요즘 기업의 경쟁력은 조직이 축적한 조직의 지식들을 모든 조직원들이 잘 공유하고 활용하는 능력에 달려있다. 이것을 증명이라도 하듯이 지금 세상은 LLM(거대언어모델)의 기반의 생성형 AI 기술을 이용한 쳇GPT서비스에 대해 집중하고 있다. 하지만, 쳇GPT 서비스를 업무에 적용하기에는 아직 환각성 문제가 많아 어려운 상태이다. 이 문제를 해결하기 위해 sLLM(경량거대언어모델) 기술이 대안으로 제시되고 있다. sLLM을 구성하기 위해서는 기업데이터가 필수적으로 필요하다. 기업데이터는 조직의 ERP Data와 조직이 보존하고 있는 기업의 오피스 문서 지식 데이터이다. ERP Data는 sLLM과 직접 연결하여 활용할 수 있으나 오피스 문서는 파일 형태로 저장되어 있어서 데이터 형태로 변환하여야 sLLM과 연결하여 활용할 수 있다. 뿐만 아니라 파일 형태로 저장되어져 있는 오피스 문서들을 조직을 지식 정보로 활용하기에는 기술적 제약 사항이 너무 많다. 본 연구는 오피스 문서를 파일 형태가 아닌 DB 형태로 저장하는 방법을 제시함으로서 기업이 기 축적 된 오피스 문서를 조직의 지식 시스템으로 잘 활용할 수 있게 하고, 기업의 sLLM에 오피스 문서를 데이터 형태로 제공하여 AI 기술과 접목하여 기업 경쟁력을 향상 시키는데 기여하고자 한다.
해상의 선박탐지는 다양한 방법으로 수행될 수 있는데, 위성은 광역적인 감시가 가능하고, 특히 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상은 주야간 및 전천후로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 SAR 영상으로부터 효율적인 선박 탐지 방법을 제시하기 위하여, Sentinel-1 영상에 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 적용하여 선박 탐지를 수행하고, 편파별 개별 모델과 통합 모델의 차이 및 편파별 정확도 특성을 분석하였다. 파라미터가 작고 가벼운 YOLOv5s와 파라미터가 많지만 정확도가 높은 YOLOv5x 두가지 모델에 대하여 각각 (1) HH, HV, VH, VV 각 편파별로 나누어 학습/검증 및 평가 그리고 (2) 모든 편파의 영상을 사용하여 학습/검증 및 평가를 실시한 결과, 네 가지 실험에서 모두 0.977 ≤ AP@0.5 ≤ 0.998의 비슷하면서 매우 높은 정확도를 나타냈다. 이러한 결과를 현업시스템의 관점에서 보면, 가벼운 YOLO 모델(YOLOv5s, YOLOv8s 등)로 4개 편파 통합 모델을 구축하는 것이 실시간 선박탐지에 효과적임을 시사하는 것이다. 이 실험에서 사용한 영상은 19,582장이었지만, Sentinel-1 이외에도 Capella, ICEYE 등 다른 SAR 영상을 추가적으로 활용한다면, 보다 더 유연하고 정확한 선박 탐지 모델이 구축될 수 있을 것이다.
3D 프린팅 공법으로 알려진 적층 공정 기술은 지속적인 소재 개발을 바탕으로 모형 제작부터 상용화 부품 제작까지 활용도를 확장하고 있다. 최근 들어 고강도 엔지니어링 플라스틱 소재 중의 하나인 polyamide (폴리아미드) 계열의 고분자를 활용하여 경량화 및 고강도의 부품을 제작하는 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 이번 연구에서는 polyamide 12 (PA12) 소재를 대상으로 Izod 충격 특성을 분석하였다. 시편 제작을 위해 기계적 특성이 우수한 선택적 레이저 소결 (Selective Laser Sintering) 공정 방식을 적용하였으며, PA12 및 글라스 비드 (glass bead) 보강 PA12 소재로 구분하여 제작하였다. 시편은 제작 플랫폼 상의 제작방향 별로 구분하였으며, 각 시험편을 $-25^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $60^{\circ}C$의 시험온도 환경에서 Izod 테스트를 진행하였다. 그 결과로, 각 PA12 및 글라스 비드 보강 PA12의 충격강도 값은, $25^{\circ}C$시험온도에서 제작방향이 수직인 경우 평행 시편 대비하여 48.8% 및 16.3%의 충격강도 값 저하를, 시험 온도에 따른 영향으로는 평행 시편을 기준으로 $60^{\circ}C$의 충격강도 값이 $-25^{\circ}C$ 대비하여 46.5% 및 20.4% 향상됨을 확인할 수 있었다.
구조적 경제적 효율성을 갖춘 다양한 형태의 철도교량이 중소경간 적용을 위해 개발되고 있다. PSC 거더의 긴장방법 차이에 따른 단면효율화, 허용응력이 서로 다른 강재와 콘크리트를 효율적으로 합성시킨 형태의 교량 들이 개발되고 있으며, 본 연구에서 다루는 프리스트레스트 강합성 거더도 그 중 한 예이다. 프리스트레스트 강합성 거더 교량은 구조적 개념에 따라 형고 및 자중을 줄이고 경간을 장대화할 수 있는 장점을 갖고 있다. 그러나, 이와 같은 장대화된 보다 유연한 교량은 상대적으로 동적거동이 불리 할 수 있으며, 특히 철도교량의 경우 일정간격으로 반복되는 열차하중에 대한 공진 검토가 필수적이며, 동적응답의 검토 시 정확한 동특성 입력은 매우 중요하다. 본 연구에서는 정확한 고유진동수 및 감쇠비 추출을 위하여 실물 모형을 제작하여 모달테스트를 수행하였다. 모달테스트를 위한 가진방법으로 기존의 충격햄머와 디지털 콘트롤에 의한 가진기를 사용하였으며, 구조물 손상 후 동특성 변화 고찰을 위한 모달테스트도 수행하였다. 모달테스트 결과에 의한 동특성 값을 주행열차하중 해석에 적용하여 다양한 매개변수연구를 통한 철도교량 동적거동을 분석하였다. 동적처짐, 충격계수, 상판의 연직가속도, 단부꺾임각 등에 대하여 열차별, 속도별 동적해석을 수행하여 국내외 철도교량 동적성능 평가기준과 비교하였다.
Growing demand and rapid development of the synthetic fiber rope in mooring system have taken place since it has been used in deep water platform lately. Unlike a chain mooring, synthetic fiber rope composed of lightweight materials such as Polyester(polyethylene terephthalate), HMPE(high modulus polyethylene) and Aramid(aromatic polyamide). Non-linear stiffness and another failure mode are distinct characteristics of synthetic fiber rope when compared to mooring chain. When these ropes are exposed to environmental load for a long time, the length of rope will be increased permanently. This is called 'the creep phenomenon'. Due to the phenomenon, The initial characteristics of mooring systems would be changed because the length and stiffness of the rope have been changed as time goes on. The changed characteristics of fiber rope cause different mooring tension and vessel offset compared to the initial design condition. Commercial mooring analysis software that widely used in industries is unable to take into account this phenomenon automatically. Even though the American Petroleum Institute (API) or other classification rules present some standard or criteria with respect to length and stiffness of a mooring line, simulation guide considers the mechanical properties that is not mentioned in such rules. In this paper, the effect of creep phenomenon in the fiber rope mooring system under specific environment condition is investigated. Desiged mooring system for a Mobile Offshore Drilling Unit(MODU) with HMPE rope which has the highest creep is analyzed in a time domain in order to investigate the effects creep phenomenon to vessel offset and mooring tension. We have developed a new procedure to an analysis of mooring system reflecting the creep phenomenon and it is validated through a time domain simulation using non-linear mooring analysis software, OrcaFlex. The result shows that the creep phenomenon should be considered in analysis procedure because it affects the length and stiffness of synthetic fiber rope in case of high water temperature and permanent mooring system.
강풍으로 유발되는 고층건축물의 풍진동은 주로 와류에 의한 풍직각방향의 진동에 의하여 발생한다. 이러한 진동은 단면형상이 일정한 유연하고, 경량이며, 경감쇠인 고층건축물인 경우 가장 심하게 발생한다. 본 논문은 와류에 기인한 풍직각방향의 진동을 저감시키기 위한 공역학적인 방법을 논한 것이다. 항력 및 횡력방향의 압력을 균등화하고 또한 양방향의 공간적인 간섭을 분산시키고, 풍직각 방향으로 작용하는 풍력의 크기를 효율적으로 감소시키기 위하여 건축물의 풍방향 및 풍직각방향에 중공부를 설치하였다. 실험모형은 모두 형상비가 8:1이 되도록 하였고, 중공부의 형상은 2종류, 크기는 2종류, 위치는 6종류로 변화시킨 총 24종류의 모형을 제작하여 풍력실험을 실시한 후 각 모형에 대한 풍방향 및 풍직각방향의 변위응답특성을 조사하였다. 최종적으로 중공부를 가진 모형의 효율성을 분석하기 위하여 중공부를 가진 모형에 대한 결과를 중공부가 없는 정사각형 각주의 변위응답 특성과 비교 분석하여 중공부의 형상 변화, 크기 변화, 위치 변화에 따른 풍진동의 저감효과의 정도를 정량적으로 규명하였다.
본 논문에서는 KIA K3 (1.6) 가솔린 자동차의 연비(km/liter)식을 동력학적 힘-모멘트 평형 방정식, 구동력 및 에너지 방정식을 구성하고 분석하여 유도하였다. 이를 통해 차량의 속도(V), 자동차 총 중량(M), 타이어-노면의 롤링저항계수($C_r$), 도로 경사각(${\theta}$)과 항력계수($C_d$), 차량의 횡단면적(A)과 같은 공기역학적 매개변수가 자동차의 연비에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 경량금속합금, 섬유강화 플라스틱 복합재료와 같은 대체재료가 기존 자동차의 강재, 주철재를 대체하여 차량의 무게를 줄일 수 있는 가능성 등을 Ashby의 재료지수 방법으로 조사하였다. 본 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 고속(100km/h)에서 연비에 가장 큰 영향을 미친 매개변수는 그 크기순으로 자동차의 속도 V와 공기역학적 매개변수인 $C_d$, A, ${\rho}$ 및 동력학적 매개변수인 $C_r$, M의 순서로 조사되었다. 반면에 저속(60 km/h)에서는 동력학적 매개변수로는 V, M, $C_r$의 순서로, 공기역학적 매개변수로는 $C_d$, A, ${\rho}$ 순으로 영향을 미침을 확인하였다.
디지털 기술의 급속한 발전과 코로나19 팬데믹으로 인해 온라인 상거래가 크게 성장하면서, 소상공인들이 이러한 시장 변화에 적극적으로 대응할 수 있는 지원 방안의 필요성이 대두되었다. 이에 본 논문은 O2O(Online to Offline) 전략을 활용해 실제 매장 진열대에 전시된 상품들을 자동으로 촬영하고 이를 이용해 가상 상점을 만들 수 있는 기초적인 기술을 제시한다. 본 연구의 핵심은 진열된 상품의 위치와 이름을 정확히 파악하여 인식하는 것이며, 이를 위해 단일 클래스를 대상으로 하며 YOLOv8에 기반한 경량화 모델인 ESD-YOLOv8을 제안한다. 검출된 상품은 특징점 기반의 기술을 통해 상품명이 식별되며, 이는 새 상품을 사진 형태로 추가함으로써 신속하게 갱신할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 실험을 통해 상품명 인식은 74.0%의 정확도, 위치 검출은 0.3M개의 파라미터만으로 F2-Score 기준 92.8%의 성능을 보였다. 이를 통해 제안된 방법이 높은 성능과 최적화된 효율성을 갖추고 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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