• 한국식품영양과학회지
• /
• 제35권5호
• /
• pp.641-648
• /
• 2006

본 연구는 함초가루를 이용한 설기떡을 개발하기 위하여 재료의 최적 혼합비율을 찾는데 목적이 있다. 설기떡의 품질에 가장 영향을 미치는 수분, 함초가루, 설탕첨가율을 독립 변수로 설정하였고, 예비실험을 거쳐 수분 $13{\sim}18%$, 함초가루 $2{\sim}6%$, 설탕 $8{\sim}13%$의 범위에서 혼합물 실험계획법(mixture design) 중 D-optimal design을 이용하여 최적 재료 혼합비율을 찾고자 하였다. 각 설정된 범위를 입력하였을 때 10개의 실험점이 형성되었고, 4개의 반복점이 선택되어 실험점은 모두 14개가 설정되었다. 각 조건별 실험결과를 모델링화 하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과 색도의 명도, 적색도, 황색도, 텍스쳐의 검성과 씹힘성, 관능검사 항목인 맛과 부드러운 정도는 linear 모델로 결정되었고, 텍스쳐의 경도, 관능검사의 색, 냄새, 촉촉한 정도, 전반적인 기호도는 quadratic 모델로 결정되었다. 모델의 적합성을 분석한 결과 모든 항목에서 probability가 모두 0.05% 이내에서 유의성을 보여 모델로서 적합함이 인정되었다. 반응표면과 trace plot의 결과 수분과 설탕첨가율이 높을수록, 함초가루 첨가량율이 낮을수록 명도는 높고, 적색도와 황색도는 낮았다. 텍스쳐의 경우 함초 첨가율이 증가할수록 경도, 검성, 씹힘성이 증가하여 함초가루의 첨가율이 높을 경우 설기떡의 부드러움을 저하하는 원인이 되었다. 관능검사 결과에서도 수분, 함초가루, 설탕을 많이 첨가할 경우에는 오히려 낮은 점수를 받았고, 특히 수분과 함초가루에 의하여 많은 영향을 받았다. 함초가루를 첨가한 설기떡의 최적 재료 혼합비율은 수치 최적화에서는 수분 15.2%, 함초가루 3.0%, 설탕 9.8%이었고, 모형적 최적화에서는 desirability가 0.620에 해당하는 수분 15.2%, 함초가루 3.1%, 설탕 9.7%로 수치 최적화점과 유사하게 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제35권3호
• /
• pp.235-242
• /
• 2008

동영상 압축 표준인 H.264/AVC는 압축 효율을 높이기 위해서 기존의 표준과는 다른 적응적인 비트율 제어(Adaptive Rate Control) 기법을 제공한다. 하지만 동영상의 첫 프레임에 대한 QP를 정확히 예측하지 못하는 문제점을 보인다. 부호화 입력 변수 중 일부 값을 이용해서 $3{\sim}4$개의 특정 상수 값 중에 하나를 선택하여 초기 QP 값을 정하게 된다. 이렇게 구해진 초기 QP값은 실제 부호화 되었을 때의 비트양을 고려하지 않은 방법이라서 특정 영상에서는 비트율 제어에 실패하거나 화질이 급격하게 변하는 모습들을 보여준다. 본 논문에서는 H.264/AVC 부호화기에서 첫 번째 프레임의 QP값을 결정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법에 따라 초기 QP를 결정해서 부호화를 수행한 후 생성되는 비트양에 따라서 새로운 초기 QP 값을 구한다. 생성되는 비트양과 새로운 초기 QP 값 사이에는 선형 관계(A linear QP prediction model)가 성립하므로 최적에 가까운 초기 QP값을 예측 할 수 있다. 이렇게 구해진 새로운 초기 QP값을 이용해서 첫 프레임을 재부호화 한다. 실험결과 기존 알고리즘으로는 비트율 제어가 불가능 했던 영상을 효율적으로 비트율 제어를 하였고 기존의 방법보다 평균 PSNR의 향상을 확인하였다. 화면 사이의 화질 변화 폭을 줄임으로써 주관적인 화질 또한 향상하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제23권3호
• /
• pp.168-177
• /
• 2020

해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권11호
• /
• pp.259-266
• /
• 2020

과거 인공지능 분야에서는 지식 기반의 전문가 시스템 및 머신러닝 알고리즘들을 금융 분야에 적용하는 연구가 꾸준하게 수행되어 왔다. 특히 주식에 대한 지식 기반의 시스템 트레이딩은 이제 보편화되었고, 최근에는 대용량 데이터에 기반한 딥러닝 기술을 주가 예측에 적용하기 시작했다. 이중 LSTM은 시계열 데이터에 대한 검증된 모델로서 주가 예측에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 주가 예측 모델로서 LSTM을 적용할 때 성능향상을 위해 고려해야 할 복잡한 매개변수 설정과 적용 함수들에 대해 적합한 조합 방법을 제안하도록 한다. 크게 가중치와 바이어스에 대한 초기화 대상과 설정 방법, 과적합을 피하기 위한 정규화 적용 대상과 설정 방법, 활성화 함수 적용 방법, 최적화 알고리즘 선택 등을 제시한다. 이 때 나스닥 상장사들에 대한 대용량 데이터를 바탕으로 각각의 방법들을 적용하여 정확도를 비교하면서 평가한다. 이를 통해 주가 예측을 위한 LSTM 적용 시 최적의 모델링 방법을 실증적인 형태로 제안하여 현실적인 시사점을 갖도록 한다. 향후에는 입력 데이터의 포맷과 길이, 하이퍼파라미터들에 대한 성능평가를 추가 수행하여 주요 설정 항목들의 조합에 대한 일반화 연구를 수행하고자 한다.

• 한국항만학회지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.215-230
• /
• 1997

미국에서는 오래 전부터 보다 효율적인 폐수 처리를 위해 1차 처리된 폐수를 연안의 폐수처리장으로부터 긴 관을 통해 심해저로 흘러 보내고 있고 큰 효과를 보는 것으로 알려져 있다. 그러나, 십해저 확산배출구률 통해 흘러 나와 형성된 플룸이 근접한 연안에 간접적으로는 인간의 건강에 해를 줄 수가 있기 때문에 바다의 물리적인 조건과 지형적인 조건을 고려한 심해저 확산배출구의 적절한 수심에서의 배치가 필수적이라 하겠다. 미국의 세계적인 관광 도시 호놀룰루시가 위치해 있는 오하우섬 남쪽에서는 위치의 중요성과 다량의 배출 폐수 때문에 중요시되는 샌드 아일랜드 배출구와 호노울리우리 배출구가 관심의 대상이 되었으며 현재까지 화산배출구의 배치에 적합한 수십선정에 대한 타당성 연구가 진행되어져 왔다. 최근에는 9백만 불의 지원을 받아 행한 마말라 만에 대한 이전의 연구(프로젝트MB-4)에서는 샌드아일랜드의 확산 배출구 주위예서 플룸의 표면수도달 빈도가 실질적인 값보다 훨씬 높은 값으로 계산되었는데 본 논문에서는 마말라 만에 대한 연구의 단점을 보완하고 마말라 만 연구에서와 같은 모델을 이용하여 플룸의 표면수 도달 빈도와 초기 회석도를 실질적인 값에 거의 근접시키는데 성공했다. 본 논문에서 중요시한 것은 마말라 만 연구에서 선택된 특정 모델의 입력 변수 중에서 배출구 주위의 해수 컬럼에서 상층과 전체적인 밀도분포를 고려하지 않은 데서 오는 단점을 보완하여 1미터 간격으로 측정된 상충을 포함한 현실적인 밀도분포를 이용하고 플룸의 상승과 초기 희석도를 계산할 때 상층의 밀도 분포를 고려하였다. 앞으로의 연구에서 상층파 전체적인 밀도 분포를 고려함으로써 예측 수치를 더욱 현실 값에 접근시킬 수 있음을 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1342-1347
• /
• 2007

최근 수자원 분야에서 GIS의 활용은 유역의 수리, 수문분석을 위한 모형의 입력자료 생성 및 모의 결과를 가시화, 이에 따른 유역관리 시스템의 구축 등 폭넓게 활용되고 있다. 또한 국가지리정보시스템에 조사를 통해서 수치지형도 및 주제도를 구축, 구축된 자료의 표준화를 실시하고 있는 실정이다. 그러나 수자원 분야에서 GIS를 활용하기 위한 기술은 주로 선진국을 중심으로 발전하여 왔기 때문에 우리의 실정에 맞지 않아 활용측면에 있어 신뢰할 만한 결과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 따라서 국내 상황을 고려하면서 수자원이라는 전문분야 적용에 적합한 GIS(HyGIS)를 개발하고 여기에 수리, 수문분석모형을 연계하여 국내 실무분야에 적용함에 있어 편의성과 실용성을 구비한 모형개발이 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 국내 소프트웨어 GeoMania(HyGIS)에 의한 GIS 정보처리의 자동화를 기반으로 하여 실무에서 활용도가 높은 수문모형인 HEC-HMS 및 HEC-1과 수리모형인 HEC-RAS를 연계 및 통합하기 위해서 HyGIS에서 DLL형태로 제공되도록 하였다. HyGIS에서는 수문학적 DEM 분석 및 공간정보 생성, 선형참조가 가능한 하천 네트워크 생성, 유역 시설물 관리 등의 기능을 제공하며 COM(Component Object Model)을 기반으로 개발된 시스템으로 다른 소스로부터 개발된 컴포넌트를 연계하여 시스템의 기능 확장을 손쉽게 수행할 수 있도록 하였을 뿐만 아니라 공간 DB는 GeoMania의 고유 DB인 GSS를 이용한다. HyGIS-HMS는 HyGIS를 통한 국내 유역의 지리정보를 활용하여 HEC-HMS 뿐만 아니라 HEC-1을 추가하여 사용자의 기호와 편의에 따라 모형을 선택할 수 있도록 하였으며 HEC-1의 결과를 가시화하기 위해서 챠트 기능을 추가하였으며 매개변수를 자동으로 산정할 수 있도록 시스템을 구축하였다. HyGIS-RAS는 국내 하천유역에 대해서 기구축 되어있는 하천관리지리정보시스템(RIMGIS)자료를 직접 활용하도록 구성되어있고 자료를 활용하여 제내지와 제외지를 통합하여 TIN분석을 실시하여 범람 홍수해석에 활용할 수 있도록 하였다. 하천수리해석의 기능을 보강하기 위해 역산조도계수 산정모형, 상류-사류 천이류 구간에 대한 부등류 해석모형, 범람 홍수류에 대한 홍수위 산정모형, 하천수리계산시의 불확실도 해석모형 등의 새로운 기능을 추가하여 제시하였다. 모든 입출력자료는 프로젝트 단위별로 운영되어 data의 관리가 손쉽도록 하였으며 결과를 DB에 저장하여 다른 모형에서도 적용할 수 있도록 하였다. 그리고 HyGIS-HMS 및 HyGIS-RAS 모형에서 강우-유출-하도 수리해석-범람해석 등이 일괄되게 하나의 시스템 내에서 구현될 수 있도록 하였다. 따라서 HyGIS와 통합된 수리, 수문모형은 국내 하천 및 유역에 적합한 시스템으로서 향후 HydroInformatics 구현을 염두에 둔 특화된 국내 수자원 분야 소프트웨어의 개발에 기본 토대를 제공할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제43권3호
• /
• pp.309-323
• /
• 2010

최근 기후변화와 이상기후에 대한 관심으로 세계 각국에서는 미래 기후에 대한 보다 정확한 정보를 얻기 위하여 IPCC 권장 시나리오인 SRES (Special Report in Emission Scenario)기반의 GCM(General Circulation Model)과 RCM(Regional Circulation Model)을 이용하고 있으며 특히, 최근에는 고해상도 자료를 생산함으로써 국부지역에 대한 지형학적 특성을 효과적으로 모의할 수 있는 RCM모형을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 기후변화와 토지이용변화에 따른 미래 한강 유역의 수자원을 평가하기 위하여 다음의 과정을 진행하였다. CA-Markov Chain기법으로부터 토지이용변화를 추정하였으며 기온과 강수자료을 독립변수로 이용한 다중 회귀식으로부터 미래 NDVI를 추정하였다. 또한 기상청에서 제공하는 RegCM3 지역지후모형으로부터 축소기법을 이용하여 추정된 RegCM3 RCM 50 set의 기후변화 시나리오를 SLURP 모형에 입력하여 2001년부터 2090년까지 총 90년에 대한 한강 유역의 미래 유출모의를 실시하였다. 예측된 미래의 유출사상을 기반으로 각 댐별 과거와 미래 유출량을 월별로 비교하고 이들의 유황분석을 실시하였다. 최종 모의 지점으로 선택한 팔당댐에서 월단위 유출 모의 결과 8월 보다는 9월 유출량이 증가하는 결과를 보였고 이는 미래 강우 패턴의 변화에 기인한 것으로 판단되었다. 또한, 기후변화가 물 순환 구조에 미치는 영향을 검토한 결과 한강유역은 물 순환 요소(강수량, 증발량, 증산량, 유출량)의 변화에 의하여 수자원 관리 측면에서 어려움이 가중될 수 있음을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제43권3호
• /
• pp.245-256
• /
• 2010

이 연구에서는 FFC2Q모형의 WQUAL블럭의 기본이론과 적용성을 검토하고, 도시지역의 강우초기 시 집중적으로 발생하는 CSOs의 비점오염부하 특성을 분석하였다. 또한 비점오염물 축적량 산정법과 쓸림방정식에서 주요 매개변수들의 선택과 그 영향을 분석하였다. 군자 배수구역의 3개 강우사상에 대한 실측치와의 비교를 통해 첨두유출량, 총유출량, 총부하량, 첨두농도 발생시간 등을 적정하게 모의할 수 있었으며, 입력자료의 단순화에도 불구하고 SWMM, MOUSE 등과 대등한 계산 결과를 보였다. 강우분포와 관련하여서는, 초기에 집중도가 높은 Huff1 분포에서 오염부하가 다른 분포에 비해 빠르게 발생하였으며, 강우초기 $BOD_5$, COD의 부하량 증가율은 SS에 비해 크게 나타났다. 비점오염부하량은 일정 강우 초기에 집중되어 결국 총부하량에 이르며, 이후 강우지속에 따른 유출은 비점오염부하량에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.487-487
• /
• 2021

탁수는 유기물 또는 무기물이 유입되면서 빛의 투과성이 낮아진 수체를 의미한다. 탁수가 발생하게 되면 어류의 폐사, 정수처리 비용의 증가 및 경관의 변화로 인한 피해가 발생하게 된다. 국내에서는 홍수기 또는 태풍 시 유역의 토사가 저수지 상류에서 유입하여 호내의 탁수를 발생시키는 경우가 있는데, 특히 낙동강 유역의 임하호에서 빈번하게 고탁수가 발생하여 왔다. 본 연구에서는 임하호에서 탁수 발생 시 신속 배제를 위한 수치적인 예측 시스템을 소개하고자 한다. 저수지 탁수관리의 기본개념은 용수공급능력을 고려한 고탁수의 신속한 배제이다. 이는 선제적 의사결정을 요구하므로, 지류에서 탁수가 발생한 즉시 향후 상황에 대한 예측이 필요하다. 이러한 예측을 위해 유역관리처는 3단계의 수치해석을 수행한다. 첫 번째는 유역 상류에서 탁수가 감지되었을 때, 호 내 탁수의 분포를 예측하는 것이다. 수심 및 수평방향의 탁수 분포에 대한 상세한 결과가 도출되어야 하기에, 3차원 수치해석 프로그램인 AEM3D를 이용한다. 이때, 과거 고탁수 유입에 대한 자료를 기반으로 산정된 매개변수가 적용된다. 두 번째는 예측된 호내 분포를 초기조건으로 댐 방류량 및 취수탑 위치(선택배제)에 따른 탁수 배제 수치해석을 수행하게 된다. 다양하고 많은 case에 대한 신속한 모의 및 3달 이상의 장기간 예측을 요구하므로, 2차원 수치모델인 CE-QUAL-W2를 활용한다. 이 단계에서 수자원의 안정적 공급이 가능한 범위 내에서 효과적인 탁수 배제 방류 방법 등이 결정되며, 방류 탁도가 예측된다. 세 번째 단계는 방류탁도를 경계조건으로 하여 하류 하천(반변천~내성천 합류 전)의 탁도를 예측하는 것이다. 하천의 탁도 예측은 국내뿐만 아니라 국외에서도 그 사례를 찾아보기가 쉽지 않은데, 이는 중소형의 지류에 대한 입력자료가 충분하지 않고 불확실성이 높기 때문이다. 이에 과거 10여 년의 data를 이용한 회귀분석을 통해 탁수 발생물질(SS)-부유사-유량과의 관계를 도출하고, 2차원 하천모델(EFDC)을 이용하여 수심 평균 탁도를 예측하게 된다. 이러한 세 단계의 예측은 탁수가 호내로 유입됨에 따라 반복되고, 점차 예측 정확도가 향상되게 된다. 세 단계의 과정을 통한 임하호 탁수의 조기 배제는 현재 적지 않은 효과를 거두고 있다고 판단된다. 그러나 탁수를 발생시키는 현탁물질의 종류는 매번 일정하지 않기 때문에, 이러한 예측 시스템에 정확도에 영향을 줄 수 있으므로, 여러 상황을 고려한 딥러닝을 도입하여 탁수 물질에 대한 정보를 예측한다면 보다 합리적인 의사결정 지원 도구가 될 수 있을 것이다.

• 한국농공학회논문집
• /
• 제61권6호
• /
• pp.111-121
• /
• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.