• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.187-194
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• 2017

본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권12호
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• pp.45-65
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• 2022

본 논문에서는 유한차분해석 프로그램인 FLAC을 이용하여 사질토 지반을 지지하는 지하연속벽을 모델링 하고, 내진해석을 수행하였다. 그리고 수치해석 결과를 동일한 조건에서 수행된 원심모형실험 결과와 비교하여, 흙막이 구조물의 내진해석을 위한 수치 모델링의 적정성을 검증하였다. 전반적으로 벽체에 발생한 모멘트 분포도가 매우 유사하였고, 지하연속벽의 상단과 배면지반에서 산정한 가속도의 최대값이 약 5%이내의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 검증된 모델을 활용하여 다양한 지반조건과 굴착조건, 그리고 입력하중 조건에서 동적 수치해석 변수연구를 수행하였다. 지진 중 가시설 벽체와 지보재에 발생한 최대 응력을 굴착 중 발생한 최대 응력과 비교하여, 내진설계가 필요한 흙막이 가시설 조건을 개략적으로 선정하였다. 토사지반을 지지하는 흙막이 벽체는 재현주기 100년의 지진하중에 의해 벽체 모멘트가 최대 17%까지 증가하였고, 특히 느슨한 토사층에 위치한 지보재는 최대 32%까지 축력이 증가하여 구조설계를 위한 내진해석이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권10호
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• pp.73-84
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• 2007

원추 후면에서 간극수압이 측정되는 표준 피에조콘의 경우, 일반적인 소산곡선은 간극수압이 초기값에서부터 단조적으로 감소하는 경향을 보인다. 그러나, 간극수압이 일시적으로 증가한 후에 감소하는 지연소산 거동이 과압밀비 4 이하의 약간 과압밀된 점성토 지반에서 확인되었다. 이와 같은 비정규적인 소산 거동은 주로 매우 과압밀된 지반에서 발생하는 것으로 보고되었으며, 기존의 연구도 이러한 경우로 한정되어 진행되었다. 본 연구에서는 약간 과압밀된 점성토 지반에서 발생하는 지연소산의 메커니즘을 규명하였다. 피에조콘 시험으로부터 산정된 지반의 특성과 지연소산의 상관성을 분석하였으며, 콘 관입 이후의 소산거동에 대하여 유한차분해석을 수행하였다. 연구 결과, 약간 과압밀된 점성토에서는 원추 선단에서 발생하는 큰 과잉간극수압이 원추 후면 필터로 상향 전파되어 지연소산이 유발되고, 과압밀비(OCR) 및 정수일$(u_0)$과 관련된 원추 선단과 원추 후면의 초기 과잉간극수압비$({\Delta}u_{1i}/{\Delta}u_{2i})$가 지연소산에 영향을 미치는 것이 확인되었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권5호
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• pp.27-40
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• 2023

말뚝은 상부 구조물의 하중을 지지층으로 전달하는 구조체로 국내외 건설 현장에서 널리 사용되고 있다. 말뚝을 시공하는 방법은 지반조건, 시공위치, 주변현황, 환경적 요소, 공사비 등을 종합적으로 고려하여 결정하며 크게 직항타에 의한 타입방식과 선굴착 후 경타 또는 항타하는 방식으로 나눌 수 있다. 이 중 직항타는 말뚝 두부를 해머로 항타하여 원지반 내 소정의 심도까지 근입시키므로 항타 시 가해지는 에너지가 크고 이에 따른 항타진동 및 소음도 증가한다. 말뚝의 항타진동은 주변 시설물 및 지반에 영향을 미치므로 그 영향을 정량적으로 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 말뚝의 항타진동을 시간영역에서 산정하고, 직항타 시 말뚝과 인접하여 위치한 굴착면 및 가시설에 대하여 항타진동에 의한 영향을 유한차분해석법에 의한 2차원 동적수치해석을 통하여 분석하였다. 그 결과 파의 반사 및 재료감쇠가 적은 지표면에서 표면파에 의하여 지중보다 변위가 현저히 크게 발생하는 경향을 나타내었고 전체 변위 크기는 이격거리 증가에 따라 감소하나 수평방향 변위는 진동원과 먼 사면 상단부에서 연직방향 대비 더 큰 값을 보이며 법면부에 변위가 집중적으로 발생하는 특징을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.2255-2265
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• 2013

본 연구에서는 유역의 배수구조를 설명할 수 있는 폭 함수 기반의 Clark 모형을 제안하였다. 시간-면적곡선으로는 지표면과 하천에 대하여 개별적인 동수역학적 특성을 적용한 재조정된 폭 함수를 이용하였다. 선형저수지 추적의 경우 기존의 Clark 모형과 같이 차분화된 형태가 아니라 해석식을 적용하여 수행하였다. 본 연구에서 고려한 주요한 매개변수들로는 지표면평균이송속도 및 하천평균이송속도와 저류상수를 들 수 있다. 실제 매개변수의 추정 과정에는 전역최적화 기법 중의 하나인 SCE-UA 기법을 적용하였다. 또한 Clark 모형으로부터 유도된 순간단위도의 형상은 원점에 대한 1차모멘트와 면적중심에 대한 2, 3차 모멘트로 구분하여 평가하였다. 관측 수문사상의 통계모멘트들과 본 연구에서 추정된 통계모멘트들의 상관계수는 1차모멘트의 경우 0.995, 2차모멘트는 0.993, 3차모멘트는 0.983로 산정되었다. 평균과 분산에 대해서는 추정값과 관측값이 대체로 일치하는 경향을 보여주었다. 그러나 추정된 3차모멘트에 대한 결과는 다소 과대 평가되는 경향을 나타내었다. 제안된 Clark 모형은 순간단위도의 형상을 평균과 분산만을 고려하여 적용한 방법보다 수문곡선의 왜곡 및 첨두좌표의 모의와 관련된 한계점을 개선하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시한 방법론은 배수경로의 이질성과 동적매개변수들의 영향을 적절하게 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 고려한 모멘트들의 변동성은 주로 저류상수의 영향이 크게 나타나고 있으며, 지표면평균이송속도보다는 하천평균이송속도가 크게 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이로부터 저류상수와 하천평균이송속도가 Clark 모형으로부터 유도되는 순간단위도의 형상을 결정하는데 지배적인 역할을 하는 것으로 확인되었다. 따라서 두 매개변수는 모형의 적용 과정에서 중요하게 고려되어야 할 것으로 판단된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제41권1호
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• pp.31-39
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• 2016

연구배경: 우리나라를 포함한 중국, 대만, 북한, 일본 등에서 원전, 재처리시설과 같은 원자력시설의 증가에 따라 주변국 핵활동 분석의 종합적 대책이 필요하다. 우리나라와 포괄적핵실험금지조약기구(Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization, CTBTO)는 동북아시아 지역에서 핵종 탐지소를 운영 중으로, 핵종탐지 장비에서 특이 값 측정시 모니터링 자료의 분석과 더불어 배출원 탐색모델을 이용하여 핵종의 기원이 어디인지 추정하고 평가하는 것은 주변국 핵활동에 대한 감시 및 안전성 확보 측면에서 중요하다. 재료 및 방법: 주변국의 은밀한 핵활동 시 방사성핵종의 기원을 추정하기 위하여 3차원 전진/후진형 궤적모델을 개발하였다. 개발된 궤적모델은 궤적 미분방정식을 유한차분법을 이용한 방법으로 주어진 바람자료를 이용하여 방사성핵종의 방출지점으로부터 입자의 궤적을 순차적으로 찾아가는 전진형 모델과 시간 역산으로 방출기원을 추정하는 후진형 모델로 구성되었다. 결과 및 논의: 개발된 궤적모델의 검증을 위하여 체르노빌 사고 당시 측정된 농도자료를 이용하였다. 검증결과 관측지점의 농도가 높게 측정된 지점과 방출기원에서 가까운 지역으로부터 시간 역산의 방출지점을 추정한 결과의 정확도가 높았다. 3차원 궤적모델은 방출시간, 방출높이, 방출간격 등의 변수에 의해 계산결과가 달라지는 불확도를 내포하고 있는데, 이러한 궤적모델의 불확도를 최소화하기 위해 한국원자력연구원에서 개발한 대기확산모델(long-range accident dose assessment system, LADAS)를 이용하여 fields of regards (FOR) 기법에 의해 오염물 방출영역을 추정한바 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 결론: 본 연구를 통하여 개발된 배출원 탐색모델은 주변국의 은밀한 핵활동 시 핵종 탐지장비와 연계하여 방사성핵종의 방출지역과 기원을 파악하여 우리나라의 핵종탐지 능력을 향상하고 핵활동 및 방사선 안전 분야에서 주도적 역할을 할 수 있을 것으로 생각된다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제44권3호
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• pp.370-380
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• 2016

제주도 지역에서 소나무재선충병 피해를 받은 곰솔 원목의 이용확대를 위하여 열처리를 수행하였다. 열처리는 처리 원목의 중심부가 소나무재선충의 사멸온도인 $56^{\circ}C$를 30분간 유지하여야 한다. 곰솔 원목의 초기함수율과 말구지름은 각각 46% ~ 141%, 180 mm ~ 500 mm의 범위이고, 기본비중과 전건비중은 각각 0.47, 0.52이었다. $105^{\circ}C$ 조건에서 함수율과 말구지름에 따라 열처리에 소요되는 시간은 7.7 h ~ 44.2 h의 범위로 측정되었다. 다양한 함수율 및 지름을 갖는 곰솔 원목의 열처리 소요시간을 예측하기 위하여 열처리 진행 중 처리목 내부의 온도분포를 유한차분법을 적용한 2차원 열전달 해석을 통하여 제시하였다. 열전달 해석을 위한 목재의 열적 특성은 함수율에 따른 열전도계수와 비열을 적용하였으며, 자연대류와 강제대류를 합한 형태의 혼합대류에 의한 혼합대류계수를 적용하였다. 실험값과 예측 값의 오차는 3 ~ 45%의 범위로 분석되었다. 곰솔 원목에서 초기함수율이 50%이고, 말구지름이 200 mm, 300 mm, 400 mm인 경우, 예측된 열처리 소요시간은 각각 10.9 h, 18.3 h, 27.0 h이었다. 초기함수율이 75%일 때, 지름에 따라 각각 13.6 h, 22.5 h, 32.8 h이고, 초기함수율이 100%일 때, 지름에 따라 각각 16.2 h, 26.5 h, 38.2 h이었다. 이러한 열처리 소요시간의 예측방법에 소나무와 잣나무 등 다른 소나무재선충병 피해목의 물리적 특성을 적용하면, 함수율과 말구지름에 따른 열처리 소요시간을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권4호
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• pp.194-210
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• 2022

동중국해 북부와 경계를 이루는 황해 남동부 해역에 대해 무기탄소의 월별 재고와 변동을 초래하는 플럭스들을 상자 모형으로 모의하였다. 월별 용존무기탄소의 자료는 네 차례 계절을 대표하는 관측 결과에 최근 발표된 논문의 자료를 발췌하여 구성하였다. 연간 용존무기탄소(C_T)의 재고가 정상상태에 있으며 표층에서 이류에 의한 변동이 무시할 정도로 작다고 가정하고 표층과 심층의 2-상자 모형을 사용했다. 모의 결과 월별 표층과 심층 사이의 재고는 혼합층 두께의 변동에 따른 혼합 플럭스가 -40~35 mol C m^-2 month^-1의 규모로 주도했다. 대기로부터 유입되는 CO₂ 플럭스는 약 2 mol C m^-2 yr^-1 이고, 혼합 플럭스의 1/100 미만으로 작았다. 생물 펌프 플럭스는 4~5 mol C m^-2 yr^-1 범위로 추정되었는데 이는 현장 실측 자료에 비해서 절반가량 수준이다. 물기둥의 C_T 재고는 동계 혼합이 끝나는 4월에 최대를 보이며 성층기에 조금씩 줄어든다. 따라서 C_T 총량은 성층기에 혼합기보다 높게 나타나는데 정상상태가 유지되려면 최대와 최소의 차분인 18 mol C m^-2 yr^-1 (= 216 g C m^-2 yr^-1)이 동중국해로 송출되어야 한다. 이를 황해 남부 경계 전체에 대해 외삽하면 4 × 10⁹ g C yr^-1 규모이다. 이 플럭스는 개념상 대륙붕 펌프에 해당한다. 실제로 태평양 외양역에 도달하려면 동중국해를 거쳐야 하므로 실제로 대륙붕 펌프로 기여하는 플럭스의 크기는 이보다 현저하게 낮을 것으로 전망된다. 자료 부족과 계산에 필수적인 가정에 수반되는 오류 때문에 추정값은 상당한 크기의 오차를 포함하지만 모의를 통해 C_T의 변동을 초래하는 플럭스 사이의 상대적인 기여도와 범위를 제약할 수 있었고 향후 연구에서 주목해야 할 사항을 도출할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.