• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.40-40
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• 2021

수재해 방지를 위한 수문해석 모형에서 정량적인 강수자료의 역할은 매우 중요하다. 최근에는 기후변화로 인한 국지성 집중호우 등 돌발 강수의 빈도가 증가하고 있어 지상에 설치된 우량계보다 시·공간적 변동성을 반영할 수 있는 격자형 위성 강수자료의 활용성이 커지고 있다. 하지만 위성강수자료는 관측 시에 대기의 상태 또는 위성별 관측 센서, 공간적 스케일 차이 등에 의해 실제 내린 강수와의 편의가 존재한다. 이를 해결하기 위해 지점 강수자료를 이용한 통계적, 지형정보학적 상세화 기법이 적용되고 있으나, 대부분의 연구에서 강수자료의 양적 보정만을 목적으로 수행되었다. 본 연구에서는 머신러닝 기반의 랜덤포레스트(random forest) 모델을 사용하여 다중위성 강수자료(CHIRPSv2, CMORPH, GSMaP, TRMMv7)와 기상청에서 제공하는 AWS, ASOS 지점 강수를 사용하여 최적 위성강수자료를 생성 후 각 위성강수자료와 비교·분석하였다. 2003년에서 2017년까지의 각 위성강수자료를 수집하여 같은 공간 스케일로 전처리한 뒤 모델에 입력하였으며 AWS 강수자료는 훈련, ASOS 강수자료는 검증에 이용되었다. 그 결과, 생성된 최적 위성강수자료는 각 위성강수자료보다 지점강수와의 편의가 줄고 높은 상관관계를 나타내고 있다. 이는 앞으로 사용될 위성강수자료의 시·공간적 보정 및 단기예측에 활용할 수 있으며, 특히 원격탐사자료의 의존도가 높은 미계측 대유역 수문해석에 정량적인 강수자료를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.9 no.5
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• pp.157-164
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• 1997

일반적으로 콘크리트와 철근간의 경계면을 나타내는 유한요소법에는 균열의 부근에서 발생하는 부착열화 현상을 고려하지 않고 있다. 이것은 균열 부근에서 과도한 부착을 초래하고 , 국소 변형과 균열의 진전에도 영향을 준다. 본 연구에서는 철근콘크리트 구조물의 균열부근에서 일어나는 부착거동의 변화를 고려한 비선형 부착응력-미끄럼 모델을 제안하였다. 철근과 콘크리트간의 경계면에는 링크요소를 이용하였고, 링크의 특성은 철근을 가로지르는 균열의 상태에 따라 변하도록 조정하였다. 균열의 형성상태를 정량화하고, 부착거동을 두 포락선 1) 균열로부터 충분히 떨어진 위치에서의 부착상태를 모델링한 외연포락선, 2)횡균열면에 있어서의 부착상태를 모델링한 내연포락선의 사이에 변이시키기 위하여 비국소적 손상도 개념을 도입하였다. 이 방법의 유효성을 알아보기 위하여 편재하중을 받는 T형 교각의 실험 및 해석결과를 제시하였다. 제안된 모델의 결과를 실험결과와 비교하여 본 모델의 유용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean System Dynamics Society
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• 2004.08a
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• pp.31-51
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• 2004

본 연구에서는 원자력 발전산업의 효율적인 기술개발 전략 수립을 지원하기 위한 모델을 System Dynamics 방법론을 사용하여 개발하였다. 이를 위하여 우선 원자력 발전산업의 기술경쟁력 평가를 위한 변수 및 평가범위를 선정하고, 선정된 변수들의 인과관계를 정성적으로 평가할수 있도록 인과지도(Casual Loop Diagram)를 개발하였으며, 이를 정량화하여 평가할 수 있도록 흐름도(Stock Flow Diagram)를 개발하였다. 개발된 모델을 사용하여 총 연구비 등의 정책관련 변수들을 변화시키면서 시뮬레이션을 수행해보았다. 본 연구의 한 결과로서 기준 시나리오에 대한 분석 결과 2004년 이후의 원자력발전산업 순편익 누적 결과는 다음과 같다. 또한 시나리오별 비교평가를 실시하여 본 결과, 본 연구에서 정의한 순편익 누적(Cumulative Net Profit) 변수를 적용하면 현재 연구비 추세 대비 30% 까지 연구비를 증가시키는 것이 효율적임을 알 수 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.586-588
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• 2005

도체의 허용전류를 추정하기 위하여 기상모델을 적용할 경우 기온 및 풍속 둥은 지역에 따라 불규칙하게 변화되므로 DLR 추정 및 운용에는 모니터링 위치의 선정 및 측정 개소의 증감 둥 여러 가지 고려해야 할 점들이 존재하게 된다. 측정된 기상요소의 추세들은 DLR 결과에 그대로 반영되므로, 각 기상 요소에 대한 유형을 정확하게 추정할 수 있으면 이 특성을 정량화하여 DLR 계산에 이용할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 2001년 1년 동안 대전지방기상청에서 측정된 기상데이터를 사용하여 기상 모델의 각 요소와 DLR추정 결과 사이의 특성을 비교 및 검토하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.572-573
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• 2022

본 논문은 메타버스 환경에서 문제가 대두되고있는 AI 윤리(ethic)를 배경으로 인터랙션을 통해 사람들의 온라인과 오프라인의 결정요소에 직접적으로 영향을 미치는 대화형 AI가 어떻게 윤리적으로 진화될 수 있을지에 대한 공학적 솔루션을 UX 관점으로 찾아보는 기술 전략 연구라고 할 수 있다. 연구의 가설은 AI 의 머신러닝과정에 개별 사용자 그룹의 경험데이터가 반드시 포함되고 고려되어야 AI 는 오류값을 줄이고 윤리적으로 대응할 수 있다는 전제이다. 이를 위하여 본 논문은 기존의 머신러닝과 대화형 AI 의 UX 관점의 다이아로그 플로우 등을 연구 분석하고 사용자 데이터들을 실험하여 메타버스 서비스 환경에서의 기존에 논의되고 있는 컨택스트기반의 AI 머신러닝 과정에 사용자의 정성적 경험데이터를 추가한 윤리적 UX 접근 개념 모델을 제안 하였다. 아직은 개념모델 단계이고 시스템에서는 지금까지 다르지 않았던 비정량적인 감정과 융합적경험을 어떻게 문화적으로 코드화 하고 시스템적인 랭귀지와 연결시킬 수 있을지에 대한사용자 연구가 후속연구로 진행될 예정이다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.428-429
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• 1999

잘 알려져 있듯 광화학 오존 생성의 첫 단계는 N $O_2$가 자외선을 받아 NO와 O로 해리되는 과정이다. N $O_2$ ＋ h$\upsilon$ $\longrightarrow$ NO ＋ O 일반적으로 이러한 광해리 반응을 정량화하기 위하여 아래의 식과 같이 광해리 상수, $J_{NO2}$를 정의한다.(중략)략)

• Proceedings of the ESK Conference
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• 1996.10a
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• pp.111-118
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• 1996

THERP(Technique for Human Error Rate Prediction) 방법론은 원전의 확률론적 위험성 평가(PSA)시 운전원과 작업자의 정량적인 인간오류평가에 가장 널리 사용되고 있는 방법이다. HRA Handbook이라고도 불리는 이 모델은 운전원 행위를 시스템 부품의 한 요소로 가정하고 인간오류를 평가한다. 본 논문은 이 방법론을 이용하여 원전 등과 같이 위험시설물 중의 하나인 개스밸브 기지에서의 작업자 보수시 인적오류를 평가하고 기계적 오류와 함께 인적오류 의 기여도를 계산하였다. 본 눈문에서는 이 방법론이 원전, 개스밸브 기지 뿐만아니라 석유화 학 플랜트와 같은 위험시설물의 인적오류 평가에도 유연하게 사용될 수 있음을 보여주었다.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.27 no.3
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• pp.51-56
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• 2016

시뮬레이션/측정 상관관계를 파악하려면 송신기(Tx), 리시버(Rx), 채널의 정확한 모델링이 필요하다. 또한, 표준 채널, 케이블, 픽스쳐, RF 스위치 등 실제 실험실 시나리오에서 신호에 영향을 받는 모든 것을 고려해야 한다. 연결된 각 요소가 받는 영향을 정량화하고, 모델을 이용해 시뮬레이션과 측정 작업 흐름 모두에 이 수치를 포함시키면, 설계 단계와 검증 단계 사이의 차이를 줄일 수 있어 결함을 조기에 발견하고 해결할 수 있게 된다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.14 no.7
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• pp.991-1001
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• 2020

Supervised deep learning technologies for improving the image quality of computed tomography (CT) need a lot of training data. When input images have different characteristics with training images, the technologies cause structural distortion in output images. In this study, an imaging model based on the deep reinforcement learning (DRL) was developed for overcoming the drawbacks of the supervised deep learning technologies and reducing noise in CT images. The DRL model was consisted of shared, value and policy networks, and the networks included convolutional layers, rectified linear unit (ReLU), dilation factors and gate rotation unit (GRU) in order to extract noise features from CT images and improve the performance of the DRL model. Also, the quality of the CT images obtained by using the DRL model was compared to that obtained by using the supervised deep learning model. The results showed that the image accuracy for the DRL model was higher than that for the supervised deep learning model, and the image noise for the DRL model was smaller than that for the supervised deep learning model. Also, the DRL model reduced the noise of the CT images, which had different characteristics with training images. Therefore, the DRL model is able to reduce image noise as well as maintain the structural information of CT images.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07a
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• pp.55-57
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• 2000

대규모의 전력을 사용하며 전력 수요가 일정하지 않고 변동하는 제철소의 전기아크로 (electric arc furnace) 부하는 전압 플릭커 (voltage flicker) 등 전력품질을 저하시키는 현상의 주 원인이 되고 있다. 따라서, 전력품질의 향상을 위한 전력계통의 계획과 운용에 있어서 이러한 부하들의 비선형적인 전압-전류 특성을 해석하고 모델링하는 것이 우선 되어야 한다. 특히 전기아크로 부하의 비선형적이고 랜덤 신호에 가까운 특성은 stochastic 접근법에 의해 주로 모델링되어 왔으나, 전기아크로 부하에 의한 전력계통에서의 영향을 평가를 위해서는 deterministic 접근법에 의한 모델링이 필요하며 전기아크로 부하가 가지는 chaos 특성을 Lorenz 시스템으로 표현한 부하모델이 개발되었다[1]. 개발된 모델에 의해 하나의 chaos 시스템으로 예측된 전기아크로 부하 패턴은 전 동작 범위에서 부하 특성을 정확하게 반영하는데 문제가 있다. 따라서, 전기아크로 부하 패턴을 표현할 수 있는 복수의 chaos 시스템을 이용하여 보다 나은 예측 특성을 가진 부하 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 Lorenz 시스템과 전기아크로 부하의 고주파영역 특성을 보다 적절하게 반영할 수 있는 Logistic 시스템을 혼합한 형태의 chaos 모델을 개발하고, 전력 계통에서의 전력품질 저하현상을 정량화하는 지수를 통해 모델의 유용성과 정확성을 검증하고자 한다.