• 정보처리학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.199-207
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• 2024

지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.73-86
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• 2024

평가지표와 같은 수치형 자료의 경우 수치 형태보다 엑셀(Excel)의 방사형 차트 형태로 나타내 시각적으로 표현하면 정보 전달에 더욱 효과적일 것이다. 그러나 개체가 많은 경우 시각적으로 판별하거나 분류하는 것이 쉽지 않다. 이럴 경우 각 개체에 대해 방사형 차트를 이용하여 형상화 시킨 후, 형상의 정보를 대표할 수 있는 형상점을 찾고 형상좌표로 변환해 형상분석을 적용하여 분류 및 판별하는 방법을 알아보고자 한다. 형상분석을 이용하기 위해 주로 분석자의 주관으로 형상점을 얻고 임의의 좌표공간을 생성시켜 좌표를 얻곤 했다. 방사형 차트는 해당 개체의 특징을 나타내는 변수의 개수만큼 형상점이 생기게 되고 이를 선으로 이은 것은 하나의 형상으로 여겨진다. 따라서 중심을 원점으로 두고 2차원 공간으로 정의를 내린 후, X축과 각 특징을 나타내는 축이 이루는 각에 대해 삼각함수를 적용해 형상좌표를 추출해낸다. 변수의 개수가 많아 형상의 모양이 복잡해질 경우 방사형 차트를 이용해 시각화하더라도 쉽게 파악하기 어렵다. 독립성을 보장할 수 없는 변수들에 대해 주성분 분석(PCA)을 실시하여 시각적으로 효과적인 형상을 만든다. PCA를 실시하기 전과 후의 형상에 대해 전통적 판별분석, 서포트벡터머신(support vector machine; SVM), 인공신경망(artificial neural network; ANN)의 기법을 적용시켜 분류표와 분류율을 확인한다. 또한 GPA (generalized procrustes analysis) 적합좌표, 북스테인좌표 2가지 좌표에 대한 판별의 차이를 비교한다. 북스테인좌표의 경우 기저 형상점을 중심으로 형상의 위치와 회전, 척도를 변환한 좌표로써, 분류율에 대해 GPA 형상좌표보다 더 높은 결과를 보이고 있다. 북스테인좌표의 경우 여러 군집 간의 형상을 비교하는데 유용하게 활용된다.

• Composites Research
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• 제37권3호
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• pp.170-178
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• 2024

본 연구에서는 탄소섬유 강화 플라스틱(CFRP)에 얇은 구리 필름(Cu film)이 배치된 hybrid composite이 제안되었으며, 두께방향 열전도도가 최대가 될 수 있는 Cu film 배치조합을 도출하는데 양자 어닐링(Quantum Annealing)이 적용되었다. CFRP의 각 ply와 Cu film간의 상관관계 분석이 유한요소 해석을 통해 수행되었으며, 수행된 결과를 바탕으로 조합 최적화 문제가 정의되었다. 정의된 문제를 양자 어닐링에 임베딩하기 위한 공식화 과정이 진행되었으며 이를 통해 CFRP의 각 ply에 투입될 수 있는 Cu film 수량에 관한 목적함수와 제약조건이 수식으로 구현되었다. 공식화된 수식은 D-Wave 양자 어닐러에 임베딩되기 위해 Ocean SDK(software development kit)와 Leap을 통해 프로그래밍 되었으며, 양자 어닐링 과정을 통해 두께 방향 열전도도가 최대를 만족하는 최적의 Cu film 배치 조합이 도출되었다. 도출된 배치 조합은 투입될 수 있는 Cu film의 수량이 적어질수록 단순한 배치 형태를 나타내었으며, 수량이 많아질수록 세밀한 배치를 보였다. Cu film의 배치 수량에 따라 생성된 최적 조합들은 두께 방향으로의 고유 열전도 경로를 나타내었으며, Cu film의 횡방향 배치 자유도가 두께 방향 열전도도 결과에 민감하게 나타날 수 있음을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권4호
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• pp.1-12
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• 2024

본 연구에서는 강사장교의 비선형 거동과 하모니 서치 알고리즘에 기반한 사장교 부재 단면 결정 방법을 제시하였다. 하모니 서치 알고리즘은 초기값 설정, 하모니 메모리 초기화, 새로운 하모니 메모리 구성 및 하모니 메모리 업데이트의 과정을 반복하여 최적값을 탐색함으로써 사장교 부재 단면을 결정한다. 하모니 서치 알고리즘으로 선정된 주요 부재 단면으로 3차원 강사장교의 비선형 초기형상해석을 수행하였으며, 초기장력과 형상을 고려하여 복잡한 거동특성과 각 부재의 비선형성을 반영한 사장교 주요 부재인 주탑, 보강거더, 가로보 및 케이블의 최적 단면을 결정하였다. 사장교 주요 부재의 단면 결정을 위한 목적함수로는 전체 중량을 사용하였으며, 제약조건으로 한계상태설계법을 바탕으로 하중저항능력과 사용성에 대한 제약조건식 및 보강거더와 가로보 단면의 폭과 높이의 비율을 추가적인 제약조건으로 고려하고, 주탑, 보강거더 및 가로보의 기하 및 재료 비선형성과 케이블 부재의 비선형성에 따라 부재 단면을 결정할 수 있도록 하였다. 최적 단면 결정 결과, 제안한 해석 방법은 사장교의 다양한 설치조건에 따라 최적 단면을 결정할 수 있으며, 비선형성을 고려한 사장교 부재 단면제원을 하모니 서치 기법을 통하여 결정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.549-571
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• 2024

디지털·AI 기반 교수·학습이 강조됨에 따라 생성형 AI의 교육적 활용에 대한 논의가 활발해지고 있다. 본 연구는 고등학교 1학년 수학 교과서 5종의 예제와 문제 풀이에 대한 ChatGPT 4, Claude 3 Opus, Gemini Advanced의 수학적 성능을 분석하였다. 총 1,317개 문항에 대해 전체 정답률과 기능별 특징을 살펴본 결과, ChatGPT 4의 전체 정답률이 0.85로 가장 높았고, Claude 3 Opus가 0.67, Gemini Advanced가 0.42 순으로 나타났다. 기능별로는 함수 구하기와 증명하기에서 세 모델 모두 높은 정답률을 보였으나, 설명하기와 그래프 그리기에서는 상대적으로 낮은 정답률을 보였다. 특히 경우의 수 세기에서 ChatGPT 4와 Claude 3 Opus가 1.00의 정답률을 보인 반면, Gemini Advanced는 0.56으로 낮았다. 또한 모든 모델이 벤 다이어그램을 이용한 설명하기와 이미지 생성이 필요한 문제에서 어려움을 겪었다. 연구 결과를 바탕으로 교사들은 각 AI 모델의 강점과 한계를 파악하고 이를 수업에 적절히 활용할 수 있을 것이다. 본 연구는 생성형 AI의 수학적 성능을 분석함으로써, 실제 수학 수업에서의 생성형 AI의 활용 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 또한 인공지능시대의 수학 교육에서 교사의 역할을 재정립하는 데 중요한 시사점을 제공하였다. 향후 생성형 AI와 교사의 협력적 교육 모델 개발, AI를 활용한 개별화 학습 방안 연구 등이 필요할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-11
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• 2024

이 연구에서는 Inception V3, SqueezeNet(local), VGG-16, Painters 및 DeepLoc의 다섯 가지 인공지능(AI) 모델을 사용하여 차나무 잎의 병해를 분류하였다. 여덟 가지 이미지 카테고리를 사용하였는데, healthy, algal leaf spot, anthracnose, bird's eye spot, brown blight, gray blight, red leaf spot, and white spot였다. 이 연구에서 사용한 소프트웨어는 데이터 시각적 프로그래밍을 위한 파이썬 라이브러리로 작동하는 Orange3였다. 이는 데이터를 시각적으로 조작하여 분석하기 위한 워크플로를 생성하는 인터페이스를 통해 작동되었다. 각 AI 모델의 정확도로 최적의 AI 모델을 선택하였다. 모든 모델은 Adam 최적화, ReLU 활성화 함수, 은닉 레이어에 100개의 뉴런, 신경망의 최대 반복 횟수가 200회, 그리고 0.0001 정규화를 사용하여 훈련되었다. Orange3 기능을 확장하기 위해 새로운 이미지 분석 Add-on을 설치하였다. 훈련 모델에서는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 신경망(neural network), 테스트 및 점수(test and score), 혼동 행렬(confusion matrix) 위젯이 사용되었으며, 예측에는 이미지 가져오기(import image), 이미지 임베딩(image embedding), 예측(prediction) 및 이미지 뷰어(image viewer) 위젯이 사용되었다. 다섯 AI 모델[Inception V3, SqueezeNet(로컬), VGG-16, Painters 및 DeepLoc]의 신경망 정밀도는 각각 0.807, 0.901, 0.780, 0.800 및 0.771이었다. 결론적으로 SqueezeNet(local) 모델이 차나무 잎 이미지를 사용하여 차병해 탐색을 위한 최적 AI 모델로 선택되었으며, 정확도와 혼동 행렬을 통해 뛰어난 성능을 보였다.

• 청정기술
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• 제30권3호
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• pp.228-238
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• 2024

리튬 이온 전지 전해액은 양극과 음극 사이 리튬 이온의 이동의 매개체로 배터리의 수명과 셀 특성 등을 결정한다. 특히 전해액의 유전율은 염을 해리할 수 있는 용매의 능력으로 전해액 조성을 결정하는 중요한 물성이다. 본 연구에서는 전해액의 유전율을 빠르고 높은 신뢰도로 측정할 수 있는 방법으로 개방 단말 동축선(open-ended coaxial probe, OECP) 시스템을 구축하고 propylene carbonate, dimethyl carbonate 및 이들 혼합물의 복소 유전율을 0.1 ~ 8 GHz의 주파수 영역과 288.15, 298.15, 그리고 308.15 K의 온도에서 측정하였다. 모든 정적 유전율 자료는 기존 문헌과 높은 일치도를 보였으며 Wang-Anderko 열역학 모형으로 1% 내외의 정확도로 상관할 수 있었다. 추가적으로 유전 이완 시간과 이완 함수의 지수 항 등의 이완 파라미터의 분석 결과 전해질 혼합물의 구조는 propylene carbonate의 몰분율이 0.4일 때를 기점으로 크게 변함을 확인할 수 있었다. 이러한 결과들은 본 연구에서 구축한 OECP 시스템이 다양한 전해질의 유전율을 신속하고 높은 신뢰도로 측정할 수 있으며 이들의 미시 구조를 해석할 수 있는 유용한 도구로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 대한교통학회지
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• 제19권4호
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• pp.19-33
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• 2001

선진 외국과는 달리 우리나라의 경우 외부효과의 계측과 가치화에 대한 노력이 미미하여, 공학적 뿐만 아니라 경제학적 입장에 입각하여 교통소음 이라는 환경재에 대한 가치화를 대도시 도로주변 아파트가격과 실제 소음측정을 통해 본 논문에서 최초로 분석하였다. 그리고 본 논문의 목적은 자동차 소음이라는 환경재의 비시장적 가치를 시장가치로 환산하여 아파트 가격에 내재된 소음가치를 특성가격기법과 회귀분석에 의해 추정하는 것이었다. 즉 소음수준에 따라서 아파트 매매가격에 영향을 미치는 정도가 다르므로 소음차이로 인한 아파트 매매가격에 내재된 한계소음가격 도출이 가능하였다. 구체적으로는 평형대별 한계소음가격을 도출함으로써 소음 IdB(A)의 증가(혹은 감소)가 주택가격에 미치는 영향의 정도를 분석하였다. 본 논문에서 도출된 결과를 정리해 보면, 먼저 대도시권의 교통소음이 아파트 가격에 내재된 가치를 추정하기위해 $\ulcorner$준-특성가격기법$\lrcorner$을 이용하였으며, 자료의 한계를 극복하기 위하여 소음변수를 제외한 다른 요인에 의한 주택가격 차이를 제거할 수 있는 표본을 선정하고, 선정된 표본집단의 소음수준을 측정한 자료를 활용하여 소음에 의한 주택가격의 한계소음가치를 측정하였다. 선형, 준로그, 역준로그, 이중로그 회귀모형식을 이용하여 소음수준에 따른 주택가격 차이를 분석하였으며, 그 중에서도 이중로그 함수식이 가장 적합성이 뛰어난 모형으로 나타났다. 한계소음가격은 대상지역과 주택의 평수에 따라 상당히 다른 것으로 분석되었다 즉, 서울시 지역의 소음가격은 경기도 지역보다 높은 것으로 나타났다. 또한, 큰 평수의 주택이 적은 평수의 주택보다 소음가격이 높은 것으로 나타났다. 한편, 서울시와 경기도에 있어서 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 서울시 주택가격이 경기도 주택가격에 비해 거의 3배나 되기 때문에 이들 두 지역에서의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향에는 별 차이가 없었다. 즉, 서울시와 경기도의 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 평균 0.3%로 추정되었으며, 평형대별로는 규모가 큰 평수일수록 소음 IdB증가가 주택가격에 미치는 영향은 높은 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때 본 논문에서 도출된 교통소음의 가치를 교통시설의 타당성 평가에 적용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제6권3호
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• pp.175-184
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• 2000

Lab-scale의 실험을 통하여 축산폐수의 액비화에 있어서 막 분리 기술의 도입에 따른 막 오염 특성과 투과특성에 대해 살펴본 결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다. 1. System의 안정적 운전을 위해서는 낮은 투과유속에서의 운전이 효과적이라 사료되며, Tmax가 지수 함수적으로 투과유속에 대해 감소하였다. 이를 통해서 예측식을 수립하여 운전에 있어서의 막 세정 시기를 결정할 수 있을 것으로 사료된다. 2. 전반적인 막 자체에 대한 순수투과저항을 관찰해본 결과 막 오염은 비가역적 영역보다는 가역적 영역에 의해 이루어진다고 사료된다. 3. 투과유속이 낮을 경우 막면 부착물에 의한 여과저항의 상승이 막 오염의 주된 원인이 되는 반면, 투과유속이 증가할수록 농도분극현상이 막 오염의 주된 원인이 된다고 사료된다. 따라서 높은 투과유속에서의 운전을 위해서는 이러한 농도 분극현상을 최소화 하기 위해서는 이러한 농도 분극현상을 최소화 하기 위하여 높은 전단응력을 제공하거나 막표면에 물리적 충격을 주어 농도 분극현상을 제어하는 방법이 추가되어야 할 것이라 사료된다. 4. 중력여과 및 간헐여과를 통한 막 분리 특성을 살펴본 결과 중력여과의 경우 별도의 흡입압력을 부여하지 않고 단지 수위차에 의해 생성되는 위치에너지에 의한 여과에서도 1.7LMH에서 약 3.5일간 안정되게 유지된 것을 확인할 수 있었으며, 간헐여과를 통해 농도 분극현상을 감소시킴으로 해서 연속여과보다 안정된 운전이 이루어졌다. 종합적으로 고찰해 봤을 때, 축산폐수의 액비화에 있어서 막 분리 기술의 도입은 그 유출수의 성상에 있어서 원수의 성상에 상관없이 일정한 질을 보이고 있음을 확인할 수 있었고, 공정의 안정적 유지를 위해서는 낮은 투과유속의 흡입과 정지의 간격이 비교적 긴 간헐여과 방식이 적합하다고 사료되며, 높이차를 이용한 중력여과 또한 추가적인 연구가 진행된다면 동력의 소모면에서 이점이 있을 것이라 사료된다.기는 축사의 난방 보조열원으로서 양호한 열효율을 나타내어 우리나라 축사시설에 적용가능성을 제시하였다. 본 지열교환기 시스템은 지열을 이용하는 환경보전형 에너지 시스템으로서 시설하기 간편하고 경제적이며 반영구적인 냉난방 및 환기시스템이다. 따라서, 우리나라 축산시설에 실용화될 경우에 우수한 대체에너지원으로 에너지 절감효과에도 크게 기여하리라고 전망된다.ble amount of acid mucin, Most of the medium sized and small mucous cells contained neutral mucin and sialomucin, but a few mucous cells contained neutral mucin and strongly sulfomucin or neutral combined with strongly sulfomucin and sialomucin. Most of the esophageal mucous cells pf Bryzoichthys lysimus contained small amount of neutral mucin, while on the other hand a feww mucous cells contained small amount of neutral mucin and minimal amount of sialomucin. But the esophageal mucous cells of Takifugu pardalis contained considerable amount of neutral mucin only.분해가 더욱 촉진되었으며, 30℃에서 교반 처리를 행한 경우가 10℃에서 교반 처리를 행한 경우 보다 지방분해가 더욱 촉진되었다. 산양유 원유는 30℃에서 교반 처리 시간이 연장되어도 지방분해는 뚜렷한 증가를 나타내지 않았다.와 표준체중군 여자에게서 가장 높게 나타났다. 5. 남자의 53.9%, 여자의 83.2%가 체중 조절에 관심이 있다

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.464-472
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• 2005

목적: 부채살 단일광자단층촬영(SPECT)은 공간분해능과 민감도를 개선하는 것으로 알려져 있다. 보다 정확한 영상을 얻고 인체에 대한 SPECT의 영상화 과정을 정확하게 묘사하기 위하여 평행 데이터로 재배열하는 과정 없이 직접 부채살 데이터를 이용하여 재구성하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 다양한 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였고 각 방법의 성능을 비교하였다. 대상 및 방법: 선추적법을 적용하여 부채살 투사기와 이로부터 얻은 데이터를 직접 재구성할 수 있는 FBP, EM, OS-EM과 MAP-EM OSL 알고리즘을 구현하였다. OSL 알고리즘의 경우에는 membrane과 thin plate prior를 사용하였다. 직접 부채살 데이터를 재구성하는 방법의 성능을 평가하기 위해 양방향 최근접 이웃, 양방향 1차와 양방향 3차 보간법을 사용하여 재배열된 평행 데이터를 얻었고 이 데이터를 기존의 평행 데이터에 대한 EM 알고리즘을 사용하여 재구성하였다. Hoffman 두뇌와 Shepp/Logan 팬텀으로부터 얻은 잡음 없는 데이터와 잡음 있는 데이터는 각 방법으로 재구성하였으며 퍼센트 오차를 계산하여 각 재구성된 영상을 비교하였다. 결과: Thin-plate 사전 분포함수를 사용한 OSL 방법이 가장 낮은 오차를 가지며 잡음으로 인한 결과 영상의 불안정성을 효과적으로 제어함을 확인할 수 있었다. 부채살 데이터를 평행 데이터로 재배열시 양방향 1차 보간법이 정확성과 계산 시간 측면에서 가장 효율적인 방법임을 확인하였다. 재배열된 평행 데이터의 EM결과에 비해 직접 부채살 데이터를 재구성하여 얻은 결과영상이 더 정확하게 재구성되었다. 결론: 본 연구에서는 평행 데이터로 재배열한 경우에 비하여 보다 정확한 영상을 재구성하는 직접 부채살 재구성 알고리즘을 구현하였으며 이는 정량적으로 월등히 개선된 결과를 제공함을 확인하였다.