• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1412-1416
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• 2009

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상호우의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우를 예측하기 위해 많은 방법들이 사용되고 있으나 강우의 메커니즘은 매우 복잡하여 수문순환과정에서 가장 예측하기 힘든 요소이며, 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 모두에 있어 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 기상예측모형 등을 이용하여 강우예측에 대한 정도를 높여가고는 있으나 많은 수문학적 모형에서 요구하는 시공간적으로 정도가 높은 강우를 예측하기에는 힘들다. 인공신경망은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 연결강도를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화하기 때문에 모형의 구조에 적합한 최적 매개변수를 추정할 수 있다. 따라서 정확한 예측이 어려운 강우사상을 과거의 자료로부터 신경망의 수학적 알고리즘을 통해 강우의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 인공신경망의 기법 중 오류 역전파 알고리즘을 통하여 과거의 강우사상들을 입 출력 자료로 이용하여 인공신경망을 학습시켜 강우의 예측에 대한 정도를 높이도록 하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제20권9호
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• pp.145-153
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• 2004

본 연구에서는 기존에 제안된 각 연구자들의 치환심도 산정식을 고찰하고, 이를 토대로 영향인자를 고려한 수정식을 제안하였으며, 제안된 수정식을 국내 대표적인 강제치환 시공 사례지역인 남해안 광양만일대(여천, 율촌, 광양)의 시공사례에 적용하여 국내지반에서의 적용성을 조사하여 보았다. 또한 지반조사 결과를 바탕으로 산정된 수정성토하중과 극한지지력의 관계로부터 수정지지력계수를 결정하였으며, 결정된 수정지지력계수를 적용하여 치환심도를 예측하였다. 그리고 율촌, 여천지역의 시공시 각 영향인자별 상관성 분석을 통한 상호관계를 유도함으로서 인접지역 또는 유사지 역에서 치환심도를 예측할 수 있는 경험적 인 치환심도 예측기법을 제안하였고, 제안된 경험식을 광양지 역에 적용한 결과 예측결과는 실제 치환심도와 매우 근사한 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2005년도 하계학술대회
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• pp.431-435
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• 2005

이동통신망을 설계하고 최적화하기 위한 무선망 분석 시뮬레이션 툴은 다양한 분석기능을 가지고 있다. 전파전파예측을 비롯한 용량, 커버리지 분석까지 가능한 이러한 시뮬레이션 툴의 신뢰도는 망 성능에 절대적인 영향을 미친다. 특히 데이터 서비스 중심으로 망이 고도화 되어가면서 시뮬레이션 툴의 신뢰도에 대한 기준 정립이나 신뢰도 향상 기법에 대한 체계적인 연구가 요구된다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 툴의 기본 기능에 대한 신뢰도를 향상시키는 구체적인 절차나 기법에 대해 이론적/경험적으로 접근해 구체화시키고 이를 바탕으로 과학적인 신뢰도 향상 기법을 도출해낸다.

• 터널과지하공간
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• 제13권6호
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• pp.413-420
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• 2003

본 논문에서는 터널 및 지하공간의 기계화 시공에 있어서 굴진성능을 예측하는 모델링 기법을 고찰하였다. 첫 번째로 세계적으로 가장 잘 알려져 있는 두 가지 모델, 즉 이론적 접근을 기본으로 하고 있는 CSM 모델과 경험적 접근을 기본으로 하고 있는 NTH 모델의 비교를 수행하였다. 두 번째로는, 특별히 Constant Cross Section 커터를 사용하는 경우의 암석 굴삭 원리를 알아보고, 이 원리를 기본으로 하는 이론적 모델을 전개하여 암석특성과 커터 제원만으로 유도되는 절삭력을 구하는 관계식을 고찰하였다. 세 번째로는 기계화 시공에 있어서 굴진성능을 예측하기 위한 일반적인 모델링 기법을 제시하였다. 마지막으로 미국 Colorado School of Mines의 Earth Mechanics Institute(EMI)에서 개발한 CSM 컴퓨터 모델을 소개하고, 이 모델을 TBM 설계에 적용한 사례를 제시하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.139-148
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• 1999

오늘날 기술집약적인 벤처기업들에 대한 관심이 집중되고 있다. 소수의 진취적인 벤처기업들이 기술개발 및 신상품 개발 등 두드러진 활약을 보이고 있기 때문이다. 그러나 실제 이 벤처기업의 성공 가능성은 그렇게 높지 않다. 특히 벤처기업 환경이 아직 미약한 국내의 경우 위험부담이 훨씬 더 크다. 이러한 벤처기업 환경에서 투자대상 벤처기업을 선정하는 것은 매우 전략적인 의사결정이다. 일반적으로 일반 벤처투자가들은 관심이 있는 산업에 해당하는 기업의 사업계획서와 기초적인 관련 정보를 토대로 투자여부를 결정한다. 그렇지만 실제로는 이와 같은 분석에 필수적으로 요구되는 정보가 불확실할 뿐만 아니라 기술분야에 대한 전문적 지식도 부족하기 때문에 투자 여부를 결정하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 그러므로 투자대상 벤처기업의 선정을 효과적으로 지원해주는 체계적인 접근이 필요하다. 특히 벤처 사업과 관련된 기술 동향 및 수준 등에 관련된 전문 지식과 경험이 체계적으로 제공되어야 하고 또한 벤처 투자가의 개인적 경험과 판단이 평가 프로세스에 직접적으로 반영될 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 전문가의 지식과 경험을 체계화하고 투자가의 개인적 판단을 효과적으로 수용할 수 있는 전문가시스템의 접근방법을 제시하고자 한다. 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축하기 위해 본 연구에서는 다양한 정보수집 과정을 거쳤다. 우선 벤처 투자와 관련된 기존 문헌을 심층 분석하였으며 아울러 벤처 투자 업계에서 활약중인 전문 벤처캐피탈리스트들과의 수차례 인터뷰를 통해 벤처기업 평가의 주요 요인과 의사결정 과정을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 본 연구에서는 벤처 투자의 90%를 차지하는 정보통신분야에 속한 기법 중에서 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and in

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권2호
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• pp.69-76
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• 2024

굳지 않은 콘크리트의 유변특성은 콘크리트의 제조 및 성능에 중요한 영향을 미치지만, 새롭게 개발되는 배합과 제조 공법의 다양화로 인하여 기존의 경험적 방법으로는 유변특성의 정확한 예측에 어려움이 있다. 본 연구에서는 시멘트 입자와 같은 나노 수준에서의 입자간 상호작용부터 잔골재와 같은 마이크로 수준에서의 유변학적 성질을 정량적으로 예측하기 위하여 멀티스케일 기법을 적용한 유변특성 예측 모델을 제안하였으며, 시멘트 페이스트의 항복응력, 모르타르의 항복응력 및 소성점도를 예측하기 위하여 YODEL(Yield stress mODEL), Chateau-Ovarlez-Trung 방정식 및 Krieger-Dougherty 방정식을 적용하였다. 일차적으로 시멘트 페이스트의 물-시멘트비(W/C)를 기준으로 하여 페이스트 스케일의 유변특성을 예측하였으며, 예측 결과를 토대로 동일한 W/C에 시멘트-잔골재 부피비(C/S)를 추가한 모르타르 스케일의 유변특성의 예측을 진행하였다. 시멘트 모르타르에 대한 유변특성 실험을 통하여 예측 결과와 실험 결과의 비교를 진행함으로써 예측 모델의 적용 가능성을 평가하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권4호
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• pp.407-413
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• 2022

본 연구에서는 약 3년간의 장기계측을 바탕으로 공용중인 복층 교량인 상부 도로교의 신축이음 신축량과 하부 철도교의 케이블 장력 간의 상관관계를 입증함으로서 온도변화에 따른 케이블 장력 평가 경험식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 케이블별 장력 평가 경험식을 이용한 장력 예측결과는 진동법을 이용한 장력과 3% 이내로 잘 일치하는 것으로 나타나 공용중인 케이블의 장력 예측 및 평가에 실험적인 기법인 진동법과 함께 적용이 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제안한 신축량 경험식으로 산출한 추정온도를 케이블 경험식에 적용한 결과, 현장시험 진동법 측정결과와 비교시 높은 신뢰수준을 확보할 수 있을 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 추정온도를 반영한 장력 평가 경험식은 향후 기후변화에 따른 케이블의 장력 예측 및 유지관리방안 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.299-306
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• 2020

본 연구는 환자중심성 의료문화 변화에 따라, 데이터마이닝 기법을 이용한 융복합 외래 의료서비스 환자경험조사 연구를 시행하여 환자중심성 의료기관 경영전략에 도움이 될 수 구체적 방안을 모색하고자 하였다. '2018 의료서비스경험조사' 원시자료를 이용하여 외래 의료서비스 환자경험이 있는 만 15세 이상 8,843명을 분석하였다. 의사결정나무분석을 수행하였다. 외래 의료서비스 환자경험에 대한 전반적 만족도 결정요인은 의사와 환자 권리보호였으며 추천의사 결정요인은 의사와 시설의 안락함과 편안함이었다. 여성이 남성에 비해 전반적 만족도에서 경험을 긍정적으로 평가했으며 60세 이상이 전반적 만족도와 추천의사에 대한 경험을 긍정적으로 평가했다. 외래 의료서비스 환자경험 의사결정예측 모형을 제시하고 의사 영역과 환자권리보호 영역, 시설의 안락함과 편안함이 중요한 요인임을 확인한 점이 의의가 있다. '의료서비스경험조사'에 대한 종단적 연구가 필요하며 입원 의료서비스경험에 대한 연구가 필요하다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.95-102
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• 2003

전선착설로 인한 전력설비에의 피해를 방지하기 위하여, 전선착설을 예측하고 적절한 전선착설 방지대책을 제시하는 것은, 전선착설로 인한 피해 발생의 가능성과 전력계통의 안정적 운영의 양 측면을 동시에 고려하여야 하기 때문에 고도한 판단과 결단이 필요한 문제로써, 지식공학적 수법을 적용하는 것이 매우 효과적인 분야이다. 이에 따라, 전선착설의 예측과 방지대책 수립에 관련된 경험적 지식을 지식베이스화하여 전문가 시스템을 구축하고, 사례 데이터를 이용한 시뮬레이션을 통하여 제안 기법의 유효성을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권3호
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• pp.165-172
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• 2021

쇄파는 연안류, 표사이동, 충격파압, 에너지소산 등과 같은 연안에서 발생하는 다양한 물리현상과 직접적인 관계가 있으므로 항만 구조물의 설계시 반드시 고려되어야 하는 중요한 설계인자 중 하나이다. 쇄파에 대한 연구들은 쇄파가 가진 고유의 복잡성으로 인해 주로 수리모형실험을 통해 쇄파파고와 쇄파수심 등과 같은 쇄파지표를 예측하기 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 연구에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 머신러닝 기법을 적용하여 천수변형에 의해 발생하는 쇄파의 한계파고를 산정하기 위한 새로운 Munk형식의 경험식을 제안하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 형태의 다항식에도 불구하고 기존의 경험공식과 유사한 예측성능을 보였다.