• 한국건축시공학회지
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• 제9권5호
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• pp.79-86
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• 2009

철골구조에서 뿜칠내화피복재는 화재발생시 철골구조물의 내력이 저하되는 것을 방지하는 중요한 자재이다. 그러나 인력에 의한 작업 등으로 인하여 품질관리가 어렵고, 기능인력의 수급도 용이하지 않으며, 기능인력이 유해한 환경에 노출될 가능성도 높은 실정이다. 일반적으로 이와 같이 품질관리가 어렵고 인체에 유해한 건설작업들은 자동화 장비를 도입함으로써 문제를 어느 정도 완화할 수 있다. 그러나 기존의 건설현장은 환경이 비구조화되어 있기 때문에 장비의 주행이나 작업위치선정 등까지 자동화하기는 매우 어려웠다. 본 연구에서는 뿜칠내화피복 작업을 자동화하기 위한 기초연구로써, 자동화시스템과 첨단기술인 RTLS와의 연계성을 검토하고 내화피복 뿜칠 자동화작업의 시나리오, 시스템 구성요소 등을 제안하였다. 제안된 시스템은 아직 개념단계이므로 많은 제약조건들이 해결되지는 않았으나, 제안된 시스템으로 작업하면 내화피복의 균일한 피복두께를 유지할 수 있으며, 철골 구조물과의 일체성을 확보하며, 내화성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한 내화피복의 품질이 확보됨에 따라, 대형 철골 구조물에 화재가 발생하더라도 일정한 강도를 유지할 수 있어서, 화재의 전이를 방지하는 데에 효과가 있을 것으로 예상된다. 향후에는 첨단 IT인 USN등 첨단 모니터링 기술, BIM기술, 자재의 위치정보 인식기술 등과 연계하여 본 연구를 진행할 예정이다. 이와같은 기술과 본 연구가 연계되면, 국내 건설자동화 수준을 제고시키고, 건설 자원의 효율적 체계적 관리를 통한 비용절감, 공기단축, 정밀시공 등을 구현하는 데에 더욱 기여할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.95-104
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• 2017

최근 스마트 기기의 발전과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대중화로 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서는 처리하기 어려운 데이터들이 증가하고 있다. 이러한 대용량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 대안으로 비관계형 데이터베이스(NoSQL DBMS)가 각광 받고 있다. 데이터베이스 디지털 포렌식 조사 기법은 대부분 관계형 데이터베이스를 대상으로 연구되어왔으나, 최근 NoSQL DBMS를 도입하는 기업이 증가하면서 NoSQL DBMS에 대한 디지털 포렌식 기법의 수요도 증가하고 있다. NoSQL DBMS는 정규화할 스키마가 존재하지 않고, 데이터베이스 종류나 운영환경에 따라 저장방식이 상이하기 때문에 디지털 포렌식 조사 시 이를 고려한 새로운 기법들이 필요하다. NoSQL DBMS 중 문서형 데이터베이스에 대한 연구는 진행되어 왔지만, 이를 다른 종류의 NoSQL DBMS에 그대로 적용하기엔 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 컬럼형 데이터베이스인 HBase의 구동 방식과 데이터 모델을 소개하고, 운영환경 파악과 아티팩트 수집 및 분석, 삭제된 데이터의 복구 방안에 대해 제안하여 이를 바탕으로 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법에 대해 연구하였다. 또한 실험 시나리오를 통해 제안된 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법을 검증한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.137-142
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• 2016

2-Step 개방형 시스템은 힐링플랫폼과 개인건강 문서저장소 사이의 중계를 목적으로 제안되었다. 또한 TOS는 프로바이더(provider)의 건강문서 접근/요청 과정을 실시간으로 모니터링 하기 위해 대량 커넥션 기반의 pubsub서비스를 고려하여 설계되었다. TOS에서는 pubsub시의 통신 프로토콜의 용도로 WebSocket을 사용하고 있다. 그러나 힐링플랫폼의 사용자 단말인 모바일 기기의 저품질 무선 네트워크 운영 환경을 감안해볼 때, 전송 프로토콜 뿐 아니라 QoS를 지원하는 메시징 프로토콜 또한 추가될 필요가 있다. MQTT는 모바일 기기에 최적화된 경량 메시징 프로토콜로서 저속/저품질인 무선 네트워크 상황을 감안한 신뢰성 있는 메시징 QoS를 정의하고 있다. 본 논문에서는 힐링플랫폼의 사용자 단말인 모바일 기기를 고려하여 대량의 커넥션 및 펍섭시의 QoS를 지원하는 MQTT 프로토콜 기반의 메시지 브로커를 설계한다. 이를 위해, 우선 TOS와 MQTT 메시지 브로커 간의 모델을 설계하고, 제안 설계를 바탕으로 프로토타입을 구현한 후, 마지막으로 MQTT 클라이언트 툴을 사용한 load-test를 통해 기존연구와의 성능지표를 비교하도록 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.282-294
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• 2017

본 논문에서는 차량이 움직일 때 발생하는 카메라의 움직임, 도로상의 광원에 강건한 지능형 전조등 제어 시스템을 제안한다. 후보광원을 검출할 때 카메라의 원근 범위 추정 모델을 기반으로 한 ROI (Region of Interest)를 사용하며 이는 FROI (Front ROI)와 BROI (Back ROI)로 나뉘어 사용된다. ROI내에서 차량의 전조등과 후미등, 반사광 및 주변 도로의 조명들은 2개의 적응적 임계값에 의해 세그먼트화 된다. 세그먼트화 된 광원 후보군들로부터 후미등은 적색도(redness)와 Haar-like특징에 기반한 랜덤포레스트 분류기에 의해 검출된다. 전조등과 후미등 분류 과정에서 빠른 학습과 실시간 처리를 위해 SVM(Support Vector Machine) 또는 CNN(Convolutional Neural Network)을 사용하지 않고 랜덤포레스트 분류기를 사용했다. 마지막으로 페어링(Pairing) 단계에서는 수직좌표 유사성, 광원들간의 연관성 검사와 같은 사전 정의된 규칙을 적용한다. 제안된 알고리즘은 다양한 야간 운전환경을 포함하는 데이터에 적용한 결과, 최근의 관련연구 보다 향상된 검출 성능을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.821-832
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• 1998

본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.

• 대한디지털의료영상학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.32-44
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• 2002

The role of radiology department has been greatly increased in the past few years as the technology in the medical imaging devices improved and the introduction of PACS (Picture Archiving and Communications System) to the conventional film-based diagnostic structure is a truly remarkable factor to the medical history. In addition, the value of using digital information in medical imaging is highly expected to grow as the technology over the computer and the network improves. However, the current medical practice, using PACS is somewhat limited compared to the film-based conventional one due to a poor image quality. The image quality is the most important and inevitable factor in the PACS environment and it is one of the most necessary steps to more wide practice of digital imaging. The existing image quality control tools are limited in controlling images produced from the medical modalities, because they cannot display the real image changing status. Thus, the image quality is distorted and the ability to diagnosis becomes hindered compared to the one of the film-based practice. In addition, the workflow of the radiologist greatly increases; as every doctor has to perform his or her own image quality control every time they view images produced from the medical modalities. To resolve these kinds of problems and enhance current medical practice under the PACS environment, we have developed a program to display a better image quality by using the ROI optical density of the existing gray level values. When the LUT is used properly, small detailed regions, which cannot be seen by using the existing image quality controls are easily displayed and thus, greatly improves digital medical practice. The purpose of this study is to provide an easier medical practice to physicians, by applying the technology of converting the H-D curves of the analog film screen to the digital imaging technology and to preset image quality control values to each exposed body part, modality and group of physicians for a better and easier medical practice. We have asked to 5 well known professional physicians to compare image quality of the same set of exam by using the two different methods: existing image quality control and the LUT technology. As the result, the LUT technology was enormously favored over the existing image quality control method. All the physicians have pointed out the far more superiority of the LUT over the existing image quality control method and highly praised its ability to display small detailed regions, which cannot be displayed by existing image quality control tools. Two physicians expressed the necessity of presetting the LUT values for each exposed body part. Overall, the LUT technology yielded a great interest among the physicians and highly praised for its ability to overcome currently embedded problems of PACS. We strongly believe that the LUT technology can enhance the current medical practice and open a new beginning in the future medical imaging.

• 서비스연구
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• 제11권1호
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• pp.59-79
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• 2021

서비스경제 시대로의 전환에 따른 서비스 관련 연구는 매우 다양하게 진행되고 있으나 아직 현 시점에 맞는 서비스 관련 척도개발은 미미한 상태이다. 본 연구는 서비스본질을 정의하고 이들에 대한 측정 항목을 개발하는데 그 목적을 두었다. 먼저 서비스본질 4개 범주를 기존 연구에서 채택하였다. 4개의 범주는 '관계성', '쌍방향성', '수평성', '조화성'이다. 본 연구에서는 이 4개의 서비스본질 각각의 하위요인과 구체적 항목을 추출하고 측정가능 항목으로 개발하였다. 연구의 방법은 질적 연구로 '서비스본질'을 구성하는 4개 범주의 하위요인들을 추출하고, 추출된 요인의 신뢰도와 타당도를 양적연구로 증명하는 방법의 혼합연구를 채택하였다. 문헌연구, 자유응답법, 그리고 델파이 기법을 통해 척도항목을 밝혔으며, 전문가로 구성된 델파이 패널 30명의 2차 설문을 통하여 측정 항목을 정제하였다. 연구의 결과로 관계성은 52개 문항 중 15개, 쌍방방향은 45개 문항 중 11개, 수평성은 33개 문항 중 9개, 조화성은 61개 문항 중 17개의 문항이 2차 정제 후 도출되는 결과를 얻었다. 본 연구를 통해서 서비스 경제시대에 맞는 새로운 본질 항목들을 밝혀낼 수 있었다. SNS, 네트워크, 시너지, 플랫폼, 시스템, 실명성, 갑질타파 등은 기존의 연구에서 얻지 못한 개념들로서 본 연구의 기여라고 볼 수 있다. 하지만 여러 가지 제약으로 인해 본 연구에서는 서비스의 전체적인 측면을 모두 다루지 못하고 서비스의 일부인 사람 중심의 서비스를 주로 다루었다. 향후 서비스경제시대의 진화에 따른 발전된 서비스의 전체적 측면에 대한 서비스 본질 측정항목 개발 연구가 필요하다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권1호
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• pp.95-107
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• 2017

본 논문에서는 제도적으로 운영 중인 터널내 CCTV들로부터 실시간으로 들어오는 영상들을 최신 딥러닝 알고리즘을 이용, 학습시켜 다양한 조건의 터널환경에서 돌발 상황을 감지하고 그 돌발 상황의 종류들을 분류해 내는 시스템 개발을 위한 사전검토 연구를 수행하였다. 사전검토 연구를 위해, 2개의 도로현장의 교통류 CCTV영상 일부를 이용하여 가용한 전통적인 영상처리기법으로 영상내부로 집입하는 차량을 감지하고, 이동경로를 추적하여 일정 시간간격의 이동 차량의 좌표와 시간정보를 추출하고 학습자료를 구성하였다. 각 차량의 이동정보는 차선변경, 정차 등 6가지의 이벤트 정보와 연계된다. 차량 이동정보와 이벤트로 구성된 학습자료는 레질리언스(resilience) 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하였다. 2개의 은닉층을 설정하고, 각 은닉층의 노드수에 대한 9개의 은닉구조 모델을 설정하여 매개변수 연구를 수행하였다. 본 사전검토의 경우에는 첫 번째, 두 번째 은닉층 노드수가 각각 300개와 150개로 설정된 모델이 합리적으로 가장 추론정확도가 높은 것으로 평가되었다. 이로부터 일반화되기 매우 힘든 복잡한 교통류 상황을 기계학습을 이용하여 어떠한 사전 규칙설정 없이도 교통류의 특징들을 정확히 자동으로 감지할 수 있는 가능성을 보였다. 본 시스템은 시스템의 운용을 통해 지속적으로 교통류 영상과 이벤트 정보가 늘어난다면, 자동으로 그 시스템의 인지능력과 정확도가 자동으로 향상되는 효과도 기대할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.441-450
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• 2014

주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권3호
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• pp.322-331
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• 2003

3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.