• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.239-247
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• 2015

최근에 자동차 사고발생 빈도수가 높은 정면충돌사고와 추돌사고에 대해 사회적 관심도 높아지면서 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 자동차 충돌사고에서 재구성을 위한 유효충돌속도와 인체상해발생정도의 관계를 과학적으로 분석하여 관련 모형식을 제시하였으며, 인체상해가 가능한 자동차 실차실험의 한계가 명확하므로 이를 대신하여 각종 충돌실험자료와 인체실험자료 등을 심층 분석하고자 하였다. 그 결과로 정면 및 추돌사고의 경우에는 유효 충돌속도가 7 km/h 이하에서는 상해가 발생하지 않는 임계치를 나타냈으며, 충돌속도와 소성변형량 정도를 통해 상해정도가 유효충돌속도에 선형적으로 비례하는 모형식을 제시하였다. 따라서 본 연구를 통하여 새롭게 제시된 유효충돌속도와 상해발생정도의 추정모형은 사고재구성에서 최소한의 공학적 판단기준으로 활용 가능하여 법적 분쟁시 유익한 정보를 제공할 것으로 사료된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제39권5호
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• pp.213-219
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• 2018

Stomach cancer is the most diagnosed cancer in Korea. When gastric cancer is detected early, the 5-year survival rate is as high as 90%. Gastroscopy is a very useful method for early diagnosis. But the false negative rate of gastric cancer in the gastroscopy was 4.6~25.8% due to the subjective judgment of the physician. Recently, the image classification performance of the image recognition field has been advanced by the convolutional neural network. Convolutional neural networks perform well when diverse and sufficient amounts of data are supported. However, medical data is not easy to access and it is difficult to gather enough high-quality data that includes expert annotations. So This paper evaluates the efficacy of transfer learning in gastroscopy classification and diagnosis. We obtained 787 endoscopic images of gastric endoscopy at Gil Medical Center, Gachon University. The number of normal images was 200, and the number of abnormal images was 587. The image size was reconstructed and normalized. In the case of the ResNet50 structure, the classification accuracy before and after applying the transfer learning was improved from 0.9 to 0.947, and the AUC was also improved from 0.94 to 0.98. In the case of the InceptionV3 structure, the classification accuracy before and after applying the transfer learning was improved from 0.862 to 0.924, and the AUC was also improved from 0.89 to 0.97. In the case of the VGG16 structure, the classification accuracy before and after applying the transfer learning was improved from 0.87 to 0.938, and the AUC was also improved from 0.89 to 0.98. The difference in the performance of the CNN model before and after transfer learning was statistically significant when confirmed by T-test (p < 0.05). As a result, transfer learning is judged to be an effective method of medical data that is difficult to collect good quality data.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.843-856
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• 2023

전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.47-56
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• 2020

주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권12호
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• pp.91-98
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• 2012

기존의 설계방식 및 유한요소법에 의해 모델링된 해상풍력 기초의 거동특성을 비교하였고, 확률론적 측면에서 기초형식에 따른 해석사례를 비교 분석하였다. 동일한 수심 및 지반조건에서 동일한 형식의 기초를 설계할 경우 가정모델에 따른 거동양상을 비교한 결과 지반의 강성을 고려하는 가상고정식과 분포 스프링식은 부재력에 차이가 크지 않은 반면, 이를 고려하지 않는 지반고정식은 상대적으로 부재력이 작게 산정됨으로써 보다 불안정한 설계를 유도하는 경향이 있었다. 다시 말해 기초와 지반의 상호관계는 해석결과에 크게 영향을 미치므로 지반의 강성을 고려함이 합리적이다. p-y 방법과 FEM 모델을 이용하여 각각 동일한 모노파일을 해석한 결과 상 하부에서 상당한 오차가 발생하였고, 특히 직경이 큰 경우에 파일 하부에서의 오차가 크게 나타남으로써 5m 이상의 대구경 모노파일 설계 시는 FEM 등 정밀해석이 병행되어야 하며, 해저지반 특성의 면밀한 고려와 공학적 판단이 필요하다. 트라이포드 및 모노파일 형식의 기초를 동일한 수심 및 지반조건에 대하여 신뢰성을 해석한 결과 트라이포드 형식의 파괴확률이 매우 작게 산정되었고, 모노파일 형식은 파괴확률이 비교적 크게 산정되어 안전도가 낮게 평가될 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.52-60
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• 2018

최근 자동차 산업에서는 연비향상 및 안전규제 강화에 따라 차량 경량화가 필수적으로 요구됨에 따라 DP강(Dual Phase steel), CP강(Complex Phase steel), MS강(Martensitic Steel), TRIP강(Transformation Induced Plasticity steel), TWIP강(Twinning Induced Plasticity steel) 등과 같은 인장강도 700MPa 이상인 초고장력강(Ultra High Strength Steel)의 적용이 증가하고 있다. 초고장력강을 차체에 적용하기 위해서는 용접공정이 필수적이며, 원가 측면에서 유리한 전기저항점용접(Resistance Spot Welding, RSW)이 차체 용접에서 80%이상으로 가장 많이 적용되고 있다. 초고장력강은 강도향상을 위해 합금원소 함량을 늘이기 때문에 일반적으로 용접성이 열악한 것으로 알려져 있다. 이러한 초고장력강의 저항점용접의 경우 적정 용접조건 영역이 축소되고 용접부에서 계면파단 및 부분계면파단이 발생하는 것으로 보고되어 있어 결함 및 품질을 실시간으로 예측할 수 있는 용접품질 판정 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 저항 점 용접을 수행할 때 검출되는 2차 회로 공정 변수를 이용하여 용접부의 동저항을 모니터링하고, 이 동저항 패턴에서 용접 품질 판단에 필요한 인자들을 추출하였다. 추출한 인자들을 상관분석하여 용접 품질과의 상관성을 파악하였으며, 상관성이 높은 인자들을 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 이를 근거로 현장 적용이 가능한 회귀 모델을 제시하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.12-22
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• 2013

건설 산업 생애주기 전반에 걸친 정보를 BIM을 활용하여 관리할 수 있게 되었다. 그 중에서도 BIM기반 물량산출은 공사비와 직결되는 중요한 관리 요소로서 사업 타당성 및 경제성 분석을 위한 필수적인 관리 요소 중에 하나이다. 또한, BIM기반 물량산출 Data는 작업자마다 물량산출 결과가 상이하게 나타날 수 있으므로 BIM모델 구축에 대한 정확한 기준이 필요하다. 이러한 BIM기반 물량 산출은 정보의 신뢰성과 정확도 측면에서 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 BIM기반 물량산출 결과의 정확도 및 신뢰성을 판단하고, BIM 모델링의 현실적이고 바람직한 방법을 제시하고자 단위세대 내부 마감재를 개별부재와 복합부재로 모델링하여 산출되는 BIM기반 물량산출 결과를 정량적으로 비교 검증하였다. 연구의 결과, 정확한 BIM기반 물량산출을 위해서는 다양한 마감재를 개별부재로 모델링하는 것이 바람직하지만, 작업의 생산성 측면에서 보다 현실적인 BIM기반 물량산출을 위해서는 개별부재와 복합부재를 병용하여 모델링 작업을 실시하는 것이 현실적인 BIM 모델링 방법임이 검증되었다.

• 대한교통학회지
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• 제32권5호
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• pp.554-566
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• 2014

VMS의 운영적인 제공 목표는 운전자들의 경로선택을 통한 효율적인 시스템을 운영하는 것이다. VMS 정보 제공문제를 포함한 교통문제들은 게임이론을 통해 모형화 될 수 있지만 대다수의 연구들은 게임이론을 통하여 동일한 정보를 제공받더라도 운전자의 반응이 다양하게 나타나는 점을 반영하지 못하였다. 본 연구는 VMS교통정보에 대한 운전자들의 정보에 대한 반응을 진화적 게임모형을 활용하여 분석하고자 하였다. 실제 소통정보 및 VMS 정보 제공이력을 기초로 VMS정보에 따른 운전자들의 행동특성을 진화 게임이론에 적용해보았다. 분석결과 운전자들의 경로선택 비율은 VMS정보를 통한 기대통행시간과 진입교통량에 따라 달라지는 보수에 의해 결정되었다. VMS 정보는 진화적 게임의 보수에 영향을 미친다. 운전자들이 최초 어떠한 비율로 경로를 선택하더라도, 주기가 지남에 따라 진화적으로 안정한 상태로 수렴될 수 있는 것을 확인하였다. 또한 VMS정보가 과도한 통행시간이나 과소 통행시간을 제공할 경우 진화적으로 안정화되지 못하여 혼란이 가중될 수 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로 교통문제와 같이 다른 운전자의 전략을 정확히 예측할 수 없고, 운전자 집단 간의 반복, 경험에 의해 합리적인 정보판단을 수행하는 경우, 진화 게임이론을 통해 전략적인 VMS 정보를 제공할 수 있을 것이라 기대할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-120
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• 2018

혈관 질환 검사는 일반적으로 혈관 조영술(angiography)과 CT 혈관 조영술(CT angiography) 등을 통해 이루어지며, 대부분 검사자의 육안을 통한 주관적 판단에 의존하여 진단이 이루어진다. 본 논문에서는 의료영상으로부터 재구성된 3차원 혈관 내벽 모델로부터 대표적 혈관질환에 해당하는 협착과 팽창 질환 의심 영역을 탐색하는 방안을 제안한다. 먼저, 의료영상에서 재구성된 3차원 혈관 내벽 모델로부터 혈관에 대한 골격 곡선(curve skeletons)과 외곽선(contours)을 생성하고, 생성된 골격 곡선을 가지 단위로 분할한 후, 가지에 속하는 각 노드에 대한 외곽선의 면적을 계산한다. 그런 다음, 계산된 외곽선들의 면적에 대해 평균 면적 및 최대/최소 면적, 그리고 인접 노드들 간의 외곽선 면적 차이를 고려하여 협착 및 팽창 질환의심 영역에 해당하는 노드들을 탐색한다. 다음으로 탐색된 의심 영역들을 적절하게 시각화함으로써 혈관질환의 진단을 지원한다. 제안된 방안을 구현하여 몇 가지 3D 인체 혈관모델에 적용한 결과 질환 의심 영역이 잘 찾아짐을 확인하였다. 이를 통해 제안된 방안의 유용성을 보인다.

• 한국안전학회지
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• 제25권6호
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• pp.34-39
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• 2010

본 연구는 건설현장에서 사용하고 있는 타워크레인에 대한 검사기관의 검사결과를 토대로 위험성과 중요도를 미리 검토하고 분석하여, 상호간의 검사 기준에 대한 판정기준을 정립하고 검사능력을 UP-Grade 시킬 수 있는 기회로 활용하기 위한 방안으로, 적절한 평가방법을 도입하여 객관적인 평가 모텔을 제시하는데 목적이 있다. 타워크레인은 건축물 또는 구조물 등, 건설현장에 설치되어 짧게는 2~3개월부터 2년 남짓 동안 지상에서 20~150M 이상 높은 곳으로 건설자재와 중량물 등을 실어 나르는 기계장치로, 건설 현장에서는 없어서는 안될 중요한 설비이다. 그러나 설치해서 사용하는 기간이 짧고, 건설 현장의 기술자들이 타워크레인에 대한 전문 기술력이 부족하여 체계적이고 정량적인 안전관리가 이루어지지 않고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 전문가들의 지식과 경험을 바탕을 한 지식기반기법과 타워크레인에 적용 가능한 RBI절차 연구의 일환으로 정량적 위험우선순위를 FMEA기법을 활용하여 RPN을 적용시켜 보았다. 일반적인 RBI 80/20 Rule을 적용시켜 보았을 때, 위험도가 높은 부분은 와이어로프, 권과방지장치 및 브레이크와 권상감속기 등으로 나타났다. 하지만, 아직 타워크레인에 대한 위험분석이 제대로 이루어지지 않아 미흡한 부분이 많지만, 본 연구를 시작으로 좀 더 경험과 지식이 풍부한 전문가들이 나서서 중요 정보를 공유하고 data base화 하여, 타워크레인에 대한 활발한 RBI 기법의 보완과 지속적인 연구개발이 필요하다.