• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.743-751
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• 2016

공동주택 유지관리 업무를 효율적으로 진행하기 위해서는 사후보전인 유지관리업무에서 벗어나 예방 차원의 관리체계로의 전환이 요구된다. 이를 위해서는 시설물의 점검 진단 교체 등의 일련의 작업을 시스템화 하는 것이 필요하며, 이보다 앞서 유지관리 업무의 표준화가 선행되어야 할 것이다. 따라서 본 연구에서는 현행 공공임대주택 유지관리 업무의 문제점을 분석하고 체계적인 관리를 위해서 전문가와의 1:1면담을 통해 입주자, 관리사무소, 본사의 업무체계로 구분하고 BPMN(Business Process Modeling Notation) 방식을 이용하여 일반관리 시설물관리 수선 및 보수 장기수선 업무 프로세스로 구분하여 제시하였다. 본 연구에서 제시한 표준업무체계는 공동주택 관리 시 업무의 효율성 제고를 통해 생산성 향상을 도모하고 지속적인 데이터 관리를 기반으로 공정성 및 투명성을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. 또한 공동주택 유지관리 비용 및 진단조치 관리를 위한 시스템 개발 시 기초 자료로 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 향후 더욱 더 객관적이고 표준화된 업무체계를 제시하기 위해서는 현장적용 후 입주자, 관리사무소, 본사 의견 및 업무 흐름에 따라 생산성 데이터 분석을 통해 추가적인 개선작업이 진행되어야 할 것이다.

• 대한치과보철학회지
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• 제53권4호
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• pp.330-336
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• 2015

목적: 본 연구의 목적은 치간 유두의 소실로 인해 치아 사이에 언더컷이 존재하는 경우 이것이 인상체의 정확도에 영향을 미치는지 알아보고자 하는 것이다. 재료 및 방법: 2종류의 부가중합형 실리콘 인상재($Extrude^{(R)}$ Wash, $Imprint^{TM}$ II Quick Step Light Body)와 한 종류의 알지네이트 인상재(Cavex Impressional)로 상악 주모형의 인상을 채득하여 얻은 실험모형상의 두 점 사이의 거리를 측정하여 주모형과 비교하여 모형의 변형 정도를 측정하였다. 세 종류의 인상재에서 얻은 실험 모형들을 치간 유두가 존재하는 군과 존재하지 않는 군으로 나눠 총 6개의 군을 평가하였으며, 각 군당 6개의 모형을 측정하였다. 삼차원 광학 스캐너로 실험모형을 스캔한 후, 하나의 모형당 6개의 두 점 사이의 거리를 삼차원 디지털 계측 소프트웨어 상에서 측정하였다. 측정 거리의 변화 정도를 백분율로 계산하여 모형의 변형률을 구하였으며, 이것을 이원분산분석을 이용하여 유의수준 .05에서 분석하였다. 결과: 측정거리 6개 중 3개에서 인상재에 따라 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 반면, 치간 유두의 존재 여부에 따른 차이는 알지네이트 인상재에서 하나의 측정 거리에서만 유의한 차이를 보였을 뿐(P=.047), 다른 측정거리들과 인상재에서는 통계적으로 유의성 있는 차이를 나타내지 않았다. 결론: 치간 유두의 소실로 인한 언더컷의 존재가 부가중합형 실리콘 인상재와 알지네이트 인상재의 체적 정확도에 미치는 영향은 크지 않았다.

• 한국습지학회지
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• 제16권2호
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• pp.235-243
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• 2014

현재 국내 일정규모 이상 댐들에 대해서는 "안전점검 및 정밀안전진단 세부지침(댐)" 기준에 따라 정밀안전진단을 수행하고 있다. 하지만 여러 평가 기준 중 수문학적 안전성 평가는 가능최대홍수량(Probable Maximum Flood, PMF)에 대한 기존 댐 안전성을 평가하는 것으로 대부분의 농업용저수지에 대해서는 적용성이 많이 떨어진다. 따라서 본 연구에서는 계수화 모델과 AHP 기법을 통해 다각적 위험요인을 고려한 농업용저수지의 수문학적 안전성을 재평가하고자 한다. 이를 위하여 농업용저수지의 다양한 인자를 반영하기 위한 수문학적 안전성 상 하위 평가항목을 선정하여 계수화 모델을 개발하였다. 평가항목 별 지표 점수의 총합을 산출한 후 전문가 집단의 응답에 대한 검증절차를 실시하였고, 평가항목의 가중치를 산정하여 최종적으로 다각적 위험요인을 고려한 농업용저수지의 수문학적 안전성 평가를 위한 실용계수를 산정하였다. 본 연구 결과 기존 평가기준은 댐의 가능최대홍수량에 대한 수문학적 안전성을 평가하는 기준으로 대부분의 농업용저수지에 대해서는 홍수방어능 부족에 따른 제체의 월류로 저수지의 파괴위험성이 큰 것으로 분류되었다. 그리고 가능최대홍수량에 대한 여유고 기준을 만족하는 저수지에 대해서는 댐의 형식 및 상태별 여유고에 대한 평가만으로 필댐을 평가하는 것으로 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제11권5호
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• pp.1-8
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• 2006

본 연구에서는 매립장에서 하부 지반으로 누출된 침출수의 이동에 흡착 불균질성이 미치는 영향을 평가하고자 하였다. 이를 위하여 차수막이 설치되어 있지 않은 매립장을 대상으로 일련의 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 검토하였다. 균질한 지층에서 강불균질 지층에 이르는 다양한 불균질도를 가진 랜덤 분배계수 장에 대하여 포화 유동 모델과 오염물 이동 모델을 연결시켜 침출수의 이동을 계산하였다. 100회에 걸쳐 수행된 Monte-Carlo 시뮬레이션의 결과치로부터 얻은 평균, 표준편차, 변이계수와 같은 점기반 통계치들을 이용하여 화학적 불균질도의 영향을 평가하였다. 통계치 결과에 따르면 매립지반의 분배계수 분포가 지반 내 침출수 농도를 결정하는데 매우 중요한 인자로 나타났다. 균질 흡착의 경우와 비교할 때 불균질 분배계수 장에서는 실현 간 침출수 농도 분포의 변동성이 나타났다. 분배계수 장의 분산 및 오염원과 감시정 간의 이동 시간이 커질수록 농도의 변동성이 증가하였다. 이러한 결과는 화학적 변동성이 큰 지반 내에서의 침출수 이동을 예측할 때 단일 분배계수 값을 사용하면 상당한 오차를 유발할 수 있음을 나타낸다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.254-265
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• 2021

연구목적: 국내 항만시설의 진단을 통한 성능 및 안전에 대한 점검과 진단을 20년 넘게 진행되었지만 그 진단 이력과 결과를 활용한 중장기적인 시설개선과 성능개선을 위한 발전전략이나 방향이 현실적으로 작동하지 않고 있다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 기후변화로 인한 자연재해의 영향 등으로 안전성능과 기능적 면에서 상당히 많은 문제점을 내포하고 있다. 연구방법: 본 연구에서는 중력식 안벽에 대한 부재수준의 유지관리 이력 데이터를 수집하여 이를 빅데이터로써 정의하고 해당 데이터를 바탕으로 프로젝트 수준의 시설물의 노후화 패턴 및 열화를 추정하기 위한 예측근사모델을 도출하였다. 특히 GP 및 SGP 기법의 머신러닝 알고리즘을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 및 열화 근사모델에 대한 유효성 검토를 통해 빅데이터 활용에 적합한 모델을 상호비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법의 적합성을 검토한 결과 GP기법은 RMSE 및 R²는 0.9854와 0.0721, SGP기법은 0.7246과 0.2518로 GP기법을 적용한 예측모델이 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 머신러닝 기법을 통해 이러한 연구는 향후 항만시설 데이터취합이 지속적으로 이루어진다면 향후 항만시설 투자의사결정에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제50권4호
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• pp.511-524
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• 2018

본 연구는 임상병리사 인력의 인력의 수급전망을 추계하여 인력계획 수립에 필요한 정책자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 공급은 기초추계(baseline projection) 모형에 근거한 인구학적 방법(demographic method)을 이용하여 추계하였으며, 수요추계는 임상병리사가 검사하는 임상병리검사 건수를 이용하는 의료수요에 의한 방법을 적용하였다. 전반적인 임상병리사 인력수급 추계결과는 생산성의 시나리오에 따라 공급이 과잉되기도 하고 부족하기도 할 것으로 전망되었다. 이렇게 임상병리사의 수급 비교 결과는 임상병리사의 생산성 가정에 따라 달라지지만, 어느 시나리오를 선택할 것인가는 궁극적으로 정부의 정책방향에 따라 달라진다. 즉 임상병리사의 생산성을 현재보다 높게 채택하는지 혹은 낮게 책정하는지는 보험재정 여건 등을 고려해야 하는 정부 정책에 달려있는 것이다. 이에 본 연구에서 정부의 정책방향이 고려되지 않은 2012년 현재의 생산성을 기준으로 한 '생산성 시나리오 3'을 살펴보면, ARIMA모델을 적용한 수요시나리오를 중심으로 보면 근무일수에 따라 2030년에는 2821명에서 4,530명의 임상병리사 공급이 과잉될 것으로 전망된다. 이러한 공급과잉은 전체에서 차지하는 비중이 10%미만이기 때문에 크게 문제가 되지 않을 것으로 판단된다. 그러나 임상병리사사 취업률이 60%대인 점을 감안하면 미취업자를 활용하는 정책도 함께 고려해야한다. 이러한 대책으로는 미취업인력에 대한 취업기회를 확대하는 방향으로 나아가야 할 것이고, 이를 위해서는 보건소 검사실의 기능강화 및 임상병리사 정원증원 및 신분보장, 통원치료 환자를 위한 상설 검사체제 확립, 산업재해 분야 및 의원급 검사기능 강화, 무면허 검사요원의 통제, 해외인력수출 확대 등이 필요할 것으로 사료된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권4호
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• pp.405-412
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• 2019

SOLAS에서는 국제 항해에 종사하는 총톤수 500톤 이상의 선박에 대하여 2018년 7월 1일 이후 도래하는 최초 검사까지 ECDIS를 설치해야 한다고 규정하고 있다. 새로운 주요 항해 장비로 ECDIS가 탑재되면서 ECDIS 사용에 관련한 다양한 사고가 발생하고 있다. MAIB, BSU, BEAmer, DMAIB, DSB에서 발행한 12가지의 사고보고서에는 항해사의 운용 미숙과 ECDS 시스템의 사고 원인으로 분석하였고, 사고 원인과 관련된 단어들을 정량적으로 분석하기 위해 R-프로그램을 사용하여 텍스트를 분석하였다. 도출 빈도에 따른 단어의 중요도를 나타내기 위해 텍스트 마이닝 기법인 단어 구름, 단어 연관성, 단어 가중치의 방법을 사용하였다. 단어 구름은 사용된 단어들의 빈도수를 구름 형태로 나타내는 방법으로써 N-gram 모델을 적용하였다. N-gram 모델 중 Uni-gram 분석 결과 ECDIS 단어, Bi-gram 분석 결과는 Safety Contour 단어의 사용 빈도가 가장 많았다. Bi-gram 분석을 기반으로 사고 원인 단어를 항해사와 ECDIS 시스템으로 구분하고, 연관된 단어들을 단어 연관성으로 나타내었다. 마지막으로 항해사와 ECDIS 시스템에 연관된 단어들을 단어 말뭉치로 구성한 후 단어 가중치를 적용하여 연도별 말뭉치 빈도 변화를 분석하였다. 추세선 그래프로 말뭉치 변화 경향을 분석한 결과, 항해사 말뭉치는 최근으로 올수록 감소하였으며 반대로 ECDIS 시스템 말뭉치는 점점 증가함을 나타내었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.105-111
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• 2019

인공지능, 빅데이터, 자율주행 등 4차 산업혁명시대를 이끄는 핵심기술은 컴퓨팅 파워의 급속한 발전과 사물인터넷에 기반한 초연결 네트워크를 통해 구현되고 서비스된다. 본 논문에서는 자율주행을 위한 기본적인 기능으로 다양한 환경에서도 정확하게 주행가능한 영역을 인식하여 추출하는 인공지능 딥러닝 모델들을 구현하고, 그 결과를 비교, 분석한다. 주행가능한 영역을 추출하는 딥러닝 모델은 영상 분할 분야에서 성능이 우수하고 자율주행 연구에서 많이 사용하는 Deep Lab V3+와 Mask R-CNN을 활용하였다. 다양한 환경에서의 주행 정보를 위해 여러 가지 날씨 조건과 주 야간 환경에서의 주행 영상 및 이미지를 제공하는 BDD 데이터셋을 학습데이터로 사용하였다. 활용한 모델들의 실험 결과, DeepLab V3+는 48.97%의 IoU를 보였으며, Mask R-CNN은 68.33%의 IoU로 더 우수한 성능을 보였다. 또한, 구현한 모델로 추출된 주행가능 영역을 이미지에 표시하여 육안으로 검사한 결과, Mask R-CNN은 83%, Deep Lab V3+는 69% 정확도로 Mask R-CNN이 Deep Lab V3+ 보다 주행가능한 영역을 추출하는 분야에서는 더 성능이 높은 것으로 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.53-67
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• 2020

본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.793-810
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• 2022

실시간 범람 모니터링을 위해 인공위성 SAR영상을 활용하는 수체탐지에 대한 필요성이 대두되었다. 주야와 기상에 상관없이 주기적으로 촬영 가능한 인공위성 SAR 영상은 육지와 물의 영상학적 특징이 달라 수체탐지에 적합하나, 스페클 노이즈와 영상별 상이한 밝기 값 등의 한계를 내포하여 다양한 시기에 촬영된 영상에 일괄적으로 적용 가능한 수체탐지 알고리즘 개발이 쉽지 않다. 이를 위해 본 연구에서는 Convolutional Neural Networks (CNN)기반 모델인 U-Net 아키텍처에 레이어의 조합인 모듈을 추가하여 별도의 전처리 없이 수체탐지의 정확도 향상 방법을 제시하였다. 풀링 레이어의 조합을 활용하여 형태학적 연산처리 효과를 제공하는 Morphology Module과 전통적인 경계탐지 알고리즘의 가중치를 대입한 컨볼루션 레이어를 사용하여 경계 학습을 강화시키는 Edge-enhanced Module의 다양한 버전을 테스트하여, 최적의 모듈 구성을 도출하였다. 최적의 모듈 버전으로 판단된 min-pooling과 max-pooling이 연속으로 이어진 레이어와 min-pooling로 구성된 Morphology 모듈과 샤를(Scharr) 필터를 적용한 Edge-enhanced 모듈의 산출물을 U-Net 모델의 conv 9에 입력자료로 추가하였을 때, 정량적으로 9.81%의 F1-score 향상을 보여주었으며, 기존의 U-Net 모델이 탐지하지 못한 작은 수체와 경계선을 보다 세밀하게 탐지할 수 있는 성능을 정성적 평가를 통해 확인하였다.