• 지적과 국토정보
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• 제50권1호
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• pp.163-180
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• 2020

본 연구에서는 스마트시티 구성요소인 공간정보인프라 구축을 위해 최신 공간정보 취득 기술인 드론을 기반으로 도심지의 3차원 디지털트윈 모형을 구축하였으며, 구축된 모형 간의 처리시간·품질·정확도 분석과 스마트시티 응용시스템을 활용하여 몇 가지 분석 모델을 구현하였다. 3종의 드론 사진측량 소프트웨어의 데이터 처리시간·품질이 각각 다르게 나타난 반면 구축 모델의 정확도는 8점의 검사점에 대한 평균제곱근 오차(RMSE)는 N방향으로 ±0.04m, E방향으로는 ±0.03m, Z방향으로 ±0.02m로 경계점좌표등록부시행지역의 경계점에 대한 측량성과와 검사성과의 허용범위로 규정하고 있는 0.1m 미만으로 나타났으며. 항공사진측량 작업규정의 1:500~1:600 축척의 사진기준점 오차 한계인 표준편차 0.14cm 이내로 나타나서 지적과 항공사진측량에서 규정하는 대축척의 오차 한계 모두 만족함을 알 수 있었다. 또한 드론기반의 3차원 도심지 디지털트윈 모형을 이용한 스마트시티 구현의 활용성 증대를 위해 본 연구에서 구축한 모형을 이용하여 조망권·경관분석, 일조권분석, 순찰경로분석, 화재진압 모의 훈련 등을 구현하였으며, 기존 항공측량 방법과 비교해서 육안 판독지점에 대한 정확도는 기존 항공측량 보다 10cm 내외 더 정확하고, 약 30㎢ 이하의 구축 면적에서 기존항공측량 보다 구축비용을 절감할 수 있을 것이라 판단할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.210-218
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• 2002

본 연구에서는 근사화된 학습알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석에 의한 효율적인 복합영상 분리기법을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 엔트로피 최적화론 위한 목적함수의 판을 구하기 위해, 도함수 계산을 요구하는 뉴우턴법 대신 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법 기초한 고정점 알고리즘이다. 이렇게 하면 뉴우턴법에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 고정점 알고리즘의 독립성분분석이 가지는 학습성능을 더욱 더 개선시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 500개의 샘플을 가지는 4개 신호와 $512{\times}512$의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 복합신호 및 복합영상들을 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 선정되는 초기값에 의존하는 학습성능과 대규모의 영상분리에서 발생될 수 있는 비현실적인 학습시간도 함께 해결할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.72-83
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• 2017

본 연구는 임상실습 중인 간호대학생을 대상으로 의료관련 감염관리를 위한 표준주의 안전환경과 표준주의 인지도, 수행도 정도를 파악하고 표준주의 수행도에 영향을 미치는 요인을 규명하고자 시도 되었다. 2016년 7월부터 9월까지 D광역시의 9개 간호대학에서 3, 4학년생 246명에게 구조화된 설문지를 사용하여 자료를 수집하였다. 연구결과 표준주의 안전환경은 7점 만점에 4.63점이었고, 표준주의 인지도는 5점 만점에 4.67점, 표준주의 수행도는 3.79점으로 인지도에 비해 수행도가 유의하게 낮았다. 인지도와 수행도의 차이가 가장 큰 영역은 개인 보호구와 안전한 주사행위영역 이였다. 표준주의의 안전환경은 수행도와 유의한 양의 상관관계, 인지도와 수행도도 유의한 양의 상관관계가 있었다. 표준주의 수행도에 영향을 미치는 요인은 안전환경과 학년으로 10.7%의 설명력을 보였다. 따라서 간호대학생의 의료관련 감염관리를 높이기 위해서는 전통적인 방법의 인지교육과 함께 표준주의 수행도를 높일 수 있는 안전환경의 구축이 필요하다. 감염관리에 보다 지지적인 실습환경의 조성이 요구되며 시뮬레이션 수업과 같은 새로운 교육 전략과 병원과 학교의 상호협력 시스템을 통한 안전환경구축을 위한 노력 등을 확대해 나가야 할 것이다.

• 한국운동역학회지
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• 제15권3호
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• pp.143-152
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• 2005

The purpose of this study was to predict the failure or success of the Snatch-lifting trial as a consequence of the stand-up phase simulated in Kane's equation of motion that was effective for the dynamic analysis of multi-segment. This experiment was a case study in which one male athlete (age: 23yrs, height: 154.4cm, weight: 64.5kg) from K University was selected The system of a simulation included a multi-segment system that had one degree of freedom and one generalized coordinate for the shank segment angle. The reference frame was fixed by the Nonlinear Trans formation (NLT) method in order to set up a fixed Cartesian coordinate system in space. A weightlifter lifted a 90kg-barbell that was 75% of subject's maximum lifting capability (120kg). For this study, six cameras (Qualisys Proreflex MCU240s) and two force-plates (Kistler 9286AAs) were used for collecting data. The motion tracks of 11 land markers were attached on the major joints of the body and barbell. The sampling rates of cameras and force-plates were set up 100Hz and 1000Hz, respectively. Data were processed via the Qualisys Track manager (QTM) software. Landmark positions and force-plate amplitudes were simultaneously integrated by Qualisys system The coordinate data were filtered using a fourth-order Butterworth low pass filtering with an estimated optimum cut-off frequency of 9Hz calculated with Andrew & Yu's formula. The input data of the model were derived from experimental data processed in Matlab6.5 and the solution of a model made in Kane's method was solved in Matematica5.0. The conclusions were as follows; 1. The torque motor of the shank with 246Nm from this experiment could lift a maximum barbell weight (158.98kg) which was about 246 times as much as subject's body weight (64.5kg). 2. The torque motor with 166.5 Nm, simulated by angular displacement of the shank matched to the experimental result, could lift a maximum barbell weight (90kg) which was about 1.4 times as much as subject's body weight (64.5kg). 3. Comparing subject's maximum barbell weight (120kg) with a modeling maximum barbell weight (155.51kg) and with an experimental maximum barbell weight (90kg), the differences between these were about +35.7kg and -30kg. These results strongly suggest that if the maximum barbell weight is decided, coaches will be able to provide further knowledge and information to weightlifters for the performance improvement and then prevent injuries from training of weightlifters. It hopes to apply Kane's method to other sports skill as well as weightlifting to simulate its motion in the future study.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.315-322
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• 2021

이 연구는 장애인복지관 화재 시 이용자들의 층별 배치에 따른 비상 통로를 이용한 RSET(Required Safe Egress Time, 피난소요시간)을 분석하여 안전성을 평가하고, 효율적인 피난 방법을 제시하고자 패스파인더 시뮬레이션 프로그램을 활용하여 비상 통로별 RSET의 차이를 분석하였다. RSET에 따른 결과로, 현재 상태의 시설물 사용 인원 배치는 화재 시 기준 RSET을 만족시킴으로 피난안전성에 문제가 없다는 결과를 얻었으며, 화재 시 가능하면 승강기를 이용하는 것보다 계단을 통하여 피난해야 안전하게 피난을 완료할 수 있다. 직원들은 화재 시 장애인들을 대동하여 효과적으로 피난할 수 있도록 사전에 충분한 교육과 훈련이 필요하다. 본 연구는 장애인 관련 시설에서 설계·건축단계에서 운영까지 장애인들이 화재 시 안전하게 피난할 수 있도록 피난통로를 확보하고, 정기적인 피난훈련으로 RSET을 단축시킴으로써 안전하게 피난하여 소중한 생명을 지킬 수 있다는데 의의를 둔다. 향후에는 시설물의 각 층 출입구에 자동방화문을 설치함으로써 특정 위치에서 화재 발생 시 자동방화문의 개폐 여부에 따른 RSET의 연구가 필요하다.

• Journal of Korean Neurosurgical Society
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• 제62권4호
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• pp.398-404
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• 2019

Objective : Recently, three-dimensional (3D) printed models of the intracranial vascular have served as useful tools in simulation and training for cerebral aneurysm clipping surgery. Precise and realistic 3D printed aneurysm models may improve patients' understanding of the 3D cerebral aneurysm structure. Therefore, we created patient-specific 3D printed aneurysm models as an educational and clinical tool for patients undergoing aneurysm clipping surgery. Herein, we describe how these 3D models can be created and the effects of applying them for patient education purpose. Methods : Twenty patients with unruptured intracranial aneurysm were randomly divided into two groups. We explained and received informed consent from patients in whom 3D printed models-(group I) or computed tomography angiography-(group II) was used to explain aneurysm clipping surgery. The 3D printed intracranial aneurysm models were created based on time-of-flight magnetic resonance angiography using a 3D printer with acrylonitrile-butadiene-styrene resin as the model material. After describing the model to the patients, they completed a questionnaire about their understanding and satisfaction with aneurysm clipping surgery. Results : The 3D printed models were successfully made, and they precisely replicated the actual intracranial aneurysm structure of the corresponding patients. The use of the 3D model was associated with a higher understanding and satisfaction of preoperative patient education and consultation. On a 5-point Likert scale, the average level of understanding was scored as 4.7 (range, 3.0-5.0) in group I. In group II, the average response was 2.5 (range, 2.0-3.0). Conclusion : The 3D printed models were accurate and useful for understanding the intracranial aneurysm structure. In this study, 3D printed intracranial aneurysm models were proven to be helpful in preoperative patient consultation.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권2호
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• pp.274-282
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• 2019

최근 빅데이터 과학은 사회현상 모델링을 통한 예측은 물론 강화학습과 결합하여 산업분야 자동제어까지 응용범위가 확대되고 있다. 이러한 추세 가운데 이미지 영상 데이터 활용연구는 화학, 제조, 농업, 바이오산업 등 다양한 산업분야에서 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 기술을 활용하여 영상 데이터의 시맨틱 분할 성능을 개선하고자, U-Net의 계산효율성을 개선한 DeepU-Net 신경망에 AutoML 강화학습 알고리즘을 구현한 NASNet을 결합하였다. BRATS2015 MRI 데이터을 활용해 성능 검증을 수행하였다. 학습을 수행한 결과 DeepU-Net은 U-Net 신경망 구조보다 계산속도 향상 뿐 아니라 예측 정확도도 동등 이상의 성능이 있음을 확인하였다. 또한 이미지 시맨틱 분할 성능을 개선하기 위해서는 일반적으로 적용하는 드롭아웃 층을 빼고, DeepU-Net에 강화학습을 통해 구한 커널과 필터 수를 신경망의 하이퍼 파라미터로 선정했을 때 DeepU-Net보다 학습정확도는 0.5%, 검증정확도는 0.3% 시맨틱 분할 성능을 개선할 수 있었다. 향후 본 논문에서 시도한 자동화된 신경망을 활용해 MRI 뇌 영상진단은 물론, 열화상 카메라를 통한 이상진단, 비파괴 검사 진단, 화학물질 누출감시, CCTV를 통한 산불감시 등 다양한 분야에 응용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권1호
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• pp.1-8
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• 2019

2017년 12월 인천의 영흥도에서 발생한 급유선과 낚시어선의 충돌사고를 비롯하여 소형 어선의 충돌 사고가 잇따라 발생하고 있다. 해양수산부에서 이러한 소형 어선의 해양사고를 예방하기 위하여 5톤 미만의 어선원에 대한 교육 훈련 규정 마련 등 교육 강화 및 근로환경 개선 등 선박종사자의 안전역량 제고를 위해 노력하고 있으나, 여전히 소형 선박은 해양사고에 매우 취약한 실정이다. 본 연구에서는 소형선박의 충돌 사고를 예방하기 위하여 새로운 통신 기법인 차량용 무선통신(WAVE 통신)을 활용한 소형 선박을 위한 충돌 예방 알고리즘을 구축하고자 하였다. 충돌 예방 알고리즘은 DCPA/TCPA를 기반으로 구성되었으며, DCPA/TCPA의 기준 설정을 위하여 선행 연구 분석, 시뮬레이션 실험 및 설문조사를 실시하였다. 그 결과 DCPA $8(L_a+L_b)$, TCPA 2.5min의 기준을 적용하였다. 각각 다른 조우 상황의 3가지 사고 사례를 선별한 후 구성된 알고리즘을 적용하여 어느 시기에 경보가 발생하는지 확인하였다. 추후에 실선 적용을 통하여 문제점을 식별하고 알고리즘을 고도화한다면 소형 선박의 운항자가 충돌 상황을 사전에 인지하는데 정보를 제공할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.37-45
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• 2019

최근 몇 년간 가상현실(VR, Virtual Reality) 기술의 등장은 안전교육의 새로운 모델을 제공하여 사용자로 하여금 가상 안전교육 환경에서 재난에 대한 지식습득 및 대응을 가능하게 한다. 그러나 현재 국내외의 연구개발과 관련된 관련 VR 제품은 비교적 간단하고, 특정 사고에 대한 실질적인 교육 방안이 없으며, 안전교육에서 충분히 역할을 할 수 있을 만큼 실용성적이지 않다. 본 논문에서는 재난의 유형 중 자동차 사고를 예시로, 자동차 안전교육 분야에서 적용된 VR 기술의 문제점과 단점을 고찰하고, VR 기술을 기반으로 한 자동차 안전교육의 시스템 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 자동차 안전교육 시스템은 이용자가 운전 안전의식을 향상시키고, 운전 시 안전지식을 습득하며, 자동차 안전교육에 매우 중요한 운전 안전기술을 습득하는 데 도움이 될 것이라 사료된다. 또한, VR 기술을 기반으로 한 안전교육의 설계와 제작방식은 VR 기술과 통합하여 관련 교재 제품을 개발하고 최종적으로 교육을 도입한다면 현대 교육 교학 이론의 적용에 중요한 참고적 의미를 갖으리라 사료된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.84-89
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• 2019

본 연구는 복합재 항공기의 비행 데이터를 활용한 기계학습 기반 구조건전성 모니터링 시스템 연구의 예비 연구이다. 본 연구에서는 구조건전성 모니터링에 이용되기에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선별하고, 실 기체 데이터에 대한 적용을 위해 차원 축소를 수행하였다. 이를 위해 외팔보를 통해 모사된 항공기 날개 구조와 부가 질량을 통해 손상 모사 실험을 진행하고, 분류 알고리즘을 통해 데이터를 손상의 위치와 정도에 따라 구분하였다. 이를 위해 FBG (fiber bragg grating) 센서를 부착한 외팔보의 진동 실험을 통해 정상상태와 12개의 손상상태에 대한 데이터를 취득하고, MATLAB 환경에서 tree, discriminant, SVM (support vector machine), kNN, ensemble 알고리즘의 비교와 파라미터 튜닝을 통해 가장 적합한 알고리즘을 도출하였다. 또한 NCA (neighborhood component analysis)를 이용한 특징 선택을 통해, 실 기체에서 나올 수 있는 고차원 데이터의 관리를 위해 필요한 차원 축소를 수행하였다. 그 결과, quadratic SVM이 NCA를 적용하지 않은 모델에서 98.7%, NCA를 적용한 모델에서 95.9%로 가장 높은 정답률을 보였다. 또한 NCA 적용 후 모델의 예측 속도, 학습 시간, 용량이 모두 향상되었다.