• Computational Structural Engineering
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• v.4 no.1
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• pp.42-43
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• 1991

균열성암반의 모형화 기술은 계속적으로 보완발전되어 UDEC이 개발되었으며, 현재 UDEC의 최신판은 블록 내부를 다시 유한차분요소로 분할하여 블록의 소성거동(Mohr-Coulomb Model) 및 쪼개짐을 고려할 수 있고, 절리면에서의 유체흐름 및 유압의 발생, 그리고 열응력 해석 등 평면변형 문제의 정적해석과 지진 및 폭발하중을 고려한 동적해석이 가능하다. UDEC은 전처리 기능이 뛰어나 최소한의 입력데이타로써 전체 모형의 데이타를 자동생성시키며 절리면의 통계학적 자동생성 및 터널형상의 자동생성도 가능하다. UDEC은 실용적인 보강요소를 구비하여 Rock Bolt 뿐만 아니라 그라우트를 고려한 Cable Bolt를 모형화할 수 있으며 국부적인(Key Block)보강으로써 불연속체 전체의 안정을 검토할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.1179-1185
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• 2003

시뮬레이션 상의 입력모델에 대한 기존의 연구는 과거의 자료를 바탕으로 선형의 모수적인 (parametric) 모형을 개발하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이 경우에는 입력이 매우 복잡한 형태를 가지면 모수적인 모형을 잦는 것이 불가능해지므로 비모수적인(non-parametric) 접근방법이 절실한 실정이다 예로 인터넷 트래픽 모델의 시뮬레이션 수행시 입력으로 제공되는 단위 시간당 요구되는 웹 페이지의 수 같은 경우 데이터들 간데 종속관계가 매우 심하고 복잡하여 모수적 모형을 세우는데 어려움이 있다. 이러한 시스템들을 시뮬레이션 방법으로 분석 하고자 할 때, 기존의 trace-driven 시뮬레이션 방법이나 모수적 모형을 찾아 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 확보하는 것은 현실적으로 어려움이 있다. 따라서. 비모수적인 방법으로 다수의 사실적인 시뮬레이션 입력 자료를 생성하는 것이 필요하다. 이러한 비모수적인 방법에 대한 평가기준 설정은 시뮬레이션 상의 입력 모델에 대한 타당성을 제시한다는 점에서 또한 매우 중요하다. 본 논문에서는 붓트스트 랩의 방법중의 하나인 임계값 붓트스트랩을 이용하여 시뮬레이션 입력 자료 생성 방법을 개발하였고 Turing test를 통해 붓스트랩으로 생성산 입력 시나리오를 검증하였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.25 no.1
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• pp.9-17
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• 2007

In this study, Digital Elevation Models (DEMs) were constructed from color images, grayscale images and each bands (Red, Green, Blue) of color image, and the accuracies of each DEMs were evaluated, And then, correlation coefficients between left and right images of each stereopairs were analyzed. The DEM can be constructed conventionally from the digital map and stereopair images using image matching. The image matching requires stereo satellite images or aerial photographs. In case of rotor aerial photographs, these are to be scanned in 3 bands (Red, Green, Blue). For this study, 5 types of images were acquired; color, grayscale, RED band, GREEN band, and BLUE band image. DEMs were constructed from 5 types of stereopair images and evaluated using elevation points of digital maps. In order to analyze the cause of various accuracies of each DEMs, the similarity between left and right images of each stereopairs were analyzed. Consequently, the accuracy of the DEM constructed from RED band images of color aerial photograph were proved best.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.99-99
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• 2023

기후변화는 물 관리의 가장 큰 리스크 요인이므로 물 관리 계획을 수립하는 과정에서 기후변화의 영향을 고려하는 것이 필수적이다. 기후변화에 대한 수자원 예측 관련 연구가 이루어지고 있으나, 대부분의 연구에는 수문학적 모델링이나 시뮬레이션이 동반되는데, 이 과정에는 시간과 비용이 많이 들어가며, 지역이나 연구목적에 따른 정밀한 매개변수의 보정은 전문지식이 필요하기 때문에 현업에서 연구결과를 의사결정에 활용하기에는 한계가 있다고 볼 수 있다. 이에 따라 수문학적 모델링의 입력 및 출력 결과를 딥러닝의 학습자료로 하여 수문모델을 사용하지 않아도 효율적으로 결과를 도출할 수 있는 딥러닝 기반 Surrogate 모형에 대한 연구가 이루어지고 있으나 수자원 분야에 접목된 사례는 부재한 실정이다. 따라서 이 연구를 통해 국내 유역을 대상으로 Surrogate 모형을 구축한 뒤, 그 성능을 평가하고자 한다. 이를 위한 Surrogate 모형 구축 과정은 다음과 같다. 충주댐 유역을 대상으로 과거 20년간의 강우 및 기온 자료를 수집한 뒤, 이 자료를 바탕으로 기후변화의 영향을 고려한 3,162개의 시나리오를 생성한다. 그 후 장기유출모형 IHACRES에 생성된 시나리오를 입력자료로 하여 유입량 결과를 도출하고, 이 결과를 Python코드 기반의 딥러닝 학습자료로 하여 최적 예측 결과를 도출해내는 Surrogate 모형을 생성한 뒤 기존 장기유출모형과의 성능을 비교하고자 한다. 이와 같은 Surrogate 모형은 추가적인 데이터와 매개변수의 보정 과정이 없어도 장기유출모형과 같은 결과를 짧은 시간내에 상당히 정확하게 모사할 수 있어 시간과 비용을 줄일 수 있으며, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있다는 장점을 가진다.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.22 no.2
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• pp.291-315
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• 2012

This study try to analyze feature of model creation and model developing process for gifted students and the activity of students and teachers affected those processes in scientific model constructing class for phase change of moon. For this, I teach scientific model constructing class for science gifted students. I shoot video and record the voice for whole class and each group activity, have a face-to-face talk for selected group members, analyze the paper of activities. I reconstruct model creation and model developing process for each groups and each students, draw a influence that activity aspects of the students and role of the teacher affected modelling process based on those data. After analyzing, I find that discussion in the group contribute model creation and model developing process and developing process of each model changed according to the similarity between target model and first model. The more the students actively participate group activities, the more first model is diversified and final model is more elaborated. Also, the teacher influence model creation and developing process.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.3
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• pp.315-322
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• 2000

DSM(Digital Surface Model) is a digital model which represents the surface elevation of a region. DSM is necessary for orthoimage generation, and frequently used in man-made object extraction from aerial photographs nowadays. Image matching technique enables automatic DSM generation. This proposed a image matching method which can be applied to automatic generation of DSM for Built-up Area. The matching method proposed is to find conjugate points and conjugate lines from overlapping aerial images. In detecting conjugate points, the positional relation between possible conjugate point pair as well as correlation of pixel gray value is compared. In detecting conjugate lines, the color attribute of flank region of line, shape of line, positional relation between neighborhood points and lines, and the connection relation between lines are compared. The proposed matching method is assumed to be useful for DSM generation including Built-up Area.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.27 no.5
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• pp.1215-1224
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• 2016

Climate information of the high resolution grid units is an important factor to explain the phenomenon in a variety of research field. Statistical linear interpolation models are computationally inexpensive and applicable to any climate data compared to the dynamic simulation method at regional scales. In this paper, we considered four different linear-based statistical interpolation models: general linear model, generalized additive model, spatial linear regression model, and Bayesian spatial linear regression model. The climate variable of interest was the daily mean temperature, where the spatial variability was explained using geographic terrain information: latitude, longitude, elevation. The data were collected by weather stations in January from 2003 and 2012. In the sense of RMSE and correlation coefficient, Bayesian spatial linear regression model showed better performance in reflecting the spatial pattern compared to the other models.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.6
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• pp.761-769
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• 2018

Simulations are important for survival analyses that deal with censored data. Cox models are widely used in survival analyses, therefore, we investigate how to generate censored data that can simulate the Cox model. Bender et al. (Statistics in Medicine, 24, 1713-1723, 2005) provided a parametric method for generating survival times, but we need to generate censoring times as well as survival times to simulate the censored data. In addition to the parametric method for generating censored data, a nonparametric method is also proposed and applied to a real data set.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.22 no.3
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• pp.121-128
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• 2014

This study investigated the accuracy of DEM generated by heterogeneous stereo satellite images based on RPC. Heterogeneous sensor images with different spatial resolution are SPOT-5 panchromatic and IKONOS images. For the accuracy evaluation of the DEM, we compared the DEMs generated from two kinds of sensors and that produced using homogeneous SPOT-5 and IKONOS stereo images. As results of the evaluation, accuracy of 3D positioning by heterogeneous images was substantially similar to that of homogeneous stereo images for exact conjugate points. But, in terms of quality of the DEM, DEM generated by heterogeneous sensor showed a lower accuracy about twice in RMSE and about 3 times in LE90 than that of homogeneous sensors. As a result, DEM can be generated by using heterogenous satellite imagery. But if we use a stereo image with different spatial resolution, the performance of image matching was very important factor for the production of high-quality DEM.