• 한국지리정보학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.210-221
• /
• 2022

재난·재해에 신속하게 대응하기 위하여 다양한 센서의 위성영상 활용이 가능한 뉴스페이스 시대가 열렸다. 국내·외 운용 중인 위성의 수가 늘어나고 위성 센서의 특성이 다양하므로, 재난유형에 최적화된 위성영상을 찾는 것이 필요하다. 재난 유형은 태풍, 호우, 가뭄, 산불 등으로 나누고 각 재난유형별로 위성의 궤도, 능동/수동 센서, 공간 해상도, 파장대, 재방문주기를 고려한 최적의 위성 영상을 선정하였다. 각 위성궤도 TLE(Two Line Element) 정보는 SGP4(Simplified General Perturbations version 4) 모델에 적용하여 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘은 위성 궤도를 10초 간격으로 시뮬레이션하고 각 센서의 입사각을 고려하여 정확한 관측영역을 선정하였다. 위성궤도 시뮬레이션 알고리즘을 2019년 태풍 미탁 사례에 적용하여 실제 촬영된 위성 리스트와 비교 및 분석하였다. 분석된 결과를 통해 재난 발생 지역의 촬영된 영상과 촬영 예정인 영상의 시간 및 영역을 수 초 이내 분석하여 재난 유형에 따른 최적의 위성영상을 선정하였다. 향후, 재난이 발생했을 때 위성영상을 신속하게 요청하고 확보할 수 있는 체계 구축에 기반이 되고자 한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권5호
• /
• pp.281-289
• /
• 2022

우리 사회의 고령화가 점차 심화되면서 실버타운 공간의 노인 돌봄 모델을 바탕으로 노인 돌봄 환경의 질은 점차 모두의 관심의 초점이 되고 있다. 본 연구는 주로 노인의 시각적 특성과 행동적 특성을 연구하고 토론하며, 공간의 환경을 최적화하기 위해 노인의 특별한 요구에보다 많은 관심을 기울일 수 있도록 실버타운에서 노인의 생활 환경에서 시각적 체험 디자인을 심층적으로 탐구한다. 이를 통해 노인들이 편안한 환경에서 노년을 즐길 수 있도록 공간의 환경을 최적화한다. 본 연구는 시각 심리학, 환경 심리학, 노인학 그리고 다른 이론으로 기초한다. 관련 문헌 수집과 노인현장 연구를 통해 실버타운 노인들의 생활 환경의 기능과 전반적인 조합을 연구하고, 환경을 정리한다. 중·장년층의 행동적·시각적 요구를 바탕으로 공간에서의 시각적 연결을 강화하기 위한 디자인 방법을 제안하였다. 시각적 경험의 관점에서, 환경의 조명, 색상, 그리고 재료들이 연구된다. 이론과 연구·실험의 결합을 통해 노인들은 따뜻한 색채, 고휘도 색채, 기하학적인 문양이 있는 식물을 선호한다는 결론을 내린다. 실버타운 공간에서의 시각적 경험의 디자인 원리와 디자인 방법을 요약하였다.

• 공업화학
• /
• 제33권2호
• /
• pp.188-194
• /
• 2022

본 연구에서는 비파괴적 표면 기능기화 통하여 단일벽 탄소나노튜브(SWCNT) 탄소소재의 특성 변화를 최소화 시킬 수 있는 대면적화 공법을 제안하고, 대면적화 된 SWNT 전자 필름 상에 효소를 집적하여 효소와 SWCNT 전자 필름 간 효율적 전자 전달을 연구하였다. p-terphenyl-4,4"-dithiol, dithiothreitol와 SWCNT의 혼합을 통해 SWCNT 전자 필름의 균일도 및 전하 전달 능력을 향상시키고, 분광학적 분석 및 전기화학적 특성을 평가하여 SWCNT 전자 필름의 향상된 전기화학적 특성을 확인하였다. 전자 필름 상에 고분자 전해질 및 포도당 산화환원 효소를 layer-by-layer 기법으로 효율적으로 집적하여, 최종적으로 음전압 범위에서 구동이 가능한 포도당(glucose) 바이오센서를 구현하였다. 개발된 포도당 바이오센서는 효소와 SWCNT 전자 필름과의 높은 전하 전달 효율을 바탕으로 -0.45 vs. Ag/AgCl 음전압 범위에서 높은 산화환원 신호를 보였을 뿐 아니라 0~1 mM의 낮은 글루코스 농도 변화에서 약 98 ㎂/mM·cm²의 높은 감도를 보였다. 또한 음전압 구동을 통하여, 산화 반응을 일으킬 수 있는 4종의 방해물질(요산, 아스코르빅산, 도파민, 아세타아미노펜) 환경에서 4% 이하의 변화를 보여 높은 선택성을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.45-52
• /
• 2023

고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.107-119
• /
• 2023

군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제18권3호
• /
• pp.103-112
• /
• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 토지주택연구
• /
• 제14권3호
• /
• pp.145-155
• /
• 2023

최근 건설산업 분야에 BIM 기술의 활용이 보편화되면서 3D 모델과 실제 시공 부위의 오류 확인 등을 위해 다양한 객체 탐지 알고리즘들이 활용되고 있다. 객체 탐지 기술은 건축물, 교량, 터널 등 건설시설물의 종류에 따라 객체 특성이 상이하므로 객체 탐지 기술도 적절한 방법을 사용할 필요가 있다. 또한 객체 탐지를 위해서는 초기 객체 이미지가 있어야 하며 이를 위해서도 드론, 스마트폰 등 다양한 방법으로 이미지 취득이 가능하다. 본 연구에서는 철도와 도로 시설의 터널 부위에 대하여 초기 이미지 구축을 위해 터널 내부 촬영에 최적화된 360° 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하고, 촬영된 이미지로부터 실제 객체를 탐지하기 위한 객체 탐지 방법론으로 YOLO 알고리즘, SSD 알고리즘 및 R-CNN 알고리즘을 적용하여 방법론별 객체 탐지의 정확도를 비교 분석한다. 분석 결과 Faster R-CNN 알고리즘이 SSD, YOLO v5 알고리즘에 비해 높은 인식률 및 mAP 값을 가졌으며 인식률들의 최소·최대 값의 차이가 작아 균등한 검측 능력을 나타냈다. 이러한 연구는 철도와 도로 시설공사에 BIM 적용이 확산되고 있는 점을 고려하면 360° 카메라의 활용 방법 확대와 유지보수를 위한 터널 시설 부위의 객체 탐지 방법론 적용에 활용될 수 있다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
• /
• 한국의학물리학회 2002년도 Proceedings
• /
• pp.53-60
• /
• 2002

Motion of lung tumors from respiration has been reported in the literature to be as large as of 1-2 cm. This motion requires an additional margin between the Clinical Target Volume (CTV) and the Planning Target Volume (PTV). While such a margin is necessary, it may not be sufficient to ensure proper delivery of Intensity Modulated Radiotherapy (IMRT) to the CTV during the simultaneous movement of the DMLC. Gated treatment has been proposed to improve normal tissues sparing as well as to ensure accurate dose coverage of the tumor volume. The following questions have not been addressed in the literature: a) what is the dose error to a target volume without gated IMRT treatment\ulcorner b) what is an acceptable gating window for such treatment. In this study, we address these questions by proposing a novel technique for calculating the 3D dose error that would result if a lung IMRT plan were delivered without gating. The method is also generalized for gated treatment with an arbitrary triggering window. IMRT plans for three patients with lung tumor were studied. The treatment plans were generated with HELIOS for delivery with 6 MV on a CL2100 Varian linear accelerator with a 26 pair MLC. A CTV to PTV margin of 1 cm was used. An IMRT planning system searches for an optimized fluence map ${\Phi}$ (x,y) for each port, which is then converted into a dynamic MLC file (DMLC). The DMLC file contains information about MLC subfield shapes and the fractional Monitor Units (MUs) to be delivered for each subfield. With a lung tumor, a CTV that executes a quasi periodic motion z(t) does not receive ${\Phi}$ (x,y), but rather an Effective Incident Fluence EIF(x,y). We numerically evaluate the EIF(x,y) from a given DMLC file by a coordinate transformation to the Target's Eye View (TEV). In the TEV coordinate system, the CTV itself is stationary, and the MLC is seen to execute a motion -z(t) that is superimposed on the DMLC motion. The resulting EIF(x,y)is inputted back into the dose calculation engine to estimate the 3D dose to a moving CTV. In this study, we model respiratory motion as a sinusoidal function with an amplitude of 10 mm in the superior-inferior direction, a period of 5 seconds, and an initial phase of zero.

• 공업화학
• /
• 제34권2호
• /
• pp.137-143
• /
• 2023

본 연구에서는 알팔파로부터 추출한 천연계면활성제를 사용하여 중심합성설계모델(CCD-RSM)을 이용한 O/W 유화제조 공정의 최적화를 수행하였다. 그 결과 95% 신뢰구간에서 최적화 결과의 통계학적 합리성을 확인하였다. CCD-RSM을 통하여 독립변수인 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율(P), 계면활성제의 첨가량(W) 및 유화속도(R)가 반응치인 유화안정도지수(ESI), 평균입자크기(MDS) 및 점도(V)에 끼치는 영향을 조사하여 O/W 유화제조공정의 최적조건을 산출하였다. 유화안정도지수, 평균입자크기 및 점도에 관한 회귀방정식으로부터 다중반응을 수행하여 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적 유화조건으로 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율은 49.5 wt%, 계면활성제의 첨가량 9.1 wt%, 유화속도 6559.5 rpm으로 나타났으며 산출된 반응치의 응답값은 ESI는 89.9%, MDS는 1058.4 nm, V는 1522.5 cP로 산출되었다. 이를 실험으로 확인한 결과 ESI는 88.7%, MDS는 1026.4 nm, V는 1486.5 cP이었으며 평균 오차율은 2.3 (± 0.4)%이었다. 따라서 CCD-RSM을 실제 유화 제조에 적용하여 만족스러운 O/W 유화제조 공정조건을 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.193-200
• /
• 2023

암호 분석은 알려진 평문 공격, 차분 분석, 부채널 분석 등과 같이 다양한 기법으로 수행될 수있다. 최근에는 딥러닝을 암호 분석에 적용하는 연구들이 제안되고 있다. 알려진 평문 공격(Known-plaintext Attack)은 알려진 평문과 암호문 쌍을 사용하여 키를 알아내는 암호 분석 기법이다. 본 논문에서는 딥러닝 기술을 사용하여 경량 블록 암호 PRESENT의 축소 버전인 S-PRESENT에 대해 알려진 평문 공격을 수행한다. 축소된 경량 블록 암호에 대해 수행된 최초의 딥러닝 기반의 알려진 평문 공격이라는 점에서 본 논문은 의의가 있다. 성능 향상 및 학습속도 개선을 위해 Skip connection, 1x1 Convolution과 같은 딥러닝 기법을 적용하였다. 암호 분석에는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 1D, 2D 합성곱 신경망 모델을 사용하여 최적화하였으며, 세 모델의 성능을 비교한다. 2D 합성곱 신경망에서 가장 높은 성능을 보였지만 일부 키공간까지만 공격이 가능했다. 이를 통해 MLP 모델과 합성곱 신경망을 통한 알려진 평문 공격은 공격 가능한 키 비트에 제한이 있음을 알 수 있다.