• 한국음향학회지
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• 제41권5호
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• pp.589-600
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• 2022

탄도형 체외 충격파 치료기의 출력 에너지를 측정하는 Dry Test Bench(DTB)의 신뢰성을 검증하기 위해, 상용 탄도형 충격파 치료기에 대해 Laser Doppler Vibrometer(LDV)로 측정된 충격파의 음향 에너지와 비교했다. 실험 결과, DTB로 측정된 역학적 에너지는, 동일한 출력 설정에서, 5 % 이내의 변동성을 보이며, 치료기의 전 출력 설정 범위에서 LDV로 측정된 충격파의 음향 에너지와 선형적인 상관성(adj. R² = 0.991)을 확인했다. 두 측정 방법의 상관성과, LDV을 이용하여 공기 및 수중에서 측정된 충격파 음향 에너지의 상관성(adj. R² = 0.995)을 통합하면, DTB 측정으로부터 수중에서 발생된 충격파의 energy flux density를 평균 7.85 % 오차로 추정된다. DTB는 치료기의 출력에너지에 대한 정보만 제공하기 때문에, IEC61846 및 IEC63045에서 요구하는 다양한 충격파의 음향 출력을 시험하는 도구로 적합하지 않다. 그러나 측정 원리가 단순하고 사용이 용이한 DTB는 제조사 및 사용자가 탄도형 Extracorporeal Shock Wave Therapy(ESWT) 치료기의 성능을 관리하는 목적으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.1-10
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• 2022

국방 분야는 아군 피해를 최소화하고 전투 효과를 향상하기 위해 무인 시스템을 운용한다. 해군의 무인수상정(USV, Swarm Unmanned Surface Vehicle)은 통신범위 내 군집 형성과 USV 간의 상황인식 정보공유를 통해 임무를 수행한다. 본 논문은 무인수상정의 내부 연동 및 외부 연동을 위한 인터페이스 연동어댑터 시스템(IAS, Interface Adapter System)을 제안한다. IAS는 USV의 자율운항 경로생성과 무장할당을 계획하는 임무계획 부체계(MPS, Mission Planning Subsystem)의 타 부체계 간 연동을 담당하며, 주요 기능은 MPS와 타 부체계 간 인터페이스 데이터를 실시간으로 교환하는 것이다. 이를 위해, MPS의 기능 요구사항과 연동 메시지를 식별 및 분석하였고, 실시간 분산처리 미들웨어를 활용하여 IAS를 구현하였다. 실험은 군집 USV 시뮬레이션 환경을 통한 다수의 통합시험을 수행하였으며, 지연시간과 연동 메시지 손실률을 측정하였다. 그 결과, 제안한 IAS는 MPS와 타 부체계 간 성공적인 가교역할을 수행할 것으로 기대한다.

• 대한한방부인과학회지
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• 제35권3호
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• pp.105-121
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• 2022

Objectives: It is a statistical analysis study to examine the results of CaPSPI (Diagnostic System for Climacteric and Postmenopausal Syndrome Pattern Identification), developed for objective defecation of climacteric and postmenopausal syndrome. Methods: Total 341 people's questionnaire responses were statistically analyzed. 275 people involved in developing CaPSPI 2018 (E) and 146 people involved in 2019-2020 study of research1,3). Results: The frequency of diagnosis for examination was the highest at liver depression, 93.8% for 320 times, the lowest at heartheat, 62.8% for 214 times. The frequency of treatment for examination was the highest at liver depression, 54.3% for 185 times, and the lowest at dual deficiency of heart-spleen, 16.7% for 57 times. The diagnosis ratio was the lowest at dual deficiency of heart-spleen, 19.72%, and the highest at liver depression, 57.81%. As a result of comparing these diagnoses with the Kupperman's index, all showed significant differences. As a result of comparing these disease elements, all showed significant differences. The correlation between diagnosis and dialectic elements was found to have similar results with the korean medical pathology, and in 7 dialectics except for heartheat, the treatment version was more severe or progressing to perjury than for examination. Conclusions: The CaPSPI shows the characteristics of korean medicine well, and it is needed to utilize the high correlative disease elements to upgrade the system.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.35-44
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• 2022

V_S30지도는 부지증폭을 나타내는 주요 변수로 임의의 부지에서 지반운동을 예측하는 ShakeMap의 핵심 변수로 사용된다. 하지만, 한반도의 지질특성과 지형특성을 고려하는 V_S30지도는 아직 제시된 적이 없다. 이번 연구에서는 지질과 지형을 고려하는 V_S30지도를 작성하기 위해 전단파 속도 주상도로부터 계산 또는 추정된 1,101개의 V_S30과 한반도 광범위 지질, 지형정보 레이어를 수집하였다. 이러한 데이터와 일반선형회귀분석 방법을 사용하여 V_S30 추정 모델을 개발하였다. 모델은 지질분류에 따라 매립지, 신생대 제4기 퇴적층, 중생대 그룹, 선캄브리아기와 해양층으로 구분된 후 지형정보의 함수로 제안되었다. 지도의 해상도는 기상청에서 기존에 진도추정을 위한 ShakeMap 구동에 사용하는 미국지질조사국(USGS)의 지도의 2배로 하였다. 그 결과, 프락시 기반 V_S30지도의 대수로그 잔차의 표준편차는 0.233으로 USGS의 V_S30 지도의 표준편차인 0.387보다 낮은 수치를 보인다. 본 연구에서 개발한 V_S30지도를 사용한다면 ShakeMap의 불확실성이 줄어들 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.51-58
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• 2022

첨단 운전자 보조 시스템(advanced driver assistance system)의 주요 기능 중 하나인 주행 가능 영역 검출은 차량이 안전하게 주행할 수 있는 영역을 검출하는 것을 의미한다. 주행 가능 영역 검출은 운전자의 안전과 밀접한 연관이 있으며 실시간 동작과 높은 정확도 성능을 요구한다. 이러한 조건들을 충족하기 위해, 영상의 각 행에서 도로 시차 값을 계산하여 주행 가능 영역을 검출하는 V-시차 기반 방법이 폭넓게 사용된다. 그러나 V-시차 기반 방법은 시차 값이 정확하지 않거나 객체의 시차 값이 도로의 시차 값과 동일한 경우, 도로가 아닌 영역을 도로로 오검출할 수 있다. 또한, 고속도로 및 시골길과 같이, 초목을 포함한 도로 환경에서 초목의 시차는 도로의 시차 특성과 매우 유사하기 때문에 초목 영역이 주행 가능 영역으로 오검출될 수 있다. 이에 본 논문에서는 V-시차의 특성으로 인한 오검출 횟수를 감소시킴으로써 초목 영역을 포함한 도로 환경에서 높은 정확도를 갖는 주행 가능 영역 검출 방법 및 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 KITTI road dataset의 289장 영상을 사용하였을 때, 제안하는 방법은 90.12%의 정확도와 97.96%의 재현율을 보인다. 또한, 제안하는 하드웨어 구조를 FPGA 플랫폼에 구현하였을 때, 제안하는 하드웨어 구조는 8925개의 slice registers와 7066개의 slice LUTs를 사용한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권1호
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• pp.1-10
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• 2022

완전연결신경망은 다양한 문제를 해결하는데 널리 사용되고 있다. 완전연결신경망에서 비선형활성함수는 선형변환 값을 비선형 변환하여 출력하는 함수로써 비선형 문제를 해결하는데 중요한 역할을 하며 다양한 비선형활성함수들이 연구되었다. 본 연구에서는 완전연결신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 간단히 파라메트릭 활성함수들을 더함으로써 만들어낼 수 있다. 파라메트릭 활성함수는 입력데이터에 따라 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 도입하여 손실함수를 최소화하는 방향으로 최적화할 수 있는 함수이다. 파라메트릭 활성함수들을 결합함으로써 더욱 다양한 비선형간격을 만들어낼 수 있으며 손실함수를 최소화하는 방향으로 파라메트릭 활성함수들의 파라미터를 최적화할 수 있다. MNIST 분류문제와 Fashion MNIST 분류문제를 통하여 결합된 파라메트릭 활성함수의 성능을 실험하였고 그 결과 기존에 사용되는 비선형활성함수, 파라메트릭 활성함수보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권1호
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• pp.127-134
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• 2022

현재 국내 건설업에서는 꾸준히 증가하는 건설재해를 예방하기 위해 다양한 정책적 노력과 연구가 활발하게 진행되고 있다. 기존 연구에서 건설재해 예방을 위해 개발한 예측 모델의 경우, 주로 정형데이터만을 활용하였기에 건설현장의 다양한 특성을 충분히 고려하지 못한 예측 결과가 도출되었다. 따라서, 본 연구에서는 정형데이터와 텍스트 형식의 비정형데이터를 동시에 활용하여 건설현장의 특성을 충분히 고려할 수 있는 기계학습 기반 건설재해 사전 예측 모델을 개발하였다. 본 연구는 기계학습을 위해 건설공사 안전관리 종합정보망(CSI)의 최근 3년간 건설재해 데이터 6,826건을 수집하였다. 수집된 데이터 중 정형데이터의 학습은 5가지 알고리즘의 성능 분석을 통해 Decision forest 알고리즘을 사용하였고 비정형데이터의 학습은 BERT 언어모델을 사용하였다. 정형 및 비정형데이터를 동시에 활용한 건설재해 예측 모델의 성능 비교 결과, 정형데이터만을 활용한 경우보다 약 20 % 향상된 95.41 %의 예측정확도가 도출되었다. 본 연구 결과, 비정형데이터를 동시에 활용함으로써 예측 모델의 효과적인 성능 향상을 확인하였으며, 보다 정확한 예측을 통한 건설재해 저감을 기대할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.351-357
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• 2021

분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.439-448
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• 2021

교통사고 원인 중 가장 큰 비율을 차지하는 것이 운전자의 부주의로서 이를 검출하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 부주의한 운전자를 정확히 검출하고, 검출된 운전자의 모습에서 가장 특징적인 영역을 선정(Localize)하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 부주의를 검출하기 위해서 CAM(Class Activation Map) 기반의 전체 클래스를 분류하는 CNN 모델과 이 모델에서 혼동하거나 공통된 특징 영역을 갖는 클래스들에 대한 상세 분류가 가능한 네 개의 서브 클래스 CNN 모델을 계층적으로 구성한다. 각 모델에서 출력한 분류 결과는 CNN 특징맵들과의 매칭 정도를 표현하는 새로운 특징으로 간주해서 수평적으로 결합하고 학습하여 분류의 정확성을 높였다. 또한 전체 및 상세 분류 모델의 분류 결과를 반영한 히트맵 결과를 결합하여 이미지의 특징적인 주의 영역을 찾아낸다. 제안한 방법은 State Farm 데이터 셋을 이용한 실험에서 95.14%의 정확도를 얻었으며, 이는 기존에 동일한 데이터 셋을 이용한 결과 중 가장 높은 정확도인 92.2%보다 2.94% 향상된 우수한 결과이다. 또한 전체 모델만을 이용했을 때 찾아진 주의 영역보다 훨씬 의미 있고 정확한 주의 영역이 찾아짐을 실험으로 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.116-125
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• 2022

최근의 테러의 양상은 수단, 대상, 지역 등에 있어 다양한 특징이 있다. 특히 2001년 발생한 미국 911 테러로 인해 각국의 테러에 대한 패러다임이 바뀌었으며, 한국도 이에 동참하여 2016년부터 테러방지법을 제정·시행하고 있다. 이를 기반으로 화생방테러가 일반테러에 포함되어 경찰청에서 컨트롤타워 역할을 수행하며 환경부 등 관련 유관기관에서 지원하는 체계가 구축·운용 중이다. 하지만 경찰 내 화생방테러에 대비한 조직체계, 인력구성, 운용 중인 장비·물자 등에서 제한사항이 확인하였다. 이를 바탕으로 화생방테러 역량을 강화할 수 있는 개선방안으로 경찰청 내 화생방테러 전담조직 및 연구조직의 신설, 화생방테러 특성에 맞는 전자식 장비의 확충등을 제안하였다. 화생방테러 대응의 한계를 극복하기 위해 제시된 개선방향을 통해 경찰의 현장대응역량이 강화될 수 있을 것으로 기대된다.