• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.241-241
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• 2011

일반적으로 식생흐름의 층 적분 모형은 층의 수에 따라 2층 및 3층 모형으로 구분한다. 즉, 전체 수심을 식생영역과 상부영역으로 구분하는 2층 모형과 식생영역을 바닥 조도의 영향 유무에 따라 내부 및 외부 식생영역으로 구분하는 3층 모형으로 나뉜다. 본 연구에 사용된 수리실험 자료는 기존의 연세대학교에서 수행한 실험결과를 이용하여 각 모형의 정확성을 예측해 보았다. 다양한 실험조건에 적용한 결과, 3층 모형이 식생영역에서 유속의 변화를 고려할 수 있지만 레이놀즈응력의 영향에 민감하고, 적분된 유속은 2층 모형에 의한 예측 결과가 더욱 정확하였다. 3층 모형에서는 내부 식생영역의 결과는 전체흐름구조에 미미한 영향을 미치므로 무시할 수 있으며, 이를 바탕으로 식생영역에서 유속 변화가 고려되는 수정 2층 모형을 제시하였다. 본 연구를 통하여 기존의 2층 모형과 3층 모형의 장점을 취합하여 수정된 2층 모형의 방정식을 바탕으로 모형의 정확성을 평가하기 위하여 2층 모형, 3층 모형, 수정 2층 모형의 유속 분포를 비교 분석하여 모형을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.193-197
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• 2005

점진적 개념 학습 알고리즘인 COBWEB은 클래스 정보가 주어지지 않은 사례들(instances)을 분류하기 위하여 사례의 속성과 값에 근거하여 학습하며 각 노드가 유사한 사례들의 집합인 클래스에 해당하는 분류 트리를 생성하는 알고리즘이다. 유사한 사례들을 같은 클래스로 분류하기 위한 기준으로 category utility가 사용되며 이는 클래스 내부의 유사도와 클래스간의 차이점을 최대화하는 방향으로 클래스를 분류한다 기존의 COBWEB에 사용되는 category utility는 클래스 사이즈와 예측 정확성 사이의 tradeoff 관계로 볼 수 있으며, 이로 인하여 예측 정확성은 약간 감소하나 클래스 사이즈가 커지는 방향으로 학습이 진행 될 수 있는 편향성(bias)를 가지고 있다. 이는 분류 트리에 불필요한 클래스 노드들(spurious nodes)을 생성하게 하여 학습 결과인 클래스 개념을 이해하는뎨 어렵게 한다. 본 논문에서는 클래스와 그에 속하는 사례들의 속성-값 분포를 고려하여 클래스와 속성의 연관성에 비례한 가충치를 더한 변형된 category utility를 제안하고, dataset에 대한 실험을 통하여 제안된 category utility가 기존의 큰 클래스 사이즈를 선호하는 bias를 완화시킴을 보이고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2022

최근에 딥 러닝(Deep learning) 기반의 많은 방법들이 수문학적 모형 및 예측에서 의미있는 결과를 보여주고 있지만 더 많은 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수자원의 가장 대표적인 모델링 구조인 강우유출의 관계의 규명에 대한 모형을 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반의 변형 된 방법으로 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 반응변수인 유출량에 대한 직접적인 고려가 아니라 그의 1차 도함수 (First derivative)로 정의되는 Delta기반으로 모형을 구축하였다. 또한, Attention 메카니즘 기반의 모형을 사용함으로써 강우유출의 관계의 규명에 있어 정확성을 향상시키고자 하였다. 마지막으로 확률 기반의 예측를 생성하고 이에 대한 불확실성의 고려를 위하여 Denisty 기반의 모형을 포함시켰고 이를 통하여 Epistemic uncertainty와 Aleatory uncertainty에 대한 상대적 정량화를 수행하였다. 본 연구에서 제시되는 모형의 효용성 및 적용성을 평가하기 위하여 미국 전역에 위치하는 총 507개의 유역의 일별 데이터를 기반으로 모형을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 모형이 기존의 대표적인 딥 러닝 기반의 모형인 LSTM 모형과 비교하였을 때 높은 정확성뿐만 아니라 불확실성의 표현과 정량화에 대한 유용한 것으로 확인되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.111_112
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• 2009

복잡하고 대규모화된 전력계통의 최적계획 및 경제적 운용을 위해서는 시간별 전력 부하에 대한 단기간의 전력 부하 예측이 필요하다. 이러한 단기 부하 예측의 정확성을 높이기 위해서는 전력 부하를 유형별 특성에 맞게 적절하게 분류하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 보다 효율적이고 체계적으로 전력 부하 패턴을 분류하고, 분류된 그룹의 특징을 분석하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1990년도 추계학술대회논문집; 한양대학교, 서울; 24 Nov. 1990
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• pp.137-142
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• 1990

본 연구에서는 유한요소법을 사용하여 이방성으로 적층된 평판의 고유모드 를 예측하고, 이론적인 예측의 정확성을 연구하기 위해 사변 단순지지의 다 양한 각도로 적층된 정사각형 CFRP평판의 8번째 진동모드까지 실험적인 결 과와 비교하였다. 이 연구에서 사용된 모든 평판은 중앙면에 대칭이며, 이것 은 Bundling-stretching coupling을 제거하기 위해서이다. 그러나 만일 비대 칭적으로 적층된 평판이라면 이 효과를 포함한 해석이 되어야 할 것이다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2009년도 춘계학술논문발표회 논문집
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• pp.404-409
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• 2009

수직벽 화재 예측의 정확성을 확인하기 위하여 화재 시뮬레이션용 전산유체역학 모델인 Fire Dynamics Simulator를 프로필렌 수직벽 화재에 적용하였다. 단위면적당 연소율 $7.0{\sim}29.29g/m^2-s$에 대한 버너 중심에서 측정한 온도분포와 비교한 결과, 최고온도가 낮게 예측되는 것 외에는 실험과 잘 일치하였다. 또 연소율의 증가에 따라 경계측의 두께가 일관되게 증가하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.251-259
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• 2004

콘크리트의 크리프와 건조수축에 의한 시간에 따른 프리스트레스 장기예측의 정확성은 프리스트레스트 큰크리트 교량과 같은 사회 기반 시설의 유지 관리 및 보수 결정 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 프리스트레스트 콘크리트 교량의 프리스트레스 장기예측의 불확실성 감소, 즉 예측의 정확성 향상을 위하여 현장 계측치를 이용하여 베이시안(Bayesian)통계기법을 도입하는 예측기법을 제안하였다. 베이시안 해석시 사전 확률분포는 콘크리트의 크리프와 건조수축의 확률 특성을 고려하여 나타내며, 우도 함수(likelihood function)는 현장에서의 계측치를 사용하여 나타내었다. 시간에 따른 구조적 거동 시스템으로부터의 지속적인 계측 기록은 베이시안 지식 기반에서의 확률분포를 업데이팅 하기 위하여 사용되며, 사후 확률분포는 사전확률분포와 우도 함수를 조합하여 획득한다. 실제로 가설되고 있는 프리스트레스트 콘크리트 박스 거더 교량으로부터 계측된 프리스트레스 힘의 수치 예제해석을 통하여 제안 기법의 적용성을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.505-508
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• 2021

반도체 회로의 미세화로 단위 공정이 증가하면 TAT(turn-around time) 증가에 따른 제조 비용이 늘어난다. 반도체 공정 중 포토 공정은 마스크의 회로를 웨이퍼에 전사하는 공정으로 전사를 담당하는 노광장비의 성능에 의해 회로의 정확성이 결정된다. 이런 정확성을 검증하는 계측공정은 회로의 미세화가 진행될수록 필요성은 증가하나 TAT 증가의 주된 요인으로 최근 기계학습을 사용한 다양한 예측 모형들의 개발로 계측 결과를 예측하는 실험들이 진행되고 있다. 본 논문은 노광장비 센서들의 이상값을 감지하여 분류 후 계측공정을 진행하는 LFDC(Lithography Fault Detection and Classification) 시스템의 문제인 분류 성능이 떨어지는 것을 해결하기 위해 XGBoost를 사용하여 계측공정을 진행하지 않고 노광장비 센서의 이상값을 학습된 학습기를 통해 분류하여 포토 공정을 재진행하거나 다음 공정을 진행하는 방법을 실험하였다. 실험에서 사용된 계측 결과 예측 모형은 89%의 정확도를 확보하였고 반도체 데이터 특성인 심각한 불균형의 데이터에 대해서도 같은 정확도를 얻었다. 이런 결과는 노광장비 센서들의 이상값에 대해 89%는 정상으로 판단하였고 정상으로 판단한 웨이퍼를 실제 계측 시 예측과 같은 결과를 얻었다. 계측 결과 예측 모형을 사용하면 실제 계측을 진행하지 않고 노광장비 센서들의 이상값에 대한 판정을 할 수 있어 TAT 단축으로 제조 비용감소, 계측 장비 부하 감소 및 효율 향상을 할 수 있다. 하지만 본 논문에서는 90%의 성능을 보이는 계측 결과 예측 모형으로 여전히 10%에 대해서는 실제 계측이 필요한 문제에 대해 추후 더 연구가 필요하다.

• 물과 미래
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• 제42권12호
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• pp.52-64
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• 2009

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1524-1527
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• 2009

본 연구는 주요지천 홍수예측에 적용된 통계적 모형을 개선하여 예측 결과의 정확성 향상을 도모하는 데 목적이 있다. 중랑천, 탄천, 왕숙천 등 한강수계 주요 지천은 홍수예보 지점으로 유역면적이 작고 도달 시간이 짧아 기존의 대하천 홍수예보에 이용되고 있는 수문학적 홍수예측 모형을 적용하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 주요 지천 홍수예측에 통계적 모형인 다중선형 회귀모형을 이용하는 방법이 제안되어 활용되었다. 본 연구에서는 지천홍수예측에 기 적용된 다중선형 회귀 모형의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 독립변수를 조정하고, 10분 단위 관측 자료를 활용한 예측 결과를 얻기 위해 매개변수를 재산정하였다. 그 결과 기존 모형에 비해 적은 수의 독립변수와 재 산정된 매개변수를 이용한 통계적 모형으로 예측 수위의 오차를 줄일 수 있었다.