• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권5호
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• pp.65-76
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• 2022

국내 건설기술의 발전을 도모하고 국가경쟁력을 제고하기 위한 목적으로 1989년 도입된 건설 신기술 지정제도는 심사과정에서 신기술의 원가계산서를 검토하고, 설계·시공 공사비, 유지관리비 등 비용절감효과와 공사기간 단축 효과를 경제성 항목으로 평가하고 있다. 그러나 이 과정에서 고유기술에 대하여 공사비산정기준관리기관과 신기술 개발자간의 의견차이가 빈번히 발생하고 있으며, 또한 현행 신기술에 대한 원가산정기준이 단위수량당 소요량만을 제시하는 방식으로 생산성에 대한 정보가 부재하여 기존 유사 기술과의 공사기간에 대한 객관적인 비교가 어려운 실정이다. 본 연구에서는 건설 신기술 심사 시 원가산정기준 검토절차와 심사기준, 신기술 품셈 작성방법 등 현황을 분석하고 해외 원가산정기준과 비교하여 현행 건설 신기술의 원가산정기준 개선방안을 제시하였다. 제시한 개선방안은 작업조 기반의 생산성 정보를 제공하고, 적용단가를 제시하여 원가기준의 투명성을 확보할 수 있도록 구성하였으며, 신기술의 특성을 고려하여 재료비와 기계경비에 대한 원가정보 역시 제공할 수 있도록 하였다. 본 연구의 개선된 원가산정 기준을 통해 발주자에게 신기술에 대한 원가정보를 현행보다 세부적으로 제공하고, 공사비 산정 과정을 보다 간소화함으로써 건설 신기술의 활용과 현장적용성을 향상시킬 수 있으리라 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.57-62
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• 2022

최근 추적 레이더는 다양한 환경에서 표적을 획득하고 추적할 수 있는 새로운 알고리듬을 개발하기 위한 연구를 지속하고 있다. 일반적으로 새로운 운용 알고리듬 개발을 위해 실제 표적 및 환경과 유사한 모델링을 사용하지만, 실제 환경을 모델링하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더가 표적을 획득하고 추적하는데 필요한 새로운 운용 알고리듬을 효율적으로 개발하기 위해 RAW 데이터 저장 장비를 개발하였다. RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파를 사용하는 추적레이더의 신호처리장치가 8채널에서 OOOMSPS로 출력하는 RAW 데이터를 실시간으로 저장할 수 있도록 설계하였다. RAW 데이터 저장 장비는 데이터 획득 장비, 데이터 저장 장비로 구성된다. 데이터 획득장비는 고속통신 인터페이스가 가능한 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT를 활용하여 구현하였고, 데이터 저장장비는 상용 Xilinx KCU 105 Evaluation KIT 호환이 가능한 컴퓨터를 적용하여 구현하였다. 본 논문에서 구현한 RAW 데이터 저장 장비는 밀리미터파 추적레이더의 신호처리장치와 반복 연동시험을 통해 성능을 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권10호
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• pp.65-75
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• 2022

딥러닝은 기존의 분석 모델이 갖는 한계를 극복하고 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 결과물을 생성할 수 있는 창의적인 도구로 활용되고 있다. 본 고에서는 Niko's MIDI Pack 음원 파일 1,609개를 데이터 셋으로 삼아 전처리 과정을 수행하고, 양방향 장단기 기억 순환 신경망(Bi-LSTM) 모델을 이용하여, 효율적으로 음악을 생성할 수 있는 전처리 방법과 예측 모델을 제시한다. 생성되는 으뜸음을 바탕으로 음악적 조성(調聲)에 적합한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있도록 은닉층을 다층화하고, 디코더의 출력 게이트에서 인코더의 입력 데이터 중 영향을 주는 요소의 가중치를 적용하는 어텐션(Attention) 메커니즘을 적용한다. LSTM 모델의 인식률 향상을 위한 파라미터로서 손실함수, 최적화 방법 등 설정 변수들을 적용한다. 제안 모델은 MIDI 학습의 효율성 제고 및 예측 향상을 위해 높은음자리표(treble clef)와 낮은음자리표(bass clef)를 구분하여 추출된 음표, 음표의 길이, 쉼표, 쉼표의 길이와 코드(chord) 등을 적용한 다채널 어텐션 적용 양방향 기억 모델(Bi-LSTM with attention)이다. 학습의 결과는 노이즈와 구별되는 음악의 전개에 어울리는 음표와 코드를 생성하며, 화성학적으로 안정된 음악을 생성하는 모델을 지향한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.29-41
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• 2010

최근 기술 발전으로 컨테이너를 취급할 수 있는 새로운 형태의 AS/RS가 개발되면서 조만간 컨테이너 터미널과 같은 관련 산업분야에 적용될 것으로 기대되고 있다. 우리나라에서도 차세대 항만을 위한 고밀도 고단적 적재시스템의 파일럿 시스템을 건설, 동작 테스트를 하고 있는 바, 향후 개발될 컨테이너를 위한 자동창고를 대상으로 창고의 운영규칙 개발에 대한 필요성이 높아지고 있다. 컨테이너 항만에 출항 선박의 일정이 정해지면 적하작업이 용이하도록 장치장의 컨테이너를 재배치하는 과정인 리마샬링 작업이 수행된다. 본 논문에서는 리마샬링 작업의 운영 규칙을 제안하고, 제안된 운영 규칙들의 수행도를 평가하기 위하여 시뮬레이션 과정을 통하여 살펴보았다. 리마샬링 작업의 방법으로 2개의 대안을 제시하여 각 대안의 로직을 발생가능한 케이스별로 나누어 제시하였다. 그리고 제시된 로직의 성능을 평가하기 위하여 평가항목별로 다양한 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 두 대안은 각기 장단점을 가지고 있으며, 두 대안 가운데 어느 한 대안이 일방적인 우위를 갖기 보다는 작업 상황에 따라 두 대안을 적절하게 혼용하는 것이 바람직한 것으로 판단된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.45-54
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• 2023

전투 모의 환경 하에서 실제 모의 대상의 탐지 성능 데이터를 모의 개체에 적절히 입력하는 것은 모의분석 결과에 큰 영향을 미친다. 주요 전투 시뮬레이션 도구에서 개체의 탐지 능력을 모의하기 위한 표적획득모델로 ACQUIRE-Target Task Performance Metric(TTPM)-Target Angular Size(TAS) 모델을 사용하며, 이 모델은 전투 개체의 조우 조건을 입력으로 받아 해당 개체 센서의 분해 곡선을 추정하고, 표적 유형에 따른 탐지 거리를 출력한다. 그런데 사용자가 입력을 원하는 새로운 탐지 개체의 성능을 표적획득모델에 적용하는 것은 쉽지 않다. 사용자는 탐지 거리를 표적획득모델에 입력하길 원하지만, 표적획득모델은 조우 조건에 따른 센서의 분해 곡선 데이터가 필요하기 때문이다. 본 논문에서는 표적에 대한 탐지 거리를 입력으로 하여 표적획득모델의 센서 분해 곡선 데이터를 역으로 도출하는 기법을 제안한다. 여기서 해당 센서 분해 곡선 데이터는 인원, 지상차량, 항공기의 3종류 표적 유형에 대한 각각의 탐지 거리를 동시에 만족한다. 마지막으로 여러 정찰 장비의 탐지 거리를 탐지 개체에 적용하여, 정찰 장비에 따른 탐지 효과도를 분석한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권7호
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• pp.37-46
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• 2007

연약 지반 개량을 위한 선행 재하 공법 시행 시, 시공 관리를 위해서는 현장 자료가 체계적으로 활용될 필요가 있다. 현장 자료의 체계적 활용을 위해서는 자료를 표준화하고 정보화하여 데이터베이스를 구축하고, 이를 활용하는 시스템을 구축하여야 한다. 본 연구에서는 선행 재하 공법이 적용된 연약지반 개량 현장에 대한 통합 시공관리시스템을 개발하였다. 개발 시스템은 데이터베이스와 사용자 프로그램으로 구성된다. 데이터베이스는 현장에서 수집된 모든 정보 및 시스템에서 처리된 정보를 보관, 관리하며, 이러한 정보들은 위치 정보와 연계되어 있다. 또한 데이터베이스 내 모든 정보는 각각의 특성에 따라 표준화된 형태로 관리된다. 사용자 프로그램은 데이터베이스에 있는 정보를 관리 및 활용하기 위한 데이터베이스 내 정보의 입-출력 기능, 공간 보간 기능, 현장 계측 정보를 이용한 침하 예측기능을 수행한다. 개발 시스템의 현장 적용 결과, 본 시스템은 데이터베이스 내 정보를 전체 현장에 대해 종합적으로 제공하였으며, 이로부터 시스템의 현장 적용성 및 효율성을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.83-89
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• 2023

RF-fingerprint를 이용한 클러스터링 기술은 전송 파형에 포함된 송수신기의 특성(signature)을 추출하고 이들에게 임의의 레이블을 자동으로 할당함으로써, 추후 지도 학습기반에 무선단말기 분류기의 개발을 용이하게 해준다. 동종 무선 단말기 분류를 위한 RF-fingerprint 특징 추출 알고리즘의 출력은 512개 또는 1024개 이상의 고차원 특징이다. 이러한 고차원의 특징을 분류기에는 효과적일 수 있으나 클러스터링 알고리즘의 입력으로는 부적절하다. 이에 본 논문은 다차원의 RF-fingerprinting 특징을 무선단말기의 fingerprinting 특징을 유지하면서 차원을 효과적으로 줄일 수 있는 차원 축소 알고리즘을 제안하고, 축소된 차원을 효과적으로 클러스터링할 수 있는 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안된 RF-fingerprinting 클러스터링 알고리즘은 다차원 RF-fingerprinting 특징을 KL Divergence 기반에 t-SNE를 이용하여 차원을 축소하고 DPC(Density Peaks Clustering)를 이용하여 클러스터링 수행한다. 무선단말기 클러스터링 알고리즘의 성능 분석은 모토롤라XiR 10대와 윈어텍 N-Series 10대에서 수집한 3000개의 데이터셋을 이용한다. RF-fingerprintining기반 클러스터링 알고리즘의 성능 분석 결과 20개의 클러스터가 형성되었고, Homogeneity, Completeness, V-measure 모두 99.4%의 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
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• 제57권6호
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• pp.123-134
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• 2018

본 연구는 2018년부터 문체부에서 주관하는 스포츠산업 선도기업 육성사업의 경제성 분석을 목적으로 한다. 스포츠산업 선도기업은 스포츠산업에서 일정 규모의 매출액을 보유하고 글로벌 성장 가능성을 갖춘 스포츠산업체를 의미한다. 지원 분야는 사업고도화, 해외판로개척 및 해외 홍보마케팅 통합지원이다. 연구방법은 정책지원에 따른 공급 및 수요함수 모형개발과 산업연관분석이며 기업 매출액 규모에 따라 시나리오를 설정하여 결과를 도출하였다. 경제성 추정 분야는 기업의 매출액 변화와 국민경제 파급효과이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 스포츠산업 선도기업 육성정책 실행에 따른 기업의 매출액 증가율은 3.74%에서 5.19%에 이르는 것으로 추정되었다. 둘째, 매출액 증가는 기업 매출액 규모에 따라 최소 15.73억 원에서 최대 40.81억 원에 이르는 것으로 나타났다. 셋째, 국민경제 파급효과 중 생산유발액의 경우 최소 360억 원에서 934억 원에 이르는 것으로 추정되었다. 넷째, 국민경제 파급효과 중 부가가치 유발액의 경우 최소 113억 원에서 최대 292억 원 규모로 추산되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권6B호
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• pp.597-603
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• 2006

본 연구의 목적은 인공위성 자료와 지상의 관측자료간의 비선형 특성을 가장 잘 반영할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 단시간 강우량 정보를 사전에 예측하여, 하천제방의 붕괴로 인한 상습 침수지역에서의 홍수범람 양상을 실시간으로 예측함으로써 홍수재해로부터의 피해를 최소화시키는데 있다. 강우예측 신경망 모형은 현재의 대기상태를 나타내는 인공위성 자료와 실시간으로 전송되는 자동기상관측소 자료를 입력자료로 하여 현재부터 3시간 및 6시간 선행시간까지의 면적평균강우량을 예측할 수 있도록 구성하였다. 신경망 모형의 구조는 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층이 존재하는 다층 신경망으로 구성하였으며, 학습단계에서는 오류 역전파 알고리듬 학습방법 중 모멘텀법을 사용하였다. 예측된 면적평균강우량으로부터 홍수량을 산정하고, 이를 이용하여 하천의 제방붕괴로 인한 제내지에서의 범람양상을 예측할 수 있도록 1차원 흐름모형과 연계한 동역학적 홍수범람 모형을 개발하였다. 개발된 홍수범람 모형은 본류와 지류의 여러 지점에서 제방이 붕괴될 경우, 하도의 홍수위 및 제내지에서의 침수위와 침수면적이 일괄적으로 모의될 수 있도록 구성하였다.