• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.85-91
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• 2021

방위사업청은 2012년부터 군수품의 우수한 기술력과 품질을 인증하기 위해 DQ마크(Defense Quality Mark) 인증제도를 운영하고 있다. 하지만, 현행 DQ마크 인증제도는 소프트웨어(Software, SW) 단독 제품의 품질을 검증할 수 없어 소프트웨어 제품에 직접 DQ마크 인증을 부여하지 못하고 있다. 그러므로 본 논문은 DQ마크 인증제도에서 소프트웨어 제품의 품질을 검증할 방안을 찾기 위해 DQ마크 인증제도의 인증심사 절차와 국내·외 소프트웨어 품질평가, 인증 표준을 분석하였다. 그 중 국제표준인 ISO/IEC 25000 시리즈를 따르는 GS(Good Soft) 인증제도를 DQ마크 인증제도에 적용하는 방안을 개선방안으로 제시하여 DQ마크 인증제도에서 소프트웨어 제품의 품질을 검증하여 인증을 부여할 수 있도록 인증범위의 확대를 꾀하였다. 본 논문은 DQ마크 인증제도에 GS인증제도를 도입함으로써 시스템 소프트웨어 단독 제품에 대해 DQ마크 인증을 부여할 수 있도록 기존 인증절차에서 소프트웨어 제품 품질 평가에 불필요한 절차인 공장심사의 생략과 제품심사에 GS 인증서를 제출받아 검증하는 개선된 절차를 제안했고, 부여받은 DQ마크를 활용한 방산수출의 증대와 GS인증을 통한 국방 분야 소프트웨어 제품의 품질향상을 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.888-895
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• 2020

건설산업에서 근로시간 및 인력 수급의 변화로 탈 현장 공장기반 건설(OSC : Off Site Construction)형태의 생산방식이 주목받고 있다. 과거 1991년에 PC(Precast Concrete) 공동주택의 보급 및 확대 정책이 있었지만, PC 공동 주택은 품질문제 등으로 중단된 후 현재까지 활성화되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 공동주택 부문에 OSC 기반 PC 적용을 활성화하기 위한 정책과제를 분석하고 전문가 심층 면접조사(FGI : Focused Group Interview)를 실시하여 정책 방향을 도출하고자 하였다. 과거 정책 벤치마킹을 통해 공공부문 우선 적용을 통한 PC 공동주택 물량제공, 공공택지 우선공급, 용적률 우대, 자금지원, 세제지원, 업역 구조개선, 발주방식 개선, 공장인증시스템, 전문인력 양성 등 9개 정책과제를 도출하고 FGI를 실시한 결과로 얻은 시사점은 다음과 같다. 첫째, PC 공동주택 활성화를 위해서는 공공부분의 선도적인 노력이 필요하다. 둘째, 업역의 개편이나 새로운 발주방식의 도입보다는 협업 강화를 유도하는 정책방향이 바람직하다. 셋째, 적정공사비와 품질확보를 위한 제도적 토대 위에서 PC 활성화가 추진되어야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.59-66
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• 2021

인간은 오감 (시각, 청각, 후각, 촉각, 미각) 중 시각 및 청각 정보를 위주로 사용하여 주변 물체를 인식한다. 최신의 객체 인식과 관련한 주요 연구에서는 주로 이미지센서 정보를 이용한 분석에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 다양한 chirp 오디오 신호를 관측공간에 방출하고 2채널 수신센서를 통해 echo를 수집하여 스펙트럼 이미지로 변화시킨 후 딥러닝을 기반으로 이미지 학습 알고리즘을 이용하여 3D 공간상의 객체 인식 실험을 진행하였다. 본 실험은 무향실의 이상적 조건이 아닌 일반적인 실내 환경에서 발생하는 잡음 및 echo가 있는 환경에서 실험을 진행하였고 echo를 통해 객체 인식률을 83% 정확도로 물체의 위치 추정할 수 있었다. 또 한 추론 결과를 관측공간과 3D Sound 공간 신호로 mapping 하여 소리로 출력하여 3D 사운드의 학습을 통해 소리를 통한 시각 정보를 얻을 수 있었다. 이는 객체 인식 연구를 위해서 이미지 정보와 함께 다양한 echo 정보의 활용이 요구된다는 의미이며 이런 기술을 3D 사운드를 통한 증강현실 등에 활용 가능할 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.36-42
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 인해 제조업계에서는 제조업의 인공지능을 접목시켜 효율성을 극대화하는 스마트 팩토리 붐이 일어나고 있다. 특히 자동차 부품 제조 및 생산에 널리 적용되어 불량을 낮추는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구에서는 머신러닝을 통한 불량예측을 시트 폼 발포공정에 접목시켜 발포공정의 효율성을 극대화하는 연구를 진행하였다. 자동차 시트폼 에서 주로 사용되는 폴리우레탄 폼(polyurethane foam)은 폴리올(polyol, 이하 POL)과 이소시아네이트(isocyanate, 이하 ISO)를 혼합 및 발포하는 공정으로 제조되며, 각 원료의 혼합비율과 온도의 변화에 따라 제품의 특성이 변화한다. 이에 본 연구에서는 발포공정에서 수집되는 인자별 데이터값을 머신러닝에 적용하여 불량을 예측하고자 한다. 머신러닝에 사용되는 알고리즘으로는 의사결정트리, kNN, 앙상블 알고리즘을 사용하였으며 학습은 5,147개의 데이터를 사용하였으며, 학습된 결과를 1,000개의 검증용 데이터에 적용한 결과, 세 알고리즘 중 앙상블 알고리즘에서 최대 98.5 %의 정확도를 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 발포공정에서 실시간으로 수집되는 데이터를 통해 현재 생산되는 부품의 불량 여부를 확인할 수 있으며, 나아가 각 인자를 조절하여 불량률을 개선할 수 있음을 짐작할 수 있다고 사료된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.834-841
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• 2022

최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.81-88
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• 2022

NRC (New paradigm Reinforced Concrete) 보는 강판거푸집과 함께 주보강재로 사용되는 주앵글에 기본 전단보강재로 사용되는 전단앵글을 트러스 구조형태로 용접조립한 후, 현장에서 추가적인 주 철근과 전단보강근이 배근된다. 본 연구에서는 NRC 보의 전단보강재 종류(전단앵글, 경사전단보강근, U형 덮개철근)에 따른 전단실험을 통하여 NRC 보의 전단성능평가를 실시하였다. 실험결과, 실험체별 초기균열이 발생되기전 초기강성은 유사하게 나타났으며, 모든 실험체는 전단파괴되었다. 실험체의 전단보강재가 최대내력시 항복거동하였고, 전단보강재의 보강량 증가에 따라 실험전단내력이 증가하였다. 이를 볼 때 NRC 전단보강재가 전단강도 기여분에 해당하는 전단성능을 발휘하는 것으로 판단된다. 콘크리트구조기준(KDS 14 20 22)에 의한 이론내력을 산정한 결과, 전단보강재가 배근된 NRC 보 실험체들의 실험전단내력이 이론전단내력에 비하여 37~146% 크게 나타나, 이론내력식이 NRC 실험체 상세에 대하여 안전측으로 평가하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.78-92
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• 2022

본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.435-444
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• 2022

이 논문의 주요 관심사는 세 가지이다. 첫째, 유튜브 이용자가 제20대 대통령선거의 주요 의제이자 후보자 선택의 기준인 '대장동 개발 사업' 콘텐츠를 어떤 채널을 통해 시청했는지 확인했다. 둘째, 연이어 '대장동 개발 사업' 동영상을 시청했을 때 후속 동영상의 정치적 논조가 최초 시청 동영상의 정치적 논조와 일치하는지 비교했다. 셋째, 최초 동영상과 후속 시청 동영상에 달린 댓글에 담긴 정서 유인가를 살폈다. 네트워크 분석과 내용분석 결과에 따르면 '김어준의 뉴스공장'과 'TV조선 뉴스'가 진보와 보수를 대표하는 채널이었다. 그리고 연이어 시청한 후속 채널의 정치적 성향은 진보와 보수 채널 이용자 모두 중립의 비율이 가장 높았다. 둘째, 보수 채널 이용자의 75.9%, 그리고 진보 채널 이용자의 18.5%가 동일한 논조의 후속 동영상에 댓글을 남겼다. 셋째, 진보와 보수 채널 이용자의 약 80%가 최초 시청 동영상에 남긴 댓글의 정서는 이용 채널의 정치적 성향과 일치했고, 동일한 논조의 후속 동영상을 연이어 시청했을 때도 남겨진 댓글의 90% 이상이 이용 채널의 정치적 성향과 일치했다. 연구자들은 유튜브 정치 정보 이용의 부정적 영향을 최소화하는 방안으로 뉴스 채널의 고품질 저널리즘 실천을 제안한다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권4호
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• pp.319-324
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• 2022

본 연구는 식물 공장에서 배초향(Agastache rugosa Kuntze) 재배 시, 야파시간에 따른 생육과 항산화 물질 함량에 미치는 영향에 대하여 살펴보고자 수행하였다. 본엽 4매인 배초향 묘를 백색 LEDs를 이용한 수경재배 시스템에 정식하였다. 야파처리 효과를 알아보기 위해 06시부터 광도 200μmol·m^-2·s^-1 조건으로 시간을 24시간 주기에서 18:1:2:3, 18:2:2:2, 18:3:2:1(명기:암기:명기:암기) 비율로 처리하였으며 대조구는 20:4(명기:암기)로 설정하여 4주간 재배하였다. 엽장과 엽폭, 화아수를 제외하고는 유의적 차이가 발생하지 않았다. 배초향 지상부의 항산화물질 함량은 tilianin과 acacetin이 높았고, 지하부에서는 rosmarinic acid(RA)의 함량이 유의하게 높았다. 배초향의 건물중당 RA함량은 18:1:2:3과 18:2:2:2에서 대조구보다 47.92, 51.46% 높았고, 건물중당 tilianin과 acactin은 18:3:2:1에서 유의적으로 높게 나타났다. 야파처리를 하였을때 동일한 누적 광량으로 인해 생육 차이를 보이지 않았지만, 18:2:2:2의 야파처리가 총 폴리페놀 함량이 높게 나타났다. 따라서 인공광을 이용한 배초향 재배 시스템에서 야파처리를 통하여 생육 저하 없이 배초향의 항산화 물질 증대 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1245-1255
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• 2022

테라노바 만 폴리냐(Terra Nova Bay polynya, TNBP)는 강한 활강풍에 의해 형성되는 동남극의 대표적인 연안 폴리냐이다. TNBP는 동남극의 주요 해빙 생산지 중 하나이며 지역적 해류 순환과 주변 해양 생태계에 큰 영향을 미치기 때문에 시계열 모니터링을 통해 면적의 변화와 발달 특성을 분석하는 것이 매우 중요하다. 이 연구에서는 2007년 4월부터 2022년 4월까지 획득된 인공위성 영상레이더(synthetic aperture radar, SAR) 및 광학영상으로부터 연안 폴리냐의 대표적 특징인 Langmuir circulation에 의한 줄무늬와 폴리냐와 주변 해빙 사이의 경계를 탐지하여 TNBP의 영역을 정의하고 면적과 발달 특성을 분석하였다. TNBP는 강한 활강풍이 부는 남극의 겨울철(4-7월)에 빈번하지만 작은 면적으로 발생하는 반면, 해빙의 두께가 상대적으로 얇은 3월과 11월에는 큰 면적으로 발달하는 것이 확인되었다. 위성 관측 시각 이전의 12시간 평균 풍속은 TNBP 면적과 0.577의 상관계수를 보였으며, 이는 바람이 TNBP의 형성에 상당한 영향을 미치며 발달 과정에는 바람 이외의 다른 환경 요인들도 영향을 미칠 수 있음을 나타낸다. TNBP의 발달 방향은 풍향에 지배적인 영향을 받으며, 국지적인 해류 순환이 일부 영향을 주는 것으로 파악되었다. 이 연구의 결과는 TNBP 발달 특성의 명확한 규명을 위해 바람 외에도 해빙, 해양, 대기 관련 환경 요인들의 영향도가 복합적으로 분석되어야 함을 제시한다.