• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.43-48
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• 2013

Adaboost 알고리즘은 얼굴인식을 위한 Haar-like feature들을 이용하기 위해 가장 널리 쓰이고 있는 알고리즘이다. 매우 빠르며 효율적인 성능을 보이고 있으며 하나의 모델이미지가 존재하는 단일분포 데이터에 대해 매우 효율적이다. 그러나 정면 얼굴과 측면 얼굴을 혼합한 인식 등 둘 이상의 모델이미지를 가진 다중 분포모델에 대해서는 그 성능이 저하된다. 이는 단일 학습 알고리즘의 선형결합에 의존하기 때문에 생기는 현상이며 그 응용범위의 한계를 지니게 된다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 제안으로서 Decision Tree를 Harr-like Feature와 결합하는 기법을 제안한다. Decision Tree를 사용 함으로서 보다 넓은 분야의 문제를 해결하기 위해 기존의 Decision Tree를 Harr-like Feature에 적합하도록 개선한 HDCT라고 하는 Harr-like Feature를 활용한 Decision Tree를 제안하였으며 이것의 성능을 Adaboost와 비교 평가하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제36권2호
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• pp.189-196
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• 2012

현 운행중인 중수로의 안전장치인 감속재는 원전사고시 최종 열침원의 역할을 감당한다. 감속재 연구 수행을 위해 CANDU6 의 축소화 모델인 HUKINS 는 최대출력 10kW 로, 칼란드리아 직경은 원모델의 1/8 에 해당하는 0.95m 이며 축방향 길이가 38.4mm 의 열원 88 개가 삽입되어 있다. HUKINS 내 감속재 유동패턴의 발생 여부를 판단하고자 화학처리기법을 활용하였고 그 결과 출력파워 약 7.7kW 에서 각입력유량을 4,7,11L/min 으로 유입시 감속재의 유동패턴이 부력기조유동, 혼합양상유동, 모멘텀 기조유동의 양상을 나타났다. 3 가지 유동패턴에 대해 육면체 격자를 기본으로 구성된 약 190 만개의 격자수 내에서 난류모델 $k{\varepsilon}$의 예측결과와 실험결과간에 유사성을 보임으로써 HUKINS 가 CANDU6 감속재 유동의 실험적 연구에 사용 가능함을 입증했다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.888-896
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• 2023

항공기 착륙 시에는 정해진 절차에 따라 접근이 이루어진 다음, 활주로 중심선과 정렬하여 착륙하게 된다. 하지만 공항의 상황, 주변 항공기의 상황, 또는 관제사의 지시 등에 따라 빈번한 레이더 벡터링이 일어나기 때문에, 교통 흐름을 파악하거나, 비행 안전성을 파악하기 위해서는 항공기의 접근 패턴을 인지할 필요가 있다. 또한 최종 접근 시 활주로 중심선과 정렬하는 과정에서 과이탈이 발생하는 경우가 있는 데, 이는 이후 불안정 접근 등과 같이 보다 위험한 상황을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 이용하여 접근 구간에서의 항공기 궤적들의 패턴을 추출하였다. GMM (Gaussian Mixture Model)을 이용하여 김해공항 접근 항공기 궤적에 대한 클러스터링을 진행하였으며, 2019년 1년간 김해공항으로 착륙한 항공기의 데이터를 이용하였다. 클러스터 별 centroid 값을 이용하여, 총 86개의 접근 궤적 패턴을 추출하였다. 그 후 각 클러스터 내 항공기 중 최종 접근시 과이탈하는 항공기를 탐지하여 확률 분포를 계산하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.27-40
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• 2020

본 논문은 장단기기억신경망(LSTM)이 영어를 배우면서 학습한 암묵적 통사 관계인 필러-갭 의존 관계를 조사하여 영어 문장 학습량과 한국인 영어 학습자(L2ers)의 문장 처리 패턴 간의 상관관계를 규명한다. 이를 위해, 먼저 장단기기억신경망 언어모델(LSTM LM)을 구축하였다. 이 모델은 L2ers가 영어 학습 과정에서 잠재적으로 배울 수 있는 L2 코퍼스의 영어 문장들로 심층학습을 하였다. 다음으로, 이 언어 모델을 이용하여 필러-갭 의존 관계 구조를 위반한 영어 문장을 대상으로 의문사 상호작용 효과(wh-licensing interaction effect) 즉, 정보 이론의 정보량인 놀라움(surprisal)의 정도를 계산하여 문장 처리 양상을 조사하였다. 또한 L2ers 언어모델과 상응하는 원어민 언어모델을 비교 분석함으로써, 두 언어모델이 문장 처리에서 필러-갭 의존 관계에 내재된 추상적 구문 구조를 추적할 수 있음을 보여주었을 뿐만 아니라, 또한 선형 혼합효과 회귀모델을 사용하여 본 논문의 중심 연구 주제인 의존 관계 처리에 있어서 원어민 언어모델과 L2ers 언어모델간 통계적으로 유의미한 차이가 존재함을 규명하였다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제15권1호
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• pp.225-242
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• 2008

PM (Inconsistency Pattern Modeling) is a hybrid supervised learning technique using the inconsistence pattern of input variables in mining data sets. The IPM tries to improve prediction accuracy by combining more than two different supervised learning methods. The previous related studies have shown that the IPM was superior to the single usage of an existing supervised learning methods such as neural networks, decision tree induction, logistic regression and so on, and it was also superior to the existing combined model methods such as Bagging, Boosting, and Stacking. The objectives of this paper is explore the characteristics of the IPM. To understand characteristics of the IPM, three experiments were performed. In these experiments, there are high performance improvements when the prediction inconsistency ratio between two different supervised learning techniques is high and the distance among supervised learning methods on MDS (Multi-Dimensional Scaling) map is long.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.149-154
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• 2008

FCM 기반 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력벡터와 중간층의 노드중에서 중심과 입력벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용하여 중간층의 승자 뉴런이 출력층의 입력벡터로 적용한다. 하지만 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우 학습 성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 개선시키기 위해 퍼지 제어시스템을 이용하여 학습률을 동적으로 조정하는 퍼지 제어 기법을 이용한 FCM 기반 RBF 네트워크를 제안한다. 제안된 방법의 학습 성능을 평가하기 위하여 컨테이너 영상에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 학습 데이터로 적용한 결과, 기존의 ART2 기반 RBF 네트워크보다 학습 시간이 적게 소요되고, 학습의 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.511-511
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• 2023

기후변화로 동절기 기온 저하에 따른 수도계량기의 동파는 지속적으로 심화되고 있으며, 이는 계량기 교체 비용, 누수, 누수량 동결에 의한 2차 피해, 단수 등 사회적 문제를 야기한다. 이와같은 문제를 해결하고자 구조적 대책으로 개별 가정에서 동파 방지형 계량기를 설치할 수 있으나 이를 위한 비용발생이 상당하고, 비구조적 대책으로는 기상청의 동파 지도 알림 서비스를 활용하여 사전적으로 대응하고자 하나, 기상청자료는 대기 온도를 중심으로 제공하고 있기 때문에 해당서비스만으로는 계량기의 동파를 예측하는데 필요한 추가적인 다양한 변수를 활용하는데 한계가 있다. 최근 정부와 공공부문에서 22개 지역, 110개소 이상의 수도계량기함내 IoT 온도센서를 시범 설치하여 계량기 함내의 상태 등을 확인할 수 있는 사업을 수행했다. 전국적인 계량기 상태의 예측과 진단을 위해서는 추가적인 센서 설치가 필요할 것이나, IoT센서 설치 비용 등의 문제로 추가 설치가 더딘 실정이다. 본 연구에서는 겨울 동파 예방을 위해 실제 온도센서를 기반으로 가상센서를 구축하고, 이를 혼합한 하이브리드 방식으로 동파위험 기준에 따라 전국 동파위험 지도를 구축하였다. 가상센서 개발을 위해 독립변수로 위경도, 고도, 음·양지, 보온재 여부 및 기상정보(기온, 강수량, 풍속, 습도)를 활용하고, 종속변수로 실제 센서의 온도를 사용하여 기계학습 모델을 개발하였다. 지역 특성에 따라 정확한 모델을 구축하기 위해 위치정보 및 보온재여부 등의 변수를 활용하여 K-means 방법으로 군집화 하였으며, 각 군집별로 3가지의 기계학습 회귀모델을 적용하였다. 최적의 군집 수를 검토한 결과 4개가 적정한 것으로 판단되었다. 군집의 특성은 지역별 구분과 유사한 패턴을 보이며, 모든 군집에서 Gradient Boosting 회귀모델을 적용하는 것이 적합한 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델을 바탕으로 조건에 따라 동파 예측 알람서비스에 실무적으로 활용할 수 있도록 양호·주의·위험·매우위험 총 4개의 기준을 설정하였다. 실제 본 연구에서 개발된 알고리즘을 국가상수도정보 시스템에 반영하여 테스트 수행중에 있으며, 향후 지속 검증을 할 예정에 있다. 이를 통해 동파 예방 및 피해 최소화, 물절약 등 직간접적 편익이 기대된다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2019

교반기에서의 유동 특성은 광범위한 산업 분야에서 매우 유용하다. 일반적으로 교반되는 용기에서의 유동 패턴, 전력 소비 및 혼합 시간은 임펠러의 설계뿐만 아니라 용기 형상 및 내부 구조에 달려 있다. 본 연구에서는 베플 형상과 임펠러의 상호 작용에 의해 생성되는 불안정하고 비정상상태의 복잡한 유동 특성 분석을 ANSYS FLUENT LES 난류 모델을 사용하여 수행하였다. Axial Flow 와 Radial Flow 두 가지 타입의 회전 임펠러와 3가지 베플의 형상 사이의 상호 작용과 영향을 전산유체역학(CFD)으로 예측 비교함으로써 교반 시 임펠러와 베플 주변에서의 유동 특성과 혼합 유동장에서 상대적으로 효율적인 경향을 보이는 설계 모델을 검증할 수 있었다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권5호
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• pp.282-287
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• 2017

본 연구의 목적은 방사능 사고로 인한 오염물질 유입으로 인한 영향을 최소화하기 위한 제염제의 혼합확산장치 개발에 앞서 장치 가동으로 인한 혼합 및 확산영향을 예측하는데 있다. 유동특성분석을 위해 사용된 추적자는 방사성 동위원소는 Gy, To이며, 이를 검측하기 위해 2인치 NaI 방사선 검출기를 사용했다. 본 연구에 적용된 제염제 혼합확산장치의 임펠러는 3가지 type으로 제작하였다. 방사혼합형 임펠러는 상향류 흐름을 이용하여 수표면으로 확산이 가능하며, 최적의 조건을 찾기 위해 핀 구조를 조정하였다. 방사능 동위원소를 이용한 제염제 혼합확산장치의 유동특성을 분석한 결과, 모델별 혼합확산과 유동패턴특성을 획득하였다. Model 3 type은 별도의 Fin유도부와 보조 Fin이 구성되어 있어 다른 type의 임펠러보다 확산속도가 크고 완전혼합에 도달하는 시간이 짧게 나타났다.

• 생태와환경
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• 제46권4호
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• pp.488-498
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• 2013

본 연구에서는 상류 댐 및 유입 지류의 물리적, 지형적 특성을 고려하여 의암호 수체의 혼합 거동을 해석하고 수질 분포에 미치는 인자로 수체간 혼합 과정을 파악하기 위하여 3차원 시변화 모델, GEMSS 모델 시스템을 구축하였다. 실측 자료를 바탕으로 적용 모델의 재현성을 검토한 결과 본 연구에서 적용된 GLLVHT 모델은 상이한 강우 및 유량 조건에서 의암호 내 열수지 및 수체 혼합 특성을 잘 재현하고 있는 것으로 판단되었으며, 모델 보정 결과를 바탕으로 의암호의 수온, 전기전도도 그리고 체류시간의 시 공간적 분포와 유입지류의 흐름 특성을 분석하였다. 의암호는 상이한 목적을 가진 소양강댐과 춘천댐의 방류량과 유입 지류의 큰 변동폭에 수리 및 수질이 영향을 많이 받고 있다. 의암호는 봄과 여름철에는 수온이 높은 춘천댐의 방류량에 상대적으로 영향을 크게 받아, 전체적으로 높은 수온 분포를 나타낸다. 반면 가을과 겨울철에는 소양강댐의 방류 유량이 많고 수온이 높고, 춘천댐의 유량이 매우 적어 상대적으로 전기전도도가 낮은 소양강댐 방류수의 수온이 의암호의 온도 분포에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 전기전도도는 춘천하수처리장과 공지천의 높은 유입으로 하류 의암댐 부근까지 높은 전기전도도의 분포를 나타낸다. 의암호의 체류시간은 춘천댐과 소양강댐의 방류수가 유입되는 상류 수역은 체류시간이 비교적 짧게 나타나며 의암댐 부근의 하류에서 점차 증가하는 것으로 분석되었다. 중도 부근의 낮은 수심으로 인해 소양강댐 방류량이 많은 시기에는 역류현상이 발생하여 체류시간이 일시적으로 증가한다. 또한 하중도의 우안에서 공지천과 춘천하수처리장이 유입되는 수역, 중도의 우안에서는 연중 20일 이상의 체류시간을 보이고 있다. 이러한 정체수역에서는 지류들의 혼합률이 저하되고 유속이 낮은 특징을 가지기 때문에, 식물성 플랑크톤의 과대성장 우려가 있어 수질관리에 신중을 기해야 할 것으로 판단된다. 여름철 집중 강우시에는 유입 및 유출의 급격한 증가로 체류시간은 크게 감소하며, 춘천댐과 소양강댐의 방류수는 약 10일 이하의 짧은 체류시간으로 의암호로 유입되는 것으로 예측되었다. 의암호 내 표층에서는 소양강댐의 방류가 많은 비중을 차지하며, 특히 중도의 우안의 상류부까지 소양강댐의 방류수가 역류하는 현상이 나타나며, 중도의 좌안과 붕어섬 상류부에서 소양강댐 방류수가 흐르는 것을 알 수 있다. 춘천댐의 방류량이 큰 경우에는 소양강댐의 방류수가 중도 좌안에 거의 영향을 주지 않으며 우안을 따라서 그대로 방류되는 특징을 보인다. 또한 붕어섬 상류부를 통하여 춘천댐의 방류수가 중도 좌안 및 소양강댐 방류 합류지점까지 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 공지천의 방류수는 소양강댐의 방류수가 많은 시기에 동시에 증가하여 공지천과 의암호 합류부의 상류로 역류하는 현상을 보이고 있다.