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가상현실을 활용한 정밀안전진단 기술자 교육 시스템 개발
김세훈 ( Kim Sehoon ),권오준 ( Kwon Oh-jun ),정기열 ( Jeong Ki-yeol ),안윤규 ( An Yun-kyu ),강만성 ( Kang Man-sung ) 한국구조물진단유지관리공학회 2020 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.24 No.1
한국시설안전공단에서는 법정교육인 정밀안전진단 기술자 교육의 학습효과를 높이기 위하여 가상현실기술을 활용한 정밀 안전진단 기술자 교육 시스템 개발하고 있다. 정밀안전진단 기술자 교육 시스템은 교량 및 터널에 대한 교육을 대상으로 개발되고 있으며. 2021년 시범적용을 실시할 예정이다. 현재 가상현실 기반 교육 콘텐츠를 개발 중이며, 가상현실 콘텐츠의 단점인 인지부조화 개선, 점검 실습 교육의 공간적·시간적 제약 해소, 상호작용이 가능한 체험 학습 등을 고려하여 교육 콘텐츠의 학습효과를 증대하고자 한다.
VR 기반 정밀안전진단 기술자 교육시스템 개발 및 시범적용
김세훈 ( Kim Sehoon ),권오준 ( Kwonoh-jun ),정기열 ( Jeong Ki-yeol ),안윤규 ( An Yun-kyu ) 한국구조물진단유지관리공학회 2021 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.25 No.1
국토안전관리원에서는 법정교육인 정밀안전진단 기술자 교육의 학습효과 증대 및 시공간적 제약 개선을 위해 가상현실기술을 활용한 정밀안전진단 기술자 교육 시스템을 개발 중이다. VR 기반 정밀안전진단 기술자 교육 시스템은 시공간적 제약으로 교육에 어려움이 있는 상태평가, 진단 장비 실습 등의 커리큘럼을 대상으로 프로토타입을 개발했다. 가상현실 기반 교육 시스템 프로토타입은 시범적용을 통해 보완 및 고도화하여 정밀안전진단 기술자 교육에 활용할 예정이다.
밭작물 토양에서 정밀 관배수를 위한 머신러닝을 이용한 토양 온도 예측 모델 개발
김효성 ( Hyosung Kim ),김종순 ( Jongsoon Kim ),정기열 ( Ki-yeol Jung ),송지수 ( Jisu Song ),정은지 ( Eunji Jeong ),황현정 ( Hyunjung Hwang ) 한국농업기계학회 2023 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.28 No.2
토양의 온도는 토양의 함수율, 유기물 함량, 미생물의 활동 등 물리적, 화학적, 생물학적 요소에 큰 영향을 미치는 요인이다. 특히 관수와 배수는 밭작물의 생육에 매우 중요하며 토양의 온도와 매우 밀접하다. 따라서 밭작물의 정밀 관배수를 위하여 정확한 토양의 온도 예측은 매우 중요하다. 본 연구에서는 Python의 머신러닝 회귀분석 알고리즘인 선형회귀(LR), 의사결정나무(DTR), 랜덤포레스트(RFR), 서포트 벡터 머신(SVR)을 활용하였다. 콩을 사양질 토양에서 무관개 조건에서 재배하여 생육 기간(6월 하순부터 10월 중순) 동안 토양의 깊이(10cm~40cm)별로 함수율과 온도를 측정하였다. 기상 측정 장치를 이용하여 외기 온도, 습도, 강우량, 일사량도 측정하였다. 토양의 함수율과 기상 데이터를 머신러닝 프로그램의 입력값으로 사용하여 토양의 온도를 예측하였다. 모델의 성능 최적화를 위해 GridSearchCV 패키지를 이용하여 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아내어 데이터 학습을 진행하였다. 각 모델의 RMSE와 R²를 비교하여 추정성능을 비교하였다. LR, DTR, RFR, SVR의 RMSE는 각각 1.838, 1.543, 1.277, 1.342의 값을 보였으며 R²는 각각 0.837, 0.895, 0.928, 0.919의 값을 보였다. RFR은 RMSE의 값이 가장 낮고 R²가 가장 크게 나타나고 있다. RFR은 다수의 결정나무를 통해 학습하여 다른 기법보다 정확하게 예측하고 있다. 토양의 깊이가 깊어질수록 토양의 온도 변화가 적게 나타났고, 외기 온도에 대한 영향도 감소하고 있었다. 전체적으로 토양의 함수율이 증가하면 토양의 온도는 감소하고 있다. 머신러닝을 이용한 토양의 온도 예측은 정밀 관배수를 위한 제어시스템에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.