• 한국수자원학회논문집
• /
• 제52권7호
• /
• pp.463-473
• /
• 2019

본 연구에서는 공급 우선순위에 따른 물수급 분석 결과의 비교를 위해 국내 수자원장기종합계획에서 활용한 K-WEAP (Korea-Water Evaluation And Planing System) 모형과 MODSIM (Modified SIMYLD) 모형을 이용하여 분석하였다. 기존의 수자원장기종합계획은 수요처의 공급 우선순위를 모두 동일하게 공급하는 것으로 가정하여 분석하였으며 K-WEAP은 최대충족률을 만족시키기 위한 비율 배분을 수행하는 반면 MODSIM은 물 공급 우선순위의 적용이 필수적인 것으로 분석되었다. 먼저 우선순위에 따른 한강 유역의 물수급 분석 결과, 평균 1,035 천 $m^3$의 물부족이 감소하였으며 이는 생 공용수의 배분량이 증가하면서 회귀수량이 증가하고, 수자원의 재이용이 많아지기 때문인 것으로 분석되었다. 우선순위를 적용한 K-WEAP과 MODSIM의 분석결과를 비교할 경우, 상대오차 최대 5.3%이내, 결정계수($R^2$)는 0.9999로 매우 유사한 물 부족이 발생하였다. 또한 두 모형 모두 합리적인 물 부족 분석 결과를 제공한다면, 모형의 구축과 데이터 처리에 해당하는 GUI 편의성은 K-WEAP이 더 우수한 것으로 나타났으나, 구동시간의 효율성은 MODSIM이 더 우수한 것으로 분석되었다. 향후 K-WEAP모형 뿐만 아니라 MODSIM 모형을 활용한 다양한 시나리오에 따른 분석을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.9-15
• /
• 2019

영어로 된 아마존과 같은 대형 글로벌 온라인 쇼핑몰은 전 세계를 대상으로 영어 또는 판매 해당국가 언어로 서비스를 하고 있다. 온라인 쇼핑몰 이용자 중, 많은 고객은 상품 리뷰평가를 참조하여 상품을 구매하고 있다. 그래서 고객들이 작성한 대량의 리뷰데이터를 이용하여 구매 상품에 대해 긍정과 부정을 판정하는 감성분석을 영어를 중심으로 활발히 연구되고 분석 결과는 고객의 타켓 마케팅에 활용되고 있다. 하지만 이와 같은 영어 중심의 감성분석 시스템을 전 세계의 다양한 언어에 그대로 적용하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 영어로 된 50만개 이상의 아마존 푸드 상품 리뷰데이터를 학습과 테스트 데이터로 분리하여 딥러닝 기술 기반의 감성분석 시스템을 구현하였다. 먼저 영어 테스트데이터의 3가지 모델에 대한 감성분석 평가 실험을 한 후에, 같은 데이터를 자동번역기로 7개국(한국어, 일본어, 중국어, 베트남어, 불어, 독어, 영어) 언어로 번역 후에 다시 영어로 번역하여 실험 결과를 얻었다. 감성분석 정확성은 영어(94.35%)에 비해 각 7개국 언어의 평균(91.59%)보다 정확도가 2.77% 정도 낮게 나왔으나 번역 성능 수준에서 실용 가능성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제14권1호
• /
• pp.111-118
• /
• 2019

다수의 정보보안을 위한 자산을 보유한 기업으로부터 보유 정보에 대한 운영과 관리차원의 현장 진단과 실태 점검 지표 및 각종 보안성 확보 기준들을 구성하고 이를 기반으로 정보자산의 분류를 시작하게 되었고 정보자산의 운영 및 관리 정책과, 서비스, 보유 디바이스의 물리적 자산관리, 응용소프트웨어 및 플랫폼에 대한 논리적 자산관리에 이르기까지 많은 영역으로 확대되고 있다. 이러한 정보자산 중 일부는 사물인터넷과 같은 새로운 분야의 신기술로써 이미 현실에서 운영되고 있다. 물론 일반 가정에서도 스마트홈과 같은 다양한 전자기기들을 사용하고 이러한 기기들이 과거와는 다르게 정보를 축적하고 가공하는 등의 일련의 정보 라이프 사이클이 존재하게 되었다. 뿐만 아니라 유통까지도 실현되는 지금 무엇보다도 해당 정보자산과 자산이 보유한 정보의 안정성을 확보해야 하는 과제가 도출되었다. 따라서 본 논문에서는 기업으로부터 가정에 이르기까지 보유한 정보자산에 대한 표준 보안정책 모듈화 기법을 제안하고 이를 적용함으로써 기밀성과 무결성 증대를 확보하는 연구를 하고자 한다.

• 정보관리학회지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.141-164
• /
• 2018

최근 학술문헌의 양이 급증하고, 융복합적인 연구가 활발히 이뤄지면서 연구자들은 선행 연구에 대한 동향 분석에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 우선적으로 학술논문 단위의 분류 정보가 필요하지만 국내에는 이러한 정보가 제공되는 학술 데이터베이스가 존재하지 않는다. 이에 본 연구에서는 국내 학술문헌에 대해 다중 분류가 가능한 자동 분류 시스템을 제안한다. 먼저 한국어로 기술된 기술과학 분야의 학술문헌을 수집하고 K-Means 클러스터링 기법을 활용하여 DDC 600번 대의 중분류에 맞게 매핑하여 다중 분류가 가능한 학습집합을 구축하였다. 학습집합 구축 결과, 메타데이터가 존재하지 않는 값을 제외한 총 63,915건의 한국어 기술과학 분야의 자동 분류 학습집합이 구축되었다. 이를 활용하여 심층학습 기반의 학술문헌 자동 분류 엔진을 구현하고 학습하였다. 객관적인 검증을 위해 수작업 구축한 실험집합을 통한 실험 결과, 다중 분류에 대해 78.32%의 정확도와 72.45%의 F1 성능을 얻었다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제50권3호
• /
• pp.88-109
• /
• 2017

현재 비가역성 재료로 알려져 있는 Paraloid b-72의 제거방법으로는 대상재질의 종류에 따라 차이는 있지만 유기용매 및 가열 방식을 이용한 방법들이 일반적으로 사용되었으나, 흙벽화에 적용시키는 문제는 처리방법의 한계성과 손상위험 때문에 지금까지 적용되지 못하였고, 제거 효율 또한 검증되지 못하였다. 이에 따라 본 연구에서는 흙벽화에 사용된 Paraloid b-72를 가장 안전하게 제거할 수 있는 방법을 모색하였으며, 가장 효율적일 것으로 판단되는 습포방식을 적용하여 실험하였다. Paraloid b-72에 대한 용해성이 확인된 용해제들을 흡착제인 활성탄소섬유와 Methyl Cellulose에 적용시켜 동일한 크기와 조건으로 제작된 흙벽화 시료표면에 일정시간 흡착용출 시킨 후 제거하여 안정성과 제거효과를 비교하였으며, 이를 통해 과거 Paraloid b-72로 보존처리 되었던 금산사 미륵전 벽화 및 다른 벽화 문화재에 대한 적용가능성을 확인하고자 하였다. 실험결과, 흡착제인 활성탄소섬유와 Xylene을 단독 또는 빠른 기화성을 가진 다른 용해제와 혼합하여 적용하였을 때 효과적이고, 그 중 Acetone:Xylene(1:1wt%)이 가장 안정적임을 알 수 있었다. 이 결과는 향후 진행될 수 있는 금산사 미륵전 벽화의 Paraloid b-72 제거와 그밖의 다른 벽화 문화재의 원형복원을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 본다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권5호
• /
• pp.193-204
• /
• 2019

센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.161-168
• /
• 2019

최근에 빠르게 확산되고 있는 CCTV와 같은 영상기기들은 거의 모든 공공기관, 기업, 가정 등에서 비정상적인 상황을 감시하고 대처하기 위한 수단으로 활용되고 있다. 그러나 대부분의 경우 이상상황에 대한 인식은 모니터링하고 있는 사람에 의해 수동적으로 이루어지고 있어 즉각적인 대처가 미흡하며 사후 분석용으로만 활용되고 있다. 본 논문에서는 최신 딥러닝 기술과 실시간 전송기술을 활용하여 이벤트 발생시 스마트폰으로 이상 상황을 동영상과 함께 실시간으로 전송하는 동영상 감시 시스템의 개발 결과를 제시한다. 개발된 시스템은 오픈포즈 라이브러리를 이용하여 실시간으로 동영상으로 부터 인간 객체를 스켈레톤으로 모델링한 후, 딥러닝 기술을 이용하여 인간의 행동을 자동으로 인식하도록 구현하였다. 이를 위해 Caffe 프레임워크를 개발된 오픈포즈 라이브러리를 다크넷 기반으로 재구축하여 실시간 처리 능력을 대폭 향상 시켰으며, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 본 논문에서 소개할 시스템은 정확하고 빠른 행동인식 성능과 확장성을 갖추고 있어 다양한 용도의 동영상 감시 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권8호
• /
• pp.287-300
• /
• 2021

협업 사이버-물리 시스템(Collaborative Cyber-Physical Systems, CCPS)은 물리 세계와 사이버 세계가 밀접하게 결합하여 공동의 목표를 달성하기 위하여 협업을 수행하는 시스템이다. 한편, 단일 사이버-물리 시스템(Cyber-Physical System)의 경우에는 ISO 26262 또는 IEC 61508과 같은 표준을 따르거나 다양한 위험 분석 기법을 적용함으로써 그 안전을 확보할 수 있다. 그러나 CCPS에서는 협업을 수행중인 한 CPS의 결함으로 인하여 다른 협업 중인 CPS에게 수많은 결함을 발생시키기 때문에 안전의 확보가 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 CCPS의 위험을 분석하여 안전을 확보하기 위해 복합적인 위험 분석과 위험 분석 산출물 사이의 관계를 기반으로 하는 위험 치명도 매트릭스(Fault Criticality Matrix, FCM)를 제시한다. FCM에서는 결함, 결함의 치명도, 안전 가드와 안전 가드의 발생 확률, 결함의 영향 및 순위를 나열하여 분석한다. 안전 엔지니어는 이를 통해 시스템의 설계 단계에서 각 결함의 치명도와 영향을 분석하고, 설계된 안전 가드를 통해 식별된 고장을 효과적으로 관리하고 제어함으로써 안전한 CPS를 개발할 수 있다. 제시된 방법의 유용성을 확인하기 위해 CCPS의 대표적 예인 군집주행에 대하여 사례 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 도구를 사용하여 군집주행 시스템에 FCM을 적용함으로써 상세한 결함 치명도 분석을 수행하였고, 분석 결과는 적합성과 효과성 관점에서 점검되었다. 또한 군집 주행에 대한 시뮬레이션 수행을 통해 FCM을 사용하여 결함 치명도를 분석한 군집주행 시스템이 발견된 모든 결함을 완화시켜 충돌 가능성을 크게 낮추었음을 보였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• 제58권6호
• /
• pp.449-459
• /
• 2019

이 연구의 목적은 외발서기 동작 시 취득한 운동역학데이터로부터 주파수분석의 기법을 통하여 인체 운동명령신호가 어떻게 자세조절 과정에 영향을 미치는지를 규명하는 자세역학의 토대연구이다. 이를 위하여 체조경력 10년 이상의 운동신경이 우수한 국가대표상비군(n=6)과 일반인(n=6)을 대상으로 발바닥 압력중심점(CoP)의 궤적데이터를 FFT신호처리기법에 의한 저주파대역Rambling (RM)과 고주파대역 Trembling (TR)의 주파수분석을 탐색하였다. 본 연구결과에 따르면 눈뜨고 외발서기와 눈감고 외발서기 동작을 중심으로 두 집단 간 자세조절능력의 안정화지수 평가에서 독립표본 t검증에서 유의한 차이가 나타났으며(p<.05), 이러한 차이는 저주파대역 RM의 주요주파수 f1과 고주파대역 TR의 주요 주파수 f2의 최대진폭의 출력 차이로 밝혀졌다(p<.05). 특히 자세송환피드백에 관여하는 고유주파수인 저주파수대역에서는 주요주파수가 8-9 Hz 대역에서 뇌지시 하 안정적 자세조절의 운동기전을 행하는 운동명령으로 확인하였으며, 120-135 Hz의 고주파수대역에서는 자세 흔들림을 최소화하기 위한 반사적 근반응의 적응성을 보이는 것으로 연구되었다. 자세조절의 중추신경계 운동조절에 관여하는 고유주파수와 최대진폭에서 유의한 차이가 발견됨으로서 외발서기 시 발바닥 압력조절에 의한 신호파형의 운동명령이 자세조절에 영향을 미치는 것으로 해석되었다.

• 보존과학회지
• /
• 제37권3호
• /
• pp.232-244
• /
• 2021

본 연구는 금관가야가 위치한 김해지역에서 출토된 유리구슬을 중심으로 색상, 크기 및 형태, 열처리 등 외형적 특징과 비파괴 분석을 통하여 화학 조성을 융제, 안정제, 착색제 특성으로 분류해 보았다. 금관가야 유리구슬 129점은 8가지 색상 계통으로 분류되며 이 중에서 67% 점유하는 감청색이 대표적인 색상이다. 크기는 외경을 기준으로 3가지로 구분한 결과, 시기가 지남에 따라 대형화하는 양상을 보인다. 형태는 내경과 직경을 기준으로 대롱형, 둥근형, 도넛형으로 구분되며 둥근형이 대표적이다. 늘린기법으로 제작된 유리구슬 단면은 열처리 정도에 3가지 유형이 확인된다. 구슬 양끝이 모두 열처리된 HT-III형이 주류이고 다른 유형에 비하여 열처리 기술이 높은 단계로 추정된다. 비파괴분석에서 확인되는 화학 조성은 포타쉬유리군 63점과 소다유리군 9점이다. 고찰 결과, 금관가야 유리구슬은 색상, 크기, 형태, 제작기법을 포함한 외형적 특징은 화학 조성과 상관성을 보이며 시기별, 지역별에 따른 특징이 나타난다.