• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.511-516
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• 2024

최근 제정된 궤도시설의 성능평가에 관한 세부지침에서 궤도성능평가의 평가절차 및 실시방법 등에 관한 필요사항을 제시하였다. 그러나 외관조사(육안조사)에 의해 레일표면손상의 등급이 결정되며, 점검자의 주관적인 판단으로 정성적인 평가에만 의존할 수밖에 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레일표면손상을 이용하여 레일내부결함까지 진단할 수 있는 진단애플리케이션을 개발하고자 하였다. 현장조사에서는 레일표면손상을 조사하고 패턴을 분석하였다. 또한 실내시험에서는 레일내부손상 이미지 데이터를 구축하기 위하여 SEM 시험을 이용하였으며, 균열 길이, 깊이 및 각도를 정량화하였다. 본 연구에서는 현장조사와 실내시험에서 구축한 이미지 데이터를 적용한 딥러닝 모델(Fast R-CNN)을 애플리케이션에 적용하였다, 스마트기기에서 사용이 가능한 딥러닝 모델을 이용한 레일표면손상 진단 애플리케이션(App)을 개발하여 향후 궤도진단 및 성능평가 업무에 활용 가능한 레일표면손상 스마트 진단시스템을 개발하였다.

• 대한공업교육학회지
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• 제44권2호
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• pp.86-103
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• 2019

이 연구는 기계설비유지관리자 양성을 위한 교육훈련 프로그램 개발의 기초자료를 마련하는데 목적이 있다. 이를 위해 DACUM 기법을 활용하여 직무분석을 실시하고 전문가 협의회를 통해 교육훈련 프로그램(안)을 개발하였다. 직무분석은 10명으로 구성된 데이컴 위원회를 중심으로 기계설비유지자 직무정의, 직무모형, 직업명세서, 작업명세서를 도출하였다 주요 연구결과는 첫째, 기계설비유지관리자는 기계설비에 대한 운용, 점검, 진단, 보수를 통하여 최상의 성능과 효율적인 운영을 할 수 있도록 하며 안전하고 쾌적한 환경을 제공하고 에너지 절감과 설비수명 연장을 위한 업무를 수행하는 자로 정의하였다. 둘째, 직무모형에 분석된 기계설비유지관리자의 책무는 기계설비운영 종합계획, 기계설비 에너지관리, 기계설비 운영관리, 기계설비 정비관리, 기계설비 안전환경관리, 기계설비 보수공사관리, 기계설비 고객지원관리로 구성되어 있다. 책무 특성 및 내용을 고려하여 하나의 책무(duty)당 4~11개의 작업(task)이 도출되어 총 33개 작업을 직무모형으로 제시하였다. 셋째, 기계설비유지관리자 교육과정은 기계설비 관리실무I과 기계설비 관리실무II의 2개 과목으로 설정하였다. 연구결과를 토대로 교육훈련프로그램 적용 및 활용시 고려사항과 정책 제언을 제시하였다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제14권10호
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• pp.6019-6023
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• 2013

Lung cancer, one of the leading causes of cancer-related deaths, usually appears as solitary pulmonary nodules (SPNs) which are hard to diagnose using the naked eye. In this paper, curvelet-based textural features and clinical parameters are used with three prediction models [a multilevel model, a least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) regression method, and a support vector machine (SVM)] to improve the diagnosis of benign and malignant SPNs. Dimensionality reduction of the original curvelet-based textural features was achieved using principal component analysis. In addition, non-conditional logistical regression was used to find clinical predictors among demographic parameters and morphological features. The results showed that, combined with 11 clinical predictors, the accuracy rates using 12 principal components were higher than those using the original curvelet-based textural features. To evaluate the models, 10-fold cross validation and back substitution were applied. The results obtained, respectively, were 0.8549 and 0.9221 for the LASSO method, 0.9443 and 0.9831 for SVM, and 0.8722 and 0.9722 for the multilevel model. All in all, it was found that using curvelet-based textural features after dimensionality reduction and using clinical predictors, the highest accuracy rate was achieved with SVM. The method may be used as an auxiliary tool to differentiate between benign and malignant SPNs in CT images.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제9권3호
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• pp.129-138
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• 2005

본 논문은 사장교에서 모니터링 시스템을 통해 획득한 가속도 자료를 이용하여 케이블 관리기준 장력을 결정하기 위한 방법을 제시한다. 현재 한국의 많은 장대교량에 모니터링 시스템이 설치되어 있다. 모니터링 시스템은 교량의 이상현상이나 손상을 진단하고 관리주체에 경고하기 위해 설치된다. 사장교에 있어서는 그 기하학적인 형상 때문에 케이블 장력이 교량 이상징후의 중요한 지시가 될 수 있다. 만약 케이블 장력관리치가 너무 높거나 또는 너무 낮게 설정되면, 모니터링 시스템은 교량의 이상징후를 적절하게 경고하지 못할 것이다. 일반적으로, 관리치는 경험이나 공학적 판단에 의해 결정된다. 그러나 본 논문에서는 케이블 장력에 대한 확률분포모형과 신뢰성 해석에 기초한 새로운 케이블 장력관리치 설정에 대한 방법을 제시한다. 제안된 방법은 적용성 검토를 위하여 실제 콘크리트 사장교에 적용되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.199-206
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• 2022

제품을 생산하는 설비의 고장이나 이상 현상은 곧 제품의 결함 및 생산라인 가동 중단으로 이어져 제조 업체의 막대한 경제적 손실의 원인이 된다. 스마트팩토리 서비스의 확산으로 공장에서 많은 양의 데이터가 수집됨에 따라, 이를 활용하여 제조 현장의 효율이나 제조 설비의 고장 예측 및 진단을 위한 인공지능 기반의 연구가 활발히 이어지고 있다. 하지만 정상과 이상을 구분 짓는 레이블 정보가 명확하지 않고 이상에 대한 극심한 클래스 불균형을 가지는 제조 데이터의 특징으로 인하여 분류 모델이나 이상탐지 모델의 개발에는 큰 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 딥러닝 모델의 재구성 손실값을 이용하여 제조 설비의 이상탐지를 위한 딥러닝 알고리즘을 제안하고 성능을 분석하였다. 해당 알고리즘은 이상 데이터를 제외한 설비의 제조 데이터, 즉 정상 데이터에만 의존하여 이상을 감지한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.59-70
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• 2024

Background: The COVID-19 pandemic (the form of coronaviruses) developed at the end of 2019 and spread rapidly to almost every corner of the world. It has infected around 25,334,339 of the world population by the end of September 1, 2020 [1] . It has been spreading ever since, and the peak specific to every country has been rising and falling and does not seem to be over yet. Currently, the conventional RT-PCR testing is required to detect COVID-19, but the alternative method for data archiving purposes is certainly another choice for public departments to make. Researchers are trying to use medical images such as X-ray and Computed Tomography (CT) to easily diagnose the virus with the aid of Artificial Intelligence (AI)-based software. Method: This review paper provides an investigation of a newly emerging machine-learning method used to detect COVID-19 from X-ray images instead of using other methods of tests performed by medical experts. The facilities of computer vision enable us to develop an automated model that has clinical abilities of early detection of the disease. We have explored the researchers' focus on the modalities, images of datasets for use by the machine learning methods, and output metrics used to test the research in this field. Finally, the paper concludes by referring to the key problems posed by identifying COVID-19 using machine learning and future work studies. Result: This review's findings can be useful for public and private sectors to utilize the X-ray images and deployment of resources before the pandemic can reach its peaks, enabling the healthcare system with cushion time to bear the impact of the unfavorable circumstances of the pandemic is sure to cause

• 수산경영론집
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• 제51권1호
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• pp.37-52
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• 2020

The production of abalone seed has grown and been specialized since the 2000s with the growth of the abalone farming industry. Despite the increase in the production of abalone seeds, the sales volume of abalone seeds remained flat and competition among producers increased. This paper will analyze the management efficiency of abalone seed production fishery to diagnose the management status and improve the abalone seed production efficiency. In addition, this study is the result of the basic research on the abalone seed industry and it is meaningful to prepare a platform for further research since the management status survey and the management efficiency survey of abalone seed production fishery have not been conducted until now. The data on the farmed fish prices of abalone seeds were collected from surveys of sample fish as part of the fish seed observation project conducted by the Fisheries Outlook Center (FOC) of Korea Maritime and Fisheries Development Institute (KMI). Management efficiency analysis utilizes DEA (Data Envelopment Analysis) model. The DEA model was analyzed by classifying into CCR (Super-CCR), BCC, and SBM (Super-SBM) models according to the assumptions taking into account the characteristics of the industry. The slack considered in the SBM model was judged as possible decreases in input variables and increase in output variables. The average efficiency from the CCR model was analyzed to be 69%. The BCC model was classified into input and output orientations, and the average efficiency was 79% and 75%, respectively. There were seven production fisheries with an SE value of 1 or more, which remained unchanged in terms of size and could be benchmarked. The average efficiency of the SBM model was 59% for CRS and 66% for VRS. Under the VRS assumptions, the variable increase/decrease efficiency analysis shows that labor costs can be reduced by 37.3%, facility capacity by 18.8%, and operating costs by 8.5%. In order to improve management efficiency, Wando needs to reduce labor and management costs. In Jindo region, sales increase as well as labor cost reduction is urgent. In other regions, reduced facilities and increased sales are recommended.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권6호
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• pp.393-402
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• 2015

조직을 구성하는 인적자원은 조직의 중요한 구성요소 중 하나다. 특히 통제된 조직일수록 인적자원의 가치는 조직의 목표 달성을 위해 더욱 중요하다. 현재까지의 조직 구성원 진단은 과거 병력과 같은 외연적인 개인의 특성 및 인성검사와 같은 자발적 진단결과를 통해서 이루어지고 있다. 그러나 구성원 개인단위에 대한 진단방법은 설문 내용이 방대하고 본인의 응답에 전적으로 의존하는 것이어서 거짓 응답 및 은폐 등의 단점이 있으며 소요되는 시간 또한 길다. 이러한 단점을 극복할 수 있는 객관적 진단방법으로 구성원 상호간 진단방법이 있으나, 사람과 사람사이의 눈에 보이지 않는 관계를 표현하고 분석하기 어렵다는 제한사항이 있다. 본 논문에서는 구성원 상호간 진단방법을 통한 조직 진단 모델인 다면평가 모델을 제안한다. 이 모델은 10분 내외의 설문으로 조직의 사회 연결망을 구성한 후 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 제안된 알고리즘을 통해 조직을 진단한다. 실험결과 표본 집단에서 특별 관리하는 인원과 비교하여 Weighted Precision 0.62를 보였으며, 기존 방법으로 식별되지 않는 인원들을 식별할 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 모델을 기반으로 조직 진단 시각화 시스템을 구성한다면 인적자원을 관리하는 모든 조직 관리자에게 유용한 시스템이 될 것이다.

• 토지주택연구
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• 제11권2호
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• pp.33-46
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• 2020

As the fastest growing office transaction volume in Korea, there's been a need for development of indicators to accurately diagnose the office capital market. The purpose of this paper is experimentally calculate to the office price index for effective benchmark indices in Seoul. The quantitative methodology used a Case-Shiller Repeat Sales Model (1991), based on actual multiple office transaction dataset with over minimum 1,653 ㎡ from Q3 1999 to 4Q 2019 in the case of 1,536 buildings within Seoul Metropolitan. In addition, the collected historical data and spatial statistical analysis tools were treated with the SAS 9.4 and ArcGIS 10.7 programs. The main empirical results of research are briefly summarized as follows; First, Seoul office price index was estimated to be 344.3 point (2001.1Q=100.0P) at the end of 2019, and has more than tripled over the past two decades. it means that the sales price of office per 3.3 ㎡ has consistently risen more than 12% every year since 2000, which is far above the indices for apartment housing index, announced by the MOLIT (2009). Second, between quarterly and annual office price index for the two-step estimation of the MIT Real Estate Research Center (MIT/CRE), T, L, AL variables have statistically significant coefficient (Beta) all of the mode l (p<0.01). Third, it was possible to produce a more stable office price index against the basic index by using the Moore-Penrose's pseoudo inverse technique at low transaction frequency. Fourth, as an lagging indicators, the office price index is closely related to key macroeconomic indicators, such as GDP(+), KOSPI(+), interest rates (5-year KTB, -). This facts indicate that long-term office investment tends to outperform other financial assets owing to high return and low risk pattern. In conclusion, these findings are practically meaningful to presenting an new office price index that increases accuracy and then attempting to preliminary applications for the case of Seoul. Moreover, it can provide sincerely useful benchmark about investing an office and predicting changes of the sales price among market participants (e.g. policy maker, investor, landlord, tenant, user) in the future.

• 터널과지하공간
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• 제32권1호
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• pp.78-92
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• 2022

본 연구에서는 스마트 마이닝 기술의 수준을 체계적이고 구조화된 방법으로 평가할 수 있는 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델을 제안하였다. 이를 위해 스마트 마이닝의 성숙도를 정의하였으며, 제조업에서 활용되는 스마트 공장 진단평가 모델(KS X 9001-3)을 참조하여 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 모델의 세부평가항목 도출하였다. 기존의 체계를 유지하면서 기존 46개의 세부평가항목을 광업에 적합하도록 수정하였으며 추진전략, 프로세스, 정보시스템과 자동화, 성과 부문에서 총 29개의 세부 평가 항목을 도출하였다. 이를 토대로 스마트 마이닝 기술 수준 진단평가 설문지를 설계하였고, 국내의 철광산을 연구지역으로 설정한 다음 스마트 마이닝 기술 수준을 평가하였다. 연구지역의 스마트화 수준은 레벨 2로 나타났으며, 일반 제조업의 평균 스마트 수준과 비교했을 때 40% 정도 낮은 수준에 있음을 유추할 수 있었다. 또한, 개발된 모델을 이용하여 스마트 마이닝의 도입, 운영, 고도화의 단계별로 광산의 취약한 부분을 인지하고 투자 및 개선 방향을 제시할 수 있었다.