• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.339-344
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• 2000

Newton-Raphson 기법은 구조물의 비선형 해석에 널리 쓰이는 반복계산기법이다. 비선형 해석을 위한 반복계산기법은 컴퓨터의 발달을 감안해도 상당한 계산시간이 소요된다. 본 논문에서는 신경회로망 예측을 사용한 Predicted Newton-Raphson 반복계산기법을 제안하였다. 통상적인 Newton-Raphson 기법은 이전스텝에서 수렴된 점으로부터 현재 스텝의 반복계산을 시작하는 반면 제시된 방법은 현재 스텝 수렴해에 대한 예측점에서 반복계산을 시작한다. 수렴해에 대한 예측은 신경회로망을 사용하여 이전 스텝 수렴해의 과거경향을 파악한 후 구한다. 반복계산 시작점이 수렴점에 보다 근접하여 위치하므로 수렴속도가 빨라지게 되고 허용되는 하중스텝의 크기가 커지게 된다. 또한 반복계산의 시작점으로부터 이루어지는 계산과정은 통상적인 Newton-Raphson 기법과 동일하므로 기존의 Newton-Raphson 기법과 정확히 일치하는 수렴해를 구할 수 있다. 구조물의 정적 비선형 거동에 대한 수치해석을 통하여 modified Newton-Raphson 기법과 제시된 Predicted Newton=Raphson 기법의 정확성과 효율성을 비교하였다. 제시된 Predicted Newton-Raphson 기법은 modified Newton-Raphson 기법과 동일한 해를 산출하면서도 계산상의 효율성이 매우 큼을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권10호
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• pp.1-6
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• 2006

본 연구에서는 3차원 날개의 실속 특성을 예측하였다. 날개의 실속 특성을 해석하기 위해 반복적 캠버변형 기법을 비평면 양력면 이론에 도입하였다. 반복적 캠버변형 기법은 기지의 2차원 에어포일 데이터를 이용하여 3차원 날개의 실속 특성을 해석한다. 날개의 한 단면에서의 캠버변형이 날개의 다른 단면에 미치는 영향은 다차원 뉴턴 반복법을 사용하여 고려하였다. 해석 결과는 실험값과 타 전산해석 결과와 비교하여 일치되는 결과를 보였다. 본 기법은 비틀림 또는 조종면을 갖는 어떠한 날개에도 적용이 가능하며 또한 날개와 날개의 상호 작용이 있을 때의 실속 특성도 예측 가능하다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.13-22
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• 2008

다공성 시스템 내부 동결체의 생성과 성장은 온도경사와 화학적 에너지뿐만 아니라 열 물리학적 영향과 이동 물질에 의해서도 영향을 받는다. 더욱이 융해 화학물질의 확산율은 반복적인 동경융해 환경 하에서 매우 높은 값을 나타낸다. 결과적으로 콘크리트구조물의 열화는 해양환경과, 높은 고도 및 북쪽 지방에서 특히 크게 발생된다. 그러나 균열 성장과 누적된 손상에 의한 열화를 동반한 동결융해의 특성은 실험을 통해서 추정하기가 곤란하다. 이러한 손상을 예측하기 위해서 응답면기법 (RSM)을 이용한 회귀분석법을 사용하였다. 콘크리트구조물에서 반복되는 동결융해로 인한 열화의 주요 변수인 물-시멘트비, 연행공기, 동결융해의 반복 횟수 등은 응답면기법의 한계상태방정식을 구성하는데 중요한 입력 변수로 사용되었다. 누적변형률, 상대동탄성계수, 또는 등가 소성변형과 같은 주요한 열화 변수에 대한 회귀방정식은 열화된 구조물의 성능을 평가할 수 있다. 300번의 동결융해 반복 후의 상대동탄성계수와 잔류변형의 결과는 실험 결과와 매우 유사한 경향을 나타내었다. 응답면기법의 결과는 설계 시 한계값에 대한 초과 확률을 예측하는데 사용되어질 수 있다. 그러므로 개발된 예측 기법을 활용하여 반복적인 동결융해에 의해서 누적 손상을 받는 콘크리트구조물의 생애주기 관리에 사용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권12호
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• pp.674-684
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• 2001

본 논문에서는 액세스 패턴의 반복성을 이용하여 비교적 적은 메모리 공간을 사용하는 SIC (SiZe-Interval-Count) 선반입 기법을 제안한다. 최근에 연구되어진 지식기반의 선반입 기법은 응용프로그램의 액세스를 예측하여 정확한 선반입을 수행하는 기법이다. 이들 기법은 응용프로그램의 액세스 패턴을 기록하고, 기록된 액세스 패턴정보를 이용하여 다음에 요청될 블록을 예측하게 된다. 하지만 이 기법은 많은 메모리 공간의 사용을 필요로 한다. 따라서 제안된 선반입 기법에서는 "SIC 액세스 패턴 정보"를 이용하여 반복적인 액세스 패턴을 효율적으로 저장하고, 이를 이용하여 응용프로그램의 다음에 요청될 블록을 정확하게 예측한다. 본 논문의 선반입 기법은 일반 파일시스템에 비해 최고 40%의 응답속도 향상을 가져오며, 기존의 지식기반 선반입 기법에 비해 뛰어난 메모리 효율성을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.387-387
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• 2022

기존 홍수기시 댐 운영은 예측 강우와 실시간 관측 강우를 이용하여 댐 운영 모형을 수행하며, 예측 결과에 따라 의사결정 및 댐 운영을 실시하게 된다. 하지만 이 과정에서 반복적인 분석이 필요하며, 댐 운영 모형 수행자의 경험에 따라 예측 결과가 달라져서 반복작업에 대한 자동화, 모형 수행자에 따라 달라지지 않는 예측 결과의 일반화가 필요한 상황이다. 이에 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용하여, 다양한 강우 상황에 따른 자동 예측 및 모형 결과의 일반화를 구현하고자 하였다. 이를 위해 수자원 분야에 적용된 국내외 129개 연구논문에서 사용된 딥러닝 기법의 활용성을 분석하였으며, 다양한 수자원 분야 AI 적용 사례 중에서 댐 운영 예측 모형에 적용한 사례는 없었지만 유사한 분야로는 장기 저수지 운영 예측과 댐 상·하류 수위, 유량 예측이 있었다. 수자원의 시계열 자료 활용을 위해서는 Long-Short Term Memory(LSTM) 기법의 적용 활용성이 높은 것으로 분석되었다. 댐 운영 모형에서 AI 적용은 2개 분야에서 진행하였다. 기존 강우관측소의 관측 강우를 활용하여 강우의 패턴분석을 수행하는 과정과, 강우에서 댐 유입량 산정시 매개변수 최적화 분야에 적용하였다. 강우 패턴분석에서는 유사한 표본끼리 묶음을 생성하는 K-means 클러스터링 알고리즘과 시계열 데이터의 유사도 분석 방법인 Dynamic Time Warping을 결합하여 적용하였다. 강우 패턴분석을 통해서 지점별로 월별, 태풍 및 장마기간에 가장 많이 관측되었던 강우 패턴을 제시하며, 이를 모형에서 직접적으로 활용할 수 있도록 구성하였다. 강우에서 댐 유입량을 산정시 활용되는 매개변수 최적화를 위해서는 3층의 Multi-Layer LSTM 기법과 경사하강법을 적용하였다. 매개변수 최적화에 적용되는 매개변수는 중권역별 8개이며, 매개변수 최적화 과정을 통해 산정되는 결과물은 실측값과 오차가 제일 적은 유량(유입량)이 된다. 댐 운영 모형에 AI 기법을 적용한 결과 기존 반복작업에 대한 자동화는 이뤘으며, 댐 운영에 따른 상·하류 제약사항 표출 기능을 추가하여 의사결정에 소요되는 시간도 많이 줄일 수 있었다. 하지만, 매개변수 최적화 부분에서 기존 댐운영 모형에 적용되어 있는 고전적인 매개변수 추정기법보다 추정시간이 오래 소요되며, 매개변수 추정결과의 일반화가 이뤄지지 않아 이 부분에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.355-363
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• 2011

분산 비디오 부호화기법(DVC: Distributed Video Coding)의 성능을 개선하기 위한 한 가지의 방법으로서 보조정보에 대한 반복적인 보정기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 반복적인 보정기법으로서 복원 레벨과 보조정보 사이의 관계를 이용한 기법 또는, 움직임 벡터의 필터링에 기초한 보정기법이 제시하고 있으나 성능 개선은 제한적이다. 기존 방식들의 성능 제한을 극복하기 위해, 본 논문에서는, 먼저, 초기의 보조정보 생성 시에 블록별 비용을 측정하여 적응적 움직임 보상을 수행한다. 그리고 수신되는 비트 플레인 정보를 이용하여 블록별 적응적 예측 모드를 사용함으로써 비대칭적인 물체의 움직임 보상에 효과적인 반복적인 보정기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 보정기법을 사용함으로써 최대 0.2 dB이상의 성능을 개선함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.158-160
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• 2013

링크 예측 기법은 소셜 네트워크 분석 중 한 방법으로서 그래프 내에서 추가적으로 발생하는 링크를 어떻게 예측하여 네트워크에 추가하는 가에 대한 문제이며 소셜 네트워크의 친구 추천 서비스, 상관 관계 분석, 테러리스트 네트워크 모니터링 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 그러나 데이터가 대용량화 됨에 따라 모든 데이터를 메모리에 적재하지 못하거나 최단경로 알고리즘의 반복 수행 등 많은 수행시간을 요구하기 때문에 분산 처리 환경이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 프리겔 기반의 모든 노드들 간의 최단경로를 찾는 알고리즘의 반복 수행을 제거하여 수행속도를 향상시킨다. 다양한 데이터 셋에 따른 수행 시간을 측정하여 제안하는 기법의 우수성을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제28권9호
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• pp.461-468
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• 2001

공유가상메모리 시스템은 적은 비용으로 고성능 계산 능력을 제공하지만, 메모리 접근 지연 시간이 길다는 문제점이 있다. 일반적으로 이 지연시간은 공유데이터에 대한 반복적인 무효화 작업에 의해 일어난다. 고유 데이터들은 동기화를 통해서 접근되고 쓰레드를 반복적 패턴에 의해 동기화 되기 때문에, 반복성에 기반한 선인출 기법은 메모리 지연시간을 효과적으로 줄일수 있다. 본 논문에서는 동기화 변수별로 접근 기록을 분석해서 미래의 메모리 접근을 예측하는 선인출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 8노드 클러스터상에서 SPLASH-2 응용들을 실행시켜 성능을 측정하였다. 그 결과, 제안하는 기법이 34%~45%정도의 메모리 접근 지연시간을 감소할수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.41-41
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• 2018

하천과 저수지의 수질을 예측하고 관리하는데 수리 수질예측모형이 널리 활용되고 있다. 수질예측모형은 유역이나 수체 내의 오염물질 이동경로나 농도를 수치해석 방법으로 계산하여 사용자가 필요로 하는 지점과 시점에서의 수질자료 생산하는데 활용되고 있다. 수질예측모형은 검 보정을 통해 정확도를 확보하며, 정확도의 확보를 위해서는 높은 수준의 전문성을 필요로 한다. 특히 시행착오법으로 모형을 보정하는 경우 많은 시간과 노력을 필요로 하게 되며, 보정계수를 과대 혹은 과소로 모형에 적용하는 오류를 범하기 쉽고 모델러의 주관이 관여되기 쉽다. 그래서 본 연구에서는 CE-QUAL-W2모형의 조류항목에 대한 모형 보정을 위하여 Chl-a와 남조류세포수에서 주로 활용되고 있는 보정계수에 대한 민감도 분석 결과를 토대로 매개변수별 모의결과 변화율을 산정하였으며, 시기적 경향성을 재현하기 위해 Ensemble-Bagging 기법과 머신 러닝 기법을 적용하여 모형 구동횟수를 최소화 할 수 있는 방법으로 구성하였다. Chl-a를 보정하기 위한 매개변수는 9개를 선정하였으며, 규조류, 남조류, 녹조류에 총 27개 매개 변수를 민감도 분석으로 도출 한 후 예상 변화율 대비 이벤트별 모의치와 실측치 간 %difference가 유사하도록 매개변수를 조정하였다. 또한 각 이벤트 조합의 매개변수 빈도수와 매개변수별 예상변화율, 시기적 조류특성을 고려하여 가중치를 도출하였으며, 1회 보정에 맞춰 Chl-a 모델 실행결과를 %difference로 평가한 후 "good"등급을 만족할 때까지 반복 적용하였다. 남조류세포수의 경우 Chl-a에 맞춰 매개변수 최적화 이후 남조류세포수 농도를 세포수로 환산하기 위한 CACEL에 대해 머신러닝 기법을 적용하였으며, CACEL 추정변화율 회귀식에 따라 평가 한 후 %difference "good"등급 이상을 만족할 때까지 반복 수행하는 방법을 적용하였다. 본 연구에서는 수질예측모형의 정확도를 확보하기 위하여 최적화 기법을 적용하였으며, 이를 통해 모형을 보정하는 과정에서 요구되는 시간과 노력을 줄일 수 있도록 하였으며, Ensemble기법과 머신러닝 기법을 적용하여 모형보정계수 적용에 객관성을 확보할 수 있도록 하였다.

• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.61-69
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• 2015

이 연구에서는 국내 총 화물물동량에 대한 5개 계량경제모형들의 예측정확도를 비교한다. 적용된 5개 모형은 통상최소자승모형, 부분조정모형, 축소된 자기회귀분포시차모형, 벡터자기회귀 모형, 시간변동계수모형이다. 모형의 추정과 예측은 1970-2011년 동안의 연간 국내 화물물동량 자료와 광공업생산지수를 이용하여 수행되었다. 5개 모형은 반복적인 예측방법을 이용하여 1년 후, 3년 후, 5년 후 예측성능이 비교되었다. 추가적으로 장래변동성의 크기에 따라 두 예측기간으로 나누어 예측정확도를 비교하였고, 결과적으로 시간변동계수모형은 변동을 갖는 예측기간에 대해서 가장 높은 정확도를, 반면에 벡터자기회귀 모형은 점진적인 변화를 갖는 예측기간에 대해서 다른 모형에 비해 우수한 성능을 보여주는 것으로 분석되었다.