• 콘크리트학회논문집
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• 제28권1호
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• pp.75-84
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• 2016

이 연구의 목적은 삼각망 철근상세를 갖는 중실 철근콘크리트 기둥의 성능을 파악하는데 있다. 제안된 철근상세는 경제성과 합리성을 갖으며 공사기간의 단축을 가져올 수 있다. 삼각망 철근상세를 갖는 중실 철근콘크리트 기둥 실험체에 일정 축하중 하에서 횡방향 반복하중을 가하는 준정적 실험을 수행하였다. 사용된 프로그램은 철근콘크리트 구조물의 해석을 위한 RCAHEST이다. 사용된 해석기법은 조사된 실험체에 대하여 하중단계에 따라 성능을 비교적 정확하게 예측하였다. 그 결과 제안된 삼각망 철근상세는 기존 철근상세와 동등 이상의 소요성능을 보임을 확인하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권3호
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• pp.21-32
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• 1992

자유 수면하를 영각을 가지고 일정 속도로 전진하는 3차원 물체가 만드는 자유 표면 흐름에 대한 수치해를 보인다. 해를 구하기 위해 물체 표면에 Havelock 쏘오스와 법선 다이폴을, Wake 면에는 Havelock 법선 다이폴을 분포시키는 교란 속도 포텐시얼을 기저로 한 패널법을 이용하였다. Trailing Edge의 윗면과 아랫면의 압력 등가 조건을 정확히 만족시키기 위해 반복 기법을 이용한 압력 Kutta 조건을 사용하였다. 무한 유체 영역에 놓인 Ellipsoid와 사각 Wing에 대해 계산 프로그램을 검증한 후 자유 수면하에 잠수하여 전진하는 Spheroid와 스트럿에 대한 문제를 다루었다. 본 연구에서 채택한 Panel Method는 자유 표면 효과, 3차원 물체의 형상을 고려하여 물체에 작용하는 동유체력을 비교적 정확하게 예측하였으며 특히 Wake 형상은 동유체력 계산에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.359-366
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• 2020

본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.265-283
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• 2022

사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.

• 지질공학
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• 제10권2호
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• pp.52-74
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• 2000

금강유역중 상류는 선캠브리아기의 변성암류가 중.하류는 중생대의 화성암류가 주를 이루고 있다. 이 유역에서의 변성암류는 상대적으로 풍화에 강하고 화성암류는 풍화에 약하기 때문에, 상류는 심하게 만곡된 협곡을 이루고 급경사이고, 중하류로 가면서 점점 하폭은 넓어지면서 완경사를 이루며 서해로 유임된다. 특히 하류지역은 제4기 동안에 수차례의 침식과 퇴적이 반복되었고, 현재는 홍수 퇴적층이 넓게 발달되어 있다. 금강 중.하류유역 산사면에서의 침식현상을 파악하기 위하여, 현장조사와 침식율실험과 함께, GIS기법을 이용하여 소유역별로 침식율을 산정하였다. 그 결과 화강암류 분포 지역의 침식율이 가장 높은 것으로 나타났고, 조사구간 전반에 걸쳐 침식율이 비교적 높은 것으로 나왔다. 원격탐사, 측량 등을 이용하여 금강하류의 최근 11년간의 연도별 화상퇴적물의 변화를 추적한 결과 1994년에 완공된 하구언뚝의 영향으로 인한 뚜렷한 퇴적현상이 관찰되었다. 정밀하상지형도를 작성하여 퇴적율을 구한 결과, 하류에서는 최근 11년동안에 매년 약 5cm씩 퇴적이 일어난 것으로 나타났다. 강경지역에서 HEC-6 모형으로 2004년까지 하상변동을 예측한 결과, 전반적으로 하상이 상승되는 것으로 예측되었다. 공주에서 강경까지의 지역에서 많은 양의 골재채취가 이뤄지고 있음에도 불구하고 강경 하류지역에서 뚜렷한 퇴적경향이 나타나는 것으로 보아 지류유역에서의 활발한 침식현상은 금강의 하상변동에 많은 기여를 하는 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.101-114
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• 2023

유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권3호
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• pp.309-316
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• 2004

본 논문은 움직임 벡터를 보다 빠르고 정확하게 추정해나가는 탐색 방법으로 상 좌 우 3 방향을 고려한 TDS(T-Shape Diamond Search) 알고리즘을 제안하였다. 이 방법에서는 실제 움직임 벡터가 탐색 영역의 중심과 상ㆍ하 ㆍ좌 ㆍ우 방향에 집중되어 있는 특성을 이용하여 먼저 탐색 원점을 중심으로 상ㆍ하ㆍ좌ㆍ우 4 방향으로 탐색 점을 배치한 후 블록 정합을 실행한다 이들 중 정합 오차가 가장 삭은 지점을 기준점으로 상 방향으로 탐색 점을 확장하여 정합 오차를 측정해보고 기준점토다 오차가 작으면 계속 상 방향으로 확장해 나가고 그렇지 않으면 기준점을 충심으로 좌우 두 점 중 정합오차가 작은 점을 선택한다. 예측된 방향으로 위의 과정을 반복하며 움직임을 추정한다. 특히 움직임이 십자방향에 집중되는 영상의 경우 접근이 빠르고, 단계적으로 움직임 가능성이 낮은 부분을 탐색 대상에서 제외해 나감으로써 탐색이 비교적 빠르고 정확하게 이루어진다. 이 방법은 기존의 부분 최적 탐색 기법인 NTSS, DS, 그리고 HEXBS 등의 탐색법과 비교할 때 유사한 화질을 유지하면서도 탐색 점수에서는 평균 38％의 개선된 결과를 얻을 수 있었다. 특히 움직임이 적은 영상에서의 탐색 점수는 50％의 향상된 결과를 얻었다.

• 한국심리학회지:법
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• 제13권2호
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• pp.121-145
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• 2022

본 연구는 범죄 및 피해자 특성과 범죄피해 내용의 관련성을 확인하기 위하여 2010년부터 2018년까지 격년으로 수집된 전국범죄피해조사 자료에 랜덤포레스트 알고리즘을 적용하였다. 전체 자료 중 범죄피해경험이 있는 사례 및 관심 변인을 선별하여 분석자료를 구성하였으며, 총 3080건 자료의 성별, 연령(생애주기단계), 범죄유형, 가해자 면식여부, 반복피해 여부, 심리적 피해내용(우울함, 고립감, 극심한 두려움, 신체증상, 대인관계 문제, 사람을 피해 이사, 자살 충동, 자살 시도) 및 범죄피해 후 감정변화(자기보호 자신감, 자존감, 타인에 대한 신뢰감, 사법기관에 대한 신뢰감 및 사법제도와 법에 대한 존중감의 변화)를 나타내는 변인들이 분석자료에 포함되었다. 전통적 통계기법을 적용하기 어려운 자료의 특성을 고려하여, 본 연구는 범죄피해 내용(심리적 피해내용과 감정변화)을 이용하여 범죄 및 피해자 특성을 예측하기 위한 랜덤포레스트 알고리즘을 다섯 번 실행하고, VSURF 함수를 이용하여 범죄 및 피해자 특성을 잘 예측하는 범죄피해 내용 변인들을 선택하였다. 분석 결과, 범죄유형과 우울함, 극심한 두려움 및 신체증상의 관련성, 가해자 면식여부와 신체증상 및 대인관계 문제의 관련성, 반복피해 여부와 사법제도와 법에 대한 존중감 변화의 관련성이 확인되었다. 성별과 생애주기단계(청소년/성인/노인)는 각각 극심한 두려움과 자기보호 자신감 변화와 관련이 있는 것으로 확인되었으나 의미를 부여하기 위해서는 추가적 경험자료가 필요할 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 범죄피해평가제도의 실효성을 높이기 위해 전문가 교육과정에 범죄 및 피해자 특성과 범죄피해 내용에 관한 지식과 사례교육의 제공 및 면담전략과 법률지식에 관한 교육강화가 필요함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_3호
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• pp.2035-2046
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• 2021

빙하 이동속도는 빙하역학 연구에 가장 기초가 되는 관측치로 기후 변화에 따른 해수면 상승 등을 예측하는데 매우 중요한 지시자이다. 본 연구에서는 SAR 오프셋트래킹 기법을 통해 동남극 테라노바 만에 위치한 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도를 관측하였다. 이를 위하여 연구지역에 대하여 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영한 국내 KOMPSAT-5 SAR 위성영상을 획득하였다. 선행 연구를 통하여 제안한 다중변위커널을 활용한 오프셋트래킹 기법은 해상도와 정밀도를 모두 만족하는 최적의 결과를 얻는 기법이다. 하지만 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복하여 수행하기 때문에 매우 집약적인 연산 능력과 시간이 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 방법을 고안하였다. coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통하여 일반적인 오프셋트래킹 결과보다 해상도는 유지되고 정밀도는 향상(특히, 비행방향으로 약 4배)된 결과를 획득할 수 있다. 이 기법을 활용하여 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도 영상을 생성하였다. 2차원 이동속도 영상을 분석한 결과 Campbell Glacier의 지반선(grounding line)은 대략 위도 -74.56N 부근에 존재하는 것으로 관측할 수 있었다. 이 연구에서 분석된 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도(185-237 m/yr)는 1988-1989년의 흐름속도(140-240 m/yr)에 비하여 증가하였다. 그리고 2010-2012년의 흐름속도(181-268 m/yr)에 비하여 지반선 부근에서 이동속도는 유사하였지만 Campbell Glacier Tongue의 끝부분에서의 이동속도는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이는 본 연구의 연구 결과는 28일 동안 발생한 빙하의 이동속도를 연간 속도로 환산한 것이기 때문에 발생하는 오차일 가능성이 있다. 향후 정확한 비교를 위해서는 시계열적으로 자료를 확장하여 연간 속도를 정확하게 계산하는 과정이 필요할 것이다. 이 연구를 통해 최초로 국내 X-밴드 SAR 위성인 KOMPSAT-5 위성 영상을 활용하여 빙하의 2차원 이동속도를 관측하였으며, KOMPSAT-5 영상의 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 기법이 빙하의 2차원 이동속도 관측에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.281-286
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• 2003

실생활에서 해결하고자 하는 문제에 대해 수많은 feature들이 수집되어지나 그 feature들을 모두 문제 해결에 활용하는 것은 어렵다. 모든 feature들에 대한 정확한 자료의 수집이 어려우며 관련된 feature들을 모두 학습에 이용할 경우 복잡한 학습 모델이 생성되어지며 좋은 수행 결과도 얻을 수 없다. 또한 수집된 자료들 간에는 상호 관계나 계층적 관계가 존재하는데, 경험적 지식이나 통계적 방법을 이용하여 feature들간의 관계를 분석함으로써 feature의 수를 줄일 수 있다. 휴리스틱 기법은 반복적인 시행 착오와 경험을 통한 학습으로써 미래가 불확실하고 완전한 정보를 갖고 있지 못할 때, 인간의 사고 기능을 통하여 기억이나 경험을 살려, 스스로 해결방안을 모색하면서 점차로 해에 접근해 가는 방법이다. 전문가들은 경험에 의한 의견 수렴 과정을 거쳐 해당 문제 영역에 접근 가능하며, 이러한 특성을 학습에 사용될 feature의 수를 줄이는데 활용할 수 있다. 전문가들은 원시 자료들을 이용하여 새로운 feature들을 생성할 수 있다 새로이 산출된 feature들과 원시 데이터 내의 feature들을 혼합하여 학습 모델 생성에 이용한다. 본 논문에서는 휴리스틱 함수를 이용하여 학습에 사용될 feature의 수를 줄이고, 추출된 feature들을 신경망의 입력값으로 사용하는 기계 학습 모델을 제시한다. 모델의 성능 평가를 위해 프로야구 경기의 승패 예측 문제를 이용하였다. 실험 결과는 신경 회로망과 휴리스틱 모델을 단독으로 사용했을 때 보다 두 기법을 혼합한 모델이 신경 회로망의 복잡성을 감소시킬 뿐 아니라 분류(classification)의 정확성이 향상되었다.아니라 Hep G2 세포에서도 명백히 단백질의 발현을 관찰할 수 있었다. 또한, Hep G2와 COS세포 모두에서 endogenous RXR의 발현이 일어남을 확인하였고 RXR expression plasmid를 transfection시켰을 때 두 세포 모두에서 단백질의 발현이 현저하게 증가되었다. Constitutive Androstane Receptor (CAR)에 의한 CYP2B의 PBRU 활성효과를 다르게 분화된 세포에서 차이가 일어나는지를 비교하기 위하여 CAR에 의해 매개되는 PBRU의 transactivation효과를 Hep G2와 COS세포에서 조사하였다. Hep G2 세포에서는 transfection된 CAR의 발현에 의해 firefly luciferase 보고단백질의 활성이 약 12배 증가하였다. CAR 발현유전자를 15 ng transfection하였을 때 주어진 보고유전자의 양에 대하여 최대반응을 나타내었고 CYP2B1PBRU가 제거된 CYP2C1 promotor/firefly luciferase를 보고유전자로 사용하였을 때는 CAR에 의한 luciferase의 활성이 나타나지 않았다. Hep G2와는 달리, COS세포에서는 transfection된 CAR의 발현이 PBRU에 의한 firefly luciferase보고단백질의 발현에 영향을 주지 못하였다. 이러한 결과들은 분화된 세포의 종류에 따라서 constitutive androstane receptor의 CYP2BPBRU 활성효과가 다르게 나타날 수 있음을 제시할 뿐만 아니라, 간세포에서 Phenobarbital에 의한 PBRU의 활성유도에 영향을 주는 endogenous 매개 인자들 중 CAR와 RXR과는 다