• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권3호
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• pp.125-132
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• 2022

문장 압축은 원본 문장의 중요한 의미는 유지하면서 길이가 축소된 압축 문장을 생성하는 자연어처리 태스크이다. 문법적으로 적절한 문장 압축을 위해, 초기 연구들은 사람이 정의한 언어 규칙을 활용하였다. 또한 시퀀스-투-시퀀스 모델이 기계 번역과 같은 다양한 자연어처리 태스크에서 좋은 성능을 보이면서, 이를 문장 압축에 활용하고자 하는 연구들도 존재했다. 하지만 언어 규칙을 활용하는 연구의 경우 모든 언어 규칙을 정의하는 데에 큰 비용이 들고, 시퀀스-투-시퀀스 모델 기반 연구의 경우 학습을 위해 대량의 데이터셋이 필요하다는 문제점이 존재한다. 이를 해결할 수 있는 방법으로 사전 학습된 언어 모델인 BERT를 활용하는 문장 압축 모델인 Deleter가 제안되었다. Deleter는 BERT를 통해 계산된 perplexity를 활용하여 문장을 압축하기 때문에 문장 압축 규칙과 모델 학습을 위한 데이터셋이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 Deleter는 perplexity만을 고려하여 문장을 압축하기 때문에, 문장에 속한 단어들의 언어 정보를 반영하여 문장을 압축하지 못한다. 또한, perplexity 측정을 위한 BERT의 사전 학습에 사용된 데이터가 압축 문장과 거리가 있어, 이를 통해 측정된 perplexity가 잘못된 문장 압축을 유도할 수 있다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 언어 정보의 중요도를 수치화하여 perplexity 기반의 문장 점수 계산에 반영하는 방법을 제안한다. 또한 고유명사가 자주 포함되어 있으며, 불필요한 수식어가 생략되는 경우가 많은 뉴스 기사 말뭉치로 BERT를 fine-tuning하여 문장 압축에 적절한 perplexity를 측정할 수 있도록 하였다. 영어 및 한국어 데이터에 대한 성능 평가를 위해 본 논문에서 제안하는 LI-Deleter와 비교 모델의 문장 압축 성능을 비교 실험을 진행하였고, 높은 문장 압축 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권3호
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• pp.243-249
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• 2023

함정 추진기에서 발생하는 캐비테이션은 함의 생존성과 직결되어 있으며, 생존성 향상을 위해 추진기 캐비테이션 초생이 지연되는 추진기 형상을 요구하고 있다. 그러나 한번 함정이 건조되고 나면 다양한 운용 조건에서 캐비테이션이 발생할 수 있어, 설계 뿐만 아니라 운용 시에도 추진기 캐비테이션 발생 여부를 알 수 있어야 한다. 이를 위해 선내에서 계측한 신호를 이용한 캐비테이션 발생 여부 판단이 필요하다. 본 연구에서는 추진기 상방 선체에 하이드로폰과 가속도계를 설치하여 추진기에서 발생하는 음향/진동 신호의 상관관계와 각 센서를 이용한 캐비테이션 초생 분석 성능에 대해 비교를 수행하였다. 캐비테이션 발생을 시각적으로 파악하기 위하여 선미부에 관측창을 설치하여 고속카메라 계측을 수행하였다. 계측 결과 음향과 진동 신호 간 스펙트럼 형상은 다르게 나타났으나, 선속에 따른 밴드별 레벨 증가분, 1 kHz ~ 10 kHz 대역의 전체 레벨 등은 비슷한 경향을 나타냈다. Detction of Envelope Modulation On Noise(DEMON) 분석에서도 음향과 진동신호 모두 비슷한 결과를 보여주었으며, 이를 통해 추진기 캐비테이션 발생분석에는 하이드로폰과 가속도계 모두 활용할 수 있음을 확인하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권3호
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• pp.1061-1070
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• 2023

Over the last few years, lead-free inorganic metal perovskites have gained impressive ground in empowering satellites in space exploration owing to their material stability and performance evolution under extreme space environments. The present work has examined the versatility of eight such perovskites as space radiation shielding materials by computing their photon, charged particles and neutron interaction parameters. Photon interaction parameters were calculated for a wide energy range using PAGEX software. The ranges of heavy charged particles (H, He, C, N, O, Ne, Mg, Si and Fe ions) in these perovskites were estimated using SRIM software in the energy range 1 keV-10 GeV, and that of electrons was computed using ESTAR NIST software in the energy range 0.01 MeV-1 GeV. Further, the macroscopic fast neutron removal cross-sections were also calculated to estimate the neutron shielding efficiencies. The examined shielding parameters of the perovskites varied depending on the radiation type and energy. Among the selected perovskites, Cs₂TiI₆ and Ba₂AgIO₆ displayed superior photon attenuation properties. A 3.5 cm thick Ba₂AgIO₆-based shield could reduce the incident radiation intensity to half its initial value, a thickness even lesser than that of Pb-glass. Besides, CsSnBr₃ and La_0.8Ca_0.2Ni_0.5Ti_0.5O₃ displayed the highest and lowest range values, respectively, for all heavy charged particles. Ba₂AgIO₆ showed electron stopping power (on par with Kovar) better than that of other examined materials. Interestingly, La_0.8Ca_0.2Ni_0.5Ti_0.5O₃ demonstrated neutron removal cross-section values greater than that of standard neutron shielding materials - aluminium and polyethylene. On the whole, the present study not only demonstrates the employment prospects of eco-friendly perovskites for shielding space radiations but also suggests future prospects for research in this direction.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.229-238
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• 2022

1960년대 이후 급속한 산업화와 더불어 개발사업은 국가경제 발전에 이바지 하고 있다. 국가에서 추진하는 개발사업 외 민간사업시행자들도 공공의 편의증진, SOC자산의 부족한 재정, 공공발주 외 자체 개발사업 확장 등의 사유로 개발사업을 추진하고 있다. 본 연구는 이러한 개발사업의 사례를 통해 사업비를 분석하고 각 사업비 항목이 갖고 있는 리스크를 미리 판단하고 관리하는 방안을 제시한다. 먼저 기존 개발사업의 리스크 요인 선정방식으로 AHP기법을 사용하였고, 리스크의 상위항목 및 하위항목 계층화를 위해 토목개발사업 관련 전문가와의 인터뷰를 통해 항목을 결정했으며, 설문지 조사를 통해 각 리스크 인자들의 중요도를 평가하고 결과 분석 및 주요 리스크 요인을 도출하였다. 도출된 리스크 요인들이 사업성에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석을 통해 분석하고, 최종적으로 리스크 요인들의 관리방안을 리스크 대응전략에 대입해 제시하였다. 본 연구는 개발사업 중 산업단지 개발사업과 골프장 개발사업의 사업비의 구성 및 사업수지에 대해 분석하고, 각 항목들이 가진 리스크의 중요도 평가 및 민감도 분석, 관리방안을 제시하여 실무적인 측면에서의 검토를 용이하고, 정확하게 할 수 있는 사업검토 절차를 제시하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.197-208
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• 2022

암반층이 얕은 깊이에서 출현하는 국내 지층 조건과 지하 공간의 활용도 증가로 인해서, 발파에 의한 굴착은 여전히 이용되고 있다. 발파 천공 이후에 존재하는 물이 있는 조건에서 실시되는 표준 발파는 폭굉압력 감소, 일정 장약량 사용, 디커플링과 같은 기술적인 어려움이 있다. 하지만, 기존의 표준 발파 공법을 대체할 만한 공법이 없는 실정이다. 본 논문에서는 건공화 펌프 시스템을 이용하여, 천공 내부에 존재하는 물을 제거하는 건공화 ANFO (Ammonium Nitrate Fuel Oil) 발파와 발파 성능의 비교를 위해서 추가적으로 표준 발파를 수행하였다. 각각의 발파 공법에서 계측된 진동 속도 데이터들과 환산거리의 함수로 이루어진 경험적인 발파진동 추정식을 이용하여, 최소제곱법에 의한 선형회귀분석을 실시하고, 궁극적으로 발파 성능을 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 건공화 ANFO 발파에서 진동 감쇠가 더 크게 발생하고, 암반 파쇄에 더 많은 에너지를 소비하여, 더 가까운 거리에서 진동 허용 기준을 만족하는 진동 속도를 보였다. 또한, 표준 발파의 발파 진동 영향권이 건공화 ANFO 발파보다 더 멀리 있고, 발파 패턴의 범위가 더 넓은 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행된 현장 발파 실험 결과로부터, 건공화 ANFO 발파 공법의 발파 성능이 효율적임을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업생명과학연구
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• 제50권3호
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• pp.31-41
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• 2016

본 연구는 산림조성사업에 있어서 가장 큰 비중을 차지하는 인건비와 생산비용을 절감시키고 경사가 험준한 우리나라 산림지형에서 유용하게 이용 가능한 경량 식혈기를 개발하고자 수행하였다. 제작된 1차 시제품은 토양을 굴취하는 스크류(screw) 부분과 동력원인 배터리로 구성되고, 제원은 스크류의 길이 170mm, 상단폭 60mm, 하단폭 47mm, 나선각(Helix angle)은 23°, 그리고 Tip은 송곳형태로 길이 50mm로 설계·제작하였고 무게를 줄이기 위해 1줄 스크류를 채택하였다. 또한, 동력원으로는 회전용 DC Motor(WD-6G2425, WONILL, Korea)로 최대 Torque는 30㎏f-cm, 회전속도는 20~30rpm으로 설정하였다. 감속비는 30:1의 K6G30C 감속기에 무부하 상태로 사용한 결과 48시간 작동하였다. 그리고 배터리는 경량식재기의 개발을 목표로 하기 때문에 무게를 고려하여 리듐배터리를 사용하였으며, 포트묘의 길이가 15cm 내외인 점을 고려하면 스크류의 회전력이 최대 100kgf-cm정도로 설계하였다. 1차 시제품의 성능을 평가하기 위해 조사지에서 굴취시 스크류에 소요되는 회전력을 측정한 결과, 회전력이 가장 큰 곳은 A area(단단한 초지), 그 다음은 F area(경사가 40°인 산지), E area(경사가 30°인 산지)의 순서로 나타났다. 토양의 굴취 회전력은 일반적으로 깊이가 깊어질수록 높아지는 경향을 보이고 있으며, 대체적으로 토양의 깊이 10cm 부근에서 높은 경향을 보였다.

• 터널과지하공간
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• 제33권3호
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• pp.109-125
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• 2023

고준위방사성폐기물처분장은 공학적/천연 방벽 등을 통해 처분장의 안전성을 확보한다. 이러한 안전 수단은 다양한 방법을 통해 장/단기적 성능을 평가하고 검증되어야 한다. 한국원자력연구원은 원내에 위치한 지하연구시설인 KURT를 이용해 다양한 현장 실증실험을 수행해왔다. 선행 시험 종료 후, 개선된 형태의 실증실험인 K-COIN을 수행하기 위해 개념 설계안을 도출하고 상세 실험계획을 수립 중이다. KURT 내부에 K-COIN 실험부지 선정을 위한 예비 부지조사를 수행하였다. 연구 모듈(research gallery, RG) 세 구역에 약 20 m 심도의 시추공 총 15개를 시추하여 시추코어를 확보하고 암석 실내시험에 적합한 구간을 선정하여 무결암 시험편을 준비하였다. 준비된 시험편을 사용하여 물리적 특성 측정, 단축압축시험, 간접인장시험, 삼축압축시험을 수행했으며 이를 통해 무결암의 비중, 공극률, 탄성파 속도, 단축압축강도, 탄성계수, 포아송비, 간접인장강도, 점착력, 내부 마찰각을 측정하였다. 간단한 통계 처리를 수행한 결과, 시추 구역과 심도(상부 0~10 m, 하부 10~20 m)에 따른 무결암 물성의 차이는 크지 않은 것으로 확인되었다. 가장 대표적인 암석 물성인 단축압축강도를 바탕으로 판단하면, 모든 시추 구역과 심도에서 매우 강한 암석으로 분류되어 모든 후보 지역에서 역학적인 안전성을 확보한 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.131-146
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• 2023

교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.