• 한국ITS학회 논문지
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• 제23권1호
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• pp.134-145
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• 2024

본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제28권8호
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• pp.955-963
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• 2008

본 연구는 과학의 본성에 대한 관점을 개선하기 위해 개발된 활동들인 암상자 활동과 정육면체 활동을 가지고 수업을 한 후, 학생들의 관점의 변화를 알아본 것이다. 이 활동들이 과학 이론의 정의, 과학 지식의 변화가능성, 과학 가설, 이론, 법칙의 차이, 모델 형성, 그리고 실험 및 조사에서 상상력과 창의성의 필요에 대한 이해를 향상하는지를 조사하였다. 이 내용들은 10학년 과학 탐구 단원에서 강조하는 요소들이다. 4명의 학생들을 대상으로 변화를 살펴 본 결과, 2명은 수업 후 전문가적인 관점을 가진 반면, 다른 두 명은 여전히 초보적인 관점에 머물렀다. 이 연구는 암상자 활동과 정육면체 활동이 학생들의 과학의 본성을 이해하는데 도움을 줄 수 있는 잠재성을 갖고 있음을 보여주었다. 학생에 따른 차이는 수업 방법, 학생들의 기존 지식 및 동기 부여와 관련하여 설명할 수 있다. 이 활동을 통한 과학의 본성에 대한 인식의 개선은 이 활동들이 직접 과학 지식의 본성을 가르치는 데 초점을 맞추고 있기 때문이라고 보여진다. 과학 지식의 변화가능성과 실험 및 조사에서 창의력과 상상력의 필요는 거의 모든 학생들에 의해 전문가적 관점을 보이지 않은 것으로서 그 요소를 포함한 수업 자료의 개발이 필요할 것으로 보인다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제59권5호
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• pp.397-406
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• 2015

II-VI 족 무기 화합물 반도체인 ZnO는 폭 넓은 응용분야 때문에 많은 관심을 받고 있다. ZnO는 넓은 밴드갭(3.37 eV)과 큰 excitation binding energy(60 meV)를 가지고 있고 광학특성, 반도체, 압전특성, 자성, 항균성, 광촉매 등 여러 분야에 응용 가능한 물질로 알려져 있다. 특히 광촉매 분야에 적용할 때 재수득의 문제를 위해 자성을 갖는 물질과 core-shell 구조를 이루는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 본 연구에서, magnetic core-shell ZnFe₂O₄@ZnO@SiO₂ nanoparticles(NPs)는 3단계 과정을 통해 성공적으로 합성하였다. 합성된 물질들의 구조적 특성을 확인하기 위해 X-ray diffraction(XRD), Scanning electron microscopy (SEM), Fourier transform infrared spectroscopy(FT-IR)을 사용하였다. ZnFe₂O₄ spinel 구조와 ZnO wurtzite 구조는 XRD를 사용하여 확인되었고, 전구체의 농도별 분석을 통해 ZnO 생성 비율을 확인 하였다. 합성된 물질들은SEM을 통하여 표면의 변화를 확인하였다. SiO₂층의 형성과 ZnFe₂O₄@ZnO@SiO₂ NPs의 합성은 FT-IR을 통해 Fe-O, Zn-O 및 Si-O-Si 결합을 확인하였다. 합성된 물질들의 자기적 성질은 Vibrating sample magnetometer(VSM)을 사용 하여 분석하였다. ZnO층과 SiO₂ 층의 형성의 결과는 자성의 증가와 감소로 확인하였다. 합성된 ZnFe₂O₄@ZnO@SiO₂ NPs의 광촉매 효과는 오염물질 대신 methylene blue(MB)를 사용하여 UV 조사 하에 암실에서 실험하였다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제2권2호
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• pp.125-137
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• 1997

심해저 퇴적물중 금속과 희토류 원소의 수직 함량변화 및 변화의 원인을 구명하기 위해 북동태평양 클라리온-클리퍼톤 균열대(Clarion-Clipperton fracture zone) 중남부에 위치한 한국심해환경연구(Korea Deep-sea Environmental Study, KODES) 지역에서 박스코어러(box corer)를 이용해 18개의 주상시료를 채취했다. KODES 지역 퇴적층은 색상변화에 따라 갈색의 Unit I, 연갈색의 Unit II, 흑(갈)색의 Unit III로 분류된다. Unit I은 Unit II에 비해 높은 Ni/Cu비를 가지고, Unit III는 Unit I, II에 비해 현저히 높은 금속함량을 보인다. Unit II는 지화학적 자료에 근거하여 상부의 Unit IIa 층과 하부의 Unit IIb 층으로 세분될 수 있는데, Unit IIb 층은 Unit IIa 층에 비해 높은 구리 및 3+REEs/NASC 비(또는 큰 음의 Ce 이상치) 등의 특징을 보인다. Unit III는 흑갈색의 상부 Unit IIIa 층과 흑색의 하부 Unit IIIb 층으로 세분되는데, Unit IIIb 층은 Unit IIIa 층에 비해 망간, 철 함량이 높다. 연구지역이 속한 태평양 지판의 확장속도와 방향 그리고 약 11-30 Ma 인 Unit III의 연령을 고려할 때 Unit IIIb 층은 동태평양 균열대(East Pacific Rise, EPR) 그리고 적도와 근접한 위치에서 퇴적된 것으로 계산된다. 흑색인 Unit IIIb 층의 높은 망간, 철 함량은 EPR에서 기원한 화산기원의 철, 망간 등을 공급받아 나타난 결과로 보인다. 한편, Unit III는 물론이고 Unit IIb 역시 적도 고생산대의 영향권에 있었고, 따라서 해수중 풍부한 유기체들과 함께 구리, 희토류 원소 등도 Unit IIb, III 층으로 많이 공급되었을 것이다. 퇴적물로 공급된 이들 구리 및 희토류 원소들은 유기물이 분해됨에 따라 스멕타이트 그리고 어류 잔해물(fish bone debris) 등에 잔류한 것으로 보인다. 즉 KODES 지역 주상 퇴적물에서 나타나는 구리 및 희토류 원소의 수직 함량변화는 연구지역이 제3기 말 시기에 적도 고생산대를 지나는 동안 많은 유기물을 공급받아서 초래된 결과로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.51-57
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• 2019

현재 군에서 운용하고 있는 지뢰탐지 방법은 다양하나 통상 야전에서는 육안탐지, 탐침에 의한 탐지, 탐지기에 의한 탐지, 기타탐지 방법 등으로 지뢰를 탐지하며, 탐지기에 의한 탐지방법은 GPR센서를 이용한 탐지기로 금속탐지는 가능하나 비금속탐지가 곤란하며, 탐지를 실시한 곳과 실시하지 않은 지역을 구분할 수 없고, 많은 인력과 시간이 낭비되는 문제점이 있으며, 사용자가 센서를 일정한 속도로 움직이지 않거나, 너무 빨리 움직이는 경우 지뢰를 정확히 탐지하기가 곤란하다. 따라서 이러한 단방향 초음파 센싱 신호를 이용한 지뢰탐지 오류의 문제점을 개선하고자 Human Body 안테나부, 메인마이크로프로세서 유닛부, 스마트안경부, 바디장착형 LCD모니터부, 무선데이터 송수신부, 벨트형 전원공급부, 블랙박스 카메라부, 보안통신 헤드셋부로 구성한 스마트 웨어러블 지뢰탐지 장치를 연구하였다. 이 연구결과를 토대로 IoT(Internet of Things) 기반으로도 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 확인하기 위해 실험을 진행하고자 한다. 본 논문은 서론, 실험환경 구성, 시뮬레이션 분석, 결론 순으로 구성 하였으며, 서론에서는 지뢰, 지뢰 탐지기, 연구진행 등 연구내용을 소개 하고, 실험 환경 구성은 야전과 동일한 환경과 매설방법을 기초로 M14폭풍형 대인지뢰, M16A1파편형 대인지뢰, M15 및 M19대전차 지뢰, 지뢰와 유사한 플라스틱 병, 알루미늄 캔으로 구성하였으며, 시뮬레이션 분석은 지뢰탐지 장치 구현 성능을 분석하기 위해 매트랩을 이용한 시뮬레이션을 진행하여, IoT 신호를 생성 및 전송하고, 각각의 수신된 신호를 분석하여 지뢰의 탐지 성능을 확인한 후 IoT 기반 지뢰탐지 알고리즘 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하여 지하에 있는 지뢰를 탐지할 수 있는 가능성을 IoT기반으로 입증하려고 한다.

• 한국조경학회지
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• 제45권2호
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• pp.60-67
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• 2017

하절기 옥외공간에서 조경용 차양 소재의 공극률 차이에 따른 온열환경의 개선 효과를 객관적 물리량으로 검증하기 위해, 도심 건물 옥상에 조성된 암상자 상단에 공극률을 달리한 흑색 막소재의 차양을 설치하고, 그 하부의 평균복사온도의 차이를 계측하여 비교하였다. 적용된 공극률은 각각 0.5, 1. 2, 4, 8, 16, 32% 였으며, 2016년 8월에서 11월까지 세 조씩 순차적으로 비교되었다. 일 최고 흑구온도가 $30^{\circ}C$ 이상인 날의 오전 11시부터 오후 3시까지의 자료를 비교한 결과, 차양과 측벽이 설치되지 않는 개방구의 평균복사온도가 $44.26^{\circ}C$일 때, 무측벽-유차양구, 유측벽-무차양구, 유측벽-유차양구의 값은 각각 33.08, 45.80, $42.03^{\circ}C$로 차양과 측벽 유무에 의한 명확한 차이가 확인되었다. 측정 시기별 평균복사온도 기준치를 보정하기 위하여 대조구의 값을 공변량으로 공극률에 따른 값을 공분산분석(ANCOVA)한 결과, 유측벽-무차양구의 평균 값이 $45.80^{\circ}C$일 때, 0.5, 1, 2, 4, 8, 16, 32% 공극률 차양 하부의 값은 각각 43.40, 43.10, 41.49, 40.43, 39.61, 37.91, $38.12^{\circ}C$로 계산되었다. 공극률과 평균복사온도 사이에는 약 22.5%의 공극률을 최저점으로 하는 U자형의 2차 함수의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 결론적으로, 본 연구를 통해서 차양의 공극률이 높아질수록 일정 수준까지는 평균복사온도를 저감시키는 효과가 있음을 확인할 수 있었으며, 그 한계값은 물리적 측정치로는 16%였으며, 통계적 추정치로는 약 22.5%였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권4호
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• pp.192-211
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• 2021

세종의 대군·군과 세손을 포함하여 총 19기 태실이 모여 있는 성주 세종대왕자 태실은 여러 태실이 한 공간에 조성된 유일한 사례이자, 태를 봉안·보호하는 장태용 그릇의 구성과 조형 역시 다른 곳과 구별되어 주목받아왔다. 본 글은 성주 태실에서 출토된 장태용 그릇 중 하나인 <분청사기 상감연판문 반구형뚜껑>에 집중하여 제작의 특징을 구명하고 제작지 고찰에 초점을 맞추었다. 연구 대상은 태주가 확인된 6점에 한정하였다. 성주 태실은 세종 연간 왕실의 장태와 태실 조성에 관한 다양한 논의와 행사가 가장 성행한 1436~1439년에 계획되고 세워졌을 것이다. 태를 담은 항아리를 덮어 보호하는 목적으로 태와 함께 장태 된 이 분청사기 뚜껑은 장태에 필요한 여러 잡물 가운데 중앙 관청에 분정된 잡물의 용도와 일치하며, 장흥고에서 장태 행렬 이전에 마련하여 조달한 품목으로 유추된다. 뚜껑의 크기·형태·장식 등의 조형적 특징은 15~16세기 왕실용 태항아리 뚜껑과 공통되는 부분이 있고, 『세종실록』 「오례」에 수록된 길례용 제기 및 가례용·빈례용 준작 기물과 친연성이 높다는 점을 확인하였다. 뚜껑의 꼭지를 에워싸고 있는 태토빚음의 번조받침 흔적은 15세기 후반~16세기 전반 왕실용 태항아리 뚜껑에 남아 있는 흔적과 상통한다. 덧붙여 번조받침 흔적의 형태와 위치를 통해 이 분청사기 뚜껑은 꼭지를 아래로 향하게 한 후 받침 도구와 갑발 등을 이용하여 번조하였을 가능성이 있다. 이상의 분석과 『세종실록』 「지리지」에 등재된 자기소 내용, 15세기 전반 자기의 진헌·공납 관련 기록, 현재까지 조사된 분청사기 가마터 출토 유물 등의 정보를 종합적으로 검토하였을 때 이 분청사기 뚜껑을 제작한 곳은 현 광주광역시 북구 충효동 분청사기 가마터가 가장 유력할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1107-1118
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• 2021

지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.