• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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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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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 제7회 특별심포지움 논문집
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• pp.37-42
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• 2005

우리나라 지형 여건 상 도로나 철도의 시공에는 터널이 포함되는 경우가 많다. 이 경우 터널의 미시추 구간에 대한 암반분류 도출에는 물리탐사가 유력한 수단이 된다. 탄성파 속도에 근거한 암반분류는 터널의 계획고가 깊을 경우 지표 및 시추공을 동시에 이용하는 대심도 토모그래피 기법이 적합하나 대심도 토모그래피 결과는 현재 국내에서 적용되고 있는 암반분류 기준으로 하면 통상 실제보다 암질을 양호하게 평가하는 경향이 있다. 본 연구에서는 암반상태와 탄성파 속도와의 상관관계를 보다 합리적으로 결정하기 위한 방법의 일환으로 셈블런스에 근거한 탄성파 기준속도비를 이용하는 암반분류방법을 제안하고 아울러 현장자료를 이용하여 그의 적용성을 고찰하였다.

• 대한교통학회지
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• 제23권6호
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• pp.7-18
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• 2005

현재 우리나라의 설계속도는 도로의 기능, 지역특성, 지형에 의해 결정하도록 규정하고 있다. 그러나 도로의 기능을 구분하는 뚜렷한 기준이 없어 적정 설계속도 결정에 설계자의 주관이 개입될 여지가 많으며, 기능분류가 단순하여 설계에 반영되지 못하는 도로기능이 존재하고, 지역분류기준 또한 모호하여 주변지역의 토지이용 특성을 제대로 반영하지 못하였다. 한편 도로가 통과하는 지역의 지형적 특성을 충분히 고려치 않고 단순히 교통소통 만을 강조하여 지나치게 높은 설계속도로 설계하여 도로의 건설비가 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 지방부 도로 기능분류 및 설계속도 결정에 계획교통량 규모를 반영토록 하여 설계자의 주관적 판단소지를 줄이고 경제적 효율성을 기하였으며, 도시부 기능을 세분화하여 기능분류의 단순함과 설계에 반영되지 못하는 도로의 기능이 존재하는 문제를 해결하였다. 또한 GIS의 지형고도 데이터를 이용하여 지형을 구분하는 구체적 기준을 제시하였다. 즉 기능, 지역, 지형요소를 보다 세분하여 고려하고, 보완기준으로 계획교통량을 추가한 새로운 기능분류와 설계속도 결정기준을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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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.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2003년도 제10회 학술대회 논문집
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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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• 제50권3호
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• pp.522-526
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• 2012

수직 고체하강관에서 고체하강속도를 측정할 수 있는 편리한 실험방법을 제시하였으며 Geldart 분류 A, B, D 입자를 사용하여 수직관의 직경 및 입자특성 변화에 따른 고체하강속도를 측정 및 고찰하였다. 초기 입자 장입량 변화에 따른 고체하강속도의 변화는 크지 않았으며 고체하강관 직경이 증가함에 따라 고체흐름속도, 고체순환속도 및 고체하강속도가 증가하는 경향을 나타내었다. 특히 고체하강속도의 경우 모든 입자에 대해 하강관의 직경이 증가함에 따라 직선적으로 증가하는 경향을 나타내었으며, Geldart 분류 A 및 B 입자와 Geldart 분류 D 입자의 결과가 확실하게 구별되는 경향을 나타내었다. 측정된 고체하강속도를 바탕으로 Geldart 분류 A 및 B 입자계와 D 입자계에 대한 고체하강속도 상관식을 제시하였으며 측정값과 유사한 값을 예측할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.517-525
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• 1999

본 논문에서는 인쇄체가 대부분을 차지하는 우편물의 우편번호 분류기에 적용하기 위해 인쇄체 및 필기체를 구분하여 인쇄체는 단일 특징과 단일 신경망으로 저차 연산함으로써 빠르게 분류하고 피기체는 복합특징과 클러스터 신경망을 통한 고차연산으로 정확한 분류를 할 수 있는 속도 면에서 효율적인 신경망 분류기를 제안한다. 제안된 분류기는 인쇄체와 필기체를 구분하여 인쇄체를 분류하는 인쇄체 분류기와 여기서 기각된 필기체 숫자를 인식하는 필기체 분류기로 구성된다. 인쇄체 분류기는 망 특징 벡터를 입력의 단일 신경망 인식기로 빠르게 인쇄체 및 정확히 필기된 필기체를 분류하며그 외의 입력패턴에 대해서는 기각한다. 그리고 필기체 분류기는 4방향 특징 및 앞단에서 추출된 망 특징의 복합특징 벡터 입력으로 [11]에서 제안된 클러스터 신경망을 이용하여 정확한 분류를 할수 있도록 구성하였다. 제안된 방법의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 숫자 인식 데이터 베이스로 많이 사용되는 NIST의 필기체 숫자 데이터 베이스 및 자체적으로 구성한 인쇄체 숫자 데이터에 대해 실험하였다. 임의의 NIST 필기체 숫자 데이터 500자와 인쇄체 숫자 데이터 500자에 대해 전처리와 특징추출을 제외한 분류시간측정 결과 제안된 방법을 필기체 분류기에 사용할 경우 인쇄체와 필기체의 비율에 따라 49.1%~65.5% 향상된 속도로 분류함으로써 제안된 방법을 필기체 분류기에 적용함으로써 속도 면에서 효율적임을 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.57-63
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• 2010

Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 감쇠 파라미터는 오류역전파 학습과 Gauss-Newton 학습의 스위치 역할을 하며 학습 속도에 영향을 준다. 이런 감쇠 파라미터를 고정시키는 것은 오차 함수의 진동을 유발하고 학습 속도를 감소시킨다. 따라서 본 논문은 오차 함수의 변화 과정을 참조하여 감쇠 파라미터를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오차의 변화량이 크면 감쇠 파라미터를 크게, 오차의 변화량이 작으면 감쇠 파라미터를 작게 조정한다. 이것은 모멘텀과 유사한 역할을 하여 학습 속도를 향상시킨다. 제안된 방법의 검증을 위한 실험으로는 iris 분류 문제와 wine 분류 문제를 사용하였다. 제안된 방법은 iris 분류 문제에서는 67% 학습에서, wine 분류 문제에서는 78% 학습에서 학습 속도가 향상되었으며 기존 방법과 비교하여 오차의 진동도 적은 것을 확인할 수 있었다.