• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.922-929
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• 2022

연구목적: 본 논문은 지하공동구 내 CCTV에서 촬영된 영상에서 소화기를 탐지하기 위해 딥러닝 모델을 개발하는데 목적이 있다. 연구방법: 딥러닝 기반 지하공동구 내 소화기 탐지를 위해 다양한 소화기 이미지를 수집하였으며 CNN 알고리즘을 기반으로 하여 One-stage Detector 방식을 적용한 모델을 개발하였다. 연구결과: 지하공동구 내 CCTV 영상을 통해 10m 이내의 거리에서 촬영되는 소화기의 검출률은 96%이상으로 우수한 검출률을 보여준다. 다만 10m 이상의 거리에서는 육안으로도 확인하기 힘든 상태로, 소화기 객체 검출률이 급격하게 낮아지는 것을 확인하였다. 결론: 본 논문은 지하공동구 내 소화기 객체를 검출하는 모델을 개발하였으며, 해당 모델이 높은 성능을 보여 지하공동구 디지털트윈 모델 연동에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.333-342
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• 2022

경험식에 기반한 폭발 해석방법은 폭압-시간 이력곡선을 하중으로 적용하여 해석하는 방법이다. 이 방법은 모델링이 간단하고 해석시간이 짧아 효율적이지만, 일부 연구에 따르면 근거리 폭발 해석에는 적합하지 않음이 보고되고 있다. 본 연구에서는 예로써 환산거리 0.4~1.0의 근거리 폭발조건에 있는 RC 보에 대해 해석방법에 따른 결과의 차이 및 원인을 분석하였고, 이를 통해 경험식 방법을 이용한 해석의 적용 범위를 구체적으로 검토 및 확인할 수 있었다. 사용된 유한요소해석 프로그램은 LS-DYNA이다. 해석결과에 따르면, 원거리 폭발 실험 데이터를 근거로 하는 경험식 해석방법은 충격량을 과소평가하고 있었다. 이로 인해 RC 보의 처짐은 측정된 처짐 또는 ALE(Arbitrary Lagrangian Eulerian) 해석결과에 비해 작게 계산되었다. 구조체의 응답이 크게 나타나는 근거리 폭발에 대해서는 ALE 해석방법을 사용하는 것이 더 적합할 것으로 사료된다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권2호
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• pp.148-160
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• 2023

지구 상에서 최초로 화산 분화와 화산재해에 대한 역사기록인 '플리니 편지'를 고찰하여 베수비오 화산의 서기 79년 분화에서는 어떠한 분화 양상을 보였는지 분석하였다. 8월 24일 오전 1시에 시작된 분화는 이틀동안 지속되었고 다량의 화산재와 부석이 분출되었으며, 바람에 따라 이동하여 인근 도시들에 떨어졌다. 그 외에도 화산 측면을 따라 빠른 속도로 화성쇄설류(또는 화쇄난류)가 흘렸으며, 분화와 동반된 여러 차례의 지진과 쓰나미 등의 여러 현상들도 발생하였다. 이로 인해 베수비오 화산 인근에 위치한 도시들은 화산재와 화성쇄설류에 의해 묻혀 매몰되었다. 이에 대한 피해 범위를 폼페이, 헤르쿨라네움, 스타비아에, 오플론티스를 대상으로 선정하여 선행연구를 수집·분석하여 조사하였다. 각 지역별로 베수비오 화산과의 거리와 위치에 따라 차이가 나는 퇴적 층서와 층후를 보이고 있으며, 퇴적층 안에서는 당시 분화에 의해 사망한 주민들의 유골도 발견되었다. 현재까지 발견된 유골은 폼페이에서 1,150구, 헤르쿨라네움 306구, 스타비아에 111구, 오플론티스 54구이며, 분화로 인해 사망한 사람의 수가 정확하게 알려지지 않았다. 플리니의 편지의 상세한 분화 현상 기술로 인해 서기 79년 베수비오 화산 분화 양상을 보이는 분화를 플리니의 이름에서 착안하여 플리니안 분화라고 명명되어 새로운 분화유형으로 정의되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.267-274
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• 2023

본 논문에서는 입력 영상에 대한 촬영 장면의 조명 색도를 추정하는 방법을 제안한다. 조명 기준영역을 이용하여 입력영상의 촬영 장면에 가장 근접한 조명 색도를 추정한다. 기존의 방법은 일정한 수의 기준조명 정보를 이용한다. 입력 영상으로부터 화소의 색도분포 정보와 기준 조명에 대한 미리 준비된 색도 집합을 대조하여 겹치는 면적이 가장 큰 기준 조명을 해당 입력 영상에 대한 장면 조명으로 간주한다. 겹치는 면적을 계산하는 과정에서 각 기준 조명에 대한 가중치를 가우시안 분포 형태로 적용하였으나, 분산 값에 대하여 명확한 기준을 제시하지 못하였다. 제안한 방법은 주어진 기준조명으로부터 독립적인 기준색도 영역을 추출하고, 입력영상의 모든 화소에 대하여 RGB 칼라좌표계의 r-g 색도 평면에서의 특징치를 계산한 다음, 독립적인 색도영역과 입력영상으로부터의 특징치를 이용하여 유사도를 평가한다. 유사도가 가장 높게 나타나는 조명을 해당 영상의 조명 색도 성분으로 추정하였다. 데이터베이스의 영상과 기준조명 색도를 이용한 성능평가에서 제안한 방법은 기존의 기본 방법에 비하여 평균 60% 정도의 개선을 보였고, 기존의 가우시안 분산 값이 0.1인 경우에 비하여 53% 내외의 개선 성능을 보였다.

• 한국지구과학회지
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• 제44권2호
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• pp.135-147
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• 2023

인공위성 관측 유의파고는 기후변화에 대한 해양의 반응을 이해하는데 널리 활용되므로 장기간의 지속적인 검증이 필요하다. 본 연구에서는 1992년부터 2016년까지 25년 동안 북태평양과 북대서양에서 9종의 인공위성 고도계 관측 유의파고의 정확도를 평가하고 오차 특성을 분석하였다. 위성 고도계와 부이 관측 유의파고 자료를 비교 분석하기 위하여 137,929개의 위성-실측 유의파고 일치점 자료를 생성하였다. 북태평양과 북대서양에서 위성 고도계 유의파고는 0.03 m의 편차와 0. 27 m의 평균제곱근오차를 보여 비교적 높은 정확도로 관측되고 있음을 확인하였다. 그러나 위성 고도계 유의파고는 지역적인 해역 특성에 따라 오차의 공간 분포 특성이 상이하였다. 실측 유의파고에 따른 오차, 위도별 오차의 계절분포 및 연안으로부터 거리에 따른 오차를 분석하여 오차 요인을 파악하고자 하였다. 대부분의 위성에서 실측 유의파고가 낮을 때 과대추정되었으며 실측 유의파고가 높을 때 과소추정되는 경향이 나타났다. 고도계 유의파고의 오차는 겨울철에 증가되고 여름철에 감소되는 뚜렷한 계절변화를 보였으며 고위도로 갈수록 변동성이 증폭되었다. 연안으로부터 거리에 따른 평균제곱근오차는 100 km 이상의 외해에서는 0. 3 m 이하로 높은 정확도를 보인 반면 15 km 이내의 연안에서는 오차가 0. 5 m 이상으로 현저하게 증가하였다. 본 연구의 결과는 인공위성 고도계 자료를 활용하여 전구 및 지역적인 해역에서 유의파고의 시공간 변동성 분석 시 각별한 주의가 필요함을 시사한다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.175-184
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• 2023

검출기의 실제 모양과 제조사에서 제공한 데이터를 기준으로 Penelope simulation을 통해 검출기 모양을 구현하며 측정치에서 얻은 효율을 기준으로 하여 적합한 사층 두께에 적용하였다. 검출기의 simulation 된 전체에너지피크 효율 채널수와 crystal의 Outside contact layer가 전체에너지피크 효율에 미치는 영향을 결정 하기위한 효율 계산은 Penelope Code를 사용하여 0.3, 0.5, 0.7, 1.0, 1.2 ,1.4 mm의 다양한 사층 두께에 대해 수행하였다. 외부 접촉 사층 두께가 5배 증가하였을 때, 59.50 keV의 경우 전체에너지피크 효율이 약 36% 감소하였으며, 1836.01 keV 경우 10% 감소하였다. 또한 10배 증가할수록 59.54 keV의 경우 FEP 효율이 약 20% 감소하였으며, 1836.01 keV 경우 7% 감소하였음을 확인하였다. Penelope simulation된 전체에너지피크 효율 채널은 사층 증가에 따라 기하급수적으로 감소한다. 또한, 총 효과 곡선은 0.3 - 1.4 mm 사층 두께 영역에서 3.5% 미만의 상대적 차이로 잘 일치함을 확인하였다. 그러나 비균질 사층이 몬테카를로 모델에서 여전히 매개변수라는 것을 알 수 있었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.1-9
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• 2023

본 논문은 딥러닝을 통해 실시간으로 임베디드 기기에서 점자 블록을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 고성능 컴퓨터에서 점자 블록 인식을 위한 딥러닝 모델을 학습시키고, 임베디드 기기에 적용하기 위하여 학습 모델을 경량화 도구에 적용한다. 점자 블록의 보행 정보를 인식하기 위해 영상에서 점자블록과의 거리를 이용하여 경로를 판별하는 알고리즘을 사용한다. 임베디드 기기를 통해 촬영한 영상에서 YOLOv8 모델을 통해 점자 블록, 볼라드, 횡단보도를 검출한 후 점자블록 경로 판별 알고리즘을 거쳐 보행정보를 인식한다. 실시간으로 점자 블록을 검출하기 위해 모델 경량화 도구를 YOLOv8에 적용한다. YOLOv8 모델 가중치의 정밀도를 기존 32비트에서 8비트로 낮추고, TensorRT 최적화 엔진을 적용하여 모델의 최적화를 진행한다. 제안된 방법을 통해 경량화 된 모델을 기존 모델과 비교한 결과, 경로 인식 정확도는 99.05%로 기존 모델과 거의 차이가 없지만, 인식 속도는 기존 모델 대비 59% 단축되어 1초에 약 15개의 프레임을 처리할 수 있다.

• 한국심리학회지 : 코칭
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• 제7권2호
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• pp.47-74
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• 2023

본 연구의 목적은 원격대학에 재학 중인 성인학습자들을 대상으로 학업상황에서 메타인지 학습능력을 증진하기 위한 그룹코칭 프로그램을 개발하여 효과를 검증하는데 있다. 본 그룹코칭 프로그램의 주제 및 목표는 '메타인지적 지식'에 속하는 요소들의 이해와 적용에 초점을 두었으며, 각 세션은 '메타인지적 조절' 의 요소인 '계획-점검-조절'을 코칭 REGROW모델에 통합하여 온라인으로 진행하였다. 프로그램 효과 검증을 위해 A사이버대학에 재학 중인 성인대학생들 중 연구참여자를 모집하여 실험집단과 통제집단으로 할당한 후 실험집단에게는 프로그램을 적용하였으며, 통제집단은 대기자집단으로 본 연구 완료된 후 프로그램을 제공하였다. 두 집단을 대상으로 프로그램 사전과 사후에 메타인지 학습능력 검사와 학업적 자기효능감 검사를 실시하였으며, 실험집단을 대상으로 프로그램 만족도 조사를 실시하였다. 수집된 데이터 분석 결과, 지각된 메타인지적 학습능력 전체 및 하위영역과 학업적 자기효능감 전체 및 하위영역 모두에서 실험집단이 통제집단보다 유의미하게 높은 점수를 보였다. 또한 실험집단 참여자들은 프로그램에 대해 높은 만족도를 보고했으며, 메타인지에 대한 지식, 인지 및 메타인지 전략에 대한 인식의 변화와 적용이 높아졌으며, 집단코칭 방식이 유익했다고 보고하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 시사점과 한계점, 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권4호
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• pp.194-210
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• 2023

자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR는 운전자의 눈을 대신하여 주변 환경을 검지하는 데 활용되며, 그 역할이 점차 확대되고 있다. 이에 따라 최근에는 자율주행차량에 장착된 LiDAR의 성능을 시험하는 요구가 높아지고 있다. 많은 LiDAR 성능 시험은 시뮬레이션 및 실내환경에서 수행되고 있어, 실외환경 및 실도로 환경에서의 시험은 미미한 상황이다. 이에 본 연구는 LiDAR 성능을 실내와 실외에서 동일한 조건으로 비교하여, 실내외 시험 간의 관계를 확인하고, 각각의 특징과 역할을 정립하고자 하였다. 실험결과 조광환경(직사광선, 실내) 및 검지물체에 따라 LiDAR 검지성능이 달라지는 것을 확인하였다. 특히, 거리증가와 강우량 증가에 따른 Intensity 감소 영향은 실외에서 보다 크게 나타남에 따라 물체에 대한 LiDAR 검지 성능 시험 시 실내외 실험이 모두 필요함을 제시하였다. 본 연구의 결과는 LiDAR 센서활용 연구 수행 기관 및 LiDAR 대응 시설물 연구 기관에서 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 청정기술
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• 제29권3호
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• pp.217-226
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• 2023

본 연구에서는 grand canonical 몬테카를로 전산모사 방법을 이용하여 정사각형 배열을 가지는 단일벽나노튜브에서 나노튜브의 직경과 가장 가까운 튜브들 사이의 거리의 함수로써 수소의 흡착특성을 연구하였다. 그리고 동일한 직경과 간격을 가지는 삼각형 배열을 이용하여 기하학에 대한 영향도 연구하였다. 수소-탄소 그리고 수소-수소의 인력은 단거리 인력의 경우 Lennard-Jones 포텐셜을 사용하였고, 수소-수소의 경우는 정전기적 인력을 저온에서의 양자효과를 고려하기 위해 추가하였다. 194.5 K에서 큰 직경을 가지는 단일벽나노튜브의 경우 Type I과 넓은 간격을 가지는 나노튜브의 경우 흡착과 탈착과정에서 Type IV의 흡착 등온선이 관찰되었다. 200 bar에서 단일벽나노튜브의 중량 수소저장 능력은 미국 에너지부의 목표치에 도달하거나 초과하였다. 그러나 부피 수소저장 능력은 목표치의 약 70%에 해당하였다. 77 K에서는 단일층 형성과 이후 응축 단계가 따르는 두 단계의 흡착이 관찰되었다. 수소는 나노튜브의 내부 표면, 외부 표면, 관 내부의 공간 그리고 나노튜브 다발 사이의 틈새 채널의 순서로 흡착하였다. 1 bar 이하에서도 여러 가지 직경과 간격을 가지는 탄소나노튜브는 중량 그리고 부피 저장 능력이 모두 목표치를 초과하였다.