• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.167-182
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• 2022

교통사고보고서 상의 교통사고 관련 자료 속성들은 그 원인을 파악하고자 하는 전통적인 교통안전 관련 연구에서 뿐만 아니라 최근 자율주행자동차의 안전성 검증 시나리오 개발을 위한 연구에서도 활용될 수 있다. 다만, 교통사고보고서의 자료 속성들은 교통사고 상황 재현 및 시나리오 개발만을 위해 정의된 항목들이 아니므로, 본 연구에서는 확대된 활용성 측면의 교통사고보고서의 개선방향을 제시하고자 한다. 교통사고보고서의 개선방향은 각각 교통사고 발생 이전 상황(pre-crash), 교통사고 중 상황(on-crash), 교통사고 발생 이후 상황(post-crash)로 구분하여 제시하였으며, 각 구분에 따른 추가 자료 항목 또는 자료 처리 방안에 대하여 제시하였다. 또한, 정형화된 형태의 교통사고자료 외에 비정형화된 서술 형태의 교통사고 경위자료로부터 추출 가능한 정보항목들을 도출하여 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.141-148
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• 2022

본 논문에서는 축하중과 폭발하중을 동시에 받는 철근콘크리트 부재의 구조 거동을 분석하였다. 기본적인 폭발하중을 받는 패널 실험 데이터, 축하중과 폭발하중을 받는 철근콘크리트 기둥 실험데이터를 이용하여 비선형 동적해석 모델링을 검증하였다. 축하중의 적용에 있어서 Autodyn은 동적해석만을 위한 프로그램이기 때문에 축하중과 같은 정적 하중에 대한 초기 응력 상태를 모사하는 해석 절차를 제시하였다. 축하중비 0%~70% 구간과 TNT 등가량에 의존한 환산거리 1.1~2.0에 해당하는 매개변수를 선정하여 총 80개의 비선형 동적 유한요소해석을 진행하였다. 축하중비와 환산거리의 변화를 통해 손상정도와 최대 변위 및 회전각으로 구조 거동을 비교 분석한 결과로 원거리 폭발하중에서 축하중을 받는 기둥의 강성 증가로 최대 변위가 감소한다. 결과적으로 축하중비 10%~30%, 30%~50%, 50% 이상의 영역 3가지로 구조적 거동 분류가 가능함에 따라 내폭 설계 모델 개발에 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.281-289
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• 2022

플라즈마오존은 높은 살균성능으로 인해 다양한 살균분야에서 활용되고 있다. DBD(유전체 장벽방전)에 사용되는 유전체는 주로 석영, 세라믹, 폴리머 등이 주로 사용된다. 유전체로 이루어진 레이어는 공급되는 전하의 양을 제한시키고 플라즈마가 유전체 면 위에서 고르게 발생할 수 있도록 하는 역할을 한다. 이러한 DBD를 이용한 플라즈마, 오존살균은 살균대상이나 주변 환경이 복잡한 구조로 된 경우가 많아 공간살균에 대한 개념을 수립하고 이에 대한 연구와 학문적 체계가 필요하다. 본 연구에서는 플라즈마라디칼과 오존 생성을 위해 대기압에서 DBD방식을 이용한다. 플라즈마오존의 발생을 위한 반응기의 구조는 세라믹 튜브 유전체와 스테인리스 도체를 일정한 간격으로 배치하여 유전체 장벽방전을 발생시키는 형태이다. 공간살균장치로서의 플라즈마오존 발생은 성능 면에서 우수한 살균장치로 인식되고 있으므로 장치의 설계와 검증을 통해 공간살균장치의 최적설계를 확립하고자 하며 제안된 방법을 기반으로 다양한 살균 어플리케이션을 개발하는데 기초를 제공한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권12호
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• pp.963-969
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• 2021

풍력발전단지 위치 선정에 있어 풍속 분포 및 발전량을 평가하기 위해 해당 지역의 기상 타워에서 계측된 바람 자료를 이용한다. 그러나 기상 타워에서 계측된 바람 자료는 종종 정보가 누락되거나 원하는 높이에 맞지 않거나, 혹은 데이터 길이가 충분하지 않아 풍력터빈 제어 및 성능 시뮬레이션 수행에 어려움을 겪게 된다. 따라서 풍력터빈 혹은 발전단지에 대한 연간 발전량 및 이용률을 평가하는데 원하는 높이에서 장기간의 연속적인 바람 자료는 매우 중요하다. 또한, 한반도와 같이 계절에 따른 풍향과 풍속 변동이 뚜렷한 경우에는 계절별 특징이 고려된 풍속과 풍향을 동반한 바람 자료를 고려해야 한다. 본 연구에서는 통계적 방법인 은닉 마르코프 모델을 이용하여 풍속과 풍향의 변동을 고려한 인공 바람을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 통계처리를 위한 바람 자료는 전라북도 고군산군도에 있는 말도의 기상청 방재기상관측(AWS) 장비에서 계측된 자료를 사용한다. 은닉 마르코프 모델에 의해 생성된 인공 바람은 통계 변수, 풍력에너지밀도, 계절별 평균 풍속, 주 풍향 등을 계측 자료와 비교를 통해 검증하기로 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.227-239
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• 2022

본 연구는 신호이론을 기반으로 디지털 클래식 음원의 흥행 성과에 영향을 미치는 요인에 관한 탐색적 실증분석을 진행하였다. 이를 위해 국내 음원 플랫폼 '지니'가 제공하는 클래식 주간차트를 활용하여 2020년 3월~2020년 10월까지(35주)의 기간 동안 차트 100위 내에 진입한 297개의 음원을 표본으로 설정하였다. 본 연구에서는 소비자들의 클래식 청취 선택에 영향을 줄 수 있는 신호로 아티스트의 수상 경력, 아티스트의 방송콘텐츠 연계, 클래식 음원차트 첫 주 상위권 진입, 기획사의 역량, 클래식 음악 레퍼토리의 대중성을 설정하여 이들이 해당 클래식 음원의 차트 상주기간에 미치는 영향을 통계적으로 검증하였다. 검증 결과, 아티스트의 방송콘텐츠 연계 여부와 클래식 음원차트 첫 주 상위권 진입 그리고 클래식 레퍼토리의 대중성이 클래식 음원의 차트 흥행에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 반면에 아티스트의 수상 경력과 기획사의 역량은 클래식 음원의 차트 흥행에 유의한 영향을 미치지 못했다. 본 연구는 경영학적 관점으로 수행된 클래식 음원의 흥행요인에 관한 최초의 실증적 연구로서 이후 클래식 관련 후속 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.217-226
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• 2022

고정밀 공간정보제작 분야의 활용 측면에서 무인항공사진측량은 촬영된 영상의 정량적인 품질 검증 방법과 인증에 대한 절차와 세부 규정이 미흡한 문제점이 있다. 또한, 영상에 대한 검증 수단이 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석 할 수 있는 MTF (Modulation Transfer Function) 분석이 아닌 GSD (Ground Sample Distance) 만으로 품질을 평가하고 있어 유인항공영상보다 품질이 떨어지는 경우도 있다. 이에 본 연구에서는 드론 영상 품질 분석에서 MTF 분석의 필요성을 확인하기 위해 Siemens star를 이용하여 GSD와 MTF 분석을 동시에 실시하였다. 서로 다른 드론 기체와 센서로 동일한 해상도로 타겟을 촬영한 영상을 분석한 결과, GSD에서는 약간 상이한 결과를 나타내었지만, 영상의 해상도와 명암의 대비 정도를 동시에 분석할 수 있는 σ_MTF 수치는 큰 차이를 나타내었다. 이와 같은 결과로 MTF 분석이 보다 객관적이며 신뢰도 높은 품질분석 방법이라고 결론지을 수 있다. 아울러 작업자가 카메라 센서의 성능, 중복도 및 기체의 성능을 적절하게 판단하여 촬영을 실시하여야만 높은 품질의 드론 영상을 획득할 수 있음을 알 수 있었다. 하지만 본 연구는 제한된 기체와 촬영 조건하에서 취득된 영상으로만 분석을 수행한 결과이다. 따라서 향후 관련 분야의 다양한 실험 데이터를 축척하여 지속적인 연구를 수행하면 보다 객관적이고 신뢰성 있는 결과를 도출할 것으로 기대된다

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.133-142
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• 2022

본 연구는 고품질의 콘크리트용 순환골재를 생산할 수 있는 타격 완충 장치인 방사형 회전판을 하단에 설치한 임팩트 크러셔를 개발하고 이를 이용하여 생산한 순환굵은골재의 품질성능 향상 효과 및 콘크리트 실험을 통해 적용 가능 여부를 검증하는 것을 목적으로 한다. 그 결과, 절대건조밀도, 흡수율, 마모감량, 입자모양판정실적률, 0.08 mm 체 통과량 시험에서 손실된 양, 알칼리골재반응, 점토덩어리량, 안정성, 이물질함유량 등 모든 항목에서 개선된 품질을 나타내었고 순환골재 품질기준에서 규정하는 기준에 부합하는 것으로 나타났다. 또한, 순환굵은골재를 적용한 콘크리트의 공기량 및 슬럼프는 국내 기준에 모두 부합하며 순환굵은골재의 혼입률에 따른 콘크리트의 재령별 압축강도 특성 실험 결과에 따라 순환굵은골재의 혼입률 60% 까지는 적용이 가능할 것으로 확인되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1407-1422
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• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1889-1900
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• 2022

도로는 현대사회의 기능이 물리적으로 작동하는 데 필수불가결한 요소이다. 교통상황정보에 비해 갱신 주기가 긴 도로공간 정보를 더 빠르고 정확하게 생성할 필요가 있다. 본 연구에서는 그 방법의 일환으로 아리랑 3호와 아리랑 3A호의 위성영상에 pan-sharpening 영상융합 기법을 적용하여 공간해상도를 향상시킨 영상자료를 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 semantic segmentation 기법을 활용한 도로 추출에 활용하고자 하였다. 확보한 영상은 U-Net 기반의 segmentation 기법에 매사추세츠 도로데이터와 함께 투입하여 훈련하였고 아리랑 위성 융합영상의 모델 적용 가능성을 평가하였다. 훈련 및 검증 결과, 모델에 투입하는 영상에 대해 일정한 조건이 유지되는 한 일정한 모델 예측 성능을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 그림자와 지표면 상태와 같은 모델에 영향을 미치는 주변 환경 조건의 영향을 최소화하는 방법을 적용하여 풍부한 훈련자료를 구성한다면 아리랑위성과 같은 위성 영상의 활용 가능성이 더욱 높아질 것으로 기대된다.