• 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.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.71-80
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• 2022

과거 양식장에서 어류 질병은 세균성이었던 반면 최근은 바이러스성 및 혼합된 형태가 되면서 어류 질병의 빈도가 높아졌다. 양식장이라는 밀폐된 공간에서 바이러성 질병은 확산속도가 높으므로 집단 폐사로 이어질 확률이 매우 높다. 집단 폐사를 방지하기 위해서는 어류 질병의 빠른 식별이 중요하다. 그러나 어류의 질병 진단은 고도의 전문지식이 필요하고 매번 어류의 상태를 눈으로 확인하기 어렵다. 질병의 확산을 막기 위해서는 병이든 어류의 자동식별 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 넙치의 질병 식별 시스템의 성능을 높이기 위해서 기존 전처리 방법을 비교 실험한다. 대상 질병은 넙치에서 가장 빈번히 발생하는 3가지 질병 스쿠티카병, 비브리오증, 림포시스티스를 선정하였고 이미지 전처리 방법으로 RGB, HLS, HSV, LAB, LUV, XYZ, YCRCV를 사용하였다. 실험결과 일반적인 RGB를 사용하는 것보다 HLS가 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 간단한 방법으로 질병의 인식률을 향상해 어류 질병 식별 시스템을 고도화 할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.81-93
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• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권1호
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• pp.57-78
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• 2022

TBM의 굴착효율을 높이는 가장 중요한 인자인 디스크커터와 커터비트는 커터헤드 설계 및 시공 시 핵심요소로 지반조건에 맞는 디스크커터의 배치, 간격, 개수, 크기, 재질 등은 TBM 공사의 성패를 좌우한다. 또한, 디스크커터는 대표적인 소모성 부품으로 교체횟수에 대한 정확한 예측이 수반되지 않으면, 공사비는 물론 공사에 막대한 지장을 초래 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 대구경 이수식 쉴드TBM 현장에 대하여 설계 시 산정된 디스크커터의 교체횟수와 실제 시공 시 발생한 디스크커터의 마모깊이 및 교체위치에 대하여 현장데이터를 분석하여 비교·연구하였다. 정량적인 비교를 위하여 일정한 굴진데이터를 나타내는 구간에서 지반에 따라 풍화토/풍화암, 연암, 경암으로 나누어 구분하였으며, 디스크커터의 위치에 따라 동심원의 궤적이 다르므로 위치에 따라 비교분석 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.77-86
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• 2021

시간적인 차이를 두고 획득한 이질적인 과거 전쟁 결과 데이터를 하나의 모형으로 구축하는 방법으로 베이지안 추론에 의한 전쟁시뮬레이션 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 과거의 전쟁 결과를 분석하여 미래에 있을 수 있는 전쟁을 예측하는 방법으로 선형회귀모형을 적용하는 방법을 고려할 수 있다. 그러나 역사적으로 시대가 서로 달라 전장 환경의 변화가 반영된 이질적인 두 유형의 자료들이라면 모형의 가정사항 위반으로 하나의 선형회귀모형으로 적합하는 것은 적절하지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 앞선 시대에 있는 자료를 비정보적 사전분포로 가정하여 사후분포를 구하고 이를 다음 시대에 얻은 자료를 분석하기 위한 사전분포로 활용하여 최종 사후분포를 추론하는 베이지안 추론 방법을 제안하였다. 베이지안 추론 방법의 또 다른 장점은 마코프 체인 몬테 카를로 방법으로 샘플링한 결과를 이용하여 불확실성이 반영된 사후분포나 사후예측분포를 추론할 수 있다는 점이다. 이렇게 했을 때 고전적인 선형회귀모형으로 분석하는 것보다 다양한 정보를 활용할 수 있을 뿐만 아니라 향후 추가적으로 획득되는 자료도 모형에 반영하여 모형을 계속 업데이트시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.55-70
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• 2021

In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.

• 융합정보논문지
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• 제11권8호
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• pp.36-41
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• 2021

인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.15-21
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• 2021

전기동력을 기반으로 하는 전기추진비행기는 화석연료 사용에 따른 CO2 발생을 줄여서 지구온난화에 대응할 수 있고 에너지의 효율적 사용을 통해서 장기적으로 비행기의 운용비용을 줄일 수 있다. 이런 이유로, 미국과 유럽연합 등 선진 항공국가에서는 미래의 완전한 전기비행기 구현을 위한 혁신적 기술개발을 선도적으로 진행하고 있다. 현재, 국내에서는 기존 2인승 엔진 비행기를 전기추진비행기로 개조하는 연구개발이 진행 중에 있다. 개조대상 비행기는 KLA-100으로써 엔진 장착공간과 부조종사 공간을 활용하여 배터리 팩을 설치하고, 30분의 비행시험을 목표로 하고 있다. 해당 목표를 달성하기 위해서는 배터리 성능이 보장되어야 하는데, 개조 비행기에는 비출력 150Wh/kg, 중량 200kg 그리고 C-rate 3~4인 리튬-이온(Li-ion) 배터리가 설치된다. 본 논문에서는 설계된 배터리 팩이 장착된 전기추진비행기의 비행 가능성을 사전에 점검하고자 한다. 이를 위해 30분 비행 프로파일을 시동 및 활주단계, 이륙단계, 상승단계, 순항단계, 하강단계, 착륙 및 활주단계로 구분하고, 각 단계에서 요구되는 배터리 용량을 계산하여 최종 목표로 하고 있는 30분 비행 가능 여부를 평가하였다. 또한, 비행속도에 따른 비행 가능시간과 항속거리를 분석하여 전기추진비행기용 배터리 팩의 비행성능을 파악하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.135-144
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• 2021

최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.