• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.86-86
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• 2016

본 연구는 가뭄 예측에 대한 오차를 알고리즘과 결합하여 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP) 네트워크 구조를 인공신경망 모형에 적용하고, 표준강수지수(Standard Precipitation Index, SPI)를 입 력 및 출력 변수로 구성하여 가뭄예측을 시도하였다. 예측모델을 평가하기 위해 기상청 산하의 59개 관측소에 대한 1980년부터 2015년까지의 기상자료를 적용하였으며, 수립된 자료를 활용하여 한반도 전역의 가뭄에 대한 시공간적인 분석을 수행하였다. 단기가뭄 예측성능을 평가하기 위해 2000년에서 2015년까지 16년간의 모의결과를 ROC 분석을 통하여 시공간적 단기가뭄 예측성능을 평가하고 혼동행렬(Conversion Matrix) 구성에 대한 조건적 확률의 다각적 검토를 통해 모델 예측에 대한 정확성(Accuracy), 신뢰성(Precision) 등 다양한 예측성능에 대한 평가를 수행하고 2016년 가뭄전망을 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.113-123
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• 2003

본 논문에서는 주식의 종가, 거래량 기술적 지표인 MACD(Moving Average Convergence Divergence) 값과 투자 심리선값을 입력 패턴으로 사용하여 개별 금융지표지수에 대한 매도, 중립 및 매수 시점 예측을 수행하는 신경망 모델이 제안된다. 이 모델은 역전파 알고리즘을 이용한 시계열 예측 기능과 균등다층연산 기능을 갖는다. 학습 데이터의 수가 각 범주들(매도, 중립, 매수)에 균일하게 분포되어 있지 않을 경우 기존의 신경망은 가장 우세한 범주의 예측 정확성만을 향상시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 신경망의 구조, 동작, 학습 알고리즘에 대해 표현한 후 다른 범주의 예측 정확성도 향상시키기 위해 각 범주의 중요성을 이용하여 학습 데이터의 수를 조절하는 균등다층연산 방법을 제안한다. 실험 결과, 균등다층연산 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법이 기존의 신경망을 이용한 금융지표지수 예측 방법 보다 각 범주에 대해 높은 정확성 비율을 보임을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.81-86
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• 2022

시계열 데이터는 주식, IoT, 공장 자동화와 같은 다양한 실생활에서 수집되고 활용되고 있으며, 정확한 시계열 예측은 해당 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있어서 전통적으로 중요한 연구 주제이다. 전반적인 시계열 데이터의 향상된 특징을 추출할 수 있는 대표적인 시계열 데이터 분석 방법인 다층 수평 예측은 최근 부가적 정보를 포함하는 시계열 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 분석에 활용하여 향상된 시계열 예측한다. 하지만 대부분의 심층 학습 기반 시계열 분석 모델들은 시계열 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 따라서 우리는 잘 알려진 temporal fusion transformers 방법을 사용하여 실생활과 밀접한 실제 데이터를 이질성을 고려한 다층 수평 예측에 적용하였다. 결과적으로 주식, 미세먼지, 전기 소비량과 같은 실생활 시계열 데이터에 적용한 방법이 기존 예측 모델보다 향상된 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.195-201
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• 2009

이 논문에서는 다층탄성해석과 유한요소법을 사용하여 도로설계를 위한 도로내 주요 변형률을 계산하여 유사한 결과치를 양산하는 경우를 비교 분석하였다. 비록 유한요소법이 보다 나은 모델이라는 것이 입증되긴 했지만, 다층탄성해석 프로그램이 간편성으로 인해 여전히 도로설계를 위해 많이 사용되어 지고 있으므로 다층탄성해석 프로그램을 사용한 주요 변형률의 예측이 시급한 실정이다. 이 연구에서는 KENLAYER프로그램을 사용하여, 비선형 이방성 기층거동을 고려한 유한요소법을 사용했을 때 얻어지는 도로내 주요 변형을 예측할 수 있는 분석기법이 소개된다.

• 지질공학
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• 제33권2호
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• pp.293-305
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• 2023

지진이 발생할 때 대한 지진동 증폭 현상을 확인하기 위해 1g 진동대와 연성토조(Laminar Shear Box, LSB)를 이용하여 모형지반을 조성하였고, 3가지 모델에 대하여 지진동 증폭현상에 대하여 확인하였다. 3가지의 모형지반을 선정하였으며 모든 모형지반에서 조밀한 층과 느슨한 층으로 나누었고, 지반모형의 경우는 다층 수평지반, 다층 제방지반, 다층 분지지반모형으로 선정하였다. 각 지반모형을 제작하며 가속도계 매설을 진행하였으며, 인공지진파, Sinesweep파와 Sine 10 Hz의 지진파를 통하여 증폭현상을 확인하였다. 최대지반가속도(Peak ground acclelration, PGA)와 응답스펙트럼 가속도(Spectrum acceleration, SA)를 통해 지진동 증폭현상을 확인하였다. 수평 다층지반에서 조밀한 지반을 통과 후 느슨한 지반에서 가속도 증폭이 조밀한 지반에 비해 크게 발생하는 것을 확인할 수 있었으며, 다른 두 모형지반에서는 층의 경계면을 통과 후 점차 중심부에서 가속도 증폭이 더 크게 발생하는 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권6호
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• pp.99-108
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• 1998

본 논문에서는 비선형 시스템의 직접제어방식을 위한 다층 신경회로망을 제안하였다. 제안한 방식은 신경회로망이 플랜트의 역 모델을 학습하는 방식으로 플랜트의 사전지식을 시스템의 입출력 정보를 이용하여 추정하고, 플랜트의 역 모델을 선형부분과 비선형 부분의 직렬연결로 구성하고 선형부분과 비선형부분의 모델을 신경회로망을 이용하여 구성한 직접제어방식이다. 제안한 제어기의 선형부분은 선형 시스템의 시스템동정을 위해 이용되었던 반복최소자승법을 이용하여 구하여진 플랜트의 선형입력으로 학습을 수행하고, 비선형부분은 기준 궤적과 실제 출력의 오차를 이용해 학습을 수행한다. 단일 관절 매니플레이터를 이용하여 추종제어에 대한 시뮬레이션과 실험을 하여 기존의 다층신경회로망을 이용한 직접제어방식과 제어성능을 비교 검토한 결과 신경회로망 구성의 간단함과 정밀성 등의 우수함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.51-59
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• 2019

웹에서 정보 접근에 대한 폭발적인 주문으로 웹 사용자의 다음 접근 페이지를 예측하는 필요성이 대두되었다. 웹 접근 예측을 위해 마코브(markov) 모델, 딥 신경망, 벡터 머신, 퍼지 추론 모델 등 많은 모델이 제안되었다. 신경망 모델에 기반한 딥러닝 기법에서 대규모 웹 사용 데이터에 대한 학습 시간이 엄청 길어진다. 이 문제를 해결하기 위하여 딥 신경망 모델에서는 학습을 여러 컴퓨터에 동시에, 즉 병렬로 학습시킨다. 본 논문에서는 먼저 스파크 클러스터에서 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 중요한 데이터 분할, shuffling, 압축, locality와 관련된 기본 파라미터들이 얼마만큼 영향을 미치는지 살펴보았다. 그 다음 웹 접근 예측을 위해 다층 Perceptron 모델을 학습 시킬 때 성능을 높이기 위하여 이들 스파크 파라미터들을 튜닝 하였다. 실험을 통하여 논문에서 제안한 스파크 파라미터 튜닝을 통한 웹 접근 예측 모델이 파라미터 튜닝을 하지 않았을 경우와 비교하여 웹 접근 예측에 대한 정확성과 성능 향상의 효과를 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.109-131
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• 2004

정보자원의 전달 매체와 형태가 다양화됨에 따라서 이에 대한 관리방법 또한 다양화되어 왔다. 도서관 환경에서는 정보자원를 위한 관리방법으로서 AACR, KCR 등의 목록규칙이 정립되었으며 이러한 목록규칙에 근거한 정보자원관리를 자동화하고자 하는 노력의 결과로서 MARC가 개발되었다. 하지만, MARC 레코드는 서지 레코드가 지니고 있는 의미적 관계의 표현을 지원하지 못하는 구조적 경직성으로 인해 다양하고 상이한 기술적 특성을 지니는 정보자원들을 적절히 기술하는데 제약이 따른다. 즉, MARC의 기본 설계 목적이 몇몇 정보유형에는 비교적 적합하더라도 새로운 형태의 정보유형의 다양성을 지원하는데 어려움이 있다. 또한 MARC를 활용한 정보자원 관리 방식에서는 정보자원 간 연결 관계의 표현을 지원하지 못한다. 즉, MARC의 데이터 모델은 자원기술의 대상을 단일의 객체로 파악하는 단층 데이터 모델이기 때문에 여러 객체들 간의 연결 관계를 설정할 수 있는 다층 데이터 모델을 이용한 정보자원 기술이 필요한 경우는 적절치 못하다. 본 연구에서는 다층 데이터 모델을 지원하는 IFLA FRBR 기본 모델을 기초로 하여 전자도서관에서 사용되는 고서, 고문서, 음악 자료, 학술회의 및 세미나 자료의 관리에 있어서 이용자의 정보요구를 최대한 수용할 수 있는 최적의 메타데이터 모델과 이에 대한 XML 스키마 기반의 표현 체계를 제시하고자 한다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제17권1호
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• pp.75-94
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• 2019

현재 고려되고 있는 단층 심지층처분장 개념은 부지 소요면적이 지나치게 크기 때문에, 처분밀도를 향상시키기 위한 다층 심지층처분장 개념이 제안되고 있다. 심부암반에 건설된 다층 심지층처분장 주위에 형성된 암반손상대가 심지층처분장의 온도 분포에 미치는 영향이 분석되었다. 다층 심지층처분장의 열해석에는 완충재, 뒤채움재 및 암반에서 일어나는 재포화 현상을 고려한 열-수리 모델이 사용되었다. 암반손상대의 존재는 심지층처분장의 온도 분포에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 손상대의 크기와 열전도도 저하 정도에 따라 복층 및 삼층 심지층처분장의 최고첨두온도를 각각 최대 $7^{\circ}C$와 $12^{\circ}C$까지 증가시킬 수 있다. 다층 심지층처분장의 첨두온도에 영향을 크게 미치는 인자는 암반손상대에서의 열전도도 저하이며, 처분공 주위에 형성된 암반손상대가 처분터널 주변에 형성된 암반손상대보다 첨두온도에 더 큰 영향을 미친다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.319-328
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• 2021

본 논문에서는 풍력 발전 수익 극대화 및 비용 최소화를 위해 설치하는 ESS에 대하여 정확한 용량 산정을 하기 위한 목적으로 풍력 단지용 전력량 예측을 다층 퍼셉트론을 이용하여 수행한다. 풍력 발전량을 예측하기 위해 풍속, 풍향, 공기밀도를 변수로 하고 그 변수를 병합하고 정규화한다. 모델을 훈련시키기 위해 병합된 변수를 70% 대 30% 비율로 훈련 및 테스트 데이터로 나눈다. 그런 다음 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고 테스트 데이터를 사용하여 모델의 예측 성능도 평가한다. 마지막으로 풍력량 예측 결과를 제시한다.