• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.79-89
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• 2023

많은 자재의 재고를 위해서는 넓은 야적공간이 요구되며, 보관기간이 길어짐에 따라 유지비용이 증가하고, 자재를 건설 현장에 적치할 경우 이동 불편과 작업공간 부족으로 안전사고가 우려된다. 반면 자재를 확보하지 못한 건설 현장은 재고가 부족하여 설계변동 등의 예상치 못한 수요 발생 시 대응이 어렵고 공기 지연 발생과 잦은 주문으로 인해 주문 비용이 증가할 수 있다. 이렇듯 적정재고량의 확보는 중요한 요소임에도 불구하고 건설 현장의 자재관리는 많은 경우에 현장관리자의 경험에 의존해 운영되는 사례가 많으므로 현장의 공정 조건이 반영된 합리적인 자재 재고관리 방안이 필요하다. 본 연구는 선후행 공정 현황, 야적장 크기, 자재 운반비, 주문 시기, 주문량 등과 같은 현장 조건을 반영하여 경제성 있는 자재관리 방법론을 제안한다. 이를 위해 공정별 여유시간, 야적장의 크기, 주문량을 주요 변수로 하여 공정표에서 부속공정을 조정하면서 적정재고량을 설정하고, 이 과정에 유전알고리즘을 적용하여 최적화된 주문 시점 및 주문량을 제시한다. 결과를 통해 도출된 운반비는 적합도 지표로 설정하고 사례적용을 통한 재고관리의 효율성을 검증한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.785-796
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• 2023

본 연구에서는 구조물 건전성 모니터링에 널리 활용되고 있는 PVDF(: Polyvinylidene fluoride) 센서에 나타날 수 있는 결함을 실시간으로 분류 및 예측하기 위한 방법론을 제안하였다. 센서 부착 환경에 따라 나타나는 센서의 결함 유형을 분류하였고, 임팩트 해머를 이용한 충격 시험을 수행하여 결함 유형에 따른 출력 신호를 획득하였다. 결함 유형에 따른 출력 신호간의 차이를 식별하기 위해 이들의 시간영역 통계 특징을 추출하여 데이터 집합을 구축하였다. 머신러닝 기반 분류 알고리즘들 중 센서 결함 유형 감지에 가장 적합한 알고리즘 선정을 위해 구축한 데이터 집합의 학습 및 이에 따른 결과를 분석하였고, 이들 중 SVM(: Support vector machine)이 가장 높은 성능을 보임을 확인하였다. 선정된 SVM 알고리즘의 추가적인 정확도 향상을 위해 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 수행하였으며, 결과적으로 92.5%의 정확도로 센서 결함 유형을 분류하였고 이는 타 분류 알고리즘에 비하여 최대 13.95% 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 제안한 센서 결함 예측 기법은 PVDF 센서뿐만 아니라 실시간 구조물 건전성 모니터링을 위한 다양한 센서의 신뢰성을 확보하기 위한 기반 기술로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권12호
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• pp.939-953
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• 2023

천수방정식(shallow water equations, SWE)은 물의 거동을 수치적으로 해석하기 위한 지배방정식으로 수리수문 분야에 널리 활용되고 있으며, 비선형 연립방정식으로 일반적으로 수치적으로 해석할 수 있다. 하지만 기존의 여러 수치 해석법은 격자망 생성에 민감하며 복잡한 지형에서의 해석에 한계가 발생할 수 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 물리 정보 신경망(Physics-Informed Neural Networks, PINNs)을 사용하고자 하였다. PINNs은 물리 법칙을 신경망에 직접적으로 도입하여 지배방정식을 해석하고자 하는 기법이며 지배 방정식에 대한 물리적, 수학적 정보를 손실함수로 변환하여 최적화하고 해를 산정할 수 있다. 본 연구에서는 지배방정식을 PINNs 구조 내에서 사용할 수 있도록 신경망 구조, 학습 전략, 데이터 생성 기술과 같은 포괄적인 방법론을 제시하고 결과를 ANN 기법과 비교하였다. 물리적 사전지식이 반영되지 않은 ANN과 달리 PINNs은 천수방정식에 대하여 매우 정확한 수치적 솔루션을 효과적으로 제공하는 것으로 나타났다. 따라서 PINNs은 지배방정식의 수치해석적 연구에 많은 잠재력이 있는 것으로 판단되며, 정확하고 효율적인 천수방정식의 솔루션을 위한 기법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 공업화학
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• 제35권3호
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• pp.239-247
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• 2024

해군 함정에서 화재가 발생하면 잠재적인 인적, 물적 손실을 완화하기 위해 신속한 진압과 통제가 필수적이다. 해군 함정의 특성상 유류화재 발생 가능성이 크며 이에 유류화재 대응에 탁월한 수성막포(AFFF)를 사용하는 것이 화재 진압에 매우 중요하다. 또한 함정의 격실 내에서 화재가 발생하는 상황 역시 고려해야 한다. 이러한 상황에서 수성막포의 궤적과 적용 범위를 이해하는 것이 중요하므로 격실 환경에 맞는 소화 시스템 설계가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 수성막포에 대한 전산유체역학 (CFD) 방법론을 검증하기 위한 해석으로 분사 높이 및 각도에 대한 적용 가능성을 조사하였다. 이러한 내용을 바탕으로 하여 함정 격실에 적용가능한 CFD 해석 결과를 얻었다. 이 결과는 해군 함정 격실 내 유류 화재에 신속하게 대응할 수 있는 소화 시스템 개발의 기반이 될 것이다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제25권2호
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• pp.175-180
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• 2013

목 적: 방사선치료에 있어 환자자세 설정(Set-up) 오차를 줄이기 위하여 많은 장비들이 개발되어 왔다. CBCT 촬영은 Set-up 오차를 줄이고, 정확한 치료를 수행하는 최신 방법 중 하나이다. CBCT의 조사야를 조절하여 영상의질(Image quality) 향상과 피폭선량을 측정하고 분석함으로써 임상에서 최적화하여 사용할 수 있는 치료조사야(Field size)를 제시하고자 한다. 대상 및 방법: Catphan phantom을 이용하여 Half fan, Full fan mode로 조사야를 2~16 cm까지 2 cm 간격으로 촬영하였다. Small field size (2 cm, 4 cm), Medium field size (8 cm, 10 cm), Large field size (14 cm 이상)으로 구분하여 Image quality를 평가하였다. CTDi는 CTDi phantom과 Ion chamber를 이용하여 측정 및 분석하였다. 결 과: CT값 일치도(CT number linearity)는 Small, Large field size에서 촬영한 값이 Medium field size보다 크게 나타났다. 공간분해능(Spatial resolution)은 Full fan에서 Small field size촬영을 제외하고 나머지 Field size에서 크게 차이가 나지 않았다. Half fan에서는 많은 차이를 보였다. CT 값 균일도(HU uniformity)는 Full fan에서는 Medium size를 제외하고는 제조사에서 권고하는 값을 초과하였으며, Half fan에서는 모든 Field size가 Full fan에서는 Medium field size에서는 안정된 값으로 분석되었다. CT 피폭선량(CTDi)는 Medium field size에서 증가 할수록 루트함수의 그래프의 형태로 나타났다. 결 론:Small field size에서는 Image quality와 실용성의 측면에서도 적절하지 않은 것으로 사료된다. Medium field size는 Large field size에서 보다 Image quality도 우수하고 환자의 피폭선량을 줄일 수 있으므로 본 논문에서는 CBCT 촬영 시 Field size 8~10 cm 촬영이 유용하다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.379-394
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• 2021

우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m³, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m³, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.101-114
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• 2023

유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

• 대한핵의학회지
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• 제31권1호
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• pp.73-82
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• 1997

N-13 암모니아 PET 동적영상을 이용하여 심근혈류량을 측정할 때, 부분용적효과와 스필오버현상을 보정하는 새로운 방법을 고안하고, 이 방법을 이용하여 측정한 심근혈류량을 2구획모델만을 이용한 종래의 방법과 비교, 분석하여 새로운 방법에 대한 효율성과 정확성을 고찰한다. 9명의 관상동맥 환자에서 20mCi의 N-13 암모니아를 안정상태와 부하상태에서 주사한 후, PET 동적영상을 얻어 심근의 3부분(중격, 전면벽, 측면벽)과 좌심실방에 관심영역을 그려 시간-방사능곡선을 얻었다. 심근의 3부분에 대한 심근혈류량과 스필오버분획을 기하학적 관심영역 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법과 종래의 2구획모델 방법으로 각각 구하였다. 이때 관심영역의 위치에 따른 심근혈류량을 알아보기 위해서 심근 밖에서 좌심실 중심쪽으로 20개의 관심영역을 그리고, 위의 두 방법을 이용하여 심근혈류량을 구하였다. 종래의 N-13 암모니아 2구획모델과 기하학적 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법으로 모델 합치 곡선을 구하였다. 관심영역 위치 변화에 대한 심근혈류량의 값을 종래의 방법과 새로운 방법으로 구하고, 부분용적효과를 정확하게 보정하기 위하여 관심영역을 심내막쪽에 설정하였다. 총 108개의 심근관심영역에서 두 가지 방법을 이용하여 구한 심근혈류량 사이의 회귀곡선 기울기는 1.57, 상관계수는 0.88이었다. 그리고 같은 방법으로 얻어진 스필오버분획들도 선형적 상관관계(r=1.00, 기울기=0.98)가 있었다. 결론적으로 N-13 암모니아 PET 동적영상과 기하학적 모델 개념을 2구획모델에 포함시킨 새로운 방법을 이용하여 구한 심근혈류량은 종래의 방법보다 더 효율적이며 정확하게 정량화되어짐을 알 수 있었으며, 앞으로 임상환경에서 심근혈류량 정량분석연구에 유용할 것이라고 생각한다. 환자 군에 비해 유의하게 낮았다(p<0.01). 결론적으로, 흉통을 호소한 환자에서 심근관류 신티그라피상 정상인 경우에는 심장사건의 발생율이 낮음을 알 수 있었고, 특히 관동맥조영술에 관동맥병변이있는 환자와 없는 환자간에 1차 심장사건의 발생율에 유의한 차이가 없는 것을 고려하면, 심근관류 신티그라피가 정상소견을 보이는 흉통환자는 정상 관동맥조영술 소견을 보이는 환자에 준하여 치료하여도 좋을 것으로 사료되었다.리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.TEX>-CIT SPECT는 파킨슨병의 조기진단 및 진행 추적에 임상적으로 유용할 것으로 판단된다., SCC 4예, AC 1예)였으며, 11예 중 9예(81.8%)에서 방사선학적 검사결과와 Tc-99m MIBI섭취율의 변화가 일치하였다. 결론적으로, Tc-99m MIBI SPECT는 폐암병소의 국소화 및 방사선치료 효과의 판정에 어느정도 유용하리라 사료되었다.냈고 4명에서는 low CBD obstruction을 나타내었으며 후에 CBD stone, CBD carcinoma,

• 대한토목학회논문집
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• 제32권1B호
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• pp.59-69
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• 2012

불확실성이 큰 해안환경을 효과적으로 고려할 수 있는 확률설계의 필요성이 요구되고 있다. 하지만 결정론적 설계법에 익숙한 설계자는 기존 방법과 유사하면서 확률적 개념이 도입된 설계법을 원한다. 따라서 국내외적으로 부분안전계수 설계법이 새로운 설계법으로 채택되고 있다. 국내에서는 경사식 방파제의 피복재로 Tetrapod가 널리 사용된다. 미국과 유럽에서 개발된 부분안전계수 설계법이 Tetrapod를 포함하고는 있지만 제한된 파랑 및 구조물 단면 조건에서 개발되었기 때문에 실제 설계에 사용하기에는 미흡한 부분이 있다. 본 연구에서는 무역항 16곳과 연안항 15곳의 116개 단면 및 파랑조건에서 FORM과 최적화 보정 기법을 사용하여 Tetrapod 피복블록의 부분안전계수를 산정하였다. 특히, Weibull 극치파고 분포의 형상 모수에 따른 부분안전계수를 제안하였다. 그 외 극치분포 형태에 대해서는 왜곡도와 형상 모수의 관계를 통해 본 연구의 부분안전계수를 적용할 수 있다. 마지막으로 제안된 부분안전계수를 기존 구조물에 적용하여 목표수준을 잘 만족하는지 확인하였고 기존에 개발된 부분안전계수보다 적용성과 실효성이 우수함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.173-178
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• 2014

본 연구에서는 ASM기반 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용한 얼굴인식 분류기와 그것의 설계방법론을 소개한다. 얼굴인식을 위한 이미지는 외부 환경에 쉽게 영향을 받기 때문에, 전처리 단계로 이러한 문제를 해결하기 위해서 ASM을 사용하였다. 특히 사람 얼굴의 특징 추출을 목적으로 널리 이용되고 있다. ASM을 이용해 얼굴영역을 추출 한 뒤 PCA와 LDA를 이용한 $(2D)^2$ 하이브리드 전처리 알고리즘을 이용하여 차원을 축소한다. 전처리 알고리즘을 통한 얼굴데이터는 제안된 다항식 기반 방사형 기저함수 신경회로망의 입력으로 사용된다. 기존의 신경회로망과는 달리 제안된 지능형 패턴 분류기는 강인한 네트워크 특성을 가지며, 예측능력이 우수할 뿐만 아니라 다차원 입출력에 대한 문제도 해결했다. 분류기의 중요한 필수 설계 파라미터(행의 고유벡터의 수, 열의 고유벡터의 수, 클러스터의 수, 퍼지화 계수)는 ABC알고리즘에 의해 최적화 되어진다. 얼굴인식에 많이 사용되는 Yale과 AT&T를 사용하여 인식률을 평가하였다.