• 국제학술발표논문집
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• The 7th International Conference on Construction Engineering and Project Management Summit Forum on Sustainable Construction and Management
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• pp.32-41
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• 2017

Accidents on offshore oil and gas platforms (OOGPs) usually cause serious fatalities and financial losses considering demanding environment platforms locate and complex topsides structure platforms own. Evacuation planning on platforms is usually challenging. The computational tool is a good choice to plan evacuation by emergency simulation. However, the complex structure of platforms and varied evacuation behaviors usually weaken the advantages of computational simulation. Therefore, this study developed a simulation model for OOGPs to evaluate different evacuation plans to improve evacuation performance by integrating building information modeling (BIM) and agent-based model (ABM). The developed model consists of four parts: evacuation model input, simulation environment modeling, agent definition, and simulation and comparison. Necessary platform information is extracted from BIM and then used to model simulation environment by integrating matrix model and network model. During agent definition, in addition to basic characteristics, environment sensing and dynamic escape path planning functions are also developed to improve simulation performance. An example OOGP BIM topsides with different emergent scenarios is used to illustrate the developed model. The results showed that the developed model can well simulate evacuation on OOGPs and improve evacuation performance. The developed model was also suggested to be applied to other industries such as the architecture, engineering, and construction industry.

• 건축역사연구
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• 제32권6호
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• pp.7-21
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• 2023

This research aims to understand the specific aspects of the utilization of the pavilion by a group of governors in the mobile office system of the early Joseon Dynasty through two diaries written in the 16th century. Miam Diary by Yu Hee-chun, a governor of Jeolla Province, and Jaeyeongnam Diary by Hwang Sa-woo, a chief aide of Gyeongsang Province, are important historical materials that reveal the utilization patterns of the pavilion by the governor, who was the decision maker and main user of governmental pavilions. As a result of analyzing the two diaries, the utilization of governmental pavilions was concentrated in the hot summer season, May to July, which is closely related to the perception of temperature and humidity. While pavilions are mostly used as office and banquet places, some notable usage patterns have been identified. When there were several governmental pavilions in a town, the order of appreciation was determined by considering the location and scenery, and the pavilions were also used as a place to encourage learning as governors taught Confucian scholars well. Governmental pavilions functioned as a device to visualize hierarchy through seating and accommodation arrangements. The authors of the diaries left comments on the famous pavilions and sometimes went to see the pavilions after asking for permission from the superior. This research is meaningful in that it reconstructed the relationship network and phases of the times of governmental pavilions scattered across the country through institutions and daily life.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.17-25
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• 2023

본 논문에서는 의류 디자인 도면 이미지의 글자 검출을 위한 경량화된 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 최근 의류 디자인 산업에서 Digital Transformation의 중요성이 대두되면서, 디지털 도구를 활용한 의류 디자인 도면 작성이 강조되고 있으며, 디지털화된 의류 디자인 도면의 활용 가능성을 고려할 때, 도면에서 글자 검출과 인식이 중요한 첫 단계로 간주된다. 이 연구에서는 기존의 글자 검출 딥러닝 모델을 기반으로 의류 도면 이미지의 특수성을 고려하여 경량화된 네트워크를 설계하였으며, 별도로 수집한 의류 도면 데이터 셋을 추가하여 딥러닝 모델을 학습시켰다. 실험 결과, 제안한 딥러닝 모델은 의류 도면 이미지에서 기존 글자 검출 모델보다 약 20% 높은 성능을 보였다. 따라서 이 논문은 딥러닝 모델의 최적화와 특수한 글자 정보 검출 등의 연구를 통해 의류 디자인 분야에서의 Digital Transformation에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.81-88
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• 2024

생성형 AI 시장의 급속한 성장과 국내 기업과 기관의 큰 관심에도 불구하고, 부정확한 정보제공과 정보유출의 우려가 생성형 AI 도입을 저해하는 주된 요인으로 나타났다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 구조 기반의 질의응답시스템을 설계·구현하였다. 제안 방법은 한국어 문장 임베딩을 사용해 지식 데이터베이스를 구축하고, 최적화된 검색으로 질문 관련 정보를 찾아 생성형 언어 모델에게 제공된다. 또한, 이용자가 지식 데이터 베이스를 직접 관리하여 변경되는 업무 정보를 효율적으로 업데이트하도록 하고, 시스템이 폐쇄망에서 동작할 수 있도록 설계하여 기업의 기밀 정보의 유출 가능성을 낮추었다. 국내 기업 등 조직에서 생성형 AI를 도입하고 활용하고자 할 때 본 연구가 유용한 참고자료가 되길 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.119-126
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• 2024

건물 정보 모델(BIM: Building Information Model)은 관련 기업의 개별화된 프로젝트와 학습 데이터양 부족으로 인해 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 기반 BIM 애플리케이션 개발이 쉽지 않다. 본 연구에서는 데이터가 제한적인 상황에서 BIM의 강구조물 부재 중량비를 예측하기 위해 사전 학습이 된 대형 언어 모델을 기반으로 신경망을 학습하는 방법을 제시하고 실험하였다. 제안된 모델은 대형 언어 모델을 활용하여 BIM에 내재하는 데이터 부족 문제를 극복할 수 있어 데이터의 양이 부족한 상황에서도 성공적인 학습이 가능하며 대형 언어 모델과 연계된 신경망을 활용하여 자연어와 더불어 숫자 데이터까지 처리할 수 있다. 실험 결과는 제안된 대형 언어 모델 기반 신경망이 기존 소형 언어 모델 기반보다 높은 정확도를 보였다. 이를 통해, 대형 언어 모델이 BIM에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었으며, 향후 건물 사고 예방 및 건설 비용의 효율적인 관리가 기대된다.

• Computers and Concrete
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• 제33권4호
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• pp.341-348
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• 2024

Ultra-high-performance concrete (UHPC) has received remarkable attentions in civil infrastructure due to its unique mechanical characteristics and durability. UHPC gains increasingly dominant in essential structural elements, while its unique properties pose challenges for traditional inspection methods, as damage may not always manifest visibly on the surface. As such, the need for robust inspection techniques for detecting cracks in UHPC members has become imperative as traditional methods often fall short in providing comprehensive and timely evaluations. In the era of artificial intelligence, computer vision has gained considerable interest as a powerful tool to enhance infrastructure condition assessment with image and video data collected from sensors, cameras, and unmanned aerial vehicles. This paper presents a computer vision-based approach employing deep learning to detect cracks in UHPC beams, with the aim of addressing the inherent limitations of traditional inspection methods. This work leverages computer vision to discern intricate patterns and anomalies. Particularly, a convolutional neural network architecture employing transfer learning is adopted to identify the presence of cracks in the beams. The proposed approach is evaluated with image data collected from full-scale experiments conducted on UHPC beams subjected to flexural and shear loadings. The results of this study indicate the applicability of computer vision and deep learning as intelligent methods to detect major and minor cracks and recognize various damage mechanisms in UHPC members with better efficiency compared to conventional monitoring methods. Findings from this work pave the way for the development of autonomous infrastructure health monitoring and condition assessment, ensuring early detection in response to evolving structural challenges. By leveraging computer vision, this paper contributes to usher in a new era of effectiveness in autonomous crack detection, enhancing the resilience and sustainability of UHPC civil infrastructure.

• Steel and Composite Structures
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• 제51권4호
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• pp.441-456
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• 2024

This paper aims to develop Machine Learning (ML) algorithms to predict the buckling resistance of cold-formed steel (CFS) channels with restrained flanges, widely used in typical CFS sheathed wall panels, and provide practical design tools for engineers. The effects of cross-sectional restraints were first evaluated on the elastic buckling behaviour of CFS channels subjected to pure axial compressive load or bending moment. Feedforward multi-layer Artificial Neural Networks (ANNs) were then trained on different datasets comprising CFS channels with various dimensions and properties, plate thicknesses, and restraining conditions on one or two flanges, while the elastic distortional buckling resistance of the elements were determined according to the Finite Strip Method (FSM). To develop less biased networks and ensure that every observation from the original dataset has the chance of appearing in the training and test set, a K-fold cross-validation technique was implemented. In addition, the hyperparameters of the ANNs were tuned using a grid search technique to provide ANNs with optimum performances. The results demonstrated that the trained ANNs were able to predict the elastic distortional buckling resistance of CFS flange-restrained elements with an average accuracy of 99% in terms of coefficient of determination. The developed models were then used to propose a simple ANN-based design formula for the prediction of the elastic distortional buckling stress of CFS flange-restrained elements. Finally, the proposed formula was further evaluated on a separate set of unseen data to ensure its accuracy for practical applications.

• 대한치매학회지
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• 제23권3호
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• pp.146-160
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• 2024

Background and Purpose: The emotions of people at various stages of dementia need to be effectively utilized for prevention, early intervention, and care planning. With technology available for understanding and addressing the emotional needs of people, this study aims to develop speech emotion recognition (SER) technology to classify emotions for people at high risk of dementia. Methods: Speech samples from people at high risk of dementia were categorized into distinct emotions via human auditory assessment, the outcomes of which were annotated for guided deep-learning method. The architecture incorporated convolutional neural network, long short-term memory, attention layers, and Wav2Vec2, a novel feature extractor to develop automated speech-emotion recognition. Results: Twenty-seven kinds of Emotions were found in the speech of the participants. These emotions were grouped into 6 detailed emotions: happiness, interest, sadness, frustration, anger, and neutrality, and further into 3 basic emotions: positive, negative, and neutral. To improve algorithmic performance, multiple learning approaches were applied using different data sources-voice and text-and varying the number of emotions. Ultimately, a 2-stage algorithm-initial text-based classification followed by voice-based analysis-achieved the highest accuracy, reaching 70%. Conclusions: The diverse emotions identified in this study were attributed to the characteristics of the participants and the method of data collection. The speech of people at high risk of dementia to companion robots also explains the relatively low performance of the SER algorithm. Accordingly, this study suggests the systematic and comprehensive construction of a dataset from people with dementia.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.111-121
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• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.