• 한국과학교육학회지
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• 제29권2호
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• pp.168-178
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• 2009

이 연구에서는 학생들이 실험 결과를 그래프로 작성하는 과정에서 범하는 오류들을 과학 학업 성취도에 따라 조사했다. 중학교 1학년 145명을 대상으로 '기체의 압력과 부피의 관계'에 대한 그래프 작성 검사를 실시했다. 연구 결과, 대부분의 학생들이 그래프작성 과정에서 많은 오류를 보였으며, '변수의 잘못된 해석', '그래프 기본 요소의 잘못된 표기', '자료의 잘못된 사용'범주에서 총 12가지의 오류 유형이 나타났다. '막대그래프로 표현', '자료제시 순서대로 눈금 표기'오류 유형에서는 과학 학업 성취도가 높은 학생들에 비해 낮은 학생들의 발생 비율이 높았지만, '독립 종속 변수 반대로 표기', '자료 추가', '자료 삭제'오류 유형에서는 그 반대였고, 나머지 오류 유형에서는 과학 학업 성취도에 따른 발생 비율 차이가 작았다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.752-759
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• 2022

The instantiation of spaces as a discrete entity allows users to utilize BIM models in a wide range of analyses. However, in practice, their utility has been limited as spaces are erroneously entered due to human error and often omitted entirely. Recent studies attempted to automate space allocation using artificial intelligence approaches. However, there has been limited success as most studies focused solely on the use of geometric features to distinguish spaces. In this study, in addition to geometric features, semantic relations between spaces and elements were modeled and used to improve space classification in BIM models. Graph Convolutional Networks (GCN), a deep learning algorithm specifically tailored for learning in graphs, was deployed to classify spaces via a similarity graph that represents the relationships between spaces and their surrounding elements. Results confirmed that accuracy (ACC) was +0.08 higher than the baseline model in which only geometric information was used. Most notably, GCN was able to correctly distinguish spaces with no apparent difference in geometry by discriminating the specific elements that were provided by the similarity graph.

• ETRI Journal
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• 제29권3호
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• pp.381-389
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• 2007

In this paper we propose a graph-theoretic method based on linear congruence for constructing low-density parity check (LDPC) codes. In this method, we design a connection graph with three kinds of special paths to ensure that the Tanner graph of the parity check matrix mapped from the connection graph is without short cycles. The new construction method results in a class of (3, ${\rho}$)-regular quasi-cyclic LDPC codes with a girth of 12. Based on the structure of the parity check matrix, the lower bound on the minimum distance of the codes is found. The simulation studies of several proposed LDPC codes demonstrate powerful bit-error-rate performance with iterative decoding in additive white Gaussian noise channels.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제19권11호
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• pp.5-14
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• 2018

전 세계적으로 토목공사 현장에서 토사의 다짐작업은 중요한 공종 중 하나의 공종이다. 특히 도로공사에서의 다짐작업은 공사 후에도 부실시공과 밀접한 관계를 가지고 있으므로 매우 중요하게 평가된다. 현재는 여러 가지 다짐도 측정방법 중에 평판재하시험이나 모래 치환법에 의한 흙의 단위 중량 시험방법을 가장 많이 사용하고 있으나 많은 시간과 장비가 필요하며 인력도 많이 소모되어 경제성을 확보하지 못하고 있다. 본 연구에서는 중력에 의한 자유낙하 물체의 관입 깊이에 따라 다짐도 측정방법인 자유낙하 관입깊이별 다짐도 시험(Free-Fall Penetration Test, FFPT) 일명 휴대용 다짐도 측정기를 이용하여 현장실험을 실시하여 다짐도와 관입깊이 그래프를 작성하였고 낙하고 10cm에서 결정계수 값이 0.963으로 가장 정확도가 높았으며 그래프는 가로축과 세로축 모두 10진법 그래프로 작성하였으며, 허용오차범위는 관입깊이 기준으로 ${\pm}1.28mm$로 작성되었다. 휴대용 다짐도 측정기를 통하여 현장에서 간단하고 신속, 정확한 다짐도 측정이 가능하여 경제성 확보와 공정 관리가 편리하게 진행될 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제26권6호
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• pp.157-166
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• 2022

철근 콘크리트 구조 건설현장에서 육안 검사 방식으로 수행되는 현재 단계의 구조감리는 그 필요성에 비하여 매우 노동 집약적이기에 현실적으로 현장의 모든 상황을 파악하기에 제한적이며, 검사자의 주관성도 배제될 수 없다. 따라서 본 연구는 철근을 대상으로 한 구조감리의 효율성 개선을 위해 360° 카메라를 통해 수집한 RGB 및 Depth 데이터 기반 3D model을 이용하여 배근 간격을 도출하고 실측값과의 비교를 통해 정확도를 검증하였다. 소규모 현장(약 265 m²)의 12개 지점에 대해 계측을 수행하였으며, 지점당 스캔시간은 약 20초, 이동 및 설치시간을 포함한 총 계측 시간은 약 15분이 소요되었다. 계측된 데이터는 SLAM 알고리즘을 통하여 RGB-based 3D model과 3D point cloud model을 생성하였으며, 각각의 모델에서의 계측값을 실측값과 비교하여 정확도 검증을 진행하였다. RGB-based 3D model과 3D point cloud model은 각각 10mm, 0.1mm의 최소분해능을 갖으며, 각 모델로부터 계측된 철근의 배근 간격 은 의 오차는 최대 28.4%, 최소 3.1% (RGB-based 3D model) 최대 10.8%, 최소 0.3% (3D point cloud model)로 확인되었다. 본 연구를 토대로 추후 자동화 기반의 원격구조 감리 기술개발을 통하여 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.

• 대한환경공학회지
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• 제27권3호
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• pp.262-272
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• 2005

본 연구는 하구호 수질개선을 위한 유입하천정화 시설의 기초설계 자료를 마련하기 위한 일환으로 시작되었다. 조사대상 하천은 삽교호 유입 국가하천으로 도시관통 하천(곡교)과 농경지 관통하천(무한, 삽교)이었다. 3년 동안의 장기적인 수질관측결과 시기적으로 큰 변화를 나타내었다. 도시지역이나 농경지를 관통하는 하천에서 유량이 증가할수록 질소농도는 뚜렷이 감소하였다. 인 농도는 도시하천의 경우에는 질소와 마찬가지의 변화특성을 나타내었으나 반면에 농경지 유역하천의 경우에는 유량이 영향이 상대적으로 적었지만 유량이 크게 증가할 경우 오히려 크게 증가하였다. 그 이유는 강우에 따른 유량증가시 도시지역이나 농경지를 흐르는 하천수의 부유물질 농도는 크게 증가하지만 유출되는 부유물질의 화학적 특성이 전혀 다르기 때문으로 판단된다. 용존성 질소(dissolved-TN)는 대상하천에서 총질소의 약 $40{\sim}60%$를 차지하였으며 총인의 경우는 약 35% 가량이 용존성 인(dissolved-TP) 상태로 존재하였다. 하구호인 삽교호의 3개 유입하천에 대한 대표수질은 건기와 우기로 구분하여 결정하는 것이 타당하며, 대표수질 항목으로는 측정오차가 적고 유량변동에 따른 수질변화 특성을 가장 잘 표현하고 있는 TDS와 SS를 이용하는 것이 바람직할 것으로 사료된다. TDS는 건기의 총질소 농도 증가를 반영하며, SS는 우기의 총인 농도 증가를 설명하는데 효과적이다. 본 논문에서 제시된 누적확률그래프는 하천정화시설의 설계목적으로 다른 유역의 하천수질을 비교 평가하는데 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.