이 연구에서는 유전자알고리즘과 인공신경망의 특성을 결합한 유전자신경망모형에 대하여 논의한다. 이 모형을 이용하여 단기 시계열자료를 예측한다. 그 예측 결과는 유전자신경망모형이 역전파 신경망모형에서 보다 더 작은 예측오차를 보였다. 역전파 신경망보다 더 효과적임을 보임으로써 유전자신경망모형을 이용한 시계열자료 예측이 보다 효율적인 방법임을 제시한다.
이 연구에서는 건축물 화재 시, 허용피난시간을 예측하기 위한 예측모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 실제 건축물을 대상으로 화재시뮬레이션을 수행하여 FDS 데이터베이스를 구축하였으며, FDS데이터를 학습하여 설계단계에서 건축물 특성을 학습변수로 하여 기계학습을 통해 ASET을 도출하는 예측모델을 제안하였다. 예측모델은 학습데이터와 비교하였을 때 0.9 이상의 높은 R2값을 나타내었다.
최근 지구온난화 및 기후변화로 인해 단시간에 높은 강우강도를 가지고 발생하는 집중호우 홍수 등의 위험기상으로 인한 인명 및 재산피해가 빈번하게 발생하고 있어 초단기 및 단기 강수 예측에 대한 중요성이 부각되고 있다. 단기 강수예측모델은 다양한 관측자료의 사용과 자료동화기법의 개발로 예측능력이 크게 향상되었지만 수치모델의 고유특성인 스핀업(spin-up) 문제로 1~6시간까지 강수예측성능에 한계를 보인다. 반면 초단기 강수예측모델은 레이더기반으로 외삽법을 이용하여 1~3시간까지 높은 정확도의 강수예측을 하지만 강수에코의 생성 소멸의 물리과정을 포함하지 않아 3시간 이후의 정확도가 낮다. 이러한 단기 및 초단기 강수예측모델의 장점을 반영하여 최적 강수예측 자료 생산을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 초단기 및 단기 강수예측모델의 예측성능을 평가하였으며 모델의 예측성능 기반의 최적 강수자료 병합기법을 개발하였다. 향후 최적 강수예측 자료 생산체계가 구축되면 수문관련 유관기관에서 하천관리에 사용하는 유량예측모델에 시 공간적 고해상도의 강수예측정보를 제공하여 수문분야의 유량예측 정확도 행상에 기여할 것으로 기대된다.
캔틸레버 공법으로 시공되는 프리스트레스트 콘크리트 박스거더 교량의 구조적 거동은 단계적 시공에 따른 구조물의 순차적 변화 및 콘크리트의 재료적 특성에 의해 시간 의존적 거동을 나타낸다. 콘크리트의 시간의존적 특성, 즉 콘크리트의 크리프 및 건조수축 특성은 현장타설 세그멘탈 캔딜레버공법으로 가설되는 콘크리트 교량의 설계 및 시공에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 콘크리트의 크리프 및 건조수축 특성이 교량의 시간의존적 거동, 특히 처짐 및 텐던응력예측에 미치는 영향을 연구하였다. 교량해석은 본 연구진에 의해 개발된 프리스트레스트 콘크리트 교량해석기법 및 프로그램을 이용하여 크리프의 ACI 모델, CEB-FIB모델, 그리고 국내 도로교 시방서 모델을 고려하여 해석하였다. 해석결과 최종크리프 값의 크기에 따라 장기처짐의 발생량이 차이가 큰 것으로 나타나고 있으며, 최종건조수축량과 상대습도도 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 ACI 모델과 CEB-FIB모델간에도 차이가 큰 것으로 나타나 실제교량의 크리프 특성 및 건조수축 특성의 정확한 예측이 교량의 정밀시공 및 거동예측에 매우 중요한 것으로 나타나고 있다.
수제는 유수에 의한 하안 침식을 방지하기 위한 목적의 수공구조물이다. 최근에는 하천복원 및 생태계복원에 대한 관심이 증가되면서, 하안 침식 방지뿐만 아니라 수제에 의한 흐름분리 및 재순환영역의 생태 서식처 제공에 대한 역할이 부각되고 있다. 따라서 수제 설계 시, 수제 설치에 따른 수리특성 변화를 미리 파악하는 것이 필요하지만, 수제 간격, 설치 방향, 수제 높이, 수제 길이, 하도 특성 및 접근 유수 특성 등 다양한 인자에 의해 수리특성 변화를 예측하기란 쉽지 않으며, 비용과 시 공간 측면에서 물리 모형을 이용한 접근법도 용이하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 수제 설치에 따른 흐름특성 변화를 모의하고, 모형의 적용성을 판별하고자 하였다. 지배 방정식은 기본적으로 천수방정식을 적용하게 되는데, 수제 주변 흐름 특성은 난류에 의한 횡방향 확산이 중요한 인자로작용하게 된다. 상수 와점성(constant eddy viscosity) 모형, 포물선형 와점성 (parabolic eddy viscosity) 모형을통해 개발 모형의예측 결과와 실험수로 결과를 비교하였다. 수제하류의 재순환영역의 길이가 실험수로의 결과에 비해서 5~6 배까지 확대된 결과를 나타내고 있어, 만족할 만한 결과를 현재까지 얻지 못하였다. 횡방향 확산이 중요한 만큼 k-$\varepsilon$ 모형 등 다양한 난류 모형의 적용이 고려되어질 필요가 있으며, 또한 1차원 요소가 아닌 2차원 요소의 적용을 고려할 필요도 있다.
스피커 드라이브 설계에 있어 부품 단계의 물리적 특성과 자기회로부의 전자장 유한요소 해석 결과를 적용하여 드라이브의 TS 파라미터, 주파수 응답 특성 및 전기 입력 임피던스 특성을 예측할 수 있는 기법을 제안한다. 중량 감소 및 비대칭 자속 밀도 분포를 개선하기 위한 설계에 있어서 주파수 응답 특성과 전기 입력 임피던스 특성의 예측 결과는 실측치와 잘 일치하였으며, 비대칭 자속 밀도 분포의 해석을 통하여 2차 고조파 왜곡 특성의 향상 등에 응용될 수 있을 것이다. 제안된 기법은 자기회로부 설계에 있어서 시행 착오의 과정을 줄이는데 이용되어 질 것으로 기대되며, 또한 설계 초기단계에서 목적의 드라이브 구성 부품을 선택하는 지침을 제공하는데 이용될 수 있을 것이다.
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.
빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.
자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.
최근 도심지 침수예방을 위해 구조적 비구조적인 대책 등이 수행되어 왔으나, 도심지의 국지성 호우의 발생빈도가 증가함에 따라 단시간의 도심지 침수예측의 중요성이 다시 대두되고 있다. 이에 도심지 침수 예측을 위해서는 수치모의 프로그램을 사용한 연구가 진행되어 왔으나, 국지성 호우에 의한 침수를 막을 만킁의 실시간 위험예측은 아직까지 힘든 실정이다. 한편 해양재난의 침수를 예방하기 위해서 국립재난안전연구원(2017)에서는 과학적 보간법을 적용한 침수예측 모형인 SIND(Scientific Interpolation for Natural Disaster) Model을 개발한 바 있다. 따라서 본 연구에서는 SIND Model을 도심지 침수예측에 적용하여 집중호우와 같은 단기간의 침수를 예방하고자 한다. SIND Model은 기 구축된 침수예상도를 활용하여 모든 시나리오에 대한 침수 위험도 등급을 실시간으로 평가하는 모형이다. 국토부에서 제공하는 국가홍수위험지도와 내수침수지도를 활용하였고, SIND Model은 Comsol Multyphisic를 활용하여 침수예측지도를 생성하였다. 기존에 해양재난 예측을 위해 사용하였던 Risk Grade 방정식에 시간 항(time term)과 도심지의 최초 침수 발생위치에 생성 항(source term)을 추가하여 도심지 침수특성을 반영하였다. 결과를 평가하기 위하여 CRITIC(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) 방법을 활용한 형상유사도를 산출하였다. 그 결과, 기 구축된 홍수위험지도와 형상유사도는 전체 구역 중 80%의 구역이 0.8 이상의 값을 나타내었다. 20%의 구역에서는 복잡한 도심지의 건물, 구조물 등의 침수특성을 반영하지 못하여 형상유사도가 낮게 평가된 것으로 판단되며, 향후 위험도 예측을 위해 배수시스템 등의 영향인자를 고려한다면 위험도 등급 예측의 정확도를 높일 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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