• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.223-232
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• 2021

일반적으로 도심지에서의 유출은 도로 노면을 따라 유출되어 빗물받이를 통해 우수관거로 배수된다. 따라서 적절한 도로 배수능력의 평가는 도로와 빗물받이 뿐만 아니라 우수관거의 설계에서도 필수적이다. 하지만 도시 도로부의 지형학적 및 수리학적 조건을 반영한 흐름해석 방안에 대한 명확한 기준이 제시되어 있지 못한 실정이다. 그러므로 기존에 적용되던 흐름해석 모형(등류/ 부등류) 및 도달시간 산정방법 (임계/고정)을 분석하여 최적의 도로의 흐름해석 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 도로 표면 흐름해석을 위한 알고리즘을 개발하고 등류와 부등류 흐름해석 모형 및 도달시간 산정방법을 매개변수로 적용한 수치적 분석을 수행하여 다양한 도로조건에서의 강우 유출특성을 모의하였다. 도로조건은 국내의 설계기준을 고려하여 2차선 도로의 폭 (6 m)과 경사 (도로 종경사 1 - 10%, 도로 노면경사 2% 및 측구 횡경사 2 - 10%)가 고려되었다. 또한, 도로 표면의 흐름은 노면경사를 따라 측구에서 차집되어 하류부의 빗물받이를 통해 배수되도록 하였으며, 측구의 폭은 0.5 m로 선정하였다. 모의 결과 도로의 유출특성은 도로 경사 조건에 따라 민감하게 변화하였으며, 부등류 해석모형이 도로의 하류부로 강우가 차집되며 변화하는 측구부에서의 유출특성을 반영하여 등류 흐름해석 모형에 비해 최대 23.66%, 평균 11.80% 긴 도달시간과 최대 9.50%, 평균 4.73% 작은 도로 표면 총 유출량을 나타냈다. 따라서, 우수 유출량을 산정하기 위하여 도달시간을 강우의 지속시간으로 반영하는 임계지속시간을 적용한 부등류 흐름해석을 수행하는 것이 적합하다고 판단되었다. 개발된 알고리즘은 다양한 흐름해석 기법을 통합하여 도로 노면에서의 유출특성을 정밀하게 모의하고 있으므로 도로의 배수 설계에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 산업식품공학
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• 제14권4호
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• pp.307-315
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• 2010

본 연구에서는 국민건강영양조사 1998년(제1기)부터 2008년(제4기 2차) 조사까지 총 5기의 식품섭취조사 자료를 이용하여, '들깻잎, 생것', '들깻잎, 데친것', '들깻잎, 찐것', '들깻잎, 통조림'의 섭취자 및 섭취량에 대한 분석을 시행하였다. 특히, 국민건강영양조사의 식품 섭취량 자료로부터 합리적이고 객관적으로 들깻잎 섭취자의 수 및 섭취량을 산출할 수 있는 방법을 개발하였다. 들깻잎의 섭취량에 대한 분석은 국민건강영양조사의 전체 응답자의 평균 섭취량(응답자 평균 섭취량), 들깻잎 섭취자의 평균 섭취량(섭취자 평균 섭취량), 상위 5%의 극단 섭취자의 평균 섭취량(극단 섭취량), 남성 및 여성의 평균 섭취량, 20세 미만과 20세 이상의 평균 섭취량의 5가지의 항목으로 구분하여 분석되었다. 들깻잎 섭취자의 수 및 섭취량을 분석한 결과 들깻잎 섭취자의 수는 조사연도별로 균일한 분포를 나타내었으며, 1일 7-10명 중 1명이 들깻잎을 섭취한다는 결과를 도출하였다. 남성과 여성의 섭취자 비율은 여성이 남성에 비해 평균 1.22배 더 많았다. 응답자 평균 섭취량은 2.20 g이었으며, 섭취자의 평균 섭취량은 2005년에서 가장 높았고(21.40 g), 1998년과 2008년에 비하여 0.24 g 정도 증가하였다. 대부분의 조사연도에서 남성의 섭취량이 여성에 비해 높았고, 20세 미만의 섭취량은 전체적으로 20세 이상 섭취량보다 낮았다. 극단 섭취량 1998년에서 2005년까지의 섭취량이 평균 78.02 g으로 높았지만, 2007년과 2008년에는 평균 55.58 g로 낮아졌다. 들깻잎 섭취형태를 분석한 결과 '들깻잎, 생것', '들깻잎, 통조림', '들깻잎, 데친것', '들깻잎, 찐것' 순으로 응답자 수 및 섭취량 순위가 결정되었다. 그 중 '들깻잎, 데친것', '들깻잎, 찐것'의 데이터가 충분치 않아 결과가 좋지 않게 나왔다. 또한 국민건강영양조사 식품 섭취량 데이터는 2007년부터 상시조사를 시작하였으며, 그 이전에는 시행된 연도에 따라 조사 기간 및 계절이 1998년과 2001년에는 11-12월, 2005년에는 4-6월로 일관되지 않았기 때문에 연간 일일 섭취량을 판단하는 데 한계가 있을 것이라 생각된다. 본 연구의 결과를 확대하면 들깻잎 이외의 다른 농산물, 축산물, 수산물 및 이들의 가공품에도 적용할 수 있다. 이러한 식품의 섭취량에 대한 객관적인 정보는 농축수산물 및 가공식품을 통해 의도 또는 비의도적으로 섭취하는 화학 잔류물질의 위해성 평가를 위한 좋은 기초 자료가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.43-62
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• 2019

한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권1호
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• pp.97-111
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• 2021

연구목적: 지속가능한 기반시설 관리 기본법 시행으로 시설물관리가 강화되면서 다양한 시설물 진단장비가 필요할 것으로 예상되고 있다. 다양한 융합장비에 대한 시장요구에 맞춰 합리적인 수준의 인증제품 공급하기 위한 인증제도가 필요하다. 본 논문에서는 첨단 기술을 이용한 시설물 진단장비에 대한 인증체계 도입방안에 대하여 연구하였다. 연구방법: 기존 국내 유사인증제도에 대한 상세분석 및 비교를 통하여 인증제도의 기본적인 요소와 체계 및 절차에 대하여 검토하였다. 또한, 카탈로그방식, 최소성능기준(표본조사, 전수조사)에 대하여 진단장비 개발자(제조자), 발주자, 장비사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과: 설문결과 발주자는 최소성능기준 전수조사 방식을 선호하였으며, 장비사용자 역시 최소성능 전수조사 방식과 표본조사를 거의 비슷한 비율로 선호하였다. 반면, 장비개발자는 카탈로그방식을 선호하였다. 결론: 진단장비의 사용자 입장인 발주자와 사용자는 품질에 대한 신뢰가 중요하므로 최소성능기준제시를 선호하였다. 반면, 개발자(제조자)는 다양한 제품의 개발에 규제가 되므로 자기인증방식인 카탈로그방식을 선호하였다. 현재 사용자가 요구하는 최소성능기준 방식의 도입에 필요한 최소성능기준에 대한 구체적 방안이 마련되지 않은 상황이다. 또한 구체적인 최소성능기준 마련에도 상당한 기간의 연구가 필요하므로 무리하게 인증 제도를 도입하는 것은 바람직하지 않다. 따라서 현실적으로 국내 시설물진단 및 검정장비 시장의 안정적이고 지속적인 발전을 위해서는 카탈로그 방식을 중심으로 일정기간 제도를 운영하는 것이 적절하다. 또한, 향후 필요에 따라서 최소성능기준에 대한 구체적 방안이 마련되면 시장에 대한 영향을 최소화 하는 범위에서 인증 제도를 확대 및 발전시켜 나가는 것이 효과적이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.75-94
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• 2021

저출산 문제로 인한 병역자원 감소와 병 복무기간 단축에 따른 군 간부 대비 병 복무 선호 현상은 우수한 군 간부확보정책에 대한 추가적인 고찰을 필요로 한다. 이와 관련된 연구들은 대부분 사회과학에서 주로 사용되는 방법론으로 분석하였으나, 본 연구는 대량의 문헌조사에 적합한 텍스트 마이닝의 방법론으로 접근한다. 이를 위해, 본 연구는 공군 부사관 지원자 자기소개서에서 차별적인 특성의 단어들을 추출하고 합격 및 불합격의 극성을 분석한다. 본 연구는 총 3단계로 이루어졌다. 첫번째, 지원분야를 일반분야와 기술분야로 나누고, 자기소개서에서 특성을 가지는 단어들을 분야별 빈도수 비율의 차이대로 순서화 한다. 각 지원분야별 비율의 차이가 클수록 해당 지원분야의 특성을 나타내는 것으로 정의하였다. 두번째, 이 특성을 나타내는 단어들을 LDA를 통해 단어들의 Topic을 군집화하고 이를 바탕으로 Label을 정의하였다. 세번째, 이 군집화 된 지원분야별 단어들을 L-LDA를 통해 합격과 불합격의 극성을 분석하였다. L-LDA값의 차이가 합격에 가까울수록 합격자들이 많이 사용하는 단어로 정의하였다. 본 연구를 통해, 공군 부사관 자기소개서의 차별적 특성을 추출하기에는 LDA보다 L-LDA가 더 적합함을 알 수 있다. 또한, 이러한 방법론은 별도의 서면 또는 대면 설문 방식이 아니라, 대량 문서에 대한 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 분석시간을 단축하고, 전체 모집단에 대한 신뢰성을 높일 수 있다. 따라서 본 연구인 공군 부사관 선발결과 분석을 통해, 선발제도 및 홍보제도에 활용 가능한 정보를 제공하고, 군 인력획득 분야 연구에 있어 활용 가능한 방법론을 제안하고자 한다.

• 공업화학
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• 제22권2호
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• pp.178-184
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• 2011

본 연구에서는 양파껍질 추출물의 항균, 항산화활성과 tyrosinase 및 elastase 저해활성을 측정하였다. 피부 상재균에 대한 양파껍질 추출물의 항균활성 측정결과, 황색포도상구균(S. aureus)에 대한 에틸아세테이트 분획의 MIC는 0.06%로 매우 큰 항균활성을 나타내었다. 에틸아세테이트 분획 중 aglycone 분획은 우수한 free raical [1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH)] 소거활성($FSC_{50}=5.05{\mu}g/mL$)을 나타내었다. Luminol-의존성 화학발광법을 이용한 $Fe^{3+}-EDTA/H_2O_2$ 계에서 에틸아세테이트 분획과 aglycone 분획의 총항산화능($OSC_{50}$)은 각각 0.05 및 $0.03{\mu}g/mL$이었다. Rose-bengal로 증감된 사람 적혈구의 용혈 실험에서 aglycone 분획은 $25{\mu}g/mL$의 농도에서 매우 큰 세포보호활성(${\tau}_{50}=480.3{\pm}0.2min$)을 나타냈다. 양파껍질 추출물 중 에틸아세테이트 분획과 aglycone 분획은 tyrosinase 저해활성($IC_{50}$)이 각각 9.16, $8.68{\mu}g/mL$이었고, aglycone 분획의 elastase의 저해활성은 $14.12{\mu}g/mL$이었다. 양파껍질 추출물 중 ethyl acetate 분획 0.1% 함유하는 크림의 경표피 수분 손실량은 추출물 함유 크림이 $6.8g/m^2h$로 대조군($8.3g/m^2h$)에 비해 경표피 수분 손실량 감소 효과를 나타내었다. 이상의 결과들은 양파껍질 추출물이 $^1O_2$ 혹은 다른 ROS를 소광시키거나 소거함으로써 그리고 ROS에 대항하여 세포막을 보호함으로써 생체계, 특히, 태양 자외선에 노출된 피부에서 항산화제로서 그리고 항노화제로서 작용할 수 있음을 가리킨다. 따라서 양파껍질 추출물은 미백이나 항주름관련 새로운 기능성화장품에의 응용이 가능함을 나타낸다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권8호
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• pp.577-587
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• 2021

가뭄은 수개월, 수년 이상에 걸쳐 서서히 발생 및 지속되며, 식생에 대한 피해가 발생할 때까지 확실한 인식이 어렵다. 최근에는 기후변화에 따른 기상이변 및 기온상승 등으로 인하여 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있으며, 기상 이상으로 몇 주 또는 몇 달 이내 빠르게 발전하는 가뭄을 확인할 수 있다. '돌발가뭄(Flash Drought)은 일반적인 가뭄과 달리 비교적 짧은 기간 동안 표면온도의 상승과 비정상적으로 낮고 빠르게 감소하는 토양수분으로 인하여 식생에 대한 극심한 스트레스를 유발하면서 광범위한 작물 손실 및 용수공급 감소 등에 대한 피해를 야기하는 가뭄으로 정의된다. 짧은 기간의 급속하게 발생하는 (rapid-onset) 돌발가뭄은 발생원인인 토양수분함량의 감소와 강수의 부족, 낮은 습도, 고온 및 강풍 등으로 인한 증발 수요의 증가 등과 유사한 관계가 있기 때문에 농업 및 자연 생태계에 미치는 영향이 크며, 발생원인 또한 농업가뭄의 범주에 속하기 때문에 이에 대한 모니터링이 필수적이다. 본 연구에서는 증발산량을 활용한 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수(Evaporative Stress Index, ESI)를 활용하여 국내의 돌발가뭄 감지 조건을 제시하였으며, 표준강수지수, 토양수분, 최고기온, 상대습도, 풍속, 강수량 등과 비교를 통하여 돌발가뭄사상의 수문기상학적 특성에 대하여 분석하였다. 돌발가뭄 발생 이전 8주간을 기준으로 상관분석하였으며, ESI와 표준강수지수, 토양수분, 최고기온에 대하여 0.8(-0.8) 이상의 높은 상관관계를 보였다. 본 연구를 통하여 아직 명확하게 정의되지 않은 돌발가뭄에 대한 유형별 분석 및 국내 돌발가뭄의 수문기상학적 특성을 파악하였으며, 위성영상 기반 가뭄지수인 증발스트레스지수는 돌발가뭄사상의 모니터링에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.