• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.765-774
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• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1-8
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• 2009

본 연구에서는 소프트웨어 제품을 개발하여 테스팅을 거친 후 사용자에게 인도하는 시기를 결정하는 방출문제에 대하여 연구하였다. 따라서 최적 소프트웨어 방출 정책은 소프트웨어 요구 신뢰도를 만족시키고 소프트웨어 개발 및 유지 총비용을 최소화 시키는 정책을 수용해야 한다. 본 논문에서는 로그포아송 실행시간모형에 대하여 베이지안 모수 추정법(마코브체인 몬테칼로(MCMC) 기법 중에 하나인 깁스 샘플링과 메트로폴리스 알고리즘을 이용한 근사기법)이 사용되었다. 본 논문의 수치적인 예에서는 Musa의 T1 자료를 적용하여 최우수추정법과 베이지안 모수 추정과의 관계를 빅교하고 또한 최적 방출시기를 추정하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.95-108
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• 2005

본 연구는 결정적 경제성분석모형(Deterministic Economic Analysis : DEA)의 한계를 극복할 수 있는 확률적 위험도분석(Probabilistic Risk Analysis : PRA) 모형을 이용하여 ITS사업의 경제성평가모형을 개발하고 사례분석을 통해 모형의 적합성(Goodness-of-fit)과 유용성을 검증하는 것이다. 즉 ITS사업의 경제성에 영향을 미치는 위험변수를 확률밀도함수(PDF), 누적확률밀도함수(CDF)로 산출하고 몬테카를로 시뮬레이션기법(Monte-Carlo Simulation Approach : MCSA)을 통해 산출된 결과변수(사업비, 경제성지표)의 통계값에 대해 합리적인 의사결정 방법론을 정립하였다. 대규모 지방자치단체 ITS사업의 사례분석(대전광역시 첨단교통모델도시사업) 수행결과, 통합시스템의 사업비 총사업비는 PRA모형을 통해 산출된 확률분포 상에서 편의(Bias)된 백분율값으로 나타났으며, 사업비 총사업비의 변동계수가(각각 15, 4) 일반교통사업에 비해 낮아, ITS사업의 위험도가 높은 것으로 나타났다. 또한 PRA모형의 결과변수(B/C, NPA, IRP)가 변동가능한 사업환경 하에서 90%이상 모두 경제성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 총사업비 사업비의 우발성비용(목표관리값 85%기준)이 발생하는 것으로 나타나 경제성은 높으나 사업비 초과 위험도는 높은 사업으로 분류되었다. 또한 DEA모형의 경제성평가지표는 PRA모형의 확률분포 상에 단일 %값(B/C:27%값, NPV:27%값, IRR:33%값)으로 나타나며, 평균값 또는 중앙값과 비교할 때, 경제성이 과소추정(Underestimate)되는 것으로 나타났다. 또한 단위시스템의 우선순위결과정에서 모형에 따라 우선순위가 바꾸는 결과가 나타났다. 특히 대규모 ITS사업의 경제성평가 시 DEA모형이 편의된 하나의 사례만으로 경제성을 평가함으로써, 경제성을 과대 과소추정하거나 비합리적인 투자우선 순위를 도출하는 오류를 범할수 있는 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제25권3호
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• pp.377-401
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• 2016

배출권거래제는 시장 친화적 온실가스 감축 정책이지만 단기적으로는 기업들에게 추가적인 비용을 야기한다. 이 비용에 대한 정교한 예측은 기업이 직면한 불확실성을 줄이고, 나아가 거래제의 안정적 조기 안착을 돕는다. 본 연구는 배출량이 가장 많은 업종인 발전 에너지 업종의 2016-17년 예상 배출권 구입비용을 추산한다. '제7차 전력수급기본계획' 상의 전력수급량 전망치를 근거로 전력시뮬레이션 모형 M-Core을 이용하여 전망한 온실가스 예상 배출량과 '온실가스 배출권거래제 제1차 계획기간(2015년~2017년) 국가 배출권 할당계획'에 나타난 발전 에너지 업종 할당량을 이용하여 해당 업종의 배출권 과부족분을 추정하였다. 그 결과 2016년은 무상할당량이 예상배출량을, 2017년에는 예상배출량이 무상할당량을 초과하는 것으로 나타났으며, 배출권 가격이 1만원~2만원/톤인 경우 배출권 구입비용이 약 700억~1,400억원이 될것으로 전망되었다. 그리고 CO2 비용이 변동비에 포함된다는 가정 하에서, 배출권 가격이 8만원/톤을 초과하는 경우에 석탄화력발전과 LNG발전 간 급전순위 변동이 발생하는 것으로 확인되었다. 이는 2만원 이하의 현재 배출권 가격 수준으로는 배출권거래제의 목적인 석탄화력발전 대체를 달성할 수 없음을 의미한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제47권10호
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• pp.747-752
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• 2019

신뢰성 성장 시험을 수행하며 획득하게 되는 고장 정보와 누적 시험수행시간을 이용하면 신뢰성 성장 모델의 모수 추정이 가능하며, 모수 추정을 통해 해당 제품의 MTBF를 예측할 수 있다. 그러나 시험에 대한 비용, 시간 혹은 제품의 특성 등의 여러 제약으로 인해 고장 정보가 구간적으로 획득되거나, 획득한 고장 정보의 샘플 데이터(Sample Data)의 수가 작을 수 있다. 이는 신뢰성 성장 모델의 모수 추정의 오차를 커지게 하는 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 샘플 데이터의 수가 작을 경우 신뢰성 성장 모델의 모수 추정 시 베이지안 기법 기반의 모수 추정 방법의 적용에 대해 연구를 수행하였다. 시뮬레이션 결과 신뢰성 성장 모델의 모수를 추정할 때, MLE를 적용하여 추정하는 방법보다 베이지안 기법을 적용하는 방법이 추정 정확도가 높음을 확인하였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.343-350
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• 2021

Unmanned aerial vehicles(UAV) photogrammetry provides a cost-effective option for collecting high-resolution 3D point clouds compared with UAV LiDAR and aerial photogrammetry. The main objectives of this study were to (1) validate the accuracy of 3D site model generated, and (2) determine the differences between Digital Elevation Model(DEM) and Digital Surface Model(DSM). In this study, DEM and DSM were shown to have varying degree of accuracy from observed data. The results indicated that the model predictions were considered tend to over- and under-estimated. The range of RMSE of DSM predicted was from 8.2 and 21.3 when compared with the observation. In addition, RMSE values were ranged from 10.2 and 25.8 to compare between DEM predicted and field data. The predict values resulting from the DSM were in agreement with the observed data compared to DEM calculation. In other words, it was determined that the DSM was a better suitable model than DEM. There is potential for enabling automated topography evaluation of the prior-harvest areas by using UAV technology.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.119-138
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• 2023

Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.

• 한국물환경학회지
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• 제34권1호
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• pp.57-66
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• 2018

Water disasters such as flash floods and inundation caused by localized heavy rainfall in urban areas have a large impact on climate change but are also closely related to the increase in impervious areas as pointed out in domestic and international studies. It is difficult to secure natural green areas in urban areas that have already been developed. So, urban regeneration can be expected using water management optimized with technologies to secure infiltration and storage capacity such as Low-Impact Development technology. In this study, the water cycle improvement ability was confirmed by applying the LID technology within the district unit plan of the environmentally friendly village, and the economic feasibility of LID application was analyzed by estimating the costs and benefits of installing the facilities. The site was planned to conserve sufficient green and plans for securing the watershed infiltration and storage capacity were formulated with the application of additional LID technology, such as infiltration trenches, rain barrels and permeable pavements. The LID design method applicable to the site was established, and the water balance of the watershed was analyzed through simulations of the SWMM model. The water circulation improvement effect was confirmed through the water balance analysis, and the cost-benefits were determined according to the estimation method, and the economic analysis was conducted. This study confirms that the investment of LID technology is economically feasible for the hydrological improvement effect of the housing complex.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.4580-4587
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• 2014

본 연구는 부산 울산광역권의 여객 통행 OD자료 구축을 위해 적용된 여러 교통수요예측 모형 중 다항로짓모형에 기반한 교통수단 선택모형의 문제점을 진단하고 이를 개선하기 위한 모형 구축 방법론을 제시하였다. 기존 교통수단 선택모형은 외관상으로는 적용 가능한 모형구조를 갖고 있으나, 모형 구축에 활용된 원시자료 상세 분석결과 교통존쌍간 총 통행량 미반영, 선택집합의 누락, 교통 혼잡 상태의 미반영, 교통존 특성변수의 미반영과 같은 문제점들이 내재되어 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 전술한 기존 모형의 문제점들을 개선하여 다항로짓모형을 재구축하였으며, 재구축 결과 부산 울산 광역권의 교통수단 선택행태는 각 교통수단의 통행시간 및 통행비용보다는 각 교통수단의 고유특성 및 교통존 특성에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 추정모형의 계수 부호 및 적합도 또한 적용 가능한 수준으로 나타났다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2007년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.109-113
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• 2007

This paper introduces a system, Simulation based Stochastic Markup Estimation System (S2ME), for estimating optimum markup for a project. The system was designed and implemented to better represent the real world system involved in construction bidding. The findings obtained from the analysis of existing assumptions used in the previous quantitative markup estimation methods were incorporated to improve the accuracy and predictability of the S2ME. The existing methods has four categories of assumption as follows; (1) The number of competitors and who is the competitors are known, (2) A typical competitor, who is fictitious, is assumed for easy computation, (3) the ratio of bid price against cost estimate (B/C) is assumed to follow normal distribution, (4) The deterministic output obtained from the probabilistic equation of existing models is assumed to be acceptable. However, these assumptions compromise the accuracy of prediction. In practice, the bidding patterns of the bidders are randomized in competitive bidding. To complement the lack of accuracy contributed by these assumptions, bidding project was randomly selected from the pool of bidding database in the simulation experiment. The probability to win the bid in the competitive bidding was computed using the profile of the competitors appeared in the selected bidding project record. The expected profit and probability to win the bid was calculated by selecting a bidding record randomly in an iteration of the simulation experiment under the assumption that the bidding pattern retained in historical bidding DB manifest revival. The existing computation, which is handled by means of deterministic procedure, were converted into stochastic model using simulation modeling and analysis technique as follows; (1) estimating the probability distribution functions of competitors' B/C which were obtained from historical bidding DB, (2) analyzing the sensitivity against the increment of markup using normal distribution and actual probability distribution estimated by distribution fitting, (3) estimating the maximum expected profit and optimum markup range. In the case study, the best fitted probability distribution function was estimated using the historical bidding DB retaining the competitors' bidding behavior so that the reliability was improved by estimating the output obtained from simulation experiment.