• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.77-84
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• 2021

이 연구에서는 속채움 콘크리트와 길이방향 철근으로 보강된 PHC 파일에 대한 휨실험을 수행하였으며, 실험의 주요 변수는 길이 방향 철근비와 PHC 파일 중공 내부 표면에 형성된 슬러지 유무로 설정하였다. 총 6개의 PHC 파일 실험체를 제작하였으며, 실험체들의 파괴모드, 균열패턴, 단면내 길이방향 변형률 분포, PHC 파일과 속채움 콘크리트 사이에 발생된 단부 슬립을 상세히 계측하고 분석하였다. 실험결과, 길이방향 철근비가 증가할수록 휨 강성 및 강도가 증가하는 것으로 나타났으며, PHC 파일 내부 표면에 형성된 슬러지는 실험체의 휨성능에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 실험적 연구와 더불어 이 연구에서는 변형률 적합조건, PHC 파일과 속채움 콘크리트 단면내 변형률 및 응력 분포를 고려한 비선형 휨해석 모델을 제안하였으며, 해석결과를 실험결과와 비교하여 제안모델의 합리성을 검증하였다. 그 결과, 제안모델은 속채움 콘크리트와 길이방향 철근으로 보강된 PHC 파일의 휨거동을 매우 우수한 정확도로 평가하는 것으로 나타났다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.113-126
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• 2021

미래 에너지 소비 패턴은 신재생 에너지 등의 분산 전원의 증가와 프로슈머의 탄생 등으로 현재와는 크게 다른 양상을 보일 것이다. 이에 따라서 전력망 전체의 안정성 및 소비 효율을 고려한 적절한 생산 및 공급 계획 수립의 방향성 역시 지금과는 상이할 것으로 예측할 수 있다. 본 논문은 앞으로 발생할 수 있는 여러 환경에 직면하였을 때 새로운 운영 전략을 시험할 수 있는 시뮬레이션 모델을 제안한다. 제안된 모델을 통해서 에너지 저장 장치, 에너지 분산자원과 같은 새로운 개념이 다량 추가될 미래 스마트 그리드(Smart Grid) 환경에서 소비되고 공급되는 전력을 모의하고 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 특히, 그리드에 존재하는 각 요인(Agent)별 의사결정을 모델링할 수 있는 ABM(Agent-Based Model) 방법론 중 DEVS 형식론을 이용하여 복잡한 시스템을 구조적으로 모델링하고, 여러 요인들을 그리드에 쉽게 추가할 수 있도록 하였다. 본 시뮬레이션 모델은 현 상황에서 주어진 데이터셋을 이용하여 검증하였고, 추가로 스마트 그리드의 주요 요소 중 하나인 에너지 저장 장치(ESS)를 본 모델에 간단하게 추가함으로써 시나리오 분석을 시행하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.658-667
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• 2021

본 연구는 계몽주의 시대에 프랑스 문법서에서 기술한 다양한 운율을 현대 음성학적 관점에서 분석하고 국제음성기호의 효시가 된 도상표기법을 소개하는 것을 목적으로 한다. 세 권의 문법서와 한 권의 표기법 서적을 비교·분석하여 운율 구조를 음성학적으로 재구성하는 연구방법을 도입하였다. 당시에는 규칙성이 있는 운율악센트와 의미적·화용적 맥락에서 발생하는 웅변악센트로 악센트를 분류하여 분석을 시도한 점이 대표적이다. 운율악센트는 억양과 관계가 있으며, 웅변악센트는 억양과 세기가 중요한 운율 자질이다. 여러 문법학자에 의하여 공통적으로 관찰된 현상은 단어의 말음절 장음화이다. 현대프랑스어 악센트의 중요한 특징인 말음절 장음화는 18세기에 자리 잡은 것으로 추정할 수 있다. 다만 억양을 악센트와 동일시하는 관습 때문에 말음절 장음화를 악센트로 보지 않고 단순히 음량의 패턴으로 간주한 것으로 보인다. 또한, 억양을 통한 악센트에 관한 기술이 이전 세기의 일반이성문법학자보다 덜 정교함을 보여주었다. 운율악센트의 위치를 정확히 명시하지 않은 점, 웅변악센트에 음의 고저와 세기가 어떻게 결합되는지에 대한 설명이 부재한 점이 대표적이다. 18세기의 문법가들이 운율에 관하여 기술한 내용을 분석하면 당시의 운율 현상은 전반적으로 오늘날의 프랑스어 운율 현상과 유사하다. 현대 음성학적 관점에서 보면 말음절 장음화가 프랑스어 악센트의 중요한 특성으로 자리 잡은 시기가 바로 18세기인 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.55-65
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• 2021

코로나 19가 국내에서 2020년 1월 첫 확진자가 발생하며 현재까지 pandemic 상황이 지속하고 있다. 전례 없는 상황에 코로나 19는 교통 분야에도 영향을 끼쳤으며 시민들의 생활패턴변화로 교통량의 변화 및 대중교통 이용변화에 적절한 대응 방안이 존재하지 않았다. 현재 각 지자체에서는 pandemic 상황에 대한 질병 대책 방안은 별도로 수립하고 있지 않다. 향후 교통분야 질병 대책 방안 수립을 위해 교통량 및 대중교통 이용 건수를 분석하였으며 예측모형 개발을 위해 코로나 19 현황과 상관도 분석을 수행하였다. 분석 결과 교통량은 감소하였지만 개인 교통수단의 증가로 교통량 감소량은 대중교통 이용 건수에 비해 감소율이 낮다. 또한 대중교통 이용 현황은 초기에는 확진자 수에 영향을 받았지만 시간이 지남에 따라 확진자 수 보다는 사망자 수와 치명률에 더욱 민감하게 반응하는 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1395-1406
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• 2022

본 연구는 대구 국채보상운동기념 공원 일대를 대상으로 수목이 주변 흐름과 기온에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위하여, 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델에 수목의 항력 효과와 냉각 효과를 반영하였고 현장 측정 결과와 비교하였다. 기상 유입 경계 조건은 기상청 국지예보모델(local data assimilation and prediction system, LDAPS) 자료를 사용하였다. 수목 유무에 따른 대기 흐름과 기온 분포를 조사하기 위하여, 수목이 존재하는 현재 상태와 수목이 존재하지 않는다고 가정한 상황에 대하여 수치 실험을 수행하였다. 수목이 없는 경우, 공원 내부에서는 장애물 영향이 작아 강한 풍속과 단조로운 흐름이 형성되었다. 기온은 풍속에 반비례하여 풍속이 강한(약한) 지역에서는 낮게(높게) 모의되었다. 반면, 수목이 존재하는 경우, 수목 항력(냉각) 효과는 식재 밀도가 높은 공원 내부의 풍속(기온)을 40 (5)% 이상 감소시켰고 공원 외부 지역까지 영향을 미쳤다. 또한 공원 내부에는 매우 복잡한 흐름이 형성된다. 도로변 근처에서도 가로수에 의해 풍속과 기온이 전체적으로 감소하지만, 수목에 의한 흐름 패턴 변화로 인해 오히려 풍속과 기온이 증가하는 지역도 발생했다. 수목 냉각 효과에 의한 기온 감소는 주간에는 4-6%였지만, 야간에는 1% 미만으로 미비했다. 수목 항력 효과에 의한 풍속 감소는 주·야간 모두 40% 이상 크게 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1407-1422
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• 2022

본 연구는 분류(classification)기반 딥러닝 모델(deep learning model)인 Inception과 SENet을 결합한 SE-Inception을 활용하여 수종분류를 수행하고 분류정확도를 평가하였다. 데이터세트의 입력 이미지는 Worldview-3와 GeoEye-1 영상을 활용하였으며, 입력 이미지의 크기는 10 × 10 m, 30 × 30 m, 50 × 50 m로 분할하여 수종 분류정확도를 비교·평가하였다. 라벨(label)자료는 분할된 영상을 시각적으로 해석하여 5개의 수종(소나무, 잣나무, 낙엽송, 전나무, 참나무류)으로 구분한 후, 수동으로 라벨링 작업을 수행하였다. 데이터세트는 총 2,429개의 이미지를 구축하였으며, 그중약 85%는 학습자료로, 약 15%는 검증자료로 활용하였다. 딥러닝 모델을 활용한 수종분류 결과, Worldview-3 영상을 활용하였을 때 최대 약 78%의 전체 정확도를 달성하였으며, GeoEye-1영상을 활용할 때 최대 약 84%의 정확도를 보여 수종분류에 우수한 성능을 보였다. 특히, 참나무류는 입력 이미지크기에 관계없이 F₁은 약 85% 이상의 높은 정확도를 보였으나, 소나무, 잣나무와 같이 분광특성이 유사한 수종은 오분류가 다수 발생하였다. 특정 수종에서 위성영상의 분광정보 만으로는 특징량 추출에 한계가 있을 수 있으며, 식생지수, Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) 등 다양한 패턴정보가 포함된 이미지를 활용한다면 분류 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.49-70
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• 2022

해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권2호
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• pp.201-210
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• 2022

비타민 A는 필수 미량영양소로써, 시력, 생식, 성장과 발생, 세포 분화 등의 다양한 체내 정상 기능 유지에 필요하다. 선행연구들을 통해서 비타민 A는 감염, 면역저하, 암 등에서 치료적 효과를 가진다고 보고되었다. 본 논문은 2020 한국인 영양소 섭취기준에서 비타민 A의 제정과 개정 근거 기준에 대해 설명하고, 단위변경에 따른 문제점과 향후 2025 한국인 영양소 섭취기준 설정을 위한 제안에 대해 논의하였다. 2020 한국인 영양소 섭취기준에서는 2015 한국인 영양소 섭취기준 대비 표준체중의 변경에 따라 비타민 A의 한국인 영양소 섭취기준에 성별, 연령별 약간의 개정이 있었다. 2015 한국인 영양소 섭취기준에서부터 비타민 A의 단위가 RE에서 RAE로 변경되면서 카로티노이드의 비타민 A 활성도는 절반으로 감소되었다. 한국인의 비타민 A 주요 공급원은 식물성 식품이므로 한국인의 비타민 A 섭취량은 불량하게 평가되고 있는 문제점이 나타나고 있다. 국민건강영양조사의 비타민 A 섭취분석에는 레티놀과 베타-카로틴만이 포함되어 있다. 따라서, 추후에는 다른 형태의 비타민 A 전구체인 알파-카로틴, 베타-크립토잔틴과 등의 카로티노이드들의 함량도 포함되어야 할 것이다. 또한, 계절 차이가 뚜렷한 우리나라의 특성에 맞는 비타민 A의 함량 분석방법이 필요하다. 보다 더 정확한 한국인 영양소 섭취기준 설정을 위해서는 연령과 성별에 따른 데이터와 기초 미량영양소 상태, 비만도, 식이 패턴 등과 같은 다양한 요소들에 대한 고려가 필요하다고 사료된다. 무엇보다 비타민 A의 공급이 제한적인 식물성 식품에서도 비타민 A섭취가 가능한 다양한 급원식품을 찾고, 동물성 식품으로부터의 비타민 A의 섭취를 증가시킬 수 있는 방법의 모색도 요구된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.87-94
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• 2022

최근 정보통신 인프라의 발달로 인터넷접속 디바이스가 급속하게 늘어나고 있는 실정이다. 스마트폰, 노트북, 컴퓨터, IoT디바이스까지 인터넷접속을 통하여 정보통신서비스를 받고 있는 것이다. 디바이스 운영환경이 대부분이 웹(WEB)으로 이루어져 있는 관계로 웹쉘을 이용한 웹사이버 공격에 취약하다. 웹쉘이 웹 서버에 업로드 될 경우 웹 서버의 제어가 손쉽게 이루어 질 수 있어서 공격빈도가 높은 것으로 확인된다. 웹쉘로 인한 피해가 많이 발생하면서 각 기업에서는 침입차단시스템, 방화벽, 웹방화벽등 다양한 보안장비로 공격에 대응하고 있지만, 현재 출시되는 대부분의 웹쉘 대응 장비는 패턴 기반으로 탐지가 이루어지기 때문에 웹쉘 변종에 있어서는 탐지가 어려우며 이런 특성으로 웹쉘 공격의 예방 및 대처하기 위해서는 기존의 체계와 보안소프트웨어만 가지고 대응 하기에는 힘든 상황이 현실이다. 이에 인공지능 머신러닝 과 딥러닝기법을 활용하여 알려지지 않은 웹쉘을 사전에 탐지하는 등 신규 사이버 공격에 대하여 대처 할 수 있는 인공지능 머신러닝 기반의 웹쉘 수집 및 분석을 통하여 자동화된 웹쉘 방어시스템에 대하여 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 머시러닝기반 웹쉘 방어시스템 모델은 웹환경에 대한 사이버공격중의 하나인 악성 웹쉘에 대하여 수집, 분석, 탐지를 빠르게 하여,안전한 인터넷환경구축 및 운영시 필수적으로 적용이 필요한 웹정보보안 시스템 설계,구축에 많은 도움이 될 것으로 생각한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.17-27
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• 2021

유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m³/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m³/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.