사회기반 시설물의 노후화에 대응해 이상 징후를 파악하고 유지보수를 위한 최적의 의사결정을 내리기 위해선 디지털 기반 SOC 시설물 유지관리 시스템의 개발이 필수적인데, 디지털 SOC 시스템은 장기간 구조물 계측을 위한 IoT 센서 시스템과 축적 데이터 처 리를 위한 클라우드 컴퓨팅 기술을 요구한다. 본 연구에서는 구조물의 다물리량을 장기간 측정할 수 있는 IoT센서와 클라우드 컴퓨팅 을 위한 서버 시스템을 개발하였다. 개발 IoT센서는 총 3축 가속도 및 3채널의 변형률 측정이 가능하고 24비트의 높은 해상도로 정밀 한 데이터 수집을 수행한다. 또한 저전력 LTE-CAT M1 통신을 통해 데이터를 실시간으로 서버에 전송하여 별도의 중계기가 필요 없 는 장점이 있다. 개발된 클라우드 서버는 센서로부터 다물리량 데이터를 수신하고 가속도, 변형률 기반 변위 융합 알고리즘을 내장하 여 센서에서의 연산 없이 고성능 연산을 수행한다. 제안 방법의 검증은 2개소의 실제 교량에서 변위계와의 계측 결과 비교, 장기간 운 영 테스트를 통해 이뤄졌다.

가축의 체중은 사료 요구량과 영양 상태를 평가하는 데 필요한 주요 지표에 해당한다. 본 연구는 한우의 3-D 영상으로부터 몸통 체적을 산출한 후 체중을 추정하고자 시도되었다. 한우의 3-D 영상 획득에 640×480 픽셀의 해상도, 44fps의 프레임속도 및 47°(H)×37°(V)의 화각을 갖는 TOF 카메라가 사용되었다. 획득된 3-D 영상에서 배경과 몸통 분리, 이상치 제거 등의 전처리 과정을 거쳐서 몸통에 대한 격자 영상을 얻었다. 또한 각각의 격자에 깊이 정보를 적용한 수치적분으로 몸통 체적을 결정하였다. Calibration dataset에서 체중과 몸통체적의 선형회귀에 대한 결정계수는 0.8725로 나타났다. 한편 몸통 체적에 월령을 설명 변수로 추가한 체중 추정의 중회귀 모형에서 결정계수는 0.9083으로 나타났다. Validation dataset에서 중회귀 모형을 이용한 체중 추정의 MAPE와 RMSE는 각각 8.2%, 24.5kg으로 나타났다. 결과적으로 체중 추정을 위한 회귀 모형의 성능이 개선되고, 체중 추정에 소요되는 노력이 절감됨을 고려한다면 3-D 영상에서 결정된 몸통 체적이 한우의 체중 추정에 유효한 변수로 사용될 것이다.

국가관리 간척지내 원예단지 조성에 필요한 기반기술 중에 하나인, 온실기초 연구가 부족한 실정이며 고사양의 PHC파 일을 대체하기 위한 대안을 검토하고자 하였다. 지반개량공법 중 심층혼합처리공법(DCM) 적용시 허용지지력과 침하량 산정을 통하여 온실기초 공법으로써의 적용가능성을 검토하였다. 새만금간척지 농생명용지 1공구 지반조사를 통해 지반 특성을 파악하고, Terzaghi, Meyerhof, Hansen, Schmertmann 이론식을 적용하여 허용지지력과 침하량을 산정하였다. 직경 800mm를 기준으로, 독립 기초 폭과 길이가 3－6m 이고, 기초 심도 3－7m 조건에서 허용지지력과 침하량을 검토하였다. 온실기초 심도가 얕고 콘크리트 매트 간격이 넓을수록 시공비가 절감되는 측면을 고려하여 독립 기초 폭과 길이가 4m, 기초 심도가 3m인 경우가 가장 적합한 것으로 판단 되었다. 독립 기초 폭과 길이가 4m이고, 기초 심도가 3m인 조 건에 대한 해석 결과로 허용지지력은 169kN/m2, 침하량은 2.73mm로 지지력은 이론식 대비 5.6%의 오차를, 침하량은 62.3%의 오차범위를 나타냈다. 향후, 위 검증된 설계 값을 기준으로 구조 시험과 침하모니터링을 통해 신뢰성을 검증하고자 한다. 그 외 나무말뚝, 헬리컬기초 등 유리온실, 내재해형온 실에 적용 가능한 기초 공법과의 비교 검증을 통해 각각의 장, 단점을 파악하고 PHC 파일의 대체 가능 유무를 검토할 예정이다. 이는 온실 유형별 시공 공법을 선정하는데 필요한 기초 데이터로 제시될 수 있을 것으로 기대된다.

본 논문은 키넥트 센서에서 랜덤 무향 칼만 필터에 기반한 잡음 제거를 통하여 신체 골격을 추정하는 방법을 제안한다. 일반적인 RGB 값과 깊이 정보를 제공하는 키넥트 카메라는 시간 영역에서 변동하는 센서 응답으로 인해 잡음이 포함된다. 기존의 방법은 다양한 필터링 기법을 사용하여 잡음 제거를 시도하였으나 잡음의 비선형성 때문에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위하여 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하고 이를 바탕으로 자세 인식을 위한 3 차원 공간에서 신체 관절 포인트를 예측하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법보다 잡음 감소 및 뼈대 추정에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.

본 연구는 6개 핵돈군생산농장(Great grand parents, GGP)에서 2015년 이후 태어난 Landrace종과 Yorkshire종의 두 품종에 대하여 생시체중 (Birth weight; BW), 복당평균생시체중(Mean of litter birth weight; MBW0)과 변이계수(Coefficient of variation in MBW0; CVMBW0) 및 산자수(Litter size) 등에 대한 유전모수를 추정하였다. Landrace종에서 총산자수(Total number of piglets born; TNB), 생존산자수(Number of piglets born alive: NBA), 복당평균생시체중 및 복당평균생시체중 변이계수의 유전력은 각각 0.14, 0.09, 0.33 및 0.16. Yorkshire종에서는 각각 0.11, 0.99, 0.28 및 0.07로 추정되었다. 산자수와 복당평균생시체중 간에는 부(-)의 상관관계를 나타내었으며, 복당평균생시체중과 변이계수사이의 표현형상관과 유전상관이 두 품종에서 모두 –0.40에서 –0.45로 높게 나타났다. 자돈 생시체중에 대한 균일도를 개량하기 위해서는 복당평균생시 체중(MBW0)과 복당평균생시체중변이계수(CVMBW0)를 선발지수식에 포함시키는 것이 바람직하다고 생각된다.

2D 퍼즐은 인기있는 보드게임이다. 2D 퍼즐을 완성하는 기술은 많이 연구되었다. 하지만 2D만으로는 대상 을 효과적으로 표현하기 어렵다는 한계가 있다. 본 연구에서는 영상으로부터 높이를 가진 2D+ 레고 퍼즐을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 본 연구에서는 영상의 높이 맵과 분할 맵의 정보를 활용한다. 우리 는 2D+ 퍼즐에 적용하기위해 다양한 대상의 높이 및 영역 정보를 적절하게 처리해야한다. 이러한 이유로, 우리는 깊이 맵과 분할영역 맵을 추출하기 위해 모델에 심층 학습 모델을 적용한다. 높이 맵을 추출하기 위 해 우리는 CelebAMask-HQ dataset으로 학습한 BiseNet을 채택했다. 그리고 분할 맵을 얻기 위해 NYU Depth V2 dataset으로 학습한 DenseDepth를 사용했다. 입력 영상에 대해서 저해상도 영상 및 높이 맵과 분할 맵을 추출하고, 저해상도 영상을 레고 브릭의 색 팔레트를 적용한 영상에 대해서 높이 맵과 분할 맵 정보를 적용해서 높이를 가진 2D+ 픽셀 아트 영상을 생성한다. 그리고, 이 픽셀 아트 영상에 대해서 같은 높이와 같은 색을 가진 픽셀들에 대해서 최대한 큰 브릭을 적용하는 그리디 알고리즘을 적용해서 2D+ 레 고 퍼즐을 완성한다. 본 연구에서는 다양한 초상화를 대상으로 2D+ 레고 퍼즐을 완성하는 예를 제시하였으 며, 그 중 하나를 직접 제작하여 그 결과를 제시한다.

해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수 (CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실 제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성 능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

Most fishing vessels are less than 100 m in length (LBP), which is not mandatory for the IMO standards for ship maneuverability. Therefore, research on estimating the maneuverability of fishing vessel hull shapes are somewhat lacking compared to that of merchant ship hull shapes, and at the design stage, the numerical simulation method developed for merchant ships are applied without modification to estimate the maneuverability. Since this can cause estimation errors, the authors have derived a modified empirical formula that can improve the accuracy of estimating the maneuverability of fishing vessels in a previous study. In this study, using the modified empirical formula, the IMO maneuverability evaluation items, the turning motion test and Z-test simulations were performed on the fisheries training vessel BAEK-KYUNG and compared with the sea trial test result to verify the validity of the modified empirical formula. In conclusion, the modified empirical formula was able to estimate quantitatively and qualitatively similar to the result of the sea trial test. Such a study on estimating the maneuverability of fishing vessels will be a good indicator for fishing vessel operators and will help them analyze marine accidents.

In this study, a drifting test using a experimental vessel (2,966 tons) in the northern waters of Jeju was carried out for the first time in order to obtain the fundamental data for drift. During the test, it was shown that the average leeway speed and direction by GPS position were 0.362 m/s and 155.54° respectively and the leeway rate for wind speed was 8.80%. The analysis of linear regression modes about leeway speed and direction of the experimental vessel indicated that wind or current (i.e. explanatory variable) had a greater influence upon response variable (e.g. leeway speed or direction) with the speed of the wind and current rather than their directions. On the other hand, the result of multiple regression model analysis was able to predict that the direction was negative, and it was demonstrated that predicted values of leeway speed and direction using an experimental vessel is to be more influential by current than wind while the leeway speed through variance and covariance was positive. In terms of the leeway direction of the experimental vessel, the same result of the leeway speed appeared except for a possibility of the existence of multi-collinearity. Then, it can be interpreted that the explanatory variables were less descriptive in the predicted values of the leeway direction. As a result, the prediction of leeway speed and direction can be demonstrated as following equations. However, many drift tests using actual vessels and various drifting objects will provide reasonable estimations, so that they can help search and rescue fishing gears as well.

전역 최적화 문제의 해를 유전 알고리즘을 사용하여 얻어 완전파형역산을 수행하고 층상 반무한체의 물성치를 추정하는 기법을 제안한다. 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 동적 응답을 측정하고, 이를 추정 물성치를 사용하여 계산된 응답과 비교한다. 응답의 추정치는 mid-point integrated finite element와 perfectly matched discrete layer를 사용하여 구성된 thin-layer model로부터 얻는다. 전역 최적화 문제의 목적 함수는 응답의 관측치와 추정치의 차이에 대한 L2-norm으로 계산된다. 유전 알고리즘을 사용하여 전역 최적화 문제의 해를 구하여 완전파형역산을 수행한다. 제안된 기법을 기본 진동 모드 뿐만이 아니라 고차 진동 모드도 우세한 다양한 층상 반무한 매질에 적용하여, 측정치가 잡음을 포함하지 않는 경우와 포함하는 경우 모두에 대해서 제안된 완전파형역산 기법은 층상 반무한체의 재료 특성을 추정하는데 적합함을 확인할 수 있다.

In the dismantling process of a reactor coolant system (RCS) piping, a radiation protection plan should be established to minimize the radiation exposure doses of dismantling workers. Hence, it is necessary to estimate the individual effective dose in the RCS piping dismantling process when decommissioning a nuclear power plant. In this study, the radiation exposure doses of the dismantling workers at different positions was estimated using the MicroShield dose assessment program based on the NUREG/CR-1595 report. The individual effective dose, which is the sum of the effective dose to each tissue considering the working time, was used to estimate the radiation exposure dose. The estimations of the simulation results for all RCS piping dismantling tasks satisfied the dose limits prescribed by the ICRP-60 report. In dismantling the RCS piping of the Kori-1 or Wolsong-1 units in South Korea, the estimation and reduction method for the radiation exposure dose, and the simulated results of this study can be used to implement the radiation safety for optimal dismantling by providing information on the radiation exposure doses of the dismantling workers.

NDF (No Defect Found) is a phenomenon in which defects have been found in the manufacturing, operation and use of a product or facility, but phenomenon of defects is not reproduced in the subsequent investigation system or the cause of the defects cannot be identified. Recently, with the development of the fourth industrial revolution, convergence of hardware and software technologies in various fields is spreading to products such as aircraft, home appliances, and mobile devices, and the number of parts is increasing due to functional convergence. The application of such convergence technologies and the increase in the number of parts are major factors that lead to an increase in NDF phenomena. NDF phenomena have a significant negative impact on cost, reliability, and reliability for both manufacturers, service providers and operators. On the other hand, due to the nature of NDF phenomena such as difficult and intermittent cause identification and ambiguity in judgment, it is common to underestimate the cost of NDF or fail to take appropriate countermeasures in corporate management. Therefore, in this paper, we propose a methodology for estimating NDF costs by the PAF model which is a quality cost analysis model and ABC (Activity Based Costing) technique. The methodology of this study suggests a detailed procedure and the concept to accurately estimate the NDF costs, using ABC analysis, accounting system information, and IT system data. In addition case studies have validated the methodology. We think this could be a valid methodology to refer to when estimating the cost of other parts. And, it is meaningful to provide important judgment information in the decision-making process based on quality management and ultimately reduce NDF costs by visualizing them separately by major variable factors.