• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.307-307
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• 2021

개념적 강우-유출모형에서 토양수분과 관련된 물리적 거동은 간략화 된 형태로 강우 및 온도자료를 활용하여 중간변량(state variable)으로 간접적으로 고려되고 있다. 특히 강우-유출모형에 초기함수 조건은 선행함수조건을 고려하여 수문지질학적 평가를 통하여 결정되어야 하나, 일반적으로 가정되거나 모형에서 간략화 된 분석과정을 통해 추정되고 있다. 본 연구에서는 토양의 Water Balance 모형 기반의 개념적 토양수분 추정모형을 활용하였다. 토양수분의 시간적 변동성을 평가하는데 있어서 연속적으로 측정된 In-situ 토양수분 자료를 이용하여 모형의 적합성을 평가하였다. Green-Ampt 방법과 중력식 침투방법과 온도를 활용한 증발산 추정기법을 연계한 토양함수 평가 모형을 개발하였다. In-situ 토양수분 자료와 유역의 강수량 및 온도자료를 이용한 관련 매개변수를 Bayesian 기법을 통해 추정하였으며 매개변수의 민감도를 평가하여 제시하였다. 최종적으로 제안된 모형의 활용측면에서 강우-유출모형의 초기함수 조건으로써의 역할을 평가하였다. 구체적으로 첨두유량 및 유출고와 초기함수조건과의 관계를 제시하고 강우-유출모형에서 활용방안을 제시하고자 한다.

• Journal of Conservation Science
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• v.30 no.4
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• pp.467-480
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• 2014

This study was focused on measurement methods for stone cultural heritages by analyzing Ultrasonic (P-wave) velocity variations according to the water content and anisotropy of rocks. As a result of analyzing of rock properties, the water content and saturation degree were rapidly changed at the beginning of drying and then showed exponential curve which their rates of change gradually decreased. However, P-wave velocity and its rate of change maintained constant values after natural drying of 10 hours. Therefore, the ultrasonic measurement for stone cultural heritages should be performed after natural drying of 10 hours considering the weather and moisture conditions. In addition, the highest values of anisotropy coefficient exhibited in granite and limestone, and indirect method was insensitive to anisotropy compared to direct method. However, all rocks remained anisotropy by indirect method. Accordingly, ultrasonic measurement considering various directions is required. The research results will contribute to customized non-destructive testing and precise diagnosis for lithological characteristics of stone cultural heritage.

• Proceedings of the KOR-KST Conference
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• 1998.10a
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• pp.126-135
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• 1998

도로보수는 매우 고가의 사업으로서 정확한 분석이 필수적이라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수많은 대상구간의 도로파손에 대한 보수방법 및 보수우선순위를 정확하고 신속하게 결정하기 위해서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 이용한 도로보수방법론을 개발하였다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘의 주 분석기법인 교배연산, 돌연변이연산, 복제연산, 룰렛휠기법, 적합도함수등을 이용하였으며, 균열, 바퀴자국, 부스러짐, 플러쉬등의 4개 파손상태와 실코트, 덧씌우기, 팻칭, 재포장등의 4개 보수방법만을 분석대상으로 하였다. 또한 적합도의 판정을 위해서 각 구간의 보수효과, 자원요구량, 자원제약량을 이용하였으며, 이를 통해서 적절한 보수방법 및 보수우선순위를 결정하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.6
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• pp.85-93
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• 2018

The Latent Growth Modeling(LGM) is known as the arising analysis method of longitudinal data and it could be classified into unconditional model and conditional model. Unconditional model requires estimated value of intercept and slope to complete a model of fitness. However, the existing LGM is in absence of a structured methodology to estimate slope when longitudinal data is neither simple linear function nor the pre-defined function. This study used Sequential Pattern of Association Rule Mining to calculate slope of unconditional model. The applied dataset is 'the Youth Panel 2001-2006' from Korea Employment Information Service. The proposed methodology was able to identify increasing fitness of the model comparing to the existing simple linear function and visualizing process of slope estimation.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1962-1963
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• 2011

본 연구에서는 패턴분류를 위해 최적화된 방사형 기저 함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks) 분류기를 제안한다. RBFNN은 입력층, 은닉층, 출력층의 3층 구조로 되어 있으며 Multi Dimension, Predictive ability, Robustness한 특징이 있다. RBFNN의 은닉층에는 기존의 활성함수가 아닌 Fuzzy C-means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 데이터의 특성을 고려한 적합도를 사용하였다. RBFNN은 은닉층의 노드수와 FCM 클러스터링의 퍼지화 계수, 연결가중치의 다항식 타입이 모델의 성능의 향상에 영향을 미치기 때문에 최적화가 필요하며 본 논문에서는 Differential Evolution(DE) 알고리즘을 사용하여 모델의 구조 및 파라미터를 최적화시켜 모델의 성능을 향상시켰다. 제안된 모델을 평가하기 위해 패턴분류에 많이 사용되는 Iris 데이터와 Wine 데이터를 이용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.316-318
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• 2002

DNA 컴퓨팅은 차세대 컴퓨팅 방법으로서 주목받고 있으나, 실제 생화학 분자인 DNA의 특성에 의한 오류 가능성을 내포하고 있다. 근래에 들어 이러한 문제점을 극복하고 DNA 컴퓨팅의 신뢰도를 향상시킬 방법으로서 실험에 사용될 DNA서열의 생성 단계에서 그 오류의 가능성을 예측하고 이를 최소화하고자 하는 방법이 많이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 DNA서열의 적합도를 측정할 함수를 적절하게 정의할 경우 서열 생성 문제가 수치 최적화 문제로 쉽게 환원될 수 있음에 주목하고 이러한 관점에서 실제 실험에서 발현되는DNA의 다양한 특징을 반영하고 그 최적화를 위하여 다중 목적 함수 진화 알고리즘을 적용하고자 시도하였다. 구현된 알고리즘은 진화의 각 단계마다 우열을 판별할 수 없는 여러개의 서열 묶음을 효과적으로 찾아내었다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.18 no.2
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• pp.179-189
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• 2000

This study is tried to organic combination in implementing the suitability analysis of urban landuse between GSIS and ANN(Artificial Neural Network). ANN has merit that can decide rationally connectivity weights among neural network nodes through procedure of learning. It is estimated to be possible that replacing the weight among factors needed in spatial analysis of the connectivity weight on neural network. This study is composed of two kinds of neural networks to be executed. First neural network was used in the suitability analysis of landuse and second one was oriented to analyze of optimum landuse pattern. These neural networks were learned with back-propagation algorithm using the steepest gradient which is embodied by C++ program and used sigmoid function as a active function. Analysis results show landuse suitability map and optimum landuse pattern of study area consisted of residental, commercial. industrial and green zone in present zoning system. Each result map was written by the Grid format of Arc/Info. Also, suitability area presented in the suitability map and optimum landuse pattern show distribution pattern consistent with theroretical concept or urban landuse plan in aspect of location and space structure.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.24 no.1
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• pp.1-13
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• 2022

A weighted linear combination of seismic fragility models previously developed for cut-and-cover railway tunnels was presented and the appropriateness of the combined model was evaluated. The seismic fragility function is expressed in the form of a cumulative probability function of the lognormal distribution based on the peak ground acceleration. The model uncertainty can be reduced by combining models independently developed. Equal weight is applied to four models. The new seismic fragility function was developed for each damage level by determining the median and standard deviation, which are model metrics. Comparing fragility curves developed for other bored tunnels, cut-and-cover tunnels for high-speed railway system have a similar level of fragility. We postulated that this is due to the high seismic design standard for high-speed railway tunnel.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.6
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• pp.650-656
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• 1999

In this paper, we study on the convergence of the evolution strategies by introducing the Lamarckian evolution and the Baldwin effect, and propose a random local searching and a reinforcement local searching methods. In the random local searching method some neighbors generated randomly from each individual are med without any other information, but in the reinforcement local searching method the previous results of the local search are reflected on the current local search. From the viewpoint of the purpose of the local search it is suitable that we try all the neighbors of the best individual and then search the neighbors of the best one of them repeatedly. Since the reinforcement local searching method based on the Lamarckian evolution and Baldwin effect does not search neighbors randomly, but searches the neighbors in the direction of the better fitness, it has advantages of fast convergence and an improvement on the global searching capability. In other words the performance of the evolution strategies is improved by introducing the learning, reinforcement local search, into the evolution. We study on the learning effect on evolution strategies by applying the proposed method to various function optimization problems.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.499-501
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• 2019

스도쿠는 다양한 연령대의 사람들에게 인기있는 논리 기반 조합 퍼즐 게임입니다. 이러한 인기로 인해 다양한 수준의 난이도로 스도쿠 퍼즐을 생성하고 해결하기 위해 컴퓨터 소프트웨어가 개발되고 있습니다. 본 논문은 유전자 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 이용하여 스도쿠 퍼즐의 해결 및 스도쿠 퍼즐의 난이도를 평가하는 문제를 연구한다. 유전자 알고리즘이 수행되는 동안 적합도 함수가 수렴되는 시간이 길수록 퍼즐의 난이도가 높을 것이라는 가정한다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 스도쿠 퍼즐을 해결하는 알고리즘을 개발하고, 스도쿠 퍼즐 제작자들에 의해 난이도가 정해진 실제 스도쿠 퍼즐을 개발된 알고리즘으로 해결하는데 시간을 측정한다. 측정된 시간과 퍼즐 문제의 상관 관계를 분석하여 가정을 검증한다. 실험결과에서 알고리즘의 실행시간과 퍼즐의 난이도에는 유의미한 상관관계가 있음을 보였다.