• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제3권1호
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• pp.117-126
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• 2001

본 연구팀은 우리나라의 모바일 매핑 시스템 분야에 있어서의 기반 기술 확보 및 4S 분야로의 응용 분야의 근간이 되는 데이터 구축의 일환으로써 모바일 멀티 센서 시스템(Mobile Multi Sensor System)을 개발하고 있다. 즉, 도심 지역의 도로 및 도로 시설물 DB 구축을 위한 정보 수집은 물론, 도심 지역에 대한 DEM 구축의 보완자료로서 활용하기 위해 모바일 멀티 센서 시스템을 개발하였다. 현재 본 연구팀이 운용하고 있는 MMSS 시스템은 하드웨어 측면으로는 DGPS와 IMU로 구성된 항측 센서를 비롯하여 디지털 CCD 카메라(모바일 레이저 장비 장착 예정)로 구성이 되어 있으며, 소프트웨어 측면으로는 MMSS로부터 얻어지는 데이터를 이용하여 정밀한 3차원 좌표를 추출하기 위한 후처리 컴포넌트 및 클라이언트용 프로그램으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 현재 운용중인 MMSS 시스템 구성 및 운영 소프트웨어에 대한 개략적인 소개와 그에 따른 활용 방안을 논하고자 한다.

• 센서학회지
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• 제32권3호
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• pp.174-179
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• 2023

Bulk trailers, used for the transportation of powdered materials, such as cement and fly ash, are crucial in the construction industry. The speedy exhaustion of powdered materials stored in the tank of bulk trailers is relevant to improving transportation efficiency and reducing transportation costs. The exhaust time can be reduced by developing an automatic control system to replace the manual exhaust operation. The instantaneous or accumulated exhausts of powdered materials must be measured for automatic control of the bulk trailer exhaust system. Accordingly, we previously proposed a recurrent neural network (RNN) model that estimated the instantaneous exhaust based on low-cost pressure sensor signals without an expensive flowmeter for powders. Although our previous study utilized only an RNN model, models such as multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN) are also widely utilized for time-series estimation. This study compares the performance of three neural network models (MLP, CNN, and RNN) in estimating instantaneous and accumulated exhausts. In terms of the instantaneous exhaust estimation, the difference in the performance of neural network models was insignificant (that is, 8.64, 8.62, and 8.56% for the MLP, CNN, and RNN, respectively, in terms of the normalized root mean squared error). However, in the case of the accumulated exhaust, the performance was excellent in the order of CNN (1.67%), MLP (2.03%), and RNN (2.20%).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.251-251
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• 2022

물관리 일원화로 인해 높아지는 국민의 관심과 기대에 따라 통합 물관리 기술의 제고가 필요하다. 환경부의 수문조사기본계획에서는 수량·수질·수생태 통합관리를 위한 기초정보 생산, 자동화를 확보하는 방향으로 측정·조사망 개선 및 통합 관리 등이 명시되어 있는데, 현재의 수량과 수질분야 계측은 기존의 관측망과 각 분야별 계측특성으로 인해 별도의 관측망과 관측 체계로 운영되고 있다. 이에 첨단 계측시스템의 구축을 통해 실시간 유량자료를 생산하고 있는 환경부의 자동유량측정시설 인프라를 이용하여 추가적인 수질 계측기의 설치와 자료전송시스템의 개선을 통해 유량·유사량·수질을 통합 계측할 수 있는 다목적 관측소 구축 연구를 수행하였다. 자동유량측정망과 수질측정망을 검토하여 중복측정이 되지 않도록 낙동강 본류의 구미시(구미대교) 지점을 선정하였고, 대상지점의 현장조사 및 하상단면 측량, 수질측정 등을 검토하여 기존의 자동유량측정시설에 다목적 측정이 가능하도록 인프라를 구축하였다. 유사량은 기존에 설치된 자동유량측정시설의 초음파 유속계에서 계측되는 초음파산란도와 부유사농도의 관계식 개발을 통해 실시간 유사량 자료를 생산할 수 있고, 수질자료는 자동수질측정망에서 활용하고 있는 다항목 수질측정기를 설치하여 수온, 전기전도도, 용존산소, 탁도, 수소이온농도 등의 자료를 생산할 수 있다. 다목적 관측소의 구축은 기존 인프라를 활용할 수 있어 항목별 개별적인 관측소 구축에 비해 저비용 설치가 가능하고, 자료의 통합 관리에 있어 효율적일 수 있다. 금년도 홍수기 이전 시스템의 구축이 완료될 예정이고, 추후 다목적 관측소의 운영을 통해 유량, 유사량, 수질자료의 통합 생산 및 처리과정의 개선을 수행하여 통합 물관리에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.175-183
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• 2019

본 연구의 목적은 현재 많은 전문대학들에서 진행 중이거나 준비 중인 전산정보 시스템 고도화 작업에 관한 내용을 살펴봄으로써 이를 준비 중인 대학들에 적정한 개발준비 기초자료를 제시하려는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전산정보시스템 고도화 작업의 필요성, 추진방향, 기반지침, 개발관련 요구사항, 구축환경 등에 대하여 알아보았으며 관련된 내용을 본문을 통해 제시하였다. 결론적으로, 전산정보 고도화사업을 통하여 행정업무의 효율성 증대, 대학경쟁력 강화, 효율적인 인력배치, 통합 중앙관제 솔루션 제공, 스마트 캠퍼스 구축이 가능하며 이 외에도 업무 간 연계성 확보, 학생관리의 효율성 증대, 업무 및 전산서비스 접근성의 향상, 학생 직무능력과 연계한 효과적인 서비스 제공체계 확립, 학생 관리 및 학생 교육성과지표관리, 편리한 교육 및 연구환경 조성의 기대효과를 얻을 수 있음을 연구적으로 제시한다.

• Computers and Concrete
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• 제32권6호
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• pp.577-594
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• 2023

Engineered cementitious composites with calcined clay limestone cement (LC³-ECC) as a kind of green, low-carbon and high toughness concrete, has recently received significant investigation. However, the complicated relationship between potential influential factors and LC³-ECC compressive strength makes the prediction of LC³-ECC compressive strength difficult. Regarding this, the machine learning-based prediction models for the compressive strength of LC³-ECC concrete is firstly proposed and developed. Models combine three novel meta-heuristic algorithms (golden jackal optimization algorithm, butterfly optimization algorithm and whale optimization algorithm) with support vector regression (SVR) to improve the accuracy of prediction. A new dataset about LC³-ECC compressive strength was integrated based on 156 data from previous studies and used to develop the SVR-based models. Thirteen potential factors affecting the compressive strength of LC³-ECC were comprehensively considered in the model. The results show all hybrid SVR prediction models can reach the Coefficient of determination (R²) above 0.95 for the testing set and 0.97 for the training set. Radar and Taylor plots also show better overall prediction performance of the hybrid SVR models than several traditional machine learning techniques, which confirms the superiority of the three proposed methods. The successful development of this predictive model can provide scientific guidance for LC³-ECC materials and further apply to such low-carbon, sustainable cement-based materials.

• 자원환경지질
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• 제57권2호
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• pp.119-128
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• 2024

호주, 캐나다 등에서는 우리나라와 달리 석재·골재를 광물자원 중의 하나로 취급한다. 이러한 이유로 지방의 주정부 단위에서 광물자원 및 지질정보를 취급하는 기관이 석재와 광물자원 관련 정보를 통합하여 제공하고 있다. 이들 국가에서 광물 및 석재·골재 자원과 관련하여 제공하는 정보는 인터랙티브 맵, 지질도, 탐사 데이터 셋, 3차원 지질모델, 광업권리, 광산 및 광산관련 보고서 또는 요약자료 등으로 지방정부 및 지질조사기관의 웹을 통해 이루어지고 있다. 반면 한국의 경우 국내 법률에 따라 석재·골재는 광물자원과 분리되어 별도로 관리되며, 이에 따라 관련 정보도 한국광해광업공단, 국토교통부, 산림청, 한국지질자원연구원 등 여러 기관으로 분산되어 관리되고 있으며, 통합된 정보를 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 석재·골재 자원의 확보와 효과적 활용을 위한 종합정보관리체제의 구축을 위한 거버넌스 개편과 정보체계화 구축을 위한 정책 및 제도 개발이 필요한 상황이다.

• Earthquakes and Structures
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• 제26권2호
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• pp.149-162
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• 2024

Aiming at the current research on the dynamic response analysis of the vehicle-bridge system under earthquake, which fails to comprehensively consider the impact of seismic wave incidence angles, terrain effects and soil-structure dynamic interaction on the bridge structure, this paper proposes a multi-point excitation input method that can consider the oblique incidence seismic P Waves based on the viscous-spring artificial boundary theory, and verifies the accuracy and feasibility of the input method. An overall numerical model of vehicle-bridge-soil foundation system in valley terrain during oblique incidence of seismic P-wave is established, and the effects of seismic wave incidence characteristics, terrain effects, soil-structure dynamic interactions, and vehicle speeds on the dynamic response of the bridge are analyzed. The research results indicate that with an increase in P wave incident angle, the vertical dynamic response of the bridge structure decreased while the horizontal dynamic response increased significantly. Traditional design methods which neglect multi-point excitation would lead to an unsafe structure. The dynamic response of the bridge structure significantly increases at the ridge while weakening at the valley. The dynamic response of bridge structures under earthquake action does not always increase with increasing train speed, but reaches a maximum value at a certain speed. Ignoring soil-structure dynamic interaction would reduce the vertical dynamic response of the bridge piers. The research results can provide a theoretical basis for the seismic design of vehicle-bridge systems in complex mountainous terrain under earthquake excitation.

• Clinical Endoscopy
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• 제56권1호
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• pp.1-13
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• 2023

The apprenticeship-based training method (ABTM) is highly effective for gastrointestinal (GI) endoscopic training. However, the conventional ABTM has significant issues. Although many supplementary training methods (TMs) have been developed and utilized, they cannot entirely replace the ABTM, which remains the major TM strategy. Currently, new TM construction is crucial and necessary due to financial constraints, difficulty of obtaining sufficient training time due to patient safety-related regulations, and catastrophic damage caused by disasters such as the coronavirus disease 2019 pandemic. The simulator-based TM (SBTM) is widely accepted as an alternative to the ABTM, owing to the SBTM's advantages. Since the 1960s, many GI endoscopy training simulators have been developed and numerous studies have been published on their effectiveness. While previous studies have focused on the simulator's validity, this review focused on the accessibility of simulators that were introduced by the end of 2021. Although the current SBTM is effective in GI endoscopic education, extensive improvements are needed to replace the ABTM. Incorporating simulator-incorporated TMs into an improved ABTM is an attempt to overcome the incompleteness of the current SBTM. Until a new simulator is developed to replace the ABTM, it is desirable to operate a simulator-integrated and well-coordinated TM that is suitable for each country and institution.

• 지질공학
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• 제34권1호
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• pp.107-115
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• 2024

This study assesses forest fire susceptibility in Gangwon-do, South Korea, which hosts the largest forested area in the nation and constitutes ~21% of the country's forested land. With 81% of its terrain forested, Gangwon-do is particularly susceptible to wildfires, as evidenced by the fact that seven out of the ten most extensive wildfires in Korea have occurred in this region, with significant ecological and economic implications. Here, we analyze 480 historical wildfire occurrences in Gangwon-do between 2003 and 2019 using 17 predictor variables of wildfire occurrence. We utilized three machine learning algorithms—random forest, logistic regression, and support vector machine—to construct wildfire susceptibility prediction models and identify the best-performing model for Gangwon-do. Forest and soil map data were integrated as important indicators of wildfire susceptibility and enhanced the precision of the three models in identifying areas at high risk of wildfires. Of the three models examined, the random forest model showed the best predictive performance, with an area-under-the-curve value of 0.936. The findings of this study, especially the maps generated by the models, are expected to offer important guidance to local governments in formulating effective management and conservation strategies. These strategies aim to ensure the sustainable preservation of forest resources and to enhance the well-being of communities situated in areas adjacent to forests. Furthermore, the outcomes of this study are anticipated to contribute to the safeguarding of forest resources and biodiversity and to the development of comprehensive plans for forest resource protection, biodiversity conservation, and environmental management.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.141-148
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• 2023

인공위성과 IoT를 연결하는 연구가 활발히 진행됨에 따라 통합된 네트워크를 구축되고, 얻어진 빅데이터들은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 통합 네트워크 생태계는 제한된 대기 시간과 낮은 필요 전력 및 다양한 이기종 장치들의 구성 등으로 인해 심각한 보안 문제를 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 SDN(Software Defined Networking)을 활용한 위성-IoT 네트워크를 구축하는 연구가 진행되었다. 하지만 기존 SDN에서 발생하는 보안 문제들이 여전히 존재하기 때문에 본 논문에서는 블록체인 기반 SDN 환경을 구현하여 추가적인 문제점을 해결하고자 한다. 블록체인 기반의 SDN 분산 컨트롤러를 운용하고, 블록체인 인증시스템을 통해 IoT 단말 및 노드들을 검증하도록 구현하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 구현의 계획을 제안하고, 향후 연구로 인공지능과의 융합과 위성-IoT 기기에서 얻을 수 있는 빅데이터들을 활용할 수 있는 방안을 제시한다.