• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권2호
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• pp.209-218
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• 2021

ORV의 열교환 효율 향상 및 운전 최적화를 위한, first principle 기반 모델링 연구들이 수행되어왔지만, ORV의 열 전달 계수는 시간, 위치에 따라 불규칙한 시스템으로, 복잡한 모델링 과정을 거친다. 본 연구는 복잡한 시스템에 대한 데이터 기반 모델링의 실효성을 확인하고자, LNG 재기화 공정의 실제 운전데이터를 이용해, ORV의 해수 유량, 해수온도, LNG 유량 변화에 따른 토출 NG 온도 및 토출 해수 온도의 동적 변화 예측이 가능한, FNN, LSTM 및 AutoML 기반 모델링을 진행하였다. 예측 정확도는 MSE 기준 LSTM > AutoML > FNN 순으로 좋은 성능을 보였다. 기계학습 모델의 자동설계 방법인 AutoML의 성능은 개발된 FNN보다 뛰어났으며, 모델 개발 전체소요시간은 복잡한 모델인 LSTM 대비 1/15로 크게 차이를 보여 AutoML의 활용 가능성을 보였다. LSTM과 AutoML을 이용한 토출 NG 및 토출 해수 온도의 예측은 0.5 K 미만의 오차를 보였다. 예측모델을 활용해, 겨울철 ORV를 이용해 처리 가능한 LNG 기화량의 실시간 최적화를 수행하여, 기존 대비 최대 23.5%의 LNG를 추가 처리 가능함을 확인하였고, 개발된 동적 예측모델 기반의 ORV 최적 운전 가이드라인을 제시하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.11-18
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• 2022

최근 공공장소 및 시설에서 범죄예방 및 시설 안전을 목적으로 영상정보 기반의 인체의 행위를 분류하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 인체 행위분류의 성능을 향상하기 위해서 대부분의 연구는 전이학습 기반의 딥러닝을 적용하고 있다. 그러나 딥러닝의 기반이 되는 중추 네트워크 모델(Backbone Network Model)의 수가 증가하고 아키텍처가 다양해짐에도 불구하고, 소수의 모델만 사용하는 분위기 때문에 운용목적에 적합한 중추 네트워크 모델을 찾는 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구는 영상정보를 기초로 인체 행위를 분류하는 인공지능 모델을 개발하기 위해 최근에 개발된 5가지의 딥러닝 중추 네트워크 모델을 대상으로 전이학습을 적용하고 각 모델의 정확도 및 학습효율 측면에서 비교 및 분석하여 가장 효율이 높은 모델을 제안하였다. 이를 위해, 기본적인 인체 행위가 아닌 운동 종목 기반의 활동적이고 신체접촉이 높은 12가지의 인체 활동을 선정하고 관련된 7,200개의 이미지를 수집하였으며, 5가지의 중추 네트워크 모델에 총 20회의 전이학습을 균등하게 적용하고 학습과정과 결과성능을 통해 인체 행위를 분류하는데 적합한 중추 네트워크 모델을 정량적으로 비교 및 분석하였다. 그 결과 XceptionNet 모델이 학습 및 검증 정확도에서 0.99 및 0.91로, Top 2 및 평균 정밀도에서 0.96 및 0.91로 나타났으며 학습 소요시간은 1,566초, 모델용량의 크기는 260.4MB로 정확도와 학습효율 측면에서 다른 모델보다 높은 성능이 나타남을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 전이학습을 적용하여 인체 행위분류를 진행하는 다양한 연구 분야에 활용되기를 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.146-153
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• 2022

연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제23권4호
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• pp.417-428
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• 2023

사고 원인에 대한 철저한 분석은 사고 재발 방지를 위한 필수적인 과정이다. 해체공사 사고의 원인을 살펴보면 작업자의 불안전한 행동, 불안전한 상태, 심리적·신체적 상태, 현장관리 원인 등 매우 다양하다. 현재 해체공사 사고통계는 지속적으로 조사·보고되고 있으나 사고 유형에 따른 보다 근본적인 원인 분류 정보가 필요하다. 본 연구에서는 하인리히의 도미노 이론을 바탕으로 해체공사 사고의 유형에 따라 사고원인(불안전한 행동, 불안전한 조건)과 휴먼에러(인적요인)를 분류하였다. 본 연구에서는 해체공사시 사고유형에 따라 사고원인을 체계적으로 분류하기 위해 QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) 3단계 모델을 사용하였다. 사고원인 분류 결과는 사고예방을 위한 안전지식 및 체크리스트로 활용할 수 있다.

• 시큐리티연구
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• 제59호
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• pp.37-69
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• 2019

자치경찰제는 연구자의 시각과 이해 관계자의 입장에 따라 다양한 의견 제시가 가능하다. 즉, '권한 분산', '정치적 중립성', '재정 문제', '총체적 치안안전 역량'을 비롯한 여러 가지 기준을 어떻게 조화롭게 담아내느냐에 따라 한국적 자치경찰의 성패가 좌우된다. 자치경찰제의 본격적 도입을 앞둔 상황에서, 제주자치경찰의 그간 운영 경과와 평가는 요긴한 학습 자료가 되리라 본다. 특히, 경찰청에서 지난해부터 '제주자치경찰 사무확대'를 추진 중인데, 이것은 향후 자치경찰 도입을 앞둔 각 지방자치단체의 입장에서는 매우 유익한 참고서가 될 것이다. 제주자치경찰에 대한 이제까지의 평가는 다소 비판적 시각이 우세해보인다. 하지만, 대다수 평가가 인력·장비·법령·조직을 비롯한 하드웨어 측면의 접근이 많았던 반면, 조직문화와 운영시스템, 사무절차를 비롯한 소프트웨어 측면의 접근은 부족했던 점이 아쉬움을 남긴다. 본 연구에서는 제주자치경찰 사무확대 1년을 맞아 각종 문헌과 보고서, 통계자료, 언론 보도 등을 토대로 그간의 성과와 정책적 시사점을 살펴보고자 한다. 연구 결과, 향후 자치 경찰제가 연착륙하기 위해서는 먼저, 지방행정과 치안행정의 연계를 강화해야 하고, 둘째, 국가·지방 양 측이 탄탄한 협업 기반을 구축해야 하며, 셋째, 지방자치에 단체자치를 뛰어 넘어 주민 자치적 요소를 보강해야 하고, 넷째, 국가·지방 전반에 걸쳐 상황대응 역량을 고도화하는 한편, 끝으로 자치경찰제 도입의 워킹그룹으로서 '기관 간 실무협의체'를 활성화해야 한다는 시사점을 이끌어 내었다. 자치경찰제 연구는 현재진행형이다. 후속 연구에서는 더욱 풍성한 자료를 토대로 보다 다양화된 접근 방법을 통해 깊이 있는 연구가 있었으면 한다. 특히, 가외성과 형평성을 비롯한 추가 이념에 대한 고찰이 필요하고, 저출산·노령화와 4차 산업혁명, 통일시대를 비롯한 거시적 트렌드 변화에 맞춰 대한민국 자치경찰의 장기 청사진을 제시하는 연구가 뒤따르기를 열망한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권3호
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• pp.329-352
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• 2005

자외선 영역에서 최대 세기를 보이는 라이먼 알파(121.6nm)선은 태양 채층과 전이영역의 방출선으로 지구 고층 대기 변화의 주요 원인이 되기 때문에, 태양연구에서 가장 중요한 파장대의 하나이다. 그렇지만, 이전의 라이먼 알파선의 관측은 콜로라도 대학 등 미국의 여러 대학들에서 탐사 로켓에 의해 수행된 단속적인 관측들뿐이었고, 여러 위성에 의한 관측들도 시간 분해능이 아주 떨어지는 장기 관측들뿐이었다. 그러므로 인공위성에 탑재되어 충분한 시간 분해능과 연속적인 관측이 충족될 수 있는 라이먼 알파선 태양망원경의 개발은 세계적으로도 중요한 과학적 의미를 갖고 있으며, 인공위성의 운영에 막대한 영향을 미치는 지구 고층 대기에 대한 태양 자외선 복사의 영향을 연구하기 위한 실용적인 목적도 갖고 있다. 이러한 배경에 의해 본 연구는 과학기술위성2호 탑재용 자외선 태양카메라(LIST: $Lyman-{\alpha}$ Imaging Solar Telescope)를 개발하기 위한 목적으로 system 규격결정이 이루어졌으며 광학계, 기계구조 및 전자회로의 예비 설계가 완성되었다. 또한 system requirements에 맞춰 광학계, 기계구조 및 전자회로의 예비 구조 설계가 완료되었으며 기계 구조해석 및 열해석, test plan 결정 및 verification test matrix 작성도 완료되었다. 부분별로는 상세설계가 완료되어 제작에 착수하였으며 본 탑재체의 데이터에 맞는 데이터 획득 시스템을 결정하기위한 기반 조사가 완료되었다. 과학적 운영을 위해서는 태양의 진공 자외선 복사의 연구 방향과 연구 현황 등 데이터를 수집하고, 수집된 자료로 태양에 대해 지속적인 연구가 이루어졌다 자외선 태양카메라 연구개발은 산업적인 파급효과가 큰 광학계의 설계와 비구면 광학계의 제작기술, 첨단 측광기의 기본을 이루는 CCD의 제어기술, 탑재체의 통제 제어 기술이 요구된다. 확보된 우주 탑재체 개발 기술과 결과물들은 본 사업에 적용되었던 시스템 관리 기법과 함께 향후 유사한 우주기술 사업에 이용될 수 있으며 과학적 시스템과 성과물들도 현재 정부가 지원하여 구축하고 있는 우주환경 감시 시스템에 이용될 수 있다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권1호
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• pp.65-73
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• 2019

선박의 생산 효율을 높이고 생산 주기를 단축하기 위해서는 건조 주기 동안에 효율적으로 선박 구성 요소의 정확도를 평가하는 것이 중요하다. 블록의 정도 관리는 선박 공정의 단축 및 비용 절감, 선박 품질 향상에 중요한 의미를 갖는다. 대형 조선소를 중심으로 이를 위한 시스템들이 개발되어 활용되고 있지만 일부 조선소에서는 블록 형상이나 크기에 따라 줄자나 추 등의 전통적인 측정도구나 광학 장비인 광파기를 사용하여 측정, 관리하고 있으며, 정도 관리 수행하는데 있어서 이러한 도구나 장비뿐만 아니라 필수적으로 측정 위치를 파악하기 위한 종이 도면과 측정 데이터를 기록하기 위한 장치를 병행하고 있다. 측정된 결과는 수기 입력 혹은 기록 장치를 통해 정도 관리 시스템에서 관리하게 된다. 측정 결과는 작업 환경 및 작업자의 숙련도에 따라 영향이 미치게 되며, 측정 결과 관리 측면에서도 측정 결과 작성 누락, 정도관리 시트 관리의 부재 등에 대한 인적 오류(human error)와 시스템 내 결과 데이터 입력으로 인한 이중 작업 시간 소요로 인한 효율 측면에서의 비용 손실이 발생한다. 본 연구에서는 기존 정도관리 수행에서의 작업 환경을 개선하기 위한 목적으로 블록 정도 및 블록 측정 위치를 종이 도면을 통해서 확인하던 과정을 증강현실 기술을 이용하여 실제 블록 위에 측정 정보를 가시화함으로써 정도관리 수행 시간을 단축하고 측정 장비와의 연동을 통해 정도관리 데이터를 효과적으로 관리할 수 있는 증강현실 기반의 스마트 정도관리 시스템을 제안하고, 제안한 시스템에 대해서 프로토타입 구현을 통하여 정도 관리에서의 적용 가능성을 검토하였다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.188-202
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• 2022

최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제22권7호
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• pp.846-853
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• 2016

해상 유통되는 유해액체물질(NLS)의 유출사고대비 물질군 선정을 위해 596종의 NLS를 대상으로 위해성 DB를 구축하고 우선 순위 선정시스템을 통해 전체 우선순위를 선정하였다. 우선순위 목록을 바탕으로 2014-2015년 해상유통물질 158종을 추출한 뒤 물질군 구분 기준을 적용하여 0~3순위의 4개 물질군을 제시하였다. 국가차원의 NLS 유출사고대비를 위해서는 물동량 및 유해성이 높은 0~1순위 물질군의 집중관리와 함께 2~3순위 물질군의 정보 구축작업이 지속되어야 한다. 항만별로는 NLS 유통 유형이 다르므로 각 항만의 물질별 유통특성을 파악한 뒤 0~1순위 물질군 위주로 관리하는 것이 효율적일 것으로 판단된다. 또한, 동해남부권역(울산, 부산), 남해중부권역(광양, 여수), 서해중부권역(평택, 대산, 인천)을 NLS 사고대비를 위한 특별관리구역으로 지정하여 해상유통되는 NLS 의 감시 감독을 강화하고 방제 장비, 자재 및 약제를 집중 배치해야 할 것으로 판단된다. 향후, 위해성 DB의 구축과정에서 나타난 위해성 정보 부재 물질들의(만성독성) 지속적인 생산 및 보완이 필요하며, 특히 수생태 독성의 경우 해양생물종을 대상으로 한 자료 생산 및 확보가 지속되어야 할 것이다. 또한, 해상 HNS 사고 관리를 위해서는 HNS 해상유통에 대한 정보를 확인할 수 있는 시스템이 조속히 구축되어야 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.15-22
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• 2013

WAVE 시스템은 IEEE 802.11p표준으로 지능형 교통시스템 서비스에 응용되는 새로운 개념 및 차량 통신 기술이다. 또한 WAVE 시스템은 도로상의 트래픽의 효율과 안전을 높인다. 그러나 WAVE 시스템의 OFDM 모듈레이션에서 스크램블러 비트 연산 알고리즘은 하드웨어나 소프트웨어 측면에서 병렬 처리가 불가능하므로 효율성이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 스크램블러의 비트 연산으로 64비트 행렬 테이블을 구성하는 알고리즘과 64비트 행렬 테이블과 입력 데이터를 병렬 연산하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 64비트 행렬 테이블을 적용하여 실행한 결과 비트연산 스크램블러보다 1회와 10000회 처리 속도는 약 40.08%-40.27%가 향상되고, 초당 처리 횟수는 468.35회 더 수행할 수 있고, 32비트 스크램블러보다 1회와 10000회 처리 속도는 약 7.53%-7.84%가 향상되고, 초당 처리 횟수는 91.44회 더 수행할 수 있다. 따라서 64비트로 연산하는 스크램블러 알고리즘은 64비트를 처리할 수 있는 CPU를 사용한다면 32비트 스크램블러보다 40% 이상 성능을 향상시킬 수 있다.