• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.101-112
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• 2019

인간의 일상이 펼쳐지는 장소인 주거 공간은 크기에 상관없이 공간에 요구되는 역할 및 사항은 동일하다고 할 수 있다. 특히 주택 거주자의 수가 적을수록, 크기가 협소할수록 작은 공간 안에서도 모든 편의적 행위와 안락한 생활이 가능할 수 있도록 세심한 고민과 디자인적 해결이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 1인 가구에 최적화된 새로운 개념의 1인 맞춤형 주거공간디자인 설계안을 바탕으로 보다 실질적인 부분의 설계를 시뮬레이션 할 수 있는 BIM의 장점을 활용한 융합 설계를 목적으로 하였다. 이에 BIM 설계 기술 공법을 1인 주거 평면디자인에 적용하여 실내건축 설계의 적합성 검토 및 공간 최적화 설계를 수행하고자 하였다. 연구의 결과로 공간 사용성 개선, 주거환경고려, 부재간섭 체크, 친환경 주거 시스템 적용, MEP 설계 항목에서 효용성 검증이 도출되었다. 이로써, 주거공간에서의 BIM 공간 설계는 다양한 공간디자인 요소를 실제 공간에 적용시키기 위해 2D화되어 있는 설계의 한계 및 비효율성을 극복하기 위한 방법으로 그 가치가 있음을 확인하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 본 연구에 적용된 대상인 1인 주거공간모델은 연구진이 선행연구를 통해 도출된 다양한 1인 주거의 사회문화적 특수성을 근거로 하여 고안된 순수창작물로서, BIM 기술에 적용하여 보다 구체적이고, 실질적인 설계의 가능성을 타진함에 그 의의가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권1호
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• pp.71-95
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• 2013

본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권6호
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• pp.515-522
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• 2003

인두는 구강과 식도, 비강과 폐의 중간에서 능동적으로 구강을 통해 섭취되는 음식물과 비강을 통해 흡입되는 공기의 통로역할을 하는 주요한 기관이다. 본 연구는 유한요소기법을 이용한 인두의 3차원 구조의 재구성 과정을 거쳐 인두의 생체역학모델을 구현하였으며, 연하곤란환자의 인두근육의 주요부분에 대한 구조적 변형특성을 3가지로 분류하여 유한요소기법을 이용하여 인두내의 압력에 대한 형상의 변형을 관찰 후 최적화 과정을 거쳐 각 부분에서의 추정 압력 구배를 측정하여 연하과정에서 내부에 생성되는 압력의 연속적인 압력분포를 추정하였다. CT에 의한 인두의 변형 형상을 추정하여 임의 압력에 의한 인두구조의 변형 형상을 유한요소 해석에 의해 계산한 후 비교하여 실제 인두강 내에 형성되는 압력을 추정하였다. 재료적 특성은 인두의 기능이상 시 근조직경화가 발생, 즉 stiffness 가 증가하는 것으로 가정하여 응력-변형률 관계에 있어서 각각 $25\%,\;50\%,\;75\%$씩 증가시켜 분석하였다. 이러한 인두의 생체역학모델은 인두기능장애를 가진 환자의 치료 계획 수립에 도움이 되는 유용한 자료를 제공 할 것으로 생각된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.191-199
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• 2021

화학 공정의 주요 설비 중 하나인 증류탑은 물질들의 끓는점 차이를 이용하여 혼합물에서 원하는 생산물을 분리하는 설비이며 증류 공정은 많은 에너지가 소비되기 때문에 최적화 및 운전 예측이 필요하다. 본 연구의 대상 공정은 공급처에 따라 원료의 조성이 일정하지 않아 정상 상태로 운전이 어려워 효율적인 운전이 어렵다. 이를 해결하기 위해 데이터 기반 예측 모델을 이용하여 운전 조건을 예측 할 수 있다. 하지만 미가공 공정 데이터에는 이상치 및 노이즈가 포함되어 있어 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리가 필요하다. 본 연구에서는 인공 신경망 모델인 Long short-term memory (LSTM)과 Random forest (RF)를 사용하여 모델을 최적화한 후, 데이터 전처리 방법으로 Low-pass filter와 One-class support vector machine을 사용하여 데이터 전처리 방법 및 범위에 따른 예측 성능을 비교하였다. 각 모델의 예측 성능과 데이터 전처리의 영향은 R2과 RMSE를 사용하여 비교하였다. 본 연구의 결과, 전처리를 통해 LSTM의 경우 R2은 0.791에서 0.977으로 RMSE는 0.132에서 0.029로 각각 23.5%, 78.0% 향상되었고, RF의 경우 R2은 0.767에서 0.938으로 RMSE는 0.140에서 0.050으로 각각 22.3%, 64.3% 향상되었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권1호
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• pp.339-352
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• 2023

Prediction of the time-related traits of pebble flow inside pebble-bed HTGRs is of great significance for reactor operation and design. In this work, an image-driven approach with the aid of a convolutional neural network (CNN) is proposed to predict the remaining time of initially loaded pebbles and the time interval of paired flow images of the pebble bed. Two types of strategies are put forward: one is adding FC layers to the classic classification CNN models and using regression training, and the other is CNN-based deep expectation (DEX) by regarding the time prediction as a deep classification task followed by softmax expected value refinements. The current dataset is obtained from the discrete element method (DEM) simulations. Results show that the CNN-aided models generally make satisfactory predictions on the remaining time with the determination coefficient larger than 0.99. Among these models, the VGG19+DEX performs the best and its CumScore (proportion of test set with prediction error within 0.5s) can reach 0.939. Besides, the remaining time of additional test sets and new cases can also be well predicted, indicating good generalization ability of the model. In the task of predicting the time interval of image pairs, the VGG19+DEX model has also generated satisfactory results. Particularly, the trained model, with promising generalization ability, has demonstrated great potential in accurately and instantaneously predicting the traits of interest, without the need for additional computational intensive DEM simulations. Nevertheless, the issues of data diversity and model optimization need to be improved to achieve the full potential of the CNN-aided prediction tool.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권2호
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• pp.233-246
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• 2003

중개기 기반 정보 통합 시스템은 서로 다른 지역 정보 시스템의 유연한 통합을 지원하나, 질의 처리시 최적화 측면과 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면에는 그리 큰 비중을 두지 않았다. 이러한 점을 개선하기 위해 제안된 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리시 최적화 측면을 위해 질의 캐싱을 사용하며, 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리를 사용한다. 이 시스템은 분산된 이기종의 비즈니스 정보 시스템들을 논리적으로 통합하여 사용자가 필요로 하는 통합된 정보를 웹 기반으로 제공한다. 이러한 시스템을 시스템 재사용성의 향상과 유지보수의 용이함을 위해 계층적 패턴을 사용하여 3계층 표현 방식 아키텍처로 표현하였고, 3계층 아키텍처의 핵심 요소들의 기능성과 흐름을 효과적으로 표현하기 위하여 UML 방법론을 확장한 EPEM 방법론을 이용하여 설계하였다. 또한 제안한 시스템의 구체적인 한 예로서, 공급망 관리 도메인에 적용하여 웹 기반으로 구현하였다. 따라서 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리 속도 향상을 위해 질의 함수 관리기와 질의 함수 저장소를 통하여 질의 캐싱 기능을 제공하였고, 의미 이질성 해결을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리와 스키마 레파지토리를 이용함으로써 스키마 이질성과 데이터 이질성을 해결하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제33권1호
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• pp.25-31
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• 2011

본 연구에서는 하수처리공정의 유출 수질을 안정적인 유지하기 위하여, 유입수 패턴을 이용한 모델 기반 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘을 개발하고 $A^2/O$ 공정을 대상으로 적용 및 평가하였다. 평가에 사용된 자료는 B 시 S 하수처리장에 위치한 pilot 규모의 $A^2/O$ 공정 운전자료를 사용하였다. 생물학적 반응조를 모사하기 위해 수정된 ASM3+bio-P 모델(Lee, 2003)을 사용하였고, 침전조 농도 거동 모사를 위해 일차원 이중 지수 함수 모델(Takacs et al., 1991)을 사용하였다. 유입수 패턴을 이용하여 하루 뒤 유출수 $NH_4-N$ 농도를 예측하고, 사전 작성된 $NH_4-N$ 제어 schedule을 사용하여 pilot plant의 호기조 DO를 조절하는 제어 로직을 적용하였다. 제어 적용성을 평가하기 위해 제어를 적용하지 않은 경우와 적용한 경우를 비교하였고, 계절적 영향을 알아보기 위해 여름철과 겨울철에 $NH_4-N$ 제어 schedule을 적용한 실험을 하였다. 여름철 및 겨울철 모두 제어를 적용하지 않은 경우 수질기준을 초과하는 사례가 발생하였지만, 제어를 적용한 경우 목표수질 이내의 안정적인 유출수질이 방출됨을 확인하였다. 제어를 적용하지 않은 경우에 비교해서, 예측 제어를 적용한 경우에는 송풍기의 RPM이 약 9.1% 증가하였고, 유출수의 $NH_4-N$ 농도는 약 45.2% 감소하였다. 이를 통해 본 연구에서 개발된 유출수 $NH_4-N$ 예측 제어 알고리즘 적용으로 인한 운영비용 증가 대비 수질 개선 효과가 크게 나타났기 때문에, 안정적인 유출수 확보를 위한 측면에서 효율적인 제어기법으로 판단된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.81-101
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• 2011

In today's rapidly changing and increasingly competitive business environment, new product development in tune with market trends in a timely manner has been a matter of the utmost concern for all enterprises. Indeed, developing a sustainable new business has been a top priority for not only business enterprises, but also for the government policy makers accountable for the health of Its national economy as well as for decision makers in what type of organizations. Further, for a soft landing of new businesses, building a government-initiated industry base has been claimed to be necessary as a way to effectively boost corporate activities. However, the existing methodology in new service and new product development is not suitable for nurturing industry, because it is mainly focused on the research and development of corporate business activities instead of new product development. The approach for developing new business is based on 'innovation' and 'convergence.' Yet, the convergence among technologies, supplies, businesses and industries is believed to be more effective than innovation alone as a way to gain momentum. Therefore, it has become more important than ever to study a new methodology based on convergence in industrial quality new product development (NPD) and new service development (NDS). In this research, therefore, we reviewed any restrictions in the existing new product and new service development methodology and the existing business model development methodology. In doing so, we conducted industry standard collaboration analysis on a new service model development methodology in the private sector and the public sector. This approach is fundamentally different from the existing one in that ours focuses on new business development under private management. The suggested framework can be categorized into industry level and service level. First, in the industry level, we define new business opportunities In occurrence of convergence between businesses. For this, we analyze the existing industry at the industry level to identify the opportunities in a market and its business attractiveness, based on which the convergence industry is formulated. Also, through the analysis of environment and market opportunity at the industry level. we can trace how different industries are lined to one another so as to extend the result of the study to develop better insights into industry expansion and new industry emergence. After then, in the service level, we elicit the service for the defined new business, which is composed of private service and supporting service for nurturing industry. Private service includes 3steps: plan-design-do; supporting service for nurturing industry has 4 steps: selection-make environment- business preparation-do and see. The existing methodology focuses on mainly securing business competitiveness, building a business model for success, and offering new services based on the core competence of companies. This suggested methodology, on other hand, suggests the necessity of service development, when new business opportunities arise, in relation to the opportunity analysis of supporting service based on the clear understanding of new business supporting infrastructure optimization. Meanwhile, we have performed case studies on the printing and publishing field with the restrict procedure and development system to assure the feasibility and practical application. Even though the printing and publishing industry is considered a typical knowledge convergence industry, it is also known as a low-demand and low-value industry in Korea. For this reason, we apply the new methodology and suggest the direction and the possibility of how the printing and publishing industry can be transformed as a core dynamic force for new growth. Then, we suggest the base composition service for industry promotion(public) and business opportunities for private's profitability(private).