• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2007년도 추계학술대회 논문집
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• pp.31-34
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• 2007

In this study, optimum processing condition of AZ31 Mg alloy was investigated utilizing processing map and constitutive equation considering microstructure evolution (dynamic recrystallization) during hot-working. A series of mechanical tests were conducted at various temperatures and strain rates to construct a processing map and to formulate the recrystallization kinetics and grain size relation. Dynamic recrystallization (DRX) was observed to occur revealing maximum intensity at a domain of $250^{\circ}C$ and 1/s. The effect of DRX kinetics on microstructure evolution was implemented in a commercial FEM code followed by remapping of the state variables. The volume fraction and grain size of deformed part were predicted using a modified FEM code and compared with those of actual hot forged one. A good agreement was observed between the experimental results and predicted ones.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.547-557
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• 2019

To extract the depth map from a single image, a number of CNN-based deep learning methods have been performed in recent research. In this study, the GAN structure of Pix2Pix is maintained. this model allows to converge well, because it has the structure of the generator and the discriminator. But the convolution in this model takes a long time to compute. So we change the convolution form in the generator to a depthwise convolution to improve the speed while preserving the result. Thus, the seven down-sizing convolutional hidden layers in the generator U-Net are changed to depthwise convolution. This type of convolution decreases the number of parameters, and also speeds up computation time. The proposed model shows similar depth map prediction results as in the case of the existing structure, and the computation time in case of a inference is decreased by 64%.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.72-85
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• 2019

본 연구는 일상생활 가운데 누구나 겪을 수 있는 성폭력 범죄 위험의 예측을 목적으로 한다. 2011-2015년 5년 간 청주시 일부 지역에서 발생한 성폭력 범죄를 대상으로 베이지안 통계 기반의 Weight of Evidence를 적용·분석하였다. Weight of Evidence를 활용하여 분석한 결과 첫째, 투입된 관련요인(Evidence) 총 26개 중 주거용도면적, 건축물 사용승인일, 개별주택가격, 용적률, 지하층 수, 대지면적, 보안등, 오락시설 8개만이 신뢰도를 만족하여 각각의 가중치(Weight)가 산출되었다. 둘째, 가중치가 산출된 8개의 관련요인을 결합하여 최종적으로 예측 지도를 도출하였다. 성폭력 범죄가 발생할 위험이 75.5%인 지역은 대상지역 전체면적의 20.7%(2.0㎢)를 차지하였으며 16.5% 지역은 3.3%(0.3㎢), 34.5% 지역은 19.0%(1.8㎢)로 나타났다. 본 연구는 성폭력 범죄 위험의 발생 확률과 이를 감소시킬 수 있는 환경적 요인 또는 조건을 도출하였다. 이와 같은 결과는 경찰의 범죄예방 활동 등 성폭력 범죄 피해 최소화를 위한 선제적 대응방안 마련의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.

• 자원환경지질
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• 제56권3호
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• pp.331-341
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• 2023

지구통계 기법을 기반으로 토양오염지도를 작성하는 경우 예측 오차가 발생하며 이에 영향을 미치는 다양한 원인이 존재한다. 본 연구에서는 정규 크리깅을 활용하여 폐광산지역의 토양 내 중금속 농도 샘플링 데이터로부터 격자형 기반의 토양오염지도를 작성하였다. 해당 지도의 예측 오차에 영향을 미친다고 판단된 5개 인자를 선정하고, Leave-one-out 기법을 기반으로 인자의 옵션과 설정값의 변화에 따른 예측값과 실측값 간의 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 변화를 분석하였다. 이후 머신러닝 알고리즘을 이용하여 RMSE에 영향을 미치는 상위 3개 인자를 도출하였다. 그 결과, Standard interpolation에서는 Variogram Model, Minimum Neighbors, Anisotropy 인자가 RMSE에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 베리오그램 모델에서는 Spherical 모델이 가장 낮은 RMSE를 보였으며, Minimum Neighbors는 3에서 최젓값을 보인 후 값이 증가함에 따라 증가하였다. Anisotropy의 경우 이방성을 고려하지 않는 것이 더 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 지구통계와 머신러닝의 복합 활용을 통해 지역 규모에서 높은 신뢰성을 갖는 토양오염지도를 작성할 수 있었고, 적은 수의 토양 샘플링 데이터의 보간 작업 시 어떠한 요인들이 큰 영향을 미치는지 파악할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.11-19
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• 2018

최근 GIS(Geographic Information System)을 중심으로 다양한 정보를 지도위에 제공하고 있으며, 대표적으로 국외의 경우 구글맵, 오픈스트리트맵, 빙맵 등이 있고, 국내의 경우 네이버지도, 다음지도, 브이월드맵 등이 GIS 기술의 한 부분인 WMS(Web Map Service)를 이용하여 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 현재 서비스되고 있는 벡터장 데이터 정보를 이용하여, 조류의 흐름도 와 스트림라인의 표출 방안 알고리즘 연구 및 사용자 편의성을 고려한 해양예측모델 데이터의 가시화 방안에 대해 연구를 수행하였다. 기존의 조류 흐름도 표출 및 스트림라인 표출 알고리즘과 제안하는 방식의 성능을 비교를 하여, 기존의 기술 보다 2배 이상 빠른 표출이 되는 것을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4B호
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• pp.389-398
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.545-556
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• 2015

차세대 3차원 디스플레이 및 서비스를 지원하기 위한 HEVC 기반 3차원 비디오 코딩 표준(3D-HEVC)이 최근 완료되었다. 3D-HEVC는 소수의 텍스처 영상(Texture image)과 깊이 영상(Depth map image)으로 구성된 Multi-view plus depth (MVD) 포맷을 효율적으로 처리하기 위한 표준으로써 H.264/AVC와 HEVC에서 사용하는 단일 계층 부호화 방법과 더불어 텍스처 영상들간, 깊이 영상들간, 텍스처 영상과 깊이 영상들간의 예측을 수행하는 인터-컴포넌트 부호화 기술을 추가적으로 사용한다. 본 논문에서는 3D-HEVC 표준의 일반적인 코딩 구조, 3D-HEVC 기술의 기반이 되는 인터-컴포넌트 부호화 기술 및 인터-컴포넌트 부호화 효율에 중요한 영향을 미치는 시차 벡터(Disparity vector) 유도 기술에 대해 상세히 소개한다. 또한 본 논문에서는 3D-HEVC의 부호화 효율을 검증하기 위해 각 시점을 HEVC로 부호화한 방법과 단순 다시점 확장 표준인 MV-HEVC와의 성능평가를 수행한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권3호
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• pp.274-280
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• 2024

기계학습법의 신경망 기술을 이용한 자료분석은 질병 유전자 탐색 및 진단, 신약 개발, 약인성 간 손상 예측 등과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있다. 질병 특징 발견을 위한 자료분석은 DNA 정보를 기반으로 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 DNA의 분자 정보 중 DNA의 길이와 용액 내 DNA의 길이별 종 개수를 예측하는 신경망을 개발하였다. 겔 전기영동을 통한 기존 방법론의 시간 소요 한계점을 해결하고자, 미세유체역학적 농축 장치의 동역학 자료를 분석 대상으로 하여 실험 분석 과정 중의 시간 소요 문제점을 해결하였다. 동역학 자료를 공간시간 지도로 재구성하여 학습 및 예측에 필요한 계산용량을 낮추었으며, 공간시간 지도에 대한 분석 정확도를 높이기 위해 합성곱 신경망을 활용하였다. 그 결과, 단일 변수 회귀로써의 단일 DNA 길이 예측과 복합 변수 회귀로써의 다종 DNA 길이의 동시 예측 및 이진 분류로써의 DNA 혼합 종 개수 예측을 성공적으로 수행하였다. 추가적으로, 예측 과정 중 발생할 수 있는 예측 편향을 학습 자료 구성 방식을 통한 해결책을 제시하였다. 본 연구를 활용한다면, 광학 측정 자료를 이용하는 액체생검 기반의 세포유리 DNA 분석 및 암 진단 등의 의학 자료 분석을 효과적으로 수행할 수 있을 것이다.

• 환경영향평가
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• 제23권2호
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• pp.112-118
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• 2014

The application of a 3-d noise prediction model is increasing as a tool for performing actual noise assessment in order to investigate the noise impact of the residential facility around a development region. However, because the appropriate plans of applying a 3-d noise prediction model is insufficient, it is important to secure the reliability of the noise prediction results generated by a 3-d noise prediction model. Therefore, this study is focused on examining a 3-d noise prediction model, and a prediction equation and input data in it. For this, the 3-d noise prediction models such as SoundPLAN, Cadna-A, IMMI is applied in road noise. After the contents of road noise equations, input data of road noise source, and input data of road noise barrier are understood, the road noise prediction results are compared and examined according to the variation of 3-d noise prediction model, road noise equation, and input data of road noise source and road noise barrier.

• 대한공간정보학회지
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• 제2권2호
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• pp.43-53
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• 1994

GSIS(Geo-Spatial Information System)는 재해 위험지역 결정에 필요한 재해 위험지역 해석에 매우 유용하므로 지도나 항공사진상에서 자료를 디지타이징 혹은 스캐닝을 통하여 지형자료를 입력하고 조사된 재해인자에 대하여 분석할 경우 광범위한 지역에 대해서 위험지역을 예측할 수 있다. 본 연구에서는 부산시 동래구 일원을 대상으로 기존의 지도, 항공사진, 인공위성영상, 토양도를 GSIS기법과 RS기법을 이용하여 산사태 발생 가능성을 레스터방식으로 분석하였다. 산사태 발생의 원인분석, 원인규명 및 산사태의 인자확인을 하였으며, 레스터자료는 사분트리구조를 이용하여 생성하고 벡터자료는 위상벡터 모델을 사용하여 두 모델의 자료를 중첩처리하여, 결과를 사분트리구조로 얻었다. 그 결과 정확한 중첩결과를 얻을 수 있었고, 통합 데이타베이스를 구축하여 필요한 정보를 획득할 수 있었으며, 위험지역을 항공사진상에 표현하여 산사태 위험지도를 작성하였다.