• 한국광학회지
• /
• 제34권1호
• /
• pp.1-12
• /
• 2023

본 연구에서는 다채널 결맞음 빔결합 시스템을 위한 위상제어 방식으로 covariant matrix adaption evolution strategy (CMA-ES) 알고리즘 및 stochastic parallel gradient descent (SPGD) 알고리즘을 결합한 이중 위상제어 알고리즘을 제안하고 그 동작 특성을 전산모사를 통해 분석한다. 제안하는 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 결합된 최종 출력광 세기가 미리 설정된 특정값에 도달하기 전까지는 그 위상제어 최적화를 CMA-ES 알고리즘을 통해 진행하고, 그 이후에는 SPGD 알고리즘으로 전환하여 진행하는 순차적 이중 구조를 취한다. 이를 이상적인 7채널과 19채널 광섬유 결합기 기반 결맞음 빔결함 시스템에 적용하였을 때, 위상제어 최적화 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 약 10% 단축됨을 확인하였다. 뿐만 아니라, 동일한 결맞음 빔결함 시스템에서 실제 환경과 유사하게 각 채널광에 위상잡음을 부가적으로 인가한 경우, 본 연구에서 제안하는 이중 위상제어 알고리즘을 적용할 경우 주어진 조건에서 그 평균 수렴시간이 기존의 SPGD 알고리즘만 단독적용한 경우에 비해 7채널 시스템의 경우 약 17%, 19채널 시스템의 경우 약 16-27% 정도 단축됨을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 CMA-ES/SPGD 이중 위상제어 알고리즘은 향후 실제 대기 환경과 같이 위상잡음 효과를 무시할 수 없는 조건에서 결맞음 빔결합을 구현시 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제26권2호
• /
• pp.37-51
• /
• 2023

그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제25권4호
• /
• pp.214-216
• /
• 2022

분포형 음향 센싱(distributed acoustic sensing, DAS)은 광섬유 케이블을 수신기로 활용하는 탐사기술로서, 석유탐사 및 지진분야에서 모니터링 목적으로 활발히 적용되고 있다. 최근에는 지하매질의 물성정보를 도출하기 위해 분포형 음향 센싱 자료를 활용한 전파형역산 연구가 수행되고 있다. 분포형 음향 센싱은 광섬유 케이블 상의 두 점 간의 위상 차이에 의한 변형률을 측정하기 때문에, 기존 전파형역산 알고리즘에 직접 활용하기 어렵다. 분포형 음향 센싱 자료를 전파형역산에 활용하기 위해, 본 연구에서는 평면파 가정에서의 변형률과 수평입자속도의 관계식을 이용한 평면파 전파형역산 알고리즘을 개발하였다. 수치실험을 통해 평면파 가정에서의 변형률과 입자속도 간의 관계식이 성립함을 확인하였다. 다양한 탐사환경에서 분포형 음향 센싱 자료에 대한 전파형역산의 적용 가능성을 확인하기 위해, 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경을 모사한 4층 및 수정된 Marmousi-2 속도모델을 이용하였다. 제안된 전파형역산을 통해 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경하에서 P파 및 S파 속도구조를 정확히 도출할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권10호
• /
• pp.41-48
• /
• 2023

도로 하부에 발생된 이상구간은 사용자의 안전을 위협하고 보수하기 위해서도 많은 사회적 비용이 동반된다. 본 연구에서는 적외선 카메라를 사용하여 이상구간 매질에 따른 온도 분포를 실험적으로 평가하고 이를 머신러닝 기법으로 분석하고자 하였다. 대상 현장은 가로와 세로 및 깊이가 모두 50cm인 정육면체 형태로 설정하였고, 이상구간은 물과 공기로 결정하였다. 실험부지의 상부는 포장층을 모사하기 위해 콘크리트 블록을 설치하였으며, 오후 4시부터 다음날 오후 3시까지 총 23시간 동안 포장층의 온도 분포를 측정하였다. 측정된 값은 이미지 형태로 도출되었으며, 이미지 중간부분에서 측정 온도의 수치를 추출하였다. 최대온도와 최저온도의 차이는 물, 공기, 그리고 원 지반에서 각각 34.8℃, 34.2℃ 그리고 28.6℃로 나타났으며, 이미지 분석 기법인 convolution neural network(CNN) 방법을 활용하여 각 측정 이미지에 해당하는 조건을 분류하였다. 분류를 수행하기 위해서는 res net 101과 squeeze net 네트워크가 이용되었다. res net 101의 분류 정확도는 물, 공기 그리고 원 지반에서 각각 70%, 50% 그리고 80%로 나타났고, squeeze net의 분류 정확도는 60%, 30% 그리고 70%로 나타났다. 해당 연구 결과는 수치데이터로 특징 판단이 어려울 경우 이미지 기반의 CNN 알고리즘을 활용하면 매질 특성 분석이 가능하고 지반내 상태도 예측할 수 있는 방법론을 보여준다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권spc1호
• /
• pp.1027-1036
• /
• 2023

해안 환경에서 정확한 지형 조사는 필수적이나 지점식 조사 기법이 일반적이며, 이마저도 육상과 해저면을 독립적으로 계측한다. 본 연구에서는 단일 UAV만을 이용해 육상 및 해저 지형을 측량하는 방법을 소개한다. 세부적으로, UAV 영상을 활용해 지형 및 수심을 계측하는 두 알고리즘을 각각 적용한 뒤 결과물을 정합하여 수행된다. 해빈 지형의 취득은 공간 스캔 영상을 이용하는 Structure-from-Motion Multi-View Stereo 기술이 적용된다. 해저 지형 측량을 위해서는 고정비행으로 취득된 시계열 파랑 영상을 이용하는 분산관계식 기반 수심 역산 기법이 적용된다. 두 요소기술로 산정한 수치 표고모형을 좌표에 따라 정합한 후, 쇄파대 및 포말대와 같이 두 요소기술 적용이 불가능한 부분을 내삽하여 최종적으로 연속된 근해역 지형을 취득할 수 있다. 본 UAV 기반 지형 측량 기법을 경상북도 포항시의 장사해수욕장에 적용한 결과 세부적인 지형적 특징을 재현해낼 수 있었다. 본 연구에서 제안되는 통합 모니터링 방법은 기존 방법들에 비해 시간, 비용, 안전 측면에서 이점이 있어 해안지역의 침퇴적 분석에 효과적으로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제37권3호
• /
• pp.163-171
• /
• 2024

본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제36권5_3호
• /
• pp.1053-1066
• /
• 2020

이산화황(SO₂)은 대기 중 화학 반응을 통해 2차 대기오염물질을 생성하는 전구체로, 주로 산업활동이나 주거 및 교통 활동 등을 통해 배출된다. 장기간 노출 시 호흡기 질환이나 심혈관 질환 등을 유발하여 인체 건강에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 지속적인 모니터링이 필요하다. 우리나라에서는 SO₂에 대해 관측소 기반의 모니터링이 수행되고 있으나 이는 공간적으로 연속적인 정보를 제공하는 데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 위성자료와 수치모델 자료를 융합하여 일별 13시를 타겟으로 하는 1 km의 고해상도로 공간적으로 연속적인 SO₂ 지상농도를 산출하였다. 2015년 1월부터 2019년 4월까지의 기간 동안 남한 지역에 대하여 스태킹 앙상블 기법을 이용하여 SO₂ 지상농도 추정 모델을 개발하였다. 스태킹 앙상블 기법이란 여러가지 기계학습 기법을 두 단계로 쌓는 방식으로 융합하여 단일 모델 대비 더 향상된 성능을 도출하는 방법이다. 본 연구에서는 베이스 모델로는 RF (Random Forest)와 XGB (eXtreme Gradient BOOSTing) 기법이, 메타 모델로는 MLR (Multiple Linear Regression) 기법이 사용되었다. 구축된 모델의 교차검증 결과 메타 모델은 상관계수(R) = 0.69와 root-mean-squared-error(RMSE) = 0.0032 ppm의 결과를 보였으며 이는 베이스 모델의 평균 대비 약 25% 향상된 안정성을 보였다. 또한 모델 구축에 사용되지 않은 기간에 대한 예측 검증을 수행하여 모델의 일반화 가능성을 평가하였다. 구축된 모델을 이용하여 남한 지역의 SO₂ 지상농도 공간분포를 분석한 결과 일반적인 계절성과 배출원의 변화를 잘 반영하는 패턴을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제16B권5호
• /
• pp.341-346
• /
• 2009

모션 데이터 글러브는 손의 움직임을 측정하여 컴퓨터에 입력하는 대표적인 인간과 컴퓨터간의 인터페이스 도구로서, 홈 오토에이션, 가상 현실, biometrics, 모션 캡쳐 등의 컴퓨터 신기술에 사용되는 필수 장비이다. 본 논문에서는 대중화를 위하여, 별도의 특수 장비 없이 사용 가능한 저가형 비주얼 모션 데이터 글러브를 개발하고자 한다. 본 방식의 특징은 기존의 모션 데이터 글러브에 사용되었던, 고가의 모션 센싱 섬유를 사용하지 않음으로써, 저가형으로 개발이 가능하다는 것이다. 따라서 제작이 용이하고 대중화에 크게 기여할 수 있다는 장점을 가진다. 본 방식에서는 모션 센싱 섬유를 사용하는 기계적인 방식대신 광학적 모션 캡쳐 기술을 개량한 비주얼 방식을 채택한다. 기존의 비주얼 방식에 비해 본 방식은 다음과 같은 장점과 독창성을 가진다. 첫째, 기존의 비주얼 방식은 가려짐 현상을 제거하고 3차원 자세 복원을 위해 많은 수의 카메라와 장비를 사용하는 데 비해, 본 방식은 모노비전 방식을 채택하여 장비가 간소하고 저가형 개발이 가능하다. 둘째, 기존의 모노비전방삭은 가려짐 현상에 취약하여 영상에서 가려진 부분은 3차원 자세 복원이 어려웠다. 하지만 본 논문은 독창적으로 설계된 막대 모양의 지시자를 사용하여, 영상에서 가려진 부분도 3차원 자세 복원이 가능하다. 셋째, 기존의 모노 비전 방식은 비선형 수치해석 형태의 영상 해석 알고리즘을 사용하는 경우가 많아서 초기화나 계산시간 면에서 불편하였다. 하지만, 본 논문에서는 독창적인 공식화 방법을 사용하여 닫힌 형태의 영상해석 알고리즘을 도출함으로써 이와 같은 불편을 개선하였다. 넷째, 기존의 닫힌 형태의 알고리즘은 공식화 과정에서 근사화 방법을 도입하는 경우가 많아서 정확도가 떨어지고 특이점에 의한 응용분야에 제한이 있었다. 하지만 본 방식은 오일러 각과 같은 국부적인 매개화나 근사화 등을 사용하는 대신 지수형태의 트위스트좌표계를 사용하는 독창적인 공식화 방법을 사용하여, 공식화 단계에서의 근사화 방법 없이 닫힌 형태의 알고리즘을 도출함으로써 이 문제들을 개선하였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제5권3호
• /
• pp.49-59
• /
• 1985

탄성(彈性) 이론(理論)에 의하여 트러스의 형상최적화(形狀最適化) 문제(問題)를 형성(形成)하게 되면 부재(部材)의 단면적(斷面積)과 절점(節點)의 좌표(座標)를 동시에 고려(考慮)해야 하는 복잡(複雜)한 비선형(非線型) 계획문제(計劃問題)가 된다. 이런 비선형(非線形) 계획문제(計劃問題)를 해석(解析)할 수 있도록 제시(提示)된 기법(技法)이 별로 없고 현재 사용(使用)하고 있는 기법(技法)들도 실제(實際)의 적용(適用)에 제한(制限)을 받는 경우가 많다. 그러므로 트러스의 형태(形態), 재하조건(載荷條件) 등에 구애됨이 없이 트러스의 형상(形狀)을 최적화(最適化)할 수 있는 일반(一般) 해석기법(解析技法)이 필요(必要)한 것이다. 이에 본연구(本硏究)에서는 전(全) 해석과정(解析過程) two-phases로 나누어 phase 1 에서는 단면(斷面)을 최적화(最適化)하고 phase 2 에서는 트러스의 절점좌표(節點座標)를 변수(變數)로 하여 형상(形狀)을 최적화(最適化)하는 알고리즘을 개발(開發)한 것이다. 이 알고리즘의 phase 1 에서 유도(誘導)된 비선형(非線型) 계획문제(計劃問題)를 SUMT 문제(問題)로 변환(變換)시켜 Modified Newton-Raphson Method에 의한 SUMT 법(法)을 채택(採擇)하고 phase 2 에서는 Rosenbrock Method의 일방향(一方向) 탐사기법(探査技法)에 의해 목적함수(目的凾數)만이 최소(最小)가 되도록 하는 기법(技法)을 도입(導入)하여 최적화(最適化) 알고리즘 개발(開發)하였다. 개발(開發)된 알고리즘을 트러스의 형태(形態), 설계제약조건(設計制約條件), 재하조건(載河條件) 등을 변화(變化)시켜 가면서 수종(數種)의 트러스에 적용(適用)하여 수치계산(數値計算)을 실시(實施)하고 그 결과(結果)를 다른 알고리즘의 결과(結果)와 정교(正較)하므로서 개발(開發)된 알고리즘의 타당성(妥當性) 안정성(安定性) 적용성(適用性)을 검토(檢討)하였다. 연구(硏究) 결과(結果) 개발(開發)된 이 two-phases 알고리즘은 트러스의 설계조건(設計條件)에 구애받지 않고 트러스의 형상최적화(形狀最適化)에 적용(適用)할 수 있으며 안정성(安定性)있게 빠른 속도(速度)로 최적해(最適解)에 수렴(收斂)한다는 사실(事實)이 확인(確認)되었다. 이에 본(本) 알고리즘을 트러스의 형상최적화(形狀最適化) 알고리즘으로 새로이 제안(提案)하고 본(本) 알고리즘이트러스의 경제적(經劑的)인 설계(設計)에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료(思料)된다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제30권5_6호
• /
• pp.307-318
• /
• 2003

본 논문에서는 분산 객체 컴퓨팅 환경에서 보장된 실시간 서비스를 지원하는 TMO 객체그룹(TMO Object Group) 모델을 설계ㆍ구축하고, 우리 모델의 정확한 분산 실시간 서비스 수행능력을 검증 한다. 우리가 제안한 TMO 객체그룹은 TINA(Telecommunications Information Networking Architecture) 의 객체그룹 개념을 기반으로, 실시간 특성을 가지는 TMO(Time-triggered Message-triggered Object) 객체들과 객체그룹 내의 객체 관리 서비스(Object Management Service), 실시간 스케줄링 서비스(Real-Time Scheduling Service)를 지원하는 컴포넌트들로 구성된다. 또한, TMO 객체는 분산 시스템에 비중복 또는 중복으로 존재할 수 있다. 본 모델은 특정 ORB나 운영체제들의 제약 없이 COTS(Commercial Off-The-Shelf) 미들웨어 상에서 보장된 분산 실시간 서비스를 수행한다. TMO 객체그룹을 구축하기 위해 TMO 객체의 개념과 TMO 객체그룹의 구조를 정의하였고, 객체그룹 내의 컴포넌트들의 기능과 그들간의 상호작용을 설계 구현하였다. TMO 객체그룹은 객체 관리 서비스와 실시간 스케줄링 서비스 지원을 위해 동적바인더객체(Dynamic Binder Object)와 스케줄러객체(Scheduler Object)를 각각 가진다. 동적바인더객체는 클라이언트들의 요청에 대해 중복 TMO 객체 중 적정 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스를 지원하고, 스케쥴러객체는 클라이언트들의 서비스 요청에 대해 TMO 객체가 수행해야 할 작업들의 우선순위를 정하는 실시간 스케줄링 서비스를 지원한다. TMO 객체그룹의 수행 검증을 위해 이미 연구된 알고리즘을 확장한 동적 바인딩 서비스를 위한 바인딩 우선순위(Binding Priority) 알고리즘과 실시간 스케줄링 서비스를 위한 EDF(Earliest Deadline First) 알고리즘을 적용하여 동적바인더객체와 스케쥴러객체를 구현했다. 마지막으로 수치 분석을 통해 TMO 객체그룹이 비중복/중복 TMO 객체의 동적 바인딩 서비스와 클라이언트들의 요청을 받는 임의의 TMO 객체에서 실시간 스케줄링 서비스를 지원하는지 검증했다.