• 해양환경안전학회지
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• 제30권1호
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• pp.118-126
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• 2024

본 논문에서는 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화와 관련하여 연구한 내용과 결과를 정리하였다. 컨테이너선은 일반적으로 프루우드 수 0.26 근처에서 운항하는 선박으로 이 속도에서 운항하는 선박 전용 선형 최적 설계 자동화를 구현하기 위하여 최적화 알고리즘, 선형 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 계산 기법을 적용하여 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화가 가능한 수치해석 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, HOTCONTAINER라고 명명하였다. 본 연구에서는 선형 최적 설계를 위한 설계 변수의 적절한 선정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 선형 최적 설계 자동화 알고리즘의 신뢰성과 실선 적용성을 파악하기 위하여 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너 선박인 KCS 선박을 대상 선박으로 하여 선형 최적 설계 자동화 수치해석을 수행하여 그 결과물로써 최적 선박을 도출하고, 대상 선박과 최적 선박의 조파저항과 파계 그리고 파고를 비교하였다. 결론적으로 최적 선박이 대상 선박과 비교하여 조파저항이 47.63% 감소한 것을 볼 수 있었으며, 배수량과 접수 표면적은 각각 0.50%, 0.39% 감소한 것을 볼 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.384-395
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• 2020

연안에서 천수변형에 의해 발생하는 쇄파는 표사이동, 연안류의 생성, 충격파압의 발생 등과 같은 연안역의 다양한 물리현상과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서, 연안구조물의 설계 시 쇄파파고 및 쇄파수심과 같은 쇄파지표를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 과거부터 많은 연구자들에 의해 쇄파현상을 규명하고 예측하기 위한 많은 과학적인 노력들이 이루어져 왔다. 대표적인 쇄파에 연구들은 주로 수리모형실험을 통해 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 논문에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 지도학습 머신러닝 기법을 적용하였다. 적용된 머신러닝 기법을 기반으로 기존의 쇄파에 대한 실험자료로부터 쇄파지표 예측을 위한 모델을 개발하고, 학습된 모델로부터 쇄파예측을 위한 새로운 선형식을 제시하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 선형식임에도 불구하고 기존의 경험 공식에 비해 유사한 예측성능을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.99-106
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• 2023

최근 딥러닝 기술을 활용하여 작물 생산량 예측 연구가 많이 진행되고 있다. 딥러닝 알고리즘은 입력 데이터 세트와 작물 예측 결과에 대한 선형 맵을 구성하는데 어려움이 있다. 또한, 알고리즘 구현은 획득한 속성의 비율에 긍정적으로 의존한다. 심층강화학습을 작물 생산량 예측 응용에 적용한다면 이러한 한계점을 보완할 수 있다. 본 논문은 작물 생산량 예측을 개선하기 위해 DQN, Double DQN 및 Dueling DQN 의 성능을 분석한다. DQN 알고리즘은 과대 평가 문제가 제기되지만, Double DQN은 과대 평가를 줄이고 더 나은 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안된 모델은 거짓 판정을 줄이고 예측 정확도를 높이는 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.262-272
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• 2020

지금까지 연안에서 발생하는 쇄파에 대한 연구는 지속적으로 수행되었으며, 그에 따른 많은 실험자료가 축적되어 왔다. 또한, 다양한 실험자료로부터 공학적인 적용을 위한 쇄파 정보를 정량적으로 예측하기 위하여 회귀분석에 기반한 다양한 경험식이 제안되었다. 그러나 쇄파는 내재하고 있는 변동성이 있으므로 선형 회귀분석과 같은 선형적 통계접근 방법에는 한계가 있다. 본 연구에서는 쇄파파고 및 쇄파수심을 예측하기 위하여 기계학습 중 하나인 신경망을 사용하는 비선형 방법을 제안하였다. 신경망은 구글에서 배포하고 있는 머신러닝 오픈소스 플랫폼인 텐서플로(Tensorflow)를 이용하여 구축하였다. 신경망 모델은 수집된 실험자료를 무작위로 선택하여 학습하였으며, 학습에 이용하지 않은 자료를 사용하여 학습된 신경망을 평가하였다. 학습된 신경망에 의해 예측된 쇄파파고와 쇄파수심에 대한 예측결과는 기존의 경험식에 의한 계산결과에 비해 높은 예측성능을 보였으며, 이는 충분히 학습된 신경망은 쇄파파고 및 수심을 예측하기 위한 유용한 도구로 사용될 수 있음을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.348-348
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• 2021

가뭄 연구의 궁극적 목표는 가뭄 발생의 메커니즘에 대한 이해를 높이고, 예측기술을 향상시켜 선제적 대응이 가능하도록 하는 것이다. 일반적으로 가뭄분석에 활용되는 가뭄지표는 연속형 변수로 간주하여 확률모형을 구축하지만, 가뭄상태와 가뭄피해 자료는 순서형 및 이산형 변수이므로 범주형 자료 분석 기법을 적용하는 것이 더 적절하다. 따라서 본 연구에서는 기상학적 가뭄과 피해발생 사이의 관계를 규명하기 위해 범주형 자료 분석 방법 중 로그선형(log-linear) 모형과 로지스틱(logistic) 회귀모형을 활용하였다. 가뭄피해 예측을 위한 가뭄 피해 정보를 수집하는 것은 매우 어려운 일이다. 가뭄의 영향으로 인해 발생할 수 있는 피해의 종류가 다양하며, 여러 분야의 이해관계자가 받아들이는 가뭄의 피해 양상이 다르기 때문이다. 본 연구에서는 국가가뭄정보포털(drought.go.kr)에서 충청북도의 가뭄피해현황 자료를 수집하였다. 30년(1991~2020년)동안 238개 읍면동 중 34개 행정구역에서 총 272건의 가뭄피해가 발생한 것으로 확인되었다. 표준강수지수(SPI)를 이용하여 분석된 지역별 연평균 가뭄발생횟수는 약 8.44회이며, 가뭄이 가장 많이 발생한 해는 2001년(평균 가뭄발생 18.7회)이었다. 강수의 부족으로 인해 발생하는 기상학적 가뭄이 사회경제적 피해를 야기하는 수문학적 가뭄으로 전이되기까지 몇 주에서 몇 달까지 시간이 소요된다. 이러한 관계를 파악하기 위해 가뭄피해 발생 여부를 예측변수, 가뭄피해 발생 이전의 가뭄상태를 설명변수로 설정하여 기상학적 가뭄 발생에 따른 가뭄피해 발생 확률을 산정하였다. 그 결과 가뭄피해 발생 당시의 가뭄상태보다 그 이전에 연속된 가뭄상태가 있을 경우 가뭄피해 발생 확률이 약 2.5배 상승하는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.163-175
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• 2002

교통사고의 원인은 도로, 차량들의 물리적 요인과 인적요인으로 분류하고 있다. 이중 차량과 관련해서는 수많은 신기술들이 개발되었고 또 개발 중에 있으며 인적요인에 관해서는 최근 국내에서도 중요한 연구들이 수행 중에 있으나 그 결과를 실용화하는데는 더 많은 시간이 필요할 것으로 보인다. 도로요인에 관한 그 동안의 연구가 국도 등에 집중되었기 때문에 오히려 도로의 위계상 최상위 위치에 있는 고속도로를 중심으로 한 연구가 미진한 것처럼 비쳐지는 것도 부정할 수 없는 사실이다. 미국은 도로 안전도 증진을 목표로 IHSDM(Interactive Highway Safety Design Module)이라는 통합설계모듈의 개발을 추진 중에 있으며, 국내에서도 기초적인 연구가 시작되었다. 이러한 평가모듈의 개발에 필수적인 것이 도로설계대안별로 교통안전도를 계량적으로 평가하는 모형의 개발이다. 본 연구에서는 먼저 교통사고의 원인이 되는 도로요인 중 특히 도로선형과 교통사고와의 관계를 밝혀내기 위해 도로선형의 변화(선형개량, 도로확장)가 비교적 적었던 호남고속도로를 대상으로 고속도로의 선형요소와 교통사고와의 미시적인 관계를 규명하였다. 이를 위해 대상도로를 직선부, 곡선부. 완화곡선부 등으로 1차 구분하였으며 이들 구간의 선형요소와 지난 5개년('96년∼'00년) 간의 교통사고 자료를 데이터베이스화하여 모형산정에 이용하였다. 또한 도로선형 요소 중 특히 교통사고와 관계가 큰 것으로 분석된 몇몇 요소들을 이용해 고속도로 선형조건별 안전도평가모형을 구축하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.609-616
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• 2014

선형스팬이 클수록 예측을 어렵게 하기 때문에 선형스팬을 크게 하는 것은 보안 및 암호 시스템에서 중요한 문제이다. 낮은 상관함숫값을 가지면서 큰 선형스팬을 가지는 비선형 이진수열에 대한 연구는 계속 이루어져 왔다. 본 논문에서는 n=2m이고 데시메이션이 $d=2^{m-2}(2^m+3)$인 비선형 이진수열 $S^r_a(t)=Tr^m_1\{[Tr^n_m(a{\alpha}^t+{\alpha}^{dt})]^r\}$ ($a{\in}GF(2^m)$, $0{\leq}t{\leq}2^m-2$)에 대한 선형스팬을 분석한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권7호
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• pp.261-266
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• 2014

시계열 모형에서 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되므로 예측을 하는데 많은 어려움이 있다. 만약 여러개의 시계열 자료들이 동일한 모형에서부터 얻어졌다고 하는 동질성 가설이 채택되면 모수축약을 이룰 수 있고, 더 좋은 예측값을 얻을 수 있다. 비선형 시계열 패널 자료는 각각의 시계열마다 모수들이 있기 때문에 매우 많은 모수가 존재하게되고, 모수의 수가 많으면 모수추정에 따르는 오차가 커지게 되어 예측의 정확도가 떨어지게 된다. 패널내에 존재하는 독립적인 여러 시계열들의 동질성이 만족되면 시계열을 종합하여 모수를 추정하고 검정할 수 있다. m개의 독립적인 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정을 알아보기 위하여 모형을 설정하고 이 모형에 대한 정상성 조건을 구하였고, 동질성 검정통계량을 유도했으며, 구한 검정 통계량의 극한분포가 ${\chi}^2$ 분포를 따르는 것을 보였다. 실증분석에 있어서는 비선형 시계열 자료중 중선형 시계열 모형의 동질성 검정을 하고, 실제 우리나라 주식자료를 2개의 집단으로 나누어 비선형 시계열 패널 자료의 동질성 검정에 대한 분석을 하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제2권1호
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• pp.41-49
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• 1998

램제트 혹은 오그멘터에서 발생하는 길이방향 비선형 연소불안정성 해석을 위하여 모달해석법을 사용하여 수학적 모델을 만들었다. 이 모델은 2-모드 공식에 국한되며, 지배 방정식을 분석적으로 또한 수치적으로 풀었다. 이 2-모드 비선형 모델은 비선형 속도 민감 연소 반응의 특징인 부트스트래핑 효과를 예측할 수 있다. 또한, 파라미터 연구를 수행하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.134-136
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• 2023

대형 컨테이너 선박의 주요 제원 예측에 관한 과거 연구는 단순 회귀분석에 기반한 결과로 제시되었으며, 이를 현재 운항 중인 24,000TEU급 선박의 제원과 과거의 연구 결과를 비교할 경우, 선박의 전장이 과대 예측한 경향이 있었다. 본 연구에서는 선형회귀분석 및 box plot의 통계 분석기법을 활용하여 최근 20년의 신조 컨테이너선을 대상으로 연도별 주요제원의 변화량을 통해 선박의 대형화 추세를 분석하였다. 그 결과, 컨테이너선의 대형화는 시간의 흐름에 따라 점점 폭이 넓어지는 형태로 변화하고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 선폭 위주의 대형화는 선박 운항의 측면에서 조종성능의 감소로 인해 운항난이도가 증대된다는 단점이 있다. 즉, 미래 대형화 선박을 안전하게 운항하기 위해서는 적절한 항만 인프라 구축 및 선박길이와 폭의 조화를 이루는 대형화가 필요할 것으로 판단된다.