• 한국지반공학회논문집
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• 제23권8호
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• pp.117-127
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• 2007

사면안정해석은 지반물성의 불확실성을 포함한 많은 불확실한 요인을 내포하는 지반공학적 문제이다. 본 연구에서는 상업용 유한차분해석 프로그램을 이용하여 확률론적 사면안정해석을 수행할 수 있는 절차를 제시하였다. 이 경우 한계상태함수가 명시적인 형태로 표현되지 않기 때문에 한계상태함수를 근사화하기 위하여 인공신경망기법을 활용한 응답면기법을 이용하였으며 파괴확률을 구하기 위해 일차 및 이차신뢰도법과 Monte Carlo simulation을 이용하였다. 제안된 절차의 적용성을 검토하기 위하여 2층 지반의 사면과 Sugar Creek제방사면에 대한 확률론적 사면안정해석을 수행하였다. 해석결과는 제안된 절차의 적정성과 다른 다양한 지반공학 문제로의 확장 적용의 가능성을 보여준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.614-615
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• 2018

본 연구는 심층학습 기법을 활용하여 양극 데이터에 대해 학습된 모델로부터 예측된 결과를 바탕으로 언어 장애 여부를 판단하고, 이를 바탕으로 효율적인 언어 치료를 수행할 수 있는 방법론을 제시한다. 발화자의 개별 발화에 대해 데이터화를 하여 합성곱 신경망 모델(CNN)을 학습한다. 이를 이용하여 발화자의 연령 집단을 예측하고 결과를 분석하여 발화자의 언어 연령 및 장애 여부를 판단을 할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.267-271
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• 2004

2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.98-106
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• 1998

본 논문에서는 신경망의 학습성능을 개선하기 위해 확룰적 근사법과 공액기울기법에 기초를 둔 새로운 학습방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 확률적 근사법과 공액기울기법을 조합 사용한 전역 최적화 기법의 역전파 알고리즘을 적용함으로써 학습성능을 최대한 개선할 수 있도록 하였다. 확률적 근사법은 국소최소점을 벗어나 전역최적점에 치우친 근사점을 결정해 주는 기능을 하도록 하며, 이점을 초기값으로 하여 결정론적 기법의 공액기울기법을 적용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적점으로의 수렴확률을 놓였다. 제안된 방법을 패리티 검사와 패턴 분류에 각각 적용하여 그 타당성과 성능을 확인한 결과 제안된 방법은 초기값을 무작위로 설정하는 기울기하강법에 기초를 둔 기존의 역전파 알고리즘이나 확률적 근사법과 기울기하강법에 기초를 둔 역전파 알고리즘에 비해 최적해로의 수렴 확률과 그 수렴속도가 우수함을 확인할 수 있었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제31권4호
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• pp.351-359
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• 2011

최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.671-683
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• 2018

도시유역에 대한 집중호우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 기존에 수행된 많은 연구에서 입증 되어진 바와 같이 도시 침수는 하수관망의 통수능을 상회함에 따라 발생하는 내수침수에 주로 기인하고 있다. 도시화가 상당히 진행되고 인구가 밀집되어 있는 지역에 대한 침수피해는 심각한 사회 경제적 피해를 야기한다. 이에 따라 도시지역에 대한 홍수 예측을 위한 확정 및 확률론적 연구가 진행되어 왔지만, 충분한 선행시간을 확보하며 단시간에 홍수량에 대한 예측결과를 도출하기에는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 최적의 실시간 도시 홍수 예측 기법을 제시하기 위하여 도시유출해석 기반 실시간 홍수 예측을 위한 IDNN, TDNN 그리고 NARX 동적신경망을 비교하였다. 강남 지역의 2010, 2011년 실제 호우사상에 대하여 총 홍수량 예측 결과, 입력 지연 인공신경망의 최대 Nash-Sutcliffe 효율 계수는 각각 0.86, 0.53, 시간 지연 인공신경망의 경우 0.92, 0.41, 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀의 경우 0.99, 0.98으로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 각 맨홀 누적월류량을 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀 기법을 사용하는 것이 추후 도시 홍수 대응체계 구축에 적합할 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.326-329
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• 2012

이 논문에서는 사람 얼굴 표정을 인식하기 위한 여러 가지 방법론들을 비교분석하였다. 사람얼굴표정을 인식할 때 특징 추출 방법에는 크게 AAM(Active Appearance Model) 기반 방법과 비 AAM 기반 방법이 있었다. 추출된 특징에 대한 학습 및 인식에도 신경망, SVM(Support Vector Machine), 사후확률, 기타 변형 알고리즘을 이용하는 경우가 많았다. 인식되는 표정에는 크게 행복, 분노, 슬픔, 놀람에 대한 표정 인식이 주를 이루었고 추가적으로 역겨움, 두려움, 졸음, 윙크까지도 인식하려는 시도가 있었으나 인식률이 그다지 높지 않았다. 또한 현재 나와 있는 표정인식방법들은 얼굴표정을 과장되게 지을 때에만 인식할 수 있다는 한계가 있었다. 따라서 사람들이 인식할 수 있는 미세한 표정변화를 컴퓨터가 인식하기 위해서 더욱 강건한 특징추출과 새로운 표정분류에 대한 정의 방법이 필요함을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권2호
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• pp.77-86
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• 2004

데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.6-6
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• 2018

최근 집중 호우로 인한 내수침수 피해가 도시화와 기후변화로 늘어나고 있다. 내수침수 피해로 인한 복구비용과 시간이 증가하고 있으며 향후에는 이보다 더 크게 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 충분한 선행시간을 가지고 내수 침수 구역을 제시할 수 있어야 한다. 기존의 물리적 모델은 정확하고 정교한 결과를 제공하지만, 시뮬레이션을 준비하고 마치는 데에 시간이 많이 소요된다. 그 이유로서는 강우량, 지형적 특성, 배수관망 시스템, 수문학적 매개변수 등의 다양한 데이터도 필요하기 때문이다. 이는 도시유역에 대한 내수침수의 실시간 예측이 어렵게 되었으며, 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 원인이 되었다. 본 연구에서는 이 문제에 대한 해결책으로 결정론적 방법과 확률론적 방법을 자료지향형 모형으로 결합하여 해결책을 제시하고자 하며, 특정 강우 조건하에 도시유역에서의 내수침수에 영향을 미치는 맨홀에 대한 정보를 제공하고자 한다. 위와 같은 과정을 수행하기 위하여 입력자료 조합에 대한 비선형 분석을 실시하였으며, 그 결과로 특정 강우 조건에 대하여 각 맨홀에 대한 누적월류량을 예측할 수 있는 비선형 인공신경망을 구축할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 방법론은 국내의 강남 배수분구에 대하여 적용이 되었으며, 내수침수 예측결과와 2차원 해석결과를 비교하고자 하였다. 본 연구에서는 위 과정을 통하여 1차원 도시유출해석을 위한 입력 자료를 준비하는 시간을 절약하고, 다양한 강우 조건과 내수침수지도 사이의 연관성을 학습하는 예측 모형을 이용하여 도시유역의 내수침수에 대한 충분한 선행시간을 확보하고자 한다. 결론적으로, 이 연구의 결과는 도시유역에 대한 비구조적 대책 수립에 도움을 줄 것으로 확인이 되며 도시 유역 내에 맨홀 위치들을 고려한 위험지구를 파악하는 데에 유용할 것으로 판단된다.