가상현실 사용자의 전신 아바타 생성이 몰입감에 미치는 효과

김도형 중앙대학교 대학원 2024 국내석사

가상현실 사용자의 전신 아바타 생성이 몰입감에 미치는 효과 김도형 컴퓨터공학과 응용소프트웨어학 중앙대학교 대학원 이 논문에서는 Neural-network 를 활용한 아바타, 추가적인 트래커를 사용한 아바타와 IK 방법을 사용한 아바타들을 서로 비교한다. 이 세 가지 아바타는 해당 사용자의 자세를 추정하여 모방하며 정확도와 편의성에서 차이가 있다. 이 세 가지 종류의 아바타를 사용하는 실험을 설계하고 사용자 평가를 실시한다. 이후 사용자 평가의 결과를 바탕으로 방법들간의 차이를 비교하여 아바타 전신 움 직임의 반영이 embodiment 에 얼마나 영향을 주는지 살펴보고 추가적인 장비 없이 embodiment 에 긍정적인 영향을 줄 수 있는지 살펴보아 전신 아바타의 움직임 추정 방법이 embodiment 에 어 떠한 영향을 주는지 알아보는것이 이 논문의 목적이다. Effects of a Full–body Avatar from Sparse Sensors on VR Embodiment Do Hyung Kim Computer Engineering, Major in Application Software The Graduate School Chung-Ang University Self-embodiment enhances presence in a virtual experience. While self-embodiment is affected by many factors, which include motion and representation, we focus on the effects of the visual body motion in a virtual world. Thanks to the recent advances in full-body avatars from sparse trackers, we exploit and investigate a full-body avatar from the headset and two hand-held controllers. We compare with a full-body avatar using additional three trackers and an upper-body avatar implemented with the inverse kinematics method. These three avatars imitate the user’s pose and differ in accuracy and convenience. We design experiments using these three kinds of avatars, conduct a user study and evaluate the effects on the embodiment.

UAV와 딥러닝을 활용한 건축물 경계선 추출 연구

김도형 청주대학교 대학원 2022 국내박사

Building boundary lines are registered in a building register, Digital map, and cadastral records in the national cadastral resurvey project. However, criteria for surveying, extraction, and registration of building boundary lines are different according to laws. Also, boundary lines are obtain through direct survey of person. Ambiguous building boundary acquisition standards make it difficult to share and link information on building boundaries, and direct surveying may cause unexpected errors. This causes time and economic loss, and in order to solve this problem, a building boundary lines extracting method which grafts a new technology and differ from the existing one is necessary. Therefore, in this study, in order to efficiently extract the building boundary line, UAV, which can quickly acquire the latest image, and deep learning technology, which can minimize human error, were applied to the building boundary extraction method. Also, the laws related to a building boundaries, the cadastral resurvey project, and a three-dimensional cadastral construction were investigated and limitations of these were derived. Existing laws have insufficient definitions related to building boundary lines, and criteria for extraction are different. In addition, there were no specific criteria about using UAV images for extracting the boundary lines since current method use direct survey to acquire it. this cause wasting time and economics and limitations in the lack of usability of UAV images for building boundary lines. In order to overcome these limitations, a method applying UAV and deep learning was designed, and experiments were conducted in real areas. For the study area, the commercial district area in Yulryang-dong, Cheongju-si, Chungcheongbuk-do which has a relatively similar structure of building and easy access for UAV shooting was selected. In the experiment, UAV image with 80-85% overlap which centered on building were acquired and used, and mapping was conducted to set boundary lines for learning a algorithm. The deep learning algorithm for the experiment was used an open source Mask R-CNN considering the characteristics of this study, image processing speed, and amount of learning. Based on the learned algorithm, it was applied to 30 photos of the large intestine. As a result, the extraction rate of buildings was about 50%, and as a result of comparison with ground survey performance for buildings from which boundary lines were extracted, RMSE X = ±0.085m, Y = ±0.089m, which is ±0.07m based on cadastral resurvey performance. when compared to ±0.10m in the numerical area, the accuracy corresponding to these criteria was secured. Based on the experimental results, the construction boundary line extraction method proposed and flawed in this study was presented in three legal, technical and economic aspects, and its validity was verified through interviews and consultations with related experts. In order to apply the experimental results of this study to practice, first, in the legal aspect, the legal support of related laws and regulations for using UAV and deep learning is insufficient in the current legislation, so new technologies such as UAV and deep learning are applied. Accordingly, a provision for extracting the building boundary line was added to the relevant laws and a legal improvement was proposed. Second, in terms of technology, if UAV and deep learning are applied, it is judged that it will partially replace the task of acquiring building boundaries through direct surveying by humans. was presented. Third, from the economic point of view, by comparing the cost required to extract the current state of the building in the cadastral reexamination project with the cost required for the experiment in this study, it is found that at least about 20% of time and cost savings can be achieved. derived. Based on this, the economic effects of cost and time on the performance of applying UAV and deep learning are presented. In conclusion, by applying UAV and deep learning to extract building boundary lines, proper results have been derived. It is judged that proposed method in parallel with ground survey can be applied in practice where building boundary lines are insufficient. In addition, if UAV data is continuously accumulated and hardware is developed, it seems that problems caused by direct survey will be resolved in the future. 건축물의 현황 경계선은 건축물대장, 수치지형도, 지적재조사사업에서의 지적공부 등에 등록하도록 되어있다. 하지만 현재 건축물의 경계선에 대한 측량, 추출, 등록 기준은 법률상 각기 다르며, 사람이 직접측량을 통해 건축물 경계선을 취득하게 된다. 각기 다른 건축물 경계 취득 기준은 건축물 경계에 대한 정보를 공유 및 연계하기 어렵게 하고 직접측량은 예상하지 못한 오차를 발생하게 할 가능성이 있다. 이는 시간적·경제적인 손실을 유발하게 되며 이를 해결하기 위해 기존과는 다른 신기술을 접목한 건축물의 경계선 추출 방법이 필요하다. 때문에 본 연구에서는 효율적으로 건축물 경계선을 추출하고자 신속하게 최신 영상을 취득할 수 있는 UAV와 사람의 착오를 최소화할 수 있는 딥러닝 기술을 건축물 경계 추출방법에 적용하고자 하였다. 본 연구는 기존의 건축물 경계 관련 법령, 지적재조사사업 관련 규정 및 3차원 지적 구축에 관한 현황을 파악하였다. 기존 법령은 건축물 경계선과 관련된 정의가 미비하고 추출에 대한 기준이 각기 다르다. 또한, UAV 사진을 이용할 수 있는 별도의 기준이 없어서 시간적·경제적 손실이 존재 하고 있었으며 건축물 경계선에 대한 활용성이 부족한 한계점이 존재했다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 UAV와 딥러닝의 활용방안을 설계하였으며, 실제 지역을 대상으로 실험을 진행하였다. 연구지역은 건축물의 형태가 비교적 비슷하고 UAV의 촬영이 원활한 충청북도 청주시 율량동 상업지구 일원을 선정하였다. 실험에서 사용된 영상은 건축물을 중심으로 80~85%의 중복도를 가지는 UAV 사진을 취득하여 사용하였으며, 알고리즘의 학습에 필요한 경계선을 설정하기 위해 매핑을 진행하였다. 실험을 위한 딥러닝 알고리즘은 본 연구의 특성과 이미지의 처리 속도, 학습량 등을 고려하여 오픈소스인 Mask R-CNN을 사용하였다. 학습된 알고리즘을 바탕으로 대장지역 사진 30장에 적용하였다. 이 결과, 건축물의 추출률은 약 50%로 나타났으며, 경계선이 추출된 건축물을 대상으로 지상측량성과와의 비교 결과 RMSE X = ±0.085m, Y = ±0.089m로 지적재조사측량성과 기준 ±0.07m, 수치지역은 ±0.10m과 비교하였을 때, 이러한 기준에 상응하는 정확도를 확보하였다. 실험결과를 토대로 본 연구에서 제안하고 하자는 건축물 경계선 추출 방안을 법률적·기술적·경제적 3가지 측면으로 제시하였으며 관련 전문가의 면담 및 자문을 통해 타당성을 검증하였다. 본 연구의 실험 결과를 실무에 적용하기 위해, 첫째, 법률적 측면에서는 UAV와 딥러닝을 활용하기 위한 관련 법령 및 규정의 법률적인 뒷받침이 현재 법령에 부족하므로, UAV와 딥러닝과 같은 신기술을 적용하여 건축물 경계선을 추출하는 조항을 관련 법령에 추가하여 법률적 개선(안)을 제시하였다. 둘째, 기술적 측면에서 UAV와 딥러닝을 적용한다면 현재 사람이 직접측량을 통해 건축물 경계선을 취득하는 업무를 일정 부분 대체해 줄 것으로 판단되어 UAV와 딥러닝을 적용하여 측량하는 방법을 설계하고 기술적 실현 가능성을 제시하였다. 셋째, 경제적 측면에서 지적재조사 사업에서의 건축물 현황을 추출하기 위해 소요되는 비용과 본 연구의 실험에 소요된 비용을 비교하여, 최소 약 20%정도의 시간적, 비용적 절감효과를 볼 수 있다는 결과를 도출하였다. 이를 토대로 UAV와 딥러닝을 적용한 성과에 대한 비용 및 시간의 경제적 효과를 제시하였다. 결론적으로 현재 UAV와 딥러닝을 적용하여 건축물 경계선을 추출하여 일정 부분 좋은 성과를 도출하였다. 건축물 경계선이 미흡한 부분은 현행의 지상측량 업무를 수행하여 딥러닝과 지상측량을 병행한다면 실무에 적용 가능할 것으로 판단된다. 또한, 지속적인 UAV 데이터의 축적과 하드웨어의 발전이 이루어진다면 향후 직접측량 등으로 인한 문제가 해소될 것으로 판단된다.

RF Magnetron Sputtering법으로 성장한 Ga-Doped ZnO 박막의 특성 연구

김도형 청주대학교 대학원 2016 국내석사

본 논문에서는 TCO 투명전극재료로 가장많이 사용되는 ITO의 대체 물질로 Ga-Doped ZnO을 이용하여 광전소자의 투명전극으로 활용이 가능한 RF Magnetron Sputtering System을 이용하여 다양한 공정 조건에서 GZO 박막의 분석을 실시하였다. GZO 박막의 구조적 특성을 분석하기 위해서 X-Ray Diffractometer을 이용하여 박막의 결정 구조 및 결정립 크기등 공정조건에 따른 구조적 특성을 분석하였다. 또한 광학적 특성을 보기위해 UV-Visble 스펙트럼 분석을 하였으며, 박막의 캐리어 농도, 비저항, 이동도등 Hall 측정을 통하여 전기적 특성을 분석하였다. 박막의 공정별 전기적 특성 변화의 원인 분석을 위해 X-선 광전자 분광기를 이용하여 공정별 박막의 결합 구성 성분 및 화학 결합의 형태를 알아보았다. 가 포함되지 않는 Ar 유량 변화에 따른 GZO 투명 전도 산화막은 공정조건에서의 모든 박막이 85 % 이상의 높은 투과율을 나타냈고, 비정질 구조를 나타났으며, 전하의 농도가 낮은 곳에서 홀 이동도가 증가하였고, 산소공공과 전하농도와는 비례하는 관계가 나타났다. 따라서 비정질의 구조에서 이동도를 증가시키기 위해서는 전하의 농도와 산소공공의 양이 낮아야 한다는 것을 알 수 있었다. 유량 변화에 대한 공정에서는 열처리 온도와 상관없이 모든 박막이 85 % 이상의 높은 투과율을 나타냈으며, 열처리 온도에 따라 박막의 결정성과 이동도가 증가함을 알 수 있었다. 비정질 구조의 GZO 박막의 경우 낮은 비저항 높은 이동도 높은 투과율로 전극 층 소자로 적용되기에 적합성을 나타났다. 본 연구를 통하여 GZO 박막이 TCO에 가장 많이 쓰이는 ITO의 대체 물질로 우수한 투명 전도 산화물임을 확인 할 수 있었다. The study examined characteristics of a thin film through the use of RF Magnetron sputtering according to various process factors of GZO thin film and sorted out research on correlations between carrier concentration and oxygen bore. Experiments were divided into three. They included experiments on characteristics of GZO thin film according to gas flux, changes in O2 flux and heat treatment temperature. As for GZO thin film according to Ar gas flux, amorphous characteristics were found in all thin films, and mobility was the highest by recording 5cm2/V-1S-1 15 sccm, and it was the lowest by showing non-resistance or posting 3.46×10-3Ωcm. The most excellent amorphous characteristics of GZO thin film were indirectly predicted based on measuring data on holes at 15 sccm. As for the carrier concentration, there were no correlations with mobility and non-resistance, and as a result of data on distribution of oxygen holes as measured by XPS, it was confirmed that the carrier concentration changes according to distribution of oxygen holes. To put it simply, amorphous GZO thin film raises amorphous degree of thin films in order to increase electric characteristics in case of amorphous GZO. As for GZO thin films according to changes in O2 flux, peak (002) was confirmed in all thin films to substantiate crystallinity of GZO thin films. As a result of FWHM, it turned out that crystallinity of thin films was expanded according to increase in O2 influx, and the more increased crystallinity of thin films, the more increased mobility. As for non-resistance value, the higher mobility, the lower non-resistance quality. As a result of XPS measurement, the carrier concentration turned out to indicate proportional relationships with oxygen holes. As for mobility of thin films, the more increased quantity of Ga dopant, the more increased mobility. As for GZO thin films according to heat treatment temperature, (002) peak was confirmed in all thin films, and data showed that electronic characteristics and crystallinity of thin films, which indicates clearer differences after RT and heat treatment become improved. However, it turned out that the crystallinity of thin films is deteriorated in heat treatment at 400 degrees and that the mobility of thin films was reduced, and as non-resistance value was drastically increased in heat treatment at 400 degrees, the crystallinity of thin films was reduced, and it resulted in decreased mobility of thin films. However, it is considered to have been caused not by faulty crystalinity but by increased resistance of thin films. Increased resistance of thin films stems from reduced electronic charge concentration, and the electronic charge concentration is proportionate to value of oxygen holes of thin films. Reduced concentration originates from increased electrovalence on the back of raised temperature, which eventually results in gradual disappearance of ions generated in the course of evaporation. For this reason, FWHM becomes smaller and the crystallinity grow larger, but mobility turns out to be reduced.

단위 시간 연장 방식 교통량 대응 신호기의 최적 신호패턴에 관한 연구

김도형 홍익대학교 1998 국내석사

지상측량과 UAV 연계를 통한 임야지역 경계설정 방향 연구

김도형 청주대학교 2017 국내석사

This research aims to review the current status of boundary delimitation and its limits, and seek methods of efficiently delimitating boundaries in a forest area in connection with ground surveying and an unmanned aerial vehicle (UAV) as an alternative of overcoming limits. And it intends to suggest feasibility of delimitating boundaries of the forest area by applying and verifying the means in the selected region. We adopted an empirical research method; to be specific we selected a region to study methods of delimitating boundaries in the forest area in connection with ground surveying and the UAV. And we compared and analyzed the boundaries measured by ground surveying and images from the UAV and those in the forestry map about the distinction of distance, positional errors, and relevant regulations in the selected region. As for a research approach, we compared boundaries collected by UAV shooting and those measured by ground surveying on the existing cadastral map, and verified the accuracy and reviewed whether it is instrumental to use the UAV in delimitating the boundaries in the forest area. As a result of designing a research method and applying it to the selected area, there was an average distinctive distance of 1.779m between the boundaries in the images and those in the cadastral map, and RMSE on X-coordinate is 0.357m and RMSE on Y-coordinate is 0.485m. Theses figures are within a 1.80m tolerance on a scale of 1/6,000 as set out in the current regulations but not falling into a tolerance of a boundary point as stated in the cadastral resurvey project. Though there is a restriction to absolute comparison as this research extracted the accurate boundaries based on the current status while the existing forest boundaries were not delimitated reflecting the current status due to characteristics of establishing the boundaries. For this reason, if the said elements are taken into account the accuracy of this research method will be improved. With the aforementioned research outcomes we propose improvement points of future setting of boundaries in the forest area: first, the need for developing a model in connection with gleaning information on forest boundaries; second, the need for easing standards of setting boundaries in the cadastral resurvey; and third, in relation to revision of relevant policies on UAV application, the need for the current regulations indicating clear grounds of applying UAV and ensuing details in a form of guidelines. The method for general land survey is used in delimitating boundaries in the forest area without an exclusive means for the forest survey, and the existing satellite survey and aerial photographic survey pose limitations to forest survey in terms of topographic characteristics and efficiency. If a convergence of the UAV and other relevant technologies is applied to not only delimitating boundaries in the forest area but also collecting various spatial information, it is expected to boost efficiency. Therefore, if relevant officials review the regulations related to the UAV and make revisions and establish detailed guidelines, it can be used in a wide range of cadastral areas. This research has limitations; thus, follow-up study needs to be undertaken. We established the boundaries by using the UAV imagery, cadastral maps, boundaries on the forestry map, and ground surveying data. If researchers use cadastre-related data and materials on vegitation, soil, and contour lines on a follow-up research it is thought to extract current boundaries in the forestry area more accurately. Moreover, this research suggests feasibility of the research method on a small forest region of around ten land parcels having difficulty surveying directly. Further experiment research should be conducted on the forest area in the cadastral resurvey district to have this research method validated. 본 연구에서는 현행 임야지역의 경계설정 현황과 한계성을 검토하고 이의 극복을 위한 대안으로 지상측량과 UAV를 연계해 임야지역의 효율적인 경계설정 방법을 모색하고자 하였다. 그리고 정립된 방법을 사례지역을 선정해 적용·검증해 봄으로써 임야지역 경계설정에 적용 가능성을 제시하고자 하였다. 연구방법은 실험에 기반 한 실증적 연구로써 구체적으로 지상측량과 UAV 연계를 통한 임야지역 경계설정 방법을 연구 할 사례지역을 선정하였다. 그리고 사례지역에 대해 지상측량과 UAV를 통한 획득한 영상을 활용하여 취득한 경계와 기존 임야도면 경계에 대해 이격량, 위치오차량, 관련법규를 통하여 비교·분석하였다. 연구의 접근방법은 비교론적 접근방법으로 UAV촬영으로 취득한 영상을 이용하여 추출한 경계선과 지상측량을 기초로 한 기존의 지적도, 임야도의 경계선을 비교하여 정확성을 검증하고임야지역 경계설정에서의 UAV의 활용 여부를 검토하는데 이용하였다. 연구의 방법을 설계하고 이를 사례지역에 적용하여본 결과, 영상에서 추출한 경계선과 기존 임야경계선을 비교 시 이격거리는 평균적으로 1.779m의 차이를 보였고, X좌표의 RMSE는 0.357m, Y좌표의 RMSE는 0.485m로산출되었다. 이러한 결과는 현행 법률에서 규정하고 있는 1/6,000 지역에서 오차허용범위인 1.80m 내의 성과이나 지적재조사사업에서 규정하고 있는 경계점의 오차허용범위에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 다만, 연구에서는 현황을 중심으로 정확한 경계선을 추출하였으나 기존 임야경계선은 경계설정의 특성상 명확히 현황을 중심으로 설정되어 있지 못하기 때문에 절대적인 비교에는 한계성이 있다. 따라서 이러한 요인들을 고려할 경우 연구 방법의 정확도는 더 높을 것으로 예측된다. 이상과 같은 연구 성과로 향후 임야지역 경계설정의 개선 방향을 제시하였다. 첫째, 임야경계 정보 취득 연계 모형의 개발의 필요성을 제안하였다. 둘째, 지적재조사측량의 경계설정 기준의 완화의 필요성을 제시하였다. 셋째, UAV 적용을 위한 관련 규정의 개정에 있어서는 현재의 법률에 명확한 UAV 적용 근거를 수록하고, 이에 부수적으로 수반되는 세부적인 내용들을 지침 형태로 작성할 필요가 있음을 제시하였다. 임야지역을 경계설정 함에 있어 현재 별도의 방법이 없이 토지에서 이용하는 측량방식을 준용하고 있고, 기존의 위성측량과 항공사진측량방법은 지형적인 특성과 효율성 등의 문제로 인하여 임야지역 경계설정에 적용하기에 한계성이 있다. 이에 UAV와 관련 기술들을 융합해 임야지역의 경계설정은 물론 다른 다양한 공간정보의 취득에 활용한다면 많은 효율성이 기대된다. 이를 위해서는 UAV에 관한 관련 법규를 종합적으로 검토하고, 적용을 위해 필요한 법령의 개정과 세부지침을 마련한다면 지적 분야에서 광범위한 활용을 기대할 수 있을 것으로 사료된다. 본 연구의 한계성과 향후 연구과제는 다음과 같다. 첫째, UAV영상과 지적도, 임야도 경계선과 지상측량 자료를 이용하여 경계를 설정하였다. 향후 연구에서는 UAV 영상을 기반으로 지적 관련 자료들과 식생·토질·등고선 등의 관련 자료를 함께 이용한다면 보다 정확하게 임야지역의 현황 경계선을 추출할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서는 임야지역과 관련하여 직접측량이 어려운 10필지 내외의 소규모 지역을 선정해 연구 방법의 적용가능성을 제시하였다. 본 연구의 방법이 타당성을 얻기 위해서는 지적재조사사업 지구에 포함되는 임야지역 규모를 대상으로 추가적인 실험 연구가 있어야 할 것으로 판단된다.

Effects of visual feedback-based eccentric pulley training on muscle function, balance ability and pain changes in chronic low back pain

김도형 삼육대학교 대학원 2019 국내박사

This study investigated the effect of visual feedback based eccentric pulley training (EPT) on muscle function, balance ability, and chronic low back pain (CLBP). All subjects were randomly divided into 3 groups 18 subjects in the visual feedback-based EPT (VF-EPT) group, 18 subjects in the EPT group and 18 subjects in the eccentric training (ET) group. Subjects in the VF-EPT group trained while receiving visual feedback during the eccentric training, the EPT group received pulley eccentric training without visual feedback, and the ET group performed only eccentric training. All groups conducted 30 minutes of training per session, and the training was performed 3 times/week for 4 weeks. For muscle function evaluation, all subjects were assessed for the muscle strength and speed of trunk rotation, squat & trunk rotation, single-leg deadlift, seated lat pull down motion, and the muscle strength of both C7 and L4 erector spinae and hamstring. For balance ability evaluation, Star Excursion Balance (SEB) test and Single-Leg Standing (SLS) test were measured. For pain evaluation, Pressure Pain Threshold (PPT) was measured. Results showed statistically significant changes in muscle strength and speed in all groups (p<0.05), however, no significant difference was observed between groups. Balance ability statistically improved only in the VF-EPT group (p<0.05), and differences between the groups were observed (p<0.05). PPT was statistically significant in all groups (p<0.05) and differences were observed between groups (p<0.05). The results suggested that visual feedback training can be effective in improving muscle function, balance ability, and pain control in patients with CLBP.

Experience prototyping for vehicle-to-vehicle communication context

김도형 Korea Advanced Institute of Science and Technology 2017 국내석사

A Hybrid Failure Diagnosis and Prediction Framework for Large Industrial Plants

김도형 경희대학교 일반대학원 2018 국내박사

Modern industrial plants contain large number of facilities interacting with thousands of sensors and control. A single failure in a facility can produce inconsistent outcomes, which can be affected to core part of industrial plant, and it becomes a critical industrial disaster. Therefore, it is crucial to find and apply the best solution for maintaining facilities and preventing industrial disasters. The early-stage solution was the regular maintenance but this approach cannot be a perfect solution to prevent most industrial disasters. This is because regular maintenance is not effective for all but only few facilities, and is spent too much time and cost to afford. The recent trend of industrial plant maintenance focuses on two main factors, alarms and human expertise. The system collects the status of different types of facilities from the sensors, which are attached, on each facility. If there is any specific symptom detected from sensors, the alarm will be ringed. The collected alarm data are sent to the human experts in the real time. The human experts have experienced various types of industrial disasters so they have sufficient knowledge in diagnosing and treating failures. In this dissertation, I studied how to use alarm data and expert knowledge together with these characteristics. In this study, I constructed knowledge using failure reports reflecting alarm data, expert knowledge, which are significant knowledge resources of the industrial field and proposed a method to continuously manage and use such knowledge. This dissertation can be divided mainly into three parts of subjects of researches. In the first study, I propose a hybrid knowledge engineering method based on machine learning- expert knowledge, which enables machine learning and domain experts to generate and update knowledge together. First of all, after constructing a knowledge base by applying real-time alarm data and machine learning, the expert can directly update the knowledge continuously, thereby enabling knowledge creation and management in a fast and efficient manner. After constructing a knowledge base by applying real-time alarm data and machine learning, the expert can directly update the knowledge continuously, thereby enabling knowledge creation and management in a fast and efficient manner. Second, I propose a methodology for constructing causal knowledge as overall conditions and treatment actions for failure. Failure report includes the cause-and-effect relationship and its order of occurrence. The proposed methodology analyzes the failure reports written by domain experts using natural language processing techniques and helps to organize the cause-effect and treatments for the failures into a network form. Finally, the knowledge constructed by the hybrid knowledge engineering method and the causal failure knowledge are fused and applied to the fault diagnosis and prediction. As a result of the performance analysis, the proposed framework is superior to the other methodologies regarding failure diagnosis and prediction. The proposed decision support method in this dissertation can evolve the two types of knowledge required in the field gradually. Thus it was able to solve the knowledge management difficulties, and using the two knowledge together complementarily; knowledge management efficiency has been achieved. Moreover, it showed superior performance compared to existing methods based on data. 현대 산업시설은 수많은 센서 및 제어장치와 연동되는 설비들로 이루어져있다. 설비에서 하나의 작은 고장이라도 발생할 경우 예측 불가능한 결과를 가져올 수 있다. 사소한 문제가 산업시설의 핵심부에 영향을 미칠 수 있으며, 중대한 산업재해를 유발하는 원인이 될 수 있다. 그러므로, 설비를 관리하고 산업 재해를 방지하기 위한 최적의 해결책을 발견하고 적용하는 것이 중요하다. 초기단계의 해결책은 설비에 대한 정기적인 유지보수이지만 이 방법은 대부분의 산업재해를 방지하기 위한 최선의 방법이 아니었다. 그 이유는 정기적인 유지보수가 특정 경우를 제외하면 전체 설비에 효과적이지 않을 뿐만 아니라, 사람의 개입이 필요하여 많은 시간과 노력이 투자되어야 하기 때문이다. 최근, 산업시설 유지보수의 트렌드는 알람데이터와 전문가 지식이라는 두가지 요소에 중점을 둔 자동화 시스템 활용에 있다. 이러한 시스템은 각 설비에 부착된 다양한 센서로부터 해당 설비의 여러 상태를 파악한다. 만일 센서로부터 특정 증상이 발견될 경우, 센서가 알람을 발생시킨다. 이를 통해, 수집된 알람데이터는 즉각적으로 전문가에게 전달된다. 전문가는 산업현장에서 다양한 경험을 가지고 있으며, 축적된 경험지식에 기반하여 고장을 진단하고 조치한다. 본 연구에서는 어떻게 알람데이터와 전문가 경험지식을 함께 이용할 수 있는지에 대해서 다룬다. 연구에서 산업현장에서 중요한 지식 자원인 전문가 지식으로 작성된 고장보고서와 이와 관련된 알람데이터를 이용하여 지식을 구축하였다. 또한, 이러한 지식을 지속적으로 관리하고 이용하는 방법에 대해서 연구를 수행하였다. 본 연구는 세 가지 주제로 나눌 수 있다. 첫째, 실시간 알람데이터를 기계학습에 적용하여 지식베이스를 구축한 후 전문가가 지식베이스를 지속적으로 직접 업데이트할 수 있도록 하여, 지식 생성 및 관리를 빠르고 효율적으로 수행 할 수 있도록 한다. 둘째, 고장에 대한 전반적인 발생조건과 조치과정에 대한 인과관계지식을 구축하는 방법을 제안하였다. 고장보고서는 고장 발생에 대한 인과관계와 그 발생 순서가 포함된다. 제안된 방법은 자연어 처리 기술을 사용하여 도메인 전문가가 작성한 고장 보고서를 시스템이 자동으로 분석하고 고장에 대한 발생원인 및 처리 방법을 네트워크 형태의 지식으로 구성할 수 있도록 한다. 마지막으로, 하이브리드 지식공학기법에 의해 구축된 지식과 인과관계 고장지식을 융합하여 고장 진단과 예측에 적용하였다. 성능 분석을 통해, 제안된 프레임워크가 고장 예측에 대해 다른 방법론보다 우수함을 보였으며, 제안된 의사결정지원방법은 현장에서 요구하는 두 가지 유형의 지식을 점진적으로 진화시킬 수 있다. 따라서 지식 관리의 어려움을 해결하고 보완적으로 두 지식을 함께 사용할 수 있다. 그 결과, 지식관리 효율성이 달성되었으며, 기존 기계학습 방법에 비해 우수한 성능을 보였다.

社會福祉館의 空間構成과 規模에 관한 硏究

김도형 강원대학교 1999 국내석사

Phylogenetic study based on cytochrome c oxidase Ⅰ gene sequence of Korean Trichoptera (Insecta)

김도형 공주대학교 교육대학원 The Graduate School of Kongju National 2016 국내석사

날도래목(Trichoptera)은 곤충강, 유시아강에 속하는 독립된 분류군이며 나비목(Lepidotpera)과는 자매군 관계에 있다. 성충은 나방과 유사한 형태이며, 유충은 완전한 수서생활을 하는데, 특히 날도래목의 유충은 강도래목, 하루살이목의 유충과 함께 미소환경의 형태에 따라 각기 다르게 분포되어 있으며, 국지적인 수질 변화에 영향을 받아도 원래의 서식처에 계속 잔류하려는 경향이 강하다. 따라서 담수 환경의 수질평가에 이용될 수 있는 지표종으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 국내에 서식하는 날도래목 중 11과 19종 38개체의 cytochrome oxidase subunit 1(COⅠ) 유전자 서열을 바탕으로 해당 종들의 계통학적 관계 및 7개 종(광택날도래KUa, 네모집날도래KUb, 깃날도래KUa, 통날도래KUa, 물날도래KUa, 용수물날도래, 민무늬물날도래)의 DNA barcoding 데이터를 밝혀내었다. 이를 위해 먼저 샘플링 및 형태-기반 동정이 완료된 날도래목 샘플을 기여받았고, 여기서 gDNA를 추출하여 PCR을 통해 cytochrome oxidase subunit Ⅰ(COⅠ) 암호화 서열 중 5‘ 658bp를 선택적으로 증폭하였다. 증폭한 서열로부터 시퀀싱을 통해 서열 정보를 얻어내었고, 근린결합(neighbor-joining) 알고리즘을 통해 종내 및 종간 유전적 다양성을 분석하였으며, 베이지안 추론에 기반한 알고리즘을 통해 계통학적 트리를 작성하였다. 종내 평균 유전적 다양성은 0.8%, 종간 평균 유전적 다양성은 27%로 나타났으며, 이를 통해 COⅠ 기반의DNA barcode가 날도래목의 분류에 유의미함을 확인하였다. 작성된 계통 트리에서도 각 개체의 서열들이 형태-기반의 종, 과, 아목 수준에서 단계통성을 나타냄을 확인하였다. 한편 물날도래과 및 각 종들의 진화적 분기 순서를 밝혀낼 수 있었는데, 물날도래과의 경우, Spicipalpia의 공통조상에서 광택날도래과와 물날도래과가 분기된 이후, 용수물날도래(Rhyacophilia retracta), 주름물날도래(Rhyacophilia articulata), 검은머리물날도래(Rhyacophilia nigrocephala), 무늬물날도래(Rhyacophilia narvae)가 순서대로 분기하였으며, 그 후 비교적 최근에 민무늬물날도래(Rhyaocphilia shikotsuensis)와 물날도래 KUa(Rhyacophilia KUa)가 분기한 것으로 나타났다. 또한 줄날도래과 및 곰줄날도래과의 경우 곰줄날도래(Arctopsyche ladogensis), 꼬마줄날도래(Cheumatopsyche brevilineata)가 순서대로 분기한 이후 동양줄날도래(Hydropsyche orientalis)와 줄날도래(Hydropsyche kozhantschikovi)가 분기한 것으로 나타났다.