자질을 구성하는 것이 성능향상에 있어서 중요하다. 본 연구는 학술지 수록 논문의 필수적 구성요소인 저자 제공 키워드와 논문제목을 대상으로 자질확장에 관한 실험을 수행하였다. 자질확장은 기본적으로 선정된 자질에 기반하여 WordNet과 같은 의미기반 사전 도구를 활용하는 것이 일반적이다. 본 연구는 키워드와 논문제목을 대상으로 WordNet 동의어 관계 용어를 활용하여 자질확장을 수행하였으며, 실험 결과 문서범주화 성능이 자질확장을 적용하지 않은 결과와 비교하여 월등히 향상됨을 보여주었다. 이러한 성능향상에 긍정적인 영향을 미치는 요소로 파악된 것은 정제된 자질 기반 및 분류어 기준의 동의어 자질확장이다. 이때 용어의 중의성 해소 적용과 비적용 모두 성능향상에 영향을 미친 것으로 파악되었다. 본 연구의 결과로 키워드와 논문제목을 활용한 분류어 기준 동의어 자질 확장은 문서 범주화 성능향상에 긍정적인 요소라는 것을 제시하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.31-47
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• 2022

본 연구의 목적은 국가의 ESG 이행 성과와 유관한 세부 지표들을 분류 및 측정할 수 있는 신뢰성 있는 도구를 개발하여 그 적용 가능성에 대한 타당성을 검증하는 것이다. 투입 데이터로서 World Bank의 자료를 토대로 총 239개의 국가를 대상으로 측정한 67개 종류의 ESG 관련 세부 지표를 대상으로 구조방정식의 확인적요인분석과 경로분석을 시행하여 세부지표들을 환경, 사회, 지배구조의 3가지 부문으로 그룹화할 수 있는 최적 모형 도출을 시도하였다. 분석 결과 총 10개의 세부지표들이 국가의 ESG 이행성과와 통계적으로 유의한 관계가 있음을 확인하였다. 또한 해당 세부지표들은 1차 잠재변수인 E, S, G와 모두 양(+)의 상관관계를 보였으며, 모형의 적합도에서도 전반적으로 높은 지수를 보여 변수투입의 타당성 및 신뢰성을 확보하였다. 결과적으로 본 연구는 ESG를 구성하는 다수의 세부 성과 지표들의 잠재변수로의 분류가 가능함을 확인하였으며, 변수의 선정 방법 및 투입 타당성에 대한 명확한 기준을 제시하였다 할 수 있다.

• 공업화학
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• 제28권1호
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• pp.17-22
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• 2017

본 총설에서는 마이크론 사이즈 이하 제품에 대한 최적화적인 화학공정의 스케일업을 위한 전략을 소개한다. 최적화된 화학공정의 스케일업을 위해 구해야 할 스케일업 인자의 정의와 이를 도출하는 방법을 소개하였으며, 특히 무반응 시스템, 유반응 시스템으로 분류하여 각각에 대해 서로 다른 스케일업 인자를 찾은 기준을 소개하고, 예시를 들어 논의하였다. 본지에서 소개된 스케일업 인자를 구하는 방법론이 마이크론 사이즈 이하 제품에 대한 화학공정을 스케일업하고자 하는 엔지니어들에게 초기 지침서가 될 것으로 기대된다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제15권3호
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• pp.231-237
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• 2017

본 논문에서는 원전해체 시 적용 가능한 제염기술을 조사하여 분석하였다. 이를 기반으로 최적의 제염기술을 선정하기 위해 의사결정 기법(EXPERT-CHOICE)을 사용하여 기술성을 평가하였다. 이 평가방법은 해당 분야의 전문가로 이루어진 전문가 집단에 의해 수행되는 것이 일반적이다. 가중치를 고려한 결과는 각 기준에 대한 가중치에 평가점수를 곱한 총합을 구하는 식으로 수행하였다. 평가 점수를 3단계로 하여 High, Medium, Low로 구분한 후 가중치를 부여하여 차별화 시킬 수 있다. 하위분류 기준의 세분화와 각 기준 별 가중치의 추가 정량화를 통하여 기술성 분석의 수준을 제고할 수 있고, 좀 더 설득력 있는 결과의 도출을 예상할 수 있다. 평가의 기본 가정은 각 기준 별 가중치를 전문가 조사에 의해 부여하며, 평가 기준은 High에 좀 더 비중을 주는 식으로 차별화 하였다. 이를 반영하면 H, M, L는 대략 "10:5:1"의 비율로 평가 점수를 부여받는데, 이는 EXPERT-CHOICE 기법의 최적화 분석에 따른 것이다. 최고 및 최저값을 제외한 나머지 결과값의 평균을 평가치로 고려하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_2호
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• pp.1061-1073
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• 2017

본 연구는 4차 산업의 핵심기술인 인공지능과 환경공간정보의 융합을 통한 정보생산 및 활용가능성을 제시하고자 대표적인 딥러닝(deep-learning) 기법인 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 영상분류를 수행하였다. CNN은 학습을 통해 스스로 분류기준에 따른 커널의 속성을 결정하며, 최적의 특징영상(feature map)을 추출하여 화소를 분류한다. 본 연구에서는 CNN network를 구성하여 기존의 영상처리 기법으로 해결이 어려웠던 분광특성이 유사한 물질간의 분류 및 GIS속성정보에 따른 분류를 수행하였으며, 항공초분광센서인 CASI(Compact Airborne Spectrographic imager)와 AISA(Airborne Imaging Spectrometer for Application)로 취득된 영상을 이용하였다. 실험대상지역은 총 3곳이며, Site 1과 Site 2는 감자, 양파, 벼 등의 다양한 농작물을 포함하며, Site 3는 단독주거시설, 공동주거시설 등 세분류 토지피복도의 분류 항목으로 구성된 건물을 포함한다. 실험결과, 분류 정확도 96%, 99%로 농작물을 종류에 따라분류하였으며, 96%의 정확도로 건물을 용도에 따라 분류하였다. 본 연구의 결과를 환경공간정보 서비스에 활용하기 위하여 계절별 농작물의 종류를 제공할 수 있는 환경주제도를 제안하였으며, 기존의 토지피복도와 최신 GIS자료를 이용한 세분류 토피지복도 제작 및 갱신 가능성을 확인하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.69-78
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• 2009

경부고속도로 건설을 기점으로 급격한 경제성장을 이룬 우리나라 고속도로는 현재 신규도로의 건설사업 물량이 둔화되면서 기존의 도로망을 효율적으로 활용하고 최적의 공용성 유지가 필요한 시점이 되었다. 최적의 공용성 확보를 위해 교통하중을 가장 적극적으로 통제하는 방법은 과적단속이다. 본 연구에서는 과적단속의 효율화를 위해 고속축하중측정 시스템을 개발하고 이를 통해 국내 고속도로 과적화물차 행태 분석을 실시하며, 본 시스템을 활용한 과적단속시스템 개발 가능성에 대하여 검토하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서 개발한 고속축하중측정 시스템은 차로당 2조의 루프센서와 2조의 축중센서, 2조의 원더링센서로 이루어져 있다. 특히 원더링센서는 차량의 좌우 타이어의 위치 판독이 가능하여 과적단속 시스템으로 활용시 차로의 이탈유무를 판독할 수 있으며, 윤거 측정 및 윤형식(단륜/복륜) 구분이 가능하여 차종을 구분함에 있어서 기존 차종분류 시스템보다 세분화된 분류가 가능하여 12종 차종분류시 오분류 비율이 매우 낮은 장점을 가지고 있다. 본 시스템에 대한 검증시험 결과 모든 시험조건의 전체평균오차가 축하중 15% 이내, 총하중 7% 이내로 나타났다. COST-323에서 제시하고 있는 WIM 등급기준에 따르면 사회기반시설 설계와 유지관리 및 평가목적으로 사용가능한 B(10) 등급으로 나타났으며, 과적이 가장 문제되는 5축 카고 화물차에 대한 분석결과는 축중량 오차 8%, 총중량 오차 5%로 단속가능 수준인 A(5)등급으로 나타났다. 고속도로의 차종별 중량분석 결과 12종 분류기준에서 5종, 6종, 7종, 12종 차량이 하중기준을 초과하는 비율이 가장 높게 나타났으며, 주로 가변축을 장착한 차량으로 축조작에 의한 축하중 과적비율이 매우 높게 나타나 이러한 차량에 대한 실효성 있는 과적단속기법이 필요한 것으로 판단된다. 도로교통분야에 있어서 차종별 교통량 자료는 도로의 계획과 건설, 유지관리, 교통류분석 및 도로행정에 필요한 기본 자료이며 각종 연구에 필요한 기초자료로 활용되어지는 필수적인 요소이다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권5호
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• pp.557-563
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• 2008

순환잔골재를 생산하는데 있어서 기존의 습식공정에서 사용되는 파 분쇄 방법만으로는 골재에 포함되어 있는 시멘트페이스트 성분을 효율적으로 떨어내지 못하며, 씻기 작업에 사용되어지는 세척수는 씻기 작업 후 별다른 처리 없이 순환하여 사용되어 지고 있기 때문에 칼슘 성분을 다량 함유한 pH $12{\sim}13$의 고알칼리성수로 변화된다. 따라서 골재 내 폐모르타르분을 효과적으로 제거하지 못할 뿐더러 용수 또한 지정폐기물로 분류되어 방류 시 별도의 처리를 해야만 하는 추가적인 비용이 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 기존 순환골재 생산 방식 중 문제시 되어온 파 분쇄 방법의 문제점을 보완하고 강알칼리수를 중화시켜 순환골재의 품질기준에 만족하는 순환잔골재의 최적 생산조건에 대하여 실험적 및 통계적으로 검토 분석하고자 하였다. 즉, 순환잔골재의 물리적 특성에 영향을 미치는 세척수양, 피분쇄물인 굵은골재량, 마쇄시간을 실험인자로 선정한 후 실험계획법에 의하여 순환 잔골재와 물비, 순환 잔골재와 굵은 골재비 및 마쇄시간에 대하여 그 유효성을 검토하였으며, 품질규격에 적합한 순환잔골재를 생산하기 위한 최적의 마쇄조건을 도출하고자 하였다. 순환골재의 품질기준에 만족하는 순환잔골재의 제조 방법에 관한 연구결과, 물비, 굵은골재비, 마쇄시간 변화에 따른 순환잔골재 품질 변화는 마쇄시간이 밀도 변화에 있어 마쇄조건 중 가장 유효하며 물비는 크게 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 마쇄시간 15분, 굵은골재비 1.0 이상이 목표품질 절건밀도 $2.5\;g/cm^3$ 이상 흡수율 3% 이하의 골재를 생산하는데 최적조건인 것을 알 수 있었다.