• 한국지진공학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.33-43
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• 2010

본 논문은 지진에 의한 구조물의 거동을 평가하기 위한 실험방법 중 최근 국내에 도입되어 연구되고 있는 하이브리드실험에 대한 시스템을 구축하고, 그에 따른 모델개발과 하이브리드실험을 실시하여 하이브리드실험기법의 타당성과 정확도를 평가하기 위함이다. 이를 위해 NEESgrid의 미니모스트 시스템을 벤치마킹하여 여건에 맞게 수정, 보완하였으며 2차원 평면뼈대모형을 개발하여 실험에 적용하였다. 그리고 하이브리드실험 결과의 평가를 위해 국내에서는 거의 시도되지 않았던 진동대실험과 비교를 함으로써 결과의 신뢰도를 높였다. 진동대실험에는 하이브리드실험과 동일한 크기의 실물모형을 제작, 실험하여 크기효과의 영향을 최소화하였다. 두 실험의 결과는 거의 비슷한 것으로 나타나 하이브리드실험이 진동대실험을 대체할 수 있을 것으로 판단된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권1호
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권spc호
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• pp.1232-1255
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• 2011

본 연구에서는 신제품 확산 모델 활용에 있어서 보다 적은 노력이 필요하지만 객관적이고 신속한 활용을 가능하게 만들어줄 모형을 제안한다. 기대주기 모델과 소비자 수용 모델이라는 이론적 배경을 바탕으로, 서지분석학과 초기 시장의 규모만으로 최대 잠재 시장을 추정해냄으로써 대표적인 확산 모형인 배스 모형(Bass model)에 필요한 주요 모수를 제공하는 방법을 제시했다. 모형의 예측력을 하이브리드자동차 사례를 통해 분석한 결과, 모형의 예측결과는 여러 가지 객관적인 정보를 통해 추정한 잠재 시장과 유사한 규모를 성공적으로 예측해 내어 모형의 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 제안된 모형이 제공한 최대 잠재 시장은 다른 성장곡선모형에도 바로 적용 가능하다는 점을 볼 때 제안된 모형은 서지분석학을 통한 기술 확산 예측과 유망기술 탐색에 새로운 방향을 제시했다고 할 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권2호
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• pp.59-73
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• 2009

도서관이 자료의 소장과 열람을 위한 공간만이 아닌 연구와 학습, 커뮤니케이션과 문화의 중심역할을 수행할 수있다면 '공간'으로서의 도서관은 무한한 가능성을 가질 수 있다. 또한, 실제(real)공간을 중시하는 전통적인 도서관과 가상(Cyber)공간의 활용을 중시하는 디지털도서관의 결합이라고 할 수 있는 하이브리드도서관 구현을 위한 바람직한 방안이 될 수 있다. 본 연구는 이와 같은 가능성을 위해 공간과 정보기술, 그리고 서비스의 효과적인 결합을 의미하는 Information Commons를 기반으로 하이브리드 도서관 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해 Information Commons 도입을 통한 서비스의 국내 외 사례 및 결합의 형태를 분석하였으며 운영을 위한 요소를 추출하였다. 또한, Information Commons 기반 하이브리드도서관의 서비스 개념 및 정보서비스 모형을 제시하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제9권2호통권42호
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• pp.7-15
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• 2005

본 연구에서는 하이브리드 면진장치가 설치된 단자유도 구조물의 동적거동을 예측할 수 있는 수치해석모델을 제안한다. 하이브리드 면진장치는 MR 감쇠기와 마찰진자시스템(FPS)으로 구성된다. MR감쇠기의 동적거동을 모형화하기 위하여 뉴로-퍼지 모델을 사용한다. 다양한 변위, 속도, 전압의 조합을 사용하여 MR 감쇠기의 성능실험을 수행한 후 얻어진 데이터를 이용하여 MR 감쇠기 뉴로-퍼지 모델을 ANFIS로 학습시킨다. FPS의 모형화는 본 연구에서 유도한 비선형 모델식에 근거하여 뉴로-퍼지 모형화방법을 사용하여 이루어진다. 본 연구에서는 MR 감쇠기로 전달되는 제어전압을 조절하기 위하여 퍼지논리제어기를 사용한다. 다양한 지진하중을 사용한 진동대 실험을 통하여 얻은 실험체의 동적응답과와 뉴로-퍼지 모형화방법을 사용한 수치해석의 결과를 비교한다. 뉴로-퍼지 모델을 사용하여 MR 감쇠기와 FPS를 모형화해서 수치해석을 수행한 결과 하이브리드 면진장치의 동적거동을 매우 정확하게 예측할 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2007년도 추계학술대회 및 제23회 정기총회
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• pp.259-260
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• 2007

컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 계발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모델과 비선형모델에 강점이 있는 ARIMA와 신경망 모델을 결합해 보다 효과적인 예측 모델을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제32권6호
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• pp.899-908
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• 2019

수 많은 모수들을 가지고 있는 방대한 심층신경망은 매우 강력한 기계학습 방법이지만 모형의 과도한 융통성으로 인하여 과적합문제를 내포하고 있다. 드롭아웃 방법은 크기가 큰 신경망의 과적합 문제를 해결하는 다양한 방법들 중 하나이며 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 드롭아웃 방법은 훈련과정에서 각각의 표본에 다른 모형을 적용하는데 이들 모형은 입력과 은닉층의 노드들을 무작위로 제거한 모형들 중에 임의로 선택된다. 본 연구에서는 임의로 선택된 모형에 둘 이상의 표본을 적용하여 모형의 가중치들에 대한 추정치의 안정성을 높이는 하이브리드 드롭아웃 방법을 제시하였다. 실제 자료를 이용한 시뮬레이션 결과 노드의 선택확률과 모형의 적합에 사용되는 표본의 수를 적절하게 선택하여 기존의 방법에 비하여 추정치의 변동성이 감소시킬 수 있었으며 동시에 검증자료에 대한 최저오차도 줄일 수 있음을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.43-43
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• 2015

천수방정식을 사용하는 초기 수치모형은 프로드수($F_4$)가 변화하는 흐름 즉, 상류방향과 하류방향으로 전파하는 홍수파를 동시에 해석하기 위해 중앙 차분기법이 필요한 상류(sub-critical flow)와 흐름방향에 따른 상류이송(upwinding)기법이 필요한 사류(super-critical flow)가 나타나는 흐름해석에서 어려움이 있었다. 하지만, 근사 Riemann 해법의 등장으로 흐름방향에 관계없이 특성선을 따라 정확한 상향가중기법의 적용이 가능하게 되어, 천수방정식을 지배방정식으로 하는 수치모형이 더욱 실용적으로 적용될 수 있도록 하였다. 따라서, 현재 근사 Riemann 해법은 Godunov 형 유한체적 기법, 불연속 Galerkin 혹은 Petrov-Galerkin 유한요소기법 그리고 Boussinesq 기법에도 적용되고 있으며, 특히 Godunov 형 유한체적기법과 결합한 근사 Riemann 해법은 댐 붕괴, 하천 범람 그리고 도시 및 해안지역 침수에 이르기까지 여러 가지 문제에 폭넓게 적용되고 있다. 지금까지 홍수 모델링에 적용된 Godunov형 유한체적모형은 정형 사각격자나 비정형 삼각격자 중에서 한가지의 격자 종류만을 적용한 연구가 주로 수행되었으며, 유한요소모형과 같이 이 두 가지 격자를 동시에 적용한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 일반적으로, 삼각격자는 사각격자와 는 달리 연구유역의 경계나 지형이 복잡한 경우에도 큰 노력없이 격자의 생성이 가능하나, 격자와 노드의 수가 사각격자보다 많아 계산시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 반면, 사각격자는 하천과 같이 선형으로 변하는 지형에 대해서는 표현하기가 용이하며 계산시간의 효율성도 뛰어나다. 본 연구에서는 하천, 도시 그리고 해안지역에서의 효율적이고 정확한 홍수 모델링을 위해 삼각 및 사각격자 그리고 이 두 격자를 동시에 고려한 하이브리드 격자의 적용이 가능한 Godunov형 2차원 유한체적 모형을 개발하였다. 그리고 개발모형을 정확해가 있는 댐 붕괴 문제, 실측치가 존재하는 실험하도 및 실제하도에 삼각, 사각 그리고 혼합격자를 생성하여 모의를 수행하고, 각 적용 격자에 따른 정확성과 효율성 및 장점과 단점을 연구하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1037-1051
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• 2021

주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.