인공지능 프로그램을 효과적으로 수행시키기 위해서는 특별한 하드웨어 또는 진보된 소프트웨어 기술이 구현된 시스팀이 필요하게 된다. 1980년대 초에 Symbolics의 lisp machine이 처음 출현한 이래 dedicated architecture를 갖는 lisp machine이 지배하던 인공지능 머신은 최근 general purpose workstation에 인공지능 언어 및 환경을 갖춘 인공지능 워크스테이션이 대두됨에 따라 그 개발 경향이 옮겨가고 있다. 본고에서는 이와 같은 최근의 인공지능 워크스테이션의 개발동향 분석 및 그에 따른 인공지능 워크스테이션의 정의를 하였으며, 마지막으로 우리나라에서 이러한 인공지능 워크스테이션을 개발하기 위한 연구뱡향에 대해 기술하였다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.147-147
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2013
인공위성이 임무를 수행하는 우주공간은 고진공 환경과 태양 복사열에 의한 고온 환경 및 극저온이 반복되는 가혹한 환경으로, 위성체는 이러한 가혹한 우주환경의 영향으로 인해 주요부품의 기능장애가 초래되기도 하며 이는 결국 임무의 실패로 이어지도 한다. 따라서 10E-06 torr 이하의 고진공과 $-180^{\circ}C$의 극저온 환경으로 일컬어지는 우주환경을 지상에서 모사하여 위성체의 안정성 및 신뢰성을 시험하기 위해서 열진공 시험장비를 이용한 열진공시험을 수행한다. 한국항공우주연구원에서는 인공위성의 탑재체인 광학카메라의 국산화 개발을 위하여 우주공간의 고진공과 극저온 상태를 모사할 수 있는 ${\varphi}4m{\times}L10m$ 규모의 광학탑재체 전용 열진 공챔버를 국산화 개발하여 사용하고 있다. 탑재체 진공시험은 진공환경의 조성과 함께 외부진동을 완벽하게 차단하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 보유한 광학탐재체용 진공챔버에서 진공 유지와 진동 차단을 동시에 수행하고 있는 방법에 대해 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.45-45
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2018
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.156-156
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2021
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
To investigated the variation of marine environments due to set up of artificial structure, we carried out field observations. High temperature and salinity waters were distributed clearly in the southeastern part of study area during summer season. The variation of current structure was also occurred around study area where artificial structure set up. In 2005 after set up of artificial structure, the nutrient concentration increased greater than that in 2002 before set up artificial structures. To illustrate the characteristics of marine environment due to set up of artificial structure, quantitative analyses on the effect of artificial structure are important.
Physical and chemical properties of artificial soil produced by firing process were analyzed and compared with normal dry field soil and soil quality standards. Material used for production was water and wastewater treatment sludge, chabizite, and lime. The mixed material was thermally treated in the firing kiln at about $300^{\circ}C$ and $1,000^{\circ}C$, respectively, as per designed process. General properties of the artificial soil were classified as sand by unified soil classification method and similar to the dry-field soil, and even soil conditioning effect were expected when it is mixed properly with normal soil. The artificial soil is high in pH and permeability compared to the dry-field soil. Heavy metal concentrations of the artificial soil met the soil quality standards for the farmland. Overall, the artificial soil was thought to be an appropriate soil which can be returned safely to the nature without significant adverse effect. The cost for the artificial soil production process needs to be lowered for practical application as a sludge treatment, therefore, commercializing of the artificial soil is under review.
To understand differences of environmental factors and planktonic communities in closed (CS) versus open (OS) enclosed experimental systems, we performed a study on a 100-L indoor-type artificial marine microcosm. For environmental factors, including water temperature, dissolved inorganic phosphorus, and dissolved silica, there were no significant differences between CS and OS; however, salinity was higher in CS than that of OS due to the evaporation effect. The concentration of dissolved oxygen and dissolved inorganic nitrogen was lower in CS than in OS. The abundance of phytoplankton was lower in CS than in OS. However, abundance of autotrophic nanoflagellates and heterotrophic bacteria varied inversely with that of phytoplankton abundances. In particular, the abundance of heterotrophic nanoflagellates and ciliates increased with bacterial growth after a time lag. Therefore, environmental factors and planktonic communities in CS gradually changed over time and characterized a different artificial ecosystem than in OS.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.306-306
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2023
인공강우 실험은 일반적으로 호우 기간 중 수행한다. 과거 연구(국립기상과학원, 2020)에서 설정된 인공강우 실험 기준은 "일 강우량 20 mm를 초과하는 경우"로, 이는 경험적으로 결정된 기준이다. 이에 본 연구에서는 가용한 장기간 관측자료를 수집하고 자료를 분석하여 인공강우 실험을 위한 댐 유역의 기상학적 조건과 수문학적 조건을 평가하였다. 인공강우 실험 조건 평가를 위한 대상 유역으로 한반도 남부지방에 위치한 보령댐, 용담댐, 남강댐, 안동댐, 임하댐 유역을 고려하였다. 기상학적 조건은 인공강우 발생 조건과 밀접한 연관이 있다. 기상학적 조건을 평가하기 위한 자료로 장기간 자료가 가용하며 수집이 용이한 일 강우량, 상대습도, 운량 등의 자료를 수집하였다. 강우량과 운량의 경우 상위 10%, 20%, 30%에 대응하는 기준치를 산정하고, 이를 초과하는 연 횟수를 비교하여 유역의 조건을 평가하는데 반영하였다. 상대습도의 경우 연중 80%, 85%, 90%를초과하는 횟수를 비교하고 추가로 이 기준치를 초과함에도 강우는 발생하지 않은 횟수도 고려하였다. 수문학적 조건은 인공강우의 필요성, 즉 수자원 공급량 차원에서 고려한 조건으로 볼 수 있다. 수문학적 조건을 평가하기 위한 자료로는 댐의 일 및 월 단위 저수용량을 수집하고, 댐의 총 저수용량과 유효저수용량에 대한 비를 산정하여 평가에 고려하였다. 댐 유역의 인공강우 실험 조건을 평가한 결과는 다음과 같이 요약된다. 기상조건을 고려한다면 보령댐과 용담댐이 적절한 것으로 판단되었다. 특히 보령댐의 경우, 상대습도가 90% 이상으로 매우 높음에도 대기중의 수증기가 응결되지 못하여 강우량이 발상하지 않는 경우가 있어 Seeding의효과가 극대화될 여지가 높은 것으로 판단된다. 수문학적 조건을 고려하는 경우, 보령댐 유역, 안동댐 유역, 임하댐 유역이 유효 저수율이 낮은 것으로 나타나 인공강우를 활용한 수자원 확보의 필요성이 높은 유역으로 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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