계측점의 규모가 제한되어 있는 경우에 대형구조물의 모든 부재의 손상을 추정하는 것은 기술적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 최근에 국내외에서 많이 연구되고 있는 인공신경망이론을 이용하여 구조물의 손상을 추정하는 기법을 개발하였으며, 대형구조물의 손상을 계측자료로부터 보다 효과적으로 평가하기 위해 두 단계로 수행되는 손상부재 평가과정을 개발하였다. 먼저 합리적인 평가대상 부재선택을 위해 구조물의 파괴 또는 이상거동 등에 가장 큰 영향을 미치는 부재를 민감도분석을 통해 선정한 후, 선정된 부재의 손상추정에 가장 영향을 미치는 계측점과 적절한 계측기의 수를 민감도분석기법을 이용해 선정하는 기법이다. 다양한 예제를 통하여 본 연구에서 제안된 방법들의 적용가능성을 검증한 결과, 본 연구에서 개발한 기법을 적용하면 제한된 수의 계측자료를 가지고 보다 효과적으로 대형구조물의 파괴나 이상거동을 사전에 감지할 수 있는 것으로 분석되었다.

항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.

The optimal grasping point of the object varies depending on the shape of the object, such as the weight, the material, the grasping contact with the robot hand, and the grasping force. In order to derive the optimal grasping points for each object by a three fingered robot hand, optimal point and posture have been derived based on the geometry of the object and the hand using the artificial neural network. The optimal grasping cost function has been derived by constructing the cost function based on the probability density function of the normal distribution. Considering the characteristics of the object and the robot hand, the optimum height and width have been set to grasp the object by the robot hand. The resultant force between the contact area of the robot finger and the object has been estimated from the grasping force of the robot finger and the gravitational force of the object. In addition to these, the geometrical and gravitational center points of the object have been considered in obtaining the optimum grasping position of the robot finger and the object using the artificial neural network. To show the effectiveness of the proposed algorithm, the friction cone for the stable grasping operation has been modeled through the grasping experiments.

본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 변동 상황을 기반으로 한 미급수지역 가뭄 예보 기법 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 지역화된 표준지하수지수(SGI)와 표준강수지수들(SPIs)의 상관관계를 분석하였다. 관측 지하수위로부터 산정된 SGI의 자기회귀 특성 및 지속기간별 SPI와 SGI의 상관관계를 동시에 고려할 수 있는 NARX (nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망 모형을 이용하여 지역별 예측모형을 구축하였다. 학습기간 동안 관측 SGI와 모델 출력 SGI의 상관계수는 0.7 이상인 곳이 전체 167개 지역별 모형 중 146개(87%)로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 적용기간에 대해서는 평균제곱근오차와 상관계수로 모형을 평가하였다. 본 연구를 통해 기상청에서 제공하는 59 개 관측소별 강수량 전망 값으로부터 산정된 지속기간별 SPI와 관측된 지하수위를 이용한 지역별 SGI 전망이 가능하도록 하였으며, 미급수지역의 가뭄 예‧경보를 위한 기초자료로 활용이 가능토록 하였다.

최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두 개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되 었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨 받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.

하천 관리에 있어 도달시간은 중요한 인자 중의 하나이다. 특히 사회적으로 다양한 하천 활용에 대한 요구가 높아짐에 따라 친수공간으로써 하천에서의 정확한 도달시간 산정은 홍수시 주민 대피 시간 확보 등을 위해서 매우 중요하다. 그러나 과거 도달시간 산정에 대한 연구는 자연 하천의 복합 유역에서의 단일 수문사상에 대하여 연구가 수행되어왔으며, 도심하천의 단일유역을 대상으로 복합 수문 사상에 대한 도달시간 산정방법의 개발은 미흡한 실정이다. 따라서 최근 집중호우에 의하여 빈번한 침수 피해가 발생된 부산광역시 대표 도심하천인 온천천 유역에 대하여 과거 10년(2006~2015년) 동안의 강우-유출량 자료를 이용하여 도달시간을 산정하였고, Matlab 기반의 인공신경망 기법을 이용하여 신뢰성을 검토하였다. 12시간 이상 무강우를 기준으로 총 254개의 강우 사상을 분리하였고, 이를 바탕으로 총 강우량, 총 유출량, 첨두 강우량/총 강우량, 첨두 유출량/총 유출량, 지체시간, 도달시간 등 총 6개의 변수를 산정하여 인공신경망 모형의 훈련 및 검증에 활용하였다. 그 결과 훈련에 과 예측 및 검증에 활용된 입력 변수의 상관관계는 각 각 0.807 및 0.728로 나타났으며, 연구결과를 바탕으로 도심하천의 도달시간 산정결과의 신뢰성 분석에 이를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 인공신경망을 이용해 철골모멘트골조의 접합부 손상을 예측하는 기법을 제안한다. 인공신경망의 입력층에는 기둥 부재 의 휨모멘트, 고유진동수, 모드형상 정보가 사용되며, 출력층에는 구조물 접합부의 회전강성 손상지표가 사용한다. 손상지표는 각 접합부의 손 상정도를 의미한다. 5층 철골모멘트골조 예제의 수치해석을 통해 훈련 및 검증용 데이터를 생성한다. 총 829가지의 손상 시나리오가 고려된다. 시뮬레이션은 OpenSees를 이용해 반복 실행하여 데이터를 얻도록 하였으며, 훈련용 데이터를 생성할 때 회전 강성의 손상은 1.0, 0.75, 0.5 등 세 가지 중 하나의 값을 가지도록 하였다. 예제 검증을 통해 제시하는 기법은 손상 위치 및 수준을 정확하게 예측하는 것으로 나타났다. 제시하는 기법은 손상지표, 1차, 2차 고유진동수 및 모드형상 등에 대해 매우 유사한 결과를 제시하는 것으로 확인되었다.

우리나라의 경우 1990년대부터 환경오염문제의 사회화가 배경이 되어 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 1998년부터 배기가스의 탈황공정이 가동되어 화학석고가 발생하기 시작하였는데 이것이 화력발전소에서 부산물로 나오는 배연탈황석고이다. 국내의 석탄화력 발전소에 설치된 탈황설비는 흡착재로 석회석 분말을 사용하고 부산물로 석고를 생성하는 습식공정으로서, 배연탈황석고는 이수석고(CaSO4⋅2H2O)로 생성되는데, 인산석고와 비교할 때 pH가 중성이며 높은 순도의 균일한 품질을 가지고 있어 발생 전량이 시멘트 및 석고보드 원료로서 재활용되고 있다. 한편 최근 그 수요가 증가하는 고강도콘크리트 혼화재, 슬래그 시멘트에 사용하기 위하여 년간 30만톤 이상 수입되고 있는 천연무수석고는 우리나라에 광물로 부존하지 않는다. 선진국과 마찬가지로 배연탈황 석고가 전량 수입되고 있는 천연석고를 대체할 수 있다는 장점에 대하여 충분히 인식함에도 불구하고, 아직까지 전반적인 기술 기반의 취약성 및 인력 부족으로 석고보드 제조 등 초보적인 수준에 머물러 있으나 최근 콘크리트 혼화재료 제조기업은 중국의 값싼 제품으로 인해 가격 경쟁력을 상실하고 있어 미래 경쟁력 있는 분야로의 전환을 위해 배연탈황 석고를 이용한 고부가성 건설재료 제조 기술에 관심을 가지기 시작하고 있다. 이에 본 연구에서는 지속가능 친환경-고성능 건설용 복합재료의 생산 및 이의 활용 기술을 적극적으로 개발하고자 인공신경망 모델을 활용한 배연탈황석고 모르타르의 배합조건과 물리적 결과값의 데이터를 다양한 알고리즘에 적용하여 이의 분석과 예측의 정확성을 판별하여 기초데이터로 제공하고자 한다.

본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용 하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공 신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검 증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모 형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.

This study suggests the yield forecast model for chilli pepper using artificial neural network. For this, we select the most suitable network models for chilli pepper’s yield and compare the predictive power with adaptive expectation model and panel model. The results show that the predictive power of artificial neural network with 5 weather input variables (temperature, precipitation, temperature range, humidity, sunshine amount) is higher than the alternative models. Implications for forecasting of yields are suggested at the end of this study.

In this study, the artificial neural network (ANN) based estimation method for rotational stiffness of column-beam connection in steel moment frames is presented. Three story and one bay steel moment frame is used as the example structure. Natural periods and mode-shapes are used as the input data and the rotational stiffness values of connections are used as the output data.

치성천의 홍수범람이 빈번하게 발생하는 구간을 대상으로 하단배출형 가동보를 다단으로 배치하여 가동보의 관리수위별 저류 및 홍수조절 효과 를 기존 고정보의 설치 경우와 비교분석하였다. 분석 결과를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하여 목표하는 저류량과 하류부 홍수위 조절을 위한 가동보의 관리수위를 제안하였다. 하단배출형 가동보를 다단으로 배치할 경우 고정보 대비 하류부에서의 첨두 홍수위가 68.28%가 감소하였고, 대상구간의 총 저류량이 216%가 증가하였다. 인공신경망 학습모델의 구축을 위해 수치모의 결과 216개의 data 중 60%, 20%, 20%를 각각 학습, 검증 및 시험에 사용하였다. 학습결과 평균제곱오차가 0.1681 m2, 결정계수가 학습, 검증 및 시험에서 각각 0.9961, 0.9967, 0.9943으로 높게 나타났다. 인공신경망을 이용하여 목표하는 저류량과 하천의 하류부에서의 홍수위에 대한 각각 가동보의 관리수위의 결정방안을 제시하였다

최근 인공지능에 대중의 관심으로 인해, 인공신경망을 사용한 의료영상 처리가 학계와 산업계에서 관심이 커져가고 있다. 딥러닝을 이용한 컨볼루션 신경망은 영상을 효과적으로 표현할 수 있는 것으로 증명되었다. 그러나 학습을 위해서는 고성능 H/W 플랫폼이 요구된다. 따라서 고차원의 많은 학습 샘플을 저사양 H/W 플랫폼에서 학습하는 것은 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 온라인 인공 신경망을 사용해 라즈베리파이에서 동작할 수 있는 실시간 신경망 알고리즘을 제안하고자 한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안된 방법은 실시간 학습이 가능함을 보여주었다.

In this study, experiments were conducted for the maintenance, repair and management. The compressive strength of recycled concrete was estimated by using the ultrasonic pulse velocity for performance evaluation and state evaluation of the structure. In order to improve reliability of the results, the algorithm was implemented by using the artificial neural networks.

본 연구에서는 임진강 상류유역과 같이 수리수문학적 분석에 필요한 측정데이터가 존재하지 않거나 혹은 데이터의 확보가 어려운 유역에 대하여 위성 데이터와 데이터 기반 모형을 활용하여 유출량을 산정하였다. SDF 시그널(Satellite-derived Flow Signal)은 하도내의 유량변화에 따른 하천 폭의 변화를 반영할 수 있다고 알려져 있으며, 그 상관관계는 하도단면의 형태와 밀접한 관계가 있다. SDF 시그널 데이터와 유출량 간의 비선형 상 관관계를 반영할 수 있는 인공신경망 모형을 활용하여, 모형의 입력변수인 SDF 시그널 데이터로부터 임진강의 임진교 지점에서의 유출량을 추정 하였다. 15개의 위성 이미지 픽셀의 SDF 시그널 값이 0~10일의 lag가 되어 활용되었으며, lag된 데이터를 포함하여 총 150개의 변수 중 유출량 과 가장 큰 관계가 있는 변수 선정을 위해 PMI(Partial Mutual Information) 기법이 활용되었다. 인공신경망 모형을 통해 산정된 유출량은 임진교 에서 측정된 지점 유출량과 비교·분석되었으며, 학습(training)과 검증(validation)을 통한 상관계수는 각각 0.86, 0.72로 좋은 결과를 보여주었 다. 추가적으로 SDF 시그널 데이터 외에 임진교의 1일 전 측정유량이 인공신경망 입력변수로 추가되었을 때 상관계수가 0.90, 0.83으로 증가함을 보였다. 결과로부터 계측수문자료가 부족하거나 접근 불가능한 유역에 대하여 하천 유량 변화에 대한 추정치인 SDF 시그널 데이터와 지상 데이터 가 결합되었을 때 신뢰성 높은 유역의 유출량을 산정할 수 있으며, 큰 유량이 발생하는 홍수사상에 대해서도 첨두 유량과 첨두 발생시간을 잘 모의 할 수 있음을 알 수 있었다. 향후 위성 데이터와 지점 데이터를 활용하여 미계측 유역의 홍수발생에 대하여 높은 정확도로 예측 가능할 것으로 기대 한다.

In this study, the damages detections were carried out using artificial neural networks for super tall building. In the results of detections, the damage locations and extents were similar to the actual damages. The accuracy is expected to increase as the number of learning case is larger.

온라인 게임의 인기 장르인 FPS (First Person Shooting) 게임에서 치팅(cheating)을 근절하기 위해 게임 회사는 다양한 클라이언트 보안 솔루션을 운영하고 있지만 불법 프로그램을 이용한 치팅은 끊이지 않고 있으며 이로 인한 피해도 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 서버 단에서 게임 로그 분석을 통해 FPS 게임의 치팅 사용자를 탐지하는 방법을 제안한다. FPS 게임에서 일반적으로 적재되는 로그를 중심으로 치팅 사용자와 일반 사용자의 특성을 비교 분석하고 인공 신경망 알고리즘을 이용해 치팅 사용자를 탐지하는 모델을 생성하였다. 또한 실제 서비스 중인 FPS 게임 로그를 이용해 치팅 사용자 탐지 모델에 대한 성능 평가를 수행하였다.

By using non-destructive inspection equipment, ultrasonic and schmidt hammer, this research performed non-destructive inspection of underwater concrete for more efficient management in underwater concrete structures. And based on instrumented rebound hardness and ultrasonic pulse velocity, we developed the underwater concrete structures-strength estimation models using artificial neural network.