• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권6호
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• pp.30-38
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• 2023

안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.15-30
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• 2023

최근 미디어 분야에도 인공지능(AI)을 적용한 다양한 서비스가 등장하고 있는 추세이다. 하지만 편집점을 찾아 영상을 이어 붙이는 영상 편집은, 대부분 수동적 방식으로 진행되어 시간과 인적 자원의 소요가 많이 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 Video Swin Transformer를 활용하여, 발화 여부에 따른 영상의 편집점을 탐지할 수 있는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 제안 구조는 먼저 Face Alignment를 통해 얼굴 특징점을 검출한다. 이와 같은 과정을 통해 입력 영상 데이터로부터 발화 여부에 따른 얼굴의 시 공간적인 변화를 모델에 반영한다. 그리고, 본 연구에서 제안하는 Video Swin Transformer 기반 모델을 통해 영상 속 사람의 행동을 분류한다. 구체적으로 비디오 데이터로부터 Video Swin Transformer를 통해 생성되는 Feature Map과 Face Alignment를 통해 검출된 얼굴 특징점을 합친 후 Convolution을 거쳐 발화 여부를 탐지하게 된다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 얼굴 특징점을 활용한 영상 편집점 탐지 모델을 사용했을 경우 분류 성능을 89.17% 기록하여, 얼굴 특징점을 사용하지 않았을 때의 성능 87.46% 대비 성능을 향상시키는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1143-1150
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• 2023

세계적 기후 위기와 저탄소 정책 이행으로 신재생 에너지에 관한 관심이 높아지고 이와 관련된 산업이 증가하고 있다. 이 중에서 태양 에너지는 고갈되지 않고 오염 물질이나 온실가스를 배출하지 않는 대표적인 친환경 에너지로 주목받고 있으며, 이에 따라 세계적으로 태양광 발전 시설 보급이 증가하고 있다. 하지만 태양광 발전은 지리, 날씨와 같은 환경의 영향을 받기 쉬우므로 안정적인 운영과 효율적인 관리를 위해 정확한 발전량 예측이 중요하다. 하지만 변동성이 큰 태양광 발전을 수학적 통계 기술로 정확한 발전량을 예측하는 것은 불가능하다. 이를 위해서 정확하고 효과적인 예측을 위해 딥러닝 기반의 기술에 관한 연구는 필수적이다. 또한, 기존의 딥러닝을 활용한 예측 방식은 장, 단기적인 예측을 나누어 수행하기 때문에 각각의 예측 결과를 얻기 위한 시간이 길어진다는 단점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 시계열 특성을 가진 태양광 발전량 데이터를 사용하여 장단기 통합 예측을 수행하기 위해 순환 신경망의 다대다 구조를 활용한다. 그리고 이를 다양한 딥러닝 모델들에 적용하여 학습을 수행하고 각 모델의 결과를 비교·분석한다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.112-118
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• 2009

본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.79-96
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• 2018

본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 비(非)제조업)과 업력(창업기업 vs. 비(非)창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.156-168
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• 2024

연구목적: 고속도로 교통사고의 추세는 증감을 반복하며 도로 종류 중 고속도로에서의 치사율은 최고치를 나타내고 있다. 따라서 국내 실정을 반영한 개선대책 수립이 필요하다. 연구방법: Random Forest를 활용해 2019년부터 2021년까지 전국 고속도로 노선 중 사고 다발 10개 노선에서 발생한 교통사고 자료로 사고 심각도 분석 및 사고 심각도에 미치는 영향요인을 도출하였다. 연구결과: SHAP 패키지를 활용해 상위 10개의 변수 중요도를 분석한 결과, 고속도로 교통사고 중 사고 심각도에 높은 영향을 미치는 변수는 가해자 연령이 20세 이상 39세 미만, 시간대가 주간(06:00-18:00), 주말(토~일), 계절이 여름과 겨울, 법규위반이 안전운전불이행, 도로 형태가 터널, 기하구조상 차로 수가 많고 제한속도가 높은 경우로 총 10개의 독립변수에서 고속도로 교통사고 심각도와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었다. 결론:고속도로에서의 사고 발생은 매우 다양한 요인의 복합적인 작용으로 인해 발생하므로 사고 예측에 많은 어려움이 있지만 본 연구로 도출된 결과를 활용해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인을 심층적으로 분석해 효율적이고 합리적인 대응책 수립을 위한 노력이 필요하다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.519-531
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• 2024

본 연구의 목적은 부·울·경 지역대학을 대상으로 대학현장에서 계획되고 실행되는 교육혁신의 양상과 특징을 분석하고 그 한계와 과제를 탐색하는데 있다. 이를 위하여 부·울·경 지역 대학 17개교의 대학혁신지원사업의 2020년 사업계획 중 혁신 전략 프로그램을 질적 내용 분석하였다. 분석의 기준은 투입, 프로세스, 인프라, 기타 요인으로 프로세스 요인은 교육영역, 연구영역, 산학협력영역으로 나누어 혁신의 양상과 특징을 살펴보았다. 연구 결과, 부·울·경 지역 대학의 대학혁신의 양상이 교육과 연구, 산학협력 영역에서 분석되었으며 그 특징으로는 융복합 교육 강조, 역량개발, 스마트기반, 학습자중심 교수법, 학생맞춤형 지원, 지역연계로 나타났다. 연구를 통하여 나타난 대학혁신의 한계와 과제는 다음과 같다. 첫째, 지역대학이 맥락을 고려한 특성화된 대학혁신의 사업구조가 마련되어야 한다. 둘째, 수립된 혁신성이 높은 전략들이 실행되고 지속될 수 있어야 하며 이를 위해서는 구성원들의 합의가 필요하다. 셋째, 대학의 혁신이 학문의 편중화를 의미해서는 안되고 연구기관으로서 대학의 역할 제고와 노력이 필요하다. 넷째, 대학혁신의 가시적인 혁신전략보다 더 중요한 것이 교육의 효과로 대학혁신은 궁극적으로 학생들에게 직접적으로 발생하는 교육의 혁신이라는 점이 간과되어서는 안된다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권4호
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• pp.373-381
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• 2024

우리는 최근 상담 현장에서 이슈가 되고 있는 아동학대 피해 아동이 10~17세가 가장 높았고, 부모에 의한 발생 건수가 가장 많음을 확인하였다. 우리는 자녀성장에 중요한 역할을 하는 사춘기 부모 양육경험의 어려움에 대해 이해하기 위해 상담 및 부모교육을 진행하면서 사춘기 자녀를 둔 부모의 고충을 이해하고자 하였다. 따라서 본 연구에서는 Q 방법론을 활용하여 사춘기 자녀를 둔 부모의 양육경험에 관한 주관적 인식유형과 유형별 특성을 분석하고자 하였다. Q 모집단을 구성하여 Q 표본 33문항 진술문을 추출한 후, P 표본 사춘기 자녀를 둔 부모 35명을 대상으로 Q 표본 분류하여, QUANL 프로그램으로 인식유형 분석을 실시하였다. 우리의 연구결과, 유형 1은 자녀를 끝없이 이해하는 과정이라고 인식하는 '무조건적인 사랑과 이해형', 유형 2는 자녀와의 공감, 소통과 부모의 성찰 및 변화에 대해 인식하는 '성찰과 변화형', 유형 3은 자녀양육에 대해 배우며 자녀의 심리적 독립과 성장을 돕고 자신도 행복해야 한다고 인식하는 '학습과 심리적 독립 조력형', 유형 4는 어린시절 자녀양육에 대한 후회와 부모로서 정체성 혼란에 대해 인식하는 '후회와 정체성 혼란형' 으로 나타났다. 우리의 연구는 실제 사춘기 자녀를 둔 부모가 지각하는 양 육경험에 대해 주관적 인식구조를 유형별로 분류하였다는데 의의가 있다. 이러한 양육경험에 관한 주관성 연구는 사춘기 자녀를 양육하는 부모교육과 부모상담의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제5권1호
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• pp.3-8
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• 1977

수피(樹皮)는 원목체적(原木體積)의 약 10~20%를 차지하고 있으며 일반적(一般的)으로 운반(運搬), 제거(除去), 처리(處理)에 따른 비용에 비(比)해 효용가치(效用價値)는 적다. 뿐만아니라 세계적(世界的)으로 임산자원(林産資源)의 부족(不足)함에 따라 Full tree Utilization의 개념(槪念)이 점고(漸高)되면서 수피(樹皮)의 이용(利用)에 많은 관심(觀心)을 갖게 되었다. 본(本) 연구(硏究)는 국내(國內) 참나무속(屬) 수피(樹皮)의 해부학적(解剖學的) 성질(性質)과 그 구조(構造)를 밝혀 수피(樹皮)의 가능(可能)한 이용책(利用策)을 위(爲)한 기본적(基本的) 성질(性質)을 구명(究明)하고자 하는 바이다. 해부학적(解剖學的) 성질(性質)은 일반적(一般的) 특성(特性)으로서 표피(表皮)의 색(色), 탈락의 형태(形態), 주피(周皮)의 색(色)과 배열형태(配列形態), 수피(樹皮) 두께등(等)을 다루었고 현미경적(顯微鏡的) 특성(特性)으로 사관절(篩管節), 반세포(伴細胞), 사부유세포(篩部柔細胞), 사부섬유(篩部纖維), 방사조직(放射組織), 주피조직(周皮組織), 석세포(石細胞)의 유무(有無), 보강세포(保强細胞)의 유무(有無)와 크기, 결정체등(結晶體等)에 대(對)하여 조사(調査) 연구(硏究)하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 얻은 결론(結論)은 다음과 같다. 1. 일반적(一般的)으로 수피(樹皮)의 박락(剝落)은 어렵고 내피(內皮)와 외피(外皮)가 쉽게 분리(分離)되지 않으며 수피내(樹皮內)의 보강세포(保强細胞)는 쉽게 육안(肉眼)으로 관찰(觀察)된다. 2. 참나무속(屬) 주피조직(周皮組織)에서 콜크형성층(形成層)과 콜크피층(皮層)의 구별(區別)이 명확(明確)치 않고 굴참나무는 콜크조직(組織)이 가장 잘 발달(發達)되어 있으며 상수리나무 수피(樹皮)는 박막(薄膜)콜크조직(組織)과 후막(厚膜)콜크조직(組織)으로 구성(構成)되어 있다. 3. 참나무속수피(屬樹皮) 사관절(篩管節), 반세포(伴細胞), 사부섬유(篩部纖維)와 보강세포(保强細胞) 및 결정체등(結晶體等)을 가지고 있으며 특(特)히 보강세포(保强細胞)는 소나무속(屬)이나 사시나무속(屬)고 달리 가장 잘 발달(發達)되어 있어 많이 분포(分布)되어 있고 사부섬유(篩部纖維)보다 더 많은 체적점유율을 보이고 있다. 4. 방사조직(放射組織)은 보통 1~3열(列) 조직(組織)이고 간혹 15~20열(列)의 다층방사조직(多層放射組織)이 나타난다. 5. 유세포(柔細胞) 및 보강세포내(保强細胞內)에 다각형(多角形)의 결정체(結晶體)와 생기(生氣)있는 유세포내(柔細胞內)에 괴상화형결정체(塊狀花形結晶體) 존재(存在)한다.