• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.196-206
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• 2023

하천생태계의 주요 1차 생산자인 부착돌말류는 대부분 세포 크기가 매우 작아 관찰과 피각 계수에 고배율의 현미경적 방법을 요구하며, 그로 인해 정성적, 정량적 분석에 있어 정확도와 정밀도를 확보하기가 쉽지 않다. 본 연구는 부착돌말류를 이용한 수생태계 조사·평가에 있어 정도관리를 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 정도관리의 목적에 부합하기 위해, 정성 및 정량분석이 동시에 가능한 영구표본 슬라이드의 분석도구를 신규로 개발하였다. 영구표본을 제작함에 있어 커버 글라스와 슬라이드 글라스에 격자 유무의 조합으로 표본을 만들어 상호 특성을 비교하였다. 그 결과, 다른 시험 조건에 비해 유색선형 격자 슬라이드를 사용하는 방법이 가장 효과적이었다. 향후, 더 개선된 방법의 개발이 기대되지만, 본 연구에서 개발된 방법은 그 효율성과 적용성에 있어 기존 부착돌말류의 실내분석 정도관리를 개선하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제33권6호
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• pp.574-593
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• 2023

본 연구에서는 절리면 암석 시료에 대한 직접 전단시험을 수행하기 위해 새로 고안된 Compact CNS shear box의 성능과 적용 가능성에 대해 조사하였다. 정적 CNS 절리면 직접 전단시험은 인공적으로 거칠기를 생성한 절리 암석을 대상으로 실시하였으며 절리면 거칠기 계수 및 초기 수직응력 조건을 변화시키면서 수행하였다. 또한, DIC 분석을 통해 변위 데이터 검증 및 파괴 패턴을 관찰하였고 실험으로부터 도출된 전단 특성들을 기존에 연구되었던 전단 거동 예측 모델들과 비교분석하였다. 그 결과 기존의 특정 경험적 전단 거동 예측 모델과 높은 상관관계를 나타내는 것을 확인하였으며 전단 거동 특성이 파괴 패턴과 관련이 있을 가능성에 대해 고찰하였다. 결론적으로, 절리면 전단 특성에 대한 데이터를 제공하는데 있어서 CNS 전단 박스의 적용 가능성과 효과를 입증하였다.

• 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.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.120-129
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• 2023

행어케이블의 장력은 현수교의 건전성과 안전성을 확인할 수 있는 주요 응답 중 하나이다. 일반적으로 공용 중인 현수교에서 행어케이블의 장력을 추정하기 위해 진동법이 주로 사용되고 있다. 진동법은 행어케이블에서 고유진동수들을 측정하고 행어케이블의 형상 조건을 이용하여 간접적으로 장력을 추정하는 방법이다. 이 연구에서는 영상계측시스템을 이용하여 팔영대교의 행어케이블에 대하여 장력을 추정하였다. 영상계측시스템은 측정의 편의성과 경제성을 고려하여 디지털 캠코더와 삼각대를 사용하였다. 영상계측시스템을 이용하여 측정된 행어케이블의 응답은 변위 기반이므로 진동법을 적용하기 위한 고차모드의 고유진동수는 측정하기 어려울 수 있다. 이 연구에서는 저차모드의 고유 진동수를 이용하여 장력을 추정할 수 있는 역해석 기법을 적용하였다. 역해석 기법은 현장에서 측정된 행어케이블의 고유진동수들과 유한요소해석을 이용하여 산정된 고유진동수들의 오차를 목적함수로 정의하여 최적화를 수행하였다. 최적화 방법은 목적함수의 편미분이 필요 없는 직접탐색법을 적용하였다. 역해석 기법을 이용하여 산정된 장력과 진동법을 이용하여 추정된 장력을 비교 분석하여 역해석 기법에 대한 신뢰도와 정확도를 확인하였다. 그 결과 역해석 기법을 적용하면 저차모드의 고유진동수를 이용하여도 신뢰성 있는 장력의 추정이 가능하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권1호
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• pp.70-79
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• 2024

라만분석기는 분자가 가지는 고유 진동에 빛을 조사하여 발생하는 빛의 산란이 생기는 "라만효과"를 이용하여 분자 구분과 성분 분석을 할 수 있는 분석기로, 천연가스 산업에서도 LNG(액화천연가스) 수출 및 수입 기지 외에 벙커링 및 탱크로리 분야에서도 폭 넓게 사용 중이다. 본 연구에서는 실제 현장 조건하에서, LNG 성분 분석 및 주요 물성(발열량, 기준밀도 등)을 산출하기 위해 LNG 수입기지에 라만분석기를 설치, 운영하였으며, 측정된 LNG 성분 및 발열량을 기존 검증되어 운영 중인 가스분석기에 의해 분석된 성분 및 발열량과 비교하였다. 시험 결과 라만분석기는 매우 빠르고 안정되게 LNG 성분 및 발열량을 측정하였으며, LNG 거래의 기준이 되는 발열량을 기존 가스분석기 결과값과 비교시에도 적정 오차 기준 내에 있는 것을 확인하였다. 추가적으로 본 연구를 통해 얻은 측정 결과는 관련 표준(ASTM D7940-14)의 정확도 기준을 만족하였고, 국외 대규모 실증 사례와의 비교 시에도 유사한 결과를 산출하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.57-66
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• 2023

본 논문에서는 시내버스 내 CCTV 시스템을 활용, 비전AI 기반의 승하차 승객 의도를 예측하여 사고방지가 가능한 시스템에 대해 연구한 내용을 기술한다. 본 시스템은 YOLOv7 Pose 모델과 Object Tracking 기술을 활용하여 버스 내부의 승객을 감지하고 추적하며, LSTM 모델을 활용하여 승객의 승하차 여부를 예측한다. 시스템은 버스 내 CCTV 단말기 상에 설치 가능하여 운전 중 어느 때에나 승하차 여부 예측 결과를 시각적으로 확인할 수 있으며, 운전자에게 자동 알람을 주어 승하차 시 일어날 수 있는 사고를 예방할 수 있다. 테스트 결과, 승객의 승차 의도를 분석하는 채널 A와 하차 의도를 예측하는 채널 C에서 각각 0.81과 0.79의 정확도를 달성하였으며, 실시간성을 보장하기 위해 GPU 환경에서 초당 최소 5 프레임 이상의 분석이 가능하다는 것을 확인하였다. 본 알고리즘을 통해 시내버스 운행 중의 승객 승하차 과정을 모니터링하고, 그 안전과 편의성에 도움을 줄 것으로 생각된다. 추후 하드웨어가 발전하고, DB를 통해 데이터가 많이 수집된다면, 이 또한 다양한 안전 관련 지표로의 확장이 가능할 것이다. 더불어 본 알고리즘은 추후 자율주행 버스 상용화 시, 인간을 대신하여 승객 안전에 더욱 핵심적인 역할을 수행할 것이라 생각되며, 기타 지하철 및 승객이 내리고 탈 수 있는 모든 대중교통 환경에의 확장 또한 가능하여 대중교통의 안전화에 도움을 줄 것으로 생각한다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제55권4호
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• pp.244-252
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• 2023

검사 결과의 적시성과 정확성은 임상의가 특히 생명을 위협하는 감염이나 시력과 같은 중요한 장기 및 기능이 위험에 처한 경우, 효과적이고 표적화된 항균 요법을 결정하고 즉시 시행하는데 중요한 요소이다. 가능한 한 최단 시간 내에 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻기 위해 matrix assisted laser desorption/ionization time-of-flight (MALDI-TOF) 질량분석기기반 분석을 개선하고 최적화하기 위한 추가 연구 노력이 이루어져야 할 것이다. MALDI-TOF 질량분석기기반 세균 식별은 주로 임상 시료에서 병원체를 분리 및 정제하는 기술, 스펙트럼 라이브러리 확장 및 소프트웨어의 업그레이드에 중점을 둔다. 기술이 발전함에 따라 많은 MALDI-TOF 기반 미생물 동정 데이터베이스 및 시스템이 허가되어 임상에 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고, 포괄적인 임상미생물의 특성화를 위해서는 MALDI-TOF 질량분석기 기반 항균제 내성 분석을 개발하는 것이 여전히 필요하다. 특정 적용 범주, 일반적인 분석물질, 주요 수행방법, 한계 및 해결점을 포함하여 임상 연구에서 MALDI-TOF의 적용이 중요하다. 임상 미생물 검사실에서 업무 활용을 위해 임상병리사들의 교육 및 훈련을 통한 전문성 확보가 필수적이며, 데이터베이스 구축과 경험을 극대화하여야 할 것이다. 향후 더 강력한 데이터베이스의 활용으로 다양한 분야에서 MALDI-TOF 질량분석기가 적용될 것으로 보인다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권11호
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• pp.1151-1163
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• 2023

Objective: To develop a deep-learning-based bone age prediction model optimized for Korean children and adolescents and evaluate its feasibility by comparing it with a Greulich-Pyle-based deep-learning model. Materials and Methods: A convolutional neural network was trained to predict age according to the bone development shown on a hand radiograph (bone age) using 21036 hand radiographs of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions obtained between 1998 and 2019 (median age [interquartile range {IQR}], 9 [7-12] years; male:female, 11794:9242) and their chronological ages as labels (Korean model). We constructed 2 separate external datasets consisting of Korean children and adolescents with healthy bone development (Institution 1: n = 343; median age [IQR], 10 [4-15] years; male: female, 183:160; Institution 2: n = 321; median age [IQR], 9 [5-14] years; male: female, 164:157) to test the model performance. The mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), and proportions of bone age predictions within 6, 12, 18, and 24 months of the reference age (chronological age) were compared between the Korean model and a commercial model (VUNO Med-BoneAge version 1.1; VUNO) trained with Greulich-Pyle-based age as the label (GP-based model). Results: Compared with the GP-based model, the Korean model showed a lower RMSE (11.2 vs. 13.8 months; P = 0.004) and MAE (8.2 vs. 10.5 months; P = 0.002), a higher proportion of bone age predictions within 18 months of chronological age (88.3% vs. 82.2%; P = 0.031) for Institution 1, and a lower MAE (9.5 vs. 11.0 months; P = 0.022) and higher proportion of bone age predictions within 6 months (44.5% vs. 36.4%; P = 0.044) for Institution 2. Conclusion: The Korean model trained using the chronological ages of Korean children and adolescents without known bone development-affecting diseases/conditions as labels performed better in bone age assessment than the GP-based model in the Korean pediatric population. Further validation is required to confirm its accuracy.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제22권5호
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• pp.11-21
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• 2024

국내 철강산업에 대해서는 "담합이 오랜 관행으로 정착되었다"라는 인식이 존재하며, 이에 따라 향후 철강산업 담합에 대한 당국의 법 대응도 강화될 것으로 전망된다. 이 경우 법 대응의 정확성 제고도 필수적으로 수반되어야 하는바, 가장 중요한 것은 혐의를 받는 기업이 실제로 담합을 실행했는지를 정확히 식별하는 일이다. 본 연구는 최근 발생한 철스크랩 구매가격 담합 사건을 중심으로, 담합과 무관하게 독자적으로 행동한 기업, 실제로 담합을 실행한 기업 등이 혼재하는 상황에서 혐의를 받은 한 기업이 실제로 담합을 실행하였는지를 검증하였다. 분석 결과는 혐의를 받은 해당 기업이 실제로는 담합을 실행하지 않았다는 추론을 뒷받침하며, 이는 해당 제강사에 대한 당국의 최종 판단과 일치한다. 현실에서는 한 시장에 속하는 기업들 중 일부 기업만이 가담하여 실행되는 담합도 발생하는데, 이 상황에서는 담합 실행 여부에 대해 다툼의 여지가 있는 기업이 존재하는 경우가 많다. 본 연구는 철강산업을 포함한 여러 산업에서, 특히 담합 실행에 대해 다툼의 여지가 있는 개별 기업의 행동 검증을 위한 분석적 가이드가 될 수 있을 것이다.