• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.220-227
• /
• 2021

비운송 지중구조물인 전력구와 공동구는 대부분 철근 콘크리트 구조물로서 공용기간이 경과함에 따라 탄산화에 의한 열화로 내구성이 저하된다. 특히, 전력구 및 공동구는 용도별, 지역별로 탄산화 속도가 상이하므로 개별적인 유지관리를 위해서는 탄산화 실측 데이터에 기반한 예측 모델이 요구된다. 본 연구에서는 노후화 된 전력구 및 공동구와 같이 기존 비운송 지중구조물에 대한 탄산화 예측 모델을 개발하였다. 탄산화 예측 모델 개발을 위해 안전점검에서 확보한 실측 데이터를 기반으로 다중회귀분석 및 심층신경망 기법을 활용하였다. 다중회귀분석에서 종속 변수인 탄산화 속도계수 결정을 위해 독립 변수로서 구조물, 지역, 측정 위치, 시공 유형, 측정 부재, 콘크리트 강도를 선정하였으며, 다중회귀 예측 모델의 수정결정계수(Ra2)는 0.67로 분석되었다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델결정계수(R2)는 0.82로 나타났으며, 비교대상 모델보다 우수한 예측 성능을 보였다. 심층신경망을 이용한 비운송 지중구조물의 탄산화 예측 모델은 콘크리트 강도에 기초한 것으로, 본 연구의 결과가 노후화 된 전력구 및 공동구에 대한 탄산화 유지보수 최적 시기 결정 및 예방적 유지관리 방법론에 기여되길 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2016

본 연구에서는 상수관망에 설치된 유량, 압력 센서를 통해 취득한 빅데이터에 대해 데이터마이닝 기법을 활용하여 해당 공급권역의 특성을 파악하고 그 정보에 기반하여 상수 공급에 있어서 유의할 점 등을 도출해보고자 하였다. 또한, 상수 사용에 대한 단기 수요예측을 수행하는데 있어서도 통계적 방법인 다중회귀분석과 데이터마이닝의 인공신경망 기법을 비교하여 좀 더 정확한 수요예측을 할 수 있는 모델을 제시해보고자 하였다. 데이터 수집과 테스트를 위하여 지자체 한 군의 소블록 지역을 대상으로 선정하였다. 해당 지역은 가정용 수요 외에도 관공서, 병원 등의 대형 업무용 수요도 일부 존재하고 있는 지역이다. 해당 지역의 센서를 통해 취득되는 연속 발생 데이터를 수집하였다. 이런 방식을 통해 취득된 데이터는 총 2,728건이며 이 중 2,632건은 예측모델을 생성하는데 96건은 예측모델의 예측력을 테스트 하는 데에 활용하였다. 이러한 테스트를 수행한 결과 상수 수요예측에 있어서 인공신경망이 다중회귀분석에 비교하여 더 좋은 예측율을 보였다.

• 한국가스학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.28-37
• /
• 2015

본 연구에서는 고속의 연산이 가능한 인공신경망 시뮬레이터와 SA 알고리즘을 결합하여 지능형 생산정 위치 최적화 전산 모델을 개발하였다. 기존의 사용하는 상용시뮬레이터의 경우 현장 규모의 저류 전산 시뮬레이션을 수행시 시간이 많이 소모되므로 이를 해결하기 위하여 이 모델에서는 인공신경망을 사용하여 짧은 시간내에 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 하였다. 이렇게 얻은 결과를 주관적인 경험에 의거하지 않고 자동으로 최적의 생산정 위치를 선정할 수 있도록 최적화기법인 SA 알고리즘을 적용하였다. 개발된 모델을 사용하여 얻은 결과를 기존 사용 시뮬레이터와 비교하여 예측성능이 양호함을 검증할 수 있었으며, 연산속도 또한 향상됨을 확인하였다. 특히 SA 최적화 알고리즘의 제어변수인 초기온도와 냉각률에 대한 민감도분석을 실시하여 각각에 대한 최적값을 산출하였으며, 이를 통해 개발한 모델의 연산성능을 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 개발된 모델을 사용하여 생산정 위치 최적화를 수행한 결과, 생산성이 우수한 지역을 선정하여 최적의 생산정 위치를 도출하였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제8권2호
• /
• pp.66-73
• /
• 2019

최근 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술이 센서 기반 사물인식 기술을 대체할 기술로 주목을 받고 있다. 센서 기반 사물인식 기술은 일반적으로 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 기술이 상용화되기 어렵다는 문제가 있었다. 반면 컴퓨터 비전을 활용한 사물인식 기술은 고가의 센서 대신 비교적 저렴한 카메라를 사용할 수 있다. 동시에 CNN이 발전하면서 실시간 사물인식이 가능해진 이후 IoT, 자율주행자동차 등 타 분야에 활발하게 도입되고 있다. 그러나 사물 인식 모델을 상황에 알맞게 선택하고 학습시키기 위해서는 딥러닝에 대한 전문적인 지식을 요구하기 때문에 비전문가가 사물 인식 모델을 사용하기에는 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 기반 사물인식 모델들의 구조와 성능을 분석하고, 사용자가 원하는 조건의 최적의 딥러닝 기반 사물 인식 모델을 스스로 선정할 수 있는 플랫폼을 제안한다. 또한 통계에 기반한 사물 인식 모델 선정이 필요한 이유를 실험을 통해 증명한다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제23권7호
• /
• pp.17-25
• /
• 2007

연약점토지반에 도로, 대규모 단지조성공사에 따른 지지력의 부족과 과대한 침하량으로 인하여 여러 가지 어려운 문제가 발생하며 최종 침하량 및 침하시간의 정확한 예측은 지반개량공법의 선정은 물론 사업비, 사업기간에 중대한 영향을 미치게 된다. 현재 사용되고 있는 침하량 예측기법으로는 Terzaghi의 압밀이론을 응용한 Asaoka법과 경험식인 Hyperbolic법, Hoshino법 등이 있다. 그러나 이러한 방법들에 의하여 예측된 침하량과 실제 침하량이 정확히 일치하지 않는 경향이 있다고 알려지고 있다. 게다가 이런 방법 등은 계측결과가 없는 설계단계에서는 사용할 수 없는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 국내 단지조성공사에서의 데이터와 다양한 테스트 결과값를 이용하여 성토시 침하를 보다 정확하게 예측하기 위해 인공신경망 기법인 Jordan 모델과 Elman-Jordan 모델을 적용하여 가장 적합한 모델구조를 얻고자 하였다. 개선된 인공신경망 모델에 의한 예측치를 실측치와 비교하였고, 결과값에 의하면 Jordan 모델이 Elman-Jordan 모델보다 실측치와 잘 일치하고 콘관입 저항을 이용한 예측치가 표준관입시험을 이용한 결과치보다 실제에 더 가깝다는 것을 알 수 있다. 따라서 더 많은 현장실험 데이터가 확보된다면 콘관입시험을 이용한 순환형 인공신경망 기법이 침하량 예측에 있어 가장 효과적인 방법이 될 것이라 사료된다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권12호
• /
• pp.37-46
• /
• 2023

동적 물성치는 지반의 상세한 거동을 예측하기 위한 필수인자이나, 샘플 채취와 추가적인 실험이 동반되는 한계가 있다. 본 연구의 목적은 정적 지반 물성치를 기반으로 동적 지반 물성치를 예측하는 것으로 인공신경망을 활용하고자 하였다. 정적 물성치는 점착력, 내부마찰각, 함수비, 비중 그리고 일축압축강도로 선정하였으며 출력 값인 동적물성치는 압축파 속도와 전단파 속도로 결정하였다. 인공신경망 적용시 결과값의 신뢰성을 높이기 위해 Levenberg-Marquardt와 Bayesian regularization 방법을 적용하였으며, 각 최적화 방법에 따른 신뢰성을 비교하였다. 인공신경망 모델의 정확도는 결정계수로 나타냈으며, train과 test 과정 모두 0.9 이상의 값을 보여 해당 연구에서 구축한 인공신경망의 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 또한, 구축된 인공신경망 모델의 검증을 위해 새로운 입력 데이터에 대해서도 출력값의 신뢰성을 검증하였으며, 그 결과 높은 정확도를 보였다.

• 한국가스학회지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.55-66
• /
• 2012

$CO_2$ 감축은 최근 문제되고 있는 온실가스를 감축시킬 수 있는 직접적인 수단이 되고 있으며, 이러한 방법으로는 CCS 기술이 현실적인 대안기술로 부상하고 있다. 특히 전 세계적으로 널리 분포되어 있고 많은 양의 $CO_2$ 를 격리할 수 있는 심부 대염수층을 대상으로 활발한 연구가 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 심부 대염수층에 대한 $CO_2$ 지중격리시 예비 타당성 평가 수행을 위하여 인공신경망을 이용한 효율성 평가 모델을 개발하였다. 모델 개발에 앞서 심부 대염수층을 대표할 수 있는 기본 모델을 선정하고 상용시뮬레이터 GEM을 활용하여 민감도 분석을 수행하였으며, 분석 결과를 바탕으로 심부 대염수층에 영향을 미치는 주요 인자 및 영향범위를 선정하였다. 인공신경망 학습을 위한 격리 시나리오 구성 결과 용해트랩과 잔류트랩에 의한 $CO_2$ 격리를 확인할 수 있었으며, 인공신경망 모델 자체 검증 결과 0.99이상의 높은 상관계수를 나타내어 심부 대염수층에서의 $CO_2$ 지중격리 효율성 평가에 활용 가능함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제33권5호
• /
• pp.537-550
• /
• 2000

본 연구에서는 낙동강 진동지점에서 일유출량을 예측하기 위하여 신경망모형이 제시되었다. 신경망모형의 구조는 CASE 1(5-5-1)과 CASE 2(5-5-5-1)로 구성하였으며, 은닉층의 수에 따라 두 가지의 모형으로 분류하였다. 각 신경망모형은 광역최소점과 훈련임계치에 수렴하는데 기존의 역전파훈련 알고리즘(BP) 보다 뛰어난 Fletcher-Reeves 공액구배 역전파훈련 알고리즘(FR-CGBP)과 축적된 공액구배 역전파훈련 알고리즘(SCGBP)을 이용하였다. 그리고 모형의 훈련과 검증을 위하여 이용된 자료는 풍수년, 평수년, 갈수년 풍수년+평수년, 풍수년+갈수년, 평수년+갈수년 및 풍수년+평수년+갈수년으로 구분하여 구성하였다. 모형의 훈련과정에서 각 자료를 이용하여 최적 연결강도와 편차가 결정되어 졌으며, 동시에 일유출량이 계산되어졌다. 예측오차의 통계분석을 통하여 풍수년+갈수년의 자료를 제외하고는 훈련결과가 양호한 것으로 나타났다. 모형의 검증에는 모형의 훈련을 통해 산정된 CASE 1 의 SCGBP 알고리즘의 연결강도와 편차를 이용하였으며, 검증의 결과는 훈련결과처럼 만족스러운 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 선정한 신경망모형과 비교검토하기 위하여 다중회귀분석모형을 적용하여 일유출량을 예측하였으며, 그 결과 신경망모형이 다소 우수한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다. 이와 같이 신경망모형은 조직적인 접근법, 매개변수의 감소 및 모델을 개발하는데 소모되는 시간을 줄일수 있는 장점이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.397-400
• /
• 2020

본 논문은 영화에 나오는 효과음을 자막으로 생성해주는 자동자막생성을 제안하며, 그의 첫 단계로써 다중 사운드 분류 모델을 제안하였다. 고양이, 강아지, 사람의 음성을 분류하기 위해 사운드 데이터의 특정벡터를 추출한 뒤, 4가지의 기계학습에 적용한 결과 최적모델로 딥러닝이 선정되었다. 전처리 과정 중 주성분 분석의 유무에 따라 정확도는 81.3%와 33.3%로 확연한 차이가 있었으며, 이는 복잡한 특징을 가지는 사운드를 분류하는데 있어 주성분 분석과 넓고 깊은 형태의 신경망이 보다 개선된 분류성과를 가져온 것으로 생각된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.352-355
• /
• 2009

본 논문에서는 Mobbing(집단 따돌림) 현상에 관련된 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 60개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 '1', 관계가 없으면 '0'으로 표현하고, 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들을 포함한 요소들이 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 Social Network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G2 Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the Social Network, Bullies, Aggressive victimes, Victimes)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 알아본다.