• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.70-81
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• 2024

본 연구에서는 진동원으로서 교통하중(고속열차)에 대해 수직 방진기능과 수평 면진기능을 조합한 3차원 하이브리드 면진시스템(Tridimensional Hybrid Isolation System, THIS)을 제안하였고, 고속열차 진동에 대한 THIS의 수직 진동 사용성 개선 효과를 해석적으로 평가하였다. 해석을 위하여 실제 16층의 공동주택을 상용구조해석프로그램의 고유치해석과 침실 바닥판에 대한 펄스 응답 분석을 통해 주요 진동모드를 식별하였고, 이 주요 진동 모드를 가지고 바닥판의 수평과 수직, 회전 자유도를 가지는 16개 층의 골조 모델을 제작하였다. 해석방법은 실제 고속철도가 통행할 때 철로와 인접한 구조물에서 계측한 가속도를 진동원으로 적용하고 THIS의 강성과 감쇠비를 변수로 상태-공간방정식을 이용하여 동적해석을 수행하였다. 그 결과, 기존 구조물의 수직 고유주기 대비 THIS의 수직 주기가 커질수록 층별 바닥판 응답이 저감되기 시작하는 임계 주기비가 다르고, 주기가 5배 이상(0.006 이하의 강성비)일 때 모든 바닥판의 가속도 수준이 비면진 대비 약 70% 이하로 감소하였다. 또한, THIS의 감쇠비에 대한 응답 제어에 미치는 영향이 매우 적은 것으로 나타났다. 마지막으로 THIS에 대한 수직 진동 사용성 개선 효과를 확인하기 위하여 비면진 구조물과 0.006의 강성비와 0.03의 감쇠비를 가지는 THIS가 적용된 구조물에 대하여 1층과 16층 바닥판 가속도를 AIJ, SCI, AISC 진동 사용성 기준에 따라 평가하였고, 기존에 주거지 사용성 기준을 만족하지 못한 데 반해, THIS 적용 후 주거지 사용성 기준을 모두 만족하는 것을 확인하였다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1298-1311
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• 2022

목적 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단 할 수 있는 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어를 준지도학습(semi-supervised generative adversarial network; 이하 GAN) 방법을 이용하여 개발하고자 하였다. 대상과 방법 두 곳의 상급종합병원에서 촬영된 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단할 수 있는 스크리닝 소프트웨어를 개발하기 위하여 GAN 방법이 이용되었다. GAN의 훈련과정에서 경증에서 중증의 척추측만증을 보이는 흉부 X선 사진들을 사용하였으며 upstream task에서 척추측만증의 특징을 학습하고, downstream task에서 정상과 척추측만증을 분류하도록 훈련하였다. 결과 수신자 조작 특성 곡선의 곡선하면적(area under the receiver operating characteristic curve), 음성예측도, 양성예측도, 민감도 및 특이도는 각각 0.856, 0.950, 0.579, 0.985, 0.285이었다. 결론 우리가 GAN 방법을 이용하여 개발한 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어는 청소년의 흉부 X선에서 척추측만증을 진단하는데 있어서 높은 음성예측도와 민감도를 보였다. 이 소프트웨어가 건강검진을 목적으로 촬영한 청소년의 흉부 X선 사진에 진단 스크리닝 도구로써 이용된다면 영상의학과 의사의 부담을 덜어주며, 척추측만증의 조기진단에 기여할 것으로 생각된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.28-34
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• 2024

이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.35-49
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• 2024

컴퓨터 비전과 자연어 처리의 융합의 중요한 결과로서 비디오 캡셔닝은 인공지능 분야의 핵심 연구 방향이다. 이 기술은 비디오 콘텐츠의 자동이해와 언어 표현을 가능하게 함으로써, 컴퓨터가 비디오의 시각적 정보를 텍스트 형태로 변환한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 비디오 캡셔닝의 연구 동향을 초기 분석하여 CNN-RNN 기반 모델, RNN-RNN 기반 모델, Multimodal 기반 모델, 그리고 Transformer 기반 모델이라는 네 가지 주요 범주로 나누어 각각의 비디오 캡셔닝 모델의 개념과 특징 그리고 장단점을 논하였다. 그리고 이 논문은 비디오 캡셔닝 분야에서 일반적으로 자주 사용되는 데이터 집합과 성능 평가방안을 나열하였다. 데이터 세트는 다양한 도메인과 시나리오를 포괄하여 비디오 캡션 모델의 훈련 및 검증을 위한 광범위한 리소스를 제공한다. 모델 성능 평가방안에서는 주요한 평가 지표를 언급하며, 모델의 성능을 다양한 각도에서 평가할 수 있도록 연구자들에게 실질적인 참조를 제공한다. 마지막으로 비디오 캡셔닝에 대한 향후 연구과제로서 실제 응용 프로그램에서의 복잡성을 증가시키는 시간 일관성 유지 및 동적 장면의 정확한 서술과 같이 지속해서 개선해야 할 주요 도전과제와 시간 관계 모델링 및 다중 모달 데이터 통합과 같이 새롭게 연구되어야 하는 과제를 제시하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권3호
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• pp.809-818
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• 2024

본 논문은 공공영역에서의 인공지능 기술 적용 사례분석을 통해 지방정부가 사전에 고려해야 할 실천방안을 제안한다. 공공영역에 인공지능 기술을 적용한 사례분석을 위해 국내에는 경기도와 서울시, 그리고 국외에는 미국의 뉴욕시를 대상으로 분석하였다. 본 논문에서 인공지능 기술 적용에 따른 실천방안 분석을 위해 AI Localism 분석 도구를 사용한다. AI Localism 분석도구는 인공지능 기술을 공공영역에 적용 및 확산함에 있어 사전에 지방정부가 인공지능 기술의 적용 원칙 및 권리, 공공조달, 참여, 법률과 정책, 책임과 감독, 투명성, 그리고 문해력의 7개 영역에 대해 정책적으로 분석하는 도구이다. 본 논문에서는 각각의 영역에서 지방정부가 시행하고 있는 인공지능 기술 적용사례를 분석하고, 사례분석을 바탕으로 지방정부가 생성형 인공지능 시대를 주도하기 위해 보완하거나 마련해야 할사항들을 법·제도와 정책, 공공조달, 상호협력, 시민참여 분야로 나누어서 실천방안을 제안한다. 제안한 공공영역에 실천방안들을 통해 생성형 인공지능 시대에서 지방정부가 대국민 공공영역에 적용함으로써 신뢰하고 선도할 수 있는 지방공공 행정서비스 제공이 가능할 것이다

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.232-243
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• 2024

연구목적: 최근 기후변화, 자연재해, 그리고 인적 요인에 의한 대형 산불이 동해안 및 태백산맥 지역에서 매년 증가하는 추세를 보인다. 현재 헬리콥터를 활용한 산불 진화가 증가하고 있음에도 불구하고, 대형 산불에 대응하기 위한 초기 진화의 중요성과 양간 산불 진화의 어려움으로 인해 공군 수송기의 도입 필요성이 지속해서 제기되어 왔다. 본 연구는 공군 수송기를 활용한 산불 진화 임무를 효율적으로 수행하기 위한 여러 측면 - 작전 목적의 달성, 운용 환경 극복, 대기 장소 선정 및 효율적 운용 방안 - 에 대한 사후 관리체계 발전 방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 산불진화 관련 문헌연구와 고정익항공기를 활용한 산불진화 실험 및 산불진화 헬기의 운용실태 및 운용방법을 기초로 헬기운용 시 장단점 및 대형수송기(C-130)를 활용한 대형산불진화시 효과분석을 통해 운용의 효과성을 분석한다. 연구결과: 대형산불 진화 시 헬기와 고정익항공기(C-130)를 통합 운용시 효과적인 운용, 통제, 지휘체계, 출동요청 및 산불진화 등 효과적인 CM(Consequence Management) 적용방안을 도출하였다. 결론: CM(Consequence Management)의 개념 적용은 우리나라에서 일부 화생방(CBRNE) 방호 분야에 일부 적용되고 있으나 산불진화에 있어서 헬기와 대형항공기(C-130)의 통합운용 시 효율적인 운용, 통제, 지휘체계 정립, 안전관리, 출동요청 및 산불진화 등을 위해 선진국에서 운용되고 있는 CM(Consequence Management)의 개념을 적용하여 진일보 발전된 재해, 재난 사후관리체계를 정립하는 데 기여하도록 하였다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권11호
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• pp.1764-1776
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• 2021

Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.

• Animal Bioscience
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• 제37권8호
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• pp.1398-1407
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• 2024

Objective: The objective of this study was to determine internal structure spectral profile of by-products from coffee processing that were affected by added-microorganism fermentation duration in relation to truly absorbed feed nutrient supply in ruminant system. Methods: The by-products from coffee processing were fermented using commercial fermentation product, consisting of various microorganisms: for 0 (control), 7, 14, 21, and 28 days. In this study, carbohydrate-related spectral profiles of coffee by-products were correlated with their chemical and nutritional properties (chemical composition, total digestible nutrient, bioenergy values, carbohydrate sub-fractions and predicted degradation and digestion parameters as well as milk value of feed). The vibrational spectra of coffee by-products samples after fermentation for 0 (control), 7, 14, 21, and 28 days were determined using a JASCO FT/IR-4200 spectroscopy coupled with accessory of attenuated total reflectance (ATR). The molecular spectral analyses with univariate approach were conducted with the OMNIC 7.3 software. Results: Molecular spectral analysis parameters in fermented and non-fermented by-products from coffee processing included structural carbohydrate, cellulosic compounds, non-structural carbohydrates, lignin compound, CH-bending, structural carbohydrate peak1, structural carbohydrate peak2, structural carbohydrate peak3, hemicellulosic compound, non-structural carbohydrate peak1, non-structural carbohydrate peak2, non-structural carbohydrate peak3. The study results show that added-microorganism fermentation induced chemical and nutritional changes of coffee by-products including carbohydrate chemical composition profiles, bioenergy value, feed milk value, carbohydrate subfractions, estimated degradable and undegradable fractions in the rumen, and intestinal digested nutrient supply in ruminant system. Conclusion: In conclusion, carbohydrate nutrition value changes by added-microorganism fermentation duration were in an agreement with the change of their spectral profile in the coffee by-products. The studies show that the vibrational ATR-FT/IR spectroscopic technique could be applied as a rapid analytical tool to evaluate fermented by-products and connect with truly digestible carbohydrate supply in ruminant system.

• 방사선산업학회지
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• 제17권4호
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• pp.345-357
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• 2023

Nuclear forensics has been understood as a mendatory component in the international society for nuclear material control and non-proliferation verification. Radiochronometry of nuclear activities for nuclear forensics are decay series characteristics of nuclear materials and the Bateman equation to estimate when nuclear materials were purified and produced. Radiochronometry values have uncertainty of measurement due to the uncertainty factors in the estimation process. These uncertainties should be calculated using appropriate evaluation methods that are representative of the accuracy and reliability. The IAEA, US, and EU have been researched on radiochronometry and uncertainty of measurement, although the uncertainty calculation method using the Bateman equation is limited by the underestimation of the decay constant and the impossibility of estimating the age of more than one generation, so it is necessary to conduct uncertainty calculation research using computer simulation such as Monte Carlo method. This highlights the need for research using computational simulations, such as the Monte Carlo method, to overcome these limitations. In this study, we have analyzed mathematical models and the LHS (Latin Hypercube Sampling) methods to enhance the reliability of radiochronometry which is to develop an uncertainty algorithm for nuclear material radiochronometry using Bateman Equation. We analyzed the LHS method, which can obtain effective statistical results with a small number of samples, and applied it to algorithms that are Monte Carlo methods for uncertainty calculation by computer simulation. This was implemented through the MATLAB computational software. The uncertainty calculation model using mathematical models demonstrated characteristics based on the relationship between sensitivity coefficients and radiative equilibrium. Computational simulation random sampling showed characteristics dependent on random sampling methods, sampling iteration counts, and the probability distribution of uncertainty factors. For validation, we compared models from various international organizations, mathematical models, and the Monte Carlo method. The developed algorithm was found to perform calculations at an equivalent level of accuracy compared to overseas institutions and mathematical model-based methods. To enhance usability, future research and comparisons·validations need to incorporate more complex decay chains and non-homogeneous conditions. The results of this study can serve as foundational technology in the nuclear forensics field, providing tools for the identification of signature nuclides and aiding in the research, development, comparison, and validation of related technologies.