• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.3169-3175
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• 2014

본 연구에서는 상용 BIM툴에서 기본적으로 제공하는 물량산출 기능을 활용해 탄소배출량을 산정하는 BIM 라이브러리 구축과정을 정립하고 이를 철골조 건물에 적용함으로써 그 타당성을 검증하였다. BIM 라이브러리는 요구되는 부재별 탄소배출계수를 설정한 후 매개변수를 추출하고 Revit Architecture 2013을 활용해 프로젝트 단위 설정, 매개변수 설정, 탄소 배출량 산정식 설정의 절차를 거쳐 구축하였다. 이를 통해 철골부재의 단면종류별 탄소배출계수와 단면크기별 단위무게를 입력해주는 것만으로 별도의 수작업 없이 투입자재량에 따른 탄소배출량을 산정해 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 BIM 라이브러리 구축과정을 통해 부재별 탄소배출량 산정 라이브러리를 구축함으로써 시공단계의 투입자재량에 따른 탄소배출량을 손쉽게 산정할 수 있으며, 프로젝트 초기 설계단계에서 탄소배출량을 최소화 할 수 있는 설계대안의 선택에 일조함으로써 친환경적 건설사업 수행 및 BIM의 실무적 활용성 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.17-24
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• 2014

본 논문에서는 저속으로 회전하는 유도 전동기의 베어링 결함을 검출하기 위해 음향 방출 신호와 히스토그램 모델링을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 정규화된 결함 신호가 구성하는 히스토그램의 포락선을 모델링하여, 부분 상관 계수와 DET(Distance Evaluation Technique) 기법을 이용하여 결함 유형별 고유한 특징을 추출 및 선택한다. 추출된 특징을 SVR(Support Vector Regression) 분류기의 입력으로 사용하여 베어링의 내륜, 외륜 및 롤러 결함을 분류한다. 최적의 분류 성능을 위해 SVR 커널함수의 매개변수를 0.01에서 1.0까지 변화시키고, 특징 개수는 2에서 150까지 변화시키면서 실험한 결과, 0.64-0.65의 매개변수와 75개의 특징 개수에서 제안한 방법은 약 91%의 분류 성능을 보였고, 또한 기존의 결함 분류 알고리즘보다 높은 분류 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-15
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• 2022

본 연구에서는 밀키트 제품 평가에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 밀키트 제품 리뷰 데이터에 대한 텍스트 분석을 수행하였다. 분석에 사용된 자료는 네이버 쇼핑 사이트에서 판매되고 있는 밀키트 제품에 대한 리뷰 334,498건을 스크래핑하여 수집하였다. 텍스트 자료에 대한 전처리 과정을 거쳐 제품 리뷰에 빈번히 등장하는 단어를 추출한 후 워드클라우드 및 감성분석을 수행하였다. 감성분석시 제품 리뷰에 대한 긍정 또는 부정의 레이블은 평점을 기준으로 설정하여 반응변수로 활용하였고, 입력변수로는 단어들의 정규화 단어빈도-역문서빈도 (TF-IDF) 값을 구하여 사용하였다. 리뷰의 극성을 판별하는 모형으로는 로지스틱 회귀모형, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 알고리즘을 적용하였으며, 분류 정확도 및 해석가능성을 고려하여 로지스틱 회귀모형을 최종 모형으로 선택한 후 제품 범주별 감성분석 모형으로 사용하였다. 각 제품 범주별로 도출된 로지스틱 회귀모형으로부터 밀키트 제품 구매 후 긍·부정의 감성을 발생시킨 주요 요인들을 밝혀내었다. 결과적으로 텍스트 분석을 통해 밀키트 제품 개발 시 특정 카테고리, 메뉴, 재료에 대한 긍정 요소를 극대화하고 부정적 위험 요소를 제거할 수 있는 기반을 제공할 수 있음을 확인하였다.

• 지구물리
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• 제9권4호
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• pp.321-331
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• 2006

최근 급격한 인구증가와 산업화, 도시화로 포장지역의 증가에 따른 불투수지역의 증가로 유역의 유출 특성의 변화를 유발시키고 있다. 도시화 유역의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들이 추출되어야 함에 따라 본 연구에서는 지리정보체계와 유전자알고리즘의 결합을 통하여 입력정보의 정확성을 향상시키고, 매개변수를 추정하였다. 이러한 목적에 따라 본 연구에서는 전형적인 한국의 도시화하천으로서 본류와 상류로부터 오전천, 당정천 등의 지류를 지니고 있는 안양천을 연구대상으로 선정하여 유출량 해석에 XP-SWMM을 적용하였고, 이의 적용과정을 개선하기 위하여 지리정보체계와 유전자 알고리즘을 적용하였다. XP-SWMM 매개변수들의 민감도 분석을 통하여 도시 유출의 거동특성을 조사하였으며, 이를 바탕으로 매개변수들의 개선규칙을 설정하였고 이러한 규칙 및 사실등을 통하여 유전자 알고리즘을 구성하였다. GIS를 이용하여 지형도로부터 각각의 소유역에 대하여 면적, 경사도, 유역폭 등 수문정보를 얻었고, 토지이용도와 토양도로부터 불투수비, 토지이용상태, 침투능에 대한 정보를 얻었다. 도시유출 모형인 XP-SWMM을 선택하여 모의 후 민감도 분석을 통해 선정된 매개변수에 대하여 보정은 자동보정으로 무작위 탐색법의 일종인 유전자알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여 매개변수들을 추정하였고, 이의 적용성을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.605-613
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• 2014

신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.145-151
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• 2023

3D-CNN은 시계열 데이터 학습을 위한 딥 러닝 기법 중 하나이다. 이러한 3차원 학습은 많은 매개변수를 생성할 수 있으므로 고성능 기계학습이 필요하거나 학습 속도에 커다란 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 손의 동적인 제스처 동작을 시공간적으로 학습할 때, 3D-CNN 모델의 구조적 변화 없이 입력 영상 데이터의 시공간적 변화에 따른 학습 정확성을 분석함으로써, 3D-CNN을 이용한 동적 제스처 학습의 효율성을 높이기 위한 입력 영상 데이터의 최적 조건을 찾고자 한다. 첫 번째로 동적 손 제스처 영상 데이터에서 동적 이미지 프레임의 학습구간을 설정함으로써 제스처 동작간 시간 비율을 조정한다. 둘째로는 클래스간 2차원 교차 상관 분석을 통해 영상 데이터의 이미지 프레임간 유사도를 측정하여 정규화 함으로써 프레임간 평균값을 얻고 학습 정확성을 분석한다. 이러한 분석을 통하여, 동적 손 제스처의 3D-CNN 딥 러닝을 위한 입력 영상 데이터를 효과적으로 선택하는 두 가지 방법을 제안한다. 실험 결과는 영상 데이터 프레임의 학습구간과 클래스간 이미지 프레임간 유사도가 학습 모델의 정확성에 영향을 미칠 수 있음을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.77-86
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• 2018

지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.320-323
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• 2007

웹 서비스와 같은 분산된 환경에서, 특정 서비스를 수행하기 위해서는 원격의 컴퓨터나 사이트상에서 다중 에이전트들의 협업을 통해 이루어진다. 이때 서비스는 여러 에이전트들의 복잡한 행위들에 의해 구성된다. 또한 지능적인 서비스를 위해서는 에이전트들의 상태정보, 목적정보, 그리고 계획정보 등을 이용한다. 특히 계획정보는 에이전트들이 일련의 행위들로 구성된다. 하지만 계획수립을 위한, 기존 연구들 대부분은 정적으로 기술된 서비스 명세와 초기상태 정보를 이용하여 특정 목표를 만족시키는 단일 계획 생성 방법을 연구해왔다. 따라서 계획수립이 실행 도중에 기대하지 않은 네트워크 장애나 방해 등으로 서비스 수행을 실패하는 경우, 그 계획은 무효가 되고 다시 계획을 생성 해야만 한다. 그러나 다시 계획을 생성하기 위해서는 많은 시간을 소비하게 될 뿐만 아니라 태스크 중복이 불가피하므로 매우 비효율적이다. 이 논문에서는 강건한 계획수립과 그 계획을 실행하기 위한 효과적인 방법을 제안한다. 즉, 계획수립의 재생성을 피하기 위한 방법으로 단일 계획수립 대신에 실행 가능한 다중 계획들로 표현된 강건한 계획을 생성하는 것이다. 강건한 계획의 행위들이 실행되는 동안, 각 단계마다 실행 가능한 행위를 선택한 후, 그 행위를 실행한다. 그러나 선택된 행위가 실행결과를 낼 수 없을 경우, 대체 가능한 서브 계획 경로를 선택하여 실행한다. 강건한 계획을 표현하기 위해 페트리 넷 기반의 방법을 제안한다. 강건한 계획 생성 방법에서는 이용 가능한 모든 계획들을 입력으로 사용한다. 그 계획수립 방법은 HTN 계획수립기로 잘 알려진 JSHOP2 계획수립기내에 구현하였다. 계획 실행 방법으로는 주어진 강건한 계획에 대하여 행위들이 직접 실행하수 있도록 한다.며 용량에 의존하는 양상을 보였다. $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 DNA의 손상은 catalase와 deferoxamine에 의해 억제되었지만 DPPD는 억제시키지 못했다. 배기음(排氣飮)은 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 ATP의 소실을 회복시켰다. 이러한 실험결과 $H_2O_2$에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 손상(損傷)은 지질(脂質)의 과산화(過酸化)와는 다른 독립적인 기전에 의해 일어남을 나타낸다. 결론 : 이러한 결과들로 볼 때 Caco-2 세포(細胞)에서 배기음(排氣飮)이 항산화작용(亢酸化作用)보다는 다른 기전을 통하여 Caco-2 세포안에서 산화제(酸化劑)에 의해 유발(誘發)된 세포(細胞)의 사망(死亡)와 DNA의 손상(損傷)을 방지할 수 있다는 것을 가리킨다. 따라서 본 연구(硏究)는 배기음(排氣飮)이 반응성산소기(反應性酸素基)에 의해 매개된 인체(人體) 위장관질환(胃腸管疾患)의 치료(治療)에 사용할 수 있을 가능성(可能性)이 있음을 제시하고 있다.에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과 Rhaponticin의 작용(作用)에 의(依)한 것이며, 이는 한의학(韓醫學) 방제(方劑) 원리(原理)인 군신좌사(君臣佐使) 이론(理論)에서 군약(君藥)이 주증(主症)에 주(主)로 작용(作用)하는 약물(藥物)이라는 것을 밝혀주는

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.7061-7070
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• 2015

다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 동시에 고려하여 최적의 입력변수 조건을 찾는 반응표면분석의 세부 분야이다. 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 두 구성 요소인 제곱편차와 분산에 가중치를 부여한 WMSE를 활용하는데, 반응변수별로 WMSE를 구하여 이들을 종합적으로 최소화한다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여 개발된 기법은 대부분 의사결정자의 선호도 정보를 문제풀이 이전에 결정할 것을 요구하는 선호도사전제시법에 해당된다. 그러나 현실적으로 의사결정자가 자신의 선호도 정보를 사전에 정확히 제공하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 개선하기 위하여 WMSE 최소화를 위한 선호도사후제시법을 제안한다. 제안된 방법은 의사결정자의 선호도 정보 없이 다수의 비지배적해를 생성한 후, 의사결정자가 생성된 비지배해 중 최고선호해를 선택하는 단계로 진행된다. 제안된 방법은 의사결정자로 하여금 전체 해집합의 트레이드오프 관계를 보다 폭넓은 시각으로 이해한 후 선호도 정보를 제시할 수 있도록 함으로써, 의사결정자의 선호도에 부합하는 최고선호해를 효과적으로 도출할 수 있다.