• 국제학술발표논문집
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• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.157-166
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• 2020

Automated rebar fabrication, which requires effective information exchange between model designers and fabricators, has brought the integration and interoperability of data from different sources to the notice of both academics and industry practitioners. Industry Foundation Classes (IFC) was one of the most commonly used data formats to represent the semantic information of prefabricated components in buildings, whereas the data format utilized by rebar fabrication machine is BundesVereinigung der Bausoftware (BVBS), which is a numerical data structure exchanging reinforcement information through ASCII encoded files. Seamless transformation between IFC and BVBS empowers the automated rebar fabrication and improve the construction productivity. In order to improve data interoperability between IFC and BVBS, this study presents an IFC extension based on the attributes required by automated rebar fabrication machines with the help of Information Delivery Manual (IDM) and Model View Definition (MVD). IDM is applied to describe and display the information needed for the design, construction and operation of projects, whereas MVD is a subset of IFC schema used to describe the automated rebar fabrication workflow. Firstly, with a rich pool of vocabularies practitioners, OmniClass is used in information exchange between IFC and BVBS, providing a hierarchy classification structure for reinforcing elements. Then, using International Framework for Dictionaries (IFD), the usage of each attribute is defined in a more consistent manner to assist the data mapping process. Besides, in order to address missing information within automated fabrication process, a schematic data mapping diagram has been made to deliver IFC information from BIM models to BVBS format for better data interoperability among different software agents. A case study based on the data mapping will be presented to demonstrate the proposed IFC extension and how it could assist/facilitate the information management.

• 대한심미치과학회지
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• 제27권2호
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• pp.82-96
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• 2018

3D 프린팅은 삼차원 이미지 정보를 이용하여 레이어로 분할한 후 선택한 소재를 적층하여 가공하는 방법을 말한다. 소재를 적층하는 방법에 따라 다양한 종류의 3D 프린팅이 존재하는데 최근 치과분야에서는 SLA방식과 DLP방식으로 광원을 이용한 경화를 통해 적층 가공하는 3D 프린팅이 널리 보급되어 사용되고 있다. 전악 범위의 3D프린팅 치과용 모델은 전통적인 인상 채득으로 제작된 스톤모델보다는 다소 정확성이 부족한 것으로 보고되었으나, 같은 STL파일을 이용하여 4분악 범위를 3D 프린팅한 모델은 밀링 방법으로 가공한 모델보다 정확하였다. 디자인 소프트웨어의 활용도에 따라 보철치료의 진단, 임시 보철물의 제작, 의치의 제작이 가능하였다. 교정에서는 투명 교정 모델과 브라켓 간접 부착을 위한 트레이 제작이 가능하였다. 임플란트 수술에 있어서 CT를 기반으로 한 정확한 위치에 임플란트를 식립하는 가이드 제작에 활용하고 있다. 출력 방식의 발전으로 인하여 3D 프린터의 출력시간이 계속적으로 단축되고 있으며, 이로 인해 치과 진료실 내에서 3D 프린터가 기존의 전통적인 가공 방법을 대체할 수 있을 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.127-135
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• 2023

본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.82-94
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• 2008

Airport GIS는 공항의 안전과 효율성 향상을 기할 수 있는 종합정보시스템이다. 이에 국내 외 현황 및 관련 규정.표준화 정보를 검토하고, Test-bed인 김포공항에 대한 현황 및 요구분석을 통해 서비스 모델 도출 및 기초설계를 하여 Airport GIS에 대한 도입방안을 제시하였다. 우선적으로 도입될 6개 서비스 모델은 1) Airside 지역 이동체 안전관리, 2) 항공기-차량간 주요 교차지점 지능형 신호제어, 3) 이동지역 이물질, 포장면 파손 대응 능동형 안전관리, 4) 제방빙(Deicing) 등 특수지원 차량 원격관리, 5) 비상 상황시 소방 및 구급차량 등 외부 협정기관 대응 및 지원, 6) 공항 전력시설 등 필수지원시설 상황인식 능력 강화 및 대응으로 향후 이에 대한 상세설계 및 통합시스템 구축연구를 진행할 예정이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권6호
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• pp.152-159
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• 2005

린 건설은 건설 관리의 새로운 방향을 제시해준다. 제조업체로부터 시작된 린 건설은 제조업의 생산활동과는 판이하게 다를 수 있는 건설업의 생산 업무를 효율적으로 조정해 주는데 역점을 두고 있다. 미국 LCI협회는 작업 흐름의 관리와 보다 효율적인 공정 및 계획 관리를 위해 최종 계획 관리 시스템을 개발하여 건설업체에 보급, 린 건설의 활성화를 유도하고 있는데, 이것이 바로 라스트 플래너 시스템(Last Planner System: LPS)이다. 국내에서도 린 건설에 대한 관심이 증가되고 있는 가운데 여러 번에 걸쳐 이 LPS의 소개가 이루어 졌으나 공사현장 참여자들의 비교적 상세한 지침서는 아직 제시된 바 없는 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 국내 건설현장에서 린 시스템의 보다 효율적인 적용과 수행을 가능케 하기 위한 토대 마련을 제공하고자 하였다. 따라서, 본 연구에서는 문헌조사, 현장 방문을 통한 인터뷰 및 설문조사, 그리고 현장의 린 건설 수행 실태 분석 등을 통하여 린 건설 수행 시 공사 참여자들의 역할과 의무를 정리하였고 린 시스템 중 가장 일반적으로 현장에 적용되어지고 있는 라스트플래너(Last Planner)의 운용 가이드를 제시하였다. 이와 더불어 린 시스템 적용 관리 모델을 제시하여 공사참여자들의 린 건설의 원활한 수행을 유도하는데 도움이 되고자 한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제18권2호
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• pp.163-188
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• 2018

차세대 기록관리시스템은 어떻게 만들어야 할까? 급변하는 시스템 개발 환경하에 공공기관의 기록관리시스템은 지난 10여 년간 답보 상태로 머물러 있었다. 이런 이유에는 사용자 요구사항 수용, 기록관리 신기술 적용을 하기 어렵게 만들어진 기록관리시스템 구조적 문제가 핵심 원인이라고 본다. 본 연구의 목적은 전자기록관리 현황 분석을 통한 차세대 기록관리시스템 재설계 모형을 제시하는 것에 있다. 본 연구의 선행연구격인 '차세대 전자기록관리 프로세스 재설계 연구(주현미, 임진희, 2017)' 결과와 선진 기록관리시스템의 기록관리 기술과 해외 시스템 사례를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 기록관리시스템 개선방향을 기능적 측면, 소프트웨어 설계 측면, 소프트웨어 배포 측면으로 분석하였고, 이 결과를 기록관리기관 유형에 적용하였다. 본 연구를 통해 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 기반, 오픈소스 소프트웨어(OSS) 지향의 기록관리시스템을 만드는 것이 차세대 기록관리의 지향점이라고 제안한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.56-63
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• 2015

Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.

• 기록학연구
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• 제58호
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• pp.299-332
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• 2018

이 연구는 학교 기록물 분류의 현황을 분석하여 오분류 실태와 그 원인을 밝히고, 이를 토대로 기록관리기준표의 개선방안을 도출하기 위한 것이다. 이를 위해 우선 표본으로 설정된 초, 중, 고 4개 학교가 1년 동안 생산 접수한 기록물을 전수 분석하여 오분류로 의심되는 사례들을 파악하였다. 오분류의 원인 분석과 대안 제시를 위해 행정실장 2명, 공 사립 주무관 2명, 기록연구사 7명 등 총 11명의 자문단을 구성하여 2차에 걸친 집단 면담을 실시하였다. 학교 기록관리기준표에 제시된 공통업무를 중심으로 오분류가 빈번히 이루어지는 33개의 단위과제를 선별하였고, 이들 단위 과제를 중심으로 오분류의 원인을 분석하였다. 오분류의 핵심 원인을 2가지로 유형화하였으며 이러한 원인별로 해설 보강과 복잡한 업무에 대한 업무흐름도 추가라는 기록관리기준표 개선방안을 제시하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제31권3호
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• pp.111-123
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• 2020

Deep learning (DL) is a subset of machine learning and artificial intelligence that has a deep neural network with a structure similar to the human neural system and has been trained using big data. DL narrows the gap between data acquisition and meaningful interpretation without explicit programming. It has so far outperformed most classification and regression methods and can automatically learn data representations for specific tasks. The application areas of DL in radiation oncology include classification, semantic segmentation, object detection, image translation and generation, and image captioning. This article tries to understand what is the potential role of DL and what can be more achieved by utilizing it in radiation oncology. With the advances in DL, various studies contributing to the development of radiation oncology were investigated comprehensively. In this article, the radiation treatment process was divided into six consecutive stages as follows: patient assessment, simulation, target and organs-at-risk segmentation, treatment planning, quality assurance, and beam delivery in terms of workflow. Studies using DL were classified and organized according to each radiation treatment process. State-of-the-art studies were identified, and the clinical utilities of those researches were examined. The DL model could provide faster and more accurate solutions to problems faced by oncologists. While the effect of a data-driven approach on improving the quality of care for cancer patients is evidently clear, implementing these methods will require cultural changes at both the professional and institutional levels. We believe this paper will serve as a guide for both clinicians and medical physicists on issues that need to be addressed in time.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
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• 제15권1호
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• pp.22-32
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• 2023

PURPOSE. Digital technology has enabled improvements in the fitting accuracy of denture bases via milling techniques. The aim of this study was to evaluate the trueness and precision of digital and analog techniques for manufacturing complete dentures (CDs). MATERIALS AND METHODS. Sixty identical CDs were manufactured using different production protocols. Digital and analog technologies were compared using the reference geometric approach, and the Δ-error values of eight areas of interest (AOI) were calculated. For each AOI, a precise number of measurement points was selected according to sensitivity analyses to compare the Δ-error of trueness and precision between the original model and manufactured prosthesis. Three types of statistical analysis were performed: to calculate the intergroup cumulative difference among the three protocols, the intergroup among the AOIs, and the intragroup difference among AOIs. RESULTS. There was a statistically significant difference between the dentures made using the oversize process and injection molding process (P < .001), but no significant difference between the other two manufacturing methods (P = .1227). There was also a statistically significant difference between the dentures made using the monolithic process and the other two processes for all AOIs (P = .0061), but there was no significant difference between the other two processes (P = 1). Within each group, significant differences among the AOIs were observed. CONCLUSION. The monolithic process yielded better results, in terms of accuracy (trueness and precision), than the other groups, although all three processes led to dentures with Δ-error values well within the clinical tolerance limit.