• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권4호
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• pp.48-54
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• 2020

철근콘크리트 구조물에서 균열은 가장 대표적인 손상 유형으로써 구조물의 파괴거동특성 파악을 위한 중요한 분석자료로 활용되고 있다. 현재 균열조사는 대부분 육안조사에 의존하고 있으며, 이에 대한 개선을 위해서 많은 연구자들이 영상분석기법을 제안하고 있다. 본 연구에서는 영상분석기법을 활용하여 실내 실험수준에서 적용하기 위한 균열평가 방법을 제안하였다. 색상을 이용한 영상분석 기법은 영상내 존재하는 객체들 간의 경계면을 구분하기 위한 것으로 사전에 정의된 색상을 기준으로 비슷한 색상들을 하나의 영역으로 분리하기 위한 방법이다. 본 연구에서는 영상분석의 정확도를 향상시키기 위해서 콘크리트 표면에 파랑색 페인트를 도포하고 휨 실험을 수행하였다. 영상분석결과 균열확대경 대비 우수한 정확도의 균열폭 측정이 가능하였고, 동시에 보의 처짐 역시 분석이 가능하였다. 균열과 처짐 모두 기존 계측방법과 유사한 정확도를 확인할 수 있었으며, 계측 용이성 측면에서 영상분석기법이 매우 우수함을 알 수 있었다.

• 산학경영연구
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• 제19권2호
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• pp.117-140
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• 2006

관광 상품의 경쟁력은 훌륭한 자연경관과 유무형의 자원들이 적정한 조화를 이룰 때 관광객의 욕구 충족과 아울러 지역경제와 연계된 시너지 효과를 발휘할 수 있다. 관광산업은 지방화시대에서 중요한 지역경제 운영 및 개발 재원 마련의 핵심 사업으로 떠오르고 있으며, 특히 강원도 설악권의 경우에는 뚜렷한 부존자원과 지역개발재원이 부족한 실정에서 지역특성에 부합하는 관광자원 개발이 각 지역의 재정자립도에 미치는 영향은 지대하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 설악권 관광개발에 있어서의 제 운영상의 문제점과 정책적 문제점을 도출하고 관광자원의 효율적인 보전과 개발 등을 통해 지역경제의 활성화를 위해 현지 방문 관광객과 관광업종사자간 상품, 서비스, 홍보 마케팅 측면에서의 실증조사를 한 후 이에 맞는 경쟁력 있는 대안을 제시하고자 한다. 또한 이 연구는 지방화, 글로벌화 시대를 맞이하여 한국 관광자원의 개발 및 상품화를 체계화하여 금강-설악이 연계되는 설악관광의 육성화에 기여할 것으로 기대된다. 아울러 본 연구의 한계는 설악권에 대한 관광지역 활성화를 주제로 한 관계로 인해 연구범위를 설악권 한 지역으로 국한했기 때문에 일반화 과정에는 다소 미흡하다고 판단되며 측정 면에서도 관광객과 관광 종사자 사이의 인식차이 검증에 불과하다고 볼 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.92-98
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• 2017

일반적으로 영상은 기하학적 왜곡과 방사성 왜곡을 포함하고 있다. 센서스 변환은 방사 왜곡으로 인해 발생하는 스테레오 부정합 문제를 해결할 수 있다. 일반적인 센서스 변환은 윈도우 중심 화소 값과 이웃한 화소의 값을 비교하기 때문에 화소 값의 차이가 크지 않은 경우 정확한 정합 결과를 얻기 어렵다. 이를 해결하기 위해 윈도우 내 보조 윈도우를 적용하여 화소 값 차이별로 서로 다른 4단계 가중치를 적용하는 센서스 변환 방법을 제안한다. 현재 화소 값이 보조 윈도우의 화소평균 값 보다 큰 경우 높은 가중치를 부여하고, 그렇지 않은 경우 낮은 가중치를 부여함으로서 차등적인 센서스 변환을 수행한다. 가중치를 이용한 센서스 변환 영상과 입력 영상을 이용하여 초기 변위지도를 생성한 뒤, 기울기 정보를 추가적으로 사용하여 최종 변위 지도 생성을 위한 비용 함수를 모델링한다. 최적의 비용 값을 찾기 위해 가이드 필터링을 사용하는데, 이는 입력 영상과 변위 영상을 사용하여 필터링을 수행하기 때문에 객체의 경계영이 보존될 수 있다. 실험 결과로부터 제안한 방법을 이용한 스테레오 정합 결과 성능이 기존의 방법에 비해 개선된 것을 확인하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제17권1호
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• pp.43-56
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• 1992

입자 수송방정식에서 각변수(angular variable)를 각분할근사법으로 해석할 때 나타나는 이상 현상인 ray effect를 치유할 수 있는 방법의 하나로써, 유한 분할각(discrete angle quadrature)을 입자속의 공간적 분포로써 조종하는 방법인 각분할요소법 (discrete elements method)을 근거로 하여 2차원 직각좌표계에서의 입자 수송 해석 프로그램(TWODET)을 개발하였다. 평판형 등방적 고정선원이 존재하는 균질 사각형 흡수체에 대해 TWODET로 해석한 결과, 각 요소가 K-2, L인 경우에도 DOT 4.3(S-10)에서보다 ray effect 치유에 더 효과가 있음을 확인하였다. 그러나, 계산시간은 기존의 각분할법에서보다 약 4배 더 소비되었다. 선원에서 바로 진공(vacuum boundary)으로 떨어지는 구조의 경우, TWODET의 결과에서도 심한 왜곡을 보이고 있는데 선원과 바로 이웃한 진공간의 급격한 불연속성으로 인함으로 추측된다 고정선원이 있는 매질에 강한 흡수체가 추가된 구조의 경우에서도 TWODET(K-3, L-4)로 DOT 4.3(S-10)보다 좋은 결과를 보였다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.84-87
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• 1996

We have been developed electrohydraulic left ventricular assist device and done various in vivo evaluation on the device. Through the in vivo experiment conducted from Jan. 23, 1996 to Feb. 8, we could have experience of long-term evaluation fur the first time. The sheep used in this experiment had survived for 16 days. We used new actuator with reduced size and linear motion guide replacing oil box and ball bearings. Also, we used improved blood chamber with reduced size, reduced weight facilitating fixing the chamber to animal's body, and polymer sac having improved folding pattern. Against suction problem, we used absolute pressure limiter only. Motor current for driving this new actuator was not much higher than older one. Effective stroke volume was about 48 cc. Thrombosis was found around top area and peripheral boundary of the sac and valves. There was no sign of damage from suction problem in the atrium observed at autopsy. Main cause of death was presumed to be progressive formation of thrombosis in the cannulae. In this paper, the results of this experiment are documented.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.441-448
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• 2019

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.46-53
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• 2022

철도 승강장은 승객, 열차 운행의 안전 및 철도 시설에 대한 이미지와 밀접한 관련이 있는 중요 시설물로 철저한 시설관리가 필요하다. 그러나 승강장 연단부에서 이질재료의 줄눈 마감을 위한 마감재가 선로방향으로 탈락하는 현상이 전국에서 다발적으로 발생하고 있어 열차 운행 안정성 및 이용객의 안전 확보를 위해 즉각적이고 지속적인 관리가 필요한 상황이다. 본 연구는 승강장 연단부에서 발생하는 마감재의 탈락 현상에 대한 분석을 통해 개선방안을 도출하고자 하였다. 이를 위해 200여 곳의 철도 역사 승강장 연단부에 대한 마감재 탈락 현황과 이와 관련된 국가철도공단의 설계·시공 기준이 조사되었다. 이후 해당 내용을 기반으로 마감재 탈락 원인이 분석되었으며 그 결과 주된 원인은 시공 중 발생하는 노반-건축 공정 간 경계인 것으로 도출되었다. 이후 도출된 원인과 설계 및 시공기준을 연계하여 (1)마감재료 또는 시공방법 개선, (2)높이 조절 용이한 마감재료, (3)별도 마감방법 고안, (4)마감재의 공정방법 및 내구성과 관련된 개선방안을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1069-1080
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• 2022

대류권 오존은 전 세계적으로 인간과 생태계에 막대한 피해를 입히는 오염 물질이다. 국지적인 오존 문제는 발생 지역에서 바람에 의해 풍하 측으로 이동함에 따라 지역적, 전 지구적 문제가 되고 있다. 보다 효율적인 오존 모니터링을 위해서 연속적인 일중 관측이 가능한 정지궤도 위성을 이용하려는 시도가 있어왔다. 이 연구에서는 정지궤도 위성에서 관측될 대류권 오존의 연속적인 관측을 이용하여 대류권 오존 이동벡터(Tropospheric Ozone Movement Vector, TOMV) 산출을 세계 최초로 시도했다. 현재 정지궤도 위성을 이용한 대류권오존 산출물이 존재하지 않기 때문에 대기화학모델인 GEOS-Chem에서 산출된 대류권 오존 자료를 이용하였다. 산출된 오존의 이동 속도는 화학모델에 비해 높은 값이 나왔지만 오염의 이동의 방향은 매우 높은 일치성을 보여주었다. 제시된 알고리즘을 이용하면 오존의 유입 플럭스를 오존의 움직이는 속도와 방향을 이용하여 산출할 수도 있다. 이와 같은 결과는 오염물질의 이동분석에 널리 사용되는 역방향 궤적 방법의 대안으로써 오염물질의 모니터링과 예보에 보다 유용하게 사용될 수 있다. 이와 반대로 오존분포의 경계선이 불분명하면 TOMV 산출에 오차를 발생시킬 수 있기 때문에 이동에 대한 잘못된 정보를 줄 수 있는 것이 이 방법의 한계이다. 그럼에도 불구하고 TOMV 방법은 앞으로 활동하게 될 정지궤도 위성을 이용한 오염 모니터링과 예보에 진일보한 방향을 제시해줄 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제23권6호
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• pp.403-421
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• 2021

제1기~제3기 지하철로 대표되는 우리나라 도심지 터널에는 대부분 관용터널공법에 의한 배수형 터널형식이 적용되어 있으나, 최근 도심지 대심도 공간을 적극적으로 활용하는 건설사업이 광범위하게 추진되고 있다는 점을 고려할 때, 기존 도심지 터널의 경험적 규칙에 부합하지 않는 부정적 영향이 발생할 수 있는데, 특히 주로 배수형식을 적용해 온 우리나라 터널기술 관행 상, 지하수 변동과 그에 따른 수리역학적 거동이 발생할 가능성이 크다. 배수형 터널형식 적용의 문제를 해결하기 위해 지하수 변동을 제어하는 시도가 이루어지고 있는 바, 그러한 경우에 필요한 터널 지하수 관리기준의 개념 설정 및 터널수리역학적 거동에 대한 분석을 수행하였다. 도심지 대심도 터널 건설로 인한 지하수 변동 문제를 예방하기 위해서는 현재, 수위를 획일적으로 제어하는 내용의 지하수 관리기준이 지하안전영향평가 단계에서만 적용되고 있는 경험적 기술관행과 관련하여, 터널 내 유입량을 제어하는 방향으로 개념전환이 필요하다는 점을 제시하고, 터널 계획시 허용유입량 설정에 필요한 지하수위 - 터널 내 유입량 관계를 도출하였다. 이러한 터널 지하수 관리개념의 도입이 향후 추진될 다양한 도심지 대심도 터널 건설사업에서 지하수 변동과 그로 인한 지반침하, 지하수자원 고갈 및 유지관리 성능저하 등의 문제 해결에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권3호
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• pp.269-282
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• 2023

본 연구는 딥러닝 모델(deep learning model)을 활용하여 토지피복분류를 수행하였으며 입력 이미지의 크기, Stride 적용 등 데이터세트(dataset)의 조절을 통해 토지피복분류를 위한 최적의 딥러닝 모델 선정을 목적으로 하였다. 적용한 딥러닝 모델은 3종류로 Encoder-Decoder 구조를 가진 U-net과 DeeplabV3+, 두 가지 모델을 결합한 앙상블(Ensemble) 모델을 활용하였다. 데이터세트는 RapidEye 위성영상을 입력영상으로, 라벨(label) 이미지는 Intergovernmental Panel on Climate Change 토지이용의 6가지 범주에 따라 구축한 Raster 이미지를 참값으로 활용하였다. 딥러닝 모델의 정확도 향상을 위해 데이터세트의 질적 향상 문제에 대해 주목하였으며 딥러닝 모델(U-net, DeeplabV3+, Ensemble), 입력 이미지 크기(64 × 64 pixel, 256 × 256 pixel), Stride 적용(50%, 100%) 조합을 통해 12가지 토지피복도를 구축하였다. 라벨 이미지와 딥러닝 모델 기반의 토지피복도의 정합성 평가결과, U-net과 DeeplabV3+ 모델의 전체 정확도는 각각 최대 약 87.9%와 89.8%, kappa 계수는 모두 약 72% 이상으로 높은 정확도를 보였으며, 64 × 64 pixel 크기의 데이터세트를 활용한 U-net 모델의 정확도가 가장 높았다. 또한 딥러닝 모델에 앙상블 및 Stride를 적용한 결과, 최대 약 3% 정확도가 상승하였으며 Semantic Segmentation 기반 딥러닝 모델의 단점인 경계간의 불일치가 개선됨을 확인하였다.