• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.672-682
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• 2020

최근 다양한 산업/제조 현장에서 운영 효율화를 위한 디지털 트윈(digital twin) 기술 연구가 활발하게 수행 중이고, 화석 연료의 점진적 고갈과 환경오염 문제는 파력발전소와 같은 신재생/친환경 발전방식을 요구한다. 하지만, 파도의 에너지에 의해서 전기를 생산하는 파력발전에서 변동성이 높은 파도에너지에 의해서 발전량과 고장 등의 운영효율화 요소가 밀접하게 관련되어 있어 이들 사이의 관계를 이해하고 예측하는 것이 매우 중요하다. 따라서 첫 번째로 파고 데이터, 진동수주(OWC: Oscillating Water Column, 이하 OWC) 챔버의 센서 데이터 등과 같은 변동성이 높은 데이터 간에 의미 있는 상관관계 도출이 필요하다. 두 번째로 도출된 상관관계를 기반으로 추출된 데이터로 예측 상황을 학습함으로써 원하는 정보를 예측할 수 있는 방법론 연구가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 파력발전 시스템의 디지털 트윈으로 스마트 운용 및 유지보수가 가능하도록 실제 파력발전소의 IoT 센서 데이터를 이용하여 OWC의 압력 예측을 위해 머신러닝 프레임워크를 활용한 워크플로우 기반의 학습모델을 설계하고, 검증 및 평가 데이터셋을 통한 압력 예측분석의 유효성을 확인한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.45-55
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• 2020

정보 통신 기술의 발달로 인해 매년 신종/변종 악성코드가 급격히 증가하고 있으며 최근 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 형태의 악성코드가 확산되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 운영체제 환경에 관계없이 활용 가능하며 악성행위와 관련된 라이브러리 호출 정보를 나타내는 문자열 정보를 기반으로 한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 공격자는 기존 코드를 활용하거나 자동화된 제작 도구를 사용하여 악성코드를 손쉽게 제작할 수 있으며 생성된 악성코드는 기존 악성코드와 유사한 방식으로 동작하게 된다. 악성 코드에서 추출 할 수 있는 대부분의 문자열은 악성 동작과 밀접한 관련이 있는 정보로 구성되어 있기 때문에 텍스트 마이닝 기반 방식을 활용하여 데이터 특징에 가중치를 부여해 악성코드 분석을 위한 효과적인 Feature로 가공한다. 가공된 데이터를 기반으로 악성여부 탐지와 악성 그룹분류에 대한 실험을 수행하기 위해 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해 모델을 구축한다. 데이터는 Windows 및 Linux 운영체제에 사용되는 파일 모두에 대해 비교 및 검증하였으며 악성탐지에서는 약93.5%의 정확도와 그룹분류에서는 약 90%의 정확도를 도출하였다. 제안된 기법은 악성 그룹을 분류시 각 그룹에 대한 모델을 구축할 필요가 없기 때문에 단일 모델로서 비교적 간단하고 빠르며 운영체제와 독립적이므로 광범위한 응용 분야를 가진다. 또한 문자열 정보는 정적분석을 통해 추출되므로 코드를 직접 실행하는 분석 방법에 비해 신속하게 처리가능하다.

• 터널과지하공간
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• 제23권6호
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• pp.493-505
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• 2013

본 수치해석논문에서는 절리와 단층대를 포함한 지열저류층에 수리자극을 가할 시 수반되는 유도지진과 단층대의 변형을 개별요소법을 사용하여 모델링하였다. 수채해석기법은 2차원 입자유동코드를 기반으로 하며 수리역학적 상호작용기법과 미소파괴음의 모멘트텐서 역산알고리즘이 결합되었다. 수치해석의 주요결과로는 시공간적으로 변하는 유도지진의 분포와 규모 그리고 단층대의 변형(파괴 및 전단변위)과 주입유체압력의 시공간적 분포와의 상관관계이다. 첫 번째 수치해석으로부터 절리가 분포하는 지열저류층에서의 수리자극에 의한 유도지진의 분포는 주입유체의 점성에 상당한 영향을 받는 것으로 나타났다. 주입유체의 점성이 낮은 경우 (1 cP), 유도지진의 발생범위가 큰 것으로 나타났으며, 주입 후 발생하는 유도지진의 개수와 규모 또한 높게 나타났다. 단층대가 존재하는 지열저류층의 수리자극 모델링의 결과, 주입정의 위치가 단층대와 가까운 경우 작은 주입수 압력분포(<0.1 MPa)로도 단층대의 파괴와 전단변형을 일으킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서 소개한 수치해석기법은 수리자극을 통한 지열저류층 개발 시 유도지진의 분포와 규모를 실제 유체주입작업전에 예측할 수 있게 함으로써 지열에너지개발 분야에서 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 과학교육연구지
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• 제42권2호
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• pp.95-105
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• 2018

이 연구의 목적은 생체 모방 기반 융합 학습 모델을 이용하여 골격근의 구조 및 수축 메커니즘에 대한 디지털 교과서를 개발하는 것이다. 골격근의 구조 및 수축 메커니즘 단원은 고등학교 생명과학I에 포함된 내용이다. 융합 학습 모델은 3D 모델링 및 프린팅을 포함하는 3단계의 생체 모방 기반 융합 학습(Exploration-Design-Implementation)으로 설계되었다. 개발된 디지털 교재는 8차시로 구성되어 있는데, 골격근 탐색, 스케치 앱과 3D 모델링을 이용한 골격근 모방 창의적 설계 2개 차시, 3D 프린팅을 이용하여 설계안의 융합적 구현, 근수축의 탐색, 스케치 앱과 3D 모델링을 이용한 근수축 모방 창의적 설계 2개 차시, 3D 프린팅을 이용하여 설계안의 융합적 구현 등으로 구성되었다. 각 차시는 대화 형 및 모바일 학습을 위해 갤러리 위젯, 미디어 위젯, 프레젠테이션 위젯, 스케치 위젯, 클라우드, 설문 위젯 및 평가 위젯의 컨텐츠를 포함하고 있다. 개발 된 디지털 교과서를 고등학생 20 명에게 투입한 결과 학생들의 생명과학 학습에 효과가 긍정적인 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 개발된 생체 모방 기반 융합 학습 디지털 교재는 학생들의 창의적 설계 및 구현 능력의 향상에서 효과적인 학습자료로 평가되었다. 이러한 결과를 볼 때 디지털 교재는 학생들의 흥미와 생명과학에 대한 자기주도적 학습에 유용한 자료임을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.63-71
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• 2020

본 논문에서는 최근 가장 신뢰도 높은 인공지능 탐지 알고리즘인 YOLOv3와 EfficientDet을 이용한 화재 탐지 기술과 문자, 웹, 앱, 이메일 등 4종류의 알림을 동시에 전송하는 알림서비스 그리고 화재 탐지와 알림서비스를 연동하는 AWS 시스템을 제안한다. 우리의 정확도 높은 화재 탐지 알고리즘은 두 종류인데, 로컬에서 작동하는 YOLOv3 기반의 화재탐지 모델은 2000개 이상의 화재 데이터를 이용해 데이터 증강을 통해 학습하였고, 클라우드에서 작동하는 EfficientDet은 사전학습모델(Pretrained Model)에서 추가로 학습(Transfer Learning)을 진행하였다. 4종류의 알림서비스는 AWS 서비스와 FCM 서비스를 이용해 구축하였는데, 웹, 앱, 메일의 경우 알림 전송 직후 알림이 수신되며, 기지국을 거치는 문자시스템의 경우 지연시간이 1초 이내로 충분히 빨랐다. 화재 영상의 화재 탐지 실험을 통해 우리의 화재 탐지 기술의 정확성을 입증하였으며, 화재 탐지 시간과 알림서비스 시간을 측정해 화재 발생 후 알림 전송까지의 시간도 확인해보았다. 본 논문의 AI 화재 탐지 및 알림서비스 시스템은 과거의 화재탐지 시스템들보다 더 정확하고 빨라서 화재사고 시 골든타임 확보에 큰 도움을 줄 것이라고 기대된다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.73-92
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• 2022

본 연구는 기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 모형을 개발하고자 한다. 이에 개별 접근을 통한 데이터 검색 대신 통합된 검색 환경을 제공하는 것이 필요하며, 이를 위한 국정과제서비스 모형 구축을 4가지 모형으로 제안하였다. 첫째, 국정과제서비스 시스템 운영 부문으로 인터페이스 측면, 전산 시스템 구상, 전자정보원 측면, 전산 시스템 구상을 제안하였다. 둘째, 국정과제서비스 정보원 부문으로 Linked Open Data 시스템 구상, 정책정보 시계열 서비스 시스템 구상, 국외 원문자료 번역서비스, 연구자 희망자료 확충을 제시하였다. 셋째, 국정과제서비스 홍보 부문으로 정책 이용자를 위한 홍보 강화, 사이트 브랜드 구축 및 홍보, SNS 채널 운영, 보조자료 활성화 강화, 외부 서비스에서의 접근성 강화를 제안하였다. 넷째, 국정과제서비스 협업 및 연계 부문으로 Open API, 클라우드 서비스, 해외도서관과의 정보 네트워크 확장을 제안하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.60-76
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• 2022

본 연구는 기상청에서 운용 중인 영국 the United Kingdom Earth System Model (UKESM)을 리눅스 클러스터에 설치하여 과거 28년 기간에 대해 적분을 수행하고, 추가적인 수치 실험을 수행하여 얻은 결과와 비교한다. 설치한 UKESM은 저해상도 버전이지만, 대류권 대기 화학-에어로졸 과정과 성층권 오존 화학 과정을 동시에 모의하는 United Kingdom Chemistry and Aerosol (UKCA) 모듈을 포함하고 있는 최신 버전이다. 본 연구에 사용된 UKCA가 포함된 UKESM (UKESM-UKCA)은 전체 대기에서의 화학, 에어로졸, 구름, 복사 과정이 연동된 모델이다. CMIP5 기존 배출량 자료를 사용하는 UKESM 기준 적분 수치 모의와 함께, 동아시아 지역 이산화황(SO₂) 배출이 기상장에 미치는 영향을 평가하기 위하여 CMIP5 SO2 배출량 대신 최신의 REAS 배출자료로 교체한 실험 적분 수치 모의를 수행하였다. 두 수치 모의의 기간은 모두 1982년 1월 1일부터 2009년 12월 31일까지 총 28년이며, 모델 결과는 동아시아 지역 에어로졸 광학 두께, 2-m 온도, 강수 강도의 시간 평균값과 시간 변화 경향의 공간 분포를 분석하고 관측자료와 비교하였다. 모델에서 얻어진 온도와 강수 강도의 공간 분포 패턴은 관측자료와 전반적으로 유사하였다. 또한 UKESM에서 모의된 오존 농도와 오존전량의 공간 분포도 위성 관측 자료와 분포 패턴이 일치하였다. 두 UKESM 실험 적분 모의 결과로 얻어진 온도와 강수 강도의 선형 변화 경향의 비교를 통해, 동아시아 지역 SO2 지면 배출은 서태평양과 중국 북부지역에 대한 온도와 강수량의 변화 경향에 중요한 요인임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터에서만 운용되던 UKESM이 리눅스 클러스터 컴퓨팅 환경에도 설치되어 운용이 가능하다는 점을 제시한다. 대기 환경 및 탄소순환을 연구하는 다양한 분야의 연구자들에게도 대기-해양-지면-해빙이 상호작용하는 UKESM와 같은 지구시스템모델이 활용될 가능성과 접근성이 높아졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권10호
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• pp.920-927
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• 2013

크로마키 방식에 의한 영상 합성은 색상 정보에 의해 전경 후경을 분리하기 때문에 객체 색상의 제약과 특정 스크린이 위치해 있어야 하는 공간의 제약이 있다. 특히 스테레오스코픽 3D 디스플레이를 위한 영상 합성은 크로마키 방식과는 달리 3D 공간에서의 자연스러운 영상 합성이 요구된다. 본 논문에서는 고해상도의 깊이 정보를 이용하여 깊이 키잉(depth keying) 방식에 의한 3D 공간에서의 스테레오스코픽 영상 합성을 제안하였다. 이를 위해 DSLR과 마이크로소프트사 키넥트 센서간의 카메라 캘리브레이션을 통해 고화질의 깊이 정보 획득 후 RGB 정보와의 정합 과정을 통해 3차원 데이터를 획득하였다. 깊이 정보에 의해 배경과 분리 된 객체는 3차원 공간에서의 포인트 클라우드 형태로 표현되어 가상 배경과 합성하였다. 이후 가상의 스테레오 카메라에 의해 Full HD 스테레오스코픽 비디오 합성 영상 획득 결과를 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제17권4호
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• pp.331-337
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• 2011

본 연구에서는 동북아시아 NOAA AVHRR 위성관측 16년간(1990-2005) 해양표면 수온영상을 이용하여 에러 값 제거와 결측 자료 보완을 위하여 마르코프 계수를 결정하였고, 이 값에서 현재 수온평년 값을 더하여 구름 없는 해양표면수온 생성 기법을 제시하였다. 마르코프 연쇄 모델의 결과에 의하면, 마르코프 계수는 해류가 강한 쿠로시오 해역 등이 해류가 약한 동해 북서부의 대부분 해역과 동중국해보다 그 계수가 상대적으로 낮게 나타났다. 평균 수온의 변동은 봄과 가을이 겨울과 여름에 비하여 분산이 크게 나타났고, 계절별 일간 수온 차이도 수온의 계절적 변동이 큰 봄과 가을이 여름과 겨울에 비하여 큰 지역적인 차이를 보였다. 그 지역적인 분포는 봄과 가을의 경우 전 해역의 대륙 인접부에서 대부분 크게 나타났고, 동해 극전선 남부해역과 쿠로시오해역에서는 난류에 의한 열수송으로 일간 수온의 차이가 작았다.