• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1289-1298
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• 2014

도로면 크랙실링 공법은 균열발생 초기에 도로면을 보수하여 균열의 확산을 예방하는 유지보수공법으로써 북미를 중심으로 한 선진 외국에서는 이미 오래전부터 많은 도로 보수 물량에 적용되어 왔다. 그러나 재래식 크랙실링 공법은 작업 특성상 교통량이 많은 일반도로나 고속국도에서 작업이 수행되므로 교통사고가 빈번하게 발생하고, 가열된 실런트를 도로면에 직접 분사하기 때문에 화상의 위험으로부터 노무자의 안전을 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 선진 외국에서는 1990년대 초부터 ARMM, OCCSM, TTLS 등의 크랙실링 자동화 장비를 지속적으로 연구 개발해 왔으며, 국내에서도 2004년 APCS 장비와 2013년 ACSTM 장비를 개발 완료한 바 있다. 그러나 다수의 연구기관에서 서로 상이한 시기에 개발된 크랙실링 자동화 장비는 각기 다른 테스트베드 조건과 생산성 측정 방법을 사용하여 개발 장비의 작업 생산성을 측정, 표기함으로써 각 크랙실링 자동화 장비의 성능을 객관적으로 비교, 평가할 수 없는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 동일한 환경 조건 내에서 크랙실링 자동화 장비의 생산성을 측정하기 위해 완전자동 맵핑 및 반자동 맵핑 방식에 따른 각 크랙실링 자동화 장비의 이미지 프로세싱 소요시간을 추정하고, 작업 프로세스상의 동작요소별 이동시간을 산정하였다. 또한 국내 도로환경이 반영된 생산성 측정 테스트베드를 설계하였으며, 이를 기반으로 국내외에서 개발된 크랙실링 자동화 장비의 생산성을 동일한 조건 내에서 측정하고 상호 비교, 분석하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.201-206
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• 2019

This report constitutes the first demonstration in Korea of single-crystal lateral gallium oxide ($Ga_2O_3$) as a metal-oxide-semiconductor field-effect-transistor (MOSFET), with a breakdown voltage in excess of 480 V. A Si-doped channel layer was grown on a Fe-doped semi-insulating ${\beta}-Ga_2O_3$ (010) substrate by molecular beam epitaxy. The single-crystal substrate was grown by the edge-defined film-fed growth method and wafered to a size of $10{\times}15mm^2$. Although we fabricated several types of power devices using the same process, we only report the characterization of a finger-type MOSFET with a gate length ($L_g$) of $2{\mu}m$ and a gate-drain spacing ($L_{gd}$) of $5{\mu}m$. The MOSFET showed a favorable drain current modulation according to the gate voltage swing. A complete drain current pinch-off feature was also obtained for $V_{gs}<-6V$, and the three-terminal off-state breakdown voltage was over 482 V in a $L_{gd}=5{\mu}m$ device measured in Fluorinert ambient at $V_{gs}=-10V$. A low drain leakage current of 4.7 nA at the off-state led to a high on/off drain current ratio of approximately $5.3{\times}10^5$. These device characteristics indicate the promising potential of $Ga_2O_3$-based electrical devices for next-generation high-power device applications, such as electrical autonomous vehicles, railroads, photovoltaics, renewable energy, and industry.

• 한국측량학회지
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• 제40권3호
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• pp.239-247
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• 2022

현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• 대한지리학회지
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• 제48권1호
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• pp.87-111
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• 2013

터키의 동부 지역과 서부 지역 간의 경제 문화적 지역격차는 국가균형개발을 위해 터키정부가 해결해야 할 주요 과제 중 하나이다. 남동 아나톨리아 개발계획은 티그리스강과 유프라테스강의 수자원을 이용하기 위한 수력개발에서 시작하여, 1980년대 지역균형개발과 사회통합을 목표로 하는 종합적인 지역개발계획으로 발전하였다. 본 연구는 반건조 기후 지역으로 관개용수의 공급 없이는 상품작물의 재배가 불가능한 터키의 남동부 지역이 개발계획에 의해 주요 목화생산지로 변화한 것에 주목하여, 이를 가능하게 한 남동 아나톨리아 개발계획의 배경, 과정, 내용과 그에 따른 목화 생산성의 변화 등을 살펴보았다. 또한, 남동 아나톨리아 개발계획의 중심축으로써, 정부의 집중적인 투자가 이루어지고 있는 샹르울파주를 대상으로, 목화농업의 성장배경과 전개과정을 살펴보았다. 샹르울파주는 터키 전체 목화생산량의 37.6%를 생산한다. 이는 하란평원을 중심으로 시행된 정부의 경지정리 사업, 관개용수로 사업, 도로와 농로 등 농업을 위한 기반시설 확충이 큰 역할을 담당하였다. 또한, 목화재배에 따른 보조금 지급도 목화재배가 활성화된 주요 요인 중 하나이다. 관개용수의 공급은 이 지역 인구이동에 커다란 변화를 가져왔다. 관개 이전, 계절적 노동을 위해 다른 지역으로 이주했던 심각한 인구유출 현상은 관개 이후, 관개 지역을 중심으로 한 지역 내 이동과 다른 지역으로부터의 인구 유입 형태로 그 내용이 변화하였다. 관개용수는 국가수자원 총국(DS$\dot{I}$)으로부터 관개용수 관리 운영권을 이양받은 관개용수 조합(Sulama Birli$\breve{g}$i)이 각 농가에 공급한다. 그러나 관개용수 조합은 부족집단(Aşiret)을 기본으로 하는 전통적 봉건사회 구조하에 있으며, 이로 인해 농민을 위한 효율적 경영이 이루어지지 않고 있다. 또한, 이는 농민 자치조직의 형성에도 걸림돌로 작용하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.43-61
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• 2019

최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.