• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• BMB Reports
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• 제39권1호
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• pp.68-75
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• 2006

In higher plants, P450s participate in the biosynthesis of many important secondary metabolites. Here we reported for the first time the isolation of a new cytochrome P450 cDNA that expressed in a stem-specific manner from Camptotheca acuminata (designated as CaSS), a native medicinal plant species in China, using RACE-PCR. The full-length cDNA of CaSS was 1735 bp long containing a 1530 bp open reading frame (ORF) encoding a polypeptide of 509 amino acids. Bioinformatic analysis revealed that CASS contained a heme-binding domain PFGXGRRXCX and showed homology to other plant cytochrome P450 monooxygenases and hydroxylases. Southern blotting analysis revealed that there was only one copy of the CaSS present in the genome of Camptotheca acuminata. Northern blotting analysis revealed that CaSS expressed, in a tissue-specific manner, highly in stem and lowly in root, leaf and flower. Our study suggests that CaSS is likely to be involved in the phenylpropanoid pathway.

• 한국석유지질학회지
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• 제11권1호
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• pp.9-17
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• 2005

2광구의 주요 탐사지역에는 심도 1 km 내외의 부정합면 하부에 대규모 단층이 발달되어 있다. 통상 이 부정합 인근의 탄성파 속도차는 매우 큰 편으로서 강한 다중반사파가 흔하게 발달되었고 탄성파 단면도는 왜곡되어 중합단면의 질적 저하가 예상되었다. 구조 인근의 다중반사파를 제거하고 해상력을 제고하기 위해 15가지 이상의 다양한 전산처리 기법이 적용되었다. 진폭 감소보정, 미약한 F/K 적용으로 일관성 잡음을 감쇠시켰다. 중합전 예측디콘볼루션으로 페그레그 다중반사파를 제거하였고 중합속도를 구하기 위해 매 2 km 간격으로 분석되었다. 잔여 다중반사파도 parabolic 라돈 변형절차를 거쳐 제거되었다. 중합자료를 얻기 위해 곡선파 curved ray Kirchhoff형 알고리즘이 적용되었으며, MVA (migration velocity analysis)가 이용되었다. 결과적으로 자료 취득기간의 기상변화 등 취득시의 문제점으로 지적된 불량한 잡음이 섞인 트레이스는 최초로 CDP gathers에서 제거되었다. 이후 다수의 전산처리 기법을 써서 최적의 전산처리 변수가 구해졌으며 그 결과 서해대륙붕 2광구의 구조 및 층서 해석에 적합한 탄성파 단면도 획득을 위한 인자들을 얻을 수 있었다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제29권1호
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• pp.49-60
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• 2017

부유식 구조물의 계류선의 설계는 강도뿐만 아니라 피로수명 측면에서도 검토가 반드시 요구된다. 일반적으로 계류선의 피로 설계에는 동적 응력을 야기하는 하중이 지배적인 영향을 미치게 된다. 즉, 파랑이 주요 설계 하중으로 고려가 된다. 본 연구에서는 불규칙 파랑에 대한 해중 터널 계류선의 피로 손상 특성에 대해 분석한다. 시간 이력 유체-구조 동역학 해석을 통해 특정 환경 하중에 대한 해중터널의 동적 운동 및 계류선에 발생하는 장력과 응력을 계산하고, Rainflow 집계법 및 Palmgren-Miner의 법칙 그리고 DNV 기준에서 제시하는 해양구조물 설계를 위한 S-N 곡선을 고려하여 단기 피로 손상을 추정한다. 해중 터널의 계류 형식과 유사한 계류 형식을 갖는 인장각 플랫폼의 텐던 설계를 참고하여 100년 재현 주기 파랑이 48시간 지속되는 조건을 가정하여 이 환경 하중에 의한 피로 손상도를 추정한다. 본 해석 절차를 따르며, 함체의 흘수와 계류선의 간격 및 초기 기울임 각도가 피로 손상도에 미치는 영향을 분석한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.493-500
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• 2019

본 연구에서는 강원도 맹방해변을 대상으로 Delft3D 지형변화모듈 내의 표사이동 관련 매개변수(f_BED, f_BEDW, f_SUSW)가 지형변화 모의 결과에 미치는 영향을 검토하였다. 맹방해변 해역에서 2018년도에 관측한 1년 간의 파랑자료를 외력으로 적용하고, 동년도 1월과 10월에 관측한 수심자료는 각각 초기 지형자료와 년간 지형변화 자료로 사용하였다. 모델의 지형변화 모의성능은 계산영역 내의 임의의 한 단면을 연안역과 외해역 구간으로 구분하고, 각 영역에 대해 Brier Skill Score 지표에 근거하여 평가하였다. 그 결과 f_BED 변수가 지형변화 모의 결과에 미치는 영향은 미약하다는 것을 알 수 있었다. f_BEDW와 f_SUSW 변수는 그 값이 0.5 이하일 때는 연안역에 대해 좋은 모의 성능을 보이고, 반대의 경우에는 외해역에 대해 좋은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 실험조건 중 연안역에 대해 가장 좋은 성능을 보인 변수 조합은 f_BED = 1.0, f_BEDW = 1.0, f_SUSW = 0.1이고, 외해역에 대해서는 f_BED = 1.0, f_BEDW = 1.0, f_SUSW = 0.5이었다. 그러나, 이 조합은 맹방해변 2018년도 자료에 근거하여 산출된 값이므로, 타해역에 적용할 때는 주의가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제29권1호
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• pp.9-18
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• 2016

고층빌딩이나 해양 라이저와 같은 세장 구조물은 구조시스템의 동적 불안정의 주요 원인인 와류유기진동(vortex-induced vibration, VIV)에 의한 동하중에 매우 취약하다. 와류유기진동이 라이저의 고유진동수 영역에서 발생하는 경우 Lock-in현상으로 피로파괴의 우려가 있다. 본 논문에서는 Lock-in 영역에서 구조물과 유동의 동적거동에 대한 수치해석을 다루었으며, 유동조건 변화에도 불구하고 공진 주파수가 유지되는 현상에 대해 분석하였으며, 유입유동에 대해 수직방향으로 자유진동하는 1자유도의 2차원 원형실린더 단면에 대한 비정상 층류를 가정하였다. 각 시간 단계에서 물체의 움직임을 고려하여 유동장 격자를 재생성하며 비정상 유동과 물체의 운동에 대한 지배방정식을 순차적으로 수치해석하여 유체-구조 연성해석을 수행하였다. 결과는 선행연구와 잘 일치함을 보여주었고, Lock-in 현상에 대한 특성을 잘 나타내었다. Lock-in 영역에서는 양력뿐만 아니라 항력도 크게 증가함을 보여주었으며, 실린더의 수직변위는 직경의 20%까지 이름을 나타내었다. 양력과 수직변위의 상관분석을 통해 실린더가 Lock-in 영역에서 양력과 수직변위의 위상차가 동기로부터 반동기로 천이함을 확인하였으며, 이러한 변화가 Lock-in 영역에서 나타나는 공진거동의 원인이 되는 것으로 판된되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권10호
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• pp.831-843
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• 2015

본 연구에서는 MODIS 위성 기반 증발산량의 적정성을 평가하기 위해 Revised RS-PM 알고리즘으로 일증발산량 지도를 작성하여 에디 공분산 기반의 증발산량과 비교 분석하였다. 또한, 작성된 MODIS 기반의 일증발산량 지도의 공간적인 특성을 평가하기 위해 전적비교 지점을 기준으로 물 수지 성분을 산정하여 이의 특성을 분석하였다. 에디 공분산 기반의 증발산량은 플럭스 타워에서 관측된 잠열 플럭스를 KoFlux 프로그램으로 좌표변환, 밀도보정을 수행하여 이상치를 제거한 후 정량화하였다. 이상치 특성으로 발생된 빈 구간(no value)의 자료는 FAO-PM, MDV, Kalman Filter의 3가지 방법으로 보충(Gap-filling)하였다. 면적강우량과 유출량은 KICT(2013)로부터 자료를 제공받아 정량화하였으며, 유역 평균증발산량은 Revised RS-PM 알고리즘으로 작성된 일증발산량 지도로부터 산정하였다. 유역의 저류변화량은 토양수분 변화량이 유역을 대표한다는 가정 하에 관측된 토심별 자료에 유효토심을 고려하여 산정하였다. MODIS 위성과 에디 공분산 기반의 증발산량을 비교 분석한 결과, MODIS 위성 기반에서 330.6mm 정도 증발산량이 크게 산정되었으며, Bias와 RMSE는 평균 -0.91, 2.90의 특성을 나타내었다. 전적비교 지점을 기준으로 물 수지를 분석한 결과, 177.43mm 정도의 편차로 인해 물 수지가 폐합되지 못하였다. 에디 공분산 기반의 증발산량과 물 수지 분석 결과를 토대로 적정성을 평가해 볼 때, MODIS 위성 기반의 증발산량은 설마천 유역의 실제 증발산량을 대표하지 못하였다.

• 한국안전학회지
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• 제18권2호
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• pp.132-138
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• 2003

고속철도교량에서 장대레일의 사용은 연결부 근처에서 레일과 교량상판사이의 비선형 거동으로 인하여 부가적인 응력을 유발한다. 고속철도 교량의 지진응답해석에서, 구조물응답은 지반운동특성에 매우 영향을 많이 받으므로, 지반운동의 위치에 따른 변화가 구조물의 응답에 영향을 미치게 되고, 그 결과는 레일에 응력을 유발하게 된다. 또한 고속철도에서 사용지진 수준의 지진발생 시에 열차의 긴 제동거리가 필요하므로 열차의 안전한 정지를 확보하는 것이 요구된다. 이러한 관점에서 장대레일에 의해 부가적으로 발생하는 응력, 지반운동의 공간변화에 대한 구조물 응답의 영향, 그리고 안전하게 정지하기 위해 필요한 열차의 제동거리 등의 사항이 레일의 응력해석에 고려될 필요가 있다. 본 논문에서는 지진하중을 받는 고속철도교량의 장대레일 응력해석을 위하여 제동하중, 지반운동의 공간적 변화, 그리고 레일의 재료 비선형을 고려한 시간영역에서의 비선형 동적해석방법을 개발하고 적용하였다. 제시된 방법을 한국고속철도의 특정부지에 적용하여 지반운동의 공간변화에 따른 응답의 타당성을 보였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제23권8호
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• pp.29-36
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• 2022

최근 지하공간에 대한 개발이 활발히 진행됨에 따라 지중 시설물의 정보에 대한 중요도가 증가하고 있다. 굴착작업을 수행하기 전에 지중 시설물의 위치를 정확히 파악해야 한다. 지표투과레이더(GPR)와 같은 지구물리적 탐사 방법은 지중 시설물을 조사하는데 유용하게 사용된다. GPR은 지반에 전자기파를 송출하며 지반과 다른 매질에 의해 반사되는 신호를 분석하여 지중시설물의 위치와 깊이 등을 파악한다. 그러나 GPR 데이터의 판독은 숙련된 전문가의 주관적 판단에 의존하기 때문에 이를 딥러닝을 통해 자동화하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 딥러닝은 학습 데이터가 많을수록 정확한 모델을 만들 수 있으며, 이러한 학습데이터 축적에 있어 수치해석이 좋은 대안이 될 수 있다. 수치해석의 경우 지반의 불균질성을 모사하여 다양한 조건에서의 GPR 탐사 데이터를 생성할 수 있으며, 이를 이용하여 학습모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 생각된다. 지반은 불균질하며, GPR 신호는 지반의 다양한 변수로 인해 영향을 받는다. 그러나 이러한 불균질 지반에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 프랙탈 차원수와 지반의 함수비 범위에 따른 GPR탐사 신호특성을 분석하고 불균질한 지반을 모사하기 위한 입력파라미터에 대한 연구를 수행하였다. 프랙탈 차원수가 2.0을 넘어가면 적합곡선에 대한 오차가 크게 감소하는 것으로나타났다. 그리고 분석의 타당성을 확보하기 위해 함수율의 범위가 0.14 미만이어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.