• 한국건설관리학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.63-73
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• 2017

실내에서 보내는 시간이 증가함에 따라, 쾌적한 실내환경에 대한 요구가 증가되고 있다. 또한, 새집증후군과 같은 문제들에 관심이 집중되면서 실내공기질에 관한 요구 역시 증가되고 있다. 정부에서는 이러한 요구에 따라 실내환경을 관리하기 위하여 다양한 정책 및 제도를 제정하였으며, 공공건물에서의 친환경제도 인증을 필수화하였다. 실내공기질과 관련된 인증제도는 크게 3가지로 도면기반으로 인증을 평가하는 건강친화형 주택건설기준과 녹색건축인증 그리고 측정정보 기반으로 인증을 평가하는 실내공기질 인증이 있다. 이중 도면기반으로 인증을 평가는 제도들을 업무의 비중 대비 과도한 업무량이 요구된다. 친환경인증업무를 수행하는 한 회사의 인터뷰 결과 평균 업무비중보다 2배 이상의 소요시간이 필요한 것으로 조사되었다. 이는 2D기반의 작업환경에서 면적에 관한 정보들을 일일이 수작업으로 측정하여 필요이상의 업무를 수행하고 있기 때문으로 분석된다. 따라서 본 연구에서는 3D기반의 BIM모델을 이용한 실내공기질 평가 자동화 프로세스를 제시한다. 국제표준 포맷인 IFC 파일을 이용하여 필요한 면적정보 및 자재정보를 자동으로 추출하고 이를 모델에 적용하여 자동화하는 과정을 제시한다. 본 연구는 인증을 위해 필요한 업무시간을 단축하고 업무효율성을 높이는 것에 기여할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.110-119
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• 2018

블록체인 기술은 무결성과 부인 거부 등의 뛰어난 보안성으로 계약 분야(매매 계약, 부동산 계약)에 활용도가 높게 평가되고 있다. 블록체인에서 이러한 계약 서비스는 스마트 컨트랙트라는 기술을 활용하여 개발 가능하며 여러 블록체인 플랫폼들이 스마트 컨트랙트를 개발하기 위한 프로그래밍 언어를 제공한다. 대표적인 블록체인 플랫폼인 비트코인과 이더리움은 비트코인 스크립트와 솔리디티 언어를 제공한다. 이러한 프로그래밍 언어를 이용하여 동적으로 처리될 수 있는 디지털 계약인 스마트 컨트랙트를 개발할 수 있다. 그러나, 다양한 계약 분야에서 스마트 컨트랙트의 개발이 진행되고 있으나 블록체인 기반의 설계를 위한 연구가 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서는 이더리움 기반으로 스마트 컨트랙트를 설계하기 위한 메타모델 및 UML 기반의 정적/동적 설계 기법을 제안한다. 정적설계에서는 스마트 컨트랙트의 속성과 기능을 설계하기 위한 기법을 제안하며, 그리고 컨트랙트들 간의 구조를 설계하기 위한 기법을 제안한다. 동적설계에서는 블록체인 내의 스마트 컨트랙트, 계정, 블록들 간에 배포, 기능 호출, 동기화를 설계하기 위한 기법을 제안한다. 실험은 부동산 계약 사례를 통해 정적/동적 설계 기법을 적용하여 설계 기법의 타당성을 검증한다.

• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.36-49
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• 2018

본 연구에서는 일반인을 대상으로 일반 설문과 선택형 컨조인트 분석(Choice Based Conjoint Analysis: CBC Analysis)을 통해 태양광 발전을 중심으로 신재생에너지와 신재생에너지 사업 전반에 대한 인식을 파악하고, 계층적 베이지안 모형(Hierarchical Bayesian Model)을 이용하여 신재생에너지 사업에 대한 일반 국민의 선호를 정량적으로 분석하였다. 그 결과, 응답자들은 신재생에너지 사업에 참여하게 될 경우 누가 사업을 주도 하는가, 즉 사업을 주도하는 주체에 대해 가장 중요하게 생각하며, 그 뒤를 이어 발전소의 위치와 국민들의 참여 방식과 이익배분에 대해서 중요하게 생각하였고, 상대적으로 사업에 대한 국민들의 의사결정 참여는 중요하지 않은 것으로 나타났다. 또한 응답자들은 신재생에너지 사업에 참여할 경우, 정보 공유나 의사 개진, 협조, 조율과 같은 사업에 대한 지원 활동(volunteering) 보다는 대출이나 지분 소유를 통한 투자 참여를 선호하였고, 따라서 의사 결정 참여와 같은 사업의 절차적(procedural justice) 측면 보다는 이익의 배분과 같은 분배적(distributional justice) 측면에 관심이 더 높았다. 각 사업의 속성 수준별 부분 효용의 크기에 따른 분석에서는, 지방자치단체 주도 하에 국민들이 신재생에너지 사업에 대해 주식을 소유하고 사업의 수익률에 연동하여 배당을 받는 방식으로 참여하고 산지나 해변보다는 지붕에 발전 시설을 설치하는 것을 선호하였고, 반대로 전문 개발회사와 투자회사 주도로 정보공유, 협의, 조율과 모니터링에 참여하고 이익의 일부를 마을 복지나 발전 기금으로 받으며, 발전소를 산지나 임야에 짓는 경우를 선호하지 않았다. 본 연구는 직접적인 설문과 면담 등의 질적 연구만으로는 밝혀내기 어려웠던 국민 참여를 전제한 신재생에너지 사업 속성의 영향력을 계량화된 모형을 통해 입증하였다는 점에서 의의를 가지며, 따라서 본 연구에서 나타난 신재생에너지 사업에 대한 일반인의 인식과 선호 분석의 결과는 향후 국민 참여형 신재생에너지 사업의 방향 수립 시 주민 수용성을 높이는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권2호
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• pp.120-128
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• 2024

2022년 ChatGPT 출시 이후, 생성형 AI 산업은 엄청난 규모로 성장하였으며, 인지 작업에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 특히 AI 기반 이미지 생성 기술은 현재 디지털 세계의 핵심적인 변화를 주도하고 있다. 본 연구는 대표적인 AI 이미지 생성 도구인 미드저니, 스테이블 디퓨전, 그리고 파이어플라이의 기술적 원리를 분석하고, 이미지 생성 결과를 비교함으로써 그 유용성을 평가하였다. 실험 결과, 이 AI 도구들은 대표 시설원예 작물인 토마토, 딸기, 파프리카, 오이의 과실 이미지를 실제와 유사하게 재현하였다. 특히 파이어플라이는 실제 온실 재배 작물 이미지를 매우 사실적으로 묘사하는 능력을 보여주었다. 그러나 모든 도구들은 작물이 자라는 온실의 환경적 맥락을 완전히 반영하는 데에 있어서 다소 한계를 보였다. 프롬프트 개선 및 레퍼런스 이미지를 활용하여 딸기과실 이미지와 시설 딸기재배 시스템을 보다 정교하게 생성하는 과정도 포함되었으며, 이러한 접근은 AI 이미지 생성 기술의 세밀한 조정이 가능함을 보여준다. 오이 과실 이미지 생성능력을 비교한 결과, AI 생성 도구들은 실제 이미지와 매우 유사한 이미지를 생성해 냄으로써 이미지 생성 점수(CLIP score)에 있어서 통계적 차이를 보이지 않았다. 본 연구는 AI 기반 이미지 생성 이미지 기술이 농업 분야에 활용될 수 있는 방안을 모색하며, 생성형 AI의 농업에 대한 적용을 긍정적으로 전망한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권9호
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• pp.661-670
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• 2020

최근 지진재해의 규모가 점차 증대됨에 따라 세계적으로 개별 시설물에 대한 내진성능평가와 관련한 연구가 다수 진행되고 있다. 상수도 시스템은 타 기반 시설에 비해 설치범위가 광범위하고 그 구성요소가 다양해 고려할 것이 많아 지진에 대한 안정성을 정확하고 효과적으로 확보하기 힘든 실정이다. 따라서 지진을 대비한 상수도 시스템의 내진성능 평가 방안을 연구하고 개발할 필요가 있다. 지진에 의한 상수도 시스템의 내진성능을 평가하기 위해 지반운동예측식(Ground Motion Prediction Equation, GMPE)이 활용된다. GMPE는 지진 규모 등과 같은 독립변수 와 PGV (Peak Ground Velocity), PGA (Peak Ground Acceleration)와 같은 지반운동 등을 고려하여 산정하게 된다. 우리나라에서 발생된 높은 강도의 지진 데이터는 현재까지 많이 축적되지 않아 특정 지진에 국한된 데이터를 활용하여 GMPE를 결정하는 등의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 우리나라에서 계측된 지진 데이터를 활용하여 국내 지진 모의에 적합한 GMPE를 선정하고자 하였으며, 이를 위해 기존 국내 지진을 기반으로 산정된 GMPE식을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 본 연구를 통해 결정된 적정 GMPE는 상수도관망의 수리학적 내진성능 평가에 직접적으로 활용 가능하다. 즉, 파손확률 모형과의 연계를 통한 지진시 관로 파손률의 정량화가 가능하며, 파손 및 누수에 의한 단수지역 파악 등과 같은 피해범위 산정시 보다 객관적이며 합리적인 결과 도출이 가능하다. 최종적으로 이와 같은 내진 성능 정량화 결과는 지진재해가 발생하였을 경우 그 피해를 최소화할 수 있는 최적 복구방안 마련과 선제적 관망 내진설계의 기준 자료로 활용될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제39권1호
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• pp.1-7
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• 2020

해양에서 음향 포물선 방정식은 거리 의존 환경에서 단일 음원으로부터 음장을 계산하는데 효율적인 방법이다. 그렇지만 실제 문제에서는 종종 방향성 있는 음원을 사용해야하는 필요성이 있다. 본 논문에서는 포물선 방정식 모델에 손쉽게 방향성 있는 음원을 적용할 수 있는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 전 방향음원의 수학적 모델인 Delta 함수를 필터링 하는 것이다. 두 번째 방법은 포물선 방정식의 self-starter 해에 유리함수 필터를 적용하는 방법이다. 후자의 방법은 깊이 방향에 대해 상향 및 하향 음파를 분리하지 못한다는 단점이 있으나 모드 전파를 구현하는데는 유용하다. 검증을 위한 수치 예제가 Pekeris 환경과 심해 환경에서 주어졌다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권4호
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• pp.1854-1868
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• 2018

A wireless body-sensor network (WBSN) refers to a network-configured environment in which sensors are placed on both the inside and outside of the human body. The sensors are much smaller and the energy is more constrained when compared to traditional wireless sensor network (WSN) environments. The critical nature of the energy-constraint issue in WBSN environments has led to numerous studies on the reduction of energy consumption of WBSN sensors. The transmission-power-control (TPC) technique adjusts the transmission-power level (TPL) of sensors in the WBSN and reduces the energy consumption that occurs during communications. To elaborate, when transmission sensors and reception sensors are placed in various parts of the human body, the transmission sensors regularly send sensor data to the reception sensors. As the reception sensors receive data from the transmission sensors, real-time measurements of the received signal-strength indication (RSSI), which is the value that indicates the channel status, are taken to determine the TPL that suits the current-channel status. This TPL information is then sent back to the transmission sensors. The transmission sensors adjust their current TPL based on the TPL that they receive from the reception sensors. The initial TPC algorithm made linear or binary adjustments using only the information of the current-channel status. However, because various data in the WBSN environment can be utilized to create a more efficient TPC algorithm, many different types of TPC algorithms that combine human movements or fuse TPC with other algorithms have emerged. This paper defines and discusses the design and development process of an efficient TPC algorithm for WBSNs. We will describe the WBSN characteristics, model, and closed-loop mechanism, followed by an examination of recent TPC studies.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.167-173
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• 2014

석션 매입 앵커(Embedded Suction Anchor; ESA)는 석션 기초(Suction Pile or Caisson)을 이용하여 앵커를 지중에 매설한 후 인발에 저항하는 계류앵커형식이다. 본 연구에서는 ALE (Arbitrary Larangan Eulerian) Adpative Meshing 기법을 이용한 수치해석을 통해 석션 매입 앵커의 인발 거동을 모사하고, 그 결과를 기존 연구에서 수행된 원심모형 실험 및 한계 평형법을 이용한 해석적 방법의 결과와 비교 분석 하였다. 이를 통해 앵커의 수평 연직 경사 방향의 인발 거동을 평가하였으며, 수치 해석 결과, 수평 재하 시 중간 위치에서 가장 큰 저항력을 발휘하는 것으로 나타났다. 연직 재하의 경우 재하 위치와 무관하게 유사한 저항력이 발휘 되었으며, 수평 저항력이 가장 큰 중간 위치에서 경사 하중을 가한 결과 경사각이 증가할수록 인발 저항력이 감소하는 것으로 나타났다.