• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.177-195
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• 2022

Purpose This paper aims to prepare a full operational readiness by establishing an optimal flight plan considering the weather conditions in order to effectively perform the mission and operation of military aircraft. This paper suggests a flight prediction model and rules by analyzing the correlation between flight implementation and cancellation according to weather conditions by using big data collected from historical flight information of military aircraft supplied by Korean manufacturers and meteorological information from the Korea Meteorological Administration. In addition, by deriving flight rules according to weather information, it was possible to discover an efficient flight schedule establishment method in consideration of weather information. Design/methodology/approach This study is an analytic study using data mining techniques based on flight historical data of 44,558 flights of military aircraft accumulated by the Republic of Korea Air Force for a total of 36 months from January 2013 to December 2015 and meteorological information provided by the Korea Meteorological Administration. Four steps were taken to develop optimal flight prediction models and to derive rules for flight implementation and cancellation. First, a total of 10 independent variables and one dependent variable were used to develop the optimal model for flight implementation according to weather condition. Second, optimal flight prediction models were derived using algorithms such as logistics regression, Adaboost, KNN, Random forest and LightGBM, which are data mining techniques. Third, we collected the opinions of military aircraft pilots who have more than 25 years experience and evaluated importance level about independent variables using Python heatmap to develop flight implementation and cancellation rules according to weather conditions. Finally, the decision tree model was constructed, and the flight rules were derived to see how the weather conditions at each airport affect the implementation and cancellation of the flight. Findings Based on historical flight information of military aircraft and weather information of flight zone. We developed flight prediction model using data mining techniques. As a result of optimal flight prediction model development for each airbase, it was confirmed that the LightGBM algorithm had the best prediction rate in terms of recall rate. Each flight rules were checked according to the weather condition, and it was confirmed that precipitation, humidity, and the total cloud had a significant effect on flight cancellation. Whereas, the effect of visibility was found to be relatively insignificant. When a flight schedule was established, the rules will provide some insight to decide flight training more systematically and effectively.

• Composites Research
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• 제35권5호
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• pp.317-321
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• 2022

본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.143-150
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• 2021

본 연구에서는 지진시 옹벽의 수평변위량을 예측하는 기법을 개발하고자 옹벽과 지반의 진동시스템에 대한 운동 방정식을 유도하고 그로부터 도출되는 미분방정식은 Runge-Kutta-Nystrom 방법을 이용하여 해를 구하였다. 이러한 계산과정을 고려하여 지진시 옹벽의 수평변위를 얻는 해석과정을 프로그램화하였는데 해석기법의 핵심이 되는 변위-힘 관계를 탄성완전소성으로 모델링하는 계산 알고리즘을 제시하였다. 개발된 프로그램을 가정한 옹벽문제에 적용한 결과 해석을 통해 얻은 시간-변위관계와 시간-힘 관계 그리고 변위-힘 관계는 합리적인 결과를 보임을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 해석기법에 의하면 진동시간이 경과함에 따라 옹벽에는 전면방향으로 변위가 발생되게 되는데 사이클당 변위량은 시간이 경과됨에 따라 일정한 값에 수렴됨을 알 수 있었다. 자연 진동주기에 따른 옹벽의 변위를 계산해 보았는데 한 개의 스프링을 적용한 경우의 스프링상수로부터 유도되는 자연 진동주기가 지진 진동주기와 같을 때 보다는 약간의 차이를 보일 때 변위가 가장 크게 계산되었다. 이러한 이유는 옹벽-지반 진동시스템이 강성이 다른 두 개의 스프링으로 모사되었기 때문으로 볼 수 있다.

• 보존과학회지
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• 제38권2호
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• pp.154-165
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• 2022

문화유산의 현색(顯色)은 제작기법 해석, 보존처리 활용, 상태 모니터링의 중요한 기초 자료이다. 이 연구에서는 권응수 초상을 대상으로 디지털 색관리시스템 기반 색재현 과정을 체계적으로 정립하고, 문화유산 기록 및 보존에 적합한 현색 활용방안을 제안하였다. 전체적인 색재현 과정은 촬영 환경 세팅, 색기준차트 측정, 디지털 사진 촬영, 색보정, 색공간 설정 순으로 진행되었다. 연구 결과, 사진기 제조사 프로파일이 적용된 디지털 이미지는 현색과 비교하여 평균 𝜟10.1의 색차를 보인 반면, 디지털 색재현 이미지는 평균 𝜟1.1의 색차를 보여 현색과 거의 유사한 것을 알 수 있다. 이 결과는 디지털 사진 촬영 환경과 조건을 최적화했더라도 디지털 사진기 제조사의 보정 알고리즘에 의존할 경우 대상 문화유산의 현색 기록에 어려움이 있는 것을 의미한다. 따라서 문화유산은 RAW 이미지 기반의 색보정 및 색공간 설정을 통해 디지털 색재현이 필요하며, 이는 현색 기록화를 위해 매우 중요한 과정이다. 또한 디지털 색재현을 통한 현색 기록은 문화유산의 보존상태 평가와 보존처리 및 복원의 중요한 기초자료가 될 수 있으며, 퇴색 및 변색 현상의 모니터링을 위한 기준 데이터로 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1053-1064
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• 2022

현행 면적평균 강수량 산정 방법인 티센 방법은 정확한 유역평균 강수량 산정에 있어 심각한 구조적 한계가 존재한다. 강수량계의 관측 정확도 외에, 강수량계 배치와 호우의 이동 방향에 따라서도 면적평균 강수량 산정에 오차가 발생할 수 있다. 유역이 작고 관측소 밀도가 희박한 경우 시뮬레이션 및 관측 사상 모두에서 티센 방법은 첨두 전후로 10분 사이에 유역평균 강수량이 계속 급격히 증감이 반복되는 특이한 경향 보였다. 그리고 티센 유역평균 강수량은 첨두 시점이 강우레이더와 다르게 나타났다. 유역이 작지만 관측소 밀도 비교적 높은 경우에는 전반적으로 티센 방법에 의해 톱니모양의 과대 첨두치의 경향은 나타나지 않았고 시간에 따른 변동이 유사하게 나타났다. 그러나 강우레이더 관측치와 지상 강수량계 관측치 유역평균 강수량 사이에 약 10분 정도의 연속적인 시차가 발생하였다. 강우레이더 유역평균 강수량의 지상보정 효과를 검토한 결과, 보정 후 면적평균 강수량이 보정 전 면적평균 강수량에 비해 오히려 상관이 낮게 나타나, 현행 강우레이더 지상보정 알고리즘 보정 효과가 높지 않은 것을 알 수 있었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제52권4호
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• pp.287-297
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• 2022

Objective: To investigate the pattern of accuracy change in artificial intelligence-assisted landmark identification (LI) using a convolutional neural network (CNN) algorithm in serial lateral cephalograms (Lat-cephs) of Class III (C-III) patients who underwent two-jaw orthognathic surgery. Methods: A total of 3,188 Lat-cephs of C-III patients were allocated into the training and validation sets (3,004 Lat-cephs of 751 patients) and test set (184 Lat-cephs of 46 patients; subdivided into the genioplasty and non-genioplasty groups, n = 23 per group) for LI. Each C-III patient in the test set had four Lat-cephs: initial (T0), pre-surgery (T1, presence of orthodontic brackets [OBs]), post-surgery (T2, presence of OBs and surgical plates and screws [S-PS]), and debonding (T3, presence of S-PS and fixed retainers [FR]). After mean errors of 20 landmarks between human gold standard and the CNN model were calculated, statistical analysis was performed. Results: The total mean error was 1.17 mm without significant difference among the four time-points (T0, 1.20 mm; T1, 1.14 mm; T2, 1.18 mm; T3, 1.15 mm). In comparison of two time-points ([T0, T1] vs. [T2, T3]), ANS, A point, and B point showed an increase in error (p < 0.01, 0.05, 0.01, respectively), while Mx6D and Md6D showeda decrease in error (all p < 0.01). No difference in errors existed at B point, Pogonion, Menton, Md1C, and Md1R between the genioplasty and non-genioplasty groups. Conclusions: The CNN model can be used for LI in serial Lat-cephs despite the presence of OB, S-PS, FR, genioplasty, and bone remodeling.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1098-1105
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• 2021

국제해사기구에서는 선박에서 배출되는 질소산화물 및 이산화탄소 등에 관한 환경규제를 꾸준하게 강화하고 있다. 이에 친환경 요소를 바탕으로 하는 전기추진시스템의 수요가 증가하고 다양한 선박에 적용되며 연구개발이 꾸준하게 진행되고 있다. 전기추진시스템은 신뢰성을 높이고 선내 배치를 용이하게 하기 위한 이중화 구성이 주로 채택되며 실제 장비나 공간을 가상 세계에 쌍둥이처럼 구현하고 현실 세계의 정보와 데이터를 가상 세계와 통합하여 실제 환경에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션 함으로써 결과를 미리 예측할 수 있는 디지털트윈 기술의 접목을 통하여 전기추진시스템의 안전성 확보를 위한 연구 또한 매우 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 전기추진선박의 디지털트윈 기술개발을 위한 전력관리시스템 이중화에 대한 검증을 FMEA를 바탕으로 분석 후 선급에서 제시하는 이중화 FMEA 기준을 바탕으로 실제 선박 운항 조건에서 전력관리시스템의 단일 장비 고장의 일차 피해와 이차 피해 및 전체 시스템의 영향을 분석하여 추가 피해를 방지하기 위한 보상기능으로 전력관리시스템의 역할과 알고리즘을 제안하였으며 실제 테스트를 통해 추진력 보존이 개선되었음을 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.99-108
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• 2022

유도분극(induced polarization; IP) 탐사 중 광대역 혹은 빛띠(spectral) IP (SIP) 탐사법에서는 교류 전류를 송신원으로 하였을 때 나타나는 매질의 진동수에 따른 복소전기비저항의 크기와 위상을 측정하며, 진동수에 따라 값이 변화하는 복소전기비저항의 분산 혹은 이완 반응을 분석하게 된다. 이때 분산곡선은 등가회로 모델과 같은 이완 모델을 통해 설명할 수 있는데, 다중목적함수 최적화 기법을 적용하여 분산곡선에서 SIP 이완모델의 변수들을 예측해보았다. SIP 이완현상을 설명하기 위해 가장 많이 이용되는 Cole-Cole 모델 계열의 변수를 구하기 위해 크기 오차와 위상 오차를 최소화하는 두 가지 목적함수로 설정하고 다중목적함수를 최적화하기 위해 유전 알고리듬을 이용하였다. 다중목적함수 최적화 기법을 이용한 Cole-Cole 모델 변수 구하기는 수치 모델에 대해서는 잘 구해졌으나 기존에 보고된 SIP 실내실험 자료에 피팅할 경우, 주로 위상 크기가 작을 때(약 10 mrad 이하) 피팅이 맞지 않는 경우가 많았다. 이는 다중목적함수로 사용하는 크기와 위상의 자료 오차 사이에 스케일이 맞지 않아 발생하는 한계로 추정되며, 향후 복소전기비저항의 분산 곡선에서 SIP 변수를 예측하기 위해 이러한 한계를 극복할 수 있는 기계 학습 등 다양한 기법들에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권7호
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• pp.1231-1237
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• 2022

본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-76
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• 2023

최근 빅데이터를 저장 및 관리하기 위해 대용량 데이터를 안정적으로 접근할 수 있는 고성능의 저장시스템 개발과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 데이터센터 및 엔터프라이즈 환경의 저장시스템에서는 대용량의 데이터를 관리하기 위해 대용량의 SSD(solid state disk)가 대량으로 사용되고 있다. 일반적으로 SSD는 미디어인 NAND 플래시 메모리의 특성을 감추고 데이터를 관리를 효율적으로 하기 위해 FTL(flash transfer layer)을 사용한다. 그러나 FTL의 알고리즘은 SSD의 용량이 커질수록 데이터가 저장된 NAND의 위치 정보를 관리하기 위해 DRAM을 많이 사용하는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 FTL에서 사용하는 DRAM 자원을 줄이기 위한 가상 메모리 (virtual memory)를 적용한 FTL 정책을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 가상 메모리 기반 FTL 정책은 LRU(least recently used) 정책을 사용하여 최근 사용된 데이터의 멥핑 정보를 DRAM 공간에 적재하고 이전에 사용된 정보는 NAND에 저장하는 방식으로 멥 데이터를 관리한다. 마지막으로 실험을 통해 가상 메모리 기반의 FTL과 일반 FTL의 데이터 쓰기 처리를 하는 동안 소모되는 성능과 자원의 사용량을 측정하고 분석한다.