• 한국건축시공학회지
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• 제16권4호
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• pp.297-303
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• 2016

콘크리트 건조수축 균열을 제어하기 위하여 수축저감제(SRA)가 개발되었다. SRA는 콘크리트 미세공극의 표면장력을 작게 하여 수축량을 감소시키며, 콘크리트의 품질향상을 위하여 SRA의 사용이 증가되고 있다. 하지만 건조수축을 예측하기 위한 다양한 모델이 존재함에도 불구하고, SRA의 영향을 고려할 수 있는 예측방법이 아직까지 없는 실정이다. 따라서 SRA 콘크리트의 건조수축에 의해 발생하는 인장응력을 정확히 예측할 수 없고, 콘크리트 구조물의 정량적인 사용성 한계의 검토가 불가능하다. 본 연구에서는 SRA 콘크리트의 정량적인 건조수축 변형률 예측가능성을 제시하기 위하여, 건조수축실험값과 기존 모델에 의한 예측값을 비교하였다. 기존 모델에는 SRA의 영향을 고려할 수 없으므로, 실험결과에 근거하여 SRA 첨가율에 따른 수축저감계수를 도출하였고 기존 모델에 수축저감계수를 적용하여 예측값을 구하였다. 그 결과 AIJ 모델, ACI 모델, GL2000 모델은 ${\pm}10%$의 오차범위 내에서 예측값과 실측값이 전반적으로 양호한 상관관계를 보였지만, CEB-FIP 모델과 B3 모델은 예측값이 실측값을 과소평가 하는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.381-389
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• 2019

최근 빈번히 발생하는 이상기후의 영향으로 홍수범람 가능성이 커짐에 따라 침수범위에 대한 예측은 점점 어려워지고 있다. 이러한 홍수에 대비하기 위한 비구조적 대책 중의 하나인 호우피해 예측지도의 작성은 필수적이며 홍수범람 해석에서 중요한 부분을 차지한다. 하지만, 호우피해 예측지도의 정량적 평가방법과 기준이 없는 실정이다. 본 연구에서는 Receiver Operation Characteristics (ROC) 분석과 Lee Sallee Shape Index (LSSI) 방법을 이용하여 10개 행정구역에 대한 호우피해 예측지도의 정확도를 평가하였다. 그 결과 ROC Curve Score는 0.631, LSSI 방법은 25.16 %로 분석되었으며, 각 행정구역에 대한 분석결과와 전체 결과를 활용하여 점수구간을 5개로 나누어 호우피해 예측지도 평가에 대한 정량적 평가방법을 제안하였다. 또한, 검 보정이 완료된 XP-SWMM 모형의 ROC 분석과 LSSI 결과, 각각 0.8496, 51.92 %로 분석되어 침수피해 예측지도에 대한 평가기준의 적정성을 확보하였다. 본 연구에서 제안한 호우피해 예측지도에 대한 정략적인 평가기준은 다양한 재해지도에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권6호
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• pp.259-266
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• 2023

기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지 못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을 정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을 제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여 drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여 성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능 예측의 유효성을 확인했다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.695-707
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• 2010

기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도 및 규모가 증가하고 있으며, 이로 인한 피해 역시 증가하고 있다. 태풍과 집중호우로 인한 피해를 줄이기 위한 홍수 예 경보 시스템에는 단시간 강우예측모델과 레이더 자료를 이용하여 산정된 예측강우가 필요하다. 이를 위하여 외국의 경우 단시간 강우예측 모델을 개발하여 레이더 자료를 이용한 강우예측을 수행하고 이를 수문모형과 연계하여 그 적용성을 분석하거나 홍수예보의 활용성을 평가하는 연구를 활발히 진행하고 있다. 이에 본 연구에서는 홍수예보를 위한 단시간 예측강우의 활용 측면에서 기상레이더 정보와 결합된 이류모델을 활용한 초단시간 강우예보의 국내 적용성을 평가하고자 한다. 이를 위해 최소자승법(Least-square fitting) 기법으로 레이더 강우를 추정하고, 추정된 강우를 이류모델의 초기장으로 활용하였다. 또한, 레이더 예측강우와 지상관측강우의 비교를 통해 레이더 예측강우의 정확도를 정성적 정량적으로 평가하고, 도시홍수예보의 활용 측면을 고려하여 중랑천 유역을 대상으로 초단시간 예측강우의 유역평균강우량을 산정하여 평가하였다. 연구 결과, 관악산 레이더와 진도 레이더 대부분의 사례에서 선행시간의 증가에 따라 예측강수의 정확도가 감소하지만 정성적 평가 측면에서 예측강우는 0.6 이상의 높은 정확도를 나타내었으며, 정량적 측면에서 예측강우와 관측강우와의 상관계수는 평균적으로 선행시간 1시간 이내에서 대부분 0.5 이상의 비교적 좋은 상관성을 보였다. 예측 유역평균강우의 평가 결과 관측강우에 비해 과소추정하는 경향이 있으나 평균적으로 상관계수 0.5 이상으로 비교적 정확하게 강우를 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 레이더 자료와 이류모델을 통해 산정한 초단시간 예측강우의 활용성을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.512-515
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• 2012

최근의 재해 발생은 하천에 의한 범람, 제방의 붕괴 등에 의한 피해발생보다는 일정지역에 국한적으로 내수배제 불량, 토사유출, 산사태 등으로 인한 피해의 발생이 증가하고 있다. 특히나 도시지역과 신규개발지역을 중심으로 집중호우로 인한 토사유출 등으로 인한 배수로 막힘, 산사태등의 2차적인 피해가 증가하고 있는 추세이다. 2011년의 서울의 우면산 산사태 등과 같은 도시중심에서의 피해와 강원도 등의 신규개발지역에서의 토사로 인해 2차, 3차 피해는 국지적이고 예측이 불가능한 곳에서 발생되고 있다. 이러한 토사유출, 산사태에 의한 예측기법은 최근의 정보기술의 발달로 인해 보다 다양한 방법의 접근들이 시도되고 있으며, 이에 대한 정량적인 평가기법들이 개발되고 적용되고 있다. 본 연구에서는 산지지형의 소규모 개발지의 토사재해의 위험성을 평가하기 위하여 GIS 기술을 이용한 사면의 안정성과 산사태 위험성을 평가하는 대표적인 방법으로 Pack et al. (1998)이 제안한 수리적 무한사면 안정모델과 결합하여 사면안정분석을 위해 개발된 SINMAP을 이용하여 소규모 개발지역의 토석류 해석과 사면의 안정성 검토 그리고 범용토양공식을 이용하여 토사유출량을 산정하여 개발지역내 사면 및 토사재해의 위험성을 평가하였다. GIS를 이용한 지형적 특성에 따른 사면의 위험성과 토사유출량 해석 결과를 이용하여 소규모 개발지역의 토사재해의 위험성을 정량적이고 다각적으로 평가하여 재해발생에 따른 위험성을 노출하고 이에 대한 대책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

• 한국식품과학회지
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• 제37권2호
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• pp.194-198
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• 2005

게맛살의 HACCP system에 있어서 critical control point중의 하나인 L. monocytogenes가 오염된 제품에서 균의 성장변화를 정량적으로 예측할 수 있는 수학적 모델의 개발을 위한 기초 자료를 제공하고자 게맛살 성분조성을 고려한 modified imitation crab(MIC) broth에서 온도와 초기균수에 따른 L. monocytogenes의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 균의 증식 지표인 최대증식속도상수(k), 유도기(LT), 세대시간(GT)은 온도에 지배적인 영향을 받았으며, 초기균수에 따른 유의적인 차이는 없었다(p>0.05). 최대증식속도상수(k)와 온도 및 초기균수의 상관관계를 나타내는 수학적 정량평가모델인 polynomial model과 square root model을 이용하여 L. monocytogenes 성장을 정량적으로 예측할 수 있는 모델인 $polynomial\;mode(k=0.71{\cdot}exp(-0.5(\;((T-36.05)/11.84)^{2}+((A_{0}+8.12)/21.59)^{2})))$과 square root model($\sqrt{k}$ =0.02(T-(-3.42)) [1-exp(0.36(T-44.51))])을 개발하였으며 실험치와 예측치의 상관관계는 각각 0.92. 0.95로 polynomial model보다 square root model 예측치가 실험치와 상관관계가 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.188-193
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• 2007

유역 유출 예측 시스템(Rainfall Runoff Forecasting System. RRFS)는 유역의 강우-유출 관계의 정성적 및 정량적 분석을 위한 도구로서 개발되었다. RRFS는 다음과 같이 가지 주요 모듈로 구성되어 있다: 1) 실시간 수문학적 입력자료 구축 모듈, 2) 예측된 기상학적 자료에 근거하여 단기간 용수 수요와 공급을 제공하기 위한 유출 모의와 예측 모듈, 3) 저수지 운영에 있어 장기간의 용수공급을 설정하기 위한 유출예측 모듈 그리고 4) 유출 모의와 예측의 결과에 대한 그래픽 처리 모듈 본 연구에서 개발된 RRFS의 보정과 검증은 금강유역에의 적용을 통해 수행되었으며, 적용된 결과 금강유역의 수자원 현황 파악 및 용수공급의 전망을 설정하는데 있어 매우 만족스러운 결과를 보여주었다. 따라서 유역의 수자원 이용 및 공급 계획의 수립에 필요한 다양한 유출 정보를 제공하는 효율적인 도구로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2006년도 제26회 춘계학술대회논문집
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• pp.218-221
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• 2006

가스터빈 엔진의 높은 신뢰성과 운용비의 최소화는 제작자나 사용자 모두에게 중요한 문제이며, 정성적, 정량적 성능저하 예측을 포함한 다양한 성능진단기법이 시도되고 있다. 탈설계점에서의 성능진단은 설계점 성능진단에 비해 학습, 또는 처리해야 할 데이터 규모가 방대함에 따라 예측오차와 수렴도면에서 해결되어야 할 문제점들을 안고 있다. 따라서 이를 위해 본 연구에서는 가스경로해석 기법을 적용한 엔진성능진단코드를 개발하였으며, 이를 스마트 무인기용 터보축 엔진에 적용하여 설계점 및 고도 변화에 따른 탈설계점 영역에 대하여 단일 성능저하를 정량적으로 예측하여 GSP를 통한 예측결과와 비교하였다.