• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.78-92
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• 2022

본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.119-129
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• 2021

국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.

• 적정기술학회지
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• 제7권1호
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• pp.51-58
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• 2021

본 연구는 COVID-19의 대유행으로 인해 자동 인공 호흡기의 공급이 세계적인 긴급 수요에 비해 원활하지 않은 상황에 도움이 될 수있는 저가형 응급 인공 호흡기의 설계 및 구현을 제안한다. AMBU-bag과 기성용 임베디드 마이크로컨트롤러 보드를 사용하여 구현이 용이하고 비용을 최소화했다. 또한, 3D 프린팅은 전 세계 기업과 전문가들이 프로토타입 하드웨어를 구축하는 데 사용하는 반면, 주변 환경에서 쉽게 구할 수 있는 재료는 많은 첨단 기술에 접근하기 어려운 국가의 사람들이 시스템을 제조할 수 있도록 한다. 설계한 간이 인공호흡기 모형의 특징은 암부 백을 자동화했다는 점, 3d 프린팅을 사용하지 않는다는 점, 속도조절이 가능하다는 점이다. 속도 조절이 가능하게 함으로써 사용하는 환자의 상황에 맞게 환기가 가능하다. 연구 시 보완할 점으로는 첫 번째, 사용한 와이퍼 모터의 구동 시작점을 고정하기 어렵다는 것이다. 이를 보완하기 위한 방법으로 위치 피드백기능이 있는 브러시 DC모터로 교체하는 방법이 있다. 두 번째로 팔부분과 고정 틀이 나무 재질이라 암부 백을 장기적으로 압축하는 과정에서 암부백이 마모될 가능성 있다는 것이다. 이를 보완하기 위해 암부백이 닿는 틀과 팔 부분을 실리콘과 같은 재료로 감싸 마찰을 최소화해야 할 필요가 있다.

• 한국작물학회지
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• 제35권3호
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• pp.282-286
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• 1990

최근 미곡의 수확과 건조작업서 기계화와 동력화가 빠른 속도로 진행되고 있다. 벼 품종 추청과 밀양 2003를 재래식 낫과 콤바인으로 수확하고 천일건조, 개량곳간식, 인공화력식으로 건조하고 농기계 사용에 따른 곡물의 수확손실, 작업속도, 미립의 품질에 미치는 영향을 평가하였다. 1. 수확과정에서 낙립에 의한 포장손실은 콤바인을 사용하더라도 인력수확이나 차이 없었고 탈곡손실만은 콤바인 수확이 1.2% 가량 증가하였다. 소요작업시간은 콤바인 탈곡까지 완료하고도 3.5배 빨랐다. 품종간에 수확손실은 차이가 심하였는데 통일계인 밀양 2003가 일반계인 추정보다 약 2배의 손실량이 발생하였다. 2. 미곡의 건조방법별 건조속도는 수분함량 14%로 감소시키는데 인력수확후 천일건조는 10일이 소요되었으나 콤바인 수확후 천일건조는 5-9일이 걸렸고 개량곳간식은 2-3일, 화력건조는 15시간이 소요되었을 뿐이었고 계속 둘 경우 과건될 위험이 컸다. 3. 수확과 건조방법이 미립질에 미치는 영향은 완전미비율에서 화력건조가 가장 낮아 천일건조 보다 약 4% 저하하였으며 품종간에는 밀양 2003가 추청보다 낮은 경향이었다. 이것은 화력건조에서 동할미와 쇄미의 비율이 증가하였기 때문이었고 수확방법에 따른 미질의 영향은 콤바인 수확이 밀양 2003의 불완전미비율을 증가시켰으나 단립형인 추청은 영향을 받지 않았다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권4호
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• pp.883-890
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• 2022

연구목적:현재 국내 소방시설설계의 경우 낮은 설계단가와 업체 간 과열 경쟁으로 고급 인력에 대한 확보가 어려워 건축물의 화재안전성능을 향상시키는데 한계가 있다. 이에 이러한 문제를 해소하고 선도적인 소방엔지니어링 기술을 확보하기 위해 AI 기반 소방설계솔루션을 연구하였다. 연구방법: 기존 소방설계에 많이 사용되는 AutoCAD를 통해 기본 설계 및 실시 설계에 필요한 절차를 프로세스화 하고 YOLO v4 객체 인식 딥러닝 모델을 통해 AI기술을 활용하였다. 연구결과:소방시설에 대한 설계프로세스를 통해 설비의 결정과 도면 설계 자동화를 진행하였다. 또한 문 및 기둥에 대한 이미지를 학습시켜 인공지능이 해당 부분을 인식하여 경계구역 선정, 배관 및 소방시설을 설치하는 기능을 구현하였다. 결론:인공지능 기술을 기반으로 건축물 화재방호 설비에 대한 기본 및 실시 설계 도면 작성 시 인적 및 물적 자원을 저감시킬 수 있을 것으로 확인되었으며 선행적인 기술 개발을 통해 인공지능 기반 소방설계에 기술력을 확보하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1D호
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• pp.129-136
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• 2008

첨단 디지털 기술의 발전과 함께 도시의 가로 공간도 그 변화를 하고 있다. 이동 통신 기기와 인터넷은 우리 인간의 라이프스타일에 큰 변화를 주었고, 유비쿼터스 컴퓨팅은 실내 공간에서 가로 공간으로 그 적용범위를 확대 해 나가고 있다. 가로시설물은 인간의 가로 공간의 삶을 풍요롭게 하여 주는 편의 시설로서 첨단화되어지고 있다. 본 연구는 우선 이러한 현상에 관하여 문헌조사를 통해 일반적인가로 시설물 개체 수 변화의 실태를 분석하였다. 또한 디지털세대와 관련된 대표적인 두 곳, 대학로와 홍대 걷고 싶은 거리의 가로 시설물의 개체 수 및 그 이용실태를 조사 하였다. 다음으로 홍대 앞 가로공간의 사용자와 가로시설물 관리자들과의 표적 집단 면접 조사(FGI :Focus Group Interview)를 실행하여 가로시설물의 이용 및 관리 행태와 인식도를 조사하여 정보공유 및 문화적 교류, 자동화 및 상호 작용성, 기능의 가변성등의 핵심요소를 추출하였다. 이러한 내용을 다시 연구 검토하여 3I 요소 즉 정보화(Information), 지능화(Intellectualization), 그리고 통합화(Integration)라는 디지털 환경에서의 가로시설물의 변화 요소를 정리하였다. 이는 향후 첨단 디지털화 하는 정보 관련 가로시설물의 개발 및 디자인 과정의 방향설정에 적용되질 것으로 사료된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.687-693
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• 2006

최근 전 지구적, 혹은 대규모 지역의 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나고 있으며 이를 처리하기 위해 빠르고 편리한 '영상좌표 상호등록'방법이 요구되고 있다. 이러한 '영상좌표 상호등록'은 위성의 센서모델 및 천체력 자료를 이용하는 엄밀 모델식을 이용하는 방법과 기 존재하는 기준 영상(Reference image)을 사용하거나 혹은 수치지도를 사용하는 경험적 방법의 두 가지로 분류할 수 있다. '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해서 저자는 '사전검수 영역기반정합법'(Pre-qualified area matching)을 사용하였다. 이는 Canny 연산자를 이용한 경계추출법, 교차상관계수를 사용한 영역기반정합법(Area based matching), t-분포를 이용하여 95%의 신뢰구간 내에서 과대오차 소거법을 적용한 방법이다. 이러한 사전검수(Pre-qualification) 과정을 통해 연산시간을 현저히 단축시켰고, '영상좌표 상호등록'의 정확도 역시 향상됨을 알 수 있었다. 제안한 알고리즘을 사용하여 프로그램을 작성하고, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.435 영상소, 정합점은 평균 25,573개로 나타났다. 연산 시간은 3.0GHz 1Gb RAM 사양의 컴퓨터에서 평균 약 4.2분으로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권4호
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• pp.389-394
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• 2023

근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 산업융합연구
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• 제22권4호
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• pp.1-9
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• 2024

스마트 팩토리는 최신 정보통신기술과 제조공정이 결합된 생산시설로, 급속한 발전과 글로벌 제조업의 변화를 반영하고 있다. 로보틱스 및 자동화, 사물인터넷의 통합, 인공지능 융합기술을 활용하여 다양한 제조환경의 생산 효율성을 극대하고 있다. 하지만 스마트 팩토리 환경에서 다양한 공격기법으로 인해 보안위협 및 취약점이 발생하고 있다. 스마트 팩토리 환경에서 보안위협이 발생하면 금전적인 손해, 기업이미지하락, 인명피해가 발생하여 이에 따른 보안대응이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스마트 팩토리 환경에서 안전한 통신을 수행하기 위한 보안 인증 메커니즘을 제안하였다. 제안한 인증 메커니즘에 대한 구성요소에서는 스마트 디바이스, 내부 운영관리 시스템, 인증 시스템, 클라우드 스토리지 서버가 있다. 스마트 기기 등록과정, 인증 절차. 이상징후 및 갱신절차를 세부적으로 설계히였다. 그리고 제안한 인증 메커니즘의 안전성을 분석하였고, 기존 인증 메커니즘과의 성능분석을 통해 대략 8%의 효율성을 확인하였다. 그리고 제안한 기술을 적용하기 위한 경량화 프로토콜 및 보안정잭에 대한 연구방향을 제시하여 보안성 향상에 도움을 주고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.135-144
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• 2024

시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.