• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.121-132
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• 2018

기상은 교통흐름, 운전자의 주행패턴, 교통사고 등 여러 방면에서 도로교통에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 본 연구는 기상상황과 노면상태 사이의 관계에 초점을 맞추어 기계학습을 통해 도로의 노면상태를 추정하는 모델을 개발하였다. 노면 상태의 수집을 위해 실험 차량에 노면센서를 부착하여 '건조', '습윤', '젖음', 3가지 범주로 구분된 노면상태 정보를 수집하였고, 이를 추정하기 위한 변수로 도로의 기하구조 정보(곡률, 구배), 교통정보(교통량), 기상정보(강우량, 습도, 온도, 풍속)를 활용하였다. 노면 상태를 예측하기 위한 알고리즘으로는 다양한 기계학습 알고리즘이 검토되었으며, 그 중 가장 높은 정확도를 보인 'Random forest'를 기반으로 한 2단계 분류모형을 구축하였다. 총 16일의 실측 데이터 중 14일의 데이터를 모델을 학습하는 데 활용하였고, 2일의 데이터를 모형의 정확도를 검증하기 위해 사용하였다. 그 결과 81.74%의 검증 정확도를 가지는 노면상태 예측 모델을 구축하였다. 본 연구의 결과는 기상청에서 관측하는 기상정보로 도로의 노면상태를 추정할 수 있다는 가능성을 보여주며, 새로운 장비나 센서를 설치하지 않고도 기존의 기상 관측 정보와 교통정보 등을 활용하여 노면의 상태를 추정할 수 있음을 시사한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권1호
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• pp.94-99
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• 2021

2단 Rushton turbine 날개를 장착한 접시바닥형 교반조 내의 유동 상태가 어떤 회전수에서 변화하는 현상을 찾아냈다. 층류 영역에서는 회전수를 변화시켜도 안정적인 도넛 링이 형성되어 혼합 패턴에 특이한 변동은 관찰되지 않았다. 전이영역에서의 평바닥형 교반조에서는 회전수에 변화를 주어도 두꺼운 2개의 미혼합 도넛 링에 변화가 없는 반면, 접시바닥형 교반조에서는 회전수가 450 rpm이 되면 두꺼운 2개의 미혼합 도넛 링이 아주 얇은 3개의 도넛 링으로 바뀌어 혼합이 개선되었다. 접시바닷형 교반조에서는 Re=138~178의 영역에서 링 모양의 미혼합 영역이 3곳에서 나타났고 그 크기도 컸지만, 평바닥형 교반조에서는 Re=116~176에서 링모양의 미혼합 영역은 2곳에서 나타났으며 그 크기도 작았다. 이러한 현상이 관찰되는 조건은 전이영역으로, 방해판을 부착하였을 때가 방해판이 없을 때와 비교하여 동력수가 커지기 시작하는 영역임을 알 수 있었다. 또한 교반 레이놀즈수가 300을 넘어 유동 상태에 약간의 난류가 섞이게 되면, 이 같은 흐름 양상의 단절이 해소되어 완전히 혼합되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.19-26
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• 2021

역사적 지역에서 발굴되는 문화재는 시대적 배경을 바탕으로 고유의 특징을 가지고 있으며, 역사와 전파 지역의 흐름에 따라 그 문양과 특징이 조금씩 변화하는 것을 볼 수 있다. 어떤 지역에서 발굴된 문화재는 그 당시의 문화를 대표하며 온전한 모습을 유지하는 것도 있지만, 대부분이 파손/손실되거나 일부분으로 나누어져 그 구성을 연구하고 파손된 부분을 복구하기 위해 많은 전문가가 동원된다. 이 연구의 목적은 이러한 복원연구에 인공지능 신경망을 통해 과거의 문양과 패턴들을 학습시키고, 출토된 문화재에서 손실된 부분을 복원시키는 데 있으며, 문화재를 복원하기 위해 기본적인 생성적 적대 신경망인 GAN(Generative Adversarial Network)[1]을 사용한다. 연구에서는 GAN을 기반으로 출토된 문화재 일부를 기반으로 하여 손상/손실된 나머지 부분을 복구한 연구 과정으로, 학습에 기반이 되는 온전한 문화재의 이미지로 훈련을 하고, 일부를 마음대로 손상해 복구할 수 있도록 했다. 연구는 문화재 복구에 있어, 시대적 특징을 어느 정도 복구하는지, 색상과 재질을 복구하는지에 중점을 두고 있다. 마지막으로는 실제 출토된 비슷한 문화재를 기반으로 훈련된 신경망을 사용하여 문양을 복구함으로써 인공신경망의 적용 범위를 연구한다.

• 한국광학회지
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• 제33권4호
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• pp.146-158
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• 2022

중적외선 카메라의 초점면배열 검출기는 검출기 화소마다 응답 특성이 달라 검출기 화소 간 불균일이 발생한다. 또한 카메라 운용 중 카메라 내부 발열 등의 영향으로도 영상에 불균일이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 카메라 제작 단계에서 흑체를 이용해 검출기 화소 간 차이 교정용으로 이득과 오프셋 테이블을 생성해 보정하는 것이 일반적이다. 장비 운용 중 내부 발열 등에 의한 불균일을 보정하는 방법은 입력 영상을 기반으로 한 새로운 오프셋 값을 생성하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 장비 운용 중 발생하는 영상 불균일 보정을 위한 방법으로 입력되는 영상을 블록 형태의 패치로 분할한 후 균질한 영상 패치만 불균일 보정 테이블 생성에 사용하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 불균일 보정 테이블 생성을 위해 획득하는 영상의 카메라 시선 움직임으로 인해 발생하는 움직임 자국 형태의 인공 패턴 노이즈 발생을 방지할 뿐만 아니라, 적은 수의 영상으로도 불균일 보정 성능 향상을 꾀할 수 있다. 실험 결과 기존 전통적인 영상 기반 불균일 보정 방법에서 발생하는 영상 흐름 자국 형태의 왜곡이 발생하지 않았으며 기존 방법 대비 50% 이상 적은 수의 영상으로도 양호한 보정 성능을 확인할 수 있었다.

• 청정기술
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• 제28권4호
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• pp.293-300
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• 2022

그래핀의 우수한 기계적, 전기적, 열적 성질은 최근 몇 년 동안 여러 연구 분야에서 지대한 관심을 불러일으켰다. 그래핀을 생산하는 대표적인 방법인 습식공정 중 액상박리(liquid-phase exfoliation, LPE)는 초음파 및 높은 전단응력을 이용하여 벌크흑연을 그래핀으로 박리하는 기술이다. 액상박리에 의해 생산된 그래핀 분산액은 그래핀 잉크로 전환되어 그 활용폭을 더 넓힐 수 있는 장점이 있지만 고품질의 그래핀을 생산하고 가격경쟁력을 확보해야 한다. 위 조건을 만족하기 위해서 그래핀을 효율적으로 박리할 수 있는 공정 확보와 더불어 상대적으로 가격이 저렴한 천연흑연 기반의 그래핀 분산액 및 잉크를 생산해야 한다. 본 연구에서는 합성흑연 보다 약 3배 정도 저렴하고 그 크기는7배 이상 큰 천연흑연을 흐름반응기 액상박리 공정을 이용하여 박리를 시도하고 공정의 최적화와 박리된 그래핀의 구조적, 전기적 특성을 분석하였다. 천연흑연 기반 그래핀의 전기적 특성을 분석하기 위해 잉크 정제화 공정을 거쳐 그래핀 잉크를 생산하고 인쇄 장비를 사용하여 그래핀 패턴을 제작하였다. 본 연구를 통해 보다 경제적인 그래핀 분산액 및 잉크를 생산하고 그래핀 인쇄 소자를 개발할 수 있는 방법을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.109-118
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• 2022

정점 표층 수온 관측 데이터 중 결측 구간의 데이터를 양방향 순환신경망(Bidirectional Recurrent Neural Network, BiRNN) 기법을 이용하여 보간하였다. 인공지능 기법 중 시계열 데이터에 일반적으로 활용되는 Recurrent Neural Networks(RNNs)은 결측 추정 위치까지의 시간 흐름 방향 또는 역방향으로만 추정하기 때문에 장기 결측 구간에는 추정 성능이 떨어진다. 반면, 본 연구에서는 결측 구간 전후의 양방향으로 추정을 하여 장기 결측 데이터에 대해서도 추정 성능을 높일 수 있다. 또한 관측점 주위의 가용한 모든 데이터(수온, 기온, 바람장, 기압, 습도)를 사용함으로써, 이들 상관관계로부터 보간 데이터를 함께 추정하도록 하여 보간 성능을 더욱 높이고자 하였다. 성능 검증을 위하여 통계 기반 모델인 Multivariate Imputation by Chained Equations(MICE)와 기계학습 기반의 Random Forest 모델, 그리고 Long Short-Term Memory(LSTM)을 이용한 RNN 모델과 비교하였다. 7일간의 장기 결측에 대한 보간에 대해서 BiRNN/통계 모델들의 평균 정확도가 각각 70.8%/61.2%이며 평균 오차가 각각 0.28도/0.44도로 BiRNN 모델이 다른 모델보다 좋은 성능을 보인다. 결측 패턴을 나타내는 temporal decay factor를 적용함으로써 BiRNN 기법이 결측 구간이 길어질수록 보간 성능이 기존 방법보다 우수한 것으로 판단된다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.65-79
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• 2020

산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.497-502
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• 2022

최근 젊은 세대를 중심으로 정보의 유통이나 공유 수단으로 텍스트보다는 비주얼 기반의 정보 전달을 선호하는 경향이 뚜렷하며, 인터넷상의 유투브나 1인 방송 등을 통한 정보의 유통이 일상화되고 있다. 즉, 젊은 세대들은 대부분의 원하는 정보를 이러한 유통 과정을 거쳐 습득하게 되며 활용하는 상황이다. 또한, 많은 젊은 세대들은 자신을 개성있게 꾸미고 장식하는 데에 매우 과감하고 적극적이다. 얼굴 화장이나 헤어 스타일링 및 패션 연출에 있어 남녀구분 없이 적극적인 표현과 시도를 통해 개인의 개성을 거리낌이 없이 연출하는 경향이 있다. 특히, 얼굴 메이크업은 여자들은 물론이고 최근 남자들 사이에서도 관심의 대상이 되고 있으며, 자신의 개성을 표출할 수 있는 중요한 수단으로 인식되는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 자신의 독특한 개성을 나타내기 위한 얼굴메이크업을 연출하기 위해 자신의 얼굴 모양, 헤어 컬러 및 스타일, 피부 톤, 패션 스타일과 의상 컬러 등과 잘 어울리는 얼굴 메이크업을 구현하도록 인터넷상의 유명한 전문 메이크업 아티스트 들의 유투브나 1인 방송 영상 중 관련영상을 효율적으로 검색하여 추천하고, 사용자의 평소 검색 패턴과 외모 특징들을 학습시켜 축적된 정보를 바탕으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있도록 인공지능 기법을 도입하며, 추천된 영상을 통해 자세한 메이크업 과정을 실제 단계별로 수행하면서 메이크업 스킬을 습득하도록 하는 지능형 스마트 거울 앱을 설계하고 구현하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6B호
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• pp.653-663
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• 2008

본 연구에서는 안성천 공도수위관측소 상류유역을 대상으로 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 현재의 유역 수문환경조건을 보다 현실적으로 분석하기 위해서 기상, 수문 자료와 점오염원 운영자료, 저수지의 방류량 자료 및 경작관리 형태의 자료를 구축하여 후속연구인 "미래 기후변화 및 토지이용 변화에 따른 안성천 유역 수문-수질 변화 분석 (II)"의 기본 자료로 활용하는데 목적이 있다. 유역 현실에 보다 가까운 분석을 위해 유역특성 자료인 점오염원 운영자료, 저수지의 방류량 자료 및 경작관리 형태의 자료를 구축, 분석한 후 모형의 검 보정을 실시하였다. 유역 특성 자료에 따른 분석 결과, 경작관리의 경우 농경지로 인한 수질 부하량의 경향과 흐름이 바뀌게 되며, 저수지 적용자료 적용시는 4-5월 시기의 관개를 위하여 방류를 시도한 패턴을 확인 할 수 있었다. 또한 환경기초시설, 경작관리를 미적용 및 적용시 약 10%의 하천수질 모의결과 차이가 발생하기 때문에 유역의 실제적인 상황에 근접하게 적용하기 위해서는 대상유역내의 정확한 자료의 구축과 적용이 중요하다고 판단되며, 유역 특성 자료를 통한 검보정 결과는 (II) 연구에서 기후변화와 토지이용에 따른 유역 수문-수질 변화 분석에 활용되어 보다 신뢰도 높은 결과를 도출 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.446-454
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• 2023

기후변화는 농업에 막대한 영향을 미치며, 특히 지구 온난화로 인해 미래로 갈수록 기온과 습도가 현재와는 다른 양상으로 변화될 것으로 예측된다. 현재와 다른 기후 환경하에서는 농작물과 더불어 가축들은 환경변화에 따른 스트레스에 노출될 위험성이 높아질 수 있다. 특히 미래 기후는 평균기온 상승으로 설명할 수 있는데, 고온 스트레스에 대한 위험도는 기온과 상대습도를 통해 계산되는 온습도지수를 통해 평가할 수 있다. 본 연구에서는 기상청 종관 관측 10개 지점에서 1961년부터 2020년까지 60년간 수집된 기온과 상대습도 자료를 활용하여 지점별 온습도지수를 기간에 따라 비교하고, 1981년부터 2020년까지 고해상도 분포도로 제작된 기온과 상대습도 분포도 자료를 통해 온습도지수를 분포도 형태로 제작하여 시간의 흐름에 따른 공간적인 변화량을 분석하였다. 또한, 온습도지수를 활용해 산출할 수 있는 고온 스트레스 발생 일수를 기간에 따라 비교하였다. 온습도지수는 과거에서 현재로 이어지는 동안 평균적으로 상승하는 양상을 나타냈으나 지점별로 상승 패턴은 차이가 있었다. 또한 온습도지수가 상승함에 따라 고온 스트레스 일수 또한 증가하는 양상을 나타냈으며, 이는 향후 열로 인한 축산업 분야의 비용증가를 예상할 수 있다. 본 연구의 결과는 온습도지수를 통해 가축의 고온 스트레스 위험성을 평가할 수 있음을 시사하며 향후 기후 변화 시나리오 자료를 통한 미래 기간에 대한 온습도지수 분석에 대한 연구가 필요할 것이다.