• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.1-9
• /
• 2021

본문에서는 순수 함수형 언어인 하스켈로 작성된 심볼릭 실행의 병렬화를 위한 상태 모나드 기반의 라이브러리에 결정적 병렬화를 적용하기 편리한 API를 설계/구현하고 멀티코어 컴퓨터에서 벤치마크를 통해 실제 성능을 향상을 확인해 본다. 일반적으로 순수 함수형 프로그램은 병렬화가 쉽다고 알려져 있으나 실제 구현에서 핵심 알고리듬 외적인 부분에서 의도치 않은 순차적 데이터 의존성의 발생으로 병렬화가 어려워질 수 있다. 심볼릭 실행 구현에서는 지금껏 사용했던 변수와 겹치지 않는 새 이름을 생성함으로써 서로 다른 범위의 이름이 같은 변수끼리 혼동하는 착오를 피하는 방식을 종종 활용한다. 그런데 이를 순차적 상태 관리로 구현한 경우가 많아 병렬화에 걸림돌이 된다. 이 논문에서는 하스켈의 범용적 이름 관리 라이브러리인 unbound-generics의 새 이름 생성 기능에 순차적 의존성을 회피할 수 있는 확장 기능을 제공함으로써 병렬적 심볼릭 실행 구현을 간소화하는 데 기여하였다. 우리가 구현한 병렬화 확장의 특징은 기존 unbound-generics 라이브러리의 내부 구현을 그대로 유지한 상태의 확장이라는 점으로, 기존에 unbound-generics로 작성된 순차적 심볼릭 실행기의 성능 저하 우려가 전혀 없다는 점이다. 따라서 병렬화가 필요한 부분에만 확장 기능을 적용하는 방식으로 활용하여 성능을 개선할 수 있다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제30권1호
• /
• pp.93-105
• /
• 2022

With the exploitation of natural resources in China, underground resource extraction and underground space development, as well as other engineering activities are increasing, resulting in the creation of many defective rocks. In this paper, uniaxial compression tests were performed on rocks with double holes and fractures at different angles using particle flow code (PFC2D) numerical simulations and laboratory experiments. The failure behavior and mechanical properties of rock samples with holes and fractures at different angles were analyzed. The failure modes of rock with defects at different angles were identified. The fracture propagation and stress evolution characteristics of rock with fractures at different angles were determined. The results reveal that compared to intact rocks, the peak stress, elastic modulus, peak strain, initiation stress, and damage stress of fractured rocks with different fracture angles around holes are lower. As the fracture angle increases, the gap in mechanical properties between the defective rock and the intact rock gradually decreased. In the force chain diagram, the compressive stress concentration range of the combined defect of cracks and holes starts to decrease, and the model is gradually destroyed as the tensile stress range gradually increases. When the peak stress is reached, the acoustic emission energy is highest and the rock undergoes brittle damage. Through a comparative study using laboratory tests, the results of laboratory real rocks and numerical simulation experiments were verified and the macroscopic failure characteristics of the real and simulated rocks were determined to be similar. This study can help us correctly understand the mechanical properties of rocks with defects and provide theoretical guidance for practical rock engineering.

• 한국측량학회지
• /
• 제39권6호
• /
• pp.381-392
• /
• 2021

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 이미지를 활용하여 수치지도 지형지물 표준 코드에서 정의하고 있는 건물 8종에 대하여 딥러닝 기반의 객체 탐지 분석을 수행하였다. UAV로 촬영한 이미지 509매에 대하여 이미지 라벨링을 하였고 YOLO (You Only Look Once) v5 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 실험 및 분석은 오픈소스 기반의 분석 플랫폼과 알고리즘을 적용하여 데이터를 분석하였으며 분석결과 88%~98%의 예측 확률로 건물 객체를 탐지하였다. 또한 학습데이터의 구축 및 반복 학습의 과정에서 건물 객체 탐지의 높은 정확도를 위해 필요한 학습 방식 및 모델 구축방식을 분석하였고, 학습한 모델을 다른 영상자료에 적용하는 방안을 모색하였다. 본 연구를 통해 고효율 심층 신경망과 공간정보데이터가 융합하는 모델을 제안하며 공간정보데이터와 딥러닝 기술의 융합은 향후 공간정보데이터 구축의 효율성, 분석 및 예측의 정확도 향상에 많은 도움을 제공할 것이다.

• 시스템엔지니어링학술지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.94-107
• /
• 2022

Accidents prevention and mitigation is the highest priority of nuclear power plant (NPP) operation, particularly in the aftermath of the Fukushima Daiichi accident, which has reignited public anxieties and skepticism regarding nuclear energy usage. To deal with accident scenarios more effectively, operators must have ample and precise information about key safety parameters as well as their future trajectories. This work investigates the potential of machine learning in forecasting NPP response in real-time to provide an additional validation method and help reduce human error, especially in accident situations where operators are under a lot of stress. First, a base-case SGTR simulation is carried out by the best-estimate code RELAP5/MOD3.4 to confirm the validity of the model against results reported in the APR1400 Design Control Document (DCD). Then, uncertainty quantification is performed by coupling RELAP5/MOD3.4 and the statistical tool DAKOTA to generate a large enough dataset for the construction and training of neural-based machine learning (ML) models, namely LSTM, GRU, and hybrid CNN-LSTM. Finally, the accuracy and reliability of these models in forecasting system response are tested by their performance on fresh data. To facilitate and oversee the process of developing the ML models, a Systems Engineering (SE) methodology is used to ensure that the work is consistently in line with the originating mission statement and that the findings obtained at each subsequent phase are valid.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권12호
• /
• pp.1927-1934
• /
• 2021

선박의 안전한 항해를 돕기 위하여 해상에 항로표지를 설치하여 운영하고 있다. 해상 ICT(Information and Communications Technology)의 발달로 AtoN AIS( Automatic Identification System) 및 CDMA(Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution) 등 다중통신망을 이용하여 육상에서 해상 항로표지의 상태를 감시하고 제어가 가능해졌다. 현재 항로표지 관리운영시스템은 지방해양수산청의 운영상황에 따라 독자적으로 개발 및 운영되고 있어 정보를 통합적으로 관리하기 어렵다. 또한, e-Navigation 및 무인운항선박 도입에 대비하여 체계적이고 일원화된 항로표지 정보가 요구된다. 본 논문에서는 항로표지 정보 국제표준(S-201)을 적용한 항로표지 통합관리운영 표준 소프트웨어 설계 및 개발을 수행하였다. 이를 통하여 체계적이고 지속적인 항로표지 정보의 제공 및 효과적인 항로표지 관리가 가능할 것이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.201-208
• /
• 2023

시각장애인은 의료 서비스나 의약품 정보에 대한 접근이 어려워 올바른 의약품 복용이 쉽지 않다. 그에 대한 보건법이 마련되어 있지만, 방안이 통일되어 있지 않으며, 모든 일반의약품에 적용되어 있지 않다. 따라서 일반의약품 복용 방법의 사각지대에 놓인 시각장애인을 위해 이미지 인식 기술과 바코드, QR 인식 기술을 이용한 일반의약품 복용 방법 제공애플리케이션을 계획했다. 본 연구에서는 시각장애인의 이미지 인식을 위한 카메라 촬영 환경 기준과 UI 및 UX 화면을 최적화하여 시각장애인의 접근성이 편리하도록 개선한다. 연구를 통해 얻은 결과를 애플리케이션에 적용하여 제공한다면 시각장애인의 올바른 일반의약품 복용법 습득에 도움을 줄 것이다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제31권5호
• /
• pp.461-476
• /
• 2022

Research studies on the scale effect on triaxial strength of intact rocks are scarce, being more common those in uniaxial strength. In this paper, the authors present and briefly interpret the peak and residual strength trends on a series of triaxial tests on different size specimens (30 mm to 84 mm diameter) of an intact granitic rock at confinements ranging from 0 to 15 MPa. Peak strength tends to grow from smaller to standard-size samples (54 mm) and then diminishes for larger values at low confinement. However, a slight change in strength is observed at higher confinements. Residual strength is observed to be much less size-dependent. Additionally, this study introduces preliminary modelling approaches of these laboratory observations with the help of three-dimensional particle flow code (PFC3D) simulations based on bonded particle models (BPM). Based on previous studies, two modelling approaches have been followed. In the first one, the maximum and minimum particle diameter (D_max and D_min) are kept constant irrespective of the sample size, whereas in the second one, the resolution (number of particles within the sample or ϕ_v) was kept constant. Neither of these approaches properly represent the observations in actual laboratory tests, even if both of them show some interesting capabilities reported in this document. Eventually, some suggestions are provided to proceed towards improving modelling approaches to represent observed scale effects.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제37권2호
• /
• pp.277-297
• /
• 2023

합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제56권9호
• /
• pp.3969-3980
• /
• 2024

Over the years, numerous evaluations of material attractiveness have been performed for conventional light water reactors to better understand the nature of the spent fuel material and its desirability for misuse at different points in the nuclear fuel cycle. However, availability of such assessments for newer, Generation IV reactors such as Molten Salt Reactors is rather limited. In the present study we address the gap in knowledge of material attractiveness for molten salt reactor systems and describe the nature of irradiated fuel salts which the nuclear safeguards community might be faced with in the near future as more and more such reactors enter commission and operation. Within the scope of the paper, we use a large database of simulated irradiated fuel salt isotopics (and other derived quantities such as gamma activity, decay heat, and neutron emission rates) developed specifically for a molten salt reactor concept in order to shed some light on possible weapons usability of uranium and plutonium present in the irradiated fuel salts. This has been achieved by proposing a new attractiveness metric that is better suited for quantifying attractiveness of irradiated salts from a model molten salt concept. The said metric has been computed using a database that has been created by simulating the irradiation of molten fuel salt in a concept core over a wide range of operational parameters (burnup, initial enrichment, and cooling time) using the Monte-Carlo particle transport code, Serpent. With the help of this attractiveness metric, the findings from this study have shown that in relative terms, molten salt spent fuel is more attractive than spent fuel produced by a conventional light water reactor. The findings also underscore the need for strengthened safeguards measures for such spent fuel. These results are expected to be useful in the future for regulatory authorities as well as for nuclear safeguards inspectors for designing a functional safeguards verification routine for irradiated fuel of such unique nature.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제38권3호
• /
• pp.287-307
• /
• 2024

본 연구는 수학 주제 분류(Mathematics Subject Classification, MSC) 2020을 기반으로 국내외 수학교육 연구결과물의 주제별 논문 수를 분석하여, 우리나라 수학교육 연구 주제에 대한 성찰을 목표로 한다. 연구를 위해 zbMATH Open 데이터베이스에서 6235개의 국외 논문 정보, 국내 학술지에서 327개의 논문 정보를 수집하여 분석하였다. 분석결과, 국내외 논문의 분류코드별 분포에서는 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 확인하였다. 그러나 세부적으로 살펴보면, 국내 논문은 특정 연구 주제에 집중하는 경향이 있었고, 이러한 경향은 연구 주제의 다양성 부족과 국제적 연구 동향과의 연계 부족을 시사하고 있다. 이를 해결하기 위해 국내 수학교육 학술지에서 MSC2020 분류 정보를 체계적으로 제공하고, zbMATH Open 등과 같은 국외 사이트에서 국내 논문의 검색 가능성을 높여야 한다. 이를 통해 연구자들이 더 다양한 주제를 탐구하도록 안내하고, 국제적 연구 동향과의 연계를 강화하는 데 도움이 될 것이다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 국내 수학교육 연구의 다양화를 기대한다.