• 한국수자원학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.247-262
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• 2000

본 연구에서는 낙동강유역의 주요 수위표지점중 진동수위표지점에서 홍수위를 예측하기위한 신경망모형인 WSANN모형이 제시되었다. WSANN모형은 모멘트방법, 초기조건의 개선 및 적응학습속도에 의해 보완되어진 개선된 역전파훈련 알고리즘을 이용하였고, 본 연구에 사용된 자료는 훈련자료와 테스팅자료로 분할하였으며, 최적 은닉층 노드수를 결정하기 위하여 은닉층노드와 임계학습횟수로부터 경험식이 유도되었다. 그리고 WSANN모형의 보정은 4개의 훈련자료에 의해 실시되었으며, WSANN22와 WSANN32모형이 모델의 검증에 사용될 최적모형으로 결정되었다. 모형의 검증은 훈련되지 않은 2개의 테스팅자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하기 위하여 이루어 졌으며, 통계분석의 결과를 통하여 홍수위를 합리적으로 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과를 기본으로 신경망기법을 이용한 실시간 홍수예경보 시스템의 구축 및 홍수위의 제어에 관한 지속적인 연구가 필요것으로 사료된다.

• 전산구조공학
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• 제11권1호
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• pp.80-89
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• 1998

본 기사에서는 기존 구조물의 구조를 변경하여 사용하는 경우 구조물 축소모형시험과 수치해석을 이용하여 안전도를 합리적으로 평가하는 절차에 관하여 지하철 정차장 구조물을 예로하여 살펴보았다. 구조물의 안전도를 평가하기 위한 구조물 축소모형 시험에서는 원형구조물의 실제 거동을 나타내는 모형의 제작이 가장 중요한 사항이다. 이를 위해서 적절한 상사율을 가지는 구조재료의 선정, 합리적인 경계조건의 설정, 실제하중을 고려한 재하방법 등을 결정하여야 한다. 구조재료의 선정과 모형의 축소율은 모형구조의 거동이 탄성범위 내인가 또는 극한거동인가에 따라 결정되는 것이 일반적이다. 안전도 평가를 위한 모형구조물의 제작과정에서는 원형구조물 거동을 수치해석을 통하여 예측하는 과정이 필요하며 이러한 사전해석(pre-analysis)을 통하여 구조물의 개략적인 거동과 측정항목을 정하며, 또한 합리적인 재하방법을 결정하게 된다. 모형구조물에 대한 재하시험을 통하여 원형구조물의 거동을 상사비를 적용하여 바로 예측할 수 있으나 재하하시험후 측정된 사항에 대하여는 모형구조물에 대한 사후해석(post-analysis)를 수행하여 측정값과 비교 검토하여 거동의 일치성을 입증하는 것이 일반적이다. 이런 과정을 거쳐 검증된 수치해석모델을 이용하여 실험에서 고려하지 않은 여러가지 하중조건에 수치적으로 검토할 수 있으며, 이를 이용하여 안전도검토와 적절한 대책을 수립할 수 있게 된다. 사전해석-모형시험-사후해석의 절차에 따른 구조물의 모형실험의 사례는 미국과 유럽에서 찾아볼 수 있으며 이를 통하여 수치해석기법의 발전이 이루어지고 있다. 현재까지 우리나라에서는 구조물 모형실험에 관련된 연구가 활발하지 못한 편이며, 상대적으로 경험이 적게 축적되어 있는 실정이다. 그러나 수치해석기법의 발전과 실제구조물의 안전도를 합리적으로 파악하기 위해서는 구조물모형 실험이 필수적이며 앞으로 연구가 활발히 이루어져야 할 분야로 사료된다.leic acid와 palmitic acid가 주요 지방산이었으나 싸리버섯은 중성지질에서 oleic acid의 함량이 높았다.n the part of special landscape management area, it is necessary to introduce landscape impact assessment system to more effective landscape management.ch served as supporting organizations. The control of the construction and management of the royal garden and landscape was held by decision makers, executors of works and management. 2) The general process of the construction and management of the royal garden and landscape included Sangji and Kyuho다 as the first step; In case of buildings and facilities, according to former examples and drawings, the most of the planning and design was already fixed. In the case of landscape, those things aimed at construction according to the existing lie of the land. The works in the 2nd step; This process was divided into the construction of facilities and planting. In case of construction of facilities, those works were done by Togam and

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2004년도 발자취(20th anniversary)
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• pp.289-309
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• 2004

위에서 언급한 바와 같이 계측대상 연약 지반이 대심도, 광역화함에 따라 연약지반 계측의 전반적인 추세는 자동계측 시스템의 사용과 준설ㆍ매립공사 또는 해수면상에서의 공사 특성상 케이블 관리의 어려움을 극복하고자 무선데이터 전송방식의 사용이다. 또한 유지관리의 필요성 증대로 인하여 계측 모니터링, 자동분석 프로그램의 기술도 발전되고 있다. 그러나 아직 국내는 계측에 대한 기술 개발이 미비할 뿐 아니라 계측기술에 대한 인식이 매우 부족하고, 관련법이 정비되지 못하여 계측관련 기술 및 경험이 전무한 영세업체들까지 난립하여 치열한 경쟁을 하는 관계로 기술개발에 대한 투자는 거의 중단된 상태이다. 따라서 정확한 유지관리 계측을 위해서는 대부분 외산기기에 의존할 수밖에 없는 상황이다. 그러나, 현재 국내의 전자통신 기술의 수준을 감안할 때 관련법이 정비되고 체계적인 연구와 투자가 이루어진다면 쉽게 세계적인 수준으로 도약할 수 있으리라 판단된다. 한국지반공학회의 연약지반위원회에서는 2003년 8월 20일 한양대학교 박물관 강당에서 학술세미나를 개최하였다. 본격적인 세미나에 앞서 '연약지반 공학자의 당면문제 및 해결방안'에 관한 주제로 전 연약지반위원회 위원장이셨던 (주)에스코 컨설턴트의 김승렬박사께서 초청강연을 하여 주셨다. 김승렬박사께서는 그 원고의 꼬리말을 다음과 같이 기술하며 마무리하셨다. 국내 연약지반 기술수준의 상황과 우리의 위상을 제고하기 위한 좋은 말씀으로 생각되어 본고에서는 그 부분을 인용하는 것으로 끝을 맺고자 한다. '우리나라의 연약지반 기술수준은 동남아시아 지역의 국가들인 싱가포르, 대만, 태국, 심지어는 베트남에 비해 결코 우월한 위치에 있지 않다. 오히려 많이 낙후되었다고 할 수 있다. 경제규모와 위상과 발전상태에 비추어 보면 실로 부끄러운 일이 아닐 수 없다. 이렇게 된 배경에는 연약지반이 사회의 문제로 대두되는 일이 미미하여 이 분야에 쓸리는 관심이 상대적으로 적은 점이 주원인이라고 볼 수 있다. 연약지반이 기술현장에서 문제로 떠오르기 시작한지도 째 오랜 시간이 경과하였다. 이제 더 이상 우리의 기술수준을 이대로 방치할 수는 없는 시점에 와 있는 것이다. 연약지반에 몸담고 있는 우리 스스로가 위상을 지키려는 노력을 배가하여야 한다. 연약지반 공학자들은 스스로 고급의 데이터를 생산하고 평가하고 예측하는 기법을 활발하게 적용하고 발전시킴으로써 자신들의 위치를 지켜야 할 것이다. Clean-handed-research만을 고집하는 환상에서 깨어나 국외의 변모하는 모습을 빠르게 수용하고 국내의 연약지반 관련 자료를 국외에 널리 알릴 수 있는 위치로 발돋움할 때 연약지반 공학자의 위상도 제고될 것이다.'

• 융합정보논문지
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• 제9권11호
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• pp.125-133
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• 2019

본 연구에서는 홍수시나리오에 의해 발생한 제방붕괴에서 불확실성을 포함한 확률홍수위험지도를 산정하였다. 불확실성을 포함한 극치수문시나리오와 그에 따른 홍수위가 산정된 선행연구자료를 활용하였고 이에 따라 제방붕괴 예측지점을 산정하였다. 단순한 조건에 따른 일률적인 파제폭을 제시하는 경험식과 지반공학적 복합요소들에 대한 불확실성을 고려한 물리적 기반의 수치모의 방식을 결합하여 파제폭을 산정하였다. 이에 따라 확률론적 파제유입량을 결정하였고, 신뢰도를 기반으로 100회 모의수행을 통한 2차원 제내지 침수해석을 실시하여 확률침수심도를 작성하였다. 이를 통해 홍수위험지도 작성기법을 기반으로 확률침수심도와 결합하여 확률홍수위험지도를 작성하였다. 본 연구결과는 제내지의 비상대처계획(EAP)의 정량적 근거자료로 보다 경제적, 안정적인 설계지표 제시하는데 효과적일 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다

• 지질공학
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• 제22권3호
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• pp.275-281
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• 2012

지반 내 열전도 현상은 지구온난화에 따른 지반거동 변화 예측, 극한지 기반시설 건설, 지열 냉난방 시스템의 부하 계산 등 다양한 건설 및 환경 분야에서 중요한 고려사항이다. 열전달 해석에서 가장 중요한 변수인 열전도계수를 산정하는 방법으로 이를 정량적으로 정확하게 예측, 평가할 수 있는 기법의 필요성이 제기되고 있다. 최근 들어서는 세립토를 대상으로 열전도계수에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구자들은 세립토의 열전도계수를 정확히 측정하는데 어려움으로 인해 신뢰성 있는 데이터가 부족하다는 문제점들이 제기되고 있다. 본 연구에서는 포화된 카올리나이트와 실리카 혼합점성토를 대상으로 건조밀도 변화에 따른 열전도계수 측정 실내실험을 수행하였다. 표준압밀시험의 단점을 보완한 일정변형율 압밀시험 자동화 장비를 이용하여 건조밀도의 변화에 따른 열전도계수를 연속적으로 측정하고 실내실험 결과의 신뢰성을 분석하였다. 또한, 기존 경험식과의 비교를 통해 최적의 세립토 열전도계수 예측 방법을 제시하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.351-363
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• 2020

발사체는 비행 중 공기역학적 현상에 기인하는 음향하중의 영향을 받는데, 특별히 천음속 영역에서 그 영향이 증가된다. 음향하중으로 인한 페어링 내부 소음진동은 탑재물의 오작동을 유발할 수 있어 이를 예측하고 저감하는 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 발사체 외부에 작용하는 공기역학적 음향하중에 의한 페어링 내부 음향 진동환경을 예측하고, 음향 블랭킷과 헬름홀츠 공명기를 이용하여 소음저감 설계를 구현하는 프로세스를 개발하였다. 음향하중 예측은 Reynolds-Averaged Navier-Stokes(RANS) 유동해석 결과와 난류 경계층 내부 압력섭동에 관한 준 경험식을 이용하였고, 음향진동 연성해석은 ANSYS APDL과 VA One SEA의 Finite Element Statistical Energy Analysis(FE-SEA) 하이브리드 해법을 이용하였다. 개발된 절차를 천음속 해머 헤드형 발사체에 적용하여 음향하중 저감효과를 확인하고 개발된 절차의 유효성을 검증하였다. 본 연구에서 개발된 절차는 타당한 수준의 정확도로 신속한 결과를 얻을 수 있어 발사체 초기설계 단계에 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.158-158
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• 2015

대부분의 대규모 배수지는 고지대에 위치함으로써 자연유하를 통해 배, 급수지역으로 용수를 공급한다. 이를 위해 배수지 전단에는 가압장이 위치하여 정수장에서 처리된 용수를 고지대에 위치한 배수지로 송수한다. 이때 가압장에서 발생하는 전력소비량이 매우 높은 것으로 알려져 있으며, 효율적인 펌프운영을 통해 상당한 전력비용 절감이 가능할 것으로 판단된다. 일반적인 가압장의 운영은 시스템 운영자의 경험을 토대로 해당 가압장에 연결된 배수지의 수위에 따라 펌프의 작동여부를 결정하는 방법이 주로 사용되고 있다. 이러한 운영방법은 용수공급의 안전성을 우선시함으로써 배수지의 수위를 일정하게 유지하고자 빈번하게 펌프를 작동하게 되고 따라서 가압장에서 소모되는 전력량이 커서 운영효율 측면에서는 바람직하지 않다고 할 수 있다. 또한 빈번한 펌프의 작동으로 인해 펌프의 수명이 단축될 뿐만 아니라, 배수지내 용수의 수질저하 문제도 발생할 수 있다. 본 연구에서는 효율적인 펌프장 운영을 위해 급수지역의 24시간 용수사용량을 예측하고, 그에 따른 펌프장의 가압 유량 및 양정을 파악하여 적정용량의 펌프를 선정하고 운영함으로써 펌프의 운영비용의 최소화 및 안정적인 용수공급을 동시에 달성하고자 한다. 이를 위해, 실시간 최적화 모형을 개발하였다. 개발된 최적화 모형은 상수관망해석 프로그램(EPAENT)을 연계하여 수요절점의 수압조건 및 운영상황을 모의하였다. 최적화 기법으로는 유전자알고리즘을 사용하였으며, 실제 시스템의 운영상황를 반영하기 위한 다양한 제약조건(operational constraints)을 적용하였다. 개발된 모형은 정속펌프(혹은 On/Off 펌프) 뿐만 아니라, 최근 실무에서 널리 사용되고 있는 변속펌프(variable speed pump)를 추가적으로 고려하였다. 개발된 모형은 국내에서 실제 운영되고 있는 송, 배수 시스템에 적용하여 모형의 실무 적용가능성을 검증하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.26-41
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• 2012

지구온난화와 함께 홍수와 가뭄 등 기후변화에 대비하기 위해서는 경지현황에 대한 신속하고 정확한 정보를 바탕으로 농업생산량을 효율적으로 관리, 예측, 대비하는 것이 필요하다. 본 연구는 시 도 규모 이상의 넓은 지역을 대상으로 농촌지역 토지피복도 제작을 지원할 수 있는 영상분류 알고리즘 개발을 목표로 객체기반 영상분석기법의 활용가능성과 한계를 검토해 보았다. 추가적인 공간자료의 사용이 최소화된 상태에서 다중시기 RapidEye 위성영상의 분광정보 활용가능성을 테스트해 보고자 하였으며, 사례연구지인 김제지역 일대($1,300km^2$)에 대한 토지피복 분류 정확도는 80.3%로 양호하게 나타났다. 분석에 사용된 RapidEye의 6.5m 공간해상도는 대체로 작은 규모로 경작되는 우리나라 경지의 공간적 특성 추출이 가능하다는 것을 보여주었으며, 객체기반의 영상분석 기법은 분석가의 전문지식을 분류과정에서 다양한 방법으로 구현해냄으로써 영상정보 활용의 최적화를 꾀할 수 있음을 보여주었다. 또한, 기개발된 영상분류 알고리즘을 저장하고, 분석목적에 맞게 세부 변수들을 조정하여 다른 지역 또는 다른 영상에 응용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만, 객체기반 영상분류의 근간이 되는 영상분할 과정은 정량적으로 명확히 설명되지 않는 경우가 많아 분석자의 경험과 전문지식을 바탕으로 최선의 결과를 도출하는 것이 요구된다.