• 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.

• 콘크리트학회지
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• 제10권4호
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• pp.183-193
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• 1998

이 연구는 몇 가지 종류의 골재용 암석들에 대한 광물학적 및 화학적 특성을 구명하고, 이들과 물리적.역학적 특성간의 상호관계 및 콘크리트용 골재로서의적합성을 알아보기 위한 것이다. 연구대상 암석들의 광물학적.화학적 및 물리적.역학적 특성 등을 고려할 때, BJ 채석장에서 채취한 화강암과 KB, HI, SK 채석장에 채취한 호상 편마암, 홍천강변에서 채취한 규암 등은 파동소광을 보이는 석영이 다량 함유되어 광물학적으로 알칼리-실리카 반응을 일으킬 수 있는 가능성이 있기 때문에 시멘트 콘크리트용 골재로 사용하는 것보다는 다른 용도의 골재로 이용하는 것이 바람직할 것으로 생각된다. SY채석장에서 채취한 석회암의 경우에는 알칼리-탄산염 반응을 일으킬 수 있는 백운석이 많이 함유되어 있어 아스팔트 콘크리트용 골재로 이용하는 것이 타당할 것으로 판단된다. KB채석장에서 채취한 안구상 편마암과 SA 채석장에서 채취한 섬록암은 흑운모가 다량 함유되어 있어 콘크리트의 강도를 저하시킬 수 있기 때문에 콘크리트 용도로 사용하지 않는 것이 좋으나. HI 채석장에서 채취한 안구상 편마암과 홍천강변에서 채취한 편마암 등은 광물학적 및 역학적 특성 등을 고려할 때 어떠한 용도의 콘크리트용 골재로 사용하더라도 큰 문제가 없을 것으로 판단된다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2008년도 추계 학술발표회 제20권2호
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• pp.313-316
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• 2008

100층 이상의 초고층 건축물이 현실로 다가오면서 이에 수반되는 것이 구조체에 사용되는 재료의 고성능화 이며, 콘크리트 재료 또한 고성능 콘크리트의 사용이 불가피하게 되었다. 이러한 고성능 콘크리트에서 가장 중요한 것은 초고층 건축물에서 부재 단면 축소를 위해서 매우 높은 강도를 수반되어야 한다. 따라서 최근 몇 년 사이 초고강도 콘크리트의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 초고강도 콘크리트에 대한 연구가 강도 발현에만 주안점을 두고 있어 이에 대하여 수반되는 기타 물리적 역학적 특성에 대한 자료가 매우 미미한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초고강도 콘크리트의 물리적 역학적 특성에 대하여 실험을 통한 데이터를 확보하고 분석하여 초고층 건축물에 사용함에 있어 요구되는 성능을 파악하는데 기초적인 자료로 사용하고자 하는데 그 목적이 있다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제44권5호
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• pp.695-704
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• 2016

충청북도 태안군 안면도와 경상북도 울진군 소광리 지역 소나무재의 물리적 특성과 역학적 특성을 측정하고, 상호상관관계를 분석하였다. 두 지역의 5영급과 9영급 소나무에서 생장코어를 채취하여 방사방향의 연륜폭과 만재율을 측정하였다. 두 지역 모두에서 연륜폭은 수에서 수피까지 감소하는 경향을 나타냈다. 전체 평균 연륜폭은 안면도 지역에서 5영급과 9영급이 각각 2.865 mm, 1.705 mm이고, 소광리 지역에서 5영급과 9영급이 각각 4.764 mm, 2.228 mm로 안면도 지역의 값이 소광리 지역에 비하여 약 23-40% 정도 작았다. 두 지역 모두 연륜폭이 증가함에 따라 만재율은 감소하는 음의 상관관계를 보였다. 강도측정용 시험편에 대하여 소나무재의 물리적 특성과 역학적 특성의 상관관계를 단순회귀분석으로 분석하였다. 만재율과 전건밀도는 서로 양의 상관관계를 보였으며, 통계적으로 유의하였다. 만재율과 역학적 특성은 안면도 소나무재의 휨강도 시험편을 제외하고, 양의 상관관계를 보였으나 통계적으로 유의하지 않았다. 전건밀도와 역학적 특성은 두 지역 모두 양의 상관관계를 보였으나, 소광리 지역 시험편에서만 통계적으로 유의하였다. 안면도 지역의 소나무재의 평균 압축강도와 휨강도는 각각 51.3 MPa와 80.5 MPa로 소광리 지역의 평균 압축강도와 휨강도 37.7 MPa와 63.7 MPa에 비하여 크게 측정되었다. 두 지역 간의 강도 차이는 생장조건의 차이도 있지만, 영급에 의한 연륜폭과 만재율 등의 차이에 의한 결과로 판단된다.

• 지질공학
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• 제27권1호
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• pp.91-101
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• 2017

단층물질은 불균질하고 복잡한 메커니즘에 의해 생성되기 때문에 지역, 암종 및 구성 성분에 따라 다양한 특성을 보인다. 본 연구에서는 단층물질의 물리 역학적 특성을 규명하기 위해 국내에 분포하는 단층물질 109개를 채취하여 각종 실내시험을 실시하고, 지역, 암종 및 구성 성분에 따른 물리 역학적 특성(단위중량, 비중, 공극률, 자갈함량, 실트/점토 함량, 점토광물 함량, 내부마찰각 및 점착력)을 분석하였다. 암종별 물리 역학적 특성은 편마암의 경우 단위중량($17.1kN/m^3$)과 비중(2.73)에서 가장 높은 중앙값을 보이며, 화강암은 공극률(45.5%), 편암은 자갈함량(20.0 wt.%)과 점착력(38.1 kPa), 천매암은 실트/점토 함량(54.4 wt.%), 점토광물 함량(37.7 wt.%)과 내부마찰각($38.2^{\circ}$)에서 가장 높은 중앙값을 보인다. 구성 성분별 물리 역학적 특성은 단층점토가 공극률과 실트/점토 함량을 제외한 모든 인자에서 파쇄암 및 손상대보다 낮은 값을 보이는 것으로 나타났다.

• 대한지질공학회:학술대회논문집
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• 대한지질공학회 2005년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.243-254
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• 2005

• 대한지질공학회:학술대회논문집
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• 대한지질공학회 2005년도 정기총회 및 학술발표회
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• pp.37-49
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• 2005

• 한국도로학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.123-133
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• 2000

폐타이어를 분쇄한 고무분말로써 습식방법에 의해 제조된 CRM아스팔트 혼합물은 일반 아스팔트 혼합물에 비해 온도균열. 피로균열 및 소성변형에 대한 저항성이 증진되는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 국내에서 생성된 폐타이어 고무분말과 아스팔트(AP-3, AP-5)를 사용하여 제조된 CRM 아스팔트 바인더의 물리적 특성 및 CRM아스팔트 혼합물의 역학적 특성을 비교하였다. 시험결과, CRM 아스팔트 바인더는 일반 아스팔트보다 물리적 특성이 증진되었다. DSR을 사용한 아스팔트 바인더의 고온 특성시험결과, CRM아스팔트는 고온에서 내유동성이 증가되는 것으로 기대되며 노화가 감소되는 것으로 나타났고, 저온 역학적 특성시험결과에서는 CRM아스팔트는 저온균열에 대한 저항성이 증가될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회지
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• 제8권1호
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• pp.76-85
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• 2004

1960년대 시작된 컴퓨터 그래픽스에 관한 연구는 그 목표를 사진과 같은 영상을 만들어 내는데 두었다. 지난 30년간 포토리얼리즘이라는 용어로 대변되듯, 기존 컴퓨터 그래픽스의 궁극적인 관심은 얼마나 실제와 같은 영상을 만들 수 있는가에 집중되었다. 이러한 전통적인 컴퓨터 그래픽스는 레디오시티나 광선추적법같이 사물의 물리적인 특성이나 역학적인 특징을 그대로 흉내 내어 매우 사실적인 영상을 만들어내었다.(중략)

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제42권4호
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• pp.467-476
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• 2014

인도네시아산 주요 조림수종(Albizia, Gmelina, Mangium)과 유망수종(Durian, Gandaria, Jengkol, Kupa, Mangga, Nangka, Rambutan)의 밀도, 수축률, 종압축강도와 경도 등 물리적 및 역학적 특성을 조사하였다. 그 결과, Mangium, Gandaria와 Rambutan은 높은 밀도를, Albizia, Durian과 Jengkol은 낮은 밀도를 보였다. 공시재료 중 Mangium, Gandaria와 Mangga의 수축률은 다른 수종에 비해 작았으며, Albizia, Jengkol과 Rambutan의 수축률은 다른 수종에 비해 높았다. 이방도(T/R)는 Albizia, Kupa와 Mangga가 낮았고, Gmelina, Durian과 Jengkol이 다른 수종에 비해 높았다. Mangium과 Nangka는 종압축강도와 경도가 높았으며, Durian, Jengkol과 Mangga는 낮은 종압축강도를, Albizia와 Gmelina는 낮은 경도를 보였다. 10수종 중 Albizia, Durian, Jenkol, Mangga의 4수종을 제외한 6수종의 물리적 및 역학적 성질은 비교적 우수한 것으로 판단되었다. 본 실험의 결과는 인도네시아산 조림목의 효율적인 이용 및 장래 조림을 위한 유용한 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 생각된다.