최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.
2017년 12월 인천의 영흥도에서 발생한 급유선과 낚시어선의 충돌사고를 비롯하여 소형 어선의 충돌 사고가 잇따라 발생하고 있다. 해양수산부에서 이러한 소형 어선의 해양사고를 예방하기 위하여 5톤 미만의 어선원에 대한 교육 훈련 규정 마련 등 교육 강화 및 근로환경 개선 등 선박종사자의 안전역량 제고를 위해 노력하고 있으나, 여전히 소형 선박은 해양사고에 매우 취약한 실정이다. 본 연구에서는 소형선박의 충돌 사고를 예방하기 위하여 새로운 통신 기법인 차량용 무선통신(WAVE 통신)을 활용한 소형 선박을 위한 충돌 예방 알고리즘을 구축하고자 하였다. 충돌 예방 알고리즘은 DCPA/TCPA를 기반으로 구성되었으며, DCPA/TCPA의 기준 설정을 위하여 선행 연구 분석, 시뮬레이션 실험 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 DCPA $8(L_a+L_b)$, TCPA 2.5min의 기준을 적용하였다. 각각 다른 조우 상황의 3가지 사고 사례를 선별한 후 구성된 알고리즘을 적용하여 어느 시기에 경보가 발생하는지 확인하였다. 추후에 실선 적용을 통하여 문제점을 식별하고 알고리즘을 고도화한다면 소형 선박의 운항자가 충돌 상황을 사전에 인지하는데 정보를 제공할 수 있다.
최근 몇 년간 가상현실(VR, Virtual Reality) 기술의 등장은 안전교육의 새로운 모델을 제공하여 사용자로 하여금 가상 안전교육 환경에서 재난에 대한 지식습득 및 대응을 가능하게 한다. 그러나 현재 국내외의 연구개발과 관련된 관련 VR 제품은 비교적 간단하고, 특정 사고에 대한 실질적인 교육 방안이 없으며, 안전교육에서 충분히 역할을 할 수 있을 만큼 실용성적이지 않다. 본 논문에서는 재난의 유형 중 자동차 사고를 예시로, 자동차 안전교육 분야에서 적용된 VR 기술의 문제점과 단점을 고찰하고, VR 기술을 기반으로 한 자동차 안전교육의 시스템 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 자동차 안전교육 시스템은 이용자가 운전 안전의식을 향상시키고, 운전 시 안전지식을 습득하며, 자동차 안전교육에 매우 중요한 운전 안전기술을 습득하는 데 도움이 될 것이라 사료된다. 또한, VR 기술을 기반으로 한 안전교육의 설계와 제작방식은 VR 기술과 통합하여 관련 교재 제품을 개발하고 최종적으로 교육을 도입한다면 현대 교육 교학 이론의 적용에 중요한 참고적 의미를 갖으리라 사료된다.
본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.
본 연구의 목적은 해부학적 근거로 제작한 5가지의 EMS 요추 복압 벨트가 요추 안정화에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구는 요방형근, 척추세움근, 내복사근, 외복사근, 대요근으로 총 5가지의 코어 근육을 선정하여 이에 맞는 근육 모양과 통증 유발점인 압통점을 고려해 전도성 원단으로 패턴을 설계하여 복압 벨트에 결합했다. 총 4가지 동작으로 실험을 진행하여 각각 다른 EMS복압 벨트가 요추 안정화에 미치는 영향을 알아보았다. 건강한 신체의 20대 남성 5명을 대상으로 진행하였고 선정 조건은 최근 3개월 동안 요통 과거력이 없고 사전 검사를 통해 제한되는 동작이 없고, 체간의 근력이 정상등급에 속한 대상이다. 실험 동작의 순서는 하지직거상 검사, 좌전굴, 체전굴, 배근력으로 다음 동작에 제한되지 않게 선정하였다. 동작 간의 휴식은 2분으로 진행하였고, EMS복압 벨트를 착용 후 실험을 진행할 때는 혈류량 증가와 근 활성화를 위해 전기자극을 10분씩 적용하고 진행하였다. 실험 결과의 통계는 비모수 검정으로 윌콕슨 검정과 프리드만 검정을 실시함으로 구체적인 차이를 분석하였다. 본 연구의 결과 5가지의 패턴 중 5,4,3,1,2 순으로 Type별 순위 결과를 확인할 수 있었으며 각 근육의 움직임과 연관성이 있는 실험 동작에 조금 더 유의미한 결과를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결론은 해부학적 근거로 제작된 패턴으로 인해 각 근육에 각기 다른 모양으로 전기자극을 전달하였을 때 구분되는 효과를 확인할 수 있었으며 일반인 대상으로 일상생활이나 트레이닝에 있어 요추 안정화를 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
선박에서 주로 사용하는 전압은 450[V], 6.6[kV], 11[kV]이며, 운항 중 전력계통의 안정성 확보를 위해 접지 시스템이 적용된다. 일반적으로 450[V]를 사용하는 저전압 선박은 비접지 시스템을 6.6[kV], 11[kV]를 사용하는 고전압 선박은 고저항 접지 시스템을 적용한다. 선박의 전력계통에서 지락 고장이 발생하면 건전상의 대지 전압이 선간전압 또는 그 이상으로 증가하고, 케이블의 절연에 과도한 충격을 주게 되므로 이를 분석하는 것은 매우 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 선박에서 주로 채택하고 있는 고저항 접지 및 비접지 시스템에 대해 지락 고장에 따른 선박 전력계통의 대지 전압의 변동 특성과 고장 상의 판단 방법을 대칭 좌표법을 이용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 대칭 좌표법을 이용하여 대지 전압의 수학적 모델을 유도하고, 시뮬레이션을 위한 선박 전압은 6.6[kV]와 450[V]로 선정하였다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과 두 접지 시스템 모두 지락상 보다 위상이 120° 앞선 상의 대지 전압이 가장 높게 상승하였고, 이를 이용하여 고장 상을 정확하게 판단할 수 있음을 확인하였다.
이 연구는 여고 기숙사에서 피난 시 층별 및 실별 인원 배치에 따른 RSET(피난소요시간)을 분석하여 피난 안전성을 높이는 데 있다. 이를 위해 학생 개개인의 체력이 피난에 영향을 미칠 수 있다는 전제 하에 그동안 연구되지 않았던 PAPS 결과를 분석하여 피난 시뮬레이션에 반영하였다. PAPS 결과를 바탕으로 4개의 시나리오를 적용하되 피난로 미지정 시와 지정 시로 구분하여 Pathfinder를 활용한 피난 시뮬레이션을 실시하였다. 시나리오 중에서 피난로 지정 시 시나리오 4가 RSET 168.5초로 가장 빠르게 나타났다. 본 연구의 결과, 학생체력을 배제한 체 학력신장과 생활지도에 중점을 두고 기숙사생을 배치하는 것은 피난 안전성에 문제가 있으며, 이에 대한 개선책으로 PAPS를기반으로 평가등급이 낮은 학생들을 저층, 평가등급이 높은 학생들을 고층에 배치하고 실별 피난로를 지정하는 것이 피난 안전성에 효과적임을 확인할 수 있었다. 향후 연구과제로는 실질적인 피난대피훈련을 통하여 피난 안전성을 높이는 방안과 여학생들의 생활습관 및 체력을 반영한 피난 안전성 평가 방안의 연구가 필요하다.
통합물관리, 탄소중립 등 수자원 및 에너지 정책이 급변하는 가운데 모두 연관성이 있는 발전용댐의 가치를 재평가해야한다는 의견이 제기되고 있다. 발전용댐은 홍수기에 제한수위를 두어 운영을 하는 등 과거부터 전력생산 외에도 홍수조절 등에 기여해왔으나 이러한 운영방식은 전력손실이 불가피하다. 이에 본 연구는 발전용댐의 전력손실을 최소화하기 위하여 수력발전의 전력생산 시스템에 회복탄력성의 개념을 도입하고 전력판매액의 최대화를 발전성능으로 정의하여 발전용댐의 발전성능을 평가할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 현행 연계운영계획 수립 절차를 기반으로 댐 모의 운영 시나리오를 구축하고 HEC-5를 활용하여 댐 모의 운영을 수행하였다. 수행된 결과자료를 활용하여 제시된 프레임워크에 적용하여 각 시나리오에 따른 발전성능이 중요한 요소로 평가됨을 확인되었고 부가적으로 이·치수 성능도 평가할 수 있음을 확인하였다. 향후 다양한 시나리오를 기반으로 경제성 분석이 수반되어 비용과 편익이 산정된다면 시나리오별 경제적 효과 및 기회비용 등을 명확히 비교할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.
본 연구는 신임 119구급대원의 출동경험을 바탕으로 응급구조학 교육의 현장 적용 및 효용성을 파악한 후 대학교육의 한계점과 개선점 및 발전방향을 도출해내고자 한 질적 연구이다. 연구대상자는 응급구조학과를 졸업한 119 구급대원으로 구급활동을 시작한 지 3년 이내의 신임구급 대원 6명이다. 내러티브 인터뷰(narrative interview)방식으로 심층면담을 진행한 후 현상학적 방법 중 하나인 Colaizzi방법으로 분석하였다. 의미있는 진술에서 82개의 구성된 의미가 도출되었다. 구성된 의미로 부터 23개의 theme, 4개의 theme cluster, 2개의 category가 확인되었다. 4개의 주제모음은 '대학교육의 효용성', '대학교육의 한계점', '교육방법론에서의 개선방향', '교육내용에서의 개선방향'으로 신임구급대원들은 대학교육이 전반적으로는 도움이 되었으나 소방 현장보다는 병원 쪽에 치우친 이론교육이 주입식 강의로 이루어진 한계점을 지적하였다. 이에 신임대원들은 사례중심의 학습, 현장사례리뷰, 역할극방식 교육, 시뮬레이션 교육의 확대와 함께 실습위주로 장비를 활용한 술기교육을 강화할 것을 제안하였다. 또한 신임대원들은 대학교육과 현장사이에서 이론과 실제사이의 괴리감을 토로하며 소방현장에 맞는 교육의 도입을 제안하고 다양한 시각을 위한 다양한 지도를 언급하였다. 응급구조학 대학교육은 전반적으로 도움이 되었으나 제한점이 동시에 관찰되므로 교육방법론과 교육내용의 개선을 통해 발전해가야 한다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.