• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.505-511
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• 2023

본 논문에서는 소형어선의 운동 응답을 예측하기 위해 딥러닝 모델을 구축하였다. 크기가 다른 두 소형어선을 대상으로 유체동역학 성능을 평가하여 데이터세트를 확보하였다. 딥러닝 모델은 순환 신경망 기법의 하나인 장단기 메모리 기법(LSTM, Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 딥러닝 모델의 입력 데이터는 6 자유도 운동 및 파고의 시계열 데이터를 사용하였으며, 출력 라벨로는 6 자유도 운동의 시계열 데이터로 선정하였다. 최적 LSTM 모델 구축을 위해 hyperparameter 및 입력창 길이의 영향을 평가하였다. 구축된 LSTM 모델을 통해 입사파 방향에 따른 시계열 운동 응답을 예측하였다. 예측된 시계열 운동 응답은 해석 결과와 전반적으로 잘 일치함을 확인할 수 있었다. 시계열의 길이가 길어짐에 따라서 예측값과 해석 결과의 차이가 발생하는데, 이는 장기 데이터에 따른 훈련 영향도가 감소 됨에 따라 나타난 것으로 확인할 수 있다. 전체 예측 데이터의 오차는 약 85% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 보였으며, 소형어선의 시계열 운동 응답을 잘 예측함을 확인하였다. 구축된 LSTM 모델은 소형어선의 모니터링 및 경보 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1113-1116
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• 2013

유전체에 대한 관심이 크게 증가하면서, 이에 따른 다양한 연구가 이루어졌다. 그 결과 유전체와 관련된 다양한 종류의 데이터가 얻어졌으며, 그것을 해석하고 다른 데이터와 통합하는 것이 중요한 연구과제 중 하나가 되었다. 본 논문은 유전자 상호작용(genetic interaction) 데이터, 유전자 발현 데이터, 문헌으로부터 텍스트마이닝 기술을 통해 얻은 이종(heterogeneous) 데이터를 통합하여 암과 관련이 있는 유전자를 찾는 실험을 수행하였다. 또한, 단순히 질병(disease)-정상(normal)의 대조가 아니라 암의 단계(stage)를 고려한 실험을 수행하였다. 데이터를 통합하지 않거나 암의 단계를 고려하지 않았을 경우에 비하여 제안하는 방법이 더 높은 유전자 예측 성능을 나타냈다.

• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.147-155
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• 2022

항공기 및 철도차량 운용 중 발생하는 착빙 및 착설 현상은 공력 성능 감소와 주요 부품의 파손을 야기하기 때문에 시간에 따른 얼음 증식을 예측하는 것이 운용 안전 측면에서 매우 중요하다. 결빙수치해석은 실험적 방법에 비해 경제적으로 저렴하고 상사성 문제로부터 자유롭다는 점에서 결빙 형상을 예측하기 위한 수단으로 널리 사용되고 있다. 그러나 결빙수치해석은 착빙노출시간을 multi-step으로 나누어 매 단계별로 정상상태를 가정하는 준정상상태(quasi-steady) 가정을 이용한다. 이러한 방법은 효율적인 해석이 가능하지만 연속적인 결빙 형상을 얻지 못한다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 차원축소기법을 활용하여 결빙 형상 데이터를 보간함으로써 시간에 따른 결빙 형상을 연속적으로 예측할 수 있는 모델을 만드는 것을 목적으로 한다. 서로 다른 100개의 결빙 조건에서 형성된 결빙 데이터에 대하여 차원축소모델을 적용하였으며, 학습 데이터의 수와 결빙 조건이 차원축소모델의 예측 오차에 미치는 영향을 분석하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.143-153
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• 2024

TBM 공법은 발파 공법에 비해 굴착 중 소음과 진동 수준이 낮고, 안정성이 높은 터널 굴착 공법이며, 전세계적으로 터널 프로젝트에 TBM 공법을 적용하는 사례가 증가하는 추세이다. 디스크 커터는 TBM의 커터헤드에 장착되는 굴착 도구로 지속적으로 막장면 지반과 상호작용하며, 이때 필연적으로 마모가 발생한다. 본 연구에서는 지질 조건과 TBM 운영파라미터, 머신러닝 알고리즘들을 이용하여 디스크 커터 마모를 정량적으로 예측하였다. 디스크커터 마모 예측의 입력변수 중 UCS 데이터의 수가 다른 기계 데이터 및 마모 데이터에 비해 매우 부족하기 때문에, 먼저 TBM 기계 데이터를 이용하여 전체 구간에 대한 UCS 추정을 진행하고, 완성된 전체 데이터로 마모율 계수 예측을 수행하였다. 마모율 계수 예측 모델의 성능을 비교해 본 결과 XGBoost 모델의 성능이 가장 높게 나타났으며, 복잡한 예측 모델의 해석을 위해 SHapley Additive exPlanation (SHAP) 분석을 진행하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권12호
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• pp.685-697
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• 2001

캐쉬 메모리는 명령어와 데이터의 참조시간을 줄이기 위하여 프로세서에 의해 참조되어질 가능성이 높은 주 메모리의 내용을 일시적으로 저장하는 용량이 작고 빠른 메모리이다. 본 논문에서는 슈퍼스칼라 프로세서에 적용될 수 있는 네 가지 명령어 캐쉬 구조에 대하여 캐쉬 미스와 분기예측 실패를 고려한 해석적 모델을 제안하고 성능을 분석하였다. 슈퍼스칼라 구조의 다양한 파라미터들을 정의하여 명령어 페치를 모델링하였으며, 해석적 모델의 타당성을 검증하기 위하여 시뮬레이션을 수행하여 얻은 결과와 비교하였다. 명령어 페치율에 있어서는 분기예측 실패로 인한 영향보다는 캐쉬 미스로 인한 성능저하가 더욱 큰 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 얻은 해석적 모델을 사용하면 시뮬레이션에서는 드러나지 않는 성능제약의 원인에 대한 명확한 규명이 가능하며, 캐쉬 성능에 있어서 캐쉬 미스와 분기예측 실패간의 관계에 대한 정확한 분석이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• 오토저널
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• 제9권1호
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• pp.23-32
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• 1987

기계,구조물의 신뢰성을 향상시키는 입장에서, 최근에 특히 진동문제가 크로즈업되고 있다. 이것 은 기계, 구조물이 고속화, 대형화, 대용량화함에 따라 종래의 기술만으로는 통용이 되지않기 때 문이라고 생각한다. 이러한 이유로 기계, 구조물의 동력학적 검토를 위해 수치해석기술과 실험해 석기술이 근년에 대단히 비약적으로 발전하고 있다. 이러한 해석기술의 진보를 뒷받침하는 것은 근년의 계산기 및 그 이용기술이다. 즉, 수치해석분야에서 Cray RAN을 시초로 하는 각종전자계 측기기, 고성능미니컴퓨터와 시계열통계해석기술 및 모우도 해석기술이다. 특히 모우드해석에 관 해서는 근년의 진보가 현저하고, 종래의 간단한 가진실험 데이터로부터의 모우도, 파라미터(고유 치, 고유감쇠비, 고유모우드)의 추출에 그치지 않고, 진동응답예측(simulation)과 유한요소법과의 결합이라고 하는 광범위한 기술내용의 포함하는 중요한 기술이 되고 있다. 여기에서는, 이 모우 드해석 특히 실험적 모우드해석기술을 기계구조물에 어떻게 응용할것인가에 대해서 설명한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제26권2호
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• pp.179-189
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• 1994

이상유동시 원자로 냉각재 펌프의 성능을 펌프의 기하학적 형상 및 단상 유동시의 펌프 성능을 이용하여 예측하였다. 단상 유동시의 원자로 냉각재 펌프의 벽면 마찰손실은 Truckenbrodt의 경계층 이론을 이용하여 예측하였으며, 계산된 벽면 마찰 손실 및 분리 손실을 사용하여 이상유동시의 수두손실을 예측하였다. 해석결과는 Combustion Engineering 사의 펌프 실험 데이터와 비교하였다. 또한 냉각재 상실사고시 이상유동배수가 첨두 피복재 온도에 미치는 영향을 RELAP5를 사용하여 평가하였으며, 분석결과는 이상유동배수의 정확성이 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권5호
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• pp.279-286
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• 2019

본 논문에서는 가스건 시험에서 원충격자의 충격 감가속도 예측에 관한 전산해석적 연구를 수행하였다. 무기체계 개발에 있어서, 가스건 시험을 통한 수만 G 이상에서의 내고충격성능에 대한 검증은 필요하다. 시험품이 받는 충격 감가속도는 버드조립체의 형상, 무게, 비행 속도 등 여러 변수에 의존하기 때문에 충격 감가속도를 생성시키는 적합한 시험조건을 찾는 것은 매우 중요하다. 하지만, 시험을 통해 기본적인 데이터를 구축하는 것은 경제적인 측면에서 비효율적이기 때문에 전산해석적 기법을 확보하여야 한다. 이에 본 연구에서는 130mm 가스건 시험을 바탕으로 획득한 데이터를 기반으로 하여 Explicit 코드를 사용하는 ANSYS AUTODYN을 활용하여 전산해석을 수행하였다. 전산해석을 통해, 시간에 따른 시험품의 동적거동현상 뿐만 아니라 전산해석결과를 시험결과와의 비교 및 분석을 함으로써 검증을 수행하였다.

• 한국표면공학회:학술대회논문집
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• 한국표면공학회 2015년도 추계학술대회 논문집
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• pp.261-261
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• 2015

최근 에너지 산업에서 발생되는 대형사고의 원인은 소재의 복합적인 부식손상에 의한 것으로 구조물을 안정적으로 보호할 수 있는 고도의 방식설계기술 및 유지관리가 시급한 실정이다. 안정적인 에너지 자원공급과 환경오염을 방지하기 위해서는 사고원인에 대한 정밀검토를 실시하고 실제 환경을 고려한 적극적인 보호조치를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 해양구조물의 부식방지를 위한 방식시스템의 설계 최적화를 목표로, 해양환경 및 시스템 설계조건을 고려하여 방식성능을 평가하였다. 또한 이론 및 해석적 검토로 충족할 수 없는 비선형 물리현상을 만족시키기 위하여 실제 환경에서의 데이터를 활용한 시간 의존적 손상거동을 모델링함으로써 구조물의 유지보수 시기를 예측하고자 하였다.