• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.27 no.5
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• pp.437-450
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• 2014

In this study, we developed a methodology to determine the reference parameter for an aircraft impact induced risk assessment of nuclear power plant (NPP) using finite element impact analysis of containment building. The target structure used to develop the method of reference parameter selection is one of the typical Korean PWR type containment buildings. We composed a three-dimensional finite element model of the containment building. The concrete damaged plasticity model was used for the concrete material model. The steels in the tendon, rebar, and liner were modeled using the piecewise-linear stress-strain curves. To evaluate the correlations between structural response and each candidate parameter, we developed Riera's aircraft impact force-time history function with respect to the variation of the loading parameters, i.e., impact velocity and mass of the remaining fuel. For each force-time history, the type of aircraft is assumed to be a Boeing 767 model. The variation ranges of the impact velocity and remaining fuel percentage are 50 to 200m/s, and 30 to 90%, respectively. Four parameters, i.e., kinetic energy, total impulse, maximum impulse, and maximum force are proposed for candidates of the reference parameter. The wellness of the correlation between the reference parameter and structural responses was formulated using the coefficient of determination ($R^2$). From the results, we found that the maximum force showed the highest $R^2$ value in most responses in the materials. The simplicity and intuitiveness of the maximum force parameter are also remarkable compared to the other candidate parameters. Therefore, it can be concluded that the maximum force is the most proper candidate for the reference parameter to assess the aircraft impact induced risk of NPPs.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.9
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• pp.719-727
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• 2004

Water quality models can be applied to manage the regional water quality problems and to estimate the target and allowable pollution load in watershed effectively. The optimization of state variables in the given water quality model Is necessary to build up more effective model. The least-squares method is applied to fit field observations in QUAL2E developed by U.S. EPA, which is most widely used one in the world to simulate the stream water quality, and the optimization model with constraints is constructed to estimate the parameters. The objective function of the optimization model is solved by Solver in Microsoft Excel and Monte Carlo simulation is conducted to know the influence of parameter in conventional pollutants. It is found that this technique is easily implemented and rapidly convergent computational procedure to calibrate the parameters after appling this approach in Anyang stream located in Kyonggi province mainly.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.1
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• pp.147-154
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• 2019

The finite element model updating can be defined as the problem of finding the parameters of the finite element model which gives the closest response to the actual response of the structure by measurement. In the previous researches, optimization based methods have been developed to minimize the error of the response of the actual structure and the analytical model. In this study, we propose an inverse eigenvalue problem that can directly obtain the parameters of the finite element model from the target mode information. Deep Neural Networks are constructed to solve the inverse eigenvalue problem quickly and accurately. As an application example of the developed method, the dynamic finite element model update of a suspension bridge is presented in which the deep neural network simulating the inverse eigenvalue function is utilized. The analysis results show that the proposed method can find the finite element model parameters corresponding to the target modes with very high accuracy.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.21 no.7
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• pp.641-647
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• 2002

In this paper, we propose the reduction method of the number of parameters in the segmental-feature HMM using trend quantization method. The proposed method shares the trend information of the polynomial trajectories by quantization. The trajectory is obtained by the sequence of feature vectors of speech signals and can be divided by trend and location information. The trend indicates the variation of consequent frame features, while the location points to the positional difference of the trajectories. Since the trend occupies the large portion of SFHMM, if the trend is shared, the number of parameters maybe decreases. To exploit the proposed system the experiments are performed on TIMIT corpus. The experimental results show that the performance of the proposed system is roughly similar to that of previous system. Therefore, the proposed system can be considered one of parameter reduction method.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.43 no.4
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• pp.368-376
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• 2015

This paper is the study on the establishment of design model to improve design efficiency using modified weight estimation equation on the initial design stage for development of a helicopter. The methodology to extract coefficients of the weight estimation equation was proposed through the influence investigation for the weight of components and the parameter study and sensitivity analysis for design variables such as the rotor disk loading, the number of blade and the aspect ratio of blade were also performed. As a result of study, the relation of parameters and degree of sensitivity of parameters on helicopter design are considerable points for optimization of helicopter characteristics, and it is necessary for designer to consider the complex relation of main parameters.

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1997.10a
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• pp.406-413
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• 1997

근전도(EMG:Electromyogram)를 사용하여 국부 근육 피로(Localized Muscle Fatigue)를 정량화으로 분석 하기 위해 널리 이용되고 있는 AR(Autoregressive)모델의 1차 계수, RMS(Root Mean Square), ZCR(Zero Crossing Rate), MPF(Mean Power Frequency), MF(Median Frequency)를 선택하여, 근육이 발휘하는 힘과 시간의 흐름에 따라 근육 피로의 정도를 민감하게 나타내는 매개변수를 규명하였다. 피실험자 10명의 좌우 척추세움근(Erector Spinae Muscle)을 대상으로 등장수축(Sustained Isometric Contraction)조건에서 허리의 신전(Extension)운동을 실시하였다. 이때 발휘해야 하는 힘의 수준은 15%, 30%, 45%, 60%, 75% MVC 로 정하였고 각 수준마다 20초 동안 근전도를 측정하 였다. 데이터 분석은 총20초 구간의 근전도를 0.5초 간격으로 나누어 매개변수들을 각각 구하고 분석을 실시하였다. 시간의 흐름에 대한 피로도 분석 결과, AR 모델의 1차 계수와 MPF가 유의한 차이를 보였으며, 낮은 수준의 %MVC에서는 AR 계수가, 높은 수준에서는 MPF가 민감한 반응 결과를 나타냈다. 그리고 근육이 발휘하는 힘의 정도를 분석하기 위해 주로 사용되고 있는 RMS 보다는 더 AR 계수가 모든 수준에서 뚜렷하게 차이를 보인 것이 확인되었다. 따라서 AR 모델의 1차 계수가 근육의 피로 정도와 힘의 수준을 다른 매개변수에 비해 더욱 민감하게 구별함이 입증되었다. 이러한 결과는 다른 분야에서도 근육 피로를 정량적으로 측정하는데 사용될 수 있을 것으로 생각되며, 개인적 변이도를 고려한 확률 기법을 사용한다면 보다 정확한 근전도 분석이 이루어질 것으로 기대된다.있음을 알 수 있었다. 사료된다.의 결과는 자전거 에르고노미터의 결과가 트레드밀의 결과에 87.60%정도 나타났다.음을 관찰하였다. 특히 vitamin C와 E의 병용투여는 상승적으로 적용하여 간세포손상을 더욱 억제시킴을 알 수 있었다.mance and on TFP(Total Factor Productivity) growth which is a pure measure of firm performance. To utilize the advantage of panel data, FEM(Fixed Effect Model) and REM(Random Effect Model) were used. The empirical result shows that the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtained three findings. First, only VI (Vertical integration) has a significant positive correlation with ROS. Second, when using TFP growth as an dependent variable, both TR(Technological Relatedness) and f[ are signif

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.17D no.6
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• pp.471-480
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• 2010

The purpose of this study is to explore determinants which affect the significant increase in the user acceptance of smart phone. This study also analyzes the effect of each variable on the actual acceptance by empirical methods. In this study, first, the system quality and the service quality are defined as independent variables based on developed IS success model of DeLone & McLean(2003). Second, we proposed the research model by providing trust and perceptual immersion as intermediate variables, and user satisfaction and actual use as dependent variables by the proceeding research for accepting information technology and new service. Third, the statistical analysis is conducted by surveying to 200 smart phone users for verifying a validity of research models and hypotheses. As a result, almost hypotheses are accepted in confidence interval except for the hypothesis between security and trust variable.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.4
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• pp.1337-1347
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• 2013

The parametric analysis on ultimate behavior of buried cylindrical GFRP(Glass Fiber Reinforced Polymer) septic tank was presented. Two kinds of F.E. analysis model(soil-spring model and 3D full model) was constructed. The ultimate behavior of septic tank was investigated according to the size of stiffened steel ring and properties of underground soil. Ramberg-Osgood model and Druker-Prager model were used for material nonlinear characteristics of GFRP septic tank and soil, respectively. The diameter and thickness of stiffened steel ring inside septic tank, elastic modulus and internal friction angle of soil were selected for parametric variables. The ultimate behavior of septic tank, load-displacement, axial and hoop strain, were calculated and investigated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.463-463
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• 2016

최근 도시물순환 복원 및 치 이수효과 증대를 위해 저영향개발기법(Low Impact Development) 연구가 활발하게 진행 중이다. 하지만 대부분이 수치모델을 활용한 설계프로그램 개발에 대한 연구에 집중되어 있는 실정이며, 이러한 프로그램을 활용한 설계 시 최적의 매개변수 결정에 한계가 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 건축형 LID 요소 중 하나인 식생여과장치(Planter Box)의 모형실험을 통해 프로그램 모의에 필요한 매개변수를 추정하고, 모의를 수행한 후 모형실험 결과와 프로그램 모의 결과를 비교하여 최종적으로 식생여과장치의 설계 매개변수를 산정하고자 한다. 식생여과장치의 모형실험을 위하여 가로 1.5m, 세로 1.5m, 높이 1.5m로 실험 장치를 제작하였으며, 강우-유출수 실험 전 시료의 침투율, 함수비 등을 체크한 후 지속시간 1시간의 재현빈도 5년, 10년, 20년, 50년에 해당하는 강우강도에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과로 나타난 자료는 SWMM 모형과 비교분석해 모형에 적용된 매개변수의 적합성을 분석하였으며, 재현빈도 5년, 10년, 20년의 경우 $R^2$ 값이 0.88~0.97로 실험 값과 모의 값의 연관성이 높게 나타났으며, 재현 빈도 50년의 경우 0.7835로 비교적 연관성이 낮게 나타났다.