• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.130-137
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• 2005

본 논문은 심장이 수축$\cdot$이완함에 따라 그 형태와 위치가 변하는 관상동맥의 구조와 그 움직임을 사실적으로 표현하기 위한 매개변수적 모델링 기법을 제안한다. 완성된 모델은 관상동맥의 움직임을 관찰함으로써 심장질환 판단에 도움을 주고, 심장시술 시뮬레이션 및 시술계획수립에 사용될 수 있다. 매개변수적 기법으로 생성된 모델은 메쉬 정점의 인덱스만으로 모델간 매칭을 위한 대응점을 찾을 수 있으므로, 시간대별로 달라지는 정점의 위치를 쉽게 추적함으로써 모델의 움직임을 표현할 수 있다. 그러나 이러한 기법으로 생성된 모델은 분리, 접합 등의 변형조작이 어렵고, 트리형태 객체에 적용하기 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 분할된 혈관영역의 골격데이타에서 찾아낸 분기점을 중심으로 Generalized Cylinder를 이용하여 실린더 형태의 각 혈관세그먼트를 모델링 한 후, 분기영역을 3개의 하프파이프(half pipe)와 2개의 삼각형 패치로 연결하여 모델링하였다. 완성된 모델은 다시점 관상동맥데이터에 적용하였고, 각 시점에서 구해진 정점의 위치를 선형보간함으로써 부드러운 혈관의 움직임을 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.292-292
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• 2021

최근 데이터 과학의 획기적인 발전으로 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 정확한 댐유입량 예측을 수행하는 SWLSTM 모델을 제안하였다. SWLSM은 모델의 정확도를 개선하기 위해 세 가지 주요 아이디어를 채택하였다. (1) 통계적 속성 (PACF) 및 교차 상관 함수(CCF)를 사용하여 적절한 입력 변수와 시퀀스 길이를 결정하였다. (2) 선택된 입력 예측 변수 시계열을 웨이블릿 변환(WT)을 사용하여 하위 시계열로 분해한다. (3) k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하여 LSTM의 하이퍼 매개변수들을 효율적으로 최적화하고 검증한다. 제안된 SWLSTM의 효과는 한강 유역 5개 댐의 시단위/일단위/월단위 유입량을 예측하고 과거 자료와 비교함으로써 검증하였다. 모델의 정확도는 다양한 평가 메트릭(R2, NSE, MAE, PE)이 사용하였으며, SWLSTM은 모든 경우에서 LSTM 모델을 능가하였다. (평가 지표는 약 30 ~ 80 % 더 나은 성능을 보여줌). 본 연구의 결과로부터, 올바른 입력 변수와 시퀀스 길이의 선택이 모델 학습의 효율성을 높이고 노이즈를 줄이는 데 효과적임을 확인하였다. WT는 홍수 첨두와 같은 극단적인 값을 예측하는 데 도움이 된다. k-folds cross validation 및 random search 기법을 사용하면 모델의 하이퍼 매개변수를 효율적으로 설정할 수 있다. 본 연구로부터 댐 유입량을 정확하게 예측한다면 정책 입안자와 운영자가 저수지 운영, 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1C호
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• pp.11-17
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• 2011

본 연구는 백마강 모래의 상대밀도를 25%, 50%, 80%, 100%로 각각 변화시켜 등방압축-팽창시험과 구속압력을 달리한 일련의 배수삼축시험을 하였다. 그리고 이 시험자료를 이용하여 회귀분석을 근거로 상대밀도의 변화에 따른 Lade의 단일항복면 구성모델의 토질매개변수의 변화 특성을 알아보았다. 그 결과 탄성성분을 나타내는 토질매개변수 Kur과 n은 상대밀도의 변화에 따른 영향이 미소하고 파괴규준, 경화함수, 소성포텐셜에 관련된 토질매개변수는 상대밀도의 증가에 따라 선형적인 증 감현상을 보이고 있다. 그리고 항복함수에 관련된 토질매개변수 h와 ${\alpha}$는 상대밀도에 따른 변화가 미세하고 파괴규준에 관련한 토질매개변수와 관련성이 매우 높아 파괴규준, ${\eta}_1$에 관한 식으로 대체할 수 있으며, 이 식을 이용하여 수치해석 한 결과 양호하게 예측하고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.217-217
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• 2021

우리나라 동해 연안에 영향을 미쳤던 역사지진들과 일본에서 진행된 동해에서의 대규모지진에 관한 조사검토회에서 2014년에 보고된 동해 동연부와 남해 남연부 측에 있는 60개의 지진공백역들에 대한 단층매개변수들이 공개되어있어 수치실험을 통해 지진해일의 재해도를 분석하고 있다. 하지만 이러한 단층매개변수 값들에 대한 불확실성이 존재하기에 이를 대비한 지진해일 대책을 세울 필요가 있다. 단층매개변수의 불확실성을 고려하는 방법 중 한 가지는 해당 변수들을 조정하여 Case 모델들을 다양화하는 것이다. 이 때 매개변수의 변동에 대한 기준이 필요하기에 단층매개변수에 대한 민감도 분석이 진행되어야 한다. 본 연구의 최종목표는 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 선정된 연구지역에 대하여 단층매개변수들을 조정한 경우별 모델들을 사용한 수치모형 실험을 실행한 후 도출된 지진해일 처오름높이 및 처내림높이 결과를 분석하여 각 단층매개 변수의 지진해일에 대한 민감도를 결정하는 것이며, 최종적으로 확률론적 지진해일 재해도분석(Probabilistic Tsunami Hazard Analysys : PTHA)을 실시할 때 기준이 되는 로직트리를 작성할 때 명확한 근거를 제시한다. 단층매개변수의 민감도 분석은 일본(Goda et al., 2014), 미국(Sepúlveda and Liu, 2016), 뉴질랜드(D. Burbridge et al., 2015) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 민감도 분석 과정은 먼저 역사 지진해일과 우리나라 근해에 영향을 미칠 수 있는 지진해일의 단층매개변수 조사한 후 파향선추적모형(wave ray-tracing)의 결과를 정리하여 대상 지역에 영향을 미치는 단층을 선정하고, 선정한 단층들의 단층매개변수 값을 일정한 기준을 두고 조정하여 실시한 지진해일 수치모형 실험에서 계산한 결과값을 분석하여 민감도를 결정한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.678-680
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• 2023

본 논문은 정확하면서도 효율적인 한국어 문장 분류 기법에 대해서 논의한다. 최근 자연어처리 분야에서 사전 학습된 언어 모델(Pre-trained Language Models, PLM)은 미세조정(fine-tuning)을 통해 문장 분류 하위 작업(downstream task)에서 성공적인 결과를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 미세조정은 하위 작업이 바뀔 때마다 사전 학습된 언어 모델의 전체 매개변수(model parameters)를 학습해야 한다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 도메인 적응기(domain adapter)를 활용한 한국어 문장 분류 프레임워크인 DAKS(Domain Adaptation-based Korean Sentence classification framework)를 제안한다. 해당 프레임워크는 학습되는 매개변수의 규모를 크게 줄임으로써 효율적인 성능을 보였다. 또한 문장 분류를 위한 특징(feature)으로써 한국어 사전학습 모델(KLUE-RoBERTa)의 다양한 은닉 계층 별 은닉 상태(hidden states)를 활용하였을 때 결과를 비교 분석하고 가장 적합한 은닉 계층을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.680-682
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• 2018

기후변화에 따라 매개 질병의 발병 빈도가 증가하고 있으며 모기와 같은 매개체에 의해 전염되는 매개 질병은 인구집단에 대한 중요한 위협 요인이다. 이러한 질병 관리를 위해 지역별 모기 서식 현황을 모니터링 하는 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 하지만 현재의 모기 모니터링은 개체 파악을 위한 분류와 동정을 사람이 직접 수행하기에 오랜 시간이 소요된다. 이 연구는 그러한 문제점을 해결하고 미래 매개곤충 서식 현황 파악 시스템의 기반을 마련하기 위해 심층 신경망(Deep Neural Networks)을 활용하여 한국 주요 매개모기 종 분류를 수행하고 결과를 분석하였다. 종 분류를 위한 모델은 잘 알려진 신경망 모델인 DenseNet(Densely Connected Networks)을 사용하였고 이를 직접 촬영한 모기 데이터와 약간의 변형을 가한 모기 데이터를 사용하여 학습시켰다. 학습 데이터를 각각 5배, 20배, 100배로 증강하여 실제 데이터의 부족을 보완하였으며, 이를 통해 최대 99.48%의 정확도를 달성하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.660-665
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• 2002

일반적으로 유한요소 모델로부터 구한 해석결과는 대상 구조물의 모드 실험결과와 오차를 보인다. 이러한 오차로 인해서 유한요소 모델의 효용성에 한계가 발생하게 되면, 모델의 신뢰성을 높일 수 있도록 모델을 보정하는 절차가 필요하다. 유한요소 모델 개선은 이러한 오차를 줄이기 위해서 유한요소 모델을 변경하는 체계적인 접근법이다. 유한요소 모델에서 변경할 수 있는 매개변수의 개수는 실험결과의 개수보다 훨씬 많으므로 실험결과와 일치되는 개선된 모델의 수는 무한하다고 할 수 있다. 그러나, 개선된 유한요소 모델이 물리적 타당성을 갖도록 매개변수의 선택과 변경에 제한을 주면 초기 유한요소 모델에 비해서 실험결과와의 오차가 개선된 근사해만 존재하게 된다. 따라서, 모델 개선 과정을 통해서 구한 개선된 모델은 오차의 평가기준 또는 목적함수에 따라서 정해진 다양한 근사해 중 하나이다. 기존의 모델 개선 방법에서는 실험결과와의 오차를 나타내는 단 하나의 평가기준 또는 목적함수를 사용하고 이를 최소화하는 모델을 구한다. 최적화 결과를 얻기 전에는 사용된 평가기준이 타당한지 검토할 수 없으므로 대부분의 경우, 시행착오 방법으로 목적함수를 설정하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 다목적 최적화 개념을 이용한 평가기준을 소개하고 특히, 대화식 다목적 최적화 기법을 이용하여 유한요소 모델을 개선한다.

• 한국측량학회지
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• 제13권2호
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• pp.117-124
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• 1995

본 연구는 GPS위성측량의 기준좌표계로 채택된 세계측지계(WGS-84)와 현재 우리나라에서 사용되고 있는 베셀타원체에 근거한 측지계와 좌표변환을 위하여 Bursa-Wolf모델, Molodensky-Badekas모델과 Veis모델의 3가지 7-매개변수 좌표변환 방법을 수행하고 좌표변환 정밀도를 비교하였다. 본 연구의 결과, 우리나라에서는 Bursa-Wolf 모델이 7-매개변수 결정모델로 적합하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.254-254
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• 2021

기후변화로 인한 자연재해는 해마다 크게 증가하고있으며, 홍수 및 가뭄의 강도와 빈도 증가, 지구온난화로 인한 하천 건천화 등 많은 문제들이 대두되고 있다. 특히, 물 순환과정의 핵심요소로 설명되는 유출량의 변동은 용수 공급과 홍수 대응 및 관리, 하천생태계 유지를 위한 환경에 영향을 미치고 있다. 따라서, 갈수량, 풍수량 등을 산정하여 하천별 유황특성을 결정하는 방법을 사용하고 있으나, 이와같은 지표는 계측자료가 과소한 경우 하천의 유황특성을 세부적으로 이해하고 정량적으로 제시하는데에 한계가있다. 따라서, 미계측 유역에서 Soil and Water Assessment Tool (SWAT)과 같은 수리해석모델이 광범위하게 이용되고있으며, SWAT 모델은 유역의 수치표고모형, 토양 특성, 토지이용 현황, 기상 현황, 유역의 매개변수 등을 반영하여 모델이 구동되고 있다. 하지만, 광범위하게 이용되고 적용성이 입증된 모델임에도 불구하고 입력자료의 불확실성 및 조사되지 않은 영농활동 등으로 인해 결과에 불확실성이 내포되어있으며, 불확실성을 줄이기 위해 실측된 하천의 유량 자료를 이용하여 검정 및 보정작업을 거치고 있다. 모델의 보정 방법으로는 SWAT-CUP과 같은 프로그램 이용되고 있지만, 모델에서 이용되는 매개변수로는 보정할수 있는 범위가 한정적이기 때문에 모델의 정확성을 높이는데에 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 선암천 유역을 대상으로 모델의 매개변수를 보정하지 않고도 머신러닝 기법을 이용하여 모델의 결과를 향상시켰다. 보정 결과, 유량의 경우 R²가 0.42에서 0.91으로 향상되었으며, 특히 고유량 구간에서의 정확성이 매우 향상되었다. 본 연구에서 평가된 SWAT+머신러닝 결합 모형은 향후 모델 구동에 필요한 입력자료가 부족한 경우와 빠른 검정 및 보정 작업이 필요할 경우 활용될수 있을것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권5호
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• pp.115-122
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• 2018

본 연구는 무인자동차 시스템이 상용화에 가까워짐에 따라 소비자들이 느끼게 되는 다양한 요인들 중에서 자율주행에 대한 기술수용정도를 파악하기 위해 기술수용모델(TAM)을 활용하여 사후행동에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 기존 기술수용모델이 제시한 지각된 사용 이용성의 매개효과와 더불어 본 연구에서는 지각된 신뢰(perceived trust)를 제안하여 사후행동에 대한 매개효과를 가설로 제시하였다. 분석방법은 구조방정식을 활용한 경로분석을 활용하였으며, 분석에 사용된 표본은 160명의 응답 중 149개의 유효한 자료를 이용하였다. 매개효과에 대한 가설검증으로 총효과, 직접효과, 간접효과를 확인하였으며, 비모수 bootstrapping 분석을 추가적으로 실시해 가설검증을 실시하였다. 모든 가설은 유의미하였으며 부분적인 간접효과가 있는 것으로 확인되어 매개효과가 있다는 것을 발견하였다.