• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.49-56
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• 2023

현재, 전자상거래는 디지털 트윈에서 메타버스 세상으로 변화되고 있다. 메타버스 세상은 가상 및 현실세계의 중간 형태로 코인 기반의 메타커머스(Meta-commerce)로 운영된다. 이러한, 메타커머스 세상은 아이템(콘텐츠)을 거래할 경우 블록체인 기반의 NFT 코인을 사용한다. 본 연구에서는 기존 단일형태의 NFT 발행이 아닌 대량 NFT 코인(인증)을 발행하는 방법에 관해 연구했다. 연구방법은 대량 NFT 색인 및 자동생성 방법으로 콘텐츠를 레이어(layer) 기반으로 제작하고 원하는 수량만큼 자동생성하도록 설계했다. 본 연구에서는 대량 민팅(minting)을 위해 NodeJS 기반의 프로그램으로 레이어 중첩 방법(배경, 본체, 기타)을 사용했다. 이렇게 만들어진 NFT 콘텐츠는 그룹 증명의 가치로 모임 및 그룹의 증명할 수 있는 블록체인 기반의 증명서로 활용할 수 있다. 또한, 제작된 콘텐츠 NFT 색인하고 NFT 마켓플레이스(Martplace) 사이트에 폴리곤 코인으로 NFT를 발행했다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.13-21
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• 2023

본 논문은 실제 시스템의 빅데이터가 확보되었고 시스템에 대한 정보를 일부 알고 있을 때 파라미터를 가진 그레이박스 혹은 블랙박스 형태의 가설모델을 설정하고 기계학습을 통해 모델을 자동 생성하는 기법을 제안하였다. 제안된 프레임워크를 구현하고 다양한 가설모델에 대한 실험을 통해 학습된 모델의 정합도와 가설모델의 학습에 소요되는 비용에 대해 분석하였다. 실험결과 제안된 가설모델 기반 기계학습 기법으로 상미분방정식으로 기술될 수 있은 연속시스템의 그레이박스 혹은 화이트 박스 가설모델과 주어진 빅데이터를 이용하여 모델링을 했을 때 상당히 좋은 성능과 정확도를 보인 모델을 찾아낼 수 있음을 확인하였다. 이 기법은 최근 생성된 빅데이터를 이용하여 디지털트윈 모델의 일치성을 자동 갱신하거나 새로운 입력에 대한 출력을 예측하는 목적으로도 잘 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.292-294
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• 2021

디지털 트윈 기반 스마트 파이프 통합 관리 시스템은 자기진단 및 상태 감시 기능 센서 기능이 있는 수로 파이프를 지하에 매설하여, 이로부터 데이터를 전송받아 효율적인 운영 및 감시를 위한 통합 솔루션으로 스마트한 의사결정을 통하여 지하 상하 수도관을 혁신적으로 운영할 수 있는 시스템이다. 원격제어및 모니터링이 주요한 기능의 하나이기 때문에 어떻게 실시간으로 모니터링을 구성할 것인가 하는 사안은 중요한 이슈이다. 우리는 이를 위하여 특별한 실시간 기반의 에이전트 기능을 설계하였다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위하여 센서 데이터들을 주고받는 전송 포인트를 기준으로 계층적 구조(Layered Architecture)를 제안하였다. 각각의 계층들에는 에이전트를 위치시키어 하위 계층을 바라보고 센서의 변화가 있는지를 실시간으로 주기적 감시를 진행하도록 하였다. 이에 대한 에이전트 시스템을 설계하고 개념모델 수준의 구현을 진행하여 우수성을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2022

최근 수재해에 대응하기 위한 물관리 환경은 기후변화에 따른 홍수 피해 심화와 댐과 하천 시설의 노후화 점증, 하천관리일원화 등 정책적 변화, 그리고 포스트코로나 디지털 혁신 등 복합적 대전환 시대 진입에 따라 복잡다단한 양상을 보이고 있다. 디지털 트윈은 디지털 대전환(digital transformation) 시대 다양한 산업 영역에서 지능화와 생산성 향상을 목적으로 도입되고 있다. 본 국가 시범사업에서는 170 km에 달하는 섬진강 유역 전체를 대상으로 홍수에 대응하기 위한 디지털 트윈 플랫폼(K-Twin SJ)을 구축하고 있다. 본 플랫폼은 국가 인프라 지능정보화 사업의 일환으로 시작되었으며, 공간정보와 시설물 모델링, 홍수 분석 등 수재해에 대응하기 위한 수자원 분야의 다학제적인 강소기업들과 K-water에서 컨소시엄을 구성하여 추진하고 있다. 본 사업의 내용은 섬진강 댐-하천 유역에 대하여 고정밀도 3D 공간정보화, 실시간 물관리 데이터 연계, 홍수 분석 시뮬레이션, AI 댐 운영 최적화, AI 사면 정보 생성, 하천 제방 안전성 평가, AI 지능형 CCTV 영상분석, 간이 침수피해 예측, 드론 제약사항 조사 체계 개발을 포함하고 있다. 물관리 데이터와 하천 시설정보를 트윈 플랫폼 상에서 위치기반으로 시각화 표출하기 위해서는 유역의 공간정보를 3차원으로 구축하는 과정이 필수적이다. 따라서 GIS 기반의 섬진강 하천 중심 공간정보 구축을 위해 유역의 국가 정사영상과 5m 수치표고모형(DEM)은 최신성과를 협조 받아 적용하였으며, 홍수 분석을 위한 하천 중심 공간정보는 신규 헬기에 LiDAR 매핑을 수행하여 0.5m 급 DEM을 신규 구축하였다. 또한 하천 시설물 중 섬진강댐과 79개 주요 하천 횡단 교량과 3개 보 시설을 지상기준점 측량과 드론 매핑, 패턴 방식의 경량화 작업을 통해 트윈에 탑재할 수 있는 시설물 3D 객체 모델을 제작하였다. 홍수 분석을 위해서는 섬진강 유역에 대해 K-Drum, K-River, K-Flood 모델을 구축하였으며, AI 하천 수위 예측 학습 모델을 개발하였다. 섬진강 디지털 트윈 유역 물관리 플랫폼을 통해 데이터 기반의 똑똑한 물관리를 구현하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.476-477
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• 2022

이 연구는 3D 개발 환경에서 사용되는 움직임의 표현 방법 중 하나인 회전기법에 대해서 설명한다. 오일러 각은 물체를 3차원 공간에 표시하기 위한 회전 방식이다. 세 개의 각도로 3차원 좌표공간 내에 모든 회전을 다룰 수 있지만, 이 방식에는 심각한 오류가 존재한다. 오일러 각으로 물체를 회전 시키면 특정 환경에서 회전하지 못하는 짐벌락 문제에 직면하게 된다. 이를 해결하기 위해, 객체를 짐벌락 없이 회전 시킬 수 있는 방법이 바로 사원수로 이루어진 쿼터니언 회전이다. 본 논문에서는 쿼터니언 기법의 설명보다는 현재 3D 개발 환경에서 사용되는지 기법을 소개하고, 이를 카메라 회전 제어에 적용하여 짐벌락을 개선하는 방법을 제안한다.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.555-561
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• 2023

In this study, we proposed a standard model for the design, construction and demonstration of the technology development and substantiation of small hydrogen powered vessel in order to respond to the alternative fuel-using vessel market that requires the use of low-carbon/carbon-free fuel as a greenhouse gas reduction measure. The hydrogen fuel cell-based electric propulsion system developed through this is optimized through performance and durability tests on the land-based test site (LBTS), and the electric propulsion system applied to this result is mounted on a small hydrogen propulsion vessel and operated. Simultaneously, through the digital twin technology between the LBTS and the hydrogen-propelled vessel on the sea, the technology that can predict and diagnose the problems that can occur in the electric propulsion system of the vessel is applied to carry out the empirical study of the hydrogen-propelled vessel. In addition, we propose a commercialization model by analyzing the economic feasibility of the demonstration vessel.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.181-187
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• 2011

본 논문에서는 홀로그램정보의 손실이 없고, CCD 화소면의 최대 활용이 가능한 in-line 형태의 광학계를 구성하고, 보다 향상된 위상 천이법을 토대로 디지털 in-line 홀로그래피 마이크로스코피를 구현하였다 이러한 구성방식으로 디지털 홀로그래피의 최대 문제인 0차 회절 항에 의한 DC잡음과 in-line 홀로그래피에서 나타나는 트윈 이미지가 효율적으로 제거됨을 실험적으로 보였고, 위상 맵핑을 통해 계량적으로 분석하였다. 또한 광학장치 컨트롤과 영상처리가 연동하여 실시간적으로 이루어지므로, 본 논문에서 연구한 DHM 방식은 앞으로 미세분석을 위한 삼차원 현미경법에 많은 응용이 이루어 질것으로 기대된다.

• 한국광학회지
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• 제21권4호
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• pp.146-150
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• 2010

디지털 홀로그래피에서 재생상을 재생할때 복소공액 홀로그램을 도입하여 위상 왜곡과 잡음이 제거된 재생 영상을 얻는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 디지털 홀로그램은 시료의 위상 정보 외에 위상 정보에 겹쳐져 있어 잡음으로 작용하는 허상, DC항 뿐만 아니라 측정 시스템의 위상 왜곡 현상도 모두 포함되어 기록된다. 기록된 홀로그램에서 시료의 위상 정보만을 분리하여 이를 재생하면 질 좋은 위상 재생상을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 복소공액 홀로그램을 이용하면 off-axis 및 in-line 홀로그래피에서 위상왜곡과 측정시스템이 가지고 있는 잡음을 제거 할 수 있음을 실험적으로 확인하였다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.60-69
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• 2020

Allowing on-site workers to access information of the construction process can enable task control, data integration, material and resource control. However, in the current practice of the construction industry, the existing methods and scope is quite limited, leading to inefficient management during the construction process. In this research, by adopting cutting edge technologies such as Augmented Reality(AR), digital twins, deep learning and computer vision with wearable AR devices, the authors proposed an AR visualization framework made of virtual components to help on-site workers to obtain information of the construction process with ease of use. Also, this paper investigates wearable AR devices and object detection algorithms, which are critical factors in the proposed framework, to test their suitability.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.229-230
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• 2022

With the development of digital technology, construction companies at home and abroad are in the process of computerizing work and site information for the purpose of improving work efficiency. To this end, various technologies such as BIM, digital twin, and AI-based safety management have been developed, but the accuracy and completeness of the related technologies are insufficient to be applied to the field. In this paper, the learning data that has undergone a pre-processing process optimized for recognition of construction information based on structural members is trained on an existing artificial intelligence model to improve recognition accuracy and evaluate its effectiveness. The artificial intelligence model optimized for the structural member created through this study will be used as a base technology for the technology that needs to confirm the safety of the structure in the future.