• 한국항공우주학회지
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• 제33권2호
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• pp.54-59
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• 2005

구동기의 백래쉬와 동강성을 고려한 미사일 조종날개의 비선형 공탄성 해석이 수행되었다. 아음속 비정상 공기력 계산을 위해 DHM을 사용하였고 최소상태접근법을 사용하여 근사하였다. 비선형 플러터 해석을 위해 백래쉬는 유격으로 모델하고 기술 함수법을 사용하여 선형화하였다. 또한, 동강성은 주파수의 함수로 모터의 운동방정식으로부터 계산하였다. 선형 및 비선형 플러터 해석 결과들은 공력탄성학적 특성들이 백래쉬와 동강성에 중요한 영향을 받는다는 것을 보여준다. 비선형 플러터 해석에서 다양한 제한 주기 운동이 선형플러터 속도 이하에서 관측되었다. 또한 플러터 특성과 응답을 시간영역에서도 조사하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권1호
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• pp.1-18
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• 2007

비선형 파동장 역산은 지하의 암석과 물성을 결정하는 물리적인 제약을 위한 탄성파 변수들을 평가하는데 강력한 방법이다. 이 논문에서는 현장자료와 2 차원 탄성파 속도 모델로부터 탄성파 속도 변화를 재구성하여 만들어낸 6 가지 탄성파 속도 모드를 제시하였다. 탄성파 반사파 자료의 정보는 종종 단파장과 장파장 성분으로 나뉘어진다. 지역검색 방법은 만약 초기모델이 실제 모델로부터 동떨어지면 장파장의 속도 변화를 측정하는데 어렵다. 그러면 송신주파수들은 낮은 대역에서 더 높은 대역들로 모델의 탄성파 변수들을 측정하기 위해 변환된다 (frequency-cascade scheme) 탄성파 변수들은 P 파와 S 파 속도가 섬도에 따라 선형으로 변화는 초기 모델 가정하에 각 역산단계에서 (simultaneous mode) 계산된다. P 파와 S 파 속도 $('V_P\;V_S\;mode')$, P 파 임피던스와 포와송 비 $('I_P\;Poisson\;mode')$, P 파와 S 파 임피던스 $('I_P\;I_S\;mode')$와 같은 세가지 모드들이 탄성파 변수들의 역산을 위해 얻어진다. 각 탄성파 역산 단계에서 밀도값들은 세가지 가정하에 개선(update)된다. 탄성파 모델을 위한 각 변수 세트들에서 역산의 정확도를 평가한 결과 $V_P\;V_S$ 모드와 $I_P$ Poisson 모드 사이에 별다른 역산 차이는 없었다. $I_P\;I_S$ 모드들에 대해서도 같은 결론이 예상된다. 이러한 결과들은 전 파장에 걸친 탄성파 파동장 역산의 견고한 기초를 제공한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권6호
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• pp.822-831
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• 2021

선박의 주묘 위험성을 평가할 수 있는 프로그램이 개발되어 있지만 선박의 제원에 해당되는 다양한 입력요소들을 직접 찾아서 입력해야 하므로 VTS 관제사가 정박지에 정박 중인 선박들로부터 이러한 입력요소들을 모두 확인하여 프로그램을 활용하는 것은 현실적으로 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 VTS 관제사 입장에서 선박으로부터 쉽게 획득할 수 있는 총톤수(GT)를 독립변수로 설정하고 프로그램 입력요소들을 종속변수로 하여 선형 및 비선형 회귀분석을 실시하였다. 다항식 모델(선형)과 멱급수 모델(비선형)의 적합도를 비교한 결과, 컨테이너선과 벌크선의 경우에는 모든 입력요소에서 멱수급 모델이 적합한 것으로 평가되었다. 하지만 탱커선의 경우에는 수선간장, 선폭, 흘수는 멱수급 모델이 적합하고, 정면풍압면적, 앵커의 무게, 의장수, 묘쇄공으로부터 선저까지의 높이는 다항식 모델이 더 적합한 것으로 평가되었다. 또한 탱커선의 정면풍압면적 요소를 제외한 다른 나머지 종속변수들은 모두 결정계수가 0.7 이상으로 높은 적합도를 보였다. 따라서 주묘 위험성 평가 프로그램의 입력요소 중 외력 요소, 해저 저질, 수심 및 앵커 체인의 신출량을 제외한 나머지 입력요소들은 선박의 총톤수만 입력하면 회귀분석 모델식에 의해 자동으로 입력됨으로써 주묘 위험성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구에서는 다항식 회귀분석(Polynomial regression analysis) 방법을 이용하여 비선형 특성을 갖는 전자저울의 질량 추정 모델 개발이 이루어 졌다. 전자저울에 사용되는 로드셀의 출력 단자 전압을 기준 질량 추를 사용하여 직접 측정하였고 이 데이터를 이용하여 MS Office 엑셀의 행렬식 계산과 데이터 추세선 분석 기능을 이용하여 다항식 회귀모델을 구하였다. 5kg까지 측정 가능한 로드셀 전자저울을 사용하여 100g단위로 질량을 측정하였고 다항식 회귀분석(Multiple regression analysis) 모델을 구하였으며, 단순(1차), 2차, 3차 다항식 회귀분석에 대한 오차를 구하였다. 각 모델에 대한 회귀 방정식의 적합도 분석을 위해 결정계수(Coefficient of determination)를 제시하여 추정 질량과 측정 데이터와의 상관관계를 나타내었다. 본 연구에서 제안하는 3차 다항식 모델을 이용하여 추정 값의 표준편차가 10g, 결정계수 1.0으로 상당히 정확한 모델을 얻었다. 본 연구에 사용된 선형 회귀 분석 이론을 바탕으로 최근 인공지능 분야에서 많이 사용되고 있는 로지스틱 회귀 분석(Logistic regression analysis)을 활용하여 기상예측, 신약개발, 경제지표 분석 등의 분야에 대한 다양한 연구를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권4호
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• pp.779-783
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• 2021

파프리카 생산성에는 광량이 매우 중요한 요인으로 작용하나 광량을 독립변인으로 한 파프리카 생산성 추정을 위한 표준 모델 개발에 있어 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 이러한 표준 모델을 개발할 시 독립변인으로서 외부 광량의 활용 적합성을 높이기 위한 방법을 알아보기 위해서 수행되었다. 선형회귀 분석 시 독립변인(누적 외부광량)과 종속변인(누적 생산성)을 전체 농가 생산성의 평균값, 그리고 그 평균값을 기준으로 이상과 미만(MHFP, MLFP)으로 분류하여 각각 평균값을 활용하였다. 도출된 선형회귀모형의 RMSE 값은 MHFP의 모델에서 0.9418kg·m^-2로 MTFP 모델의 1.5468kg·m^-2, MLFP 모델의 1.3812kg·m^-2보다 크게 낮았다. 그리고 시간(월)이 경과함에 따른 RMSE 값도 MHFP에서는 모든 월에 1.0 kg·m^-2 이하로 가장 낮았다. 따라서 외부 광량을 활용한 파프리카 생산성 추정을 위한 회귀모형 개발 시 농가들의 생산성 차이를 적합한 방법으로 분류하여 분석하는 것이 추정 모델의 적합성을 향상시킬 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.39-58
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• 2024

TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.73-83
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• 2006

이 연구의 목적은 면외방향으로 반복하중을 받는 철근콘크리트 벽식 교각의 지진거동을 파악하고 합리적이면서 경제적인 내진설계기준을 개발하는데 있다. 정확하고 올바른 성능평가를 위하여 신뢰성 있는 비선형 유한요소해석 프로그램을 사용하였다. 사용된 프로그램은 철근콘크리트 구조물의 해석을 위한 RCAHEST이다. 유한요소로서는 면내회전강성도를 갖는 4절점 평면 쉘요소가 사용되었다. 두께방향에 대한 철근과 콘크리트의 재료성질을 고려하기 위하여 층상화기법이 도입되었다. 재료적 비선형성에 대해서는 균열콘크리트에 대한 인장, 압축, 전단모델과 콘크리트 속에 있는 철근모델을 조합하여 고려하였다. 신뢰성 있는 실험결과와 비교를 통하여 이 논문의 제안방법이 면외방향으로 반복하중을 받는 철근콘트리트 벽식 교각의 내진성능평가에 적합한 방법임을 입증하고자 한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제13권5호
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• pp.535-545
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• 2001

철골조의 비탄성 거동을 해석하는데 있어 많은 고차해석법이 소개되고 있다. 이 해석법들은 부재의 불완전성과 잔류응력과 같은 재료적인 비선형성 그리고 기하학적 비선형성에 의한 2차 효과를 직접 해석과정에 반영하여 골조의 거동을 좀더 정확히 예측할 수 있다. 이 가운데 비교적 간편하면서도 정확성이 높은 수정소성힌지 해석법을 도입하고 반강접합부의 모델링을 위해 이미 개발하여 제안한 로그 모델을 적용 해석프로그램(RPH-2DF)을 작성하였다. 이 프로그램의 검증을 위해 두께 중복형 접합부를 갖는 골조실험 결과와 해석 결과를 비교하였다. 또한 강접 골조의 거동과 반강 접합부를 갖는 골조의 거동 차이를 규명하기 위해 MIDAS-GEN v4.2.2로 설계된 10층 가새 골조를 대상으로 RPH-2DF를 이용한 해석결과와 비교하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.561-569
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• 2019

태양광 발전은 일사량만 있으면 전기에너지를 얻을 수 있기 때문에, 새로운 에너지 공급원으로 용도가 급증하고 있다. 본 논문은 실제 태양광 발전 시스템의 컨버터 출력을 이용하여 장단기 출력 예측을 하였다. 예측 알고리즘은 다중선형회귀와 머신러닝의 지도학습 중 분류모델인 서포트 벡터 머신 그리고 DNN과 LSTM 등 딥러닝을 이용하였다. 또한 기상요소의 입출력 구조에 따라 3개의 모델을 이용하였다. 장기 예측은 월별, 계절별, 연도별 예측을 하였으며, 단기 예측은 7일간의 예측을 하였다. 결과로서 RMSE 측도에 의한 예측 오차로 비교해 본 결과 다중선형회귀와 SVM 보다는 딥러닝 네트워크가 예측 정확도 측면에서 더 우수하였다. 또한, DNN 보다 시계열 예측에 우수한 모델인 LSTM이 예측 정확도 측면에서 우수하였다. 입출력 구조에 따른 실험 결과는 모델 1보다 모델 2가 오차가 적었으며, 모델 2보다는 모델 3이 오차가 적었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.176-182
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• 2024

본 연구는 결측치 비율이 높은 시계열 데이터를 효과적으로 분석하고 예측할 수 있는 머신러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 결측치 처리 방법을 비교 분석하였다. 이를 위해 PSMF(Predictive State Model Filtering), MissForest, IBFI(Imputation By Feature Importance) 방법을 적용하였으며, 이후 LightGBM, XGBoost, EBM(Explainable Boosting Machines) 머신러닝 모델을 사용하여 예측 성능을 평가하였다. 연구 결과, 결측치 처리 방법 중에서는 MissForest와 IBFI가 비선형적 데이터 패턴을 잘 반영하여 가장 높은 성능을 나타냈으며, 머신러닝 모델 중에서는 XGBoost와 EBM 모델이 LightGBM 모델보다 더 높은 성능을 보였다. 본 연구는 결측치 비율이 높은 시계열 데이터의 분석 및 예측에 있어 비선형적 결측치 처리 방법과 머신러닝 모델의 조합이 중요함을 강조하며, 실무적으로 유용한 방법론을 제시하였다.