• 한국건축시공학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-148
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• 2022

본 연구는 레디믹스트 콘크리트의 환경성적표지 현황 조사와 이를 통한 레디믹스트 콘크리트 규격, 생애주기, 권역별 탄소배출량 특성 분석을 목적으로 한다. 이를 위해 콘크리트 산업의 탄소배출량 산정이 요구되고 있는 관련 인증제도를 분석하고, 레디믹스트 콘크리트 제품의 탄소배출량 현황분석을 위해 전과정평가 기법에 기반한 EPD 인증을 받은 제품군을 대상으로 하여 레디믹스트 콘크리트의 활성화 정도를 분석하였다. 또한 레디믹스트 콘크리트 제품의 생애주기별 탄소배출량 분석, 규격별 탄소배출량 분석, 권역별 탄소배출량 분석을 수행하여 각 특성에 따른 탄소배출량 추이를 검토하였다. 분석결과 생애주기별 탄소배출량은 제조전단계가 99% 수준을 나타냈으며, 18MPa에서 40MPa로 증가할수록 탄소배출량도 증가하는 추세를 보였다. 단, 동일 규격이라고 하더라도 수도권의 탄소배출량이 남부지역 대비 높은 탄소배출량을 나타냈다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.109-116
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• 2022

본 논문에서는 센서 시스템에 유입된 60Hz 라인 주파수 잡음의 영향을 효과적으로 제거하기 위한 상태 변수 필터(state variable filter, SVF) 구조의 대역 억제 필터(band rejection filter, BRF)를 제안한다. 기존 SVF 구조의 BRF는 추가적인 연산 증폭기(operational amplifier, OPAMP)를 사용하여 저역 통과 필터(low pass filter, LPF) 출력과 고역 통과 필터(high pass filter, HPF) 출력 간의 합 또는 입력 신호와 대역 통과 필터(band pass filter, BPF) 출력 간의 차를 구함으로써 구현한다. 따라서 BRF의 신호 감쇄를 결정하는 노치 주파수(notch frequency)와 노치 깊이(notch depth)가 신호의 합 또는 차를 구하는데 사용한 저항의 허용 오차(tolerance)에 크게 의존된다. 반면에 제안 된 BRF는 SVF 구조 내에 BRF 출력이 자연발생적으로 형성되기 때문에 각 포트 간의 조합이 필요 없게 되어 기존 BRF와 달리 노치 주파수와 노치 깊이가 저항의 허용 오차에 영향을 받지 않는다. 제안된 BRF의 노치 주파수는 59.99Hz이며 몬테 카를로 시뮬레이션 결과를 통해 저항의 허용 오차에 전혀 영향을 받지 않는 것을 확인할 수 있었다. 노치 깊이도 평균 -42.54dB, 표준편차 0.63dB를 가져 BRF로서 정상적인 동작이 가능함을 확인하였다. 또한 제안된 BRF를 가지고 60Hz 잡음에 간섭이 된 심전도 신호에 대하여 잡음 필터링을 적용한 결과를 보여주었으며 60Hz 잡음이 적절하게 억제되는 것을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권2호
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• pp.254-261
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• 2022

모든 선박은 충돌을 피하기 위해 안전속력을 준수하여야 하고, 우리나라 영해 및 내수에서 속력의 제한규칙을 준수하여야 한다. 그리고 선박교통관제사는 선박이 안전속력과 속력의 제한규칙을 준수하도록 적절히 관제하여야 한다. 국제해상충돌예방규칙에서 안전속력은 선박이 명시적으로 몇 노트의 속력으로 항행하여야 하는지 규정하고 있지 않다. 반면에 국내법에서는 교통안전특정해역 등에서 제한속력을 지정하여 이를 준수하도록 하고 있다. 이 속력의 제한규칙은 주로 대지속력을 기준으로 하고 있으나, 대수속력을 기준으로 하는 곳도 있다. 이 논문은 최근 5년간 발생한 해양사고와 제한속력 위반율에 대해 분석하였고, 국제해상충돌예방규칙상 안전속력, 국내외법상 속력의 제한규칙 및 해양안전심판원 재결 중 안전속력을 준수하지 아니한 사례에 대해 살펴보았다. 그 결과, 이 논문에서는 국내법상 속력의 제한규칙이 선박에서 해양사고 예방을 위해 반드시 준수되어야 한다는 것과 선박이 이 규칙을 준수하기 쉽고, 선박교통관제사가 선박을 적절히 관제할 수 있도록 대수속력으로 규정된 속력의 제한규칙을 대지속력으로 개정할 필요가 있다는 것을 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.17-28
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• 2022

현재 우리나라 해양 분야에서 사용되고 있는 GIS(Geographic Information System) 데이터 처리 제품 및 기술은 외산 응용 소프트웨어에 의존하고 있어, 갱신 비용 문제, 기술적 업데이트 문제, 특성 미반영 문제 등 다양한 장애 요소들이 존재한다. 한편 해양 GIS 데이터 처리를 위해 S-57의 문제점을 보완한 차세대 수로데이터 모델인 S-100 표준이 공통 해양 데이터 표준으로 선정되었다. 본 논문은 우리나라 해양 GIS 기술의 현황 및 문제점 진단과 국제수로기구(IHO : International Hydrographic Organization)의 차세대 수로데이터 모델 S-100 표준을 기반으로 GIS 소프트웨어 개발 방향을 제시하고자 한다. 국내 해양 GIS S/W 기술을 외산기술에 의존하고 있으며 한국형 해양 GIS 특화정보에 맞는 적용 기술이 어려운 상태이다. 따라서, 본 논문은 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술 개발 및 산업생태계 조성방안 연구를 통해서 한국형 GIS S/W개발 방향인 한국에 특화된 해양정보 가공 및 처리·분석도구 개발을 위한 맵핑 원천기술 개발과 해양 GIS 표준 프레임워크 제공을 통한 해양산업 생태계 기반조성 방안을 제시하고자 한다. 한국형 S-100 기반 해양 GIS 국산화 기술은 해양영토 관리, 해양자원의 개발 및 이용 등 타 국가 또는 타 분야와 발생 되는 정책적 문제에 대해 과학적인 의사결정에 역할을 할 것으로 기대된다.

• 청정기술
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• 제28권3호
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• pp.203-209
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• 2022

본 연구에서는 태양광 폐모듈 해체과정에서 회수한 실리콘을 재활용하여 기계구조용 메커니컬 실을 제조하는 공정에 대해 전과정평가 방법에 의한 환경성평가를 수행하였다. 재활용 실리콘은 고순도 정제 후 탄소와 반응시켜 β-SiC 입자로 합성하고 압축 성형, 소결 및 열처리를 거쳐 제품을 생산한다. 현장 데이터 수집 및 환경부 LCI DB를 활용하여 각 단계별로 자원고갈, 산성화, 부영양화, 지구온난화, 오존층파괴, 광화학산화물 등 6개 영역의 환경영향을 산정하였다. 영향범주 별 환경영향은 지구온난화 45 kg CO₂, 광화학산화물 2.23 kg C₂H₄으로 크게 나타났으며 가중화 분석결과 광화학산화물, 자원고갈 및 지구온난화에 의한 환경영향이 98.7%로 높은 기여도를 차지하였다. 원료 실리콘과 탄소를 미분쇄 혼합하는 습식공정과 β-SiC 과립화 공정이 주요한 환경영향 유발요인이므로 건식공정으로 전환 및 대기 배출되는 용매는 회수하여 재이용하는 시스템으로 개선이 필요하다. 폐모듈 실리콘의 재활용에 의해 자원고갈의 영향은 53.9%, 지구온난화는 60.7% 감소하며 가중화 결과 전체적인 환경영향이 27% 감소하는 것으로 분석되어 폐모듈 재활용은 자원절약과 탄소중립 실현의 주요 수단이 될 수 있음을 LCA 분석으로 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.333-342
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• 2022

본 논문에서는 GNSS-RTK 정확도에 근거한 측량기기 성능 기준 마련의 당위성 제기와 국제표준을 적용한 정확도 성능검사 방안 모색하기 위해 「ISO 17123-8」에 의한 현장시험 절차와 방법을 고찰하고 이 표준을 적용한 관측실험을 수행하였다. ISO 표준에 따라 간이시험과 완전시험 절차를 적용해 5개 기종 GNSS 수신기가 RTK 방식으로 취득한 수평·높이 좌표가 기준정확도 이상이 되는지와 이들 좌표 정확도의 동등 여부를 통계검정 하였다. 그 결과 동일 등급 GNSS 수신기라 할지라도 RTK 정확도가 통계적으로 차이가 있을 수 있고 상이한 등급 수신기들도 그 정확도는 동등할 수 있는 것으로 나타났다. 이로부터 본 연구에서는 GNSS 상시관측 인프라의 고도화로 급증하는 실시간 측량 수요 대처 및 새로운 형태와 특징을 갖는 GNSS 수신기 활용성 제고를 위해 RTK 정확도 기반 측량기기 성능 기준 마련과 검사 방법의 도입 필요성을 제기하였다. 여기서, GNSS-RTK 정확도 평가에는 「ISO 17123-8」 따른 관측 시험 중 완전시험법의 두 분산의 비를 비교해 시험정확도가 기준정확도 이상임을 검사하는 방법이 적합한 것으로 판단하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.99-107
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• 2021

우리는 무수히 많은 데이터 속에서 살고 있다. 다양한 데이터는 우리가 활동하는 모든 상황 속에서 만들어지는데 빅데이터 기술을 통해 데이터의 유의미를 발굴한다. 유의미한 데이터를 발굴하기 위해 많은 노력이 진행 중이다. 본 논문은 주성분 분석(Principal component analysis) 기법으로 시계열 데이터의 추이 및 예측을 통해 인간이 더 나은 선택을 가능케 하는 분석 기법을 소개한다. 주성분 분석은 입력된 데이터를 통해 공분산을 구성하고, 데이터의 방향성을 추론할 수 있는 고유벡터와 고윳값을 제시한다. 제안하는 방법은 비슷한 방향성을 갖는 시계열 데이터 집합에서 기준 축을 구성하고, 데이터 집합을 이루는 각 시계열 데이터들의 방향성이 기준 축과 이루는 사잇각을 통해 다음 구간에 존재하게 될 데이터의 방향성을 예측한다. 본 논문에서는 가상화폐의 추이를 통해 제시한 알고리즘의 정확도를 LSTM(Long Short-Term Memory)과 비교 검증한다. 비교/검증 결과 제안된 방법은 변동성이 큰 데이터에서 LSTM에 비해 상대적으로 적은 트랜잭션과 높은 수익(112%)을 기록하였다. 이는 상대적으로 정확하게 신호를 분석하여 예측했다는 의미로 볼 수 있으며, 보다 정확한 임계치 설정을 통해 더 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.147-155
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• 2022

본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.