• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2000년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.249-252
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• 2000

원자력 교육원 #2(KNPEC-2) 시뮬레이터는 1980년도 중반에 웨스팅하우스에 의해 공급되어 계속 사용되어 오다가 현재 성능개선 연구가 진행 중이다. 이번 성능개선을 통해 기존의 컴퓨터 시스템(Gould MPX)와 소프트웨어의 전면 교체가 이루어지고 있으며 최적 계산 코드를 이용한 실시간 열수력 모델 (ARTS; Advanced Real-Time Thermal-Hydraulics Simulation) 개발 , 2-Group 3D 실시간 노심모델(REMARK ; REal Time Multigroup Advanced Reactor Kinetics)를 이용한 노심 주기개선 (Cycle Update) 가상현실 기술 등을 이용한 컴퓨터 교육지원 시스템(CATS: Computer Assister Training System)등 새로운 시도가 이루어지고 있으며 본 논문은 이러한 새로운 시도가 이루어지고 있으며 본 논문은 이러한 새로운 시도들 및 그 결과에 대해 기술하고 있다. 기준발전소(Reference Plant)인 영광 1호기 12주기의 노심모델로 주기개선(Cycle Update)을 위한 REMARK의 입력자료 생성을 위해 핵설계 전산체계인 APA(ALPHA-PHOENIX-ANC) 시스템의 출력으로부터 자동으로 REMARK 입력데이타를 생성하기 위한 GUI툴 개발하였다. 또 이를 이용하여 개발된 노심모델은 최적계산코드(RETRAn 3D) 의 열수력 해법을 이용하여 개발된 NSSS 열수력코드(ARTS) 와 결합(Integration) 되어 안정 및 과도 상태 시험에 사용되었으며 원자로 냉각재 펌프 정지등의 몇 가지 과도 시험 계산결과 기존 해석 결과와 잘 일치하였다 중앙제어실(MCR; Main Control Room)내의 운전원 행동만 훈련하도록 되어있는 기존시뮬레이터의 한계를 극복하기 위해 가상현실 (VR) 저작도구를 이용한 발전소 현장 내부를 표현하는 가상발전소 (Virtual Plant) 발전소 현장에 소재하여 기존 시뮬레이터의 모의한계 밖에 있던 패널을 표현한 가상판넬(Virtual Panel)등과 강의실에서 발전소 모의 훈련을 가능케 하기 위해 가상현실 기술을 이용한 컴퓨터 지원 교육훈력 시스템(CATS ; Computer Assister Training System)을 개발 중이며 일부 개발부분을 소개하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제1권4호
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• pp.11-20
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• 1997

우리나라 전통 초가삼간의 1/4 축소모델을 제작하여 암반지반 조건에 대한 내진성능실험을 수행하였다. Nahanni 지진파를 사용하여 최대 가속도 0.1g~0.6g 범위에서 거동을 분석하였다. 탄성한계에서 초가삼간의 고유진동수는 장방향의 경우 약 1.66Hz, 단방향의 경우 215Hz이다. 탄성한계에서의 감쇠비는 약 7%이다. 수평방향의 가속도응답은 입력에 비해 감소하며 입력가속도 수준이 증가할수록 감소율이 증가한다. 이는 사개맞춤으로 만들어진 목조 프레임의 비선형.비탄성 특성 때문이다. 전통 초가삼간 가옥은 고진동수가 지배적인 암반지반에서 매우 큰 내진성능을 나타내었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.449-452
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• 2012

본 논문에서는 인간이 환경에 대한 상황을 직접적으로 파악할 수 있는 시각 정보를 제공하기 위해 다중 카메라를 이용한 사용자 시각기반 어라운드 뷰를 개발하였다. 4대의 하향식 경사 카메라를 통하여 영상을 획득하고 켈리브레이션한다. 렌즈의 왜곡을 보정하고 호모그라피 행렬을 계산하여 지표면과 수평이 되는 관점으로 영상을 변환한다. 그 결과 사용자에게 종합적 상황정보 획득이 용이하도록 정보화하기 위한 위성 영상 관점의 정보를 획득할 수 있다. 그리고 4대의 카메라를 동시에 사용하기 위한 하드웨어적 한계를 극복하고자 영상처리가 가능한 임베디드 카메라 모듈을 개발하였다. 사용자-로봇 상호작용을 위해 버튼 및 조이스틱과 같은 기계적 입력장치를 사용하지 않고 사용자의 자연스러운 제스처를 통하여 제어 명령을 입력할 수 있는 터치 패드를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축하였다. 개발한 시스템은 시 공간적 한계를 극복하고 원격에서 로봇의 상황정보를 획득하여 사용자 친화적인 로봇제어를 할 수 있다. 위의 내용들을 검증하기 위하여 같은 상황 환경에서의 기존의 시스템과 비교 실험을 진행하였고 실험 결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.232-232
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• 2022

1차원 관망해석모형과 2차원 지표면범람 해석모형을 이용한 도시지역의 실시간 홍수예·경보시스템 구축은 모형의 모의에 많은 시간이 소요되므로 한계가 있다. 또한, 연구유역에서 시나리오 강우에 대해 침수를 유발시키는 한계강우량을 1-2차원 모형의 시행착오법을 적용한 반복적인 수행을 통해 산정하는 것은 비효율적인 방법이다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 해결책으로 로지스틱 회귀를 이용하여 배수분구별 침수 발생기준 강우량을 산정하고자 한다. 침수 발생 한계강우량 산정을 배수분구 단위로 제시하기 위하여 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 풍수해저감종합계획(2015)과 침수흔적도를 이용하여 배수분구 별 침수이력에 대한 데이터베이스를 구축하고, 이를 1-2차원 수리해석을 통한 침수심과 함께 로지스틱 회귀모형에 학습하였다. 지속시간 1시간, 10mm 강우부터 500년 빈도의 Huff 3분위 시나리오 17개를 사용하여 확률강우량을 산정하였고, 이를 1-2차원 수리해석을 위한 입력자료로 사용하였다. EPA-SWMM을 통한 1차원 도시유출해석과 FLO-2D를 통한 2차원 침수해석에서 20cm 이상의 침수심이 발생하거나 지상관측자료, 침수흔적도 및 풍수해저감종합계획에서 실제 침수가 발생했을 경우를 1, 그렇지 않은 경우를 0으로 하여 데이터베이스를 구축하여 로지스틱 회귀모형에 학습시켜 침수 발생 한계강우량을 산정하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 서울시 지역의 배수분구별 한계강우량을 산정할 수 있으며, 지속적으로 관측되는 강우 및 침수 발생 유무 자료를 추가함으로써 산정된 침수 한계강우량을 상회하는 강우 사상이 나타났을 시에 침수 발생 유무를 확인하여 본 연구에서 제안한 방법에 대해 검증이 가능할 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.209-211
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• 2017

기계학습은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 일종으로 다른 인공지능 알고리즘이 정해진 규칙을 기반으로 주어진 임무(Task)를 해결하는 것과는 달리, 기계학습은 수집된 Data를 기반으로 최적의 솔루션을 학습한 후 미래의 값들을 예측하거나 해석하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 인터넷을 통한 연결성의 확대와 컴퓨터의 연산능력 발전으로 가능하게 된 Big-Data를 기반으로 하고 있어 이전의 인공지능 알고리즘에 비해 월등한 성능을 보여주고 있다. 그러나 기계학습 알고리즘이 Data를 학습할 때 학습 결과를 사람이 해석하기에 너무 복잡하여 사람이 그 내부 구조를 이해하는 것은 사실상 불가능하고, 이에 따라 학습된 기계학습 모델의 단점 또는 한계 등을 알지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 블랙박스화된 기계학습 알고리즘의 특성을 이해하기 위해, 기계학습 알고리즘이 특정 입력에 대한 결과를 예측할 때 어떤 입력들로 부터 영향을 많이 받는지 그리고 어떤 입력으로부터 영향을 적게 받는지를 알아보는 방법을 소개하고 기존 연구의 단점을 개선하기 위한 방법을 제시한다.

• 에너지공학
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• 제24권1호
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• pp.58-68
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• 2015

상향식 모형을 이용하여 국내 주거부문의 온실가스 배출특성과 감축 잠재량을 도출하고 이를 바탕으로 한계감축 비용 분석을 수행하였다. 이를 위하여 먼저 상향식 모형의 필수 입력요소인 주거부문의 최종수요, 기준에너지시스템 (Reference Energy System; RES) 등을 정의하고 국내 통계데이터를 분석하여 필요한 활동량 데이터를 도출하였다. 기준 시나리오에서의 연도별 에너지 사용량 및 온실가스 배출량을 구하고 감축수단의 도입에 따른 감축잠재량 및 관련 비용을 분석하였다. 한계감축비용 분석 결과는 중장기적으로 부문별 온실가스 감축목표 달성을 위한 감축정책의 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제27권7호
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• pp.69-79
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• 2011

실내시험은 다양한 응력조건과 배수조건의 모사가 가능하므로 상용 유한요소 해석프로그램의 입력변수 산정에 필수적인 요소가 되나 시료의 운송, 시료추출, 트리밍, 함수비 손실, 응력이완으로 인한 교란과 채취가 관입시의 교란으로 양질의 시료를 얻는데 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 교란에 따른 시료의 변화를 이해하고 이를 실내 시험 결과로부터 입력변수 산정에 적용할 수 있는 방법을 찾아내는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 정확한 입력정수의 산정이 필수적인 연약점성토의 교란에 대한 영향을 파악하고자 정규압밀 점성토의 교란에 따른 강도 및 강성의 변화를 삽축시험기를 이용한 응력경로시험을 통하여 파악하였다. 그 결과, 교란의 정도가 강도에 미치는 영향은 크지 않았으나, 전단강성계수와 커플링강성계수의 변형률에 따른 감쇠 경향에는 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.33-33
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• 2019

최근 반복적인 도시침수 피해가 발생하고 있으나 다양한 강우 및 홍수 자료를 이용하여 실시간으로 침수분석을 실시할 수 있는 기술력이 부재한 실정이다. 한정된 시나리오에 따라 다양한 강우패턴에 의한 침수지역 파악에 어려움이 있으며, 불필요한 자료의 사용으로 인해 짧은 시간에 발생하는 도시침수에 대해 실시간으로 대응하는 데에 한계가 있다. 본 연구에서는 다양한 강우패턴과 극치강우 사상을 반영하기 위한 강우시간 분포법을 나타내고자 하였으며, 강우-유출 자료에 대한 최적의 자료조합을 선정하는 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 지역 특성에 따른 극치강우사상의 시간분포에 대한 연구가 다양하게 진행되어 왔지만, 기존의 강우시간분포는 다양한 강우의 집중현상을 나타내기에는 한계가 있음을 보였다. 따라서 본 연구에서는 기존 강우시간분포 기법의 단점을 보완하고 극치강우사상의 집중지속시간 특성을 반영한 강우시간분포 방법과 Huff에 의한 강우시간 분포법을 사용하여 다양한 강우시나리오를 생성하였다. 본 연구에서는 부산 및 울산 연구대상지역의 도시유출해석의 입력 자료로서 사용하였다. 강우 및 유출 자료의 상관성 분석과 불확실도 분석을 기반으로 추후 홍수예측을 위한 최적의 입력 자료를 선정하고자 하였다. 위의 과정들을 통해 다양한 강우조건에 따른 연구대상 지역에서의 침수예상도를 분석할 수 있었으며, 선정된 극치강우사상을 통해 다양한 강우의 집중현상을 나타낼 수 있었다. 1차원 도시유출해석을 실시하여 구축한 강우-유출 데이터베이스의 최적화를 위해 불확실도 분석을 실시하였으며, 수리학적 특성이 고려된 입력 및 출력자료에 대한 사용자의 합리적인 판단을 위해 정량적 기준을 제시하고자 하였다. 더욱이 제시된 방법론을 이용함에 따라 지속적으로 나타나는 국지성 호우와 급변하는 수재해 양상에 능동적으로 대처하는데 도움을 줄 수 있는 기초자료를 제공할 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1384-1397
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• 2007

본 논문은 데이터 스트림의 하이브리드 질의를 위한 빠른 저장 방법을 제안한다. 빠르고 많은 입력을 가지는 데이터 스트림의 처리를 위해 DSMS(Data Stream Management System)란 새로운 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 입력되고 있는 데이터 스트림과 과거에 발생했던 데이터 스트림를 동시에 검색하는 하이브리드 질의를 위해서는 데이터 스트림이 디스크에 저장되어져야 한다. 그러나 데이터 스트림의 빠른 입력 속도와 메모리와 디스크 공간의 한계 때문에 저장된 데이터 스트림에 대한 질의보다는, 현재 입력되고 있는 데이터 스트림에 대한 질의에 대한 연구들이 주로 이루어졌다. 본 논문에서는 데이터 스트림의 입력을 받을 때 순환버퍼를 이용하여 메모리 이용률을 최대화하고 블록킹 없는 데이터 스트림의 입력을 가능하게 한다. 또한 최대한 많은 양의 데이터를 디스크에 저장하기 위하여 디스크에 있는 데이터를 압축한다. 실험을 통하여 제안되는 기술이 대량으로 입력되는 데이터 스트림을 빠르게 저장시킬 수 있다는 것을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.