• 대한토목학회논문집
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• 제41권2호
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• pp.123-131
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• 2021

완충재는 고준위 방사성 폐기물을 처분하기 위한 공학적 방벽 시스템에서 중요한 구성요소 중 하나이며 사용 후 핵연료가 담긴 처분용기와 암반사이에 채워지는 물질이기 때문에 지하수 유입으로부터 처분용기를 보호하고, 방사성 핵종 유출을 저지하는 중요한 역할을 수행한다. 따라서 공학적 방벽 시스템의 처분용기로부터 발생하는 고온의 열량은 완충재를 통하여 전파되기에 완충재의 열전도도는 처분시스템의 안전성 평가에 매우 중요하다. 본 연구에서는 국내에서 생산되는 압축 벤토나이트 완충재의 열전도도 예측을 위한 경험적 회귀 모델의 정합성을 검증하고 정확도를 높이기 위해 예측모델의 구축에 기계학습법을 적용해 보았다. 벤토나이트의 건조밀도, 함수비 및 온도 값을 바탕으로 열전도도를 예측하고자 하였으며, 이때 다항 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블, 가우시안 프로세스 회귀, 인공신경망, 심층 신뢰 신경망, 유전 프로그래밍과 같은 기계학습 기법을 적용하였다. 기계학습 기법을 이용하여 예측한 결과, 부스팅 기반의 앙상블 기법, 유전 프로그래밍, 3차 함수 기반의 SVM, 가우시안 프로세스 회귀의 기계학습기법을 활용한 모델이 선형 회귀 분석 기법에 비해 좋은 성능을 보였으며, 특히 앙상블의 부스팅 기법과 가우시안 프로세스 회귀 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.37-49
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• 2024

지금까지 쇄파는 발생기구의 본질적인 복잡성으로 인해 실내수리모형실험을 통해 쇄파파고 및 쇄파수심 등의 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 자갈해빈에 대한 쇄파의 특성 및 쇄파지표예측을 위한 연구는 거의 수행되어 있지 않았다. 본 연구에서는 자갈해빈을 대상으로 쇄파파고 및 쇄파수심의 예측을 위하여 회귀 또는 분류 문제와 관련된 다양한 연구 분야에서 높은 예측 성능을 보이는 대표적인 선형기반 기계학습기법에 기반한 쇄파지표를 예측하고자 하였다. 먼저, 자갈해빈에 대하여 기존에 제안된 쇄파지표의 경험식의 적용성을 검토하고 기존의 경험식의 자갈해빈의 쇄파지표 예측성능의 한계성을 극복하기 위하여 다양한 선형기반 기계학습 알고리즘을 적용하여 쇄파지표 예측모델을 구축하였다. 구축된 기계학습모델 중 자갈해빈에서 발생하는 쇄파파고 및 쇄파수심에 대한 높은 예측성능을 보인 모델을 기반으로 손쉬운 계산이 가능한 쇄파지표에 대한 새로운 산정식을 제안하였고 수리모형실험결과 및 기존의 경험식과 비교하고 새롭게 제안한 쇄파지표의 예측성능을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 쇄파지표에 대한 경험식은 단순한 다항식임에도 불구하고 자갈해빈에 대한 양호한 예측성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권1호
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• pp.95-103
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• 1998

댐 퇴사량 예측방법은 수리학적 메커니즘을 이용하는 방법과 실측자료를 설계치로 적용하는 경험적 방법으로 구분할 수 있다. 전자는 물리적 해석방법으로 단기간에 이루어지는 현상을 규명하는데 적용할 수 있으며, 후자는 댐사수량 결정등 장기적인 설계변수 추정에 용이하게 이용할 수 있다. 이중 경험적 자료인 배사비 곡선식을 이용하면 월단위의 저수지 운영이 가능하며, 저류량에 대응하는 퇴사량을 정보변수로 추적하면 퇴사관리의 최적운영이 가능하다. 이와 같은 접근방법은 퇴사량에 의하여 시간적으로 변하는 댐 유효저수용량을 최적으로 관리할 수 있는 운영방안을 제공할 수 있다. 본 연구는 배사비 곡선을 이용한 장기 댐 퇴사량 예측방법을 제시하고 잇다. 개발된 방법을 중국 황하유역에 위치한 분하댐을 대상으로 장기간의 댐 운영을 모의하여 예상되는 퇴사량과 용수공급능력 분석에 적용하였다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제30권8호
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• pp.54-59
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• 2001

바낙 공기 급기(UFAD, underfloor air distribution)는 사무실과 상업 건물의 공조를 위하여 바닥 하부 공간을 사용하는 혁신적인 기술이다. 북미에서는 UFAD가 기존 천장 공기 급기 방식에 비하여 많은 장점을 지니므로 그 수요가 날로 증가하고 있다. 잘 설계된 UFAD 시스템은 다음과 같은 장점을 지닌다. - 건물의 용도 변경에 따픈 유연성이 우수하므로 건물의 생애 주기 비용을 감소시킨다. - 개별 쾌적성 제어가 가능하므로 온열 쾌적성, 거주자의 만족도 그리고 생산성을 향상시킨다. - 거주자주변에 직접 선선한 공기를 공급하므로 환기 효율, 실내 공기질 그리고 건강 상태를 향상시킨다. - 이코노마이저 운전, 온도 성층화 그리고 낮은 정합 운전에 의하여 에너지 비용을 감소시킨다. - 설비 공간이 축소되고 표준 철골 구조에서는 콘크리트 구조체 변경이 가능하므로 새 건축 공법에서는 충고를 감소시킬 수 있다. 1995년까지만 해도 UFAD는 파격적인 설계 기법이라고 여겨졌지만, 이제 설계자와 건축업자들은 2004년까지 신축되는 사무용 건축품의 35%는 바닥을 높인 기법이 적용되며 이 중 반 정도가 UFAD를 채택할 것이라고 예측하고 있다. 2000년 2억불이라고 추정되던 바닥을 높이는 건축의 시장 규모가 2004년에는 최소 10억불이 되리라고 예측된다. UFAD는 기본 연구에 의한 정립된 표준화된 설계 기법과 지침이 아직 마련되지 않았음에도 불구하고 현재 설계, 시공되고 있다. 이라한 경향은 펄수적인 연구가 수행되어 관련 업계가 지식과 경험을 충분히 쌓기 전까지는 계속될 전망이다. 본고는 시스템 설계와 운영의 주요한 특징, 기존 방식과 비교하여 지니고 있는 잠재적인 장점, 한계와 기술 개발의 필요성, UFAD 기술 개발을 위하여 계속적으로 요구되는 연구 분야 등을 서술함으로써 현재 UFAD 기술에 대한 평가를 한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.384-395
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• 2020

연안에서 천수변형에 의해 발생하는 쇄파는 표사이동, 연안류의 생성, 충격파압의 발생 등과 같은 연안역의 다양한 물리현상과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서, 연안구조물의 설계 시 쇄파파고 및 쇄파수심과 같은 쇄파지표를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 과거부터 많은 연구자들에 의해 쇄파현상을 규명하고 예측하기 위한 많은 과학적인 노력들이 이루어져 왔다. 대표적인 쇄파에 연구들은 주로 수리모형실험을 통해 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 논문에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 지도학습 머신러닝 기법을 적용하였다. 적용된 머신러닝 기법을 기반으로 기존의 쇄파에 대한 실험자료로부터 쇄파지표 예측을 위한 모델을 개발하고, 학습된 모델로부터 쇄파예측을 위한 새로운 선형식을 제시하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 선형식임에도 불구하고 기존의 경험 공식에 비해 유사한 예측성능을 보였다.

• 항공우주기술
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• 제9권1호
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• pp.35-41
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• 2010

고속으로 비행하는 물체는 공력가열에 의해 온도가 상승한다. KSLV-I 비행 중 공력가열 조건을 예측하는 방법으로 MINIVER를 이용하는 방법과 전산유동해석(CFD)기법을 이용하는 방법이 있다. MINIVER는 경험적 기법을 이용하여 대류열전달계수 및 회복온도를 산출하며, CFD 기법은 실제 유동장을 해석하여 발사체 표면에서의 공력가열조건을 산출한다. 본 연구에서는 CFD 기법을 이용하여 얻은 공력가열조건을 PLF 구조물 외부 표면에 적용하여 PLF 내부 온도장을 해석하고 그 결과를 KSLV-I 1차 비행시험 결과와 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2021

하천 내 오염물질 유입원은 하수처리장과 같이 농도를 예측 가능한 점오염원이 일반적이지만, 수질오염사고와 같이 다량의 유해물질이 일시에 하천에 유입되는 경우도 발생하곤 한다. 특히 오염물질 유입지점과 취수장이 인접한 경우, 오염물질 혼합해석에 대한 이해가 오염사고 대응 및 수질 관리 측면에서 매우 중요하다. 자연하천에서는 사행에 따른 유속 구조의 불균일성 등으로 인하여 오염물질의 이송 및 분산 과정은 매우 복잡하게 나타난다. 이러한 하천의 지형적, 수리학적 특성이 오염물질의 혼합 거동에 미치는 영향을 정확하게 모의하기 위해서는 3차원 수치모형을 적용해야 한다. 그러나 대부분의 하천은 하폭 대 수심비가 매우 크기 때문에 2차원 이송-분산 방정식을 지배방정식으로 채택하는 2차원 수치 모형이 널리 사용되어왔다. 2차원 이송-분산 방정식의 해석결과는 입력된 종, 횡 분산계수의 값에 따라 변화하기 때문에 정확한 혼합해석을 위해 분산계수의 결정이 매우 중요하다. 과거 연구에서는 횡 분산계수의 결정을 위해 기본 수리량을 이용한 경험식을 활용하여 계산한 바 있다. 종 분산계수의 경우에는 경험식의 산정에 필요한 충분한 실험 자료가 축적되어 있지 않아 이상적 흐름 상태를 가정하여 유도된 Elder의 이론식(Elder, 1959)을 사용해왔다. 하지만 많은 연구에서 이러한 Elder의 이론식이 종 분산계수를 과소산정 할 우려가 있다고 제시했다. 따라서 하천의 전단류 분산특성을 나타낼 수 있는 데이터 확보를 통해 종 분산계수의 경험식 산정 및 횡 분산계수의 정확도 향상이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기존 선행 연구에서 수행된 2차원 추적자실험 데이터의 확장을 위해 오버샘플링 기법을 적용하였으며, 이를 통한 머신러닝을 통한 분산계수 산정 가능성을 분석하고자 한다. 부족한 추적자 실험 데이터를 확장하기 위해 오버샘플링 기법 중 SMOTE 기법을 활용했다. 오버샘플링 기법을 이용하여 생산된 데이터의 신뢰성을 검증하였으며, 추후 머신러닝을 이용한 2차원 종, 횡 분산계수 산정에 대한 활용 가능성을 분석했다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권10호
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• pp.955-966
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• 2009

초음속 유동장 내의 축대칭 기저유동에 DES 기법을 적용하였다. 이 기법은 RANS 모드에서는 Spalart-Allmaras (S-A) 난류 모델을 사용하고, Large-eddy simulation (LES) 모드에서는 부격자 모델을 기반으로 하고 있다. LES 보다 비교적 적은 비용을 갖는 DES 기법을 사용하여 기저 유동장과 기저 압력을 정교게 예측할 수 있었다. 기저유동의 정확한 예측을 위해 경계층 두께, 운동량 두께, 표면마찰과 같은 기저 가장자리 유동 물성치를 Dutton 등의 실험과 비교하였다. DES는 하류영역에서의 전단층 말림, 큰 에디 운동, 재순환영역 내의 작은 에디 운동 같은 비정상 난류 운동의 물리적 현상을 잘 모사 하였다. 또한, 경험상수 $C_{DES}$ 1.2를 사용한 현재 결과가 일반적인 경험상수 $C_{DES}$ 0.65에 비해 실험과 잘 일치함을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.157-177
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• 2003

본 논문은 반도체 FAB공정의 수율개선 및 예측을 위해 데이터마이닝 기법을 적용한 사례를 소개한다. FAB 공정의 복잡성과 생산현장에서 수집되는 방대한 기술데이터로 인해 기존의 통계적 방법이나 엔지니어의 경험적 분석 방법만으로는 미처 파악하지 못하는 수율 저하 요인이 상당 수 존재한다. 본 논문은 먼저, FAB공정을 마친 웨이퍼에 불량 칩(chip)이 지리적으로 특정 위치에 집중적으로 발생하는 현상을 육안검사 대신 군집분석을 이용하여 데이터로부터 자동 판별할 수 있는 방법을 제안한다. 다음으로 연속패턴분석, 분류분석, RBF(Radial Base Function) 기법을 적용하여 수율 저하의 원인이 되는 문제 장비나 문제 파라미터를 신속, 정확하게 파악할 수 있도록 해 줄 뿐만 아니라 공정 진행 중인 제품의 미래 수율을 예측할 수 있도록 지원하는 방법을 제안한다. 또한 위 기법들을 반도체 FAB공정을 대상으로 국내 모 반도체 회사에서 정보시스템으로 구현한 Y2R-PLUS (Yield Rapid Ramp-up, Prediction, analysis ＆ Up Support) 시스템을 소개한다.