효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.
중장기 기후예보는 기후역학모형의 비약적인 발전과 ENSO등의 기후현상에 대한 규명으로, 전세계적으로 정확성이 크게 향상되고 있어 중장기 유량예측의 중요한 실마리가 되고 있다. 본 연구에서는 우선 중장기 유량예측 향상을 위하여 국내에서 사용 가능한 기후정보, 즉 월간산업기상정보와 GDAPS(Global Data Assimilation and Prediction System)를 조사하고 그 정확성을 평가하였다. 월간산업기상정보와 GDAPS의 순별 예보에서 모두 초보예측보다 정확하였고 특히 갈수기보다는 홍수기에 정확성이 더 높게 나와 이 기간에는 기후예보로서 유효함을 확인하였다. 다음으로 기후예보를 이용하여 충주댐 유역에 대하여 유량예측을 수행하였다. 월간산업기상정보에서는 전체 시나리오, 교집합 시나리오, 합집합 시나리오로 나누어 유량예측에 적용하였다. 세 경우 모두 초보예측보다 평균예측점수가 높아 예측으로서 유효하였으며, 특히 홍수기에 교집합 및 합집합 시나리오의 평균예측점수가 전체 시나리오보다 높게 나타났다. GDAPS를 이용한 순별 유량예측의 경우에도 역시 갈수기보다 홍소기에 더 높은 정확성이 나타났다. 따라서 본 연구에서는 홍수기에 보다 정확한 기후예보를 사용하여 기상학적 불확실성을 줄인다면 월 유량예측의 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.
자동화 청성뇌간반응검사(automated auditory brainstem response; AABR)는 ABR 파형을 자동으로 검출하여 신생아의 청각선별검사에 사용되고 있다. 본 논문은 앙상블 평균된 ABR 파형에 대해서 롤의 정리를 이용한 새로운 자동화 ABR 파형 검출 알고리즘을 제안하였다. 정상 청력을 가진 신생아의 55개의 귀를 대상으로 30, 40, 50, 60 dBnHL의 다양한 강도를 가진 클릭 자극음에 대한 청성뇌간반응 파형을 측정하였다. 수동 검출법(manual detection method)과 제안된 자동 검출법을 이용하여 파형 III 과 V의 평균 잠복기(average latency time) 차를 분석하였는데, 동일한 파형(잠복기 차 < 0.2 ms)으로 관측되어 두 방법 간에는 유의한 차이가 없었다. 또한 미분 자동 검출법(automated detection method using derivative estimation)과 제안된 자동 검출법을 파형 III과 V로 판명될 후보 파형의 개수에 대해 비교하였다. 미분 자동 검출법에 비해 제안한 자동 검출법에서 후보 파형의 개수가 47 % 감소되어 검출되었다. 또한 수동 검출법에 대한 제안된 자동 검출법의 잠복기 오차율은 미분 자동 검출법에 비해 60 dBnHL의 자극강도에서 낮은 잠복기 오차율(<0.01 %)을 보였다. 따라서 제안된 알고리즘으로 청각전문가가 기존의 수동 검출 방법보다 객관적이고 정량적으로 파형 III과 V를 검출하고 표시할 수 있게 된 데에 의의가 있다.
본 논문에서는 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송 방식을 사용하는 등화형 동일 채널 중계기(Equalization Digital On-Channel Repeater: EDOCR)에 대한 실험실 테스트 결과를 기술하고, 그 결과를 분석한다. 캐나다 CRC(Communications Research Centre)에서 수행된 EDOCR실험실 테스트는 수신부 테스트, 송신부 테스트, 그리고 EDOCR 송수신 신호의 주파수 일치 여부 테스트로 구분된다. 수신부 테스트는 궤환 신호, 랜덤 잡음, 단일 에코, 다중경로 앙상블, NTSC와 DTV간섭 테스트 등을 포함하며, 송신부 테스트는 대역외 방사, 송신신호의 품질, 위상 잡음 테스트 등을 포함한다. 실험실 테스트 결과에 의하면, EDOCR 수신부는 $0\~11s$ 범위 내의 평균 5.5dB 궤환 또는 단일 에코 신호를 제거할 수 있으며, 랜덤 잡음에 대한 TOV(Threshold of Visibility)는 평균 18.6dB이다. 또한, EDOCR 송신부 출력 신호는 미국의 FCC(Federal Communications Commission) 규격을 만족하며, 송수신 신호의 주파수는 일치한다.
우리나라에서의 사료작물 생산면적이 제한적이기 때문에 미래의 기후조건에서 최적 재배 가능 지역을 중심으로 이탈리안 라이그라스와 같은 사료작물의 생산체계를 설계하는 것이 필요하다. 특히, 한반도를 대상으로 이탈리안 라이그라스의 재배 가능지역을 파악하는 것이 미래를 대비한 정책 결정에 도움을 줄 수 있다. 이번 연구에서는 기후자료를 기반으로 작물의 재배적합도를 예측하는 EcoCrop 모델을 사용하여 현재(1950~2000), 2020년대(2010~2039), 2050년대(2040~2069), 2080년대(2070~2099)의 이탈리안 라이그라스의 재배 가능지역을 분석하였다. 또한, 전구 기후모델인 CCCMA, CSIRO, UKMO-HadCM3, UKMO-HadGEM1, 그리고 NCAR 모델 등으로부터 얻어진 규모축소 기후자료를 활용한 앙상블 예측기법을 재배적합도 예측에 적용하여 미래 기후변화 조건에서의 불확실도를 낮추는 것을 시도하였다. 2050년대까지 이탈리안 라이그라스의 재배적합도는 남한과 북한 모두 크게 상승할 것으로 예측되었다. 예를 들어, 현재 기후조건에서 충청북도와 강원도에서 평균적인 재배적합도가 76.75와 44.77으로 낮게 예측되었지만 2020년대에 각각 16.2% 및 46.1% 증가하여 2080년대에는 모든 행정구역에서 평균적인 재배적합도가 90이상으로 나타날 것으로 예측되었다. 반면, 2080년대에 16개의 시 도 중 11개의 지역에서 재배적합도가 감소할 것으로 예측되었다. 북한의 경우 현재 기후조건에서 평균적인 재배적합도는 28.40으로 평균적인 재배적합도가 낮았다. 그러나 기후변화가 진행되면서 재배적합도가 크게 증가하여 2080년대에는 14개 행정구역 중 10곳에서 평균적인 재배적합도가 80 이상일 것으로 예측되었다. 특히 나선, 신의주 및 개성 인근 지역의 재배적합도가 크게 증가할 것으로 예측되어 이를 중심으로 수출을 위한 사료 생산단지 및 축산단지 조성이 가능할 것으로 예상되었다. 현재, 내한성 향상을 중심으로 이탈리안 라이그라스의 새로운 품종들이 개발 및 보급되고 있어 이러한 신품종을 대상으로 한 이모작 가능지를 구분하기 위해 품종별로 최적화된 모수를 활용한 재배적합도 예측지도를 작성연구가 연구가 필요할 것으로 사료되었다.
최근 국내에서 재배면적이 증가하고 있는 골드키위 해금의 개화시기를 예측할 수 있는 휴면시계모형의 모수를 추정하고 해금 주산지에서 미래 기후변화에 의한 개화시기의 변화와 불확실성을 전망하고자 본 연구를 수행하였다. 해금 개화시기 예측을 위한 휴면시계모형의 모수는 $6.3^{\circ}C$(base temperature, $T_b$), 102.5(chill requirement, $R_c$), 575(heat requirement, $R_h$)로 추정되었다. 2가지 방법으로 추정된 모수를 검증하였는데, 4개 표준기상관측소의 3년 동안(2013-2015)의 기상자료로부터 해금의 개화시기를 예측하고 25개 해금 노지 재배농가에서 수집된 2년 동안(2014-2015)의 관측 개화일과 비교한 결과 5.2일의 추정오차를 보였다. 또한 격자형 기후표면에 의해 계산된 격자형 개화시기 표면으로부터 25개 해금 노지 재배농가가 위치한 격자들의 예상 개화시기를 추출하여 비교한 결과, 3.4일의 추정오차를 보였다. 이 모수를 2021-2040년 동안의 6개 GCMs의 미래 기후변화 시나리오와 결합하여 해금의 미래 개화시기를 예측하였다. 전남 키위 주산지역에서 가장 빠른 개화시기는 4월 21일(111일), 가장 늦은 개화시기는 6월 2일(153일)로 나타났다. 6개 개별 GCM 중에서 RCP 4.5의 CanESM2과 GFDL-ESM2G, RCP 8.5의 HadGEM2-AO에서 20년 후 전남 키위 주산지역에서 해금의 개화시기는 현재보다 2-3일 단축될 뿐 현재와 큰 차이가 발생하지 않는 것으로 전망되었다. 그러나 RCP 4.5와 RCP 8.5의 6개 GCMs의 평균 미래 개화시기에서 현재보다 10일 이상 단축되고 현재와 같은 개화시기는 전북 및 충남 해안지역 등 북쪽으로 약 150km 이상까지 확대될 수 있는 것으로 전망되었다. 본 연구의 예비 결과는 국내 육종 과수의 생장발육 및 개화시기 예측 등을 위한 생물계절 연구와 기후변화에 대한 영향평가 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.
대체 에너지 기술 개발을 위해 지난 20년 동안 풍력 발전에 관련한 기술들이 축적되어왔다. 풍력 발전은 자연적으로 부는 바람을 에너지원으로 사용하므로 환경 친화적이며 경제적이다. 이러한 풍력 발전의 효율적인 운영을 위해서는 시시각각 변하는 자연 바람의 세기를 정확도 높게 예측할 수 있어야 한다. 풍속을 평균적으로 얼마나 정확하게 잘 예측하는지도 중요하지만 실제 값과 예측 값의 절대 오차의 최댓값을 최소화시키는 것 또한 중요하다. 발전 운영 계획 측면에서 예측 풍속을 통한 예측 발전량과 실제 발전량의 차이는 경제적 손실을 가져오는 원인이 되므로 유연한 운영 계획을 세우기 위해 최대 오차가 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 풍속 예측 방법으로 과거 풍속 변화 추세뿐만 아니라 기상청 예보와 시기적인 풍속의 특성을 고려하기 위한 경향 값을 반영하여 수치 예측 알고리즘으로 학습한 풍속 예보 모델을 제안한다. 기상청 예보는 풍력 발전 단지를 포함하는 비교적 넓은 지역의 풍속을 예보하지만 풍속을 예측하고자 하는 국소지점에 대한 풍속 예측의 정확도를 높이는데 상당히 기여한다. 또한 풍속 변화 추세는 긴 시간동안 관측한 풍속을 세세하게 반영할수록 풍속 예측의 정확도를 높인다.
진동하는 에어포일의 후류에 미치는 레이놀즈수의 영향을 조사하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. NACA 0012 에어포일은 1/4 시위를 기준으로 피칭운동을 하고, $\pm$6$^{\circ}$ 내에서 진동하도록 설정하였다. 진동하는 에어포일에서 후류를 측정하기 위하여 2축 열선풍속계가 사용되었고 연선 가시화 기법이 경계층을 관찰하기 위하여 사용되었다. 실험조건에서 자유흐름속도는 1.98, 2.83 그리고 4.03 m/s이며, 이를 근거로 한 레이놀즈수는 각각 $2.3{\times}10^4$, 3.3${\times}10^4$, 4.8${\times}10^4$이다. 모든 경우에 에어포일 진동수는 무차원 진동수 K=0.1에 맞게 조절되었다. 실험 결과, 피칭하는 에어포일의 경계층 및 후류 유동 특성은 레이놀즈수 2.3$\times$104, 3.3$\times$104 사이에서 크게 다르게 나타나며, 레이놀즈수 3.3${\times}10^4$와 4.8${\times}10^4$에서 유사하게 나타난다. 이것은 레이놀즈수 2.3$\times$104에서 비정상 분리가 크게 지연되기 때문이다.
진동하는 에어포일의 항력계수 변화에 미치는 레이놀즈수 영향을 조사하기 위한 실험적 연구가 수행되었다. NACA 0012 에어포일은 ${\pm}6^{\circ}$의 진동 진폭을 갖고, 1/4 시위를 기준으로 피칭운동을 하도록 하였다. 실험조건에서 자유흐름속도는 1.98, 2.83 그리고 4.03 m/s이며, 이를 근거로 한 시위길이 레이놀즈수는 각각 $2.3{\times}10^4$, $3.3{\times}10^4$, $4.8{\times}10^4$이다. 항력계수는 근접후류에서 2축 열선프로브(X-type, 55R51)로 측정된 평균속도 분포로부터 산출되었다. 레이놀즈수 2.3×104에서 항력계수는 음(-)의 댐핑(negative damping)을 보이며, 에어포일이 공기력에 의해 가진 될 수 있는 불안정한 상태를 나타내었다. 반면에 레이놀즈수가 $3.3{\times}10^4$에서 $4.8{\times}10^4$이다로 증가하면서 항력계수 곡선은 양(+)의 댐핑(positive damping)을 나타내었다. 따라서 항력계수 변화는 레이놀즈수 $2.3{\times}10^4$와 $4.8{\times}10^4$ 사이에 상당한 차이가 있다는 것을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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