• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4460-4467
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• 2010

최근 컴퓨터시스템으로 전환되고 있는 철도시스템에서 소프트웨어에의 의존성이 급격히 증가함에 따라 임베디드화된 철도시스템 소프트웨어 신뢰성과 안전성의 검증이 중요한 문제로 대두되기 시작했다. 이에 따라 철도 소프트웨어 관련 국제표준에서도 각종 소프트웨어 테스트 및 검증활동을 요구하고 있으며, 이에 대응하여 본 논문에서는 철도시스템 소프트웨어 테스트 커버리지 자동화 도구 및 기준 분석과 개발 결과에 대해 제시하고 있다. 본 논문에서는 철도시스템 소프트웨어 안전성 검증을 위한 정량적인 항목으로 매우 중요한 테스트 커버리지를 자동으로 측정할 수 있는 제어흐름 분석도구를 개발하였으며, 본 도구의 결과를 실제 철도 산업 현장에서 활용하기 위해 타분야 제시기준 등을 분석하여 철도 소프트웨어 안전무결성레벨(SWSIL)에 따른 판단 기준을 제시하였다. 개발한 도구는 기존 해외 도구에 비해서 여러 테스트 커버리지를 효과적으로 측정할 수 있는 강점이 있으며, 실제 철도 현장에서 활용성이 높아 철도 소프트웨어의 개발 및 테스트 기술 발전을 기대할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.149-155
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• 2021

본 연구에서는 전동 이동기기를 이용하는 교통약자의 이동을 제한하는 노면 불량 요소를 딥러닝을 이용해 자동 검출하는 불량 노면객체 인식모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여 부산시 관내 5개 지역에서 실제 전동 이동 보조 장치가 이동할 것으로 예상되는 보행로, 주행로를 대상으로 하여 노면 정보를 수집하였으며 이때 도로 정보 수집은 데이터 수집을 보다 용이하게 하기 위하여 소형 차량을 이용하였다. 데이터는 노면과 주변을 그 주변을 구성하는 객체로 구분하여 영상을 수집하였다. 수집된 데이터로부터 교통약자의 이동을 저해하는 정도에 따라 분류하여 보도블록의 파손등급 검출과 같은 일련의 인식 항목을 정의하였고, YOLOv5 딥러닝 알고리즘을 해당 데이터에 적용하여 실시간으로 객체를 인식하는 불량노면 객체 인식 딥러닝 모델을 구현하였다. 연구의 최종단계에서 실제 주행을 통해 객체 단위로 분리 수집된 영상 데이터의 가공, 정제 및 어노테이션 과정을 수행한 후 모델 학습과 검증을 거쳐 불량노면객체를 자동으로 검출하는 딥러닝 모델의 성능 검증 과정을 진행하였다.

• 재활복지
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• 제16권3호
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• pp.165-192
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• 2012

본 연구는 정신장애인의 지역사회통합에 대한 타당성 있는 자기보고식 척도를 개발하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 이를 위하여 문헌분석, 정신장애인 심층면접, 전문가 집단 조사, 서베이 활동이 이루어졌다. 첫째, 문헌분석과 정신장애인 심층면접, 전문가 집단조사를 수행하여 정신장애인의 지역사회통합과 관련한 문항을 수집하고 제작하였다. 둘째, 예비조사 1은 면접조사 결과에서 나타난 문항의 선정과 수정에 초점을 두고, 전문가 자문을 통해 문항의 중요도와 내용 타당도를 검증하여 44개의 지표를 구성하였다. 마지막으로 예비조사 2는 524명의 자료에 대해 교차타당화 방식을 적용하여 문항의 요인구조와 개념타당도를 검증하였다. 탐색적 요인분석 결과 5개의 요인구조가 적합한 것을 확인하였으며, 이에 대해 구조방정식 모형으로 확인적 요인분석을 실시하여 '심리적통합', '물리적통합', '사회 지지', '사회적통합', '독립/자아실현'의 5개 하위개념(27개 문항)으로 구성된 정신장애인의 자기보고식 지역사회통합 척도를 개발·제시하였다. 이 척도는 만족할만한 수준의 신뢰도와 타당도를 나타내었다. 또한 정신장애인의 '삶의 만족도'척도와 상관분석을 한 결과 r=.51로 상관관계가 있는 것으로 나타나 공인타당도를 만족시켰다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.773-780
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• 2020

4차 산업의 발전으로 의학·보건·바이오 등 여러 과학기술 분야에서는 질병을 예방하고 질병에 대한 피해를 줄이기 위한 연구가 이루어지고 있으며, 최근에는 ICT 기술의 발전과 더불어 인공지능 기술이 급부상하고 그 효용성이 입증되면서 영상의학 검사의 영상 분석에 인공지능 기술이 도입되어 연구되고 있다. 본 논문에서는 흉부 X선 영상을 이용하여 폐렴의 분류와 검출에 대한 딥러닝 모델을 직접 적용해보고 실제로 Inception 계열의 딥러닝 모델이 폐렴 검출에 있어 유용한 모델인지 평가하고자 한다. 실험재료는 캐글(Kaggle)에서 무료로 제공 및 공유하는 흉부 X선 영상 데이터 세트를 사용하였으며 전체 3,470개의 흉부 X선 영상 데이터 중 학습 데이터 세트 1,870개, 검증 데이터 세트 1,100개, 테스트 데이터 세트 500개로 분류하였다. 실험결과 Inception V3 딥러닝 모델의 Metric 평가에 대한 결과값은 정확도는 94.80%, 정밀도는 97.24%, 재현율은 94.00%, F1 스코어는 95.59의 결과값을 나타내었다. 그리고 흉부 X선 영상의 페렴 검출 및 분류에 대하여 Inception V3 딥러닝 모델링에 대한 최종 에포크의 정확도는 학습 모델링의 경우 94.91%, 검증 모델링은 89.68%의 정확도를 나타내었다. 손실함수 값의 평가는 학습 모델링은 1.127%, 검증 모델링은 4.603%의 손실함수 값을 나타내었다. 이러한 결과로 Inception V3 딥러닝 모델은 흉부영상 데이터의 특징 추출 및 분류에 있어 매우 우수한 딥러닝 모델이며 학습상태 또한 매우 우수하다고 평가하였다. 테스트 모델링에 대한 매트릭스 정확도 평가 결과 정상 흉부 X선 영상 데이터의 경우 96%, 폐렴 흉부 X선 영상데이터의 경우 97%의 정확도가 입증되었다. Inception 계열의 딥러닝 모델의 경우 흉부 질환의 분류에 있어 유용한 딥러닝 모델이 될 것이라고 판단되며 인력의 보조적인 역할 또한 수행할 수 있을 것이라고 기대되어 부족한 의료인력 문제에도 해결점이 될 것이라고 사료된다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴의 진단에 대한 유사 연구 시 본 연구는 유사 연구의 기초자료로 제시될 것이라고 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1779-1790
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• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.5-14
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• 2016

건조토 지반에 근입된 지반-말뚝 시스템의 동적 거동을 정확히 예측하기 위해 3차원 수치 모델링을 수행하였다. 제안된 모델은 강진 시 지반의 비선형 거동을 적절하게 모사하기 위해 상용 유한 차분 프로그램인 FLAC3D를 이용하여 시간 영역에서 해석이 수행되었다. 모델링 방법론으로써 지반 구성 모델은 Mohr-Coulomb 탄소성 모델을 적용하였으며 지반 전단 탄성 계수의 비선형적인 감소를 모사할 수 있는 이력 감쇠 모델을 적용하였다. 진동 시 지반-말뚝 간의 완전 접촉, 미끄러짐, 분리 현상을 모두 모사하는 경계요소 모델을 적용하였으며 경계요소 모델을 구성하는 스프링 계수는 탄성이론에 기초하여 결정되어, 내장 함수인 FISH를 통해 깊이에 따라 연속적으로 입력되었다. 경계 조건의 경우, 지반-말뚝 상호작용의 영향을 받는 근역 지반만 메쉬를 생성하고 근역 지반의 경계부에 원역 지반의 가속도-시간 이력을 입력하는 방식인 단순화 연속체 모델링 기법(Kim et al., 2012)을 적용함으로써 해석 효율을 증가 시키고자 하였으며 적절한 최대지반탄성계수와 항복 깊이의 설정으로 지반의 비선형 거동을 더욱 정확히 모사하고자 하였다. 수치 해석의 오차를 최소화하고 모델의 신뢰성을 확보하기 위해, Yoo(2013)이 수행한 원심모형시험 결과와 수치 해석 결과와의 비교를 통해 제안된 기법의 캘리브레이션을 수행하였으며, 말뚝 최대 휨 모멘트와 말뚝 횡방향 최대 변위의 깊이 별 분포가 다양한 입력 하중 조건에서 실험 결과를 적절히 모사하고 있는 것을 확인하였다. 또한, 제안된 수치 모델의 적용성 평가를 위해 다른 실험 결과와의 비교 검증을 수행하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제29권2호
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• pp.59-65
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• 2018

This paper describes the clinical use of the dose verification of multileaf collimator (MLC)-based CyberKnife plans by combining the Octavius 1000SRS detector and water-equivalent RW3 slab phantom. The slab phantom consists of 14 plates, each with a thickness of 10 mm. One plate was modified to support tracking by inserting 14 custom-made fiducials on surface holes positioned at the outer region of $10{\times}10cm^2$. The fiducial-inserted plate was placed on the 1000SRS detector and three plates were additionally stacked up to build the reference depth. Below the detector, 10 plates were placed to avoid longer delivery times caused by proximity detection program alerts. The cross-calibration factor prior to phantom delivery was obtained by performing with 200 monitor units (MU) on the field size of $95{\times}92.5mm^2$. After irradiation, the measured dose distribution of the coronal plane was compared with the dose distribution calculated by the MultiPlan treatment planning system. The results were assessed by comparing the absolute dose at the center point of 1000SRS and the 3-D Gamma (${\gamma}$) index using 220 patient-specific quality assurance (QA). The discrepancy between measured and calculated doses at the center point of 1000SRS detector ranged from -3.9% to 8.2%. In the dosimetric comparison using 3-D ${\gamma}$-function (3%/3 mm criteria), the mean passing rates with ${\gamma}$-parameter ${\leq}1$ were $97.4%{\pm}2.4%$. The combination of the 1000SRS detector and RW3 slab phantom can be utilized for dosimetry validation of patient-specific QA in the CyberKnife MLC system, which made it possible to measure absolute dose distributions regardless of tracking mode.

• 해양환경안전학회지
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• 제21권5호
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• pp.608-616
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• 2015

본 연구에서는 해일예측모델링을 통하여 연안역의 해일고를 산정하고, 취약성평가 기법을 적용하여 취약등급을 평가하였다. 해일예측모델링은 ADCIRC 모형을 적용하여 2000년~2014년까지의 27개 태풍을 모의하였으며, 상위 영향 6개 태풍에 대하여 검증하였다. 계산결과는 관측결과와 유의미한 검증결과를 보였다. 진해만, 사천만, 광양만, 천수만 및 경기만 등 주요 내만 연안역에서 해일고가 높게 나타났으며, 산출된 해일고 자료를 이용하여 표준화, 정규화 및 등급화 과정을 거쳐 해일 취약성 평가를 수행하였다. 평가결과, 진해만, 사천만, 광양만 등에서 취약지수가 4~5등급을 보였으며, 이는 해일의 특성상 영향을 직접 받는 내만역이 취약함을 의미한다. 반면 전남 서부 내만의 취약지수(1~3등급)는 상대적으로 양호하게 나타났으며, 이는 지난 15년간 이 지역을 통과한 태풍이 크게 영향을 미치지 않았기 때문인 것으로 사료된다. 따라서, 이러한 상대적 불확실성을 보완하기 위해서는 지형적 민감도를 고려한 보다 장기간의 영향누적을 통한 취약성 평가가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.71-80
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• 2018

하천 관리에 있어 도달시간은 중요한 인자 중의 하나이다. 특히 사회적으로 다양한 하천 활용에 대한 요구가 높아짐에 따라 친수공간으로써 하천에서의 정확한 도달시간 산정은 홍수시 주민 대피 시간 확보 등을 위해서 매우 중요하다. 그러나 과거 도달시간 산정에 대한 연구는 자연 하천의 복합 유역에서의 단일 수문사상에 대하여 연구가 수행되어왔으며, 도심하천의 단일유역을 대상으로 복합 수문 사상에 대한 도달시간 산정방법의 개발은 미흡한 실정이다. 따라서 최근 집중호우에 의하여 빈번한 침수 피해가 발생된 부산광역시 대표 도심하천인 온천천 유역에 대하여 과거 10년(2006~2015년) 동안의 강우-유출량 자료를 이용하여 도달시간을 산정하였고, Matlab 기반의 인공신경망 기법을 이용하여 신뢰성을 검토하였다. 12시간 이상 무강우를 기준으로 총 254개의 강우 사상을 분리하였고, 이를 바탕으로 총 강우량, 총 유출량, 첨두 강우량/총 강우량, 첨두 유출량/총 유출량, 지체시간, 도달시간 등 총 6개의 변수를 산정하여 인공신경망 모형의 훈련 및 검증에 활용하였다. 그 결과 훈련에 과 예측 및 검증에 활용된 입력 변수의 상관관계는 각 각 0.807 및 0.728로 나타났으며, 연구결과를 바탕으로 도심하천의 도달시간 산정결과의 신뢰성 분석에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.205-215
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• 2008

1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.