• 한국지구과학회지
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• 제43권6호
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• pp.691-711
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• 2022

지구 대기에 영향을 주는 거의 모든 인간활동과 자연현상을 수치적으로 담아내는 지구시스템모델은 기후 위기의 시대에 활용될 가장 진보한 과학적 도구이다. 특히 우리나라 기상청이 도입한 지구시스템모델인 Unified Model (UM)은 지구 대기 연구의 과학적 도구로써 매우 활용성이 높다. 하지만 UM은 수치 적분과 자료 저장에 방대한 자원이 필요하여 개별 연구자들은 최근까지도 기상청 슈퍼컴퓨터에만 UM을 가동하는 상황이다. 외부와 차단된 기상청 슈퍼컴퓨터만을 이용하여 모델 연구를 수행하는 것은 UM을 이용한 모형 개선과 수치 실험의 원활한 수행에 있어 효율성이 떨어진다. 본 연구는 이러한 한계점을 극복할 수 있도록 개별 연구자가 보유한 고성능 병렬 컴퓨터(리눅스 클러스터) 에서 최신 버전 UM을 원활하게 설치하여 활용할 수 있도록 UM 시스템 환경 구축 과정과 UM 모델 설치 과정을 구체적으로 제시하였다. 또한 UM이 성공적으로 설치된 리눅스 클러스터 상에서 N96L85과 N48L70의 두 가지 모형 해상도에 대하여 UM 가동 성능을 평가하였다. 256코어를 사용하였을 때, 수평으로 1.875° ×1.25° (위도×경도)와 수직으로 약 85 km까지 85층 해상도를 가진 N96L85 해상도에 대한 UM의 AMIP과 CMIP 타입 한 달 적분 실험은 각각 169분과 205분이 소요되었다. 저해상도인 3.75° ×2.5° 와 70층 N48L70 해상도에 대해 AMIP 한달 적분은 252코어를 사용하여 33분이 소요되는 적분 성능을 보였다. 또한 적분을 위해 사용된 코어의 개수에 비례하여 적분 성능이 향상되었다. 성능 평가 외에 29년 간의 장기 적분을 수행하여 과거 지상 2-m 온도와 강수 강도를 ERA5 재분석자료와 비교하였고, 해상도에 따른 차이도 정성적으로 살펴보았다. 재분석자료와 비교할 때, 공간 분포가 유사하였고, 해상도와 대기-해양 접합에 따라 모의 결과에서 차이가 나타났다. 본 연구를 통해 슈퍼컴퓨터가 아닌 개별 연구자의 고성능 리눅스 클러스터 상에서도 UM이 성공적으로 구동됨을 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.122-126
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• 2023

본 논문에서는 복합 미생물 배양기의 제어시스템을 제안하였다. 제안하는 제어시스템은 복합 미생물 배양기의 제어부, 통신부, 전원부, 제어시스템 등으로 구성된다. 복합 미생물 배양기의 제어부는 아날로그 신호와 디지털 신호의 변환, LCD 패널을 이용한 디스플레이, 수위센서, 온도센서, pH 농도센서 등과 같은 센서들의 신호 제어를 하도록 설계 및 제작한다. 사용하는 수위센서는 기존 수위센서가 거품과 같은 이물질 등으로 인해 측정이 어려운 문제점을 해결하고자 직진성이 우수한 IR 레이저 방식을 사용하여 정확한 수위 측정이 가능하도록 설계 및 제작한다. 온도센서는 열 저항 원리를 사용하여 측정함으로써, 높은 정확도와 누적 저항 오차가 없도록 설계하여 사용한다. 통신부는 2개의 LAN 포트와 1개의 RS-232 포트로 구성하여 복합 미생물 배양기에서 사용되는 LCD 패널, PCT 패널, 로드셀 컨트롤러 등의 신호를 제어부에 전달할 수 있도록 설계 및 제작한다. 전원부는 제어부와 통신부가 원활하게 동작할 수 있도록 24V, 12V 5V 등 3개의 전압 공급 단자로 구성하여 전원을 공급하도록 설계 및 제작한다. 복합 미생물 배양기의 제어시스템은 PLC를 사용하여 pH 농도센서, 온도센서, 수위센서 등의 센서값과 배양에 사용되는 써큘레이션 펌프, 써큘레이션 밸브, 로터리 펌프와 인버터 로드셀 등의 동작을 제어한다. 제안된 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인인증기관에서 실험한 결과는 수위 측정감도의 범위가 -0.41mm~1.59mm로, 물 온도의 변화 폭이 ±0.41℃로 현재 상용으로 판매되는 제품들 성능보다 우수한 성능으로 동작됨이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 효용성이 입증되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.53-65
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• 2022

GNSS 위성측위시스템의 고도화에 따라 다채널 GNSS 수신기, 다 주파 외장안테나 및 모바일 앱(App)기반 공개형 측위해석 소프트웨어 등 사용자 부문에서도 정확성과 경제성을 반영한 하드웨어 및 운용 소프웨어의 모듈(Module)화가 구현되어 사용자의 목적에 따라 능동적 구성방식(DIY, Do it yourself)의 다채널 GNSS RTK 측위가 가능하다. 특히, Multi-GNSS 위성의 활용 인프라가 확대되고 다양한 모듈의 조합에 따른 활용·확대의 잠재성이 부각되면서 다채널 저가 GNSS 수신기 모듈의 활용에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 형태로 대중시장에 등장하고 있는 다채널 저가 GNSS 수신기를 검토하고 다채널 저가 GNSS 측위 모듈 기반 RTK 측량 시스템(이하, "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템")을 구성하여 행정안전부의 "주소정보시설 조사사업"의 활용 방안을 분석하고 활용 가능성을 평가하였다. 이를 위해 U-blox사의 F9P 칩셋, 안테나, GNSS 관측자료의 Ntrip 전송 및 RTK 측위용 해석 앱(App) 등 관련 모듈을 스마트폰을 매개로 조합, 저가형 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"을 구성하고 원형 궤적에 대한 동적측위 실시 및 주소정보시설을 대상으로 정적측위를 수행하였다. 실험대상지 내 고정점 5점을 대상으로 측지용 수신기 정적측량성과와 비교분석한 결과 평균 ± 1.2cm의 표준편차로 양호한 정적측량성과를 획득할 수 있었다. 또한, 드론영상 해석으로 구성한 정사영상 내 원형구조물의 외곽선에 대한 검사점과 저비용 RTK GNSS 수신기의 동적측량 궤적과 비교한 결과, 평균 ± 2.5cm의 표준편차로 매우 근접한 궤적 성과를 확인할 수 있었다. 특히, 주소정보시설에 적용한 결과, 고가의 상업용 측지형 수신기 대비 저렴한 비용으로 공간정보구축의 효용성을 검증할 수 있었으므로 지적분야에서 본 연구에서 구성한 "다채널 GNSS RTK 모듈 측위 시스템"의 다양한 활용성이 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.171-187
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• 2022

최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.

• 구강회복응용과학지
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• 제38권1호
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• pp.1-8
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• 2022

목적: 본 연구의 목적은 염화나트륨을 배합한 구중청량제의 치면세균막, 잇몸 염증 및 구취에 대한 효과를 임상시험을 통하여 평가하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 본 시험은 12주간 연구대상자에게 표준세치제를 이용하여 칫솔질을 하루에 총 3회를 실시하도록 하고, 칫솔질 후에 군별로 제공된 각각의 구중청량제를 입안에서 가글하고 뱉어내도록 교육하였다. 총 5회에 걸쳐 잇몸 염증 검사, 치면세균막 변화, 구취 검사를 시행하여 효능을 평가하였다. 본 연구의 수집된 데이터는 IBM SPSS Statistics 24.0을 이용하여 통계적으로 분석하였으며, 통계적 유의성 판단을 위한 기준으로 유의수준 0.05를 사용하였으며, 그룹 간 비교를 위한 2-sample t-test와 그룹 내 비교를 위한 paired t-test로 분석되었습니다. 결과: PMA 지수 측정결과 실험군의 대조군 대비 잇몸 염증 개선 효과율은 8주 후 107.63%, 12주 후 73.08%를 나타냈다. PHP index 측정 결과 실험군의 대조군 대비 프라그 개선 효과율은 8주 후 79.37%, 12주 후 74.06%를 나타났다. 실험군의 대조군 대비 구취 개선 효과율은 8주 후 65.06%, 12주 후 99.33%를 나타냈다. 결론: 이러한 연구 결과 염화나트륨 및 녹차 추출액, 일불소인산나트륨을 배합한 구중청량제를 사용할 경우 효과적인 잇몸 염증 완화효과를 기대할 수 있으며, 추가적으로 개선된 치면세균막 제거 효과 및 구취 제거 효과를 기대할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국과학예술포럼
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• 제20권
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• pp.147-158
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• 2015

본 연구는 공간디자인(Space Design)의 결과물로 마케팅 커뮤니케이션의 매개체인 산업전시 공간을 기업과 소비자 입장에서 접근하였고, 전문전시회 중 B to B 거래를 중심으로 진행하였다. 자본재, 요소, 관련 기술 및 소재 등을 공급하는 기업들의 전시회 참여 목적 및 공간디자인을 해석하여 공간디자인과 함께 어떤 요인을 고려해야 하는지 모색했다. 공간디자인과 참가업체 마케팅 간 상관관계를 분석하여 공간디자인이 마케팅에 미치는 직·간접적 효과를 도출하는데 목적을 두었다. 선행 연구결과로 입증된 전시회의 마케팅 효과에도 불구하고 전시회 참가비용은 기업에게 상당한 부담으로 작용하는 것이 현실이다. 특히, 참가비용 가운데 가장 많은 비중을 차지하는 부스디자인은 전시회 관람객이 참가기업의 부스 방문 시 고려하는 다양한 요인가운데 중요도가 떨어져 미치는 영향이 미비하였다. 전시회 참가기업의 업종에 관계없이 전시품의 수준이 부스 방문에 가장 중요한 고려 요인으로 꼽혔다. 업종별로도 부스디자인 수준이 부스 방문에 미치는 영향이 거의 없었다. 부스디자인이 참가기업의 호감도에는 긍정적 영향을 미쳤지만, 제품구입이나 참가업체와의 상담 및 계약, 가격에 미치는 영향은 극히 낮았다. 전시회의 마케팅 성공 여부는 부스디자인의 형태와 수준으로 판단하긴 어렵다. 오히려 높은 수준의 전시품과 구매력을 갖춘 관람객을 비롯하여 우수한 기술을 보유한 업체의 참가 등 전시회의 질적 우수성에 비중을 높여야 한다. 전시회의 높은 마케팅 효과를 감안하여 참가업체의 참가비용에서 공간디자인이 차지하는 비중을 적정하게 조절하여 전시회 참여를 확대하는 방안이 더욱 효과적이다. 전시회 관람객을 대상으로 분석한 본 연구의 한계성은 추후 전시회 참가업체 대상 연구로 보완이 필요하다.

• 기독교교육논총
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• 제74권
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• pp.107-134
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• 2023

연구 목적 : 본 연구의 목적은 기독교교육 현장에서 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능을 활용한 교육의 올바른 방향성 설정을 위한 기초를 제공하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 이론 및 문헌 연구로 인공지능의 역사적 발달과정을 통해 인공지능의 특징을 분석했고, 교육의 관점에서 인공지능을 활용한 융합적 교육과 현재 우리나라의 정책적 방향성을 분석했다. 이를 통해 인공지능 시대의 기독교교육의 방향성을 고찰했다. 특히 연속성(continuity)과 변화(change)의 관점으로서 시대가 변해도 기독교교육이 본질적인 연속성을 가지고 지켜나가야 하는 교육목적과 시대상을 반영해 변화되어야 할 교육과정 및 교수학습방법에 대해서 고찰했다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결론으로서 인공지능 시대 인공지능을 활용한 교육이라 할지라도 기독교교육의 근본적인 목적을 상실해서는 안 될 것이다. 인공지능을 활용한 교육은 하나님께서 허락하신 사명을 높일 수 있는 도구로서의 역할을 감당하게 해야 할 것이다. 그렇기에 기독교교육은 성경에 근거한 하나님 중심의 교육으로서 창의-융합적 그리스도인 양육을 목적으로 해야 할 것이다. 이를 위해 온라인과 오프라인 학습공간이 융합된 인공지능 기반의 하이브리드 교육환경과 메타버스 교육환경을 적극적으로 활용한 교육환경을 학습자들에게 제공해 줄 수 있어야 할 것이다. 또한 학습자들의 학습 몰입도 및 효과성을 높이기 위해 앞선 교육환경을 적극적으로 반영한 인공 지능 기반 에듀테크를 활용할 수 있어야 할 것이다. 그리고 마지막으로 생동력있는 지식을 가진 그리스도인을 양육하기 위해서 학습자의 적극적인 참여와 협업, 탐구와 성찰의 과정을 통해 지식과 삶의 일치를 추구하는 구성주의 인식론을 근거 이론으로 하는 다양한 교수학습방법의 적용이 필요할 것이다. 이런 접근은 삶의 경험과 지식의 일치를 통해 믿음과 배움의 전체적인 융합을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.305-330
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• 2023

쉴드TBM 터널은 NATM 터널과 달리 라이닝이 세그먼트로 분절되어 있다. 따라서 라이닝에 동일 하중이 발생되어도 NATM 터널 라이닝과 쉴드TBM 터널 라이닝의 응력 분포가 다르게 발생된다. 쉴드TBM 터널에서 라이닝에 발생되는 응력을 분석하는 대표적 방법은 연결부를 고려하지 않는 강성일체법과 링간 이음 및 세그먼트 연결을 고려하는 2링 빔스프링 모델이 있다. 본 연구는 라이닝 분절 Segmentaion을 고려한 Break-joint Mode 해석 방법이지만 세그먼트 라이닝 연결부의 구조적 역할을 고려하지 않고 마찰력 성분인 수직강성과 전단강성 만 도입된 쉘 인터페이스 요소를 이용한 모델링을 적용하여 진동하중 발생 시 라이닝의 응력 및 변위에 대한 응답결과를 분석했다. 토압 등 정적 하중에 대해 천 정부에서 가장 큰 응력이 발생되는 강성일체법과 달리 본 연구의 해석방법에 의해 발생된 세그먼트 라이닝 응력 분포는 세그먼트 연결부가 집중된 천정부 Key 세그먼트에서 가장 작은 응력이 발생하였고 연결부를 경계로 응력의 분포가 뚜렷이 구분되었다. 그리고 정적 해석 결과는 강성일체법에 발생된 라이닝 응력이 본 연구 방법에 의해 발생된 세그먼트 라이닝의 응력에 비해 최대 7배의 큰 응력이 발생되었다. 이러한 결과는 세그먼트 연결부를 고려한 기존의 2링 빔-스프링 모델의 응력분포 양상과 일치하는 결과다. 그러나 열차 진동하중에 대한 응력값은 Break-joint Mode로 해석한 본 연구방법의 응력이 강성일체법에 비해 더 큰 응력을 발생되었다. 이는 짧은 부재들의 조합으로 이루어진 세그먼트 Ring이 원주방향으로 일체로 되어 부재의 길이가 상대적으로 더 긴 강성일체법 결과에 비해 더 작은 응력이 발생되는 정역학적 개념과 상이한 결과다. 진동하중에 대해 Break-joint Mode에서 세그먼트 라이닝에 응력이 더 크게 발생된 원인은 부재의 고유주기, 감쇠비 등 동역학적 요인의 차이보다는 열차 진동하중에 대해 라이닝에 발생되는 변위의 차이에 기인하는 것으로 판단되지만 이에 대한 증명은 추후의 과제로 남겨두었다. 본 연구 방법의 Break-joint Mode를 이용하면 정지상태의 열차 하중에 의해 발생되는 라이닝의 응력과 변위값을 비교하여 쉴드TBM 터널의 충격계수(DIF)를 비교적 간단하게 추정할 수 있다. 본 연구는 쉴드TBM 터널의 Segmentaion을 고려한 3차원 모델링으로 추후 지진파 등 다양한 하중조건의 검토를 통해 기존 해석방법 결과와 비교하여 모델링의 추가적 신뢰성을 확보할 필요가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.