• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.63-74
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• 2020

The assembly of modular construction requires a series of thoroughly-considered decisions for crane lifting including the crane model selection, crane location planning, and lift path planning. Traditionally, this decision-making process is empirical and time-consuming, requiring significant human inputs. Recently, research efforts have been dedicated to improving lift planning practices by leveraging cutting-edge technologies such as automated data acquisition, Building Information Modelling (BIM) and computational algorithms. It has been demonstrated that these technologies have advanced lift planning to some degree. However, the advancements tend to be fragmented and isolated. There are two hurdles prevented a systematic improvement of lift planning practices. First, the lack of formalized lift planning workflow, outlining the procedure and necessary information. Secondly, there is also an absence of a shared information environment, enabling storages, updates and the distribution of information to stakeholders in a timely manner. Thus, this paper aims to overcome the hurdles. The study starts with a literature review in combination with document analysis, enabling the initial workflow and information flow. These were contextualised through a series of interviews with Australian practitioners in the crane-related industry, and systematically analysed and schematically validated through an expert panel. Findings included formalized workflow and corresponding information exchanges in a traditional lift planning practice via a Business Process Model and Notation (BPMN). The traditional practice is thus reviewed to identify opportunities for further enhancements. Finally, a BIM-based lift planning workflow is proposed, which integrates the scattered technologies (e.g. BIM and computational algorithms) with the aim of supporting lift planning automation. The resulting framework is setting out procedures that need to be developed and the potential obstacles towards automated lift planning are identified.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.61-67
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• 2023

5G의 도래와 스마트 디바이스의 급격한 증가는 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)의 중요성을 부각시켰다. 이런 흐름 속에서, 특히 계산 집약적이고 지연시간에 민감한 애플리케이션의 효과적인 처리가 큰 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 이러한 도전 과제를 해결하기 위해 확률적인 MEC 환경을 고려한 새로운 태스크 오프로딩 전략을 연구한다. 먼저 동적인 태스크 요청 빈도와 불안정한 무선 채널 상태를 감안하여 차량의 전력 소모와 지연시간을 최소화하는 방안을 제시한다. 그리고 심층 강화학습(DRL) 기반의 오프로딩 기법을 중심으로 연구를 진행하였고, 로컬 연산 및 오프로딩 전송 전력 사이의 최적의 균형을 찾기 위한 방법을 제안한다. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)와 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 차량의 전력 사용량과 큐잉 지연시간을 분석하였다. 이를 통해 차량 기반의 MEC 환경에서의 최적의 성능 향상 전략을 도출 및 검증하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제37권1호
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• pp.65-72
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• 2024

Water ingress poses a common and intricate geological hazard with profound implications for tunnel construction's speed and safety. The project's success hinges significantly on the precision of estimating water inflow during excavation, a critical factor in early-stage decision-making during conception and design. This article introduces an optimized model employing the gene expression programming (GEP) approach to forecast tunnel water inflow. The GEP model was refined by developing an equation that best aligns with predictive outcomes. The equation's outputs were compared with measured data and assessed against practical scenarios to validate its potential applicability in calculating tunnel water input. The optimized GEP model excelled in forecasting tunnel water inflow, outperforming alternative machine learning algorithms like SVR, GPR, DT, and KNN. This positions the GEP model as a leading choice for accurate and superior predictions. A state-of-the-art machine learning-based graphical user interface (GUI) was innovatively crafted for predicting and visualizing tunnel water inflow. This cutting-edge tool leverages ML algorithms, marking a substantial advancement in tunneling prediction technologies, providing accuracy and accessibility in water inflow projections.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.15-33
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• 2021

화상병이란 erwinia amylovora라는 강한 전염성을 보유하고 있어 감염 시 1년 내에 과수를 고사시키며 그 중심으로 반경 500m이내에 과수 재배를 불가능하게 만드는 세균성 바이러스이다. 이 화상병은 과수의 잎과 가지를 진한 갈색 또는 검은색으로 변색시키기 때문에 분광학적으로 검출이 가능하다고 판단되며 이는 다중분광센서를 탑재한 무인기를 이용하는 것이 효율적이다. 그러나 다중분광센서는 적은 중심 파장과 함께 넓은 반치전폭(FWHM)을 가지고 있어 화상병에 가장 민감하게 반응하는 파장 대역을 파악하기 어렵다. 그렇기 때문에, 본 논문에서는 화상병에 감염된 잎과 가지와 비감염된 잎과 가지의 초분광 이미지를 5 nm FWHM으로 취득한 후 각각 10 nm, 25 nm, 50 nm와 80 nm FWHM로 평준화한 후 샘플을 7:3, 5:5와 3:7의 비율로 훈련데이터와 검증데이터로 나누어 의사결정트리 기법으로 최적의 파장을 선정하고 overall accuracy (OA)와 kappa coefficient (KC)를 이용한 분류 정확도 평가를 통해 배나무 화상병 검출가능성을 확인하였다. 화상병에 감염 및 비감염된 잎과 가지의 초분광 반사율을 비교한 결과, green, red edge 및 NIR 영역에서 차이가 두드러지게 나타났으며 첫 번째 분류 노드로 선택된 파장 영역은 대체로 750 nm와 800 nm였다. 잎과 가지 영역의 영상데이터를 의사결정트리 기법을 이용하여 분류정확도를 종합적으로 비교한 결과, 50nm FWHM 인 4개 대역(450, 650, 750, 950nm)은 10nm FWHM인 8개 대역(440, 580, 660, 680, 680, 710, 730, 740nm)의 분류 정확도 차이가 OA에서 1.8%와 KC에서 4.1%로 나타나 더 낮은 비용의 밴드패스필터인 50nm FWHM을 이용하는 것이 더 유리하다고 판단된다. 또한 기존의 50nm FWHM 파장대역들에 25nm FWHM파장대역들(550, 800nm)을 추가하는 것을 통해 화상병 검출뿐만 아니라 농업에서 다양한 역할을 수행할 수 있는 다중분광센서를 개발할 수 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.57-76
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• 2017

최근 정보 기술의 발전 속도가 매우 빠르게 변화하고 있다. 스마트폰과 태블릿 같은 IT 기기에서 이런 변화들이 두드러지고 있다. 이전의 IT 기기들은 기능상의 혁신과 진보를 통해 소비자들을 끌어들였지만, 현재는 IT 제품 상에서 기능상 발전과 혁신은 둔화되었다. 기능상 차별점이 줄어든 시점에서 기업들은 외관과 디자인적 측면에서 차별화를 시도하고 있다. 스마트폰의 외관적 변화를 반영하듯 소비자들도 성능보단 디자인을 스마트폰 구매의 중요 요인으로 삼고 있다. 스마트폰은 패션 아이템의 하나로 자리매김하게 되었고, 스마트폰의 디자인과 외형이 지속적으로 중요해짐에 따라 해당 제품에 대해 소비자들이 느끼는 디자인 가치가 무엇인지도 중요해졌으며, 무엇에 영향을 받는지도 중요해졌다. 소비자들이 느끼는 가치가 중요해짐에 따라 소비자들이 해당제품의 디자인에 대해 평가하는 메커니즘을 밝힐 필요성이 존재하며, 적절한 가치를 전달하기 위해 디자인을 평가할 수 있는 모형이 필요하다. 디자인과 관련한 기존 연구들은 소비자들의 인지와 가치 부분에 초점을 맞추어 연구를 하였지만, 제품 속성 자체에 대한 부분은 고려하지 않은 경향이 있으며, 제품이 갖고 있는 객관적인 속성들에 따라 소비자들의 인지가 변화하는 과정과 최종적으로 느끼는 가치에 대한 메커니즘을 밝힌 연구는 부재한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 스마트폰 제품이 갖고 있는 객관적 속성인 제품 속성과 객관적 속성을 통해 느끼는 소비자들의 인지, 가치에 대해 평가할 수 있는 메커니즘을 설계하고, 이를 평가할 수 있는 3단계 디자인 평가 모형을 제시하려 한다. 3단계 디자인 평가 모형은 제품 속성, 인지 속성, 소비자 가치까지 모든 단계를 고려한 정량화된 모형으로 스마트폰 분야만이 아닌 사용자경험 분야에 전반적으로 적용 가능할 것으로 기대하며, 기업이 갖고 있는 소비자 데이터와 결합한다면, 특정 소비자층을 겨냥한 제품 생산 및 설계가 가능한 지능형 디자인 가치 평가 모형으로 발전할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.317-326
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• 2019

본 연구는 초분광 영상을 이용하여 간척지에서 주로 발생하는 염해 및 한해를 봄감자의 주요 생육단계에서 판별할 수 있는지를 검토하는 것이다. 영양생장기(VP), 괴경형성기(RFP) 및 괴경비대기(RGP)에 취득한 초분광 영상 내 봄감자 캐노피 영역의 반사율과 반사율의 불균일성을 최소화하기 위해 밴드 비로 변환하였다. 소형 다중분광 영상센서 개발을 고려하여 FWHM 5 nm의 단일 밴드를 상용화되어있는 밴드패스필터 기준으로 10 nm, 25 nm와 50 nm 평준화한 후 똑같이 밴드 비로 변화하였다. 의사결정트리법을 이용하여 각 FWHM에서 염해 판별에 유의한 단일 밴드 및 밴드 비를 추출하였고 그 분류 정확도는 OA와 KC로 나타내어졌다. 염해, 한해 및 정상 여부를 분류하기 위해 선택된 밴드는 최소 3개에서 최대 13개로 모든 FWHM에서 OA 66.7%와 KC 40.8% 이하의 정확도를 나타내었다. 괴경비대기(RGP)에서만 공통으로 440 nm가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 영양생장기(VP)에는 530 nm 또는 540 nm, 괴경비대기(RGP)에서는 추가로 710 nm 또는 720 nm가 선택되었다. 영양생장기(VP)에 비해 생식생장기(RFP 및 RGP)에 분류 정확도가 높지만 상용화가 용이한 10nm 이상의 FWHM에서 OA 및 KC값이 각각 78.7%, 57.7% 이하로 나타났다. 밴드 비를 이용하여 염해, 한해 및 정상을 분류하기 위해 선택된 밴드 비는 최소 2개에서 최대 6개로 원래 밴드(5 nm FWHM)의 비를 이용할 경우 생육 시기 및 FWHM에 관계없이 OA 및 KC가 95% 이상으로 나타났다. 영양생장기에서 FWHM에 관계없이 790 nm와 800 nm의 비가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 각 생육단계에서 Red, Red-edge 및 NIR 영역에서 유사밴드가 선택되었다. 모든 생육 시기에서 10 nm의 FWHM을 가진 3개 이하의 밴드 비를 이용한다면 OA 91.3%와 KC 85.0% 이상의 분류 정확도로 봄감자의 염해, 한해 및 정상여부판별이 가능할 것으로 판단된다. 이 결과는 넓은 면적에서 염해 및 한해 피해를 받은 작물 필지를 소형 다중 분광 카메라로 판별하여 빠르고 유연하게 제염기술을 투입하거나 그 피해 대책을 위한 정책 활용에 이용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.

• 한국임상수의학회지
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• 제33권5호
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• pp.278-285
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• 2016

Epidemiological studies have shown the association between transportation of live animals and the potential transmission of infectious disease between premises. This finding was also observed in the 2014-2015 foot-and-mouth disease (FMD) outbreak in Korea. Furthermore, slaughterhouses played a key role in the global spread of the FMD virus during the epidemic. In this context, in-depth knowledge of the structure of direct and indirect contact between slaughterhouses is paramount for understanding the dynamics of FMD transmission. But the social network structure of vehicle movements to slaughterhouses in Korea remains unclear. Hence, the aim of this study was to configure a social network topology of vehicle movements between slaughterhouses for a better understanding of how they are potentially connected, and to explore whether FMD outbreaks can be explained by the network properties constructed in the study. We created five monthly directed networks based on the frequency and chronology of on- and off-slaughterhouse vehicle movements. For the monthly network, a node represented a slaughterhouse, and an edge (or link) denoted vehicle movement between two slaughterhouses. Movement data were retrieved from the national Korean Animal Health Integrated System (KAHIS) database, which tracks the routes of individual vehicle movements using a global positioning system (GPS). Electronic registration of livestock movements has been a mandatory requirement since 2013 to ensure traceability of such movements. For each of the five studied networks, the network structures were characterized by small-world properties, with a short mean distance, a high clustering coefficient, and a short diameter. In addition, a strongly connected component was observed in each of the created networks, and this giant component included 94.4% to 100% of all network nodes. The characteristic hub-and-spoke type of structure was not identified. Such a structural vulnerability in the network suggests that once an infectious disease (such as FMD) is introduced in a random slaughterhouse within the cohesive component, it can spread to every other slaughterhouse in the component. From an epidemiological perspective, for disease management, empirically derived small-world networks could inform decision-makers on the higher potential for a large FMD epidemic within the livestock industry, and could provide insights into the rapid-transmission dynamics of the disease across long distances, despite a standstill of animal movements during the epidemic, given a single incursion of infection in any slaughterhouse in the country.

• 유통과학연구
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• 제10권1호
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• pp.5-10
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• 2012

본 연구는 보상프로그램의 구성에 관한 연구이다. 이를 위해 재무가치적 보상프로그램과 서비스 가치적 보상프로그램에 대한 관여수준별 선호도를 분석하였다. 또한 보상 프로그램의 평가모드(SE, JE)에 따라 선호도가 어떻게 달라지는지를 파악하였다. 실험결과 관여수준에 따라 보상프로그램에 대한 선호도는 일부 차이를 보이고 있으며 결합된 보상프로그램에 대한 선호도가 높게 나타나고 있었다. 여기서 특이한 점은 재무적 보상프로그램에 서비스 보상프로그램이 결합되는 경우에 고객들은 보상프로그램에 대해 보다 더 높은 선호도를 보이고 있어, 기존 재무보상 중심에서 벗어나 서비스 보상프로그램에 대한 관심을 제고시킬 필요가 있다. 이는 기존 기업들이 비용에 대한 부담을 갖고 있으면서도 비차별적이로 획일적인 보상프로그램을 진행하는 방식에서 새로운 보상프로그램을 구성하는 계기가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국환경생태학회지
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• 제33권4호
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• pp.472-480
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• 2019

도심지 내 미세먼지 저감 식재를 위한 식물 소재 선정 시에는 식물의 흡착 기능에 영향을 미치는 식물의 잎 모양, 질감, 수피의 형태 등 형태적 특성을 종합적으로 고려하여 선정하여야 한다. 그러나 지금까지 식물을 통한 미세먼지 저감에 대한 연구는 식물의 흡착 기능보다 흡수 기능에 대한 연구가, 실외식물보다 실내식물인 관엽식물을 대상으로 한 연구가 주로 진행되어 왔다. 특히, 미세먼지 저감 수종 선정 기준이 구체적이지 않아 미세먼지 저감 식재를 위한 식물 소재 선정 기준에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 퍼지다기준 의사결정법(Fuzzy MCDM)을 활용하여 미세먼지 저감에 영향을 미치는 8가지 지표 항목에 대한 우선순위를 도출하고 도심 내 미세먼지 저감 식재를 위한 수종 선정 기준을 마련하였다. 이를 위하여 미세먼지 관련 분야 전공자와 미세먼지 관련 연구 경험자들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사 분석 결과, 미세먼지 저감에 영향을 미치는 지표 항목 중 잎 면적과 수종의 종류가 가장 높은 순위를 나타냈다. 그리고 잎 표면의 거칠기, 수고, 성장 속도, 잎의 복잡성, 잎 가장자리 형태, 수피 특징 순서로 우선순위가 높게 나타났다. 잎 표면이 거친 수종을 선정할 경우에는 잎에 털이 있고, 광택이 나며, 왁스층이 있는 수종을 우선적으로 선정하는 것이 좋다. 잎의 형태를 고려할 경우, 단일 잎보다 3종 혹은 2종 잎과 손바닥 형태의 잎을 선정하고, 잎의 가장자리는 밋밋한 모양보다는 톱니 모양의 잎을 선별하여 공기 중의 미세먼지가 잎의 표면에 흡착되는 표면적 비율을 높아지게 할 필요가 있다. 수피의 특성을 고려할 경우에는 피목이나 무늬종보다는 코르크층이 있고 껍질이탈이나 갈라짐이 관찰되거나, 앞으로 관찰될 가능성이 높은 수종을 선정하는 것이 바람직하다. 본 연구는 도심 내 미세먼지 저감을 위한 식재계획 시 식물의 미세먼지 흡착 기능에 영향을 미치는 식물의 형태적 특성을 중심으로 식물 소재 선정 기준에 대한 우선순위를 제시하였다는 것에 의의가 있다. 본 연구에서 도출한 결과는 도심지 내 수목 식재 계획을 위한 수종 선정 시 기초 자료로서 활용될 수 있을 것이다.