• 전산구조공학
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• 제5권3호
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• pp.127-137
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• 1992

해양 가이드 타워를 대상으로 하여 지진하중에 대한 심해용 구조물의 비정상 거동해법에 대하여 연구하였다. 지반운동의 비정상 특성을 정상과정 성분에 시간포락함수가 곱해진 형태로 모형화하였으며, 구조물의 비정상 거동은 시간종속 분산함수로 구하였다. 지진의 시간포락함수와 정상과정 성분의 자기상관함수를 지수함수로 수식화하여 나타냄으로써, 구조물 거동의 시간종속 분산값을 해석적인 방법으로 구할 수 있는 기법을 개발하였다. 시간에 따른 거동의 분산값을 기본자료로 하여 지진의 발생기간 동안 예상되는 최대거동을 구하였으며, 이 값을 구조물 거동을 정상과정으로 가정하여 산정한 결과와 비교 분석하였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제10권2호통권35호
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• pp.187-199
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• 1998

고속철도는 고속으로 이동하는 일련의 이동질량효과를 일으켜 교량에 동적인 처짐을 일으킨다. 이러한 이동질량의 동적효과는 동일한 크기의 정적하중이 작용했을때에 비해 교량내부에 큰 응력을 발생시키고, 이때 발생하는 상반응력은 피로의 문제를 야기시켜 교량의 수명을 단축시킬수 있으며 과도한 응력은 교량의 안전에도 영향를 줄 수 있다. 그러나 지금까지 교량의 설계는 정적인 개념으로 되어왔는데, 예를 들면 동적인 영향을 고려하는데 단순히 정적하중에다 충격계수를 곱해준다. 그러나 충격계수의 고려는 단순하므로 동적인 거동에 영향을 미치는 모든 요소를 다 고려할 수는 없다. 따라서 이 연구에서는 고속철도의 이동질량 모형을 연구하여 이를 컴퓨터 모의 기법을 통해 해석하여 교량에 미치는 복잡한 동적 거 동특성을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.257-257
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• 2016

현재 전 세계적으로 이상기후로 인해 자연재해가 증가하고 있으며, 우리나라 또한 집중호우, 태풍, 홍수 등의 자연재해로 인해 경제적 손실뿐만 아니라 인명피해도 증가하는 추세이다. 2014년도에만 약 2천억원의 재산피해가 발생 하였고, 5천억원 이상이 피해를 복구하는데 사용되었으며, 피해금액과 복구금액은 지속적으로 증가하고 있다. 최근 발생한 토사재해의 경우에는 인구가 밀집한 도심지에서 발생하여 매우 단기간에 치명적인 피해를 야기 시키고, 사회적 관심을 크게 일으키기도 했다. 이처럼 자연재해가 인구가 밀집되어있고, 사회적재화가 많은 도심에서 발생할 경우 그 피해규모는 더욱 커질 수 있으므로 이에 대한 적절한 대응방안이 마련되어야 한다. 본 연구에서는 대구지역에 대한 토사재해를 물리적 취약성과 사회적 취약성으로 구분하여 평가하고 이를 종합하여 평가하였다. 물리적 취약성은 Flow-R 모형을 사용하여 토사재해의 발생 가능성 및 정도를 평가하고, 발생지역의 건물 구분에 따라 그 취약성의 정도를 달리하였다. 사회적 취약성의 경우는 대구지역의 집계구 단위를 기준으로 하여, 다양한 사회적 지표에 계층분석법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 지표에 대한 가중치를 산정하였다. 이후 물리적 취약성과 사회적 취약성의 값을 0에서 1사이로 정규화 시키고 정규화된 값을 다시 곱하여 0에서 1사이로 정규화 하여 취약성 정도로 나타내었다. 본 연구결과는 대구지역에 대한 토사재해의 취약성을 평가함으로써 대구 도심지에서 발생할 수 있는 토사재해 위험구역을 선정하고 방재시설을 준비하는데 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제50권3호
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• pp.235-245
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• 2011

기존 보고된 귤응애 온도발육자료를 이용하여 온도발육 관련 매개변수 값을 추정하고 개체군 동태 추정에 필요한 행렬모형을 작성하였다. 귤응애 발육영점온도는 알 $8.4^{\circ}C$, 유충 $9.9^{\circ}C$, 제 1약충 $9.2^{\circ}C$, 제 2약충 $10.9^{\circ}C$ 이었으며, 발육완료에 필요한 적산온도는 각각 113.6, 29.1, 29.8, 33.4일도(DD)로 추정되었다. 귤응애 각 발육단계별 비선형 발육모형을 수립하였으며 또한 산란모형 작성에 필요한 온도별 총산란수 모형, 연령별 누적산란율모형, 연령별 생존율 모형의 매개변수 값을 각각 추정하였다. 귤응애 연령군을 알, 유충, 제 1약충, 제 2약충, 성충 등 5단계로 구분하여 행렬모형을 작성하였다. 전환행렬의 구성요소인 다음 발육단계로 전이확률 또는 잔존확률은 각 발육단계의 발육률 함수를 이용하였다. 또한 성충의 산란계수는 해당온도에서 성충수명 완료율과 총산란수의 곱으로 추정하였다. 수립된 행렬모형의 포장적합 능력을 평가하기 위하여 실제 감귤원에서 조사된 귤응애 실측밀도와 행렬모형으로 추정한 개체군 밀도를 비교하였다(2004년). 계절 초기 저온기와 계절중후기 고온기에 모형결과를 실측치와 비교한 결과 알 및 성충 개체군은 계절초 및 중후기 모두 약 30일까지 큰 차이가 없었다. 따라서 본 개발된 행렬모형을 이용하여 30일 내외의 단기간 동안 귤응애의 개체군밀도 증가를 예측할 수 있을 것으로 기대되었다.

• Spatial Information Research
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• 제14권4호
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• pp.363-377
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• 2006

본 연구에서는 개정범용토양유실공식(RUSLE: Revised Universal Soil Loss Equation)을 이용하여 미국 South Carolina 주 Congaree 유역에 대한 평균 연간 토양 유실량을 산출 하였으며 비점오염원 토양 유실 민감지역을 추출하였다. 평균 연간 토양 유실량은 강우-유출 침식성 인자, 토양침식성 인자, 지면특성 인자, 식생피복 인자, 그리고 토양보존 인자의 곱으로 계산할 수 있으며, 토양 유실 민감지역은 토양 유실량이 토양침식 허용량을 초과하는 지역으로 추출할 수 있다. 연구 결과, 전체 면적의 10% 이상의 면적이 비점오염원 토양 유실 민감 지역으로 확인되었으며, Congaree 유역의 7개 소유역중 Congaree Creek, Gills Creek 소유역의 도심지역과 Cedar Creek 소유역의 농업지역에서 가장 심각한 토양 유실의 위험이 나타났다. 관심 지역의 인위적, 자연적 변화가 토양 유실에 가져오는 영향을 살펴보기 위한 시범 모형으로서, 개정범용토양유실공식에 기초한 내장형 모형이 Visual Basic for Applications (VBA)를 이용하여 ESRI사의 ArcGIS ArcMap 9.0에서 사용할 수 있도록 개발되었다. 이 내장형 모형에서 사용자는 각 소유역의 토지 피복, 식생 유형, 지표 식생 유형, 경사, 작물 유형, 경작 방식 등을 변경시킴으로써 C, LS, P 인자를 변화시킬 수 있으며, 계산된 평균 연간 토양 유실량과 민감 지역을 현재 상태의 값들과 비교하여 앞으로의 토양유실 관리를 위한 주요 정보로 사용할 수 있다.

• 국제지역연구
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• 제22권2호
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• pp.19-40
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• 2018

본 연구의 목적은 중력모형을 이용하여 걸프협력회의(GCC) 6개국 수출의 결정요인이무엇인가를 정량적으로 분석하는 것이다. 중력모형을 이용하여 GCC 회원국인 쿠웨이트, 사우디아라비아, 바레인, 카타르, 연합아랍에머리트 및 오만의 55개 주요 무역국과의 수출 결정요인을 분석하였다. 본 연구의 주요 분석 결과는 다음과 같다. 수출국의 GDP와 수입국의 GDP의 곱이 카타르를 제외한 GCC 5개국의 수출에 통계적으로 유의한 수준의 긍정적 영향을 준 것으로 분석되었다. 거리는 아랍에메리에트(UAE), 사우디아라이바 및 오만에 부정적인 영향을 준 것으로 분석된 반면에, 바레인과 카타르의 수출에는 긍정적인 영향을 준 것으로 분석되었다. 수출국의 1인당 GDP는 바레인, UAE와 오만의 수출에는 통계적으로 유의한 수준의 긍정적인 영향을 준 것으로 분석되었지만, 사우디아라비아의 수출에는 부정적인 영향을 준 것으로 분석되었다. 수출국의 인구는 GCC 6개국 모든 나라의 수출에 긍정적인 영향을 준 것으로 분석되었다. 이와 대조적으로 수입국의 인구는 쿠웨이트, 바레인과 카타르의 수출에는 긍정적인 영향을 주었지만 사우디아라비아의 수출에는 부정적인 영향을 준 것으로 분석되었다. 국경은 GCC 회원국 중 어느 나라의 수출에도 유의한 영향을 주지 못한 것으로 분석되었다. 공동언어의 경우 쿠웨이트, 사우디아라비아, 바레인 및 오만의 수출에 긍정적인 영향을 준 것으로 분석되었다. 자유무역협정(FTA)는 바레인의 수출에만 긍정적인 영향을 준 것으로 분석되었으며, 카타르와 오만의 수출에는 부정적인 영향을 준 것으로 분석되었다. GCC회원국자격은 쿠웨이트, 바레인 및 카타르의 수출에는 긍정적인 영향을 주었지만 사우디아라비아의 수출에는 부정적인 영향을 준 것으로 분석되었다.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.59-72
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• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제26권2호
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• pp.47-56
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• 2008

2차로도로는 우리나라 포장도로의 80% 이상을 차지하고 있기 때문에 2차로도로가 국내의 교통흐름에 있어서 차지하고 있는 비중은 매우 높다할 수 있다. 그러나 2차로도로는 진행방향당 한 차로만이 허용되어 있어 저속차량에 의해 지체가 발생할 경우 고속차량이 대향차로를 이용하여 추월해야 한다. 이러한 추월은 교통사고를 유발할 가능성이 매우 높으며 추월에 의한 사고는 중앙선 침범에 의한 정면 충돌사고를 일으킬 수 있으므로 사고의 심각도 또한 매우 높다할 수 있다. 그러나 2차로도로의 전반적인 운영상태 등을 나타내는 서비스수준에 대하여 현행 KHCM 에서는 '서비스수준이란 통행속도, 통행시간, 통행자유도, 안락감 그리고 교통안전 등 도로의 운행상태를 설명'하는 개념으로 정의하고 있지만 실제 서비스수준을 산정함에 있어서 서비스수준의 개념에 나타나 있는 바와는 달리 총지체율만을 이용하여 서비스수준을 산정하기 때문에 지체만을 고려하고 사고(교통안전)를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 서비스수준 산정방법인 총지체율을 이용하여 지체시간을 산정하는 방법을 제시한 후, 여기에 지체비용을 곱하는 방식으로 총지체비용을 산출하는 방법을 제시하며 사고를 고려하기 위해 교통사고예측모형을 통하여 교통사고건수를 예측하고 여기에 평균교통사고비용을 곱하는 방식으로 총교통사고비용을 산출하는 방법을 제시한다. 마지막으로 앞에서 산출된 총지체비용과 총사고비용을 합산하여 운영비용을 산출함으로써 지체와 사고를 고려한 서비스수준의 새로운 판정척도를 개발하고 더불어 서비스수준을 제시하였다.

• 경영과정보연구
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• 제38권3호
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• pp.55-80
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• 2019

전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.155-164
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• 2021

자연환경에 대한 국민들의 관심 증가로 스마트폰과 같은 휴대용 기기를 이용한 수목 동정의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전에 힘입어, 외국에서는 수목 인식 분야에의 적용이 활발하게 이루어지고 있다. 수목의 분류를 위해 꽃, 잎 등 다양한 형질들을 대상으로 연구가 진행되고 있지만, 접근성을 비롯한 여러 장점을 가진 수피의 경우 복잡도가 높고 자료가 부족하여 연구가 제한적이었다. 본 연구에서는 국내에서 흔히 관찰 가능한 수목 54종의 사진자료를 약 7,000 여장 수집 및 공개하였고, 이를 해외의 20 수종에 대한 BarkNet 1.0의 자료와 결합하여 학습에 충분한 수의 사진 수를 가지는 53종을 선정하고, 사진들을 7:3의 비율로 나누어 훈련과 평가에 활용하였다. 분류 모델의 경우, 딥러닝 기법의 일종인 합성곱 신경망을 활용하였는데, 가장 널리 쓰이는 VGGNet (Visual Geometry Group Network) 16층, 19층 모델 두 가지를 학습시키고 성능을 비교하였다. 또한 본 모형의 활용성 및 한계점을 확인하기 위하여 학습에 사용하지 않은 수종과 덩굴식물과 같은 방해 요소가 있는 사진들에 대한 모델의 정확도를 확인하였다. 학습 결과 VGG16과 VGG19는 각각 90.41%와 92.62%의 높은 정확도를 보였으며, 더 복잡도가 높은 모델인 VGG19가 조금 더 나은 성능을 보임을 확인하였다. 학습에 활용되지 않은 수목을 동정한 결과 80% 이상의 경우에서 같은 속 또는 같은 과에 속한 수종으로 예측하는 것으로 드러났다. 반면, 이끼, 만경식물, 옹이 등의 방해 요소가 존재할 경우 방해요소가 자치하는 비중에 따라 정확도가 떨어지는 것이 확인되어 실제 현장에서 이를 보완하기 위한 방법들을 제안하였다.