연구목적 : 본 연구의 목적은 광역 네트워크로 연결된 다수의 봇을 활용하여 단일처리 방식의 시간 지연의 문제점과 병렬처리 방식의 비용증가, 인력낭비에 대한 문제점을 해결할 수 있는 큐를 이용한 다중스레드 방식의 웹 크롤링을 연구한다. 연구방법 : 본 연구는 큐를 이용한 다중스레드 방식의 시스템 구성을 바탕으로 독립된 시스템에서 실행하는 어플리케이션을 설계하고 분석한다. 연구결과 : 큐를 이용하여 다중 스레드 방식의 웹 크롤러 설계를 제안한다. 또한, 웹 문서의 처리량을 수식에 따라 클라이언트와 스레드 별로 나누어 분석하고, 각각 효율성 비교를 통해 최적의 클라이언트의 개수와 스레드의 개수를 확인 할 수 있다. 제안하는 시스템의 설계 방식은 분산처리를 기반으로 각각의 독립된 환경에서의 클라이언트는 큐와 스레드를 이용하여 빠르고 신뢰성이 높은 웹 문서를 제공한다. 향후연구 방향 : 특정 사이트를 대상으로 하는 웹 크롤러 설계가 아닌 범용 웹 크롤러에 큐와 다중 스레드를 적용하여 다양한 웹 사이트를 빠르고 효율적으로 탐색 및 수집하는 시스템이 필요하다.
낮은 밀도의 강우관측망과 레이더 강우의 편향적인 추정은 좁은 지역에서 발생하는 돌발홍수에 대한 적용에는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해서는 더 많은 강우정보의 생산이 필요하다. 본 연구에서는 최근에 개발되어 활용되고 있는 차량용 강우센서를 이용하여 적용성을 분석하였다. 개발된 강우센서를 차량에 부착하여 차량의 이동에 따른 강우 관측을 수행하였다. 분석 방법은 강우센서와 인근 강우관측소의 관측값에 대하여 시계열 및 평균 강수량을 이용하였다. 차량별로 부착된 센서(1~10번)의 관측 강우를 분석한 결과 전체적으로 센서별로 상대적으로 차이가 발생하고 있으나 강우 사상에 따른 관측값의 경향은 일정한 패턴을 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 강우센서의 관측위치와 인근 강우관측소와의 거리 차이, 차량의 이동 속도, 강우관측 방법 등 다양한 원인에 의해 발생하는 것으로 분석되었다. 이 결과는 차량용 강우센서를 이용한 강우관측의 가능성을 보여주었으며 향후 다양한 조건에서의 실험 및 강우센서 개선을 통하여 보다 정밀한 강우관측이 가능할 것으로 검토되었다.
본 연구는 전거레코드 구축 및 공유를 위한 목적으로 진행된 'Social Networks and Archival Context' 프로젝트 사례를 통해 문화유산기관 간에 분산 소장된 역사적 정보원에 대한 통합적 접근과 기록에 대한 보다 풍부한 검색과 이해를 촉진하는 국가적 전거데이터베이스 구축의 필요성과 국내 적용 방안을 제시하였다. SNAC 프로젝트는 NARA 주도의 국제적 협력체 조직으로 전환되면서 지속가능한 운영체계를 확보하고 협력적 전거통제를 실현할 수 있었다. 또한 SNAC 전거레코드는 도서관에 비해 풍부한 생애와 역사에 관한 맥락 정보와 사회적·지적 네트워크 정보를 제공한다는 특징을 가진다. 사례분석을 통해 첫째, SNAC 처럼, 국가기록원이 주도하고 국립중앙도서관이 공동 오너쉽을 갖는 협력체가 개발을 주도하고 참여기관의 범위를 넓혀나가야 한다. 둘째, 협력의 방식에서 특장점을 가진 분야별로 분담하는 구조를 취하되, 두 기관이 참여하는 운영 주체가 주요한 의사결정을 하도록 한다. 셋째, 전거데이터 구축 시 다양한 포맷의 기술정보를 수집할 수 있는 확장가능한 오픈소스소프트웨어 개발, 기록관리 전거레코드의 구조와 요소로 설계, 전거레코드의 품질을 통제할 수 있는 기능 설계, 이용자 친화적 인터페이스 구축 및 콘텐츠적 요소가 반영된 플랫폼 설계가 필요함을 제시하였다.
딥러닝은 다량의 데이터 속에서 핵심적인 내용을 요약해 학습하는 알고리즘의 집합으로 의료영상 분야에서 병변을 진단하는 목적으로 사용되기 위해 발전하고 있다. 본 논문에서는 뇌출혈 진단 정확성을 평가하기 위해 CNN을 이용해 뇌실질 CT 영상과 뇌출혈이 의심되는 뇌실질 CT의 진단 정확도를 도출하였다. 은닉층 수에 따른 정확도를 비교한 결과 은닉층이 증가할수록 정확도가 높아졌다. 본 연구에서 도출된 CT 뇌출혈 유무 분석 결과는 앞으로 의료영상 분야와 인공지능 접목에 관한 연구에서 기초 자료로 사용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 역전파 방법 기반 자동미분법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 응력제한조건이 있는 위상최적화문제는 특이점(singularity)과 응력의 국부성(local nature of stress constraint)문제, 그리고 설계 변수에 대한 비선형성의 문제를 포함하고 최적해를 얻기가 매우 힘들다. 특이점 문제를 해결하기 위해서 응력 완화(stress relaxation) 기법을 사용하였고, 응력의 국부성을 해결하기 위해 p-norm을 이용한 전역 응력치를 제한조건에 사용하였다. 설계 변수에 대한 비선 형성을 극복하기 위해 해석적인 방법으로 정확한 설계민감도를 구하는 것이 중요하다. 위상최적설계에서 기존에는 보조변수방법 (adjoint variable method)을 사용하여 빠르고 정확한 설계민감도를 구했지만, 설계민감도를 해석적으로 구해야 하고, 보조평형방정식을 추가로 풀어야 하는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해서 인공신경망에서 최적 가중치(weights)와 편차(biases)를 구할 때 쓰이는 역전파 기법을 이용하여 설계민감도를 구하고 이를 응력제한조건을 고려한 위상최적설계에 적용하였다. 역전파 기법은 자동미분에 쓰이는 기법으로 목적함수나 제한조건에 대한 설계민감도를 별도의 수식유도 없이 간단하게 구할 수 있는 장점이 있다. 또한, 미분값을 구하는 역전파의 과정이 보조평형방정식을 푸는 것보다 계산시간이 빠르고 해석적 방법으로 구한 설계민감도와 같은 정확도를 보여준다.
최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
근래 도시철도의 운영비와 건설비의 증가로 인하여 대도시에서의 도시철도사업 운영은 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 특히 부산도시철도의 당면 문제점인 이용 승객의 감소추세와 이용효율의 저하를 개선하고자 도시철도 중심의 환승체계의 구축이 요구되어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 양산 지역내 부산도시철도 1호선과 2호선을 연결시키는 환승체계 구축의 필요성이 제기되었다. 따라서 양산시와 부산시와의 활발한 이동량과 사송지구 택지개발사업의 시행, 부산 도시철도 2호선 양산선 개통 등으로 양산시와 부산 도시철도 1호선과의 연결을 통한 도시철도망 환승체계 구축 필요성이 크게 대두됨에 따라, 부산 도시철도 1호선 양산선(노포~양산역~북정) 연장에 따른 도시철도 환승체계 구축 방안은 다방천변으로 건설하는 노선1을 최적노선 대안으로 선정함으로서 지역주민의 편리한 이용과 경제성은 물론 지역발전의 원동력이 될 수 있을 것으로 기대된다. 특히 2개 노선을 4가지 방법에 의한 경제성 분석 결과 노선1의 건설에 필요한 총 사업비는 단선 건설시 4,827.1억원으로 산정되었으며, 사업비중 순 공사비가 가장 많은 비용을 차지하고 있고, 다음으로 차량구입비, 예비비, 용지보상비, 부대비 순으로 나타났으며, 노선1 단선건설시 경제성 분석결과 편익/비용비(B/C)가 1.013, 순현재가치(NPV)가 72.7억원, 내부수익율(IRR)이 5.614%로 분석되어 경제성이 있는 것으로 평가되었다.
해싱 기반 이미지 검색에서는 조작된 이미지의 해시코드가 원본 이미지와 달라 동일한 이미지 검색이 어렵다. 본 논문은 이미지의 질감, 모양, 색상 등 특징 정보로부터 지각적 해시코드를 생성하는 자기 감독 기반 딥해싱 모델을 제안하고 평가한다. 비교 모델은 오토인코더 기반 변분 추론 모델들이며, 인코더는 완전 연결 계층, 합성곱 신경망과 트랜스포머 모듈 등으로 설계된다. 제안된 모델은 기하학적 패턴을 추출하고 이미지 내 위치 관계를 활용하는 SimAM 모듈을 포함하는 변형 추론 모델이다. SimAM은 뉴런과 주변 뉴런의 활성화 값을 이용한 에너지 함수를 통해 객체 또는 로컬 영역이 강조된 잠재 벡터를 학습할 수 있다. 제안 방법은 표현 학습 모델로 고차원 입력 이미지의 저차원 잠재 벡터를 생성할 수 있으며, 잠재 벡터는 구분 가능한 해시코드로 이진화 된다. CIFAR-10, ImageNet, NUS-WIDE 등 공개 데이터셋의 실험 결과로부터 제안 모델은 비교 모델보다 우수하며, 지도학습 기반 딥해싱 모델과 동등한 성능이 분석되었다.
스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.
현장 지반정수 데이터는 다양한 현장 및 실내시험을 통해 획득된 후 지반조사보고서의 형태로 작성되어 유통된다. 효율적인 설계 및 시공을 위해선 지반정수의 디지털 데이터베이스화가 필수적이나, 현재 지반조사보고서 데이터는 수동 입력 방식으로 많은 시간과 인력이 소요되며, 오류가 발생하기도 한다. 본 연구는 이미지 기반 딥러닝 모델 및 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 지반조사보고서에서 데이터를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 딥러닝 기반의 페이지 분류 모델과 텍스트 서칭 알고리즘을 사용하여 지반조사보고서 부록 내 세부 지반시험 결과 보고서를 100%의 정확도로 분류할 수 있었다. 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 보고서 페이지 내 유효한 데이터 영역을 결정하고, 텍스트 분석을 통해 추출 데이터 항목과 상응하는 지반 데이터를 짝지어 데이터를 추출했다. 제안한 모델은 205개의 지반조사 보고서로 구성된 데이터셋을 통해 검증되었으며, 평균 93.0%의 데이터 추출 정확도를 기록하였다. 마지막으로, 추출 모델의 실무 적용성을 위해 사용자 인터페이스 기반 프로그램을 개발하였다. 프로그램 내 사용자 상호작용을 통해 지반조사보고서 PDF 파일을 업로드하고 자동으로 보고서를 분석 및 데이터를 추출, 편집할 수 있도록 했다. 이를 통해 지반조사보고서의 디지털화 및 지반 데이터베이스 구축이 더욱 효율적이고 정확하게 이루어질 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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