• 월간양계
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• 제55권6호
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• pp.131-135
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• 2023

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권3호
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• pp.35-42
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• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.309-311
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• 1998

동기화 전략을 명시하는 방법으로 시간 구간 명시, 시간축 명시, 레퍼런스 포인트를 두는 방법, 페트리넷을 이용하는 방법 등 매우 다양한 연구 결과가 소개되었다. 본 논문은 기존의 멀티미디어 시나리오의 동기화 명시를 위한 페트리넷 방법[1-3]을 확장하여, 페트리넷 동기화 명시를 실현한 멀티미디어 시나리오를 재생하여 주는 시스템을 구현하고, 자료구조, 멀티프로세싱, 동기화 기법 등을 중심으로 본 재생 시스템을 소개한다. 본 시스템의 특징은 미디어 단위의 시나리오 진행이 가능한 것이다. 멀티미디어 프로그램이 학습에 많이 이용되므로 물리의 '중력'을 간단하게 설명하는 예제와 더불어 어떻게 실행되는가를 설명한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.687-697
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• 2023

공격 양상이 더욱 지능화되고 다양해진 봇넷은 오늘날 가장 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로 인식된다. 본 논문은 UGR과 CTU-13 데이터 셋을 대상으로 반지도 학습 딥러닝 모델인 오토엔코더를 활용한 봇넷 검출 실험결과를 재검토한다. 오토엔코더의 입력벡터를 준비하기 위해, 발신지 IP 주소를 기준으로 넷플로우 레코드를 슬라이딩 윈도우 기반으로 그룹화하고 이들을 중첩하여 트래픽 속성을 추출한 데이터 포인트를 생성하였다. 특히, 본 논문에서는 동일한 흐름-차수(flow-degree)를 가진 데이터 포인트 수가 이들 데이터 포인트에 중첩된 넷플로우 레코드 수에 비례하는 멱법칙(power-law) 특징을 발견하고 실제 데이터 셋을 대상으로 97% 이상의 상관계수를 제공하는 것으로 조사되었다. 또한 이러한 멱법칙 성질은 오토엔코더의 학습에 중요한 영향을 미치고 결과적으로 봇넷 검출 성능에 영향을 주게 된다. 한편 수신자조작특성(ROC)의 곡선아래면적(AUC) 값을 사용해 오토엔코더의 성능을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8A호
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• pp.613-619
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• 2003

블루투스는 무선으로 근거리 디바이스들을 연결하는 통신 기술로, 하나의 마스터와 하나 이상의 슬레이브 기기가 피코넷을 구성하고, 피코넷들이 연결되어 스캐터넷을 이루게 된다. 스캐터넷에서 여러 피코넷에 속하면서, 피코넷간 연결을 해주는 디바이스를 브릿지 또는 게이트웨이 노드라고 하는데 스캐터넷이 효율적으로 동작하도록 하기 위해서는 피코넷 내부의 마스터와 슬레이브 간의 효과적인 피코넷 스케줄링과 함께 브릿지 노드를 효과적으로 스케줄링 해주는 스캐터넷 스케줄링이 필요하다. 본 논문에서는 랑데부 포인트와 랑데부 윈도우를 이용한 스캐터넷 스케줄링 알고리즘과 함께 스니프 모드를 이용한 피코넷 스케줄링 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 기존 방식과의 성능을 비교, 분석하였다. 그 결과 트래픽의 상태에 따라 링크에 할당되는 대역폭을 가변함으로써 무선자원을 효과적으로 분배할 수 있음을 보였다. 또한 제안된 알고리즘은 전력 소비 절약 모드인 스니프 모드의 사용으로 전력 소비를 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 대한조선학회논문집
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• 제59권5호
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• pp.330-337
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• 2022

Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.109-115
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• 2012

인문학은 컴퓨터를 이용하는 매체로서는 매우 어려운 분야이다. 그러나 최근에는 많은 분야에서 융복합이 확산되고 있다. 본 논문은 인문학의 대중화를 위하여 IT를 이용한 기술적인 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 인문학에 디지털 스토리텔링을 적용하기 위한 경로를 페트리넷으로 구현하였다. 이는, 문장이나 작품에서 나타나는 예시를 관련된 질문과 연계하기 위하여 각 구성은 디지털스토리텔링으로 구현하였다, 이러한 스토리텔링은 작가, 시놉시스, 배경, 구성, 감상 포인트, 독자의 리뷰로 구성되었다. 또한 본 연구는 이러한 문학적 데이터 경로 분석을 위하여 페트리넷을 이용하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.19-25
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• 2002

무선 네트웍 환경에서 블루투스는 휴대폰, PDA, 휴대용PC 등과 같은 휴대장치들, 네트워크 액세스 포인트, 기타 주변장치들 간에 좁은 영역내의 무선 연결을 위한 기술사양으로서 크기가 작고, 저렴한 가격, 적은 전력소모로 이용가능한 근거리 무선통신이다. 블루투스는 1개의 마스터와 최대 7개의 슬레이브를 갖는 피코넷으로 구성되며, 다수의 피코넷이 모여 하나의 스캐터넷으로 구성하게 된다. 본 논문에서는 노드수에 따른 효과적인 스캐터넷의 형성과 메카니즘 구성을 위해 라인형 및 링형 스캐터넷을 구성하고, 이에 대한 성능평가를 NS기반의 Bluehoc 시뮬레이터를 통하여 구현하고, 라인형 및 링형 스캐터넷의 특성을 비교 분석하여 최적의 무선네트웍 환경을 구성하고자 한다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.363-369
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• 2021

정밀도로지도는 자율주행차의 기본 인프라로 활용되어 최신 도로정보가 신속하게 반영되어야 한다. 하지만 현재 정밀도로지도 공정 중 객체 도화 및 구조화 편집과정이 수작업으로 이루어지며 주요 구축 대상인 도로 노면선 표시의 레이어를 생성하는데 가장 오랜 시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 기학습된 포인트넷(PointNet) 모델을 통해 색상 유형(백색, 청색, 황색)이 예측된 도로 노면선 표시의 포인트 클라우드를 입력 데이터로 활용하였고, 이를 기반으로 본 연구에서는 도로 노면선 표시 레이어의 도화 및 구조화 편집을 자동화하는 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론을 통해 구축한 3차원 벡터 데이터의 활용성을 검증하기 위해 정밀도로지도 품질검사 기준에 따라 정확도를 분석하였다. 벡터 데이터의 위치정확도 검사에서 수평 오차와 수직 오차에 대한 평균제곱근오차(RMSE: Root Mean Square Error)는 0.1m 이내로 나타나 적합성을 검증하였으며, 구조화 편집 정확도 검사에서 선표시 유형과 선규제 유형의 구조화 정확도가 모두 88.235%로 나타나 활용성을 검증하였다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론으로 정밀도로지도를 위한 도로 노면선 표시의 벡터 데이터를 효율적으로 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.303-313
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• 2021

Recently, quality control of the Liquefied Natural Gas Carrier (LNGC) cargo hold and block-erection interference areas using 3D scanners have been performed, focusing on large shipyards and the international association of classification societies. In this study, as a part of the research on LNGC cargo hold quality management advancement, a study on deep-learning-based scaffolding system 3D point cloud object detection and post-processing were conducted using a LNGC cargo hold 3D point cloud. The scaffolding system point cloud object detection is based on the PointNet deep learning architecture that detects objects using point clouds, achieving 70% prediction accuracy. In addition, the possibility of improving the accuracy of object detection through parameter adjustment is confirmed, and the standard of Intersection over Union (IoU), an index for determining whether the object is the same, is achieved. To avoid the manual post-processing work, the object detection architecture allows automatic task performance and can achieve stable prediction accuracy through supplementation and improvement of learning data. In the future, an improved study will be conducted on not only the flat surface of the LNGC cargo hold but also complex systems such as curved surfaces, and the results are expected to be applicable in process progress automation rate monitoring and ship quality control.