• Journal of the KSME
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• v.18 no.1
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• pp.34-41
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• 1978

일반적으로 피로파괴의 사고원인으로는 무적합한 설계재질의 불량, 공작 및 기계조작의 미스등이 있다. 어떤 기계에 대한 파괴원인규명이 확실할 경우에는 그 대책도 쉽게 강구되지만, 원인규명이 불확실한 경우에는 매우 어렵게 된다. 만일 어떤 기계에 대하여 사고의 원인이 될만한 제인자들 에 대한 보완이 잘되어 있다고 하더라도 파괴가 일어 났다고 하자, 그러면 설계자는 안전설계를 하였는가또는 파괴에 대한 대책을 어떻게 강구하는게 좋을 것인가 하는 문제로서 고심하게 된다. 이러한 경우, 먼저 생각할 수 있는 것은 사용재료의 선택 및 가공 또는 열처리가 제대로 되었다 고 하더라도 피로강도에는 Scattering현상이 발생한다는 것을 고려하는 것이 좋겠다. 이러한 경우 설계자는 Scattering을 충분히 고려하여 파괴가 일어나지 않는 설계를 할 필요가 있고, 설계개선 에 따라서 미지의 Scattering을 보완할 수 있는 문제를 생각할 수 있어야 할 것이다. 그렇기 때 문에 설계자는 특히 피로강도에 관한 충분한 지식을 가지고 강도에 대한 Scattering에 대해서도 경험을 쌓고 새로운 자료 에 관심을 기울려 피로파괴방지에 노력하는 것이 좋을 것이다. 따라서 본 원고에서는 독자 제현께서 이미 알고 있으리라 믿어지는 내용을 간추려 보기로 하였고, 내용 별로 는 (1) 설계의 본찰, (2) 재료의 선택과 열처리, (3) 피로지동에 영향을 주는 열처리의 제인 지, (4) 피로파괴와 설계, (5) 안전설계, (6) 신뢰성과 안전성등에 대하여 기술하여 보겠다.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2003.03a
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• pp.228-228
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• 2003

고강성 탄소섬유는 높은 비강도 및 고 강성 특성 때문에 탄소-탄소 복합재료의 가장 우수한 강화재로 각광을 받고 있다. 이 섬유는 미세 결정립의 높은 이방성을 나타내며, 이러한 높은 흑연화 특성은 기계적, 전기적, 전기적 그리고 화학적 특성 등을 좋게한다. 이러한 모든 방면에서의 우수한 특성 때문에 항공우주 재료분야에 의심 없이 가장 우수한 재료로 고려되고 있다. 이렇게 가벼우면서 고온강도가 요구되는 재료로써 탄소재료가 이용되면서 rocket의 nozzle이나 nosecone으로의 응용에는 고온 산화가 중요한 연구주제로 대두되어 왔다. 탄소재료의 산화반응은 결정구조 인자 및 그 배열에 가장 큰 영향을 받는다고 알려져 있는데, 출발원료 및 제조 조건에 따라 그 구조 및 배열이 현격하게 달라진다. 탄소재료의 구조 해석은 주로 TEM과 XRD를 이용해 왔다. 많은 연구자들은 오래 전부터 탄소재료 연구에 TEM에서 얻은 상이 불확실하고 문제가 있다고 보고하였고, 최근 TEM 장치의 발달과 더불어 실제 구조를 얻기가 가능함을 보여주고 있다 그러나 TEM 시편은 여전히 작고 시편으로부터 얻는 정보는 불과 nm 수준이다. 따라서 일반적으로 TEM으로 얻은 정량적인 정보는 불과 특정한 점에서의 정보이기 때문에 여전히 논란의 소지가 많다. XRD는 탄소재료의 미세구조 해석을 위하여 가장 널리 이용되는 분석기기이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.437-443
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• 2001

On-line 상의 사용이 급증함에 따라 사용자의 욕구가 다양화되면서 사용자의 감성적인 욕구를 충족시켜 줄 수 있는 인터페이스의 개발과, 이를 위한 소비자의 감성구조 파악에 대한 요구가 높아지고 있다. 이와 관련하여, 감성판단의 이미지를 분석하고 이를 디자인에 응용하고자 하는 연구는 아직 미비한 상태로 사용자 집단의 특성 파악과 심리를 바탕으로 한 감성 구조의 파악에 있어 이지와 감성욕구에 관한 양자의 연구가 요구되는 실정이다. 사용자 개개인의 독특한 감성과 지시 체계의 유기적인 결합으로 이루어지며, 이는 장기간에 걸쳐 이루어지는 주위 환경의 학습을 통해 분화되고 누적된다. 미래에 대한 불확실성과 이로 인한 불안은 모험이라는 요소만으로 극복되지 않으며, 긴장의 항상성을 유지하고 나아가 발전을 위한 심리적 에너지를 제공해줄 수 있는 요인, 즉 새로운 환경에 대한 욕구의 실현이 요구되어진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.818-822
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• 2008

북한 농업용수 수요량의 파악은 앞으로 다가올 농업 수자원 분야의 과제에 대처하고 통일 후의 수자원 개발 계획을 수립하기 위한 가장 기본적인 요소이다. 그러나 농업용수 수요량 파악을 위한 북한에의 접근은 불가능한 것이 사실이며, 위성영상을 이용한 원격탐사 기법의 활용은 이러한 문제를 해결할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 먼저 시계열 MODIS 영상을 이용하여 북한 전 지역을 대상으로 논의 분포를 추출한 후, MODIS 영상의 해상도에 의해 발생하게 되는 논 추출의 불확실성이 지형학적 인자에 따라 어떻게 나타나는지 살펴보고 이를 적용하여 논 추출 결과를 보완하였다. 또한 북한 지역에 적용 가능한 농업용수 수요량 산정 방법을 선정하고 시계열 MODIS 영상을 이용하여 추출된 논 지역을 대상으로 북한 전역의 연간 농업용수 수요량을 추정하였다. 본 연구에서 정립된 시계열 MODIS 영상을 이용한 논 추출 방법 및 북한의 농업용수 수요량 산정 방법은 향후 북한의 농업용수 관련 연구에 대한 중요한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.844-847
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• 2019

주가 예측은 상업적인 매력 때문에 많은 이목이 끌리는 분야이지만, 주가의 불확실성과 변동성 때문에 주가 예측은 어려운 작업이다. 최근에는 주가 예측 모델에 어텐션 메커니즘을 사용하여 주가 예측에 많은 인자들이 사용되어 생기는 성능 하락 문제를 해결하여 좋은 성능을 보여주는 연구가 존재한다. 본 연구에서는 그 모델 중 하나인 Dual-Stage Attention-Based Recurrent Neural Network(DARNN)의 어텐션 메커니즘을 변경해가며 어떤 어텐션 메커니즘이 주가 예측에 적합한지를 알아본다. KOSPI100 지수의 예측실험을 통해 location 스코어함수를 사용한 어텐션 메커니즘이 가장 뛰어난 성능을 보여주는 것을 확인하였고, 이는 기존의 스코어함수를 사용한 DARNN에 비해 약 10% 향상된 성능으로 스코어 함수가 모델의 중요한 영향을 끼치는 것을 확인하였다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.1 no.4 s.4
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• pp.74-81
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• 2000

The duration of construction in the construction works contains non-working days as well as working days. The duration is so relevant to climate that it should be calculated after fully considered about the regional climate in which construction processes. In most construction fields, however, there has been a frequent adjustment of duration because the field supervisor's experiences have decided non-working days indiscriminately without any accurate information about weather. Not only has that done great economic damages, but also caused many problems in interests among construction subject. So, in this study, we will analyse the elements of climate which has influences on the duration and implement the hypothetical weather simulation. By connecting the results of simulation with the duration of construction, we will propose the decision-making support model for the efficient calculation of duration when the field supervisor makes the projects schedule.

• Journal of the Korean Society of Safety
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• v.25 no.6
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• pp.115-122
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• 2010

The importance of the life cycle cost (LCC) analysis for bridges has been recognized over the last decade. However, it is difficult to predict LCC precisely since the costs occurring throughout the service life of the bridge depend on various parameters such as design, construction, maintenance, and environmental conditions. This paper presents a methodology for the optimal life cycle cost design of a bridge. Total LCC for the service life is calculated as the sum of initial cost, damage cost, maintenance cost, repair and rehabilitation cost, user cost, and disposal cost. The optimization method is applied to design of a bridge structure with minimal cost, in which the objective function is set to LCC and constraints are formulated on the basis of Korean Bridge Design Code. Initial cost is calculated based on standard costs of the Korea Construction Price Index and damage cost on damage probabilities to consider the uncertainty of load and resistance. Repair and rehabilitation cost is determined using load carrying capacity curves and user cost includes traffic operation costs and time delay costs. The optimal life cycle cost design of a bridge is performed and the effects of parameters are investigated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.131-131
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• 2022

기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.184-184
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• 2020

수자원 계획 및 관리 시 증발산량의 정량적 분석은 필수적으로 고려되는 사항 중 하나이다. 일단위 이하의 잠재증발산량 산정은 세계식량기구(FAO)가 Penman-Monteith 방법을 기반으로 개발한 FAO56 PM 방법을 주로 활용하며, 이는 다른 방법에 비하여 높은 정확성과 적용성이 뛰어나다. 그러나 FAO56 PM 방법의 입력 매개변수는 다양한 기상자료이며, 장기간의 신뢰성 높은 자료를 구축하는 것은 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 증발산량 공식인 Hargreaves 공식을 활용하여 FAO56 PM 방법으로 산정된 잠재증발산량과 기온차 사이의 시계열 관계를 재구성한 회귀분석 기법을 개발하였다. 개발된 모형에 유역면적을 적용하여 유역면적별 잠재증발산량을 산정하였으며, 이를 기존의 잠재증발산량과의 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하였다. 결과적으로, 복잡한 잠재증발산량식을 단순한 대체모형(surrogate model)으로 제시함으로써 효율적인 증발산량 정량적 평가와 제한적인 기상자료 조건에 보편적 활용이 가능하다. 향후 연구에서는 회귀분석방법에 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 잠재증발산량의 불확실성을 정량적으로 표현하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.102-106
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• 2008

This study is to evaluated the impact of varying spatial resolutions of DEM (2 m, 10 m, and 30 m), land use (QuickBird, 1/25,000 and Landsat), and soil data (1/25,000 and 1/50,000) on the uncertainty of Soil and Water Assessment Tool (SWAT) predicted streamflow, sediment, T-N, and T-P transport in a small agricultural watershed ($1.21\;km^2$). SWAT model was adopted and the model was calibrated for a $255.4\;km^2$ watershed using 30 m DEM, Landsat land use, and 1/25,000 soil data. The model was run with the combination of three DEM, land use, and soil map respectively. The SWAT model was calibrated for 2 years (1999-2000) using daily streamflow and monthly water quality (SS, T-N, T-P) records from 1999 to 2000, and verified for another 2 years (2001-2002). The average Nash and Sutcliffe model efficiency was 0.59 for streamflow and the root mean square error were 2.08, 4.30 and 0.70 tons/yr for sediment, T-N and T-P respectively. The hydrological results showed that output uncertainty was biggest by spatial resolution of land use. Streamflow increase the watershed average CN value of QucikBird land use was 0.4 and 1.8 higher than those of 1/25,000 and Landsat land use caused increase of streamflow.