• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.97-105
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• 2007

수문학적 토양유형은 복잡하게 세분되어 있는 토양의 종류를 수문학적인 목적에 따라 단순화하기 위해 만든 것으로 미농무성 토양보전국에서 고안한 개념이다. 우리나라 토양을 이 방법으로 구분하고자 하는 몇번의 시도가 있으며 그 중 대표적인 것이 정 등(1995)이 분류한 수문학적 토양군이다. 이는 토양의 침투 투수특성에 대한 실측자료가 부족한 우리나라의 실정을 감안하여 토성속(textural family), 배수등급(drainage class), 불투수층(impermeable layer), 투수성(permeability)의 네가지 토양특성을 분류특성으로 하여 각각에 1-4점 범위로 점수를 매긴 후 합산한 점수를 기준으로 수문학적 토양유형을 분류하는 것이다. 최근에는 토양의 한계침투속도에 따라 수문학적 토양유형을 분류하고자 하는 시도가 있으며 본 논문에서는 새로운 방법으로 분류할 때 기존의 방법과 어떠한 차이가 있는지 비교하고자 하였다. 정 등(1995)의 분류방법은 개념상 몇가지 문제점을 안고 있다. 먼저 토양의 수리특성은 같은 토성속이라 하여도 토양생성 과정과 토지이용 방법에 따라 그 차이가 매우 큼에도 불구하고 이에 대해 고려하지 못하였으며 다음으로 지표유거가 많아 배수가 양호한 토양의 강우 유출을 과소평가한다. 또한 얕은 토심에 존재하는 불투수층이 존재하는 경우 토양의 수리특성에 관계없이 적은 양의 강우에도 유출이 발생하므로 별도의 제한인자로 간주하여야 한다. 토양의 한계 침투속도를 이용한 분류방법은 이러한 문제점을 상당 부분 개선할 수 있다. 토양의 한계침투속도를 산정하기 위해 현장에서 지표 한계침투속도와 투수속도를 측정하였으며 이 자료를 확장하여 해석하기 위해 입자특성을 이용한 Pedo Transfer Function을 개발하였다. 토심 50 cm 포화시 토양 투수성을 한계 침투속도로 가정하였으며 50 cm 이내에 암반층과 지하수위가 존재할 경우 투수성에 관계없이 D유형으로 분류하였다. 새로운 방법으로 분류한 결과 기존의 분류와 몇가지 차이점이 발견되었다. 가장 큰 차이는 대부분의 논토양이 느린 한계침투속도의 영향으로 D유형에 속한 것이다. 산림토양과 밭토양은 기존 방법과 마찬가지로 A, B유형이 많았으며 암반층을 고려하기 전에는 기존 분류에 비해 강우 유출 가능성이 적은 쪽으로 평가되었다. 그러나 암반층이 존재하는 토양을 고려한 결과 A 또는 B 유형에 속하던 상당수의 산림토양이 새로운 분류에서 D유형으로 분류되었다. 지표 유거가 많아 배수등급이 매우양호로 분류되던 토양은 정 등(1995)의 분류와 비교하여 대부분 강우 유출 가능성이 큰 쪽으로 조정되었다. 새로운 수문학적 토양유형을 이용할 경우 낮은 토심에서 암반층이 발견되는 산림토양이 분포한 유역이나 산림, 밭 등에 식질 토양이 많이 분포하는 유역에서는 기존의 방법을 이용하는 것보다 강우 유출량이 높게 평가될 것으로 판단된다. 앞으로 강우 유출량 실측자료와의 비교를 통해 지속적인 보정을 하여야 할 것이며 특히 불투수층의 존재시 일괄적으로 D유형으로 분류된 토양의 경우 깊이에 따라 C 또는 D 유형으로 세분하여 조정할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1197-1204
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• 2008

강원도 남부(영월)와 충북 제천, 단양 등지에 널리 분포하는 석회암에서 유래된 토양은 점토 및 철분함량이 많은 식질계 토양이며 pH와 염기포화도(Base Saturation)가 높은 붉은색 토양이다. 이 토양은 식양질과 식질 등의 세립(細粒)질로만 구성이 되어 있고 자갈이 있는 토양으로 분류된다. 따라서, 토양의 침투 및 투수속도가 우리나라 토양의 주 모재인 화강암이나 화강편마암 유래 토양과는 다른 양상을 보인다. 본 연구는 세립질 특성을 보이는 석회암 유래 토양의 지표면에서의 침투속도와 토양층위별 투수속도를 측정해 복잡하게 세분되어 있는 토양의 종류를 수문학적인 목적에 따라 단순화하기 위해 만든 수문학적 토양유형을 분류하고자 하였다. 실험을 위해 이용된 토양은 과림, 모산, 장성, 마지, 안미, 평안통의 6개 토양이었고 장력 침투계(Disc tension infiltrometer)와 투수속도 측정계(Guelph permeameter)로 침투 및 투수속도를 측정했다. 현장측정 이후 추정식의 개발을 위해 토양층위별로 시료를 채취하여 실험실조건에서 입도분포, 유기물함량을 측정했다. 토양통별 침투 및 투수속도를 측정한 결과는 유기물 층이 존재하는 과림통은 공극이 많고 토층 내에 나무 및 식물뿌리가 존재해 전체적으로 침투 및 투수속도가 빠른 특성을 보여 수문유형을 A로 분류되었다. 모산통은 토층 내에 자갈함량이 아주 높고 투수속도가 다른 토양에 비해 월등히 빠른 특성을 나타냈으나 50cm이내에서 암반층이 존재하는 관계로 수문유형이 C로 분류되었다. 토층이 깊지 않은 장성통은 토층 내에 나무 및 식물뿌리가 많고 암석노출지가 존재해 침투속도가 빠름에도 불구하고 C 수문유형으로 분류됐다. 자갈이나 잔돌이 많은 마지통은 잔자갈이 존재하고 침투나 투수속도가 빠른 편으로 A유형이었다. 논으로 사용되는 안미통은 다른 석회암 유래토양에 비해 토층이 깊은 편이며 석회암 충적층에서 유래된 토양으로 선상지 및 곡간지에 분포한다. 관개된 상태에서 로타리 작업에 의해 표토의 특성이 교란되는 논으로 이용되는 특성 때문에 침투 및 투수속도는 느려 C유형으로 분류됐다. 잔돌이 존재하는 평안통은 석회암 붕적, 퇴적층으로부터 유래된 토양으로 산록경사지 및 선상단구에 분포하며 표토층인 A층에서 중입상구조를 보이며 공극이 많고 작물뿌리가 매우 많아 침투속도는 빠르나 B층에서는 점토 함량이 감소했다 증가하면서 토성이 급격히 바뀌는 특성을 나타내 투수속도는 느린 값을 보였으나 수분학적 토양유형은 B유형으로 분류됐다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.37-42
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• 2005

Remote seismic tomography is regarded as one of the most valuable geophysical technique for the estimation of the rock mass classification in the tunnel area where hard data information such as drill logs are absent. But the results of rock mass classification based on the remote seismic tomography tend to be overestimated in practice. In this study, we propose the effective method to implement the seismic reference velocity ratio based on semblance for the improvement of rock mass classification. Also, to verify its feasibility, proposed technique was tested by using the real field data.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.6 s.84
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• pp.7-18
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• 2005

Currently, design speed selection is chosen by highway function, terrain type and area type. But some standards in classifing highway function let designer decide design speed in an arbitrary manner and too rough a highway function classification system leads to a road function which can not reflect road design, and some ambiguity of terrain type leads to a road which can not reflect land use pattern. Highway design based on traffic volume level without considering area type can result high construction cost. This research paper provides new highway design standards which are based on the refinement of highway design speed selection procedure. The new design speed is summarized to be determined by a more detailed highway function, terrain type, and area type that were made considering South Korean characteristics. The new highway function is established by adopting highway function reclassification and design volumes and rural town center reclassification and new design standards for terrain type selection are developed in this research by analyzing South Korean GIS Data Base obtained over the national government offices.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1369-1370
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• 2015

본 논문에서는 얼굴 인식을 위하여 인공 신경망의 일종인 Extreme Learning Machine의 학습 알고리즘을 기반으로 하여 지능형 알고리즘인 퍼지 집합 이론을 이용하여 주변 노이즈에 매우 강한 특성을 보이며 학습 속도가 매우 빠른 새로운 패턴 분류기를 제안한다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 기존 신경회로망의 학습 속도에 비해 매우 빠른 학습 속도를 보이며, 패턴 분류기의 일반화 성능이 우수하다고 알려진 Extreme Learning Machine의 특성을 퍼지 집합 이론과 결합하여 퍼지 패턴 분류기의 일반화 성능을 개선하였다. 제안된 퍼지 패턴 분류기는 얼굴 인식 데이터를 이용하여 성능을 평가 하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2003.08a
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• pp.65-72
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• 2003

kNN 기법은 높은 자동분류 성능을 보여주지만 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 입력문서의 대표용어 w개를 선정하고 이를 포함한 학습문서만으로 학습집단을 축소함으로써 자동분류 속도를 향상시키는 kw_kNN을 제안하였다. 실험 결과 대표 용어를 5개 사용할 경우에는 kNN 대비 문서간 비교횟수를 평균 18.4%로 축소할 수 있었다. 그러면서도 성능저하를 최소화하여 매크로 평균 F1 척도면에서는 차이가 없고 마이크로 평균정확률 면에서는 약 l∼2% 포인트 이내로 kNN 기법의 성능에 근접한 결과를 얻었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.50 no.3
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• pp.522-526
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• 2012

New experimental method to measure solid descending velocity in a vertical downcomer was presented and effects of downcomer diameter and particle properties on descending velocities for Geldart group A, B, and D particle have been measured and investigated. The effect of initial solid inventory on solid descending velocity was negligible. However, solid flow rate, solid circulation rate and solid descending velocity increased as the downcomer diameter increased. Moreover, solid descending velocity increased linearly as the downcomer diameter increased and showed distinguishable trend for Geldart group D particle from Geldart group A and B particles. Empirical correlations of solid descending velocity for Geldart group D and Geldart group A and B particles have been derived based on the measured values. The correlations could predict well the solid descending velocities.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.517-525
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• 1999

In this paper, we propose efficient total recognition system of handwritten and printed numerals for reducing the classification time. The proposed system consists of two-step neuroclassifier : Printed numerals classifier and handwritten numerals classifier. In the proposed scheme, the printed numerals classifier classifies the printed numerals rapidly with single MLP neural network by low-order feature vector and rejects handwritten numerals. The handwritten numerals classifier classifies the handwritten numerals which is rejected in printed numerals classifier with modularized cluster neural network by complex feature vector. In order to verify the performance of the proposed method,handwritten numerals database of NIST and printed numerals database which include various fonts are used in the experiments. In case of using the proposed classifier, the overall classification time was reduced by 49.1% - 65.5% in comparison of the existent handwritten classifier.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.79-82
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• 2010

본 논문에서는 항공 라이다 데이터로부터 지형의 유형을 분류하는 과정에서 지형적 특성에 따라 분류에 사용하는 판정 윈도우의 크기를 가변적으로 조정하여 적용시키는 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법을 제안하였다. 또한 실험을 통하여 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법의 시간효율과 정확도를 분석하였다. 실험 결과에 따르면 제안된 가변형 판정 윈도우를 이용한 지형 분류 기법은 지형 분류에 사용되는 판정 윈도우의 개수를 줄여 지형 분류의 속도를 향상시켰기 때문에 빠른 분류 속도가 필요한 재해 피해 현황을 파악하기 위한 시스템에 적용 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.4
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• pp.57-63
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• 2010

The damping parameter of Levenberg-Marquardt algorithm switches between error backpropagation and Gauss-Newton learning and affects learning speed. Fixing the damping parameter induces some oscillation of error and decreases learning speed. Therefore, we propose the way of a variable damping parameter with referring to the alternation of error. The proposed method makes the damping parameter increase if error rate is large and makes it decrease if error rate is small. This method so plays the role of momentum that it can improve learning speed. We tested both iris recognition and wine recognition for this paper. We found out that this method improved learning speed in 67% cases on iris recognition and in 78% cases on wine recognition. It was also showed that the oscillation of error by the proposed way was less than those of other algorithms.