• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.164-170
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• 2021

주파수 및 시간영역 유도분극 탐사는 지하 매질의 분광 정보를 포함하고 있다. 분광 특성의 분석은 주로 주파수영역 유도분극 탐사에서 연구되어 왔으나, 근래에 시간영역 유도분극에서도 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이 연구에서는 반무한 균질 공간을 가정하고 측정된 2차 전위 및 전기비저항으로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 역산법을 개발하였다. 충전성, 완화시간 및 주파수 승수로 구성되는 Cole-Cole 변수들은 비독립적이기 때문에 통상적인 비선형 역산을 적용할 경우 느린 수렴속도, 적정 초기 모델 설정의 어려움, 지역 극소점, 발산 위험 등의 다양한 문제점이 발생한다. 이 연구에서는 격자 탐색법을 도입하여 참 모델에 근접한 초기 모델을 설정하는 효과적인 역산법을 개발하였다. 마지막으로 다양한 역산 실험을 통하여 개발된 역산법의 타당성을 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.171-179
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• 2021

시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.504-505
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• 2003

국지규모의 기상해석을 위한 기존의 방법은 중규모 모델로부터 down-nesting에 의한 방법으로 모델의 해상도를 향상시켜 기상장을 해석하는 것이 일반적이다(Clark and Farley, 1984). 그러나, 이 방법은 단지 물리적인 격자구조만을 향상시킨 것으로 근본적인 모델 내부 구조의 향상을 가져온 것은 아니다. 따라서, 다양한 토지 피복이 혼재해 있는 도심지를 대상으로 하는 고해상도의 국지기상 모델에 대하여 계산시간과 정확성을 고려한 효율적인 지표면 열수지 모델의 구축이 요구되고 있다. (중략)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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• pp.183-184
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• 2000

종합적인 오존대책을 구축하기 위해서는 광화학 옥시단트의 생성물리ㆍ화학과정 및 생물기원(자연발생원) 탄화수소의 영향을 고려한 3차원 광화학반응 모델의 구축이 가장 절실하다. 특히, 광화학 옥시단트는 국지적인 순환(해륙풍)및 혼합층에 의해 지배되기 때문에 지형을 고려한 3차원 기상장 수치모델(도시규모)과 광화학을 포함한 농도장(광화학반응 모델) 모델에 의한 대상지역의 시간적, 공간적인 오존농도 분포를 재현할 수 있는 모델 개발이 필요하다. (중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.2083-2087
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• 2009

본 연구에서는 대전에 위치한 갑천을 대상으로, 하도 내 생물서식처를 10개의 유형으로 분류하였고, 다음 단계로 2차원 수리모형인 RIVER2D를 이용하여 10개 유형의 생물서식처 중 '개방형하도 습지'를 대상으로 수생 물리 서식처의 잠재적 가치를 분석하였다. 본 연구를 통하여 2차원 수리모델인 RIVER2D는 특정 복원 목표 어류 종의 수생물리서식처 조건 평가에 적용하기에 적합한 것으로 나타났다. 개방형 하도습지는 어류 서식처로서 평균이상의 잠재적 가치를 가지고 있었으며 이는 목표 종인 피라미를 통해 검증하였다. 또한 이 모델을 보다 유용하게 운용하기 위해서는 다양한 어류에 대한 풍부한 현장 데이터 자료의 수집 및 확립을 통해 각각의 HSI 수립이 필요하다. 또한 계절적 영향에 의한 수위변화, 지역적인 여건의 차이 등이 반드시 고려되어야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.259-260
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• 2011

한국과학기술정보연구원과 가톨릭대학교 의과대학 가톨릭응용해부연구소에서는 기초기술연구회 National agenda project 일환으로 척추 연구자들이 쉽게 사용할 수 있는 기초 자료를 구축하고 있다. 척추 관련 컴퓨터 시뮬레이션 연구에 활용할 수 있는 모델 제작을 위한 형상 정보와 물리적 성질 정보를 구축하고 있다. 물리적 성질 정보 구축은 60대, 70대 기증시신 10여 표본을 활용하여 척추뼈의 임상적, 물리적 골밀도를 측정하고, 목척추(cervical vertebra), 등척추(thoracic vertebra), 허리척추(lumbar vertebra) 부분의 굽힘-폄(flexion-extension) 시험, 가쪽 굽힘(lateral bending) 시험, 회전(torsion), 압축(body/disc compression) 시험을 수행하여 작용력과 굽힘량의 관계를 구축하고 있다. 구축된 물성 시험 결과는 형상 모델과 함께 제공되어 자료의 활용도를 높이고 있으며, 이를 이용하여 한국인 특성이 반영된 척추 관련 연구 및 제품 개발에 활용될 수 있다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.251-255
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• 1999

현대인의 활동범위가 넓어지고 작업의 양이 많아지면서, 육체적ㆍ정신적 피로를 해결할 수 있는 쾌적환경에 대한 관심이 높아지고 있다. 쾌적감이란 인간이 쉽게 동조하고 물입할 수 있어서, 인간과 환경이 일체가 되기 쉬운 상태로서 이에 대한 연구가 활발히 진행되어오고 있다. 본 논문은 수학적으로 표현하기 어려운 인간의 쾌적감 요소이미지와 물리적 환경 요소의 구조 분석에 신경망 이론을 적용한다. 인간감성 모델과 역인간감성모델을 제안하여, 지능제어 이론인 신경망(Neural Network)이 쾌적감 요소이미지와 물리적 환경 요소의 구조 분석에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.131-131
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• 2022

기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권1호
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• pp.18-25
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• 2005

풍화대의 심도가 급변하는 경암지형에서 얻은 자료로부터 굴절파의 정적 시간차(refraction statics)들이 계산되었다. 정보정값은 수신기 간격들의 12 배 정도되는 거리에 대해 보통 10 ms 이하에서 70 ms 이상의 값을 가진다. 이 논문에서는 자동 잔여 시간차가 항상 중요하지만은 않은 경암 지형에서 풍화대의 정확한 초기 굴절법 모델을 얻는 것이 얼마나 중요한 가에 대한 한 예를 보여주고 있다. GRM과 RCS(Refraction Convolution Section)법을 이용해 구한 간단한 풍화대 모델의 시간차 값들과 CG 법(Taner et al., 1998)을 이용한 최소 평균 제곱 역산에 의해 좀 복잡한 풍화대 모델에 대해 구해진 값들도 정확도 면에서 비교될 만하다. GRM 모델과 Taner 모델은 8.8 km 거리에 대해 체계적으로 평균 2 내지 4 ms 의 차이가 났다. 이들 두 모델들과 자동 잔여값을 포함한 최종 시간차 사이의 차이는 일반적으로 5 ms 이내이다. GRM 모델에서의 잔여값들은 때때로 Taner et al.(1998)의 모델의 잔여값들보다 작다. RCS법에서의 시간차들은 대략 10 ms 뒤에 발췌되지만 상대적인 정확도는 GRM 시간차들에 견줄만하다. 잔여 시간차값들은 굴절파 시간차값들과 일반적으로 상관관계를 보이며, 풍화대에서 더 낮은 탄성파 평균 속도를 이용함으로써 그 크기를 줄일 수 있다. 이들 결과들을 통해 풍화대에 적용된 부정확한 탄성파 평균 속도들은 주시로부터의 평균지연시간을 결정하는 역산 알고리듬의 어떤 문제점들보다도, 짧은 파장의 시간차의 원인이 될 수 있음을 알 수 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권3호
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• pp.140-161
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• 2022

탄성파 탐사 자료 획득 시 자료의 일부가 손실되는 문제가 발생할 수 있으며 이를 위해 자료 보간이 필수적으로 수행된다. 최근 기계학습 기반 탄성파 자료 보간법 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 영상처리 분야에서 이미지 초해상화에 활용되고 있는 CNN (Convolutional Neural Network) 기반 알고리즘과 GAN (Generative Adversarial Network) 기반 알고리즘이 탄성파 탐사 자료 보간법으로도 활용되고 있다. 본 연구에서는 손실된 탄성파 탐사 자료를 높은 정확도로 복구하는 보간법을 찾기 위해 CNN 기반 알고리즘인 U-Net과 GAN 기반 알고리즘인 cWGAN (conditional Wasserstein Generative Adversarial Network)을 탄성파 탐사 자료 보간 모델로 사용하여 성능 평가 및 결과 비교를 진행하였다. 이때 예측 과정을 Case I과 Case II로 나누어 모델 학습 및 성능 평가를 진행하였다. Case I에서는 규칙적으로 50% 트레이스가 손실된 자료만을 사용하여 모델을 학습하였고, 생성된 모델을 규칙/불규칙 및 샘플링 비율의 조합으로 구성된 총 6가지 테스트 자료 세트에 적용하여 모델 성능을 평가하였다. Case II에서는 6가지 테스트 자료와 동일한 형식으로 샘플링된 자료를 이용하여 해당 자료별 모델을 생성하였고, 이를 Case I과 동일한 테스트 자료 세트에 적용하여 결과를 비교하였다. 결과적으로 cWGAN이 U-Net에 비해 높은 정확도의 예측 성능을 보였으며, 정량적 평가지수인 PSNR과 SSIM에서도 cWGAN이 높은 값이 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 cWGAN의 경우 예측 결과에서 추가적인 잡음이 생성되었으며, 잡음을 제거하고 정확도를 개선하기 위해 앙상블 작업을 수행하였다. Case II에서 생성된 cWGAN 모델들을 이용하여 앙상블을 수행한 결과, 성공적으로 잡음이 제거되었으며 PSNR과 SSIM 또한 기존의 개별 모델 보다 향상된 결과를 나타내었다.