• 제목/요약/키워드: Network Technique

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데이터 증강을 위한 순환 생성적 적대 신경망 기반의 아스팔트와 콘크리트 균열 영상 간의 변환 기법 (CycleGAN Based Translation Method between Asphalt and Concrete Crack Images for Data Augmentation)

  • 심승보
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.171-182
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    • 2022
  • 구조물을 안전하게 관리하기 위해서는 우선적으로 건전한 유지가 전제되어야 한다. 이 같은 구조물의 건전성을 결정하는 요인 중에서 가장 대표적인 예로는 균열을 들 수 있다. 여러 가지 원인에 의해 발생하는 균열은 다양한 종류와 형태로 구조물에 손상을 입힌다. 무엇보다 이러한 균열이 방치될 경우 위험도가 증가하여 안전사고로 이어질 수 있다. 이러한 문제점을 경감하기 위하여 최근 들어 딥러닝과 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 손상을 점검하는 방법들이 소개되고 있다. 이 같은 방법들은 대체로 충분한 양의 학습 데이터가 필요한 것이 사실이다. 하지만, 학습을 위한 영상 데이터의 충분한 확보가 어렵다는 점은 딥러닝 균열 탐지 알고리즘의 성능에 부정적인 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 이에 대한 문제의식을 바탕으로 영상 변환 기법을 활용하여 균열 영상 데이터를 증강하는 방법을 제시했다. 이는 아스팔트 균열 영상을 콘크리트 균열 영상으로 변환하거나 혹은 이와 반대로 콘크리트 균열 영상을 아스팔트 균열 영상으로 변환하여 딥러닝 신경망 모델을 학습하기 위한 영상 데이터를 확보하는 방법이다. 이를 통해 학습 데이터의 다양성을 향상시켜 강건한 균열 탐지 알고리즘 개발에 기여할 수 있기를 기대한다.

Monte Carlo 기법을 이용한 교통카드기반 수도권 지하철 통행배정 (Trip Assignment for Transport Card Based Seoul Metropolitan Subway Using Monte Carlo Method)

  • 이미영;남두희
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.64-79
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    • 2023
  • 본 연구는 Monte Carlo 기법을 교통카드기반의 수도권 지하철의 통행배정 문제에 적용하는 과정을 검토하였다. 연구는 우선 교통카드에서 역 간 표본의 통행에서 나타나는 통행시간에 대하여 프로빗 모형의 기반이 되는 정규분포의 가정을 적용하였다. Monte Carlo 통행배정은 역 간 통행에 대하여 평균과 표준편차를 산정하고 이를 개별 링크의 차내시간과 환승의 보행 및 배차간격의 가중치로 적용하는 방안을 제안하였다. 샘플 수가 50 이하로 낮게 나타나는 장거리 통행은 유사 통행의 특성을 이전하는 방안으로 적용하였다. 수도권 지하철 네트워크에 대하여 두 가지 방향에서 연구 결과를 검토하였다. 하나는 선릉-성수의 단일 역 간 통행에 대하여 차내시간 및 환승시간에 랜덤샘플링을 적용하는 방안으로 검증하였다. 다음으로 수도권 지하철 전체에 대해서는 역 간 통행 샘플수에 따라서 50 이상은 역 간 정규분포의 가정을 그대로 수용하였다. 샘플수가 50 이하의 장거리 통행은 역 간 최소거리가 122 (Km)에서 표본의 균등성이 확보되는 상황으로 판단하고 이 거리에서 나타나는 카드자료의 역 간 평균과 표준편차를 적용하였다. 사례연구로서 교통카드자료로 구축된 수도권 지하철을 네트워크를 대상으로 단일OD 및 전체 OD의 통행배정의 결과를 도출하였다. 한편 통행에 대한 샘플링이 부족한 상황에서 추가적인 연구가 필요한 것으로 나타났다.

DNN 기법을 활용한 지하공동 데이터기반의 지반침하 위험 지도 작성 (Verification of Ground Subsidence Risk Map Based on Underground Cavity Data Using DNN Technique)

  • 김한응;김창헌;김태건;박정준
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제19권2호
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    • pp.334-343
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    • 2023
  • 연구목적: 본 연구에서는 지반공동탐사로 발견된 공동자료를 지하시설물과의 원인별 상관관계로 분석하고, AI 알고리즘 기반으로 지반침하 예측지도를 검증하여 시민에게 안전한 도로 환경을 제공하고자한다. 연구방법: 위험도 평가 관련 데이터조사와 빅데이터 수집, AI분석을 위한 데이터 전처리, 그리고 AI 알고리즘을 이용하여 지반침하 위험도 예측지도 검증 등 3가지 단계로 연구를 수행하였다. 연구결과:작성한 지반침하 위험 예측지도를 분석하여 부산시 부산진구와 사하구에 대해 긴급, 우선, 일반 3단계의 공동관리 위험등급 분포를 확인 할 수 있었다. 또한, 지반침하 위험 등급 예측 값을 도로노선의 구간별로 정리하여 긴급 등급이 포함된 도로가 부산진구는 총 61개구간 중 3개소, 사하구는 총 68개구간 중 7개소임을 확인하였으며 각 도로노선별 지반침하 위험 예측 순위를 파악하였다. 결론: 도출된 지반침하 위험 예측지도를 바탕으로 효율적으로 탐사구간을 설정하여 우선 조사, 선제 조치함으로써 시민들의 불안을 해소하고 효율적인 도로유지관리 및 보수, 제도의 개선 등의 부수적인 효과를 얻을 수 있다.

강우로 인한 사면의 불안정성에 대한 신뢰성 있는 평가 (Reliable Assessment of Rainfall-Induced Slope Instability)

  • 김윤기;최정찬;이승래;성주현
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제25권5호
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    • pp.53-64
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    • 2009
  • 강우침투로 인하여 많은 사면이 붕괴되고 있다. 따라서 사면에 대한 최근 연구들은 강우가 유발하는 사면의 불안정성에 초점이 맞춰져 있으며 강우침투 문제는 중요한 사면붕괴 발생 요인으로 인식되고 있다. 강우가 사면 내부의 모관흡수력을 감소시키면서 사면 내부로 침투되며 심지어 지반특성에 따라 표층 근에서 양의 간극수압이 발생할 수도 있다. 이러한 현상은 사면 강도를 감소시켜 사면 붕괴를 유발할 수 있다. 국내 여러 공공기관에서는 지하수위가 표층 또는 밀정 깊이 내에 존재하도록 하여 사면의 포화상태를 가정하는 보수적인 사면 설계방안을 제시하였으나, 이러한 가정은 대부분 부적절하고 이를 만족시키기 위해 때로는 사면설계 단계에서 잘못된 지반물성이 사용되기도 한다. 본 논문에서는 실제 강우침투 현상을 고려하여 보다 합리적으로 사면의 안정성을 평가하는 기법이 제안되었다. 국내 풍화토에 대한 불포화 지반물성(강도, 함수특성곡선, 투수곡선)이 실험적으로 획득되었으며, 인공신경망 모델을 통해 간접적으로도 추정되었다. 또한 현장 계측자료의 불확실성을 보완하기 위하여 사면의 불안정성 평가기법에 대하여 결정론적 해석과 확률론적 해석에 기반한 실시간 사면 붕괴 경보 기준이 모니터링 시스템에 도입되었다. 이러한 사면안정성 평가기법은 사면 내부의 모관흡수력, 함수비와 같은 중요요소를 계측한 현장자료와 접목하여 강우에 따라 불안정해진 사면에 대한 조기 경보시스템으로 활용될 수 있다.

점진적 기계학습 기반의 레이더 위협체 역추정 모델 생성 및 갱신 (Managing the Reverse Extrapolation Model of Radar Threats Based Upon an Incremental Machine Learning Technique)

  • 김철표;노상욱
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.29-39
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    • 2017
  • 다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

그래프 트랜스포머 기반 농가 사과 품질 이미지의 그래프 표현 학습 연구 (A Study about Learning Graph Representation on Farmhouse Apple Quality Images with Graph Transformer)

  • 배지훈;이주환;유광현;권경주;김진영
    • 스마트미디어저널
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    • 제12권1호
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    • pp.9-16
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    • 2023
  • 최근 농가의 사과 품질 선별 작업에서 인적자원의 한계를 극복하기 위해 합성곱 신경망(CNN) 기반 시스템이 개발되고 있다. 그러나 합성곱 신경망은 동일한 크기의 이미지만을 입력받기 때문에 샘플링 등의 전처리 과정이 요구될 수 있으며, 과도 샘플링의 경우 화질 저하, 블러링 등 원본 이미지의 정보손실 문제가 발생한다. 본 논문에서는 위 문제를 최소화하기 위하여, 원본 이미지의 패치 기반 그래프를 생성하고 그래프 트랜스포머 모델의 랜덤워크 기반 위치 인코딩 방법을 제안한다. 위 방법은 랜덤워크 알고리즘 기반 위치정보가 없는 패치들의 위치 임베딩 정보를 지속적으로 학습하고, 기존 그래프 트랜스포머의 자가 주의집중 기법을 통해 유익한 노드정보들을 집계함으로써 최적의 그래프 구조를 찾는다. 따라서 무작위 노드 순서의 새로운 그래프 구조와 이미지의 객체 위치에 따른 임의의 그래프 구조에서도 강건한 성질을 가지며, 좋은 성능을 보여준다. 5가지 사과 품질 데이터셋으로 실험하였을 때, 다른 GNN 모델보다 최소 1.3%에서 최대 4.7%의 학습 정확도가 높았으며, ResNet18 모델의 23.52M보다 약 15% 적은 3.59M의 파라미터 수를 보유하여 연산량 절감에 따른 빠른 추론 속도를 보이며 그 효과를 증명한다.

SWAT 모형을 이용한 미래 토지이용변화가 수문 - 수질에 미치는 영향 분석 (The Analysis of Future Land Use Change Impact on Hydrology and Water Quality Using SWAT Model)

  • 박종윤;이미선;이용준;김성준
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권2B호
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    • pp.187-197
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    • 2008
  • 본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 경안천 유역($255.44km^2$)을 대상으로 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM(1987, 1991, 1996, 2004), $ETM^+$(2001) 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov 기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(SS, T-N, T-P)를 구축하고 1999, 2000년 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 2001, 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과, 유출량에 대해 모형 효율성 계수는 0.59, 수질항목(Sediment, T-N, T-P)에 대한 결정계수는 0.88, 0.72, 0.68로 분석되었다. 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 분석한 결과, 도시화가 진행되면서 2004년을 기준(76.3)으로 유역 평균 CN값이 2030년 76.9, 2060년 77.1, 2090년 77.4로 증가하면서 유출량이 1.4%, 2.0%, 2.7% 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염원의 증가로 유사량과 T-N, T-P 부하량은 2004년을 기준으로 2030년 51.4%, 5.0%, 11.7% 증가하였으며, 2060년 70.5%, 8.5%, 16.7% 2090년에 74.9%, 10.9%, 19.9% 증가하는 것으로 분석되었다.

루이스 부뉴엘의 영화에서 나타난 데페이즈망과 몽상의 알레고리 - <부르주와의 은밀한 매력>과 <자유의 환상>을 중심으로 - (Depaysement and Its Dreams for a Hallucinative Allegory in Luis Bunuel's Films : "The Discreet Charm of the Bourgeoisie" and "The Phantom of Liberty")

  • 홍명희
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제13권6호
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    • pp.135-142
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    • 2019
  • 본 연구는 초현실주의의 정신적 자유를 바탕으로 반혁명적 특성을 지닌 루이스 부뉴엘의 작품에 나타난 몽상과 환각의 알레고리는 무엇을 말하고자 하는가를 화두로 삼았다. 그의 작품 <부르주와의 은밀한 매력>과 <자유의 환상>의 장면에 나타난 기표에 나타난 기의를 파악하기 위하여 초현실주의의 기법 데페이즈망의 특징인 부유하는 오브제의 배치인 우연성과 기존의 관습을 전복하는 양극성, 그리고 이미지들의 패러디와 모순성을 통해 초현실주의의 영화적 영향 양상을 고찰하였다. 세 가지 데페이즈망의 영화적 적용으로 살펴본 루이스 부뉴엘의 나타나는 미학적 관점은 이성에 대한 반감과 법과 질서의 비판 그리고 이데올로기와 국가 장치에 대한 혐오는 근본적인 비이성적인 것을 비판하고 우리로 하여금 해방의 가능성을 열어두고자 함이다. 그는 자신의 주장을 펼치기 위해 초현실주의의 기법을 도용하여 초현실주의 영화의 초석을 다졌다. 이에 본 연구는 데페이즈망의 여러 층위를 통해 영화에 나타난 몽상과 환각의 시니피앙을 해석하고 작가의 이념이 영화에 새겨진 풍경에 나타난 초현실주의적 자유의 의미를 고찰하였다. 초현실주의는 미술과 현대영화에 일정한 영향을 미쳤으며 그 대표적인 사례가 부뉴엘의 텍스트이다.

스마트팩토리의 주요 보안요인 연구: AHP를 활용한 우선순위 분석을 중심으로 (Investigating Key Security Factors in Smart Factory: Focusing on Priority Analysis Using AHP Method)

  • 허진;이애리
    • 경영정보학연구
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    • 제22권4호
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    • pp.185-203
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    • 2020
  • 4차 산업혁명과 함께 ICT(정보통신기술)와 제조업이 융합된 스마트 제조업 시대로 변화하고 있다. 과거의 제조업은 생산효율 증진을 위한 단순 목적으로 공업적인 기술 혁신을 추구했다면, 스마트 제조업에서는 ICT와 융합된 스마트팩토리 구축을 통해 제조 공정과 서비스 형태가 융·복합 플랫폼 형태로 변모하고 있다. 스마트팩토리 구현 기업들은 ICT의 장점을 활용한 이점과 함께, 개방화/융합화/정보화에 따라 발생하게 되는 보안 이슈를 동시에 접하게 된다. 스마트팩토리에서는 ICT를 기반으로 모든 기계와 설비 등이 연결되어 기존에 생각하지 못했던 융·복합적 보안 위협요인에 노출되고 상시적으로 다양한 사이버 위협이 발생할 수 있음으로 보안이 더욱 강화되어야 한다. 보안사고의 위험을 줄이고 스마트팩토리를 성공적으로 도입하기 위해서는, ICT 기술들이 적용되고 있는 스마트팩토리 산업 현장의 특성을 감안하여 우선적으로 적용되어야 할 주요 보안요인들을 도출할 필요가 있다. 본 연구에서는 스마트팩토리 구축 시 적용해야 할 보안요인들의 중요도를 파악하기 위해 단말/네트워크/플랫폼·서비스 범주를 포괄한 '스마트팩토리 보안요인의 계층적 분류 모델'을 제시하고, 스마트팩토리 및 보안 관련 전문가 그룹(기술위원, 사업전문가, 보안전문가)을 대상으로 중요도 평가 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 AHP 기법을 활용하여 다양한 보안 위협으로부터 안전한 스마트팩토리 구현에 필요한 보안요인들의 상대적 중요도를 도출하고 이를 기반으로 스마트팩토리 보안요인간의 우선순위를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해, 앞으로 더욱 확산될 스마트팩토리가 보다 안전하게 구축·운용될 수 있도록 스마트 제조업 시대에 필요한 정보보안 확보에 기여할 수 있을 것이다.

텍스트마이닝을 활용한 대전시 공공도서관 이용자의 인식과 경험 연구 - SNS와 온라인 뉴스 기사를 중심으로 - (A Study on the Perception and Experience of Daejeon Public Library Users Using Text Mining: Focusing on SNS and Online News Articles)

  • 최지원;곽승진
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제58권2호
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    • pp.363-384
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    • 2024
  • 본 연구는 텍스트마이닝 기법을 중심으로 빅데이터 분석을 활용하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자의 인식과 경험을 살펴보고자 수행되었다. 이를 위하여 첫째, 소셜미디어에 나타난 이용후기 데이터를 수집하여 대전시 공공도서관에 대한 이용자들의 전반적인 인식과 평가를 탐색하였다. 둘째, 온라인 뉴스 기사 분석을 통해 사회적으로 논의되고 있는 현안을 파악하였다. 분석 결과, 첫째로 어린이 동반 이용자 비중의 높다는 것과 다음으로 LDA 분석을 통한 토픽이 '문화행사/프로그램', '자료 이용', '물리적 환경 및 시설', '도서관 서비스'의 네 가지 분류로 나타난다는 것, 마지막으로 뉴스기사 데이터에 도서관 및 복합문화공간 추가 건립과 도서관 협력 체계 구축에 대한 키워드가 핵심적으로 등장한다는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 지역 균형을 고려한 공공도서관 건립과 육아 및 보육 기관과의 업무협약을 통한 사회적 육아공동체 네트워크 조성을 제안하였다. 본 연구를 활용하여 대전시 공공도서관의 정책적·사회적 흐름을 알아보고 지역사회 수요를 반영하는 공공도서관 운영을 데이터에 기반하여 실행할 수 있기를 기대한다.