• 대한토목학회논문집
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• 제26권1A호
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• pp.1-9
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• 2006

선박충돌의 위험이 있는 교량의 교각에 대해 연파괴빈도 계산을 수행하였다. 이러한 해석을 통해 각각의 교각에 대한 선박충돌 수평내하력을 결정할 수 있다. 교각의 수평내하력은 선박충돌 위험도 평가로부터 예측된 연파괴빈도와 허용기준을 비교하는 확률기반 해석과정을 통해 결정된다. 해석과정은 교량 각 부재요소에 대한 초기 충돌저항력을 가정하여 계산된 연파괴빈도가 허용기준을 만족하도록 해석변수를 반복 수정하면서 해를 찾는 과정이다. 일반적으로 선박충돌 위험이 있는 교각들에 대한 연파괴빈도 허용기준의 분배는 설계자의 공학적 판단에 근거한다. 본 연구에서는 선박충돌 위험도 평가로부터 사전 계산되는 연파괴빈도 할당 가중치에 의해 각각의 교각에 허용기준을 분배하였다. 주탑과 교각 등 교량 부재요소의 설계 수평내하력을 결정하기 위해 주탑과 교각의 충격저항력 비를 변수로 수치해석을 수행하였다. 설계 수평내하력은 수로의 기하형상, 수심, 교각의 배치, 선박 통행량의 특성에 의해 동일한 교량에서도 많은 변화가 있다. 따라서 연파괴빈도의 분배 모델과 수평내하력 결정에 대한 많은 연구가 요구된다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제22권4호
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• pp.17-26
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• 2023

강연선의 손상 및 파단위험에 대하여 적극적으로 대처하기 위해서는 기존의 사후 유지관리 체계만으로는 한계가 있으며 시설물의 내구성, 안전성 저하를 정량적으로 평가 및 예측하고 시설물의 자산가치를 고려한 합리적인 유지관리 체계의 구축이 요구된다. 따라서 가설앵커에 큰 결함이 발생하기 전 사전조치가 이루어지도록 하는 선제적 유지관리 방안을 고려해볼 가치가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 선제적 과긴장 공법을 고안하여 설계 및 현장시험을 통해 그 효과를 검토하고 신뢰성 기반 최적화 설계를 수행하여 저항계수를 산정하였다. 이때 과긴장 앵커의 흙막이 가시설 지지효과는 강연선 파단전 유효긴장력에 대한 강연선 파단후 잔존긴장력의 비를 이용하여 평가하였으며 저항계수는 각 확률변수에 대한 최적해를 Excel solver를 이용하여 구하고 이를 한계상태식에 적용하여 산정하였다. 연구결과 과긴장률이 125%~130%인 경우 강연선 파단 후에도 높은 흙막이 가시설 지지효과를 보였으며 최적화 설계결과 하중계수(γ)는 1.25, 저항계수 Φ₁, Φ₂, Φ₃은 0.7, 0.5, 0.6을 적용함이 적절한 것으로 나타났다.

• 환경영향평가
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• 제27권2호
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• pp.203-214
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• 2018

본 연구는 국내에 서식하는 뉴트리아의 집중분포지역과 잠재적인 서식가능지역을 예측하여 효과적인 관리방향 설정에 유용한 자료를 제공하고자 하였다. 뉴트리아의 전국 분포 자료를 토대로 CVh(가능도 교차타당성)값을 띠폭(bandwidth)에 적용하여 분포밀도를 분석한 결과, 부산광역시, 대구광역시, 경상남도 소재 11개 시 군, 경상북도 소재 1개 군 등 낙동강수계에 위치한 14개 행정구역 내에서 우선적인 제거가 필요한 집중분포지역이 확인되었다. MaxEnt 모델을 이용한 잠재적인 서식가능지역 예측에서는 낙동강 중 하류 일대와 섬진강 하류, 가화천 일대에서 출현 가능성이 나타났다. 모형의 변수별 기여도는 고도, 건조한 달의 강수량, 가장 추운달의 최저온도, 수계로부터의 거리 순으로 높은 기여도를 보였으며, 출현확률과의 관계를 살펴보면, 고도 34m 이하의 저지대, 가장 추운달의 최저온도가 $-5.7^{\circ}C$이상 $-0.6^{\circ}C$ 이하인 지역, 가장 건조한 달의 강수량이 15-30mm, 수계로부터 1,373m 이하인 지역에서 임계값보다 높은 출현확률을 보였다. 뉴트리아의 생태적 특성과 본 연구결과를 종합하면, 고도, 물과의 접근성 및 이용성, 겨울철 낮은 기온이 뉴트리아의 정착과 확산에 영향을 주는 주요 요인으로 판단되므로 향후 서식가능지역의 검출과 확산 예측 모델링에 있어 중요한 변수로 검토될 수 있다. 뉴트리아와 같은 침입외래생물의 집중분포지역과 관리대상지역을 구분하고 그에 적합한 관리전략을 수립하여 관리현장에 적용하는 것은 영구적인 제어 목적의 관리에 있어 필수적인 사항이다. 본 연구에서 제시된 결과는 우선관리대상지역의 신속한 관리와 확산가능지역에 대한 사전 예방적 관리 등 전략적인 관리의 실행에 있어 유용한 자료로 활용될 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제80권3호
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• pp.257-264
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• 1991

우리나라는 1980년대초 산림녹화(山林綠化)를 달성하고, 본격적인 산림자원조성시대(山林資源造成時代)로 진입하게 되었다. 산지자원화(山地資源化)를 달성하기 위해서는 최근 대형화고 있는 산림화재(山林火災)에 대한 과학적인 관리체계수립이 절실히 요청된다. 본 연구(硏究)에서는 산림화재(山林火災)의 원인을 기상요인(氣象要因)과 인위적(人爲的) 요인(要因)으로 대별하여 산림화재(山林火災) 발생위험(發生危險)을 예측할 수 있는 Model을 개발하므로써 산림화재(山林火災)의 조기발견(早期發見) 및 진화(鎭火)를 가능케 하고 위험도가 높은 지역에 진화장비(鎭火裝備) 및 진화인원(鎭火人員)을 사전에 배치하는 등, 과학적인 산림화재방지(山林火災防止)의 이론적(理論的) 기초(基礎)를 제공하고자 수행하였다. (1) 기상인자(氣象因子)를 이용한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 선형확율(線形確率)모델(LPM)을 기초로 하여 여러 시계열 기상인자를 독립변수(獨立變數)로 하고 산화발생의 유무(有無)를 종속변수(從屬變數)로 한 WLS분석(分析)을 수행하여 확률모델화 하였다. (2) 인위적요인(人爲的要因)에 의한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 산화발생건수를 이용하여 각(各) 시(市) 군별(郡別) 잠재위험등급(潛在危險等級)을 산정하고, 산화발생사례를 원인별로 규명하여 각 원인들이 전체 산화에서 차지하는 비율에 각 원인별로 산화전문가의 주관적인 판단에 의해 위험등급을 매겨 당일(當日) 산화위험지수(山火危險指數)를 작성해서, 잠재위험등급(潛在危險等級)과 당일산화지수(當日山火指數)를 조합(組合)하여 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화위험을 지수화(指數化)하였다. (3) 앞의 기상요인(氣象要因)에 의한 산화위험(山火危險) Model에 지난 8년간의 기상자료를 대입하여 얻은 확률들을 기준으로 위험수준을 일정구분하여, 이를 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화발생지수(山火發生指數)와 조합하여 최종(最終) 산화발생위험지수(山火發生危險指數)를 작성하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.64-80
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• 2018

우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.121-142
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• 2023

수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제24권12호
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• pp.61-67
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• 2023

도심지 지하에 위치하며 고온, 고압조건에서 운영되는 열수송관은 파손 시 인적, 경제적으로 대규모 피해가 발생할 수 있다. 파손을 사전에 예측하기 위해 기존 파손이력과 설비이력을 분석하여 파손빈도와 상관관계를 가지는 독립변수를 도출하고, 각 변수를 활용한 단순회귀분석 변형모델이 현장에 적용되고 있다. 다만, 모델에 적용되는 독립변수간 상관관계가 클수록 변수간 독립성이 훼손되어 모델의 신뢰성이 낮아진다. 본 연구에서는 상호 연관성을 가지는 것으로 판단되는 관경, 매설깊이, 감시시스템 절연레벨, 감지선의 단선 또는 단락의 독립성을 검정하여 파손빈도 추정모델에 적용하기 위해 필요한 변수간 결합 및 범주 설정 방안을 도출하였다. 독립성 검정을 위해 연속형 변수인 관경과 매설깊이는 각각 3개의 범주, 감시시스템 절연레벨은 2개의 범주로 변환하였으며, 범주형 변수인 감시시스템 감지선 상태는 범주를 그대로 2개로 유지하였다. 독립성 검정 결과, 관경과 매설깊이간, 감시시스템 절연레벨과 감지선의 단선 또는 단락간 유의확률이 유의수준(α = 0.05)보다 작아 상호간 상관관계가 큰 것으로 나타났다. 따라서 관경과 매설깊이를 하나의 변수로 결합하고 사전에 설정한 범주를 고려하여 결합 변수의 범주는 9개로 설정하였다. 감시시스템 절연레벨과 감지선의 단선 또는 단락 역시 하나의 변수로 결합하였으며, 감지선 상태가 단선 또는 단락인 경우 절연레벨값을 신뢰할 수 없으므로 결합 변수의 범주는 3개로 설정하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제25권2호
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• pp.79-88
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• 2014

내부표적체적을 기반으로 계획된 간암 환자의 세기조절방사선치료에서 호흡에 의한 장기의 움직임 영향을 적용하여 체내 실제 종양 부피와 중요 장기 부피에서의 선량분포를 재계산하고, 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료 계획 결과와 비교를 통한 선량적 특성을 분석하였다. 내부표적체적은 MIM 프로그램을 사용하여 형성하였고, 호흡에 의한 장기 움직임을 모사할 수 있는 구동 팬텀을 사용하였다. 체내 선량분포는 세기조절방사선치료의 품질보증 과정에서 2차원 다이오드 검출기 배열 장치인 MapCHECK2로 측정한 조사면 별 측정 결과를 기반으로 3DVH 프로그램으로 재계산 하였다. 내부표적체적 기반의 세기조절방사선치료 수행 시 계획표적체적에 충분히 처방선량이 조사되었지만, 선량의 균일도는 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료와 비교 시 열등한 결과를 보였다. 상대적으로 더 큰 조사면을 사용하는 내부표적체적 기반의 세기조절방사선치료에서 손상위험장기체적에 더 높은 선량이 조사됨을 확인할 수 있었지만, 척수에 증가된 선량은 부작용 발생확률에 큰 영향을 주지 않는 적은 양이었고, 정상 간이나 신장 부위의 증가된 선량도 최적화 과정에서 좀 더 선량감소 조건을 강화한다면 큰 영향이 없을 것으로 평가되었다. 호흡동조 방식의 세기조절방사선치료가 치료계획에서는 더 좋은 선량분포를 보이고 있으나, 실제 구현 과정에서 다엽콜리메이터의 움직임 오류로 인한 선량의 오차와 치료시간의 증가 측면의 단점이 있으므로, 환자 호흡 상태 및 손상위험장기의 선량제한 값에 대한 사전 분석을 통해 환자 별 최적의 세기조절방사선치료 기법을 선정하여 적용하는 것이 타당하다고 생각된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권6호
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• pp.749-758
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• 2004

본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.243-250
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• 2004

실시간 시스템은 시스템이 적시성을 보장하는지 파악하기 위해 실시간 감시기법을 이용한다. 일반적으로 실시간 감시는 실시간 시스템의 현재 동작상태를 파악하는데 중점을 두는 기법이다. 그러나 실시간 시스템의 안정적인 수행을 지원하기 위해서는, 현재 상태를 파악하는 것뿐 아니라, 실시간 시스템 및 시스템상에서 동작하는 실시간 프로세스들의 수행도 예측할 수 있어야 한다. 그러나 기존 예측모델을 실시간 감시기법에 적용하기에는 몇 가지 한계가 있다. 첫째, 예측기능은 실시간 프로세스가 종료한 시점에서 정적인 분석을 통해 수행된다. 둘째, 예측을 위해 사전 기초 통계분석이 필요하다. 셋째, 예측을 위한 이전확률 및 클러스터 정보가 현재 시점을 정확하게 반영하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고 실시간 감시기법에 적용할 수 있는 학습 기반의 수행 예측모델을 제안한다. 이 모델은 학습기법을 통해 불필요한 전처리과정을 없애고, 현시점의 데이터를 이용해, 보다 정확한 실시간 프로세스의 수행 예측이 가능하도록 한다. 또한 이 모델은 실시간 프로세스 수행 시간의 증가율 분석을 통해 다단계 예측을 지원하며, 무엇보다 실시간 프로세스가 실행되는 동안 예측이 가능한 동적 예측을 지원하도록 설계하였다. 실험 결과를 통해 훈련집합의 크기가 10 이상이면 80% 이상의 판단 정확도를 보이며, 다단계 예측의 경우, 훈련집합의 크기 이상의 수행 횟수를 넘으면 다단계 예측의 예측 차는 최소화되는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 예측모델은 가장 단순한 학습 알고리즘을 적용했다는 점과, CPU, 메모리, 입출력 데이터를 다루는 다차원 자원공간 모델을 고려하지 못한 한계가 있어 향후에 관련 연구가 요구된다. 본 논문에서 제안하는 학습기반 수행 예측모델은 실시간 감시 및 제어를 필요로 하는 분야 및 응용 분야에 적용할 수 있다.