• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.683-690
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• 2006

무선 센서 네트워크에서 에너지 소비의 효율성은 전체 네트워크 수명 시간을 결정하기 때문에 에너지 소비를 최소화하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 센서 네트워크에서 에너지 보전을 위해서는 운영에 필요한 최소한 센서 노드만을 활성화된 상태로 유지하고 나머지 노드들은 휴면 상태로 유지하여 불필요한 에너지 소비가 일어나지 않도록 하여야 한다. 그러나 얼마만큼의 센서 노드들을 최적의 운영 노드 집합에 포함시킬 것인지를 계산하는 것은 NP-hard 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 최적에 근접한 커버 집합(cover set)을 생성하기 위하여 CVT 기반의 근사화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 센서의 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이상이면 커버 집합에 속한 센서 노드 간의 연결이 즉시 이루어지도록 하고 반면에 통신 범위가 센싱 범위의 두 배 이하이면 커버 집합의 접속성 보장을 위하여 보조 노드를 결정하는 연결 기법을 제시하였다. 마지막으로 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위하여 이론적 분석과 실험을 수행하였으며, 실험결과를 통해 제안된 알고리즘이 Greedy 알고리즘보다 CCS(Connected Cover Set)의 크기와 실행 시간 측면에서 우수함을 보였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.59-66
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• 2005

이 논문의 주 목적은 효율이 높은 공통중간점(CMP) 자료 획득 방법에 대해 서술함으로써, GPR탐사의 적용성을 넓히기 위함이다. CMP 자료 획득의 효율을 높이기 위한 가장 중요한 기술적 혁신은 실시간 이동 GPS(RTK-CPS)를 이용한 GPR 안테나의 위치 연속 모니터링이다. 이 연구에서 제안한 자동 안테나 이동 시스템은 GPR 탐사에서 시간을 가장 많이 요구하는 특정 지점에 안테나를 위치시키는 과정이 필요없기 때문에 탐사 시간 효율이 개선된다. 수치적 실험으로부터 자료획득 효율이 향상됨에 따라 자료의 밀도 및 CMP 중합수가 늘어나는 것을 예측할 수 있었으며, 이는 결과적인 자료의 신호대 잡음비 향상을 초래한다. 현장 적용은 이러한 가설을 입증하였으며, 이 연구에서 제안된 방법을 CMP 방식의 GPR 탐사를 좀 더 실질적이고 널리 사용될 수 있게 한다. 게다가 이 방법은 정밀한 지하수 정보를 제공할 수도 있는데, 이는 CMP 방식으로 얻은 공간적으로 조밀한 유전상수 분포를 물포화도와 갈이 지하수 특성과 관계 깊은 조밀한 물리량 분포로 변환할 수 있기 때문이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.495-512
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• 2022

본 연구에서는 프리스트레스와 그라우팅을 이용한 터널 필라부 보강공법에 대해 검토하였다. 병설터널의 문제점을 보완할 수 있는 보강법들은 다양하지만 프리스트레스와 그라우팅을 이용한 터널 필라부 공법이 현장적용성, 안정성, 경제성에서 우수하다고 판단됨에 따라 실질적인 거동 메커니즘의 이론적 검토 및 수치해석적 검토가 필요하기 때문에 축소모형 실험을 진행하였다. 축소모형 실험은 PC강연선 + 강관보강 그라우팅 + 프리스트레스(Case 1), PC강연선 + 강관보강 그라우팅(Case 2), 무보강(Case 3)으로 나누어 필라부의 변위와 벽체에 가해지는 토압을 측정하였다. 실험을 통하여 여러 공법 중 PC강연선 + 강관보강 그라우팅 + 프리스트레스 공법은 가장 우수한 보강공법임을 확인하였고 추후 현장실험을 통해 이를 검증하고 보완해 나간다면 현재 적용되는 보강공법보다 변위 제어 및 부재력 측면에서 우수한 결과를 도출해 낼 수 있을 것이라 판단되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권5호
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• pp.505-512
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• 2021

침지형 자외선 살균조의 자외선 강도를 계산하기 위한 3차원 모델을 개발하였으며, 실제 하수처리장에 설치되어있는 개수로형 살균조와 관로형 살균조에 각각 적용하여 수치실험을 실시하였다. 모델링을 통해 계산한 살균조의 평균 자외선 강도는 각각 7.87 mW/cm²와 13.09 mW/cm²로 계산되었다. 자외선 조사 시간을 반영하고, 혼합 불균형, 램프 노화, 온도 및 파울링에 의한 감쇄효과를 고려한 자외선 조사량은 각각 21.1 mJ/cm², 24.8 mJ/cm²로 예측되었는데 이 값은 목표 자외선 조사량인 20 mJ/cm²보다 각각 5 %, 24 % 높은 것으로 예측되었다. 개발한 UV3D 모델을 사용하면 살균조의 조사 시간이나 램프의 출력을 높이지 않고도 수치실험을 통해 평균 자외선 강도가 가장 큰 최적의 램프 위치를 찾을 수 있다. 램프 위치 조정만으로 본 연구에서 적용한 개수로형 살균조와 관로형 살균조의 자외선 조사량은 각각 0.9 %, 0.5 % 향상시킬 수 있다. 개수로형 살균조의 경우 살균조의 체적은 그대로 유지하면서 가로와 세로의 비율을 조정하고, 램프의 위치를 바꾸면 평균 자외선 강도는 현재보다 7.4 % 더 증가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.142-149
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• 2019

본 연구에서는 인천광역시 중구 을왕동 충의휴양소 전면 해역에서의 과거 침식이력 및 현황을 세밀히 조사하고 해안선 침식원인을 찾기 위해 파랑 및 해빈류 등을 조사하여 분석 하였다. 관측결과 유의파고($H_{1/3}$)는 0.07~1.57 m의 범위로 나타났고, 평균값은 0.21 m로 나타났다. 또한 최대파고($H_{max}$)는 0.02-4.76m 범위로 나타났고, 평균값은 0.27 m로 나타났다. 파랑변형 수치모형실험을 통해 법선파고 및 주기를 산정하였고, 50년 빈도 설계파고는 0.82 m~3.75 m의 범위를 나타내었다. 해빈류 실험 결과 이안제 및 도류제 설치 이후 충의 휴양소 해안 부근의 해빈류가 감소하는 경향을 나타냈다. 반면, 마루높이를 5 m까지 높였을 경우에는 큰 변화가 없었지만 8m로 높이면 낮아진 수심의 영향으로 강한 해빈류가 수중방파제 주변에 발생하였다. 또한, 충의휴양소의 주된 침식원인은 외해로부터 입사하는 파랑특성이 백사장 전면에 집중적으로 내습하기 때문이다. 백사장 전면으로 집중되는 파의 변형으로 백사장과 평행하게 흐르는 연안류와 횡단방향으로의 이안류를 추가적으로 유발시킴으로써 연안표사가 전면외해로 이동/유출하기 때문으로 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 백사장 원상복구 및 효율적인 침식방지시설 선정의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.692-705
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• 2018

발파를 이용한 터널의 굴착 시 수반되는 가장 큰 문제 중 하나는 발파 시 발생하는 지반진동으로 이를 저감시키기 위한 노력의 일환으로 와이어쏘 장비를 이용하여 터널 심발공 주변에 인공 자유면을 형성하고 이를 통해 파쇄도를 향상시키며 동시에 발파 진동을 저감시키는 기술이 개발되어 오고 있다. 본 연구에서는, 실규모 발파 실험 및 3D-DFPA 해석 기법을 통해 인공 자유면의 구조조건에 따른 진동저감 및 발파 효과에 대한 고찰을 수행하였으며, 이에 더불어 인공 자유면 발파에서의 효율적 설계를 위한 경험적 기준을 제안하였다. 분석 결과, 인공 슬롯 자유면은 홉킨슨 효과에 의한 스폴파괴 유발 및 충격진동의 전파경로 차단 등 발파 진동 저감을 야기하는 것으로 판단되었으며, 인공 자유면이 존재하는 경우, 존재하지 않는 경우에 비해 파쇄체적 및 파쇄효율이 모두 증가하는 경향을 보였다. 이는 인공 자유면이 실제 자유면과 동일한 역할을 수행함에 따라 최소저항선의 감소효과를 야기하는 것으로 판단되었으며, 실험 결과를 토대로 발파 공경 및 최소저항선에 대한 발파 파쇄체적의 상관관계를 도출 및 경험적 설계 기준을 제안하였다. 결론적으로, 인공 자유면 발파를 수행 시 발파 공경 대 최소저항선의 비가 약 5에서 8사이의 값을 갖도록 설계하는 것이 가장 이상적인 표준발파 조건에서의 파쇄효과를 기대할 수 있을 것으로 판단되었다.

• 한국기계기술학회지
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• 제20권6호
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• pp.763-769
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• 2018

In this research, in order to improve the heat retention of greenhouse, comparative analysis of the heat flux of the marketed multi-later insulating curtain was carried out. Experiments is conducted by fabricating a test apparatus for investigating the heat flux characteristics. The multi-later insulating curtain used for the experiment was compared using the P, N, S, U and T company, which are commercially available, and the heat flux due to temperature difference between the experimental apparatus and the outside was compared and analyzed. When the internal temperature of the experimental result is the maximum temperature $60^{\circ}C$, the heat flux of multi-later insulating curtain is T Co.($73.1W/m^2$) > S Co.($119.5W/m^2$) > U Co.($155W/m^2$) > N Co.($163.1W/m^2$) > P Co.($177.7W/m^2$). The heat flux means the quantity of heat passing through the unit time per unit area, and the higher the numerical value, the higher the quantity of heat passing through the multi-layer insulating curtain. This can be determined that high heat fluxes produce low heat resistance. Further, it has been found that the weight of the insulating curtain is largely unrelated to the heat insulating property, and the heat insulating curtain having a thickness containing a high internal air layer is excellent in the heat insulating property. In the future when manufacturing a heat insulating curtain, It is judged that it is desirable to manufacture a combination of heat insulating materials that contain a high internal air layer content and that can maintain the air layer even for long-term use while minimizing the volume.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.135-144
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• 2021

최근 데이터 기반 의사결정 기술이 데이터 산업을 이끄는 핵심기술로 자리 잡고 있는바, 이를 위한 머신러닝 기술은 고품질의 학습데이터를 요구한다. 하지만 실세계 데이터는 다양한 이유에 의해 결측값이 포함되어 이로부터 생성된 학습된 모델의 성능을 떨어뜨린다. 이에 실세계에 존재하는 데이터로부터 고성능 학습 모델을 구축하기 위해서 학습데이터에 내재한 결측값을 자동 보간하는 기법이 활발히 연구되고 있다. 기존 머신러닝 기반 결측 데이터 보간 기법은 수치형 변수에만 적용되거나, 변수별로 개별적인 예측 모형을 만들기 때문에 매우 번거로운 작업을 수반하게 된다. 이에 본 논문은 수치형, 범주형 변수가 혼합된 데이터에 적용 가능한 데이터 보간 모델인 Denoising Self-Attention Network(DSAN)를 제안한다. DSAN은 셀프 어텐션과 디노이징 기법을 결합하여 견고한 특징 표현 벡터를 학습하고, 멀티태스크 러닝을 통해 다수개의 결측치 변수에 대한 보간 모델을 병렬적으로 생성할 수 있다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위해 다수개의 혼합형 학습 데이터에 대하여 임의로 결측 처리한 후 데이터 보간 실험을 수행한다. 원래 값과 보간 값 간의 오차와 보간된 데이터를 학습한 이진 분류 모델의 성능을 비교하여 제안 기법의 유효성을 입증한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권11호
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• pp.107-118
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• 2022

최근 증가하는 수소에너지 수요에 대응할 수 있는 안정적인 수소 저장 기술에 대한 사회적 니즈가 증가하고 있으며, 이 중 지중수소저장은 대규모 수소 저장이 가능하여 가장 경제적이고 합리적인 저장 방식으로 인식되고 있다. 국내의 경우, 인공적인 방호구조물을 활용한 저심도 수소 저장 방식을 고려하고 있는데, 이와 관련된 안전기준 확립 및 지반 안정성 평가가 중요해지고 있다. 본 연구에서는 저심도 지중 수소저장시설에서의 수소가스 누출 시 발생할 수 있는 지반의 수리역학적 거동을 복합해석 모델을 통해 평가하였다. 벤치마크 실험을 통하여 해석 모델의 예측 신뢰성을 검증한 후, 메타모델을 활용한 매개변수연구를 수행하여 고압수소가스의 지반 침투에 따른 지표면 융기현상에 대한 영향 인자들의 민감도에 대해 평가하였다. 분석결과, 수소가스의 지반누출에 따른 지표변위 변화에 대한 민감도는 지반의 탄성계수가 가장 큰 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 향후 수소가스 누출뿐만 아니라 수소가스 폭발에 대한 지반 복합해석 평가 시 유용한 기초자료로 활용될 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1137-1144
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• 2022

본 연구에서는 감정을 표현하기 위한 표정 연습을 보조하는 인공지능을 개발하였다. 개발한 인공지능은 서술형 문장과 표정 이미지로 구성된 멀티모달 입력을 심층신경망에 사용하고 서술형 문장에서 예측되는 감정과 표정 이미지에서 예측되는 감정 사이의 유사도를 계산하여 출력하였다. 사용자는 서술형 문장으로 주어진 상황에 맞게 표정을 연습하고 인공지능은 서술형 문장과 사용자의 표정 사이의 유사도를 수치로 출력하여 피드백한다. 표정 이미지에서 감정을 예측하기 위해 ResNet34 구조를 사용하였으며 FER2013 공공데이터를 이용해 훈련하였다. 자연어인 서술형 문장에서 감정을 예측하기 위해 KoBERT 모델을 전이학습 하였으며 AIHub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터 세트를 사용해 훈련하였다. 표정 이미지에서 감정을 예측하는 심층신경망은 65% 정확도를 달성하여 사람 수준의 감정 분류 능력을 보여주었다. 서술형 문장에서 감정을 예측하는 심층신경망은 90% 정확도를 달성하였다. 감정표현에 문제가 없는 일반인이 개발한 인공지능을 이용해 표정 연습 실험을 수행하여 개발한 인공지능의 성능을 검증하였다.