• 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.

• 한국기록관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.1-25
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• 2022

오늘날 대부분의 아카이브가 소셜미디어를 통한 기록서비스를 제공하고 있지만, 효과는 매우 저조하다. 본 연구는 영구기록물관리기관이자 광역지방자치단체 지방기록물관리기관인 경남기록원과 서울기록원을 중심으로 소셜미디어 기록서비스가 미진한 원인을 분석하여 개선방안을 제시하고, 고전적인 기록서비스와 소셜미디어가 상호 성장하여 시너지효과를 일으킬 수 있는 방안의 설계를 목적으로 하였다. 문헌연구를 통해 소셜미디어별 특성과 메커니즘을 파악하였으며, 현황 분석을 통해 경남기록원과 서울기록원의 소셜미디어 운영 실태를 파악하고, 내부 문건을 검토하여 공통적인 문제점을 도출했다. 보다 상세한 분석을 위해 기관 기록서비스 담당자와 인터뷰를 진행했으며, 국내 유관기관과 해외 아카이브의 소셜미디어 운영 사례를 분석하여 아카이브에 적용할 수 있는 방안을 검토했다. 이를 바탕으로 새로운 기록서비스 프로세스를 구축하고, 소셜미디어별 전략적 운영 방안을 제안함과 동시에 기존의 기록서비스와 상호성장 할 수 있는 방안을 설계하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5A호
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• pp.467-475
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• 2009

기존의 연구들은 댐퍼만에 의한 부가감쇠비의 Universal Curve만을 제공하였기 때문에 실무에서는 케이블의 구조감쇠 및 공기역학적감쇠와 같은 자체감쇠를 독립적으로 고려하곤 한다. 즉, 케이블에 발생하는 자체감쇠비와 댐퍼에 의해 부여되는 Universal Curve로부터 얻은 부가감쇠비를 산술적으로 합하여 케이블-댐퍼 시스템의 전체감쇠비를 결정해 왔다. 하지만 이러한 선형조합 접근법은 이론적인 근거가 미약하며 관련된 연구도 찾아볼 수 없는 실정이므로 이에 관한 유효성을 검증해 볼 필요가 있다. 이것을 위해 본 연구에서는 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비 해석법을 개발하여 정해를 제시하고 이것을 기존의 선형조합 접근법에 의해 얻어진 전체감쇠비와 비교하여 선형조합 접근법의 유효성 여부를 검증하였다. 본 연구의 결과에 의하면, 강성은 작고 최적감쇠계수와 비슷한 감쇠계수를 갖는 댐퍼가 지점에서 가깝게 설치되어 있으며, 케이블의 진동이 저차 모드 위주로 발생하고 케이블의 자체감쇠가 크지 않은 일반적인 풍환경에서는 기존의 연구그룹에서 제시하는 연구결과나 선형조합 접근법을 적용하는 것에 무리가 따르지 않는다. 하지만 외부댐퍼나 예기치 못한 고차 진동모드의 발생, 강성이 큰 댐퍼가 사용되는 경우에는 본 연구를 적용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 본 연구는 케이블의 자체감쇠를 고려한 전체감쇠비의 정해를 제시하고 이것을 토대로 선형조합 접근법에 대한 적용근거를 제시하였다는 점에서 의미를 찾을 수 있다. 차후 본 연구를 발전시켜 공기역학적감쇠에 대응하는 최적감쇠계수를 실시간으로 제시할 수 있게 된다면 MR(Magneto-rheological) 댐퍼와 같은 준능동 댐퍼의 케이블-댐퍼 시스템 제어의 중요한 알고리즘이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.584-585
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• 2021

태양광, 풍력 등 신재생 에너지 생산이 다양해지면서 생산과 소비를 동시에 할 수 있는 마이크로그리드 시스템이 소개되었지만 국내에서는 아직까지 자동화된 전력거래 기술 도입이 필요하고 생산 및 중계인의 보호할 장치가 필요하다. 일반적으로 여름에는 태양광을 통한 전력 가격 하락이 예상되어 생산자 보호가 필요하다. 본 논문에서는 마이크로그리드 환경에서 블록체인(Blockchain)을 활용한 사용자 간 투명하고 안전한 선물 전력거래 시스템을 제안한다. 선물이란 간단히 말해서 고정된 가격과 미리 정해진 선물 가격에 구매자가 전력을 사는 의무를 가지거나 판매자가 전력을 팔아야 하는 의무를 갖게 되는 계약이다. 본 시스템은 블록체인 네트워크 내에서 신뢰할 수 있는 실행코드인 스마트 컨트랙트(Smart Contract)를 이용하여 사용자의 개입 없이 자동화된 동작으로 선물 가격을 검색하고 전력 거래를 체결하는 선물 거래 알고리즘을 제안한다. 만일 전력 생산자가 생산계획 시에 최대 생산 시기(하지)의 가격이 하락할 가능성이 있다고 생각이 되면 선물시장에서 선물을 먼저 팔아 놓고 최대 생산 시기(하지)에 선물을 되사서 이익을 내어 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있다. 또 중계업자는 판매계약 체결 시에 전력 가격이 상승될 우려가 있으면 선물시장에서 먼저 선물을 매입하고 판매계약 이행 시 선물을 청산하여 이익을 실현시켜 현물시장에서의 손실을 보전할 수 있게 된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제11권2호
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• pp.151-162
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• 2009

본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.39-70
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• 2017

최근 여론조사 분야에서 데이터에 기반을 둔 분석 기법이 널리 활용되고 있다. 기업에서는 최근 출시된 제품에 대한 선호도를 조사하기 위해 기존의 설문조사나 전문가의 의견을 단순 취합하는 것이 아니라, 온라인상에 존재하는 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석하여 제품에 대한 대중의 기호를 정확히 파악할 수 있는 방안을 필요로 한다. 기존의 주요 방안에서는 먼저 해당 분야에 대한 감성사전을 구축한다. 전문가들은 수집된 텍스트 문서들로부터 빈도가 높은 단어들을 정리하여 긍정, 부정, 중립을 판단한다. 특정 제품의 선호를 판별하기 위해, 제품에 대한 사용 후기 글을 수집하여 문장을 추출하고, 감성사전을 이용하여 문장들의 긍정, 부정, 중립을 판단하여 최종적으로 긍정과 부정인 문장의 개수를 통해 제품에 대한 선호도를 측정한다. 그리고 제품에 대한 긍 부정 내용을 자동으로 요약하여 제공한다. 이것은 문장들의 감성점수를 산출하여, 긍정과 부정점수가 높은 문장들을 추출한다. 본 연구에서는 일반 대중이 생산한 문서 속에 숨겨져 있는 토픽을 추출하여 주어진 제품의 선호도를 조사하고, 토픽의 긍 부정 내용을 요약하여 보여주는 제품 평판 마이닝 알고리즘을 제안한다. 기존 방식과 다르게, 토픽을 활용하여 쉽고 빠르게 감성사전을 구축할 수 있으며 추출된 토픽을 정제하여 제품의 선호도와 요약 결과의 정확도를 높인다. 실험을 통해, K5, SM5, 아반떼 등의 국내에서 생산된 자동차의 수많은 후기 글들을 수집하였고, 실험 자동차의 긍 부정 비율, 긍 부정 내용 요약, 통계 검정을 실시하여 제안방안의 효용성을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.1-16
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• 2015

교통사고의 원인을 규명하고 미래의 사고를 방지하기 위한 노력의 일환으로 데이터 마이닝 기법을 이용한 교통 데이터 분석의 연구가 이루어지고 있다. 하지만 기존의 교통 데이터를 이용한 마이닝 연구들은 학습된 결과를 사람이 이해하기 어려워 분석에 많은 노력이 필요하다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 많은 속성들로 표현된 교통사고 데이터로부터 유용한 패턴을 발견하기 위해 규칙 학습 기반의 데이터 마이닝 기법인 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하였다. 연관규칙 학습기법은 비지도 학습 기법의 하나로 데이터 내에서 동시에 많이 등장하는 아이템(item)들을 찾아 규칙의 형태로 가공해 주며, 서브그룹 발견기법은 사용자가 지정한 대상 속성이 결론부에 나타나는 규칙을 학습하는 지도학습 기반 기법으로 일반성과 흥미도가 높은 규칙을 학습한다. 규칙 학습 시 사용자의 의도를 반영하기 위해서는 하나 이상의 관심 속성들을 조합한 합성 속성을 만들어 규칙을 학습할 수 있다. 규칙이 도출되고 나면 후처리 과정을 통해 중복된 규칙을 제거하고 유사한 규칙을 일반화하여 규칙들을 더 단순하고 이해하기 쉬운 형태로 가공한다. 교통사고 데이터를 대상으로 두 기법을 적용한 결과 대상 속성을 지정하지 않고 연관규칙 학습기법을 적용하는 경우 사용자가 쉽게 알기 어려운 속성 사이의 숨겨진 관계를 발견할 수 있었으며, 대상 속성을 지정하여 연관규칙 학습기법과 서브그룹 발견기법을 적용하는 경우 파라미터 조정에 많은 노력을 기울여야 하는 연관규칙 학습기법에 비해 서브그룹 발견기법이 흥미로운 규칙들을 더 쉽게 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권3호
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• pp.192-207
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• 2006

현재 SSL 프로토콜은 다양한 컴퓨팅 환경과 보안 시스템 내에서 핵심부분으로 사용되고 있다. 그러나 SSL 프로토콜의 운영상의 경직성 때문에 다음과 같은 문제점들이 있다. 첫째, 주고받는 모든 데이타에 대한 보안을 실행하기 때문에 CPU에 큰 부하를 초래한다. 둘째, SSL 프로토콜에서는 정해진 알고리즘에 의해 고정적인 길이의 키를 사용하므로 향후 암호문 해독에 대한 위험이 존재한다. 셋째, 새로운 암호화 알고리즘의 추가 및 활용에 어려움이 존재한다. 넷째, SSL 프로토콜 개발 시에 보안에 관한 전문 지식이 없는 개발자는 보안 API(Application Programming Interface)를 다루기가 어렵다. 따라서 이러한 문제점들을 극복하는 동시에 안전하고 편리하게 SSL 프로토콜을 사용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문은 이러한 요구조건을 만족시키기 위해 CBD(Component Based Development) 개념을 사용하여 설계 및 구현한 SSL 컴포넌트를 제안한다. SSL 컴포넌트는 SSL 프로토콜에서 수행하는 데이타 암호화 서비스를 제공한다. 또한, 보안에 익숙하지 않은 개발자들이 안전한 시스템을 구현할 수 있도록 개발의 편의성을 제공한다. SSL 컴포넌트는 컴포넌트의 기본적인 특징을 수용하므로 반복적인 재사용이 가능하여 생산성을 향상시키고 비용을 절감시키는 효과를 준다. 뿐만 아니라 알고리즘이 추가되거나 변경되는 경우에 호환과 연동을 용이하게 해주는 장점이 있다. SSL 컴포넌트는 애플리케이션 단에서 SSL 프로토콜과 동일한 역할을 수행할 수 있도록 한다. 먼저 요구사항을 도출하여 설계, 구현하고, SSL 컴포넌트와 이를 지원하는 비밀성, 무결성 컴포넌트를 독립적으로 구현한다. 앞에서 언급된 모든 컴포넌트들은 각각 EJB로 구현한다. 암 복호화 시 데이타를 선택적으로 암호화할 수 있도록 함으로써 데이타 처리 시간을 줄여 효율성을 높인다. 또한, 사용자의 의지대로 데이터 및 메커니즘을 선택할 수 있도록 하여 사용성을 높인다. 결론적으로는, 위의 내용을 실험 및 평가함으로써, SSL 컴포넌트가 기존의 SSL 프로토콜보다 처리 시간의 증가율이 낮아 데이타 량이 많아질수록 시간이 더 적게 소요되므로 효율적임을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2011

오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.595-602
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• 2013

WiFi 신호지도법은 실내 환경을 위한 효과적인 위치 추적 기술로 잘 알려져 있다. 하지만 이 기술은 주어진 공간 전역에 걸쳐 미리 구축된 대용량의 신호지도가 있어야 적용할 수 있다. 또한 이 기술을 적용하기 위해서는 환경이 변함에 따라 전문가에 의해 주기적으로 새로운 신호지도를 구축하거나 변경하는 작업이 필요하다. 최근 들어 이러한 문제점을 극복하기 위한 한 가지 방법으로서, 군중-제공 신호지도 작성 방식이 많은 연구자들의 관심을 모으고 있다. 이 방식은 다수의 자발적인 사용자들로 하여금 특정 공간에서 수집한 자신들의 신호지도를 다른 사람들과 함께 서로 공유할 수 있도록 해준다. 따라서 군중-제공 신호지도 방식을 이용하면 신호지도를 자동으로 최신의 상태로 변경할 수 있다. 하지만, 대부분의 군중-제공 신호지도 작성 시스템들에서는 사용자들이 자신의 위치를 스스로 판단하여 수작업으로 직접 입력하도록 요구하고 있다. 그 뿐만 아니라, 이들 시스템에서는 다수의 사용자들로부터 수집되는 신호지도들 중에서 오류가 있는 것들을 찾아내고 이들을 여과해주는 체계적인 메커니즘을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 군중-제공 신호지도 작성 및 위치 추적(CMAL) 시스템의 설계에 대해 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 스마트폰 사용자들로부터 수집된 지역 신호지도들을 이용하여 자동으로 공유 신호지도를 구축/갱신할 수 있을 뿐만 아니라, 동시에 새로운 신호지도를 이용하여 각 스마트폰 사용자의 위치를 추적할 수 있는 기능을 제공한다. 본 시스템은 각 스마트폰에서 신호지도를 수집하는 다수의 클라이언트들과, 공유 신호지도 데이터베이스를 관리하는 중앙의 서버로 구성된다. 각 클라이언트에는 스마트폰 사용자의 실시간 위치를 추적하면서 동시에 지역 신호지도를 생성하는 파티클 필터-기반의 WiFi SLAM 엔진을 내장하고 있으며, 서버에는 공유 신호지도의 무결성 유지를 위한 가우시안 보간법 기반의 오류 여과 알고리즘을 채택하고 있다. 다양한 실험들을 수행한 결과를 통해, 본 논문에서 제안한 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.