• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.214-214
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• 2016

이중편파 강우레이더는 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 변수를 관측하여 호우의 공간적 규모, 호우를 구성하는 강수입자, 호우의 이동방향 등 종합적인 강우 정보를 제공한다. 이러한 이중편파레이더를 이용하면 단일편파레이더에 비해 보다 정량적인 강수 추정이 가능하다. 일반적으로 이중편파 강우레이더의 강우추정 관계식은 DSD 및 강우입자 모형을 기반으로 물리적으로 유도된다. 그러나 DSD는 호우 사상에 따라 그 양상이 다르며, 동일 호우 사상 내에서도 시공간적으로 변화가 크다. 이러한 DSD에 내포된 변동성은 결과적으로 레이더 강우에 큰 불확실성을 유발하게 된다. 이에 본 연구에서는 확률대응법을 이용하여 이중편파레이더의 강우추정 관계식을 추정하는 기법을 개발하고자 한다. 확률대응법은 실시간으로 강우추정 관계식의 매개변수를 추정하는 기법으로 단일편파레이더의 Z-R 관계식에 적용된 바 있다. 이러한 확률대응법을 이용하면 시공간적으로 변하는 DSD 등 호우사상의 개별적인 특징을 반영하여 호우사상별 강우추정 관계식의 매개변수를 실시간으로 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이중편파레이더의 강우추정 관계식 중 R(KDP, Zdr), R(Zh, Zdr) 관계식을 위주로 매개변수를 이변량 확률대응법을 통해 추정하고, 기존의 강우추정 알고리즘 및 관계식의 레이더 강우 추정 결과와 비교를 통해 적용성을 평가하였다.

• 대한교통학회지
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• 제10권2호
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• pp.43-54
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• 1992

전통적인 신호제어모형은 다음의 두가지 결점을 내포하고 있다. 신호현시의 방법을 적정화하는 점이다. Rouphail(1990)은 전통적으로 행해온 신호주기와 녹색시간분할의 적정화에서 더 나아가 현시방법(signal timing)과 좌회전의 문제를 동시적으로 적정화 시킬 수 있는 모형을 제시한 바 있다. 그러나 Rouphail의 모형은 4개 현시에 국한되었고 현시방법(또는 현시의 선택)도 대단히 제약적이었다. 본연구는 이러한 Rouphail의 모형을 실제상황 에 보다 일반성있게 적용할 수 있도록 확장하는 연구이다. 여기서는 현시방법(또는 선택하는 현시으 형태와 수)을 확대시키고 또 연속변수와 이산변수를 동시에 적정화시키는 혼합정수선형계획법을 적용한 컴퓨터 모형을 구성하고 이를 사례 지역에 적용하엿다. 분석결과는 본 모형이 Rouphail 모형과 비교할 때 현시방법의 선택문제에 있어서 뿐만 아니라 좌회전(비보호, 보호 또는 혼합적)현시의 처리에 있어서 훨씬 더 효율적임을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권2호
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• pp.32-42
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• 1998

본 논문은 비균일 분포 수동형 견인 배열 센서를 사용하여 입사각 추정은 물론, 도 플러 주파수를 동시에 추정해내기 위한 기법을 제안한다. 균일 선형 센서 배열을 사용하는 전통적인 수동형 견인 센서 배열 처리기법은 센서간의 등 간격 구조 및 단순한 표본 과정에 기인하여 활용 분야의 한계성을 가지며, 주된 응용 분야가 방사된 음향신호의 입사각을 추 정하는데만 국한되어 사용될 수 있다는 문제점을 내포하고 있다. 이러한 사실 때문에, 수중 천해 환경 하에서 견인함의 등속 이동에 의해 발생하는 도플러 주파수들에 대한 정보는 목 표물에 대한 식별이나 음향신호 전달 경로의 모델링에 중요한 매개변수로 작용하며, 일반적 인 수동형 견인 센서 배열의 사용에 의한 처리 방식으로는 이러한 매개변수의 추출이 불가 능하게 된다. 본 논문은 이러한 제한성을 극복하고 방사 신호들의 개별적인 입사각 및 도플 러 주파수의 동시 추정을 가능케하도록 비균일 분포의 선형 센서 배열과 Sample Skipping 기법(Sample Skipping Technique;SST)을 적용한 새로운 형태의 수동형 견인 배열 센서 처 리 기법을 제안한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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• pp.34-34
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• 2011

본 논문에서는 반도체의 제조공정 중 작동되는 건식 전공펌프에서 측정한 다중변수들의 통계적, 물리적 특성을 소개한다. 흡기부 및 배기부 압력과 부스터/드라이펌프의 소비전류와 같은 상태변수의 변위 분포는 2개 이상의 특징적인 구간으로 나뉘는 특성을 가지고 있다. 특히 흡기부 압력 데이터는 펌프의 성능상태를 직접적으로 나타내는 배기 속도를 유추할 수 있는 특성을 내포하고 있다. 이러한 관측을 통해 발견한 통계학적 특성을 나타내기 위해 적응형 인자모델(APM)을 이용한 진공펌프 시스템의 실시간 진단 기법을 개발하였다. 동시에 공정 중에 배기속도를 유추 할 수 있는 배기속도지표(PSI)를 제안하여 펌프의 성능 상태를 간접적인 방법으로 관찰하는 기법을 개발하여, 두 기법을 통한 진공펌프 시스템의 상태변화 진단 결과의 경향이 동일함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.821-831
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• 2014

추계학적 강수발생 및 모의기법은 수문학적 모형의 입력 자료로써 널리 이용되고 있다. 그러나 Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse(MBLRP)와 같은 추계학적 포아송 클러스터 강수생성 모형에 대해서 국부최적화 방법을 통한 매개변수 추정 방법은 매개변수의 신뢰성에 상당한 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MBLRP 모형의 국부해추정 문제를 해소하기 위하여 Particle Swarm Optimization (PSO) 또는 Shuffled Complex Evolution developed at The University of Arizona (SCE-UA) 등 매개변수 추정 성능이 우수한 전역최적화기법이 도입되고 있지만, 제한된 매개변수 공간에서 항상 신뢰성 있는 매개변수 추정이 가능한 것은 아니다. 뿐만 아니라, 모형의 매개변수들이 갖고 있는 불확실성에 관한 연구는 아직 충분히 논의되지 않았다. 이러한 관점에서 본 연구는 Bayesian 기법과 연계한 MBLRP 모형을 개발하였으며 각 매개변수들의 사후분포(Posterior Distribution)를 유도하여 매개변수가 내포하는 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 그 결과 관측값에 대한 시간단위 이하 강수발생 통계치를 효과적으로 복원하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.51-57
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• 2015

본 논문은 비규칙 종속성을 가진 내포된 루프의 수행 속도를 향상시키기 위해서 Extended Three Region Partitioning Method 라는 효과적인 루프 분할 방법에 대해서 연구하였다. 본 논문에서 제안된 루프 분할 방법은 변수 재명명에 의해서 역종속성을 가진 내포된 루프를 제거한 후 네 개의 선중에 하나 혹은 그 이상의 적절한 선을 선택하는 알고리즘을 개발한다. 한 개의 선이 선택되면 선택된 선에 의해서 전체 영역은 두 개의 병렬지역으로 분할된다. 한 개 이상의 선이 선택되면 그 선들에 의해서 하나의 순차지역과 두 개의 병렬지역으로 분할한다. 제안된 분할 방법은 기존의 분할 방법보다 성능이 우수함을 성능 분석에서 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.534-539
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• 2010

OpenMP 프로그램의 수행 중에 발생하는 자료 경합과 같은 병행성 오류는 디버깅을 위하여 반드시 탐지되어야만 한다. 그러나 이를 탐지하는 것은 어려운 일이다. 접근사건의 발생 후 관계를 기반으로하는 경합 탐지 기법은 프로그램의 수행 중에 발생하는 스레드의 병행성 정보를 식별하기위한 레이블을 생성하고, 생성된 스레드의 레이블을 기반으로 공유변수에 접근하는 사건을 접근역사를 통해 감시함으로써 경합을 탐지한다. 이러한 경합 탐지의 방법에서 레이블 생성을 위한 NR 레이블링 기법은 병행성 정보생성 시에 지역자료 구조를 사용함으로써 병목현상이 발생하지 않으며, 접근역사에 저장하는 레이블의 크기가 상수 값을 갖는 공간적 효율성을 제공한다. 또한 부모스레드의 정보역사를 정렬된 리스트 형태로 가져 병행성 정보 비교 시에 이진탐색이 가능하므로 시간적 효율성을 가지는 우수한 기법이다. 그러나, NR 레이블링은 레이블의 생성시에 부모스레드의 정보역사를 유지하기 위해서 내포 병렬성의 깊이에 의존하는 시간적 비용이 요구된다. 본 논문에서는 부모스레드의 정보역사 유지를 위해 상수적인 시간 및 공간적 복잡도를 갖도록 NR 레이블링 기법을 개선한다. 합성 프로그램을 이용하여 실험한 결과에서 개선된 기법은 최대 병렬성의 증가에 따라 레이블의 생성과 유지시 기존의 기법보다 평균 4.5배 빠르고, 레이블링을 위해 평균 3배 감소된 기억공간을 요구하며, 내포 병렬성에 의존적이지 않음을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.37-37
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• 2022

유효우량 산정을 위하여 국내에서 주로 사용되는 모형은 NRCS-CN(Natural Resources Conservation Service - curve number) 모형으로, 유역의 유출 능력을 나타내는 유출곡선지수(runoff curve number, CN)와 같은 NRCS-CN 모형의 매개변수들은 관측 강우-유출자료 또는 토양도, 토지피복지도 등을 이용하여 유역마다 결정된 값이 사용되고 있다. 그러나 유역의 CN값은 유역의 토양 상태와 같은 환경적 조건에 따라 달라질 수 있으며, 이를 반영하기 위하여 선행토양함수조건(antecedent moisture condition, AMC)을 이용하여 CN값을 조정하는 방법이 사용되고 있으나, AMC 조건에 따른 CN 값의 갑작스런 변화는 유출량의 극단적인 변화를 가져올 수 있다. NRCS-CN 모형과 더불어 강우 손실량 산정에 많이 사용되는 모형으로 Green-Ampt 모형이 있다. Green-Ampt 모형은 유역에서 발생하는 침투현상의 물리적 과정을 고려하는 모형이라는 장점이 있으나, 모형에 활용되는 다양한 물리적인 매개변수들을 산정하기 위해서는 유역에 대한 많은 조사가 선행되어야 한다. 또한 이렇게 산정된 매개변수들은 유역 내 토양이나 식생 조건 등에 따른 여러 불확실성을 내포하고 있어 실무적용에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는, 현재 사용되고 있는 강우손실 모형들의 매개변수를 추정하기 위한 방법을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 제시하는 방법은 인공지능(AI) 기술 중 하나인 딥러닝(deep-learning) 기법을 기반으로 하고 있으며, 딥러닝 모형으로는 장단기 메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 모형이 활용되었다. 딥러닝 모형의 입력 데이터는 유역에서의 강우특성이나 토양수분, 증발산, 식생 특성들을 나타내는 인자이며, 모의 결과는 유역에서 발생한 총 유출량으로 강우손실 모형들의 매개변수 값들은 이들을 활용하여 도출될 수 있다. 산정된 매개변수 값들을 강우손실 모형에 적용하여 실제 유역들에서의 유효우량 산정에 활용해보았으며, 동역학파 기반의 강우-유출 모형을 사용하여 유출을 예측해보았다. 예측된 유출수문곡선을 관측 자료와 비교 시 NSE=0.5 이상으로 산정되어 유출이 적절히 예측되었음을 확인했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1189-1193
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• 2005

해안지역 지하수 개발에 있어 이익을 최대화하는 동시에 개발로 인한 부정적 영향을 최소화하는 4단계 확보방안이 제시되었다(박남식 등, 2004). 4단계 확보 방안 중 처음 3단계 방안에 대한 의사 결정 지원 도구역할을 할 수 있는 해안지하수 최적개발 모델이 개발되었다(박남식 등, 2003, 홍성훈, 2004). 개발된 모델은 대상 관정의 양수량과 위치에 대한 최적해 뿐만이 아니라 해수침투를 방지 및 제어에 대하여서도 최적화가 가능하다. 본 연구에서는 개발된 모델의 민감도 분석 결과를 다루고 있다. 민감도 분석의 목적은 불확실성을 내포하고 있는 대수층의 주요 매개변수, 경계조건 등에 의해 야기될 수 있는 모델의 불확실성을 정량화하는 것이다(Anderson 등, 1992). 따라서 민감도 분석은 모델의 특성에 대한 이해뿐만이 아니라 모델에 있어 매개변수들의 영향 및 거동을 고찰하는데 중요한 연구이다. 구축된 최적개발 모델을 이용하여 수리전도도, 함양율, 대수층 두께와 같은 주요 매개변수들이 최적양수량 그리고 관정의 최적위치에 미치는 영향을 고찰하였다. 그 결과 회수율은 함양율 증가에 따라 증가하는데, 높은 수리전도도에서는 함양율과 선형관계를, 낮은 수리전도도에서는 비선형관계를 보였다. 관정의 최적위치는 수리전도도에 가장 민감하였으며, 함양율 증가에 따라 해안으로 이동하였다. 마지막으로 최적개발량과 최적위치를 동시에 고려할 경우 최적개발량만을 고려한 경우보다 회수율이 향상되었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 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, 로지스틱회귀분석의 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 예측적 중률을 나타내었다.