• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.34-41
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• 2020

최근 국내에서는 지진의 발생 빈도와 규모가 증가하고 있다. 이러한 상황속에서 대표적인 도로 구조물인 교량의 지진피해는 많은 인명피해로 직결될 수 있다. 따라서, 사전에 구조물의 지진취약도를 분석하여 피해를 대비하는 것이 필요하다. 특히 국내의 교량은 공용년수 30년 이상의 노후 교량이 증가하고 있어, 교량의 노후화와 보수보강을 고려한 지진해석과 취약도 분석 연구가 필요하다. 본 연구에서는 PSC 교량에 대해 노후화와 FRP 보강효과를 고려하여 비선형 정적 및 동적해석을 수행하였다. 노후화 및 FRP 보강은 지진응답에 지배적인 영향을 주는 교각에 적용하였다. 최대 변위는 노후도에 의해 증가되었지만, FRP 보강에 의한 교량의 변위를 감소시킬 수 있었다. 지진해석과 함께 교각의 성능점과 동적거동을 복합적으로 평가할 수 있는 지진취약도 해석을 수행하여 노후화 및 FRP 보강에 대한 효과를 분석하였다. FRP 보강 교량의 지진취약도는 노후 교량에 비해 모든 손상단계에서 감소하였으며, PGA와 손상손상수준이 높아질수록 감소정도가 뚜렷하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.469-479
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• 2021

콘크리트의 폭렬방지 재료로서 PP섬유는 그 효과가 이미 확인되었다. 그러나 화재 시 발생하는 최대온도에 대한 고려가 필요하고 배합량에 따라 발생하는 믹싱문제 및 강도저하 문제의 해결이 필요하다. 본 연구에서는 RABT화재시나리오 하에서 PP섬유 함유량과 공기량에 따른 터널 세그먼트 라이닝의 화재저항성능을 살펴보았다. 그 결과, 모든 시험체에서 폭렬과 단면손실은 발생하지 않았으며, PP섬유 함유량이 작을 경우 상대적으로 최대온도가 높고 최대온도 도달시간 역시 빠른 것으로 나타났다. 반면, 공기량 차이에 따른 최대온도와 도달시간에 대한 어떤 경향을 발견하지 못했다. PP섬유 혼입량 0.75, 1.0, 1.5, 2.0 kg/m³인 경우에 대한 시험체 내부 온도분포 결과에서는 0.75와 1.0 kg/m³의 결과가 유사한 온도분포를 보였으며, 1.5와 2.0 kg/m³의 결과가 유사하게 나타났다. PP섬유 혼입량이 많을 경우 동일 깊이에서 내부 온도분포가 낮아지는 경향이 있는 것을 확인할 수 있었으며, PP섬유 혼입량 1.0 kg/m³와 1.5kg/m³의 결과에서 주목할 만한 차이가 발생함을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권12호
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• pp.1019-1025
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• 2021

거의 모든 우주 환경에서 태양전지 열화는 양성자에 의해 좌우된다. 정지궤도는 전자 방사선 벨트에 위치하지만 태양 이벤트에서 방출된 양성자는 여전히 태양전지 열화의 주된 요소이다. 2010년 6월 26일 천리안 1호가 발사된 이후로, 2012년 1월 23일에서 29일 그리고 2012년 3월 7일에서 14일에 다년 평균 관측 수준의 약 30배 이상의 플루언스를 갖는 양성자 이벤트가 관측되었다. 본 논문은 2012년 1월과 3월에 발생한 태양 양성자 이벤트에 의해 감시 셀의 개방회로 전압(Voc)과 션트 스위치에 연결된 한 섹션의 단락회로 전류(Isc)에 대한 태양전지 열화에 대해 연구한다. 태양전지의 성능을 평가하기 위해 전압과 전류의 비행 데이터는 온도, 지구-태양 거리, 태양 각도로 보정한 후 임무 초기 태양전지 특성과 비교한다. Voc 전압은 2012년 1월 양성자 이벤트 이전과 비교하여 2012년 3월 양성자 이벤트 이후에 약 23.6mV 감소되었다. 감소된 Voc 전압은 임무 초기값 2575mV에 대해 1% 미만이다. Isc 전류는 예상대로 2012년 3월 양성자 이벤트에서 무시할 정도로 감소되었다.

• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.515-523
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• 2021

지하공간 통합지도는 지하시설물, 지하구조물, 지반정보로 구성되어 있으며, 주기적으로 갱신이 발생하고 있다. 본 논문에서는 통합지도 갱신 속도를 단축하기 위해 변화된 지반정보만을 탐지 및 추출하는 시스템을 설계하고 이를 구현하였다. 변화 객체를 찾아내기 위해 신규 입력된 지도와 통합지도에 저장된 참조 지도에 포함된 모든 객체들을 비교하였다. 객체를 비교하여 결과를 생성하는 전체 과정을 기능별로 분류하였으므로, 구현된 시스템은 객체 비교기, 변화 객체 탐지기, 과거 데이터 관리기, 변화 객체 추출기, 변화 유형 분류기, 변화 객체 저장기 등의 모듈로 구성되었다. 구현된 시스템의 성능을 평가하는 지표로 변화 객체 탐지율 및 추출률을 사용한다. 개발된 컴포넌트를 평택시 시추공, 관정, 지층, 암상 등에 적용한 결과 각 레이어의 신규, 삭제, 변경(속성) 객체들을 각각 100% 탐지하였다. 또한, 지도를 비교할 때마다 참조 지도를 다운로드 받음으로써 참조 지도의 최신성이 보장되는 장점을 제공하였다. 추후, 현업에 적용하기 위해 다양한 데이터를 사용하여 개발된 결과의 안정성과 효율성을 확인하는 연구가 필요하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.373-380
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• 2022

본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.193-198
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• 2021

이 연구에서는 3D 프린팅 복합재료의 레올로지 특성과 출력 패턴에 따른 적층 시험체의 압축강도 특성을 평가하였다. 레올로지 측정결과, 압출 후 60분 후부터 급격한 재료 변화가 나타났으며, 배합직후 대비 1.4배 높은 항복응력과 14.94~25.62% 낮은 소성점도를 나타내었다. 실린더 몰드에 제작한 시험체와 적층 시험체의 압축강도를 비교하였으며, 적층 시험체의 출력패턴은 0°, 45°, 90°를 변수로 하였다. 재령 1~28일까지의 몰드 타설 시험체와 적층 시험체의 압축강도는 출력 패턴과 관계없이 유사한 성능을 나타내었다. 특히, 재령 28일에서는 모든 시험체의 초기 접선탄성계수와 최고 압축강도 및 최대 응력 시 변형률은 거의 동일하게 나타났다. X-ray CT분석을 통한 적층 시험체의 계면 분석결과, 압축강도 측정 후의 시험체의 적층 계면에서의 균열이 발생하지 않은 것을 확인하였으며, 이는 적층 시험체 내의 각각의 계면이 일체화 거동을 한 것으로 판단할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1-11
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• 2009

XQuery가 XML 데이터를 위한 표준 질의어로 제안되면서, XQuery를 효율적으로 처리하기 위한 연구는 새로운 연구의 주제가 되었고, 몇몇 연구자들은 XQuery 질의를 최적화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 그러나 앞선 대부분의 연구들은 XML 데이터 관리 시스템에 특화된 최적화 규칙만을 정의하고 있을 뿐 어떠한 시스템에서도 일반적으로 사용할 수 있는 최적화 방법과는 거리가 멀다. 또한 앞선 몇몇 연구에서는 XML 스키마 또는 DTD와 같은 미리 정의된 XML데이터의 구조정보를 이용하여 최적화하는 방법을 제안하고 있다. 그러나 현재 모든 응용이 XML 데이터를 위한 구조정보를 포함하고 있지는 않은 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 XQuery 질의의 특성을 파악하고 XQuery 질의 자체만을 이용한 최적화 방법들을 제안한다. 본 논문에서는 XQuery질의의 특성들을 고려한 세 가지 XQuery질의를 최적화 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 XQuery질의에 존재하는 불필요한 표현을 제거하는 것이고, 두 번째 방법은 질의 재배치를 이용한 최적화 방법이다. 마지막으로 세 번째 방법은 XQuery가 For절에 의해서 중첩된다는 점을 고려하여 For절에 의해서 발생하는 불필요한 반복을 최소화하는 방법이다. 성능 평가를 통해 논문에서 제안한 방법들에 의해 재작성 된 질의의 처리시간은 원본 질의의 처리 시간보다 뛰어나다는 것을 알 수 있다. 또한 각 방법들은 독립적으로 수행될 수 있으므로 XQuery 엔진의 필요에 따라 개별적으로 사용이 가능하다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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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.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.867-873
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• 2023

본 연구는 감기약의 품질관리를 위한 기초자료서, HPLC를 이용하여 감기약의 4가지 주요 성분인 아세트아미노펜(Acetaminophen), 카페인(Caffeine), 메틸 파라벤(Methly paraben), 프로필 파라벤(Propyl paraben)을 동시 분석하였다. 시료는 4가지 성분을 전처리한 후, 액체크로마토그래피(HPLC)를 사용하여 정량분석 하였다. 감기약의 분석은 상업용 C18 칼럼과 이동상으로 아세토니트릴(Acetonitrile) 과 증류수(H₂O)을 사용하였으며, 아이소그라틱 기법(Isocratic Elution)을 사용하였다. 검출기는 PDA 및 UV detector를 사용하였으며, 유속은 1.0mL/min, 주입부피는 10uL, 칼럼오븐의 온도는 35℃, 파장은 270nm에서 수행하였다. 실험 결과 Resolution의 값이 각각 4.983, 1.596, 5.519, 1.678으로 Rs >1.5 이상으로 나타나 분리능이 우수하고 Symmetry factor 값은 1.056, 1.069, 1.032, 1.133으로 안정적인 대칭을 갖는 것을 알 수 있었다. 모든 표준성분의 검량선 값은 R² > 0.9995 ~ 0.9999로 나타나 우수한 직선성을 나타내었다. 또한 검출한계(Llimit of detection) 와 정량한계(Limit of quantification)는 각각 0.0118 ~ 1.5973mg/mL 및 0.0353 ~ 4.7919㎍/mL, 회수율은 79.6% ~ 120.5%로 안정적인 값을 얻었다. 본 연구 결과는 실험적으로 입증한 감기약 성분의 동시 분석법에 의한 품질평가가 효율적임을 보여주었다

• 응용통계연구
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• 제37권2호
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• pp.225-237
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• 2024

경쟁위험자료에서 일부 공변량들이 연구대상들의 일부분에 대해 관측되지 않을 수 있다. 그런 경우 결측된 공변량 값을 가진 연구대상들을 분석에서 제외하는 것은 편향된 추정치와 효율성 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 회귀모수 추정을 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 연구하였다. 모의실험을 통해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 구해진 추정량의 성능을 평가한 결과, 이 방법들이 잘 수행됨을 확인하였다. 미국 국립암연구소의 전립선, 폐, 대장, 난소 암 선별 시험 연구에서 제공하는 종양 크기의 값이 누락된 유방암 자료에 대해 암 사망 위험률과 다른 원인 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 적용하였다. 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 원인별 비례위험모형을 적합한 결과, 인종, 기혼여부, 병기, 분화도, 종양의 크기는 유방암 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 병기가 유방암 사망 위험률을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 진단시 연령과 종양의 크기는 다른 원인 사망 위험률을 높이는데 유의한 영향을 미치는 요인이였다.