• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.9-17
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• 2020

전세계적으로 화석연료의 고갈위험과 환경오염에 대한 에너지의 부족 문제를 해결하기 위하여, 신재생에너지에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 우리나라에서도 2030년까지 신재생에너지의 비중을 전체 발전량의 20[%]인 63.8[GW]까지 확대하기 위하여 정책 및 제도가 추진되고 있다. 하지만, 태양의 위치 변화에 따라 주변 고층 건물 및 나무 등에 의하여 태양광 어레이에 음영이 발생하면, 해당 어레이의 출력 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 음영으로 인한 출력 손실을 개선하기 위하여, 음영이 발생하지 않은 영역의 태양광모듈을 와이어와 스위치에 의해 전기적으로 회로 구성을 변경하는 태양광 어레이의 출력향상 알고리즘을 제안한다. 또한, 전력전자 회로해석 상용 프로그램인 PSIM S/W를 이용하여, 태양광 어레이, 와이어 및 절체스위치, 계통연계형 인버터로 구성된 태양광전원의 모델링을 제시한다. 이를 바탕으로 태양광전원의 운용 특성을 분석한 결과, 음영이 50%가 발생하면 기존에 방식에서는 출력이 발생하지 않지만 제안한 방식에서는 음영이 발생한 어레이와 발생하지 않은 어레이를 분리시켜, 전압을 246[V]로 회복시키고 지속적으로 출력을 유지할 수 있어, 태양광전원의 운용효율을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• Applied Microscopy
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• 제34권4호
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• pp.255-264
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• 2004

무기결정질인 $SmZn_{0.67}Sb_2$의 3차원적 구조 (공간군 P4/nmm, $a=4.26{\AA},\;c=10.37{\AA}$)를 전자결정학을 이용하여 분석하였다. 3차원적 정보를 얻기 위해서 주요 정대축인 세 방향의 고분해능 이미지의 정보와 16개의 정대축 방향의 회절도형을 조합하였다. 고분해능 이미지의 결정학적 화상처리(CIP)를 결정구조의 보다 정확한 분석을 위하여 사용하였다. 전자결정학을 이용한 분석 결과, [001], [100], [110] 방향에 대한 고분해능 이미지의 ${\Phi}_{res}$는 각각 $17.0^{\circ},\;8.3^{\circ},\;21.9^{\circ}$를 나타내었다. 전자결정학을 이용한 구조 분석 결과에 대한 정확도를 비교하기 위하여 X-ray 회절 분석을 시도하였다. $SmZn_{0.67}Sb_2$의 X-ray 구조 분석 결과, $a=4.276{\AA},\;c=10.287{\AA}$이고 신뢰도($R_{sym}$)는 4.16% 이었다.

• 생태와환경
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• 제44권4호
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• pp.347-357
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• 2011

2010년 고온기 (여름~가을) 동안 수체 크기와 수질이 서로 다른 부영양 하천 (경안천, 제천천) 및 저수지 (인경 저수지, 중앙저수지)의 유기물 제어를 목적으로 기 개발된 식물- 광물 혼합제(PMC)를 동일한 농도($0.05\;mg\;L^{-1}$)로 각각 처리하고 수질, 플랑크톤 변화를 조사하였다. 또한 남조 Microcystis aeruginosa 밀도가 높았던 중앙저수지에서는 동시에 조류 독소 microcystin-LR 변화를 각각 조사하였다. 실험은 수체의 크기를 고려하여 인경저수지를 제외한 나머지 장소에서는 실험용 메조코즘을 설치하였다. 실험결과, 강우와 어류에 의한 교란이 심했던 경안천에서는 모든 항목에 대하여 45% 이하의 낮은 수질개선능을 보인 반면, 수체가 안정되고 남조류 밀도가 높았던 수체에서는 SS (70~81%), TP (75~91%), BOD (65~91%), Chl-a (88~98%), 식물플랑크톤 (84~92%), 동물플랑크톤 (68~88%) 등에 높은 수질개선효과를 보였다. 한편 PMC 처리 후 조체성에 비해 용존성 독소(96%)가 현저하게 감소하여 유해물질 제어 가능성을 나타냈다. 따라서 기 개발된 PMC는 수체 교란이 적고 남조류가 우점하는 수체내 유기물 제어에 적합한 것으로 판단되었다.

• 한국약용작물학회지
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• 제11권1호
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• pp.71-75
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• 2003

수집종의 리그난 분석결과 schizandrin, gomisin A, gomisin N의 평균함량은 1996년산 실생 6년생인 24개 계통에서 각각 평균 0.78%, 0.25%, 0.63%를 나타냈고, 1997년산 실생 7년생인 59개 계통에서는 각각 0.72%, 0.22%, 0.63%를 나타냈다. 리그난 함량은 수집종 및 연차간에 통계적으로 유의하고 범위가 큰 변이를 보였으며, 조사된 23개 계통 중 충주 143, 충주 453, 충주 532 계통은 비교적 높은 0.9% 이상의 3개년$(1995{\sim}1997)$ 평균 schizandrin 함량을 보였다. 연차별 schizandrin 함량의 변이계수가 낮으면서 0.8% 이상의 높은 함량을 나타낸 것은 충주 542, 충주 547, 충주 580 계통들이었다. 상관 분석에서 오미자 과실중과 리그난 함량과는 고도의 부의 상관을 보이고 리그난 성분들 간에는 고도의 정의 상관을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권3호
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• pp.187-194
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• 2019

한국의 수자원 총량중 이용량은 26.3%로 강으로부터의 취수 비율은 3%에 불과하며, 중국, 인도, 이탈리아, 남아공 등과 함께 물 스트레스 기준 중~고에 해당한다. 따라서 본 연구에서는 댐 수자원 확보를 위한 적지선정과 관련하여 연구하였다. 미국, 일본 및 한국의 댐 건설절차에 대한 조사 결과, 정량적인 기준 및 계산 방법 또는 공식이 부재하였다. 댐 적지선정의 정량적 기준 제시를 위하여 먼저 기후 변화 시나리오를 조사, 분석하였으며, IPCC제 5 차 평가 보고서에 제시된 12.5 km 격자 해상도의 RCP 4.5 및 8.5를 SWAT와 HEC-ResSim를 이용하여 유역 연구에 적용하였다. 댐 시뮬레이션 결과를 토대로 홍수 및 가뭄의 감소 효과를 정량적으로 제시하였다. 그리고 댐 적지 선정 지표 결정과, AHP 기법을 이용하여 평가지표에 대한 전문가 설문을 실시하여 가중치를 부여하였으며, 이를 통해 댐 적지 선정 함수식(FSDS)을 제안하였다. 함수식의 경우 4곳의 기 설치된 유역에 대하여 보정 및 검증 하였으며, FSDS와 GIS의 'Model builder'를 사용하여 댐 적지선정 자동화 모델을 개발하였다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.55-80
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• 2019

전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권11호
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• pp.119-129
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• 2021

국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.27-35
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• 2023

본 논문에서는 복합소재 생산 분야에서 수요가 높은 프리프레그 섬유 제조 공정에 딥러닝 기반의 결함 검출 및 분류 시스템을 적용하여 생산성을 높이는 과정을 제안한다. 다양한 조건별 다량의 불량 발생으로 해결방안이 필요한 토우 프리프레그 제조 장비에 적용하기 위해 우선 결함 감지와 분류 모델 제작에 필요한 카메라 및 조명을 선정하여 최적의 환경을 구축하였다. 그리고 다중 분류 모델 제작에 필요한 데이터를 수집하고 정상 및 불량 조건에 따라 라벨링을 진행하였다. 다중 분류 모델은 CNN 기반으로 제작하였으며 VGGNet과 MobileNet, ResNet 등의 사전 학습모델을 적용하여 성능을 비교하고 정확도 및 손실 그래프로 개선 방향을 파악한다. 주요 문제로 과적합 문제를 확인하여 개선하기 위해 데이터 증강 및 Dropout 기법을 적용하여 보완하였다. 모델에 대한 성능 평가를 위해 혼돈행렬을 성능지표로 한 성능 평가를 진행하였으며 99% 이상의 성능을 확인하였다. 또한, 실제 공정에 적용하여 실시간 획득된 이미지에 대한 분류 결과를 확인해보며 판별 값이 정확히 도출되는지 확인한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.317-326
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• 2024

생체 인식은 사람의 생체적, 행동적 특징 정보를 특정 장치로 추출하여 본인 여부를 판별하는 기술이다. 생체 인식 분야에서 생체 특성 위조, 복제, 해킹 등 사이버 위협이 증가하고 있다. 이에 대응하여 보안 시스템이 강화되고 복잡해지며, 개인이 사용하기 어려워지고 있다. 이를 위해 다중 생체 인식 모델이 연구되고 있다. 기존 연구들은 특징 융합 방법을 제시하고 있으나, 특징 융합 방법 간의 비교는 부족하다. 이에 본 논문에서는 지문, 얼굴, 홍채 영상을 이용한 다중 생체 인식 모델의 융합 방법을 비교 평가했다. 특징 추출을 위해VGG-16, ResNet-50, EfficientNet-B1, EfficientNet-B4, EfficientNet-B7, Inception-v3를 사용했으며, 특성융합을 위해 'Sensor-Level', 'Feature-Level', 'Score-Level', 'Rank-Level' 융합 방법을 비교 평가했다. 비교평가결과 'Feature-Level' 융합 방법에서 EfficientNet-B7 모델이 98.51%의 정확도를 보이며 높은 안정성을 보였다. 그러나 EfficietnNet-B7모델의 크기가 크기 때문에 생체 특성 융합을 위한 모델 경량화 연구가 필요하다.