• 대한조선학회논문집
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• 제42권5호
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• pp.534-541
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• 2005

Until now, Korean shipyards have accumulated a great amount of data. But they do not have appropriate tools to utilize the data in practical works. Engineering data contains experts' experience and know-how in its own. It is very useful to extract knowledge or information from the accumulated existing data by using data mining technique This paper treats an evolutionary computation based on genetic programming (GP), which can be one of the components to realize data mining. The paper deals with linear models of GP for the regression or approximation problem when given learning samples are not sufficient. The linear model, which is a function of unknown parameters, is built through extracting all possible base functions from the standard GP tree by utilizing the symbolic processing algorithm. In addition to a standard linear model consisting of mathematic functions, one variant form of a linear model, which can be built using low order Taylor series and can be converted into the standard form of a polynomial, is considered in this paper. The suggested model can be utilized as a designing tool to predict design parameters with small accumulated data.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권3호
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• pp.269-278
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• 2011

엔진 제작사의 엔진 시뮬레이션 상세한 정보는 일반적으로 공개되지 않으며 운용자는 엔진제어를 위해 단지 몇몇 파라미터만을 사용할 수 있다. 따라서, 엔진 성능모델을 생성하기 위해서는 제한된 가용 자료를 기초로 할 수 밖에 없다. 본 논문에서는 초음속 항공기용 저바이패스 터보팬엔진 성능 모델링에 관해 기술하였다. 대상 엔진은 Pratt and Whitney F100-PW-229 터보팬 엔진을 적용하였다. F100-PW-229 터보팬 엔진성능 모델을 구축하기 위하여 일반적인 공개된 자료와 문헌 정보를 기초로 하여 설계변수들에 대한 민감도 해석 및 Adaptive Random Search method를 이용한 파라미터 최적화 과정을 통하여 미지의 구성품 특성값들을 예측 적용하였다. 엔진덱 데이터와 구축된 엔진성능 모델의 해석 결과 비교를 통하여 엔진성능 모델이 적합하게 구성되었음을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권6호
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• pp.533-539
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• 2015

최근 다수의 유도무기는 공간 효율성을 위해 접힘 날개를 적용하고 있다. 날개의 전개과정 중에 작용하는 공기력은 날개 전개 성능에 많은 영향을 주기 때문에, 일반적으로 CFD 해석을 통하여 공력계수를 산출한다. 이와 다른 방법으로 Missile Datcom을 이용하여, 날개의 전개 과정을 날개 상반각 변화로 가정하여 입력하면, 빠르고 간편하게 CFD 해석 결과와 근접한 공력계수 산출이 가능하다. 또한 동체에 돌출부가 존재하는 경우 날개를 서로 포개어 접어야 되는 상황이 발생할 수 있고, 전개과정 중에 한쪽 날개가 다른 쪽 날개의 전개 과정을 방해 또는 도와주게 되는 구속효과가 발생하게 된다. 따라서 공기력 효과 및 구속 효과를 고려하여 날개의 초기구속 여부 판단 기준과 전개 거동 특성을 수식화 하였고, 날개 전개 성능 분석을 수행하였으며, 성능 분석 결과를 풍동 시험 데이터와 비교하였다. 날개의 전개 성능은 풍동시험에서 나타난 전개 취약 풍향을 정확하게 예측하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 한국지진공학회:학술대회논문집
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• 한국지진공학회 2003년도 춘계 학술발표회논문집
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• pp.337-348
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• 2003

본 연구는 8개의 RBS (reduced beam section) 내진 철골모멘트접합부의 실물대 실험결과를 요약한 것이다. 본 실험의 주요변수는 보 웨브 접합법 및 패널존 강도를 택하였다. 균형 패널존 시험체는 접합부의 내진성능을 감소시키지 않으면서, 보와 패널존이 함께 균형적으로 지진에너지를 소산시키도록 설계하여 값비싼 패널존보강판(doubler plates)의 수요를 줄이고자 시도한 것이다. 보 웨브를 용접한 시험체는 모두 특별 연성모멘트골조에서 요구되는 접합부 회전능력을 충분히 발휘하였다. 반면 보 웨브를 볼트접합한 시험체는 조기에 스캘럽을 가로지르는 취성파단이 발생하는 열등한 성능을 보였다. 보 그루브 용접부 자체의 취성파괴가 본 연구에서와 같이 양질의 용접에 의해 방지되면, 스켈럽 부근의 취성파단이 다음에 해결해야 할 문제로 대두되는 경향을 보인다. 보 웨브를 볼팅한 경우에 접합부 취성파단의 빈도가 월등히 높은 이유를 실험 및 해석결과를 토대로 제시하였다 측정된 변형도 데이터에 의할 때, 접합부의 전단력 전달메카니즘은 흔히 가정하는 고전 휨이론에 의한 예측과 전혀 다르다. 이는 전통적 보 웨브 설계법을 재검토할 필요가 있음을 시사하는 것이다. 아울러, 본 연구의 제한된 실험자료 및 접합부에서 요구되는 바람직한 거동기준을 근거로 균형 패널존의 강도범위에 대한 예비적 추정치를 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.419-419
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• 2022

최근 전 지구적 기후변화의 발생으로 수문현상의 규모와 빈도가 예측하기 어려운 수준으로 변화되고 있다. 이에 따라 정밀한 데이터를 활용한 수공구조물 운영 및 관리의 중요성이 대두되고 있다. 이 중에서도 다목적댐은 이·치수 측면에서 모두 활용되기 때문에 정밀한 댐 운영을 위한 댐 유입량 자료의 수집 및 관리가 필요하지만 현실적 한계로 인해 간접적으로 측정되고 있다. 현재 국내 다목적댐 저수지의 유입량은 댐시설 유지관리 기준(MW, 1994)에서 제시한 저수지 수위 변동량과 댐 방류량의 추정치로부터 계산하는 간접측정방법을 통해 산정되고 있다. 그러나 이와 같은 방법은 태풍이나 집중호우 등 대규모 홍수 발생 시 저수지 수위의 불균일성으로 인한 오차가 나타나며, 음유입량 및 톱니바퀴 형태의 자료가 발생하는 등 정확도 측면에서 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 한국건설기술연구원에서 2008년 개발한 물리적 기반의 분포형 유출해석 모형인 GRM(Grid based Rainfall-Runoff Model)을 활용하여 상류 유량관측소(옥동교 관측소, 영춘 관측소) 관측유량과 충주댐 지점 모의유량간의 경험공식을 도출하였으며, 이를 통해 상류 유량 관측소의 유량자료를 활용한 댐 유입량 직접산정이 가능하도록 하였다. 또한 다중 관측소 활용 시 댐 유입량 모의 성능이 개선되는지 여부를 확인하기 위해 3가지 경우(옥동교 관측소 단일, 영춘 관측소 단일, 옥동교·영춘 관측소 다중)로 구분하고 각 공식의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과 상류 관측소 관측유량과 댐 본체 지점의 모의유량이 비교적 높은 상관관계(0.79~0.96)를 보였으며, 단일 관측소를 활용한 공식 대비 다중 관측소를 활용한 공식이 더 높은 결정계수를 보였다.

• 자원환경지질
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• 제55권4호
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• pp.353-366
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• 2022

지구과학 데이터(지오데이터)의 공간 이질성, 희소성 및 고차원성으로 인해 공간 분포 추정에 어려움이 있다. 따라서 지구과학의 많은 응용 분야에서 지오데이터의 고유 특성을 고려할 수 있는 공간 추정 기법이 필요하다. 본 연구에서는 기계 학습 알고리즘 중 하나인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model; GMM)을 이용하여 공간 예측 방법을 제공하고자 하였다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해, 옛 제련소 부지에서 휴대용 X선 형광분석기(PXRF) 및 유도결합플라즈마-원자방출분광법(ICP-AES)을 이용하여 분석된 토양 농도 자료를 활용하였다. ICP-AES를 이용해 분석된 As와 Pb를 주변수로 하고, 나머지 자료는 보조변수로 활용하였다. 다차원의 보조변수 중 중요 변수를 선별하기 위해 랜덤포레스트 기반의 변수선택법을 적용하였다. ICP-AES 및 PXRF를 통해 구축된 다변량 데이터를 사용한 GMM의 결과를 단변량 및 이변량 데이터를 사용한 정규 크리깅(Ordinary Kriging; OK) 및 정규 공동크리깅(Ordinary Co-Kriging; OCK)의 결과와 비교하였다. GMM의 결과는 OK 및 OCK의 결과보다 낮은 평균 제곱근 편차(RMSE; 비소는 최대 0.11 및 납은 0.33까지 향상)와 높은 상관관계(r; 비소는 최대 0.31 및 납은 0.46까지 향상)를 제공하였다. 이는 GMM을 사용할 경우 토양 오염의 범위 해석의 성능을 향상시킬 수 있음을 지시한다. 본 연구는 다 변량 공간추정 접근법이 복잡하고 이질적인 지질 및 지구 화학자료의 특징을 이해하는 데 효과적으로 적용될 수 있음을 증명하였다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2008년도 제31회 추계학술대회논문집
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• pp.207-210
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• 2008

고체 추진기관을 빠르고 정확하게 설계하기 위해 통합 설계 시스템을 개발하였다. 이 시스템에는 체계 요구 조건으로부터 전체적인 크기를 결정하는 사이징 설계 모듈과 구조체 설계, 그레인 설계, 성능 예측 모듈과 같이 네 개의 모듈로 구성되어 고체 추진 기관의 기본설계를 수행할 수 있게 개발 되었다. 본 연구에서 개발된 시스템을 사용하여 고체 추진기관의 기본 설계를 하는 과정은 다음과 같다. 먼저, 체계 요구 조건으로부터 전체적인 크기를 결정한 후 구조체 및 그레인 설계에 이용한다. 구조체설계 모듈로 구조체의 기본 설계를 수행 한 후 이를 이용해 그레인 설계 모듈로 그레인 기본 설계와 이 후 성능 계산에 필요한 데이터를 생성할 수 있다. 성능 해석 모듈은 기본 설계가 완료된 추진 기관의 성능을 예측하여 체계 요구 조건에 부합되는지를 확인하여 재설계 여부를 결정한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권11호
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• pp.1201-1206
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• 2014

본 논문에서는 가상의 V상차 작업을 위한 이벤트 기반의 휠로더 운전자 모델을 개발하였다. 운전자 모델 개발의 목적은 휠로더의 일반적인 작업인 V상차 작업 시 동역학적 해석과 작업성능을 가상의 시뮬레이션 모델과 운전자 입력을 이용해 예측 및 평가하는 것이다. V상차 작업은 4단계로 이루어져 있으며, 총 8 개의 이벤트로 인해 순차적으로 작업이 진행된다. 개발된 3D 휠로더 시뮬레이션 모델은 Matlab/Simulink 환경에서 구성 되었으며, 시뮬레이션 결과는 V상차 작업의 실차 데이터와 비교 되었다. 본 연구에서 개발된 운전자 모델로 향후 가상의 V상차 작업에 대한 작업성능 및 동역학적 해석이 가능할 것으로 본다.

• Composites Research
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• 제35권5호
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• pp.317-321
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• 2022

본 연구에서는 머신 러닝을 통해 하중 유형에 따른 구간을 나누어 각 하중 유형에 강한 적층 각도 순서가 배치되는 PIC 설계 방법이 범퍼 빔에 적용되었다. 머신 러닝을 적용하기 위한 학습 데이터의 입력 값과 라벨은 각각 전체 요소 중 일부인 참조 요소의 좌표와 하중 유형으로 정의되었다. 좌표 값을 나타내는 방법인 2D 표현 방법과 3D 표현 방법을 비교하기 위하여 각각의 방법으로 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델이 학습되었다. 2D 표현 방법은 유한요소 모델을 각 면으로 나누고 그에 따른 학습 데이터 생성 및 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이며, 3D 표현 방법은 유한요소 모델 전체에서 학습 데이터를 생성하여 하나의 머신 러닝 모델을 학습시키는 방법이다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통해 최적 값으로 튜닝되었으며, 튜닝 된 모델 중 k-NN 분류 방법이 가장 높은 예측률과 AUC-ROC로 나타났다. 그리고 2D 표현 방법과 3D 표현 방법 중 3D 표현 방법이 더 높은 성능을 보였다. 튜닝 된 머신 러닝 모델을 통해 예측된 하중 유형 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었으며, 유한요소 해석을 통해 비교 검증되었다. 3D 표현 방법의 머신 러닝 모델로 설계된 PIC 방법이 강도 측면에서 더 우수함이 검증되었다.