• Korean Chemical Engineering Research
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• 제54권1호
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• pp.22-35
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• 2016

본 연구에서는 CALPUFF 모델링을 수행하여 구미국가산업단지 공단지역에 악취로 인한 주민의 민원이 빈번한 지역과 아세트알데히드 배출 주요 점오염원인 구미국가산업단지 공단지역 합성섬유제조업체 악취배출시설과의 상관관계를 정립하고자 하였다. 본 연구의 CALPUFF 모델링 결과로서 T사 배출설비 개선 후에 구미공단의 아세트알데히드 농도의 최대값이 T사 배출설비 개선 전보다 O ($10^{-5}g/m^3$)에서 O ($10^{-6}g/m^3$)으로 저감되고 겨울(1월)과 봄(4월)에 구미 1공단의 아세트알데히드 농도가 개선되어서 구미 3공단에서 자주 아세트알데히드 농도의 구미공단 내 최대값이 도출되었다. 또한 T사 배출설비 개선 후에 도출된 아세트알데히드 농도의 구미공단 내 최대값 예측범위는 T사 배출설비 개선 전의 구미공단 내 최대값 예측범위보다 개선되었다. 이와 같은 총괄 점오염원의 아세트알데히드 기여도 평가 예측을 위한 CALPUFF 모델링 최대값은 '구미대구지역 HAPs 조사연구'의 측정 최대값 결과와 비교하였을 때에 상호 비교할 수 있는 비슷한 값을 보였고 민원추세와도 잘 일치하였다. 따라서 본 연구에서 총괄 점오염원의 아세트알데히드 기여도 평가 예측에 대한 유효성을 보여주었다. 한편 총괄 점오염원에서의 아세트알데히드 배출에 의하여 확산된 아세트알데히드 농도에 대한 T사 점오염원의 상대적 기여도가 T사 배출설비 개선 후에 개선 전보다 대부분 배 이상 낮아짐이 예측되었다. 반면에 이에 대한 W사 점오염원의 상대적 기여도는 T사 배출설비 개선 후가 T사 배출설비 개선 전보다 배 이상 증가하였다. 이것은 T사 배출설비 개선에 의하여 상대적으로 W사 점오염원의 아세트알데히드 기여도가 커졌음을 의미하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.694-698
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• 2005

본 연구에서는 우리나라 5대강 유역에 대한 홍수예경보시스템의 홍수추적방법으로 이용되고 있는 물리적인 모형인 저류함수법의 한계점을 극복하고, 영산강 유역의 본류를 대표하는 나주지점과 황룡강 유역을 대표하는 선암지점에 대하여 유역의 수문학적 구조를 나타내지 않는 인공신경망 이론을 이용하여 강우-유출 과정의 비선형 모형을 개발하였다. 또한, 신속한 홍수유출량 예측과 예측 결과에 따른 현장 적용이 가능하도록 CS(Client-Server) 기반에서 인공신경망에 대한 원시코드(source code)를 GUI(Graphical User Interface)화하여 홍수예측시스템(Flood Forecasting System : FFS)을 개발하였다. 본 연구결과 나주지점에서는 Model II의 ANN_NJ_9 모형이 선암지점에서는 Model III의 ANN_SA_9 모형이 강우-유출 특성을 가장 잘 반영하였다. 또한, 본 연구에서 개발한 GUI_FFS에 대하여 기 확보된 2004년도 강우 및 유출량 적용한 결과 0.98이상의 $R^2$값을 보임으로서 향후 수자원 및 하천계획 수립과 그에 따른 운영 및 관리에 효율성을 더할 수 있을 것이라 판단된다.

• 기계저널
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• 제31권4호
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• pp.356-363
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• 1991

선형 탄성 유한요소 응력해석과 평균응력 효과를 고려한 저주기 피로실험으로부터 결정된 피로 특성, 그리고 국부변형률 방법을 종합하여 외경에 흠이 존재하는 자긴가공된 두꺼운 압력 용기의 피로수명이 평가되었다. 직사각형의 매우 날카로운 흠에서의 응력집중계수는 타원형 홈에서의 응력집중계수의 약 두배의 값이 얻어졌으며, 고강도 압력용기강인 ASTM A723의 저주기 피 로거동에 대한 평균응력 영향은 Morrow 및 SWT 파라메타를 이용하여 충분히 고려되었다. 균열발생이 예상되는 위험한 부분인 홈의 뿌리부분에서의 국부적인 응력, 변형률이 계산되었으며 예측된 피로수명은 실험적으로 얻어진 수명과 비교했을 때 2에서 4배의 오차를 보이면서 일치 하는 결과를 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2021

본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.301-306
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• 2006

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저..갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 선행 유출량의 지속성을 갖는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 도입하여 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 이는 기존의 인공신경망 모형이 하나의 모형을 구성하여 유출량의 전 범위에 해당하는 자료를 예측하는 방법을 개선한 것으로 SOM에 의해 패턴이 분류된 강우-유출관계의 각 패턴별 예측모형을 통해 분류된 자료들의 예측을 수행하는 방법이다. 이와 같이 SOM을 강우-유출예측모형의 전처리과정으로 이용함으로서 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 현상들을 해결할 수 있었고, 예측력 또한 기존의 인공신경망 모형의 결과에 비해 우수하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.184-190
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• 1999

본 논문에서는 Text-to-Speech 시스템에서 사용할 억양 모델을 위해 음성 DB에서 모델 파라미터와 피치 검색테이블(lookup-table)을 추출하여 미리 구성하고, 합성시에는 이를 추정하여 최종 F0 값을 생성하는 자료기반 접근방식(data-driven approach)을 사용한다. 어절 경계강도(break-index)는 경계강도의 특성에 따라 고정적 경계강도와 가변적 경계강도로 세분화하여 사용하였고, 예측된 경계강도를 기준으로 억양구(Intonation Phrase)와 액센트구(Accentual Phrase)를 설정하였다. 특히, 액센트구 모델은 인지적, 음향적으로 중요한 정점(peak)을 정확하게 모델링하는 것에 주안점을 두어 정점(peak)의 시간축, 주파수축 값과 이를 기준으로 한 앞뒤 기울기를 추정하여 4개의 파라미터로 설정하였고, 이 파라미터들은 CART(Classification and Regression Tree)를 이용하여 예측규칙을 만들었다. 경계음조가 나타나는 조사, 어미는 정규화된(normalized) 피치값과 key-index로 구성되는 검색테이블을 만들어 보다 정교하게 피치값을 예측하였다. 본 논문에서 제안한 억양 모델을 본 연구실에서 제작한 음성합성기를 통해 합성하여 청취실험을 거친 결과, 기존의 상용 Text-to-Speech 시스템에 비해 자연스러운 합성음을 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.378-382
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• 2007

본 연구는 교각의 국부 세굴심 추정 공식들의 정확성과 적용성을 분석하고, 현장 상황에 적합한 공식을 선정하기 위한 연구이다. 이를 위해 비교적 널리 알려진 26개의 세굴심 추정 공식들을 선정하였다. 이들 선정된 공식들을 미 지질조사국에서 작성한 교각 세굴 데이터베이스(BSDMS)에 수록된 493개 교각 세굴 측정값들 중에 246개의 측정값들에 적용하여 각 공식들의 우열을 검토하였다. 각 공식들을 이용하여 계산한 세굴심과 측정 세굴심을 비교하여 각 자료별 불일치율을 계산하였다. 계산된 불일치율을 통계 처리하여 불일치율의 기하 평균과 기하 표준편차를 구하여, 각 공식의 우수성과 적용성을 검토하였다. 또한, 각 공식들을 구성하는 주요 변수들을 분석하고, 각 변수의 변화에 따라 세굴심 추정치가 어떻게 변화하는가를 분석하였다. 분석 결과, 모든 공식들의 불일치율의 기하 평균이 1보다 상당히 큰 것을 보여주고 있다. 즉, 모든 공식들이 실측치보다 세굴심을 과대 추정한다는 의미이다. 정확성의 면에서 보면 불일치율의 기하 평균이 1에 가깝고 기하 표준편차가 작은 공식들이 우수한 공식들이다. 이런 점에서 CSU (HEC-18) 공식, Chitale 공식과 Larras 공식, Hancu 공식 등이 차례로 우수한 공식으로 들 수 있다. 연구 결과는 또한 기존의 여러 연구에서 좋은 결과를 보인 Froeclich 공식이 세굴심을 대체적으로 과소 추정하는 경향이 있음을 보여 주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.241-248
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• 2007

예측(predictive) 이미지 코딩에서는 최소 자승법을 기반으로 하는 적응적인 예측기가 에지 주변에 있는 픽셀(pixel)의 예측 결과를 향상시키는데 효과적인 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 가중치 윤곽선 검출기 (weighted edge detector)를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬(hybrid interpolation algorithm)을 제안한다 전체적인 계산의 복잡도를 감소시키기 위해서 2차원 선형 보긴(bilinear interpolation)과 에지 방향성을 이용한 보간(edge directed interpolation) 알고리듬을 선택적으로 적용시키는 하이브리드 접근방법을 이용한다. 이런 접근 방법을 2차원 선형 보간 알고리듬과 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬을 적용했을 경우와 비교하기 위해서 PSNR과 SSIM 측정값을 이용하여 객관적이고 주관적인 영상의 화질 비교는 제안한 알고리듬이 비슷한 성능을 나타냄을 보여준다. 또한 제안하는 가중치 윤곽선 검출기를 이용한 하이브리드 보간 알고리듬은 정규화된 CPU 수행 시간을 에지 방향성을 이용한 보간 알고리듬과 비교하면 최대 20배의 복잡도 감소 효과를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.742-745
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• 2017

본 논문은 심장질환 도메인에 데이터 마이닝 기법을 적용한 연구로, 기존 환자의 정보에 대하여 K-최근접 이웃 알고리즘을 통해 결측 값을 대체하고, 대표적인 예측 분류기인 나이브 베이지안, 소포트 벡터 머신, 그리고 다층 퍼셉트론을 적용하여 각각 결과를 비교 및 분석한다. 본 연구의 실험은 K 최적화 과정을 포함하고 10-겹 교차 검증 방식으로 수행되었으며, 비교 및 분석은 정확도와 카파 통계치를 통해 판별한다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.712-714
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• 2017

미병의 예방과 관리의 중요성이 거론되고 있으나, 미병에 대한 분류나 진단을 위한 확고한 근거가 미약한 상황으로서 미병 진단 인자 분류를 위한 생리시스템 모델 개발이 필요한 시점이다. 본 연구의 목적은 개발한 생리학적 모델이 미병 단계를 구별하는데 효과 및 유용성이 있는지를 임상 검증하기 위하여 생리학적 모델 인공지능 시뮬레이션을 개발하고자 함이다. 인공지능 계산은 3층으로 구성된 네트워크를 이용하였으며 각 층은 30개의 neuron들로 구성하였다. 인공지능망의 입력 값은 나이, 수축기 혈압, 이완기 혈압, 심박수 값 (입력 값 4개)이고 출력 값은 혈관 저항값인 Ra이다. 머신러닝 차수를 높이면서 인공지능을 사용하지 않은 생리적 모델로부터 도출된 결과와 인공지능을 통하여 계산된 결과를 비교하였다. 개발된 인공지능계산을 이용한 생리시스템 모델은 대량의 표본집단에서 임상 검증에 기여할 것이다.