• 한국항해항만학회지
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• 제39권4호
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• pp.353-360
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• 2015

해양 석유 생산은 '해양'이라는 특성에 기인하는 여러 가지 변수를 동반하면서 막대한 비용과 시간을 필요로 한다. 모든 관련된 프로세스는 인명, 환경 그리고 재산의 손실을 줄이기 위한 치밀한 일련의 계획에 의하여 통제된다. 이 논문은 해양 석유 생산 및 수송의 최적화 문제를 다룬다. 문제 영역의 범위를 정의하기 위해 해양 석유 생산 및 수송 네트워크를 제시하고 그 문제를 해결하기 위한 혼합정수계획모형을 구축하였다. 제안된 최적화 모형의 타당성을 확인하기 위해 가상의 해양 유전과 수요 시장을 바탕으로 MS Office Excel의 해찾기를 이용하여 계산실험들을 수행하였다. 해양 석유 생산 및 수송 네트워크 하위 흐름은 해양 유전에서 생산된 원유를 수요 시장으로 배분하는 해사수송문제가 된다. 이 해사수송문제를 해결하기 위해 집합 패킹 모형을 이용하여 구축된 MoDiSS(Model-based DSS in Ship Scheduling)를 사용하였다. 이러한 연구결과들은 실제적인 해양 석유 생산 및 수송 최적화 문제에 의미 있게 적용될 수 있으리라 사료된다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.38-46
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• 2012

심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.171-179
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• 2014

썬루프 버페팅 현상은 차량 주행시 발생하는 주요 바람소리 문제점 중 하나이다. 버페팅 문제점을 해결하기 위해서 전산 해석을 적용한다면, 실험적 방법보다 비용을 절감할 뿐 아니라 발생 원리 또한 규명할 수 있다. 그러나 전산 해석을 이용하기 위해서는 해석 결과의 정확성이 보장되어야 실제 차량 개발에 적용할 수 있다. 이 연구에서는 해석적 방법의 정확도 향상을 위해 주요 상업용 전산해석 소프트웨어들의 썬루프 버페팅 현상 예측에 대한 벤치마크 테스트를 수행하였다. 해석 대상은 차량의 형상을 간략하게 만든 HSM(Hyundai simplified model)을 이용하였고, 정확도 비교를 위해 속도별 버페팅 현상에 대한 실험을 현대자동차 공력무향풍동에서 실차내부의 흡음재에 의한 효과를 해석적으로 고려하기 위해 음향 응답 실험을 수행하여 해석 결과 정확도 향상을 위해 각 상용 소프트웨어 제작사에 해석 전에 제공 하였다. 이 연구를 통해 대부분의 상용 소프트웨어들이 실험결과와 유사한 해석 결과를 도출하였다. 또한, 실제 차량 개발에서 적용하기 위한 해석 예측 우선순위를 서로 공유하여 추가 해석을 통해 차량 개발에 적용 가능한 보다 정밀한 해석 정확도를 얻어낼 수 있었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.365-372
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• 2022

관성 측정 센서는 사람 행동 인식 시스템에 주로 사용되는 센서들에 비해 크기가 작고 가벼우며 낮은 비용으로 시스템의 경량화를 달성할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 관성 측정 센서를 이용한 이진 신경망 기반 걸음걸이 패턴 분석 시스템을 제안하고, 연산 가속을 위한 FPGA 기반 가속기 설계 및 구현 결과를 제시한다. 관성 측정 센서를 통해 걸음걸이에 대한 6가지 신호를 측정하고, 단시간 푸리에 변환을 이용하여 스펙트로그램을 추출한다. 높은 정확도를 가지는 경량화 시스템을 갖추기 위해 걸음걸이 패턴 분류에 BNN (binarized neural network) 기반 구조를 사용하였고, 검증 결과 97.5%의 높은 정확도와 메모리 사용량이 합성곱 신경망에 비해 96.7% 감소한 것을 확인하였다. 이진 신경망의 연산 가속을 위해 FPGA를 이용한 하드웨어 가속기 구조로 설계하였다. 제안된 걸음걸이 패턴 분석 시스템은 24,158개의 logic, 14,669개의 register, 13.687 KB의 block memory를 사용하여 구현되어 62.35 MHz의 최대 동작 주파수에서 1.5ms 내에 연산이 완료되어 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1037-1051
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• 2020

최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.285-292
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• 2020

본 연구에서는 CFD 시뮬레이션 기법을 이용하여 유리온실의 내부 환경 변화를 예측하는 모델을 개발하였으며, 실험을 통해 확보한 데이터를 이용하여 이를 검증하였다. 주·야간 실험 데이터를 경계조건으로 하는 Case 1, 2, 3의 시뮬레이션 예측값은 실험값 대비 평균 2.62℃ 높게 나타났으며, 최대편차와 균일도는 각각 평균 1.12℃, 2.92%p 높게 나타났다. Case 1에서 Case 3으로 외기온도가 변화함에 따라 조성되는 온실 내부 온도는 평균 0.84℃의 차이를 보였으며, R²는 0.9628로 실험값과 시뮬레이션 예측값 간 유사한 경향을 보임을 확인하였다. 시뮬레이션 예측 결과 해석대상 온실 내 불균일한 온도분포를 확인하였다. 해석대상 온실의 효율적인 열에너지 관리를 위해 온실 내 방열관과 FCU의 위치 변경, 온실 구조 변경 등이 필요하다고 판단되었다. 추후 현장에서의 적용을 위해 정밀한 분석이 필요하며 이를 위해 온실 내부 작물 및 구조물 미고려, 온실을 완전 밀폐로 가정하는 등 모델 정립을 위한 조건들에 의한 열전달 현상을 고려한 모델의 개선이 필요하다고 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.35-42
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• 2016

최근 제한적인 마커기반 증강현실의 여러 가지 단점들을 보완하기 위해 사용자의 얼굴, 발, 손 등을 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템에 관한 연구들이 활발하게 진행되고 있는 추세이다. 또한 대부분의 기존 증강현실 시스템들은 사용자에게 보여주는 것과 기본적인 상호작용에 목표를 두고 강체를 증강하여 수행되는 경우가 많았다. 본 논문에서는 단지 보여주는 것에 국한되는 것이 아니라 여러 분야에서 활용이 가능한 변형물체를 사용자와의 상호작용을 바탕으로 시뮬레이션을 제공하는 비 마커기반의 증강현실 시스템을 설계 및 구현하였다. 변형물체는 질량-스프링 모델, 유한 요소 모델 두 가지 방법을 주로 사용하여 구현한다. 질량-스프링 모델은 실시간 시뮬레이션에 장점이 있으며 유한 요소 모델은 변형물체의 정밀함을 나타낼 때 장점을 가진다. 본 논문에서는 실시간으로 시뮬레이션을 목표로 하고 있기 때문에 질량-스프링 모델을 기반으로 하는 테트라헤드론 구조를 이용하여 변형물체를 구현하였다. 변형물체의 자연스러운 움직임을 실시간으로 시뮬레이션하기 위해 키넥트 SDK를 통해 사용자의 손의 위치를 추적 하고, 손의 위치 변화량을 바탕으로 힘을 계산한다. 이를 바탕으로 $4^{th}$ order Runge-Kutta Integration 수치적분법을 이용하여 물체의 다음 위치를 계산하여 시뮬레이션 하도록 하였다. 그리고 자연스러운 동작을 표현하기 위해서 사용자의 손을 통해 물체에 작용하는 힘이 너무 많이 작용하지 않기 위해 제스처에 임계값을 정하였으며 해당 임계값을 넘는 힘이 작용할 경우 임계값으로만 적용되도록 설정하였다. 각 실험을 5회씩 반복하였으며 실험에 따른 시뮬레이션 연산속도를 분석하였다. 본 논문을 통해 구현한 변형물체를 활용한 비 마커기반 증강현실 시스템을 바탕으로 기존의 강체 기반의 증강현실에서 활용하기 힘들었던 의료, 교육 및 다양한 방면으로 시뮬레이션이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.87-95
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• 2016

본 연구에서는 국내 도시가스 수요 데이터를 분석하여 시간대별 도시가스 수요의 특성을 파악하고 정확한 시간대별 도시가스 수요 예측을 위해 다중회귀모형(multiple regression model)을 개발하였다. 시간대별 도시가스 수요를 정확하게 예측하는 것은 공급자의 비용 절감뿐만 아니라 안정적인 배관망 관리 측면에서도 매우 중요하다. 수요 예측 오류로 인해 가스 공급이 부족한 상황이 발생하면 부족한 공급량을 빠른 시간내에 보충하기 위해 가스 배관망의 압력을 급격히 증가시켜야 하는 응급 상황이 전개될 수 있다. 반면, 시간대별 가스 생산량이 실제 수요보다 많은 경우에는 과다한 저장 시설 운용 및 불필요한 생산 비용이 발생하는 문제가 있다. 과거 시간대별 도시가스 수요 데이터를 분석한 결과 시간대별 도시 가스 수요는 직전 시간대(즉, 24시간 전) 수요와 매우 높은 상관관계를 보이며 24시간 수요 패턴은 1주일전 동일 요일(즉, 168시간전)의 24시간 수요 패턴과 매우 높은 상관관계가 있음을 확인하였다. 또한, 외기 온도가 도시가스 수요에 영향을 주는 특수한 조건을 파악하였다. 즉, 시간대별 도시가스 수요와 시간대별 외기 온도는 평균적으로 0.853의 높은 상관계수 절대값을 보여주며, 상관관계 분석시 같은 요일에 속한 데이터만 분석하면 상관계수의 절대값은 최저 0.861 및 최고 0.965까지 증가한다. 이상의 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형 및 외기 온도를 추가한 두 번째 다중회귀모형을 제안하며, 제안한 예측모형의 성능을 확인하기 위해 2009년부터 2013년까지 5년간의 시간대별 수요 예측 결과를 평가하였다. 본 연구에서 제안한 24시간 전 수요와 168시간 전 수요를 독립변수로 고려한 다중회귀모형의 경우 과거 5년간의 수요 예측 오차율의 절대값 평균(mean absolute percentage error)은 4.5% 수준이며, 외기 온도를 추가한 모형의 경우 오차율의 절대값 평균은 5.13%임을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.49-55
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• 2015

최근 5년간의 주 야간별 교통사고 통계에 따르면 대부분의 자동차 교통사고는 주간보다 야간에 더 많이 발생했다. 교통사고는 다양한 원인으로 발생하게 되는데 그 중 중요한 요소는 조명 미설치 또는 조명 위치의 부적합으로 운전자의 시야 혼란을 야기하여 교통사고를 유발하게 된다. 본 논문은 부적절한 도로 조명 시설 위치와 미설치 구역을 파악하고 관련 정보들을 데이터베이스화 하였다. 이를 위해 운전자의 위치 정보, 주행 정보, 도로 밝기 정보를 스마트폰을 이용하여 실시간으로 데이터베이스 서버에 저장하는 도로 밝기 측정 어플리케이션을 설계 및 구현하였다. 본 어플리케이션은 안드로이드 NDK을 이용하여 Native C/C++ 환경에서 구현되었으며, 이에 따라 자바나 다른 언어로 작성된 어플리케이션 보다 연산속도를 향상시켰다. 도로 밝기를 측정하기 위하여 카메라 영상인 RGB 색 공간의 영상을 YCbCr 색 공간의 영상으로 변환하여 휘도를 측정한다. 이를 위해 먼저 차선을 검출하고 도로 밝기 검출 영역의 휘도 값을 계산하여 데이터베이스에 저장한다. 또한 스마트폰의 카메라를 이용하여 실시간으로 도로의 영상을 입력 받고 도로의 차선부분에 대한 관심영역을 지정하여 연산 속도를 향상시켰다. 관심영역의 영상은 Grayscale 영상으로 변환하고 Canny 에지 검출기를 사용하여 외곽선을 추출하고 Hough line transform을 적용하여 차선의 후보군을 선별한다. 선별된 후보 차선의 기울기를 계산하여 양쪽의 차선을 선정한다. 양쪽 차선이 검출되면 차선의 교차점으로부터 아래로 20픽셀의 높이를 가진 삼각형을 도로 밝기 측정범위로 설정한다. 삼각형 부분의 모든 픽셀에 대한 R, G, B값을 추출하여 Y값을 계산하고 픽셀 밝기 값의 평균을 0부터 100사이의 값으로 계산하여 검은색부터 초록색으로 도로의 밝기를 표현하였다. 계산된 60m 전방의 도로 밝기 값은 스마트폰의 GPS 센서를 통해 측정된 운전자의 주행 정보와 위치 정보를 획득하여 10분 간격으로 무선통신을 통해 데이터베이스 서버에 저장하였다. 향후 수집된 도로 밝기 정보들은 스마트폰 어플리케이션이나 차량 내비게이션을 통해 운전자들에게 조심 운전을 경고하거나 효율적인 도로 조명 관리를 위한 개보수 계획에 반영될 수 있을 것으로 기대된다.