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무작위 잡음이 포함된 탄성파 트레이스로부터 Peak Frequency-Shift 방법을 이용한 Q-factor 추정
권준석,정우근,하지호,신성렬,Kwon, Junseok,Chung, Wookeen,Ha, Jiho,Shin, Sungryul 한국지구물리·물리탐사학회 2018 지구물리와 물리탐사 Vol.21 No.1
탄성파 탐사를 통해 취득된 자료는 적절한 자료처리 및 해석 과정을 거쳐 석유, 가스 자원의 부존여부를 파악하는데 활용할 수 있다. 자원의 부존여부를 지시하는 탄성파 속성은 진폭 정보로부터 도출되며, 이 때 탄성파 고유 감쇠를 표현하는 Q 값은 탄화수소 지시자로서 유용하게 사용된다. 따라서, Q 값을 산출하는 기법의 정확성이 자원 부존여부를 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 수치모형실험을 통해 탄성파 감쇠를 표현하는 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. 실제 현장자료를 모사하기 위해 무작위 잡음을 추가한 자료에 대하여 스펙트럼 진폭 비교법과 최대 주파수 이동법을 이용하여 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. Q 값을 산출한 결과 무작위 잡음을 추가하여 신호대 잡음비가 90 dB 일 때는 두 가지 방법 모두 비교적 정확한 값을 산출하였으나, 무작위 잡음의 크기가 증가할 경우 최대 주파수 이동법이 스펙트럼 진폭 비교법 보다 정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다. The data acquired from seismic exploration can be used to detect the existence of oil and gas resources through appropriate processing and interpretation. The seismic attributes indicating the existence of resources are extracted from amplitude information, where the Q-factor representing intrinsic attenuation plays an useful role of hydrocarbon indicator. So, the accuracy of Q-factor estimation is very important to investigate the existence of resources. In this study, we calculated the Q-factor and analyzed the error rate through a numerical example. To mimic real data, random noise was added to the synthetic data. With the noise-added data, the Q-factor was estimated and the error rate was analyzed by using the spectral ratio method (SRM) and peak frequency shift method (PFSM). Both methods provided a relatively accurate Q-factor when the signal-to-noise ratio was 90 dB. However, the peak frequency shift method (PFSM) produced better results than the spectral ratio method (SRM) as the level of random noise increased.
권준석 ( Kwon Jun Seok ),채경훈 ( Chae Kyoung Hun ),임정국 ( Im Jeong Guk ),허무원 ( Hur Moo Won ),김현수 ( Kim Hyeon Soo ),박태원 ( Park Tae Won ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
국토교통부에서 발간하는 통계자료에 따르면 2021년 기준으로 약 7,250천여 동의 건축물이 있으며, 연평균 0.4~0.5%씩 증가되고 있는 것으로 보고되고 있다. 이러한 증가세는 경제성장기 폭발적으로 증가하던 추세에 비해 정체기에 접어든 수준이다. 해당 시기에 기하급수적으로 증가한 건축물들은 이제 노후기에 접어들었으며, 이러한 노후 건축물로 인한 안전사고가 꾸준히 발생하고 있다. 하지만, ‘시설물의 안전 및 유지관리에 관한 특별법’ 상 관리대상 건축물에 비해 중 · 소규모인 ‘건축물 관리법’ 상 관리대상 건축물은 그 관리가 소홀한 실정이다. 이에 본 연구에서는 중 · 소규모 건축물의 안전진단 가이드라인 마련을 위한 연구를 진행하였다.
공동주택의 수평증축 리모델링을 위한 신·구 콘크리트 접합부의 성능평가
채경훈 ( Chae¸ Kyoung Hun ),권준석 ( Kwon¸ Jun Seok ),허무원 ( Hur¸ Moo Won ),안영승 ( An¸ Yeong Seung ),박태원 ( Park¸ Tae Won ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.2
노후 공동주택을 대상으로 한 리모델링 사업이 증가하면서, 신·구 콘크리트를 접합하기 위한 다양한 공법이 개발되고 있다. 이에 본 연구에서는 신·구 접합부 연결재(Socket Head Anchor, SHA)개발하였고, 그 성능을 검증하고자 한다. SHA는 존 후설치 앵커에 소켓 헤드 앵커(연결재)를 조립한 형상으로 후설치 앵커의 높은 인발 및 전단성능을 유지하면서 소켓 헤드를 활용하여 정착 길이를 확보한 신·구 접합부 연결재이다. 성능검증을 위하여 실스케일의 슬래브-슬래브 실험체를 제작하여 성능을 검증하였다.
국방 분야에서 적대적 공격 및 방어를 활용한 디지털 위장 패턴 생성 방법에 관한 연구
박주현(Juhyeon Park),권준석(Junseok Kwon) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
With the increasing use of artificial intelligence in military application, deep learning models are being utilized in various fields. However, unlike traditional digital camouflage patterns that can be concealed from enemy`s eye, deep learning models are robust against such patterns. To address this issues, this study introduces how to use adversarial attacks and defenses in the military and generate digital camouflage patterns, ultimately contributing to the protection of military personnel and assets.
김미주(Mijoo Kim),권준석(Junseok Kwon) 대한전자공학회 2023 대한전자공학회 학술대회 Vol.2023 No.6
In recent years, with the rapid growth of AI(Artificial Intelligence), attention on deploying AI systems in real-world settings has increased. Thus, ensuring that users can use AI systems with trust become important. Users should employ AI systems in a proper manner, especially in safetycritical domains such as autonomous driving, healthcare, and finance. To address this challenge, various uncertainty calibration methods have been proposed to adjust the outcomes of AI systems and improve their reliability. In this paper, we conduct a survey on post-hoc confidence calibration. We analyze various methodologies and also conduct experiments on representative methods. In final section, we discuss recent research trends in post-hoc uncertainty calibration.
신호진,전은미,권도경,권준석,이철진,Shin, Ho-Jin,Jeon, Eun-Mi,Kwon, Do-kyung,Kwon, Jun-Seok,Lee, Chul-Jin 한국플랜트학회 2021 플랜트 저널 Vol.17 No.3
P&ID(Piping and Instrument Diagram)는 플랜트의 장치 및 계장 정보를 집약적으로 담고 있는, 엔지니어링 핵심도면이다. 한 장의 P&ID에는 심볼로 표현된 수백 여개의 정보들이 존재하며, 이에 대한 디지털 전산화 작업이 수작업으로 진행되고 있어 많은 인력과 시간이 소요된다. 기존 연구들은 CNN 모델을 이용하여 도면 객체 검출에 성공하였으나, 도면 한 장당 약 30분, 인식률은 90% 정도로 현장에서 구현하기에는 부족한 성능이다. 따라서 본 연구에서는 영역 검출과 객체 인식을 동시에 처리하는 1-stage 객체 검출 알고리즘을 제안하였다. 이미지 레이블링 오픈소스 툴을 이용하여 학습 데이터를 구축하고 딥러닝 모델 학습을 통해 도면 내 심볼 이미지 인식 방법을 제안한다. P&ID((Piping and Instrument Diagram) is a key drawing in the engineering industry because it contains information about the units and instrumentation of the plant. Until now, simple repetitive tasks like listing symbols in P&ID drawings have been done manually, consuming lots of time and manpower. Currently, a deep learning model based on CNN(Convolutional Neural Network) is studied for drawing object detection, but the detection time is about 30 minutes and the accuracy is about 90%, indicating performance that is not sufficient to be implemented in the real word. In this study, the detection of symbols in a drawing is performed using 1-stage object detection algorithms that process both region proposal and detection. Specifically, build the training data using the image labeling tool, and show the results of recognizing the symbol in the drawing which are trained in the deep learning model.
공동주택의 수평증축 리모델링을 위한 신·구 콘크리트 접합부 성능평가
채경훈 ( Chae Kyoung Hun ),권준석 ( Kwon Jun Seok ),임정국 ( Im Jeong Guk ),허무원 ( Hur Moo Won ),안영승 ( An Yeong Seung ),박태원 ( Park Tae Won ) 한국구조물진단유지관리공학회 2023 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.27 No.1
최근 리모델링 사업이 활성화되면서 노후 공동주택의 수평증축에 대한 사례가 많아지고 있다. 리모델링 대상 공동주택은 신 · 구 콘크리트 증축 시 대부분 케미컬 앵커를 이용한 철근접합을 사용하고 있다. 케미컬 앵커공법은 품질관리, 내구성 및 내화성능에 우려가 있으며, 고가의 특수약액을 사용함으로써 경제성을 확보할 수 없다. 이에 본 연구에서는 시공성과 구조성 능 및 안전성을 모두 확보한 기계식 후설치 앵커 및 선설치 앵커를 연결하는 공법을 개발하였고, 성능검증실험을 통해 개발 한 신공법의 성능을 평가하였다.