• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.505-505
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• 2023

지진해일의 발생빈도는 태풍이나 홍수 등의 자연재해와 비교하여 발생빈도가 낮지만 발생 시 큰 피해를 입힐 수 있다. 우리나라 동해안은 일본 서해안에서 발생된 지진해일에 취약하며 특히 강원도 삼척시와 경상북도 울진군 부근은 일본 서해안에서 발생된 지진해일 에너지가 집중되는 위험지역으로 기존 연구에서 확인되었다. 동해를 따라 먼 거리를 전파해오는 지진해일 파의 전파양상은 해저수심의 영향을 받아 변화될 뿐만 아니라 진원지의 발생위치와 각 매개변수의 특성에 따라 대상지역에서의 영향도가 다양하게 나타날 수 있다. 본 연구에서는 일본 서해안에서 과거 발생한 지진원(4건) 및 향후 발생 가능한 가상지진원(71건)을 대상 시나리오로 선정하였으며, 가상지진원자료는 한반도 에너지개발 기구(11건) 및 일본토목학회(60건)에서 제시한 총 71건의 자료를 사용하였다. 동해안 해저수심 영향에 의한 지진해일 파 집중도를 확인할 수 있는 파향선추적 기법 수행을 통해 75건 중 집중도가 높은 41건의 지진원을 선정하였다. 선정된 지진원은 불확실성을 고려하기 위해 많은 연구자들에 의해 사용되고 있는 로직트리기법을 적용하여 총 1,107건으로 생성되었으며, 이에 대해 지진해일 수치해석이 수행되어졌다. 최대 지진해일고 비교 결과, 특정 발생위치에서의 지진원은 타 지진원보다 지진강도가 작음에도 불구하고 울진 원자력발전소에서 최대 지진해일고 결과는 더 크게 나타나는 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.251-252
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전파 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1901_1902
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• 2009

본 논문에서는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지집합 기반 퍼지뉴럴네트워크를 설계하고 최적화한다. Interval Type-2 퍼지뉴럴네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현되며, 오류역전파 알고리즘을 이용하여 연결가중치인 후반부 다항식을 학습한다. 또한, 각 입력에 대한 전반부 멤버쉽함수의 정점과 불확실성 계수 그리고 학습률 및 모멘텀 계수를 유전자 알고리즘을 이용하여 최적 동조한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1849-1850
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합의 확장으로 Type-1 퍼지 집합으로는 다루기 힘든 언어적인 불확실성을 다루기 위해 고안되었다. 대표적인 퍼지 논리 시스템(Fuzzy Logic System; FLS)으론 Mamdani FLS 모델과 TSK FLS모델이 있다. 본 논문에서는 Interval Type-2 TSK FLS를 구성한다. FLS 구성을 위한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 전.후반부 파라미터들은 오류역전파 알고리즘을 통한 학습으로 결정한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS와 Interval Type-2 TSK FLS를 설계하고 가스로 공정 데이터에 적용하여 성능을 비교 분석한다. 또한 노이즈를 추가한 데이터들을 통하여 노이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.321-324
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.45 no.10
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• pp.1023-1034
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• 2012

Linear regression technique has been used widely in water resources field as well as various fields such as economics and statistics, and so on. Using fuzzy regression technique, it is possible to quantify uncertainty and reflect them to the regression model. In this study, fuzzy regression model is developed to compute design floods in any place in Pyeongchang River basin. In ungaged basins, it is usually difficult to obtain data required for flood discharge analysis. In this study, basin characteristics elements are analyzed spatially using GIS and the technique of estimating design flood in ungaged mountainous basin is studied based on the result. Fuzzy regression technique is applied to Pyeongchang River basin which has mountainous basin characteristics and well collected rainfall and runoff data through IHP test basin project. Fuzzy design flood estimation equations are developed using the basin characteristics elements for Pyeongchang River basin. The suitability of developed fuzzy equations are examined by comparing the results with design floods computed in 9 locations along the river. Using regional regression method and fuzzy regression analysis, the uncertainties of the design floods occurred from the data monitoring can be quantified.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.12 no.2
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• pp.109-122
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• 1992

With the uncertainty of breaching mechanism, channel roughness, and elevation-discharge relationship at the downstream dam sites, the dam break wave from the hypothetical failure of Soyanggang dam is routed by DAMBRK. Simulation results show that lower region of Seoul will be flooded in 6~8 hours which has the elevation lower than 30~20m, and most part of Chuncheon will also be flooded. The peak discharge becomes approximately 70,000 CMS at Indogyo, and 220,000~340,000 CMS at Chuncheon. Sensitivity analysis shows that the inundation feature of Seoul will hardly be affected by the failure of downstream dams.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.286-292
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• 2008

RTLS 시스템은 이동 객체에 RTLS 태그를 부착한 후 태그에서 발산되는 신호를 이용하여 실시간으로 위치를 파악하는 시스템으로 최근 항만 물류 및 자산 관리 분야에서 객체의 실시간 위치를 파악하기 위해 활용되고 있다. RTLS 시스템은 태그의 위치를 측정하기 위해 삼각 측량 법이나, Proximity matching법을 사용한다. 삼각 측량법은 3개 이상의 리더에서 수신된 신호 세기나 신호의 도달 시간을 이용하여 삼각측량 방식으로 위치를 결정하는 알고리즘으로, 전파의 난반사나 장애물등에 민감하며, Proximity matching법은 위치 샘플링 값에 대한 근접성을 이용한 통계 정보를 바탕으로 하여 위치를 결정하는 알고리즘으로 위치 정확도를 높일 수 있으나, 샘플링 데이터 개수에 따라 정확도가 크게 변화하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 위치 정보의 오차를 줄이기 위하여, Fingerprint 방식의 확률 모델에 TDOA 방식에서 사용되는 요소들을 혼합하여 확률에 의한 불확실성을 줄이고 더 높은 정확도의 위치 정보를 전달하는 위치 보정 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 위치 보정 기법은 먼저, Fingerprint 데이터 셋으로부터 현재 측정된 위치의 신호정보를 이용한 확률 모델을 적용하여 단 하나의 후보자를 결정한다. 둘째, 측정된 정보와 후보자 위치 정보를 기반으로 TDOA에서 사용하는 기하학적 위치 결정 방법을 변형한 알고리즘을 이용해 측정된 위치를 보정함으로써, TDOA 방식이나, Fingerprint 방식 둘 중 하나만 사용하는 것보다 향상된 위치의 정확도를 제공한다. 그리고 본 논문에서는 제안한 위치 보정 기법을 위한 위치 보정 모듈을 설계하였으며, RTLS 미들웨어에 이를 반영하여 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.292-292
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• 2020

방조제는 국토 확장, 수자원 확보 및 배수 개선에 사용되는 구조물로, 재난 발생 시 자산, 국가산업 및 환경에 큰 영향을 끼칠 위험이 있다. 따라서, 파도월류, 지진, 투수, 액상화와 같은 다양한 피해 원인에 대비하여 구조적 사용성과 안정성을 확보하기 위해 신중한 검토 및 분석이 수행된다. 그러나 변화하는 환경조건에서 방조제는 다양한 외력의 변동성과 불확실성에 노출되며, 설계 시 고려된 손상 요인이 개별적으로 발생하기보다는 여러 요인이 복합적으로 반응하고 그 영향이 전달되어 피해의 발생과 전파 과정이 복잡한 양상을 나타낸다. 따라서 방조제에 대한 사고 예방 및 안정적인 유지관리를 위해서는 발생 가능한 위험을 종합적으로 고려한 위험도 평가가 중요하게 요구된다. 본 연구에서는 방조제 손상 원인 중 큰 비중을 차지하는 제체 내부 침식 위험에 대하여 위험인자 간 상호작용을 고려할 수 있는 확률통계학적 접근으로 Bayesian network 기법을 도입하였다. 위험인자에 대한 파괴 메커니즘을 조사하여 분류 후, 설계값과 측정자료를 기반으로 위험변수의 통계적 특성을 반영하기 위해 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하여 파괴 매커니즘의 위험도를 계산하였다. 위험도는 연간기대피해액으로 제공되었으며, 이는 방조제 손상으로 인한 피해에 대비하여 예방할 수 있는 솔루션을 제공할 것으로 기대된다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.7
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• pp.31-36
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• 2020

In recent years, increasing the variety of disasters and accidents that accompany large-scale damage. Disasters are accidents with uncertainty and have a direct impact on people's lives, safety and property protection. Therefore, it is necessary to establish and operate safety management systems such as prevention, response, and recovery for various disasters. Therefore, in this paper, a real-time disaster safety management solution in a smart environment was designed to systematically respond to disaster accidents. To this end, 1: 1 or 1: N situation propagation was performed to the situation room, related organizations, and experts through smart devices. Through this, the solution was configured to respond quickly and appropriately through multi-party information sharing and communication. In other words, we designed a solution that applied functions such as real-time and multi-party HD video transmission, mobile-type report management, voice / text situation propagation, location information sharing, recording and history management, and security.