• 한국항만경제학회지
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• 제27권2호
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• pp.313-331
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• 2011

동북아 항만의 Hub Port 경쟁이 더욱 치열해 지고 있고, 신항 개발이 가속화되면서 공급과잉상태를 초래하게 되어, 부산 북항과 신항이 상생하기에 충분한 물동량 확보가 어려운 시점에서 부산항만은 많은 어려움에 직면하고 있다. 또한 북항은 시설이 노후화되어 있고 초대형선박이 접안하기에 필요한 수심 16m을 확보할 수 없으며, 또한 북항 재개발의 진행과 정책부재로 물동량은 자연스럽게 신항으로의 이전이 가속화되고 있다. 따라서 부산 신항의 추가적인 선석 개장운영과 더불어 부산 북항과의 역할정립 및 연계 발전 방안 모색을 서둘러야 할 시점이다. 북항과 신항의 연계발전 전략은 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 북항-신항 연계발전을 위한 모델 정립이 필요하다. 따라서 신항은 16m의 수심과 최첨단시설을 보유하고 있으므로 극대형선(ULCC) 위주로 특화기능을 부여하고, 지속적인 개발과 첨단시설 유치로 세계적인 글로벌 항만으로 발전시켜 나가야 한다. 반면에 북항은 항만리모델링을 통해 피더선 중심의 동북아 중심 항만으로 새로운 기능을 수행하도록 해야하고, 대부분의 공간은 북항 재개발 개념에 포함시켜 시민 친수공간으로 기능을 재부여 하여야 한다. 둘째, 북항의 컨테이너 전용부두를 기능 전환하여 부산항만의 항만별 부두기능을 재배치함으로써 항만기능 집적화를 통한 시너지 창출을 기하여야 한다. 셋째, 북항의 기능이 살아있는 한 북항과 신항의 효율적 연계교통망 확충을 통해 환적화물 처리를 효율적으로 할 수 있도록 하여 부산항만을 동북아 환적중심항만으로 발전시켜 나가야 한다. 넷째, 신항과 부산진해경제자유구역을 연계발전시켜 자체 수요 물동량 창출형 항만배후물류단지를 개발하여야 한다. 다섯째, 물동량 창출을 위해 화주고객, 운송사, 복합운송주선업자 및 관련 기관간 SCM을 구축하여 상호 협력적인 Win-Win 관계를 유지하는 것이 중요하다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제28권2호
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• pp.64-69
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• 2008

As the grid-connected photovoltaic power conditioning systems (PVPCS) are installed in many residential areas, these have raised potential problems of network protection on electrical power system. One of the numerous problems is an Islanding phenomenon. There has been an argument that it may be a non-issue in practice because the probability of islanding is extremely low. However, there are three counter-arguments: First, the low probability of islanding is based on the assumption of 100% power matching between the PVPCS and the islanded local loads. In fact, an islanding can be easily formed even without 100% power matching (the power mismatch could be up to 30% if only traditional protections are used, e.g. under/over voltage/frequency). The 30% power-mismatch condition will drastically increase the islanding probability. Second, even with a larger power mismatch, the time for voltage or frequency to deviate sufficiently to cause a trip, plus the time required to execute a trip (particularly if conventional switchgear is required to operate), can easily be greater than the typical re-close time on the distribution circuit. Third, the low-probability argument is based on the study of PVPCS. Especially, if the output power of PVPCS equals to power consumption of local loads, it is very difficult for the PVPCS to sustain the voltage and frequency in an islanding. Unintentional islanding of PVPCS may result in power-quality issues, interference to grid-protection devices, equipment damage, and even personnel safety hazards. Therefore the verification of anti-islanding performance is strongly needed. In this paper, improved RPV method is proposed through considering power quality and anti-islanding capacity of grid-connected single-phase PVPCS in IEEE Std 1547 ("Standard for Interconnecting Distributed Resources to Electric Power Systems"). And the simulation results are verified.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.117-129
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• 2008

현실세계의 복잡한 스케줄링 문제를 해결하기 위하여 AI기반의 비용기반 휴리스틱 방법들이 많이 제시되어 왔다. 하지만 다양한 작업(job)을 대상으로 하는 작업간 비용 전파 알고리즘(CPA)에 관한 연구는 부족한 상황이다. 그러한 CPA없이 스케줄링을 한다는 것은 지역적이고 불충분한 정보에 기반하므로 전체 비용을 최소화 하는 목적을 달성하는데 많은 어려움이 있었다. 전체 비용을 최소화 하기 위하여는 작업내 CPA와 작업간 CPA, 두 종류의 CPA가 필요하다. 작업내에서 변화가 생긴 비용에 관한 정보는 작업간 CPA를 통하여 연결된 이웃 작업으로 전파된다. 작업내 CPA는 이전 연구 [7] 주제이고, 이번 연구에서는 작업간 CPA와 이러한 비용 정보를 기반으로 전체 비용을 최소화 하는 비용기반 휴리스틱 스케줄링 기법을 제안한다. 즉, 이번 연구에서는 탐색 과정에서 각 activity의 비용 함수를 만들고 개선하는 작업간 CPA를 개발하고, 비용 정보를 일시적인 제약조건하의 전체 네트워크에 전파하는 방법을 개발하였다. 이러한 비용 전파 알고리듬을 이용함으로써 전체 스케줄링 비용을 최소화하는 다양한 비용기반 휴리스틱 기법들을 제시하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권1호
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• pp.103-114
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• 2005

서울시 대중교통체계개편에서 요금부과방안은 기본적으로 거리비례제에 근거하고 있다. 거리비례제에서 요금은 일정거리까지의 통행에 따른 기본요금과 수단적 환승에서 발생하는 환승요금, 일정거리 이상의 통행에 따른 할증요금으로 구분하여 부과된다. 본 연구는 거리비례제에 따른 요금부과 시 순차적으로 정렬된 K개의 요금경로를 탐색하는 K요금경로탐색알고리즘을 제안한다. 이를 위해 다수의 대중교통수단이 존재하는 복합교통망에서 링크표지기법을 적용하여 네트워크확장이 요구되지 않도록 하였으며, 동일링크를 통행하는 복수의 통행순단을 각각의 개별링크로 처리되도록 구축하였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 K요금경로탐색알고리즘은 수단과 관련된 별도의 표식이 요구되지 않으므로 단일수단 교통망에 확용되는 K경로탐색알고리즘이 직접 적용될 수 있다. 본 연구는 또한 출발지에서 수단을 탑승한 이용자에게 요금이 부과되는 과정을 복합교통망에서 나타내가 위하여 출발지를 기준으로 탐색되는 인접된 두 링크에 대해서 기본요금, 환승요금, 할증요금이 계산되어 합산되는 과정을 수식으로 표현하였다. 이 수식을 K개의 원소를 포함하는 재귀벡터형태(Recursive Vector Formula)로 전화하여 K요금경로탐색을 위한 최적식과 알고리즘을 제안하였다. 간단한 사례연구를 통하여 알고리즘 수행과정을 검증하고 향후에 연구진행방향에 대하여 서술하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.611-620
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• 2021

정비 산업은 사후정비, 예방정비를 거쳐, 상태기반 정비를 중심으로 진행되고 있다. 상태기반 정비는 장비의 상태를 파악하여, 최적 시점에서의 정비를 수행한다. 최적의 정비 시점을 찾기 위해서는 장비의 상태, 즉 잔여 유효 수명을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 이에, 본 논문은 시뮬레이션 데이터(C-MAPSS)를 사용한 터보팬 엔진의 잔여 유효수명(RUL, Remaining Useful Life) 예측 모델을 제시한다. 모델링을 위해 C-MAPSS(Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation) 데이터를 전처리, 변환, 예측하는 과정을 거쳤다. RUL 임계값 설정, 이동평균필터 및 표준화를 통해 데이터 전처리를 수행하였고, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 k-NN(k-Nearest Neighbor)을 활용하여 잔여 유효 수명을 예측하였다. 최적의 성능을 도출하기 위해, 5겹 교차검증기법을 통해 최적의 주성분 개수 및 k-NN의 근접 데이터 개수를 결정하였다. 또한, 사전 예측의 유용성, 사후 예측의 부적합성을 고려한 스코어링 함수(Scoring Function)를 통해 예측 결과를 분석하였다. 마지막으로, 현재까지 제시되어온 뉴럴 네트워크 기반의 알고리즘과 예측 성능 비교 및 분석을 통해 k-NN 활용 모델의 유용성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.263-278
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• 2022

최근 IoT 기술의 발달로 외출 중에도 반려동물에 급여하도록 자동 사료급식기가 유통되고 있다. 그러나 자동급식에서 중요한 중량을 측정하는 저울 방식은 쉽게 고장이 나고, 3D카메라 방식은 비용이 든다는 단점이 있으며, 2D카메라 방식은 중량 측정의 정확도가 떨어진다. 특히 사료가 복합된 경우 중량 측정 문제는 더욱 어려워질 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 2D카메라를 사용하면서도 중량을 정확하게 추정할 수 있는 딥러닝 접근법을 제안하는 것이다. 이를 위해 다양한 합성곱 신경망을 이용하였으며, 그중 ResNet101 기반 모델이 3.06 gram의 평균 절대 오차와 3.40%의 평균 절대비 오차를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 본 연구의 결과로 사료와 같이 규격화된 물체의 중량을 확보가 용이한 2D 이미지를 통해서만 예측할 필요가 있을 경우 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.385-391
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• 2022

소도체의 품질평가는 축산업 분야의 중요한 문제이다. 최근 인공지능을 기반으로 한 AI 모니터 시스템을 통해 품질 관리사는 소도체 영상의 분석이나 결과 정보를 기반으로 정확한 판단에 도움을 받을 수 있다. 이러한 인공지능의 데이터셋은 성능을 판단하는 중요한 요소이다. 기존의 데이터셋은 표면의 방향이나 해상도가 달라질 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 소도축 영상의 등급을 효율적으로 관리할 수 있는 단계별 분류 모델을 제안하였다. 그리고 기존의 세그멘테이션 추출된 영상의 데이터셋의 다양한 조건의 일관성을 위해 새로운 데이터셋 1,300장을 구성하였다. 새로운 데이셋을 이용한 5등급 분류에 대한 딥러닝의 인식률은 72.5%를 얻었다. 제안된 단계별 분류는 1++, 1+, 1등급과 2, 3등급의 차이가 크다는 것을 이용한 방안이다. 이로 인해 제안된 2단계 모델의 두 가지 방법에 따른 실험 결과, 73.7%, 77.2%의 인식률을 얻을 수 있었다. 이처럼 1단계 인식률을 100%를 갖는 데이터셋을 가진다면 더욱 효율적인 방법이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.197-216
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• 2022

인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.29-39
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• 2017

다양한 전자전 상황에서 단위 위협체에 대하여 전자전 모델링과 시뮬레이션을 수행할 수 있는 통합 전자전 시뮬레이터의 개발 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 전자전 상황에서 전자정보 수집신호의 변수를 기반으로 전자파 신호를 발산하는 레이더 위협을 역추정하기 위한 시뮬레이션 시스템의 구성요소를 분석하고, 역추정 모델을 점진적으로 유지할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 실험을 통하여 점진적 역추정 모델 갱신 기법의 유효성 및 개별 역추정 결과의 통합 기법을 평가한다. 개별 역추정 모델의 생성을 위하여 의사결정트리, 베이지안 분류기, 인공신경망 및 유클리디안 거리 측정방식과 코사인 유사도 측정방식을 활용하는 군집화 알고리즘을 이용하였다. 첫 번째 실험에서 레이더 위협체에 대한 역추정 모델을 구축하기 위한 위협 예제의 크기를 점진적으로 증가시키면 역추정 모델의 정확도는 향상되었으며, 이러한 과정이 반복되면 역추정 모델에 대한 정확도는 일정한 값으로 수렴하였다. 두 번째 실험에서는 개별 역추정 모델의 결과를 통합하기 위하여 투표, 가중투표 및 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘을 이용하였으며, 역추정 모델의 통합 결과는 뎀스터-쉐이퍼 알고리즘에 의한 역추정 정확도가 가장 좋은 성능을 보였다.

• 자원리싸이클링
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• 제33권4호
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• pp.3-14
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• 2024

시멘트 제조공정 중 예열 및 소성 공정은 시멘트 반제품인 클링커를 생산하는 주요 공정으로, 고온의 열에너지를 발생시키기 위해 많은 양의 화석연료를 사용한다. 하지만, 최근 환경오염 문제의 심각성으로 인해 시멘트 산업에서 화석연료로부터 기인하는 탄소 배출량을 저감하고자 하는 시도가 지속되고 있다. 대표적인 해결 방안으로 화석연료 대신 폐기물 유래 연료(RDF, Refuse-Derived Fuel)와 같은 대체연료의 사용량을 증대시키기 위한 선행 연구 사례들이 많다. 대체연료는 탄소뿐만 아니라 질소산화물 발생량 또한 저감시킬 수 있고 폐기물을 매립하는 대신 예열실 및 소성로에서 연소시켜 처리할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 다양한 성분으로 구성된 대체연료의 특성상 열량을 추정할 수 없다는 문제점이 있으며, 이로 인해 대체연료 사용량을 증대시키고 안정적으로 예열실을 제어하는 데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 심층 신경망을 기반으로 예열실 온도를 예측하는 모델을 개발하여 미래의 예열실 온도에 대한 비교적 정확한 예측 값을 제공하고, 설명가능 인공지능을 활용하여 최적의 연료 투입량을 제시하는 솔루션을 제안하였다. 제안된 솔루션은 실제 예열 공정 현장에 적용되어 화석연료 사용량 5% 감소, 대체연료 대체율 5%p 증가, 예열실 온도 변동 35% 감소하는 성과를 달성할 수 있었다.