해양 가이드 타워를 대상으로 하여, 지진하중에 대한 심해응구조물의 비정상거동해법에 대하여 연구하였다. 지반운동의 비정상특성은 정상과정성분에 시간포락함수가 곱해진 형태로 모형화하였으며, 구조물의 비정상거동은 시간종속분산함수로 구하였다. 지반가속도에 대한 자기상관함수를 복소지수함수의 형태로 이상화함으로써, 구조물 거동의 시간종속함수가 해석적인 방법으로 쉽게 구할 수 있는 기법을 개발하였다. 지진의 발생시간 동안 예상되는 최대거동을 구하였으며. 이를 구조물 거동을 정상확률과정으로 가정하여 산정한 결과와 비교 분석하였다.
도시 침수의 발생과 규모는 도시 유역이 가지는 짧은 도달 시간으로 인하여 주로 시단위 이하의 짧은 지속시간의 강우의 극한 및 변동성에 따라 결정된다. 미래 기간에 대하여 도시 수문 시스템의 적정성을 평가하기 위해서는 기후변화에 따른 시단위 이하 강우의 특성을 살펴보아야한다. 그러나 기후변화 영향 평가 도구로 활용되는 기후 모형들은 대부분 일단위의 결과물을 제공하여 시단위 이하의 미세 규모 강우의 특성을 나타낼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 기후 모형 모의 결과와 포아송 클러스터 강우 모형을 이용하여 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하는 방법을 제안한다. 첫째로, 포아송 클러스터 기반 강우 생성 알고리즘과 폭풍우 재배열 알고리즘을 결합한 최신 모형을 선정하였다. 해당 모형은 광범위한 시간 규모에서 관측된 강우량의 주요 통계와 극값을 재현할 수 있는 모형이다. 그 다음 강우 모형에 적합시킬 관측 강우량 통계(평균, 분산, 공분산, 왜도, 우기 비율)를 계산하였다. 둘째, 강우 통계 간의 선형 관계를 도출하였다. 여기서는 클러스터에 있는 모든 관측소의 통계를 사용하여 회귀의 신뢰도를 높였다. 셋째, 강우 평균 조정을 위한 Change Factor는 제어(2000~2019년) 및 미래(2041~2070년) 기간의 기후 모형 자료를 사용하여 계산하였다. 넷째, 조정된 15분 강우 평균은 관측 평균에 Change Factor을 곱하여 계산하고 조정된 강우 평균과 통계 간의 관계를 사용하여 미래 강우 통계 세트를 추정하였다. 여러 통계 세트를 생성한 후 마지막으로 미래 통계에 강우 모형을 적합시켜 최종적으로 미래 시단위 이하 강우 시계열을 모의하였다. 이 방법은 CMIP6에 참여하는 기후 모델의 기후 예측 데이터를 사용하여 용산(415) 및 동래(940) AWS 관측소에 적용되었다. 두 관측소의 미래 강우 모의 결과, 시단위 이하 시간 규모에서 극값이 증가하는 추세를 보였다.
생활양식의 변화나 생활행위의 변화에 관련한 가정부문 에너지소비 패턴의 분석을 위해서 용도별 에너지소비자료 작성이 절실히 요청되어 왔다. 이에 따라, 생활행위의 분류에 의한 가정부문 용도별 에너지소비 분석모형을 개발하여 에너지소비 분석을 시도하였다. 본고에서는 부위(방)별 에너지 사용기기의 에너지 소비효율에 생활행위별 기기마다 가동시간을 곱해서 가구당 에너지소비량이 산출될 수 있도록 상향식의 가정 내 모형을 구축하였다. 생활행위 분류를 감안한 용도는 조명용, 난방용, 냉방용, 오락용, 정보용, 위생용, 취사용 등으로 구분하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.31-39
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2015
본 논문은 확률효과모형에서 사영에 근거한 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 분산성분을 추정하기 위한 ANOVA방법에서 제곱합의 계산에 사영을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분을 구하기 위한 사영의 이용은 모형행렬에 의한 사영공간을 분산성분별 제곱합을 얻기 위한 상호직교하는 부분공간들로 분할하게 된다. 부분공간들로 분할하기 위해 모형행렬 X로의 사영에 단계별 방법(stepwise procedure)을 적용하여 해당하는 공간으로의 사영행렬을 구하는 방법을 다루고 있다. 단계별 방법에 의해 주어지는 부분공간들의 직교성으로 인해 사영행렬의 곱은 영행렬로 주어지는 성질을 갖는다. 단계별 방법에 의한 순차적 사영은 해당하는 공간으로의 사영행렬에 대한 확인과 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다. 또한 분산성분의 추정을 위한 제1종 제곱합을 구하기 위한 방법으로 유용하다.
본 연구에서는 강풍 위험과 강풍 취약도의 합성곱을 통하여 강풍 위험도를 평가할 수 있는 확률적 체계를 수립하였으며, 수치적으로 개발한 모형으로 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도를 평가하였다. 강풍 위험 모형은 1951년부터 2013년까지에 한반도에 영향을 준 태풍의 기후학적 자료를 몬테카를로 모사기법에 적용하여 개발되었다. 또한 몬테카를로 모사기법으로 창호 시스템의 저항성능과 풍하중의 확률 분포를 비교하여 강풍에 대한 4가지 피해단계의 구조적 파괴확률을 평가할 수 있는 취약도 모형이 개발되었다. 개발된 몬테카를로 모사기법으로 평가한 강풍 위험과 강풍 취약도는 각각 웨이블 분포와 로그정규분포로 곡선맞춤 되었으며, 합성곱을 통한 강풍 위험도 평가에 사용되었다. 본 연구에서 개발한 확률적 위험도 평가체계를 통하여 평가지역, 지표조도, 지형, 지붕 경사각, 건물 높이 등이 아파트 창호 시스템의 강풍 위험도에 미치는 영향성을 정량적으로 평가할 수 있었다. 향후 본 연구를 통하여 개발된 강풍 위험도 평가 모델은 평가지역의 존재하는 건축물에 대한 데이터베이스와 결합하여 손실추정 및 피해 저감대책 수립 등의 분야에서 활용이 가능할 것으로 판단된다.
월리스의 생산력-소득수준 결정모형에서 자녀에 대한 수요가 자녀의 수와 자녀교육의 질에 대하여 비동차함수 형태를 취할때 자녀수요에 미치는 현존가격의 변화에 따른 소득효과 및 대체효과를 대수적으로 유도하고 이 의미를 기하학적으로 확인해 보는데 본 글의 의의가 있다. 대수적으로 자녀수요(C)를 단순히 자녀의 수(N)와 자녀 교육(Q)의 곱으로 C=NQ와 같이 나타낸 월리스의 모형에서 이를 C=f(N,Q)와 같이 일반적인 함수 형태를 취할때에 소비자 이론의 기본적인 작용 극대화를 통하여 자녀수요를 도출하였다. 기하학적으로는 대수적으로 도출된 자녀수요에 대한 가치효과들을 자녀의 수와 자녀 교육의 질에 대한 상대적 현존 가치를 고려하여 자녀수요의 변화, 자녀수 및 자녀 교육의 질 사이에 관계를 도시하였다.
최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.
K-WEAP(Korea-Water Evaluation And Planning System)은 한국건설기술연구원과 SEI-US(Stockholm Environment Institute-US Center)가 공동으로 개발하고 있는 통합수자원평가계획모형으로서, 대부분의 기능은 기존의 SEI-US가 개발한 WEAP(Water Evaluation And Planning System)에 기반을 두고 있지만, 국내 실정에 맞도록 수정 보완한 후, 단계적으로 그 기능을 개선해 나가고 있어 향후 수자원계획을 위한 종합적인 도구로서 활용이 기대된다. 현재까지 K-WEAP의 2단계 기능개선 작업을 수행하였다. 주요 개선기능으로는 물수지모형의 개선과 하천수질모형의 개선, 편익산정모형의 개발 등이 있으며, 최근 보다 정확하고 다양한 오염원에 대한 하천수질 모의를 위해 Qual2K와의 연계시스템을 개발하여 수량과 수질을 동시에 모의할 수 있게 하였다. 현재까지 개선된 기능으로는 물수지모형의 개선으로써 수요처 최소수질기준 설정기능을 개발하여 수질이 낮은 수원에서는 물을 공급받을 수 없는 상황을 물수지 분석시 적용할 수 있게 하였다. 하천수질모형의 개선부분에서는 분할 오염부하량 산정기능을 개선하여 수요처 오염부하량 산정시 사회경제지표와 오염원단위를 곱하여 발생량을 계산하는 방법과 직접 수요처 회귀수의 각 오염성분 농도를 입력하는 방법을 추가하였으며 K-WEAP과 Qual2K와의 연계시스템을 개발하여 보다 정확하고 다양한 오염원에 대한 하천수질모의를 가능케 하였다. 또한 모의된 수질결과와 관측치를 비교하기 위해 수질모의결과 검정기능도 추가하였다. 수자원계획 및 평가에 있어서의 편익산정을 하기 위해 경제성분석 모형도 추가하였으며, 사용자 인터페이스 부분에서는 시나리오간 결과를 비교할 수 있는 기능과 지역관리 기능을 개선함으로써 사용자가 보다 편리한 환경에서 수자원계획과 평가를 수행할 수 있게 하였다. 개선된 기능을 통해 보다 정확한 수량-수질 연계 모의가 가능해졌으며 사용자들은 보다 쉽고 정확하게 모의결과를 평가 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 MaxEnt 모형을 활용하여 가는털비름의 잠재서식지를 예측하고, 예측된 잠재서식지와 밭면적을 활용하여 가는털비름의 잡초로서의 부정적 영향에 대한 위험도 지수를 예측하기 위하여 수행되었다. 가는털비름의 분포 예측을 위하여 MaxEnt 모형을 구축하기 위하여 남한 전국의 254지점의 분포 자료와 6개의 생물 기후 인자를 활용하였다. 밭농업에 대한 두가지 방법의 위험도 평가를 수행하였고 격자 위험도 지수(raster risk index)는 $1km^2$ 격자별로 잠재 서식지 분포 확률과 밭면적의 비율을 서로 곱하여 나타냈다. 지역 위험도 지수(regional risk index)는 잠재 서식지 분포 확률의 평균과 전체 밭 면적 중 지방자치단체의 실제 밭면적의 비율을 곱하여 산출하였다. MaxEnt모형으로 예측된 가는털비름의 잠재서식지는 실제서식지와 유사하게 나타났으며 모델의 AUC 값 또한 0.711로 좋은 설명력을 지니는 것으로 분석되었다. 잠재서식지 비율이 가장 높게 나타난 지역은 광주광역시였고 격자 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 제주도였다. 지역 위험도 지수가 가장 높게 나타난 지역은 경상북도였다. 잠재 서식지 비율과 위험도 지수의 서로 다른 순위는 외래식물의 위험성을 예측할 때 잠재 서식지 비율만을 활용하여 외래식물의 위험성을 예측하는 것보다 외래식물이 부정적 영향을 주는 대상과 결합된 위험도 지수의 필요성을 제시한다. 또한 격자 위험도 지수, 지역 위험도 지수의 서로 다른 순위는 분석의 필요성에 따라서 다양한 평가 기법이 개발될 필요성을 보여준다.
선박의 추진성능 추정을 위한 통계해석 기법을 연구하고 전산 프로그램을 만들었다. 조파저항계수의 추정식은 조파저항이론을 이용하여 스테이션 별 횡단면적계수의 곱으로 표현되도록 도출해 내었고, 이에 대한 회귀계수는 모형시험 결과를 회귀분석하여 얻었다. 형상계수, 반류비 및 추력감소율의 추정식들은 선체 주요지수, 스테이션 별 횡단면적계수 및 모형시험 결과들을 순순하게 회귀분석하여 얻었다. 통계해석은 여러가지 기술통계와 단계별 회귀분석 기법을 적절하게 이용하여 수행하였다. 추진성능 추정 프로그램은 저항계수, 추진계수, 프로펠러 단독효율 및 각종 척도효과 등을 모두 쉽게 수용할 수 있도록 다양하면서도 간결하게 만들었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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