• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제44권4호
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• pp.399-407
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• 2021

This study discussed the validity and necessity of compulsory recording of radiographic examination performed by radiological technologist on patients in medical institutions related to radiation exposure. Also, this study provided reasonable evidence of radiographic examination related medical records can contribute to the improvement of public health. Based on overseas cases of implementing a radiographic examination record system, the essential items to be included in medical record are the exposure date, exposure time, exposure method, exposure conditions that is tube voltage, tube current. Name and license number of the radiological technologist who performed the examination should be include in medical record. It is expected that the medical record of the total amount of radiation exposure per year would be in giving the maximum benefit with the minimum exposure to the medical radiation examination of the patient. In addition, interventional radiography medical record should also include exposure time, type and dose of the contrast medium.

• 자원환경지질
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• 제51권6호
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• pp.509-520
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• 2018

알칼리도(alkalinity)는 물의 화학적 특성을 결정하고, 각종 오염물질의 거동에 직간접적인 영향을 주는 중요한 기본 변수이다. 그러나, 적지 않은 실험실과 연구자들이 적절하지 못한 분석법으로 지하수의 알칼리도를 분석하고 있으며, 이것이 불량한 이온균형오차를 야기하는 큰 이유가 되고 있다. 본 연구는 현재까지 보고된 알칼리도분석법들을 조사하고 그 장단점을 분석함으로써, 지하수 알칼리도 분석을 수행하는 실험실이나 분석자들에 도움을 주기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구를 통하여 pH적정곡선의 변곡점으로 알칼리도 적정 종점(end point)를 찾는 방법이 가장 정확도가 높음을 알 수 있었다. 그 중에서도 Gran적정법이 종점까지 적정한 용액의 부피를 정확히 산출하는데 가장 적절한 것으로 조사되었다. 반면, 현재에도 여전히 많이 이용하고 있는 pH지시약을 이용하여 적정하는 방법이나 미리 정해진 pH를 종점으로 하여 적정하는 방법은 묽거나 알칼리도가 낮은 지하수의 분석에는 문제가 있는 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.472-484
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• 2019

본 논문에서는 심층신경망을 이용한 시간 영역 음향 이벤트 검출 알고리즘을 제시한다. 본 시스템에서는 주파수 영역으로 변환되지 않은 시간 영역의 음향 데이터를 심층신경망의 입력으로 사용한다. 전반적인 구조는 CRNN 구조를 사용하였으며, GLU, ResNet, Squeeze-and-excitation 블럭을 적용하였다. 그리고 여러 계층에서 추출된 특징을 함께 고려하는 구조를 제안하였다. 또한 본 연구에서는 강한 라벨이 있는 훈련 데이터를 확보하는 것이 현실적으로 어렵다는 전제 아래에서 약한 라벨이 있는 훈련 데이터 약간 그리고 다수의 라벨이 없는 훈련 데이터를 활용하여 훈련을 수행하였다. 적은 수의 훈련 데이터를 효과적으로 사용하기 위해 타임 스트레칭, 피치 변화, 동적 영역 압축, 블럭 혼합 등의 데이터 증강 방법을 적용하였다. 라벨이 없는 데이터에는 의사 라벨을 붙여 부족한 훈련 데이터를 보완하였다. 본 논문에서 제안한 신경망과 데이터 증강 방법을 사용하는 경우, 종래의 방식으로 CRNN 구조의 신경망을 훈련하여 사용하는 경우보다, 음향 이벤트 검출 성능이 약 6 % (f-score 기준)가 개선되었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권3호
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• pp.203-211
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• 2021

최근 건축물의 에너지 사용 저감을 위한 단열 설계기준은 강화되고 있다. 단열공사는 건축물의 단위면적당 1차 에너지 소요량 저감을 위한 가장 효율적인 방법임에도 불구하고, 건축 시공 및 준공검사 과정에서 단열성능에 대한 평가(검사) 기준이 없는 실정이다. 본 연구는 열관류율 측정장비(TESTO 435)를 활용하여 공동주택의 외벽 열관류율을 간편하게 실험 할 수 있는 방법과 분석기법에 대한 기준을 구축하여 객관적인 데이터를 제공하는 데 목적이 있다. 실험 대상 외벽의 단위면적당 비열(열용량)이 20 kJ(m²·K)를 초과하여 ISO 9869-1에 적합한 종료 시점의 데이터를 평균법으로 분석했다. 3일 연속 열관류율 측정값은 설계값 대비 +5% 이내로 허용오차 범위 내로 수렴했고, 일자별 열관류율의 표준편차는 1-Day > 3-Day > 2-Day 순으로 작아졌고, 시간대별 열관류율 표준편차는 00:00~24:00 > 19:00~07:00 > 00:00~07:00 순으로 줄어 들었다. 특히, 측정일자별로 00:00~07:00 시간대의 열관류율 값은 설계값 대비 -3%~+2% 편차로 거의 일치하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1249-1258
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• 2022

해양쓰레기란 고의 또는 부주의로 해안에 방치되거나 해양으로 유입·배출되어 해양환경에 해로운 결과를 미치거나 미칠 우려가 있는 물질로 정의된다. 본 연구에서는 효율적인 해양쓰레기 수량 파악 방법 및 변화량 분석을 위하여 객체 탐지 기법을 이용한 해양쓰레기 탐지 및 해양쓰레기의 변화량 분석을 수행하였다. 연구지역은 거제도 북동부 유호 몽돌 해수욕장이며 2022년 9월 12일부터 10월 14일까지 32일 동안 15분 간격으로 수집한 이미지를 통해 변화량을 분석하였다. One-Stage 방식의 객체 탐지 모델인 YOLOv5x를 이용한 해양쓰레기 탐지는 페트병 mAP 0.869, 스티로폼 부표 mAP 0.862의 성능을 도출하였다. 결과적으로 해양쓰레기는 8일 간격으로 큰 감소 폭을 보였으며, 성상별로는 스티로폼 부표의 수량이 3배 정도 많고 변화폭 역시 더 크게 나타남을 파악하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.99-107
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• 2021

우리는 무수히 많은 데이터 속에서 살고 있다. 다양한 데이터는 우리가 활동하는 모든 상황 속에서 만들어지는데 빅데이터 기술을 통해 데이터의 유의미를 발굴한다. 유의미한 데이터를 발굴하기 위해 많은 노력이 진행 중이다. 본 논문은 주성분 분석(Principal component analysis) 기법으로 시계열 데이터의 추이 및 예측을 통해 인간이 더 나은 선택을 가능케 하는 분석 기법을 소개한다. 주성분 분석은 입력된 데이터를 통해 공분산을 구성하고, 데이터의 방향성을 추론할 수 있는 고유벡터와 고윳값을 제시한다. 제안하는 방법은 비슷한 방향성을 갖는 시계열 데이터 집합에서 기준 축을 구성하고, 데이터 집합을 이루는 각 시계열 데이터들의 방향성이 기준 축과 이루는 사잇각을 통해 다음 구간에 존재하게 될 데이터의 방향성을 예측한다. 본 논문에서는 가상화폐의 추이를 통해 제시한 알고리즘의 정확도를 LSTM(Long Short-Term Memory)과 비교 검증한다. 비교/검증 결과 제안된 방법은 변동성이 큰 데이터에서 LSTM에 비해 상대적으로 적은 트랜잭션과 높은 수익(112%)을 기록하였다. 이는 상대적으로 정확하게 신호를 분석하여 예측했다는 의미로 볼 수 있으며, 보다 정확한 임계치 설정을 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.489-498
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• 2022

최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 인공지능을 통해 섬유 방사 공정에 들어가는 비용을 줄이고 품질을 최적화하려고 시도 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 수집 및 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정한 변수에만 변화를 준 데이터만을 우선으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정 환경의 차이로 인해 동일 방사 조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 인공지능 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 방사 공정 데이터 특성을 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 이를 기존 이상치 처리 기법 및 데이터 증강 기법과 비교하여 제안한 기법이 방사 공정 데이터에 더 적합함을 보인다. 또 원본 데이터와 제안한 기법들로 처리된 데이터를 다양한 모델에 적용하여 비교함을 통해 제안한 기법들을 사용한 모델들이 그렇지 않은 모델들에 비해 인장 강신도 예측 모델의 성능이 개선됨을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.499-509
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• 2006

프리캐스트 콘크리트 바닥판은 일반적인 현장타설 바닥판과 비교할 때 많은 장점을 가지고 있으며, 최근 국내에서도 도로교의 노후 바닥판 교체 공사 및 신설 도로교에 성공적으로 적용되고 있다. 하지만, 철도교에 프리캐스트 바닥판을 적용하기 위해서는 활하중, 장대레일 종하중, 시제동하중, 온도변화, 건조수축 등 도로교와 철도교의 하중 특성의 차이를 적절히 반영한 설계가 요구되며, 특히 횡방향 이음부의 연속성을 확보하여 일체화시키기 위해 바닥판 내부에 배치한 종방향 텐던의 적정한 프리스트레스 수준을 평가하는 연구가 요망된다. 따라서 본 연구에서는 철도교에 빈번히 적용되는 PSC 합성거더 철도교에 대하여 정밀한 3차원 유한요소해석을 통해 주요 설계하중이 유발하는 바닥판의 종방향 응력을 산정하였다. 그 결과 종방향 인장응력을 유발하는 지배적인 요인은 활하중보다는 바닥판의 온도 저하나 시동하중으로 나타났으며, 특히 온도의 영향은 설계기준상의 제안식 또는 이론식과도 비교해 가며 중점적으로 분석하였다. 종방향 인장응력을 상쇄하여 올바른 구조거동을 유도하기 위한 프리스트레스의 범위를 고찰한 결과, 대상 철도교에 대해 2.4 MPa 이상의 프리스트레스를 도입하는 것이 적정한 것으로 나타났으며 이는 도로교의 경우와 유사한 수준으로 평가되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권4호
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• pp.301-310
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• 2024

강수의 공간적·시간적 불균형이 물관리를 어렵게 하고 있다. 기후변화로 인해 강수의 불균형이 심화되고, 가뭄과 홍수가 빈번하게 발생하고 있다. 또한 가뭄과 홍수의 강도가 심화되어 기존의 물관리 시스템을 어렵게 만들고 있다. 2022년 6월부터 2023년 6월까지 영섬유역의 주요 수자원시설 저수율이 대부분 30% 이하였으며 유역 내 가장 용수 의존도가 높은 주암댐의 경우에 역대 최저 저수율인 20.3%까지 하락하였고 평림댐은 2023년 5월 4일 최저 저수율 27.3%를 기록하였다. 평림댐은 2022년 봄부터 강수량 부족으로 2022년 6월 19일 가뭄 관심 단계가 발령되었고 연이어 7월 2일 가뭄 주의 단계, 8월 21일 가뭄 심각 단계에 진입하였다. 수양제와 연계 운영이 가능한 평림댐은 관리기관이 다르다. 그럼에도 불구하고 가뭄 상황에서 유기적 연계 운영을 통해 평림댐에서 저수위에 도달하지 않고 3개군 급수인구 63,000명에게 안정적으로 용수를 공급할 수 있었다. 한정된 수자원 활용을 극대화할 수 있도록 유역간, 수원간 물이동을 원활하게 이동 가능 방안을 검토하여 수요자 중심의 물공급 시스템을 갖추어 기후변화로 인한 물부족 상황에 대비해야 한다.