• 한국지진공학회논문집
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• 제10권2호
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• pp.1-10
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• 2006

형상비가 상대적으로 작은 철근콘크리트 교각에 지진작용으로 인한 반복 횡하중이 작용하면 초기단계와 중간단계의 변위에서는 휨 거동을 보이다가 최종변위단계에서는 전단에 의해 파괴되는 휨-전단 거동을 보인다. 휨-전단 파괴거동을 보이는 교각은 휨 파괴거동을 보이는 교각에 비하여 연성능력이 저하되므로, 내진설계 또는 내진성능평가에서 극한변위를 해석적으로 결정하기 위해서는 휨성능곡선과 함께 전단성능곡선 모델을 적용하여야 한다. 본 논문에서는 원형교각에 대한 기존 모델을 수정한 전단성능곡선 모델을 제안하였고, CALTRANS 모델, Aschheim등의 모델, Priestley 등의 모델, 제안모델의 특징을 비교하였다. 또 국내에서 수행된 실물크기 기둥 실험체를 대상으로 전단성능곡선 모델을 평가하였다. 제한된 범위의 소수 실험결과에 대한 적용으로서 일반화하기는 어려울 것이지만, 실험결과와 비교 검토한 결과 제안모델이 파괴형태의 예측과 변위성능 예측의 정확도에서 매우 우수한 것으로 평가되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.207-212
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• 2008

본 논문은 소프트웨어 비용추정 모델의 적합성을 평가하고, 가장 적합한 모델을 제시하였다. 먼저, 해당 모델의 함수를 변수변환시켜 선형식으로 만든다. 다음으로 실제 개발 소프트웨어의 비용 데이터가 모델의 선형식에 얼마나 적합한지로 모델의 성능을 평가한다. 모델 성능평가에는 절대오차 대신 상대오차 개념인 MMRE를 적용하였다. 기존의 소프트웨어 비용추정 모델은 Weibull, Gamma와 Rayleigh 함수를 따르고 있다. 본 논문에서는 성장곡선의 일종인 Gompertz 곡선 모델을 제안하였다. 추가로 다른 성장곡선들도 적합성을 검증하였다. 모델 성능평가 결과 Gompertz 성장곡선이 소프트웨어 비용추정 모델로 가장 적합한 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1451-1458
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• 2004

Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권5호
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• pp.521-526
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• 2003

본 논문에서는 영역의 경계를 추출하기 위해 영상의 밝기 정보와 곡선전개 방식을 이용한 기하 활성 모델을 제안한다. 영역의 경계를 추출하는 문제를 추출한 영역의 평균 밝기 값과 전개중인 폐곡선 영역의 밝기 값의 차론 최소화시키는 것으로 설정한다. 최적의 해를 구하는 방법으로 레벨세트 이론을 적용한 곡선전개 방법을 이용한다. 이 방식은 일반적인 활성 모델에 비해 초기 곡선 설정에 제약이 없고 동시에 여러 영역의 경계 추출이 가능하다. 제안 모델은 에지 정보가 충분치 못한 영상의 경우에도 일반적인 에지 기반 방식에 비해 추출 결과가 양호하였다. 비등방성 확산 필터를 사용하여 영상을 전처리 함으로써 보다 나은 추출이 수행되었다. CT나 MRI 영상을 이용하여 모델의 성능을 확인하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.189-189
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• 2004

본 논문은 CNC 밀링머신을 이용한 절삭가공 등 2축시스템의 위치제어 시스템을 대상으로 한다. 기존의 제어방식은 크게 독립축제어와 상호결합제어로 분류할 수 있다. 독립축제어는 두 축의 통합된 운동을 각각의 독립된 축에 대한 추적제어를 수행하여 원하는 공구경로의 위치 정밀성을 향상시키고자 하는 것이고, 상호결합제어는 지령경로에 대한 추적성능보다는 현재의 윤곽오차를 감소시키는 방향으로 제어입력을 인가하여 가공윤곽의 오차를 감소시키는데 주목적이 있다. 또한 최근의 작업공정의 고속화 경향은 윤곽오차를 감소시키면서도 추적성능이 우수한 제어방식을 요구하고 있다.(중략)

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제14권3호
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• pp.196-200
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• 2010

본 연구에서는 철도터널내 화재시 터널내 구조체의 내화성능을 평가하기 위한 시간-온도곡선의 기준을 제시하고자 실시하였다. 현재 국내에서는 철도터널건설과 터널의 수가 빠른 속도로 증가하고 있으며, 터널연장이 길어짐에 따라 터널 내 화재사고가 갈수록 높아지고 있는 상황이다. 철도터널의 화재빈도수는 적지만 화재시 인명과 교통차단으로 인한 사회적 피해는 막대하다. 하지만 우리나라에서는 철도터널 화재에 대한 적합한 시간-온도 곡선을 규정하지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 철도의 통행량, 차량종류 등을 고려한 열방출율을 기초로 외국에서 제시된 시간-온도 곡선을 검토해 보았으며 국재 실정에 가장 적합한 설계화재 모델을 제시하였다. 탄화수소(HC)시간-온도 곡선이 국내 철도터널의 설계화재모델로 가장 적합하였으며, 탄화수소 시간-온도곡선에 의한 철도터널 구조체의 온도분포를 예측하기 위하여 유한요소해석을 통하여 콘크리트터널 구조체의 구조성능을 검토하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.47-55
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• 2019

건물형태의 공간 내에서 발생한 고체연료 화재에 대해 Fire dynamics simulator (FDS)을 이용하여 설계화재곡선의 예측성능을 실험결과와 비교하여 평가하였다. FDS의 연소모델로서는 EDC 2-step mixing controlled를 적용하였으며 검토된 설계화재곡선들은 기존 연구들에서 제안한 2-stage design fire (TDF) 곡선, Quadratic 및 Exponential design fire 곡선들이다. 시뮬레이션 결과는 건물 내 연기 전파과정이 설계화재곡선에 많은 영향을 받는 것을 확인하였다. 설계화재곡선을 이용한 시뮬레이션은 건물 내 실험온도결과에 대해 합리적으로 예측하고 TDF가 가장 온도를 무난하게 예측하는 것을 확인하였다. 그리고 각 설계화재곡선의 화학종 농도에 대한 예측은 실험과 충분히 예측하지 못하는 것을 확인하였다. 이점은 본 연구에서 사용한 연소모델은 고체연료 화재에 대한 시뮬레이션에 적합하지 않음을 나타내며 고체연료의 예측에 대한 FDS 연소모델에 대한 연구가 추가적으로 필요해 보인다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 1994년도 추계학술발표회 초록집
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• pp.17-22
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• 1994

오류역전파 신경망을 인산형 연료전지의 조업변수인 산소 및 수소 유량, 작동온도에 대하여 학습시켜 연료전지 모델을 구성하였다. 또한 구성된 모델을 이용하여 다양한 조업조건에서의 단위전지 성능을 예측하여 이를 실험결과와 비교하였으며, 학습된 신경망을 ASPEN PLUS의 단위공정으로 도입하여 50kW 출력의 연료전지 공정을 구성한 후 조업변수에 대한 영향을 살펴보았다. 3개의 층으로 구성된 오류역전파 신경망은 학습단계상수와 모멘텀이 각각 0.7 및 0.9인 경우 단위전지 성능곡선을 가장 정확히 학습하였으며, 이에 의하여 구성된 신경망 모델은 수소 및 산소의 유량, 온도의 변화에 따른 단위전지 성능곡선의 변화를 정확히 예측하였다. 연료전지 전체공정의 모사에서는 개질기의 경우 $600^{\circ}C$의 상압에서 수증기/탄화수소 비율이 2.6일 때, 연료전지의 경우 작동온도가 190~20$0^{\circ}C$일 때 연료전지의 출력이 최대값을 나타내었으며, 단위전지의 전기화학적 효율은 약 45%, 수소이용률은 약 61%, 발전시스템 전체의 효율은 18%이었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.597-604
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• 2004

정확한 소프트웨어 비용 추정은 개발자와 고객 모두에게 중요하다. 대부분의 비움 추정 모델들은 규모 추정으로부터 틴은 라인 수와 기능점수와 같을 규모 측도에 기반을 두고 있다. 규모 추정의 정확도는 비용 추정 정확도에 직접적으로 영향을 미친다. 이에 따라 대부분의 회귀기반 비용추정 모델들은 규모에 기반한 멱함수 형태를 적용하고 있다. 생물의 성장, 기술의 발전과 인간의 학습 능력 등 많은 성장 현상들은 S자 곡선을 따른다. 본 논문은 성장곡선을 이용하여 개발노력을 추정하는 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 소프트웨어 규모가 증가함에 따라 소요되는 개발 비용이 성장곡선을 따른다고 가정한다. 일반적인 소프트웨어 규모 추정 기법인 기능점수, 완전기능점수와 유스케이스 점수에 기반하여 성장곡선 모델의 적합성을 검증하였다. 제안된 성장곡선 모델들은 멱함수 모델과 비교 시 상호 견줄만한 성능을 보여 소프트웨어 비용 추정분야에 석용 가능함을 보였다.