차량이 얼마나 존재하고 어디에 존재하는지는 교통정보를 반영하는 GeoAI 기반 도시 환경의 구현에서 필수적으로 파악되어야 할 요소이다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추출에 유용한 딥러닝 모델인 Mask R-CNN을 이용하여 차량 데이터를 학습시키고 드론으로 촬영한 실제 항공 영상에서 차량 검출 유무를 검증하였다.
정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.
RFTS(Radio Frequency Test Set)은 저궤도 위성과 정지궤도 위성의 AI&T 기간 동안 TC&R RF 서브시스템을 검증하는 필수 장비이다. 본 논문에서는 새로운 RFTS의 상세 설계 내용을 제시하는데 기존의 RFTS와 달리 위성 프로젝트 별 시험 수행 시 수정 없이 바로 적용할 수 있도록 하였다. 하드웨어와 소프트웨어는 이를 만족하도록 설계 되었고 기능 별 모듈화와 상용품 사용의 확장으로 보다 손쉬운 제어와 운용이 될 수 있도록 하였으며 시스템의 신뢰성 향상을 가져오도록 하였다. 또한 보다 정확한 기준 클락을 채택하여 RF 측정에 대한 신뢰도를 높였다.
본 연구는 오픈사이언스 연구환경 변화가 가속화되면서 데이터 공유의 새로운 채널로 인정받고 있는 데이터 출판에 대한 국내 연구자의 경험과 인식을 조사하고자 수행되었다. 문헌조사와 국내 과학기술분야 5개 정부출연연구기관 연구자와 GeoAI 데이터학회 회원을 대상으로 설문조사를 실시하여, 데이터 출판에 대한 인식 정도를 측정하였다. 연구결과, 국내 연구자들은 데이터에 대한 설명제공, 데이터로의 안정적 접근, 인용, 동료심사를 통한 품질확인을 데이터 저널의 장점으로 인식하였으나, 연구실적으로써의 데이터 논문 인정에는 낮은 인식수준을 보였다. 또한 데이터 상세설명, 메타데이터 기술, 영구식별기호 부여 순으로 데이터 출판 속성을 인식하고 있었으나 리포지터리에 데이터 제출과 동료심사에 대해서는 상대적으로 낮았다. 데이터 출판 촉진 요인으로 데이터 논문작성과 리포지터리 연계를 지원하는 투고심사시스템 개발과 데이터 인용을 지원하는 리포지터리 개발의 필요성이 확인되었다. 국내 연구자들의 데이터 출판 경험과 인식은 향후 데이터 출판 서비스와 인프라 구축을 위한 중요한 기초가 될 것이다.
최근 딥러닝의 발전으로 의미론적 분할을 통한 토지피복 분류 방법들이 제안되고 있다. 그러나 기존의 딥러닝 기반 모델들은 영상 정보만을 이용하기 때문에 시공간적 일관성을 담보할 수 없는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 좌표 정보를 활용한 토지피복 분류 모델을 제안한다. 먼저 암시적 신경 표현 기법인 다중해상도 해시 인코더를 위경도 좌표계로 확장한 좌표 해시 인코더를 통해 좌표의 특징을 추출하였다. 다음으로 추출된 좌표 특징을 다양한 단계의 U-net 디코더와 결합하는 아키텍처를 제안하였다. 실험 결과, 제안 방법이 약 32% 향상된 분류 정확도를 보였고, 시공간적 일관성이 향상됨을 확인하였다.
In perspective of saving natural resource and energy, today's automobiles are in process of regenerating by smaller and lighter. In order to achieve the sufficiency on the consumption of the fuel, new mechanism and new assembly are required. Therefore the expectations on the new materials are very high. Especially, AI materials are widely used to reduce the weight. AI that is used in automobiles is mostly casting material, and according to the innovation of technique is in rapid development. AI Die casting is an important field as today's trend of lightweight on automobiles. One of the parts in steering system, Valve Housing plays a role of reduce the operating effort of drivers. Unfortunately, the Valve Housing which is widely reliable to the most automobiles are not developed at this moment in our automobile industry. Therefore, they are produced by casting method which cost three times or even more expensive in production. If Valve Housing, which is a part of steering system is produced by Gravity Casting, the space that manufacturing equipment will be increased, and more time and workers would be brought into service. For such reason, Die Casting would replace Gravity Casting in order to minimize cost of time, manpower, and working space.
4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.
위성의 발달에 따라 고해상영상이 등장하게 되었고 지표상태 분석에 매우 유용하게 되었다. GeoWatch는 지능형 영상처리 시스템으로서, 고해상도 영상을 이용하여 디지타이징, 지리보정, 강조, 여러 가지 연산, 식생지수 분석, 등을 하여 지표면 분석 등을 할 수 있는 시스템이다. 도한 지능형 분석 방법등 여러 가지 기법을 이용하여 변화지역분석, 토지 분류, 도시정보추출 등을 수행한다. 이 시스템의 강점은 full scene 영상같은 대용량 영상을 다룰 경우 역동적인 알고리즘 저장 방식을 채택하였고, 자동메뉴 생성, 사용자 편의를 위한 비쥬얼 프로그래밍 환경 등을 제공한다. 이 시스템은 또한 위성영상 위에 벡터를 중첩하여 분석하거나 수정 작업을 할 수 있고, 3차원 비행 시뮬레이션도 가능하다. 이 시스템은 영상 처리 모듈 외에도 영상 변환 및 수정 유틸리티 기능을 많이 제공한다. 본 논문에서는 또한 지능형 영상 분석 방법 뿐만 아니라, 대용량처리나, 비쥬얼 프로그램을 위한 디자인 개념을 제공한다.
Accurately estimation of the geo-mechanical parameters in Artificial Ground Freezing (AGF) is a most important scientific topic in soil improvement and geotechnical engineering. In order for this, one way is using classical and conventional constitutive models based on different theories like critical state theory, Hooke's law, and so on, which are time-consuming, costly, and troublous. The others are the application of artificial intelligence (AI) techniques to predict considered parameters and behaviors accurately. This study presents a comprehensive data-mining-based model for predicting the Young's Modulus of frozen sand under the triaxial test. For this aim, several single and hybrid models were considered including additive regression, bagging, M5-Rules, M5P, random forests (RF), support vector regression (SVR), locally weighted linear (LWL), gaussian process regression (GPR), and multi-layered perceptron neural network (MLP). In the present study, cell pressure, strain rate, temperature, time, and strain were considered as the input variables, where the Young's Modulus was recognized as target. The results showed that all selected single and hybrid predicting models have acceptable agreement with measured experimental results. Especially, hybrid Additive Regression-Gaussian Process Regression and Bagging-Gaussian Process Regression have the best accuracy based on Model performance assessment criteria.
지하정보의 활용에 관한 방법론적인 관점에서 인공지능기술과 데이터베이스의 활용은 최근 지구과학의 여러 분야에서 그 구체적인 적용방법이 모색되고 있다. 본 연구에서는 공학적으로 주요한 용도로 활용되는 그라우팅 공법과 관련하여 과학적인 접근방법이 필요한 그라우트의 주입제어 문제에 집중했다. 이 문제에 대한 방안으로서 암반의 특성에 따라 그라우트의 주입과정에서 동적으로 변화하는 변수들을 데이터베이스로 구축하고 이와 더불어 그라우트 밸브의 최적의 조정치를 유도하는 Fuzzy-neural hybrid system을 활용하는 방법론에 대한 개념적인 모델을 고안했다. 고안한 모델을 네 가지 사례에 적용한 결과 그라우트 밸브의 조정치가 그라우트의 주입과정에서 수반되는 역학적인 현상에 대해 합리적으로 유도되었다. 그러므로 이 모델의 알고리즘이 그라우트의 주입을 제어하는 도구로서 발전할 수 있으리라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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