• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.8
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• pp.11-18
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• 2014

In This paper, we propose the unsupervised learning and fuzzy logic-based coupled data classification method base on ART. The unsupervised learning-based data classification helps improve the grouping technique, but decreases the processing efficiency. However, the data classification requires the decision technique to induce high success rate of data classification with optimal threshold. Therefore it is also necessary to solve the uncertainty of the threshold decision. The proposed method deduces the optimal threshold with the designing of fuzzy parameter and rules. In order to evaluate the proposed method, we design the simulation model with the GPCR(G protein coupled receptor) data in cloud computing environment. Simulation results verify the efficiency of our method with the high recognition rate and low processing time.

• Journal of the Korea Concrete Institute
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• v.29 no.1
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• pp.33-42
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• 2017

This study conducted uniaxial tension tests on D10, D19, D29, and D35 SD400 steel-grade rebar and evaluated the strain distributions and necking regions to provide basic data for resolving differences between evaluation methods. Owing to the limitations of the existing measurement methods, this study conducted detailed evaluations of the strain of the rebar and necking regions using image processing, which is almost limitless on the measurement range and can easily distinguish measurement regions. The strain was concentrated at the region where necking occurred when the rebar approached its ultimate strength, which was successfully confirmed through image processing. The correlation between the length of the necking region and the diameter of the rebar could be analyzed by evaluating the necking region that occurs during the ultimate behavior of the rebar. According to the results, the length of the necking region is around 1.5~2.5 times the diameter of the rebar.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.35 no.2
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• pp.327-340
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• 2015

General Circulation Models (GCMs) are the basic tool used for modelling climate. However, the spatio-temporal discrepancy between GCM and observed value, therefore, the models deliver output that are generally required calibration for applied studies. Which is generally done by Multi-Model Ensemble (MME) approach. Stochastic downscaling methods have been used extensively to generate long-term weather sequences from finite observed records. A primary objective of this study is to develop a forecasting scheme which is able to make use of a MME of different GCMs. This study employed a Nonstationary Hidden Markov Chain Model (NHMM) as a main tool for downscaling seasonal ensemble forecasts over 3 month period, providing daily forecasts. Our results showed that the proposed downscaling scheme can provide the skillful forecasts as inputs for hydrologic modeling, which in turn may improve water resources management. An application to the Nakdong watershed in South Korea illustrates how the proposed approach can lead to potentially reliable information for water resources management.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.984-984
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• 2012

지구온난화와 기후변화의 영향으로 전 지구적으로 이상홍수, 이상가뭄, 한파와 같은 이상기상 현상이 빈번하게 발생하고 있다. 국내에서는 2010년 추석 광화문 침수사태와 2011년 우면산 산사태와 같은 국지성 집중호우로 인한 인적 물적 피해가 속출하고 있다. 전통적으로 시기나 양적인 측면에서 대부분 장마기간에 국한되었던 강우집중현상이 과거와 달리 특정기간에 상관없이 발생하고 단기성, 국지성을 지닌 호우의 발생빈도가 높아지는 등 국내 강우의 특성이 변하고 있다. 이러한 변화에 대응하기 위해서 강우예측과 유출량예측의 정확도를 높이기 위한 시도가 다양하게 이루어지고 있다. 강우예측의 정확성을 높이기 위해 기상청에서는 단기예보를 목적으로 전지구 통합모델과 지역 통합모델을 연계한 동네예보를 수행하고 있으며, 초단기 예보를 위한 목적으로 VSRF, SCAN, VDRAS, MAPLE 등의 예보를 수행하고 있다. 홍수량 예측에서는 일반적으로 사용하고 있는 물리적 기반의 모형에 레이더강우와 같은 격자형 강우자료를 사용하여 정확성을 높이거나, 기존의 집중형 모형을 분포형 모형으로 대체하기 위한 연구 등이 이루어지고 있으며, 모형 구축이 간편하고 예측 정확도가 우수하다는 장점으로 인해 신경회로망이나 퍼지추론기법 등을 사용한 연구도 지속적으로 이루어지고 있다. 본 연구에서는 수자원분야에 산재한 불확실성을 적극적으로 인정하고 수학적으로 해석하기 위한 이론인 퍼지이론에 신경망 이론을 도입한 neuro-fuzzy 기법을 사용하여 홍수량을 예측하였다. 모형의 입력자료로는 관측된 강우자료와 유출량자료 및 기상청에서 제공하는 MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation) 강우예측자료를 사용하여 적용성을 평가해보았다. 모형의 적용성을 평가하기 위해 시험유역을 충주댐 상류 유역으로 선정하였으며, 2010년 2011년 홍수기의 충주댐 유입량을 예측하였다. 모형의 입력자료를 변경하여 입력자료의 변화에 따른 결과를 비교하였고, clustering 반경의 변화에 따른 정확도를 비교하였다. 모형의 정확도는 평균제곱근오차와 첨두수위오차를 통해 비교하였으며, 비교결과 전반적으로 lead time이 길어질수록 MAPLE 사용 시 예측 정확도가 우수하였고, clustering 반경은 0.5일 때 가장 우수한 결과를 보였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.917-926
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• 2013

This study presents the feasibility of fuzzy multi-criteria decision making (MCDM) techniques for the robust prioritization of projects. It is applied to water resources planning problem. Results from weighted sum method (WSM), analytic hierarchy process (AHP), revised analytic hierarchy process (R-AHP), and TOPSIS are compared with those from Fuzzy WSM, Fuzzy, AHP, Fuzzy R-AHP, and Fuzzy TOPSIS. For the calculation, all weights on criteria and the normalized data were obtained from the same investigation. As a result, the rankings from four MCDM techniques are slightly different while those from fuzzy MCDM show the comparatively consistent ranking. Therefore, it is desirable to use fuzzy MCDM technique when MCDM is used for the prioritization problem, since fuzzy MCDM can include the uncertain variability of input data and weighting values on criteria.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.411-411
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• 2017

유역 내 발생하는 강우의 공간적인 분포는 인접성 및 거리에 따라 달라질 수 있다. 공간자기상관 분석은 공간단위(유역 또는 행정구역)의 변수(강수 등)가 주변지역과 갖는 관계를 통해 얼마나 분산되어 있는지 혹은 군집되어 있는지를 판별하는 기법으로 최근 많은 연구에서 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 1980~2000년까지 20개년의 기상청을 통해 수집한 강우자료와 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)에서 제공하는 기후변화 자료 중 가용할 수 있는 20개 모델의 강우를 수집하였다. 기후변화 자료는 정상성 분위사상법으로 지역오차보정을 실시하고 불확실성을 저감하고자 베이지안 모델 평균기법을 통해 새로운 시계열을 생성하였다. 생성된 시계열의 공간적인 분포를 정량적으로 평가하고자 중권역별 공간자기상관 분석을 수행하였다. 대부분의 연구에서는 GIS를 활용하여 정성적으로 강우의 분포를 나타내고 있지만 본 연구에서는 공간단위의 인접성 또는 거리에 따른 척도를 기반으로 공간자기상관을 탐색할 수 있는 Moran's I와 LISA(Local Indicators of Spatial Association)기법을 적용하였다. Moran's I는 전체 연구지역에 대한 관계를 하나의 값으로 보여주는 전역적인 기법이며, LISA는 상대적으로 넓은 지역을 국지적으로 구분하여 특정지역에 대한 Hot spot 및 Cold spot을 통해 공간자기상관 정도를 나타내는 국지적인 기법이다. 두 기법을 적용하기 위하여 인접성 기반의 공간매트릭스를 산정하고 계절별 관측값과 베이지안 앙상블 강우의 Moran's I 및 LISA 분석을 실시하였다. 관측자료와 베이지안 앙상블 강우의 분석결과가 매우 유사하게 나타남으로써 베이지안 앙상블 강우의 공간적인 분포가 관측강우를 충분히 재현하고 있다고 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.10
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• pp.761-774
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• 2022

Accurate hydrologic prediction is essential to analyze the effects of drought, flood, and climate change on flow rates, water quality, and ecosystems. Disentangling the uncertainty of the hydrological model is one of the important issues in hydrology and water resources research. Hydrologic data assimilation (DA), a technique that updates the status or parameters of a hydrological model to produce the most likely estimates of the initial conditions of the model, is one of the ways to minimize uncertainty in hydrological simulations and improve predictive accuracy. In this study, the two ensemble-based sequential DA techniques, ensemble Kalman filter, and particle filter are comparatively analyzed for the daily discharge simulation at the Yongdam catchment using airGRdatassim. The results showed that the values of Kling-Gupta efficiency (KGE) were improved from 0.799 in the open loop simulation to 0.826 in the ensemble Kalman filter and to 0.933 in the particle filter. In addition, we analyzed the effects of hyper-parameters related to the data assimilation methods such as precipitation and potential evaporation forcing error parameters and selection of perturbed and updated states. For the case of forcing error conditions, the particle filter was superior to the ensemble in terms of the KGE index. The size of the optimal forcing noise was relatively smaller in the particle filter compared to the ensemble Kalman filter. In addition, with more state variables included in the updating step, performance of data assimilation improved, implicating that adequate selection of updating states can be considered as a hyper-parameter. The simulation experiments in this study implied that DA hyper-parameters needed to be carefully optimized to exploit the potential of DA methods.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.9 no.5
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• pp.137-148
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• 1997

지진이 발생하는 환경에서 철근콘크리트구조의 신뢰성을 수명주기비용에 근거하여 체계적으로 평가하는 방법을 제시하였다. 구조물의 기능성과 경제적인 효용성을 나타내기 위하여 각각 손상확률과 평균수명 주기비용의 개념을 사용하였다. 생애주기 동안 발생할 수 있는 지진에 의하여 구조물이 입게 될 손상을 보상하기 위하여 소요되는 평균손상비용을 평균수명주기비용의 주요 항목으로 고려하여 분석하였다. 구조물의 다양한 손상상태에서 손상비용을 나타내기 위해 요구되는 비용함수는 Park-Ang 손상지수의 중앙값을 독립변수로 하는 함수로 가정하였다. 지진에 의한 구조물의 손상해석은 UCI에서 개발된 SMART-DRAIN의 시뮬레이션기법을 사용하여 그 불확실성을 고려하였다. 제시된 방법을 현행 규준에 의하여 설계된 7층 사무실 건물에 적용하여 그 가능성을 살펴보았다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.93-102
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• 2001

수학은 합리적이고 논리적으로 사고하는 양식(style)의 학문으로서 과학기술이 발전함에 따라 점진적으로 변화하고 확장되는 개념의 집합체이다. 불확실한 미래사회에 대비하기 위하여 문제해결, 추론 및 의사결정의 기법은 학교수학에서 더욱 강조되어야 한다. 이러한 사회환경의 변화에 적극적으로 대처하기 위하여 7차 교육과정의 기본 방향을 ‘자율적 ${\cdot}$ 창의적인한국인 육성’으로 설정한 교육부는 국민 공통 기본 교육과정의 수학을 ‘단계형 수준별 교육과정’으로 규정하고, 1학년에서 10학년까지를 20개의 소단계(1-가에서 10-나)로 세분하고 있다. 그러나 단계형 수준별 교육과정을 지나치게 의식하게 되면, 학생들의 개인차나 협동학습, 학습평가 등의 교수 ${\cdot}$ 학습의 여러 측면에서 자칫 혼란이 우려된다. 이에 본 연구에서는 수준별 교육과정을 운영하고 있는 뉴질랜드의 교육과정을 살펴보고, 학생들의 자율성과 창의성을 신장할 수 있는 방안으로서 교과서의 재구성 방안과 이에 따른 교사의 역할을 살펴보고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 1987.10b
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• pp.537-540
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• 1987

항공기가 평형상태로 비행하는 도중 돌풍과 같은 외부교란을 만난 교란상태운동은 선형화된 미분방정식으로 표현되며 비교적 짧은 비행시간동안의 비행은 선형시 불변계가 된다. 돌풍은 Gauss-Markov확률과정으로 모델링 되며, 항공기가 돌풍을 만난 교란상태운동은 시스템론적으로 보면 백색잡음이 성형필터를 거쳐 계에 입력되는 것과 같다. 초기의 설계방법은 고전적인 주파수영역에서의 해석방법을 사용하였으나 1960년대에 최적제어이론이 도입되면서 평가함수를 사용하여 원하는 비행특성을 얻는 방법을 사용하게 되었다. 그 후 계에 입력되는 외란과 측정시의 잡음으로 인한 불확실한 측정량으로부터 최적상태변수의 추정을 위해 필터링이론을 도입한 확률제어이론을 적용하여 자동조종장치를 설계하게 되었다. 이때까지는 연속제어계로 설계되었으며 그 후 측정신호를 샘플링하여 연속제어계와 등가의 이산제어계를 사용한 자동조종장치가 등장하였으며 이 경우 설계기법으로는 연속제어계를 사용하고 실현시킬 때는 디지털컴퓨터를 사용하였다. 이는 제어하는 동안 계의 계수와 제어법칙을 바꾸어 줄 수 있는 이산제어계의 장점을 이용하지 못하므로 처음부터 계를 등가의 이산계로 보고 제어계를 설계하는 방법이 도입되었다. 이 때 샘플링간격의 결정과 Quantization 영향이 설계시 고려되어야 한다.