• 대한토목학회논문집
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• 제32권2A호
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• pp.97-108
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• 2012

재킷식 해양구조물인 울돌목 시험조류발전소에 대하여 장기 모니터링을 통하여 구조물 동적 응답을 계측하였으며, 계측된 동적 응답 중 저주파수 거동을 정밀하게 계측할 수 있는 동적 경사 응답을 이용하여 구조물의 고유주파수 및 모드감쇠비를 추정하고, 이와 같은 동특성이 조위와 조류 유속 등 외부 환경에 의하여 어떤 영향을 받는지를 분석하였다. 제한된 수의 응답 계측 자료로부터 구조물의 고유주파수 및 모드감쇠비를 정밀하게 추정하기 위하여 개선된 실험모드해석 방법인 LS-FDD 방법을 제안하였으며, 제안된 실험모드해석 기법을 이용하여 울돌목 시험조류발전소의 동적 경사 응답을 분석하여, 주요 3차모드의 고유주파수와 모드감쇠비를 정밀하게 추정하였다. 추정된 동특성은 시간에 따라 크게 변동하며, 이러한 변동은 조석의 영향을 지배적으로 받고 있음을 시계열 분석 및 주파수 분석을 통하여 알 수 있었다. 또한 울돌목 시험조류발전소에서 관측한 일정 기간의 조위 및 조류 유속 자료를 이용하여, 구조물의 동특성과 조류 자료 사이의 상관관계를 분석하였고, 조위 및 유속 자료만으로 구조물의 동특성을 예측할 수 있는 모델식을 결정하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.641-648
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• 2022

본 논문은 3D 프린터 출력 방식 중 하나인, 전자빔용해법(EBM)의 공정 간에 발생하는 결함에 영향을 미치는 요인들을 데이터 분석을 통해 규명하는 연구이다. 선행 연구들을 기반으로 결함발생에 주요한 원인으로 지목되는 요소들을 참고하였으며, 공정 간 발생하는 로그파일 분석을 통해 결함 발생과 연관된 변수들을 추출하였다. 또한, 해당 데이터가 시계열 데이터라는 점에 착안하여 window의 개념을 도입하여, 현재 공정 층으로부터 총 3개 전 층까지의 데이터를 포함하여 분석에 사용 될 변수들을 구성하였다. 해당 연구의 종속변수는 결함발생유무이기에 이진분류를 통한 분석을 하였으며, 이때 결함 층의 비율이 낮다는(약 4%) 문제로 인해 SMOTE 기법을 적용하여 균형잡힌 훈련용 데이터를 만들었다. 분석을 위해 Gridsearch CV를 활용한 XGBoost를 사용하였고, 분류 성능은 혼동행렬을 기반으로 평가하였다. 마지막으로, SHAP값을 통한 변수 중요도 분석을 통해 연구의 결론을 내렸다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.918-923
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• 2021

정부는 공유수면 매립사업의 계획적인 관리를 위해, 10년 주기의 공유수면 매립기본계획을 수립하고 있다. 그러나 수시변경을 통한 매립사업을 추진하는 경우가 상당한 비중을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 이에 기본계획의 실효성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 이를 보완하기 위한 장기 매립 수요 추세 분석에 대한 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 그간의 연간 매립 실적 자료를 활용하여 매립 수요 추세 분석을 수행하였다. 분석 결과, 국내 공유수면 매립 수요는 지속적으로 하락하는 추세인 것으로 나타났으며, 특히 매립기본계획 체제로 전환된 1990년대 이후에는 그 추세가 뚜렷하게 나타나고 있는 것으로 나타났다. 또한 2021-2030년까지 총 매립 수요는 최대 13.8 km²에서 최소 1.7 km² 수준으로 산정되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1083-1093
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• 2021

물 사용량 예측은 최적의 용수 공급 운영 방안을 수립하고 전력 소비량 절감을 위하여 꼭 필요한 과정이라고 할 수 있다. 그러나 수용가 단위의 물 사용량은 용도, 사용자의 패턴, 날씨 등의 다양한 요인으로 인해 변화하는 비선형적 특성을 지니고 있다. 따라서 본 연구에서는 비선형적인 수용가 단위의 물 사용량을 예측하기 위하여 다양한 기법들을 연계한 KWD 프레임워크를 제안하고자 하였다. 즉, 먼저 개별 수용가 마다 용도에 따른 유사한 패턴을 파악하기 위해 K-means (K) 군집분석을 수행하였고, 잡음성분을 제거함으로써 핵심적인 주기패턴을 파악하기 위해 Wavelet (W) 방법을 적용하였다. 또한 비선형적 특성을 학습시키기 위해 Deep learning (D) 알고리즘을 적용하였다. 그리고 기존의 선형 시계열 모형인 ARMA 모형과 비교하여 KWD 프레임워크의 성능을 분석하였다. 그 결과 제안된 모형의 상관성은 92%, ARMA 모형은 약 39%로 KWD 프레임워크가 2배 이상의 성능을 가지는 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 제안한 방법을 활용할 경우 정확한 물 사용량 예측이 가능해질 것이며, 상황에 따른 최적의 공급 방안을 수립할 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.82-89
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• 2021

본 연구의 목적은 투자자의 은퇴 시점뿐만 아니라 시장의 예측 변동성을 동시에 고려하여 Target Date Fund의 위험자산 편입 비율을 동적으로 조정하는 새로운 Glide Path를 제안하고, 은퇴 시점만 고려하여 위험자산 편입 비율이 정해지는 전통적 Glide Path와 투자 성과를 비교 분석하는 것이다. 시장 변동성의 예측치로는 역사적 변동성, 시계열모형인 GARCH 변동성, 그리고 변동성지수인 VKOSPI를 활용하였으며, 2003년부터 2020년까지의 분석 기간에서 변동성을 고려하는 새로운 동적 Glide Path의 투자 성과가 우수함을 보여주었다. 3가지 변동성 예측모형 모두에서 은퇴 시점만을 고려하는 Glide Path보다 수익률은 더 높고 위험은 더 낮아지면서 투자 성과 지표인 Sharpe Ratio가 개선되었다. 실증 분석 결과는 은퇴예정자뿐만 아니라 Target Date Fund 운용업계에 새로운 Glide Path의 활용 가능성을 제시하고 있다.

• 기술혁신학회지
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• 제20권4호
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• pp.1036-1056
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• 2017

인구고령화 및 만성질환 환자의 급증으로 의료비가 증가함에 따라 디지털 헬스케어에 대한 관심이 높다. 교통수단인 자동차에도 운전자의 상태를 인지하고 주행 환경을 반영하여 운전자의 안전과 건강을 도모하는 스마트 자동차 기술이 개발 중이다. 이에 본 연구는 최근 5년간(2011-2015년) 한국과 미국의 자율주행 자동차 기술개발 연구의 동향을 파악하기 위해 시계열 분석, 네트워크 분석, 시각화 및 국가 간 비교 연구를 수행하였다. 분석결과, 운전자의 안전 및 알고리즘을 활용한 모델링 등 공통연구영역에서 협력연구를 도모하고, 미국의 강점인 부품과 차량 간 연결기술 연구를 벤치마킹할 필요성이 제기되었다. 특히 미국은 자율주행 기술 연구에 있어 다양한 연령층의 특성을 고려하고, 센서 등을 통해 탑승자의 건강상태를 인지하고 예측하는 기술 연구가 진행되고 있는데 반해, 한국은 고령 운전자 측면만이 언급되어 헬스케어와 관련한 기술 연구가 좀 더 다양하게 진행될 필요가 제기된다. 향후 공중보건의 윤리가치와 운전자의 안전과 편의를 고려하며 경쟁력을 갖춘 자율주행 자동차 기술발전의 방향에 대해 논의하였다.

• 물과 미래
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• 제28권6호
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• pp.147-158
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• 1995

본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 통계학적 모형개념을 이용하여 연구하였다. 급수량의 변화는 기후와 많은 연관성이 있는 것으로 알려지고 있으나 급수량의 예측과 상수도시설의 운영에 있어서 급수량 변동요인을 고려한 수학적 혹은 통계학적 모형을 개발하여 실용화하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 시간이 지남에 따라 급수량이 증가하는 경향을 반영할 수 있는 경년변화, 급수인구와 더불어 상수도 급수량의 중요한 변동요인으로 간주되는 기후인자를 이용하여 상수도 1일 급수량을 예측할 수 있는 모형을 제안하고 그 유효성을 검증하였다. 급수량 예측모형식은 통계학적 방법중에서 회귀모형식을 사용하였으며, 연구대상 지역으로서는 자료수집이 용이한 광주광역시를 선정하였다. 1일 급수량을 예측하는데 있어서 회귀모형의 시계열구간을 년별, 월별, 계절별로 분류하고 시계열 구간별로 최적의 회귀모형식을 제안하고자 회귀분석을 시행하였다. 회귀분석을 시행하기 위해서는 먼저 급수량을 종속변수로 하고 급수인구, 경년변화 및 기후인자 즉, 최고기온, 평균기온, 강우량, 운량, 일사량, 상대습도, 일조시간 등을 설명변수로 하는 상관분석을 행하고 비교적 상관성이 높은 인자를 택하여 모형식을 구성하였다. 제안된 모형식은 사고 등에 의한 단수조치나 한발의 영향으로 인한 격일제급수를 실시하는 시기를 제외하고 실측치와 모형과의 오차율이 최대 10%, 평균 3%이내로 나타났으며, 모형식의 결과는 상수도 1일 급수량 예측이 필요한 시설에 적용 가능하다고 판단되었다.을 보여준다.EX>부근에서 진통하였으며 생산성은 약 $13.6g/\ell$-h이 다. 약 $12g/\ell$의 잔류 환원당 중에 약 $4.5g/\ell$의 포도당이 포함되어 있었다. 타피오카 당화액으로부터 분리된 고형분을 사용한 실험을 통하여 고형분도 기 질로서 효용가치가 어느 정도 있는 것으로 판명되었으며 당화액 발효조와 별도로 고형분 발효조의 개발도 필요한 것으로 생각되었다. ot only in this world but also in the other world., Keun-Kap, Scarf, Pee-Bak, Hung-Kap, Pok-Kap, Yang-Dang-Kap, We-Yo-Kap, Kum-Kap, and caries arms. Lower-level officials wore Pe-Bal, Kun-Mo, gae, won-leung, very small sleve jacket, a long coat reaching up to the knee length, slacks, belt, loin cloth and apron. 5) Children's bind their hair up angle shape and wore a half long jacket raching up to the hip and slacks. 나) Women's wear; 1. hair style and hair dress; 1) High rank women's hair style was very extravaganceful. They made their

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권1호
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• pp.51-59
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• 2000

시계열모형과 시차분포모형을 결합한 동적모형을 이용하여 강우량과 지하수위의 관계를 파악하였다. 시차에 따른 현재 및 과거 강우량과 과거 지하수위를 독립변수로 하여 동적모형을 구성하였다. 지하수위에 미치는 시차에 다른 강우량의 영향을 Almon 다항식으로 분포시켜 시차분포모형의 매개변수를 추정하였다. IHP 대표유역의 방림과 탄부의 지하수위관측소에서 적용된 동적모형은 강우량에 따른 지하수위를 매우 잘 재현해 주고 있으며, 지하 수위의 예측에도 이용할 수 있음을 확인하였다. 또한 모형의 매개변수는 대수층의 지질특성을 반영하고 있다. 지하수위는 1일전 강우량과 가장 큰 연관성이 있으며, 방림의 경우 18mm/일, 탄부의 경우 30mm/일 이하의 강우량에서는 지하수위의 변동에 큰 영향이 없었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권2호
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• pp.75-84
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• 2019

이 연구의 목적은 random forest 를 활용하여 기상요소만을 이용하여 우리나라 전체의 벼 평균수량을 예측하는데 있다. Random forest 는 예측에 사용되는 각 predictor variable 을 분리할 수 있는데 이를 통해 분리된 시계열 상의 추세가 비정상적인 증가형태를 보였다. 이는 결국 예측능력의 저하로 이어지기 때문에 이를 제거할 필요가 있고 본 연구에서는 이동 평균을 이용하여 제거한 후 예측을 하였다. 1991 년부터 2005 년까지의 기상자료와 수량자료를 학습에 사용하였고 2006 년부터 2015 년까지의 자료들을 검증용으로 사용하였다. 학습자료에 대해서는 상당히 정확한 예측 능력을 보여주었으나 검증 자료에서는 그렇지 못하였다. 그 이유를 분석하기 위해 학습 자료와 검증자료에 대해서 각각 변수 중요도를 산출하여 비교한 결과 두 자료 간에 월별 기상 자료에 대한 중요도가 변동되었음을 발견하였다. 이러하 차이가 발생한 이유는 학습자료와 검증 자료에서의 전국적으로 표준이앙기가 이동하여 벼의 생육기간 자체가 변하였기 때문이다. 따라서, 정확한 예측을 위해서는 지역별 파종기 또는 이앙기에 대한 자료가 필요하며 단순히 기상 자료만을 활용한 예측은 어려운 것으로 생긱된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.