• 한국산림과학회지
• /
• 제112권3호
• /
• pp.340-351
• /
• 2023

산사태는 매년 막대한 재산 피해와 인명 피해를 유발하는 주요 자연재해 중 하나이며, 기후변화의 영향으로 산사태 취약성은 더욱 증대되고 있다. 사면안정해석을 위한 다양한 매개변수 중 토심은 산사태 및 토석류 분석 시 주요 매개변수이며, 사면 안정성에 영향을 미치는 유역의 수문학적 과정을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 토심을 추정하는 정확한 방법은 현장에서 직접 지층을 조사하는 것이다. 하지만 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 요구되므로 다양한 토심 예측 모델들이 제안되었으나 실용성 및 정확성 측면에서 다양한 한계가 존재한다. 본 연구에서는 산지사면에 대한 토심을 추정 하기 위하여 국내 산지를 대상으로 수행된 71개의 탄성파 탐사 결과를 수집하였으며 탄성파 속도 700 m/s를 기준으로 토심을 추정하였다. 이에 따라 사면의 경사, 고도, 토심 자료를 구축하고 토심에 대한 통계적 특성을 파악하였으며 경사와 토심 및 고도와 토심 간 상관관계를 규명하였다. 또한, 사면경사를 기반으로 한 다양한 토심 예측 모델을 조사하고 이에 대한 비교·분석을 수행하였으며 경사를 활용한 보정된 토심 예측식을 제안하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제36권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2023

본 논문에서는 구조물의 부분 변위값으로 전체 구조물의 변위 형상을 예측할 수 있는 인공지능 학습기법을 개발하였으며, 개발된 기술의 성능을 실험을 통해 평가하였다. 3차원 공간에서 변위 형상 및 노드 위치 좌표의 특성을 학습에 반영할 수 있는 Image-to-Image 변위 형상 학습과 위치 특징을 결합한 변위 상관 학습 방법을 제시하였다. 개발된 인공지능 학습방법의 성능을 평가하기 위해 목업 구조 실험을 진행하였고, 3D 스캔으로 측정한 변위값과 인공지능으로 예측한 결과를 비교하였다. 비교 결과 인공지능 예측 결과는 3D 스캔 측정 결과에 비해 5.6~5.9%의 오차율을 보여 적정 성능을 보였다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제24권12호
• /
• pp.13-22
• /
• 2008

지반조건과 말뚝의 테이퍼각도가 태야퍼말뚝의 지지력에 미치는 영향을 조사하기 위해서 원통형말뚝과 테이퍼각도가 다른 두 개의 메이퍼딸뚝을 이용해서 모형말뚝재하시험을 수행하였다. 시험결과에 띠르면 지반의 평균응력과 상대밀도가 커지면 테이퍼말뚝의 단위 선단지지력은 증가하였고, 말뚝의 테이퍼각도가 커집에 따라 느슨한 지반에서는 단위 선단지지력은 증가하였으나 조밀한 지반에서는 단위 선단지지력이 반대로 감소하였다. 그리고 테이퍼말뚝의 단위 주면마찰력은 지반의 수평 및 연직응력과 상대밀도, 말뚝의 테이퍼각도가 커짐에 따라 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 모형말뚝재하시험의 결과에 근거해서 형상계수를 표함한 테이퍼말뚝의 지지력 산정식을 제안하였고, 이 제안식에서는 지반조건과 테이퍼각도가 말뚝의 지지력에 미치는 영향이 고려되였다. 제안한 지지력 산정식에 대한 정확도를 검증하기 위해서 점토질 모래지반에 설치된 중간규모의 원통형말뚝과 테이퍼말뚝에 대한 현장재하시험이 실시되었고, 이때 측정된 지지력이 제안식에서 얻은 예측치와 비교되었다. 그 결과 제안된 지지력 산정식은 테이퍼말뚝의 지지력을 비교적 정확하게 예측하는 것으로 나타났다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제38권3호
• /
• pp.35-42
• /
• 2022

지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
• /
• 제8권9호
• /
• pp.265-273
• /
• 2018

본 논문에서는 터널 환경에서 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합을 갖는 은닉 마코프 모델을 사용한 사고 검지 시스템을 제안한다. 대부분의 터널 내 환경은 내재된 환경으로 인한 작은 사고들이 발생한다. 특히 터널 내에서 사고가 발생할 시, 2차, 3차 사고가 발생되어 큰 재해로 발전할 가능성이 높다. 주로 시각기반의 사고 검지 기법들이 많이 제안되어왔으나, 시야각 등의 문제로 오검지가 발생하는 단점이 존재한다. 이러한 시각기반의 검지 기법을 보완하기 위해 본 논문에 제안된 기법은 터널환경에서의 음향사고 검출의 정확도 개선을 위해 비음수 텐서분해와 가우시안 혼합모델(Gaussian mixture model, GMM) 기반의 은닉 마코프 모델(hidden Markov model, HMM)을 이용한다. 제안된 방법은 비음수 텐서 분해 기법에 활용되는 사고음향 모델과 잡음모델을 사용하여 사고음을 분리하고, 분리된 사고음을 기반으로 기 훈련된 GMM-HMM 기반의 음향모델을 기반으로 우도비 검증을 수행하여 사고 검지를 수행한다. 제안된 방법의 검지 정확도를 평가하기 위해 터널 내 환경잡음과 사고음을 합성하여 생성한 데이터를 생성하였고, 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제28권6A호
• /
• pp.789-798
• /
• 2008

강성도법에서는 평형상태의 해석을 통해 구조물의 변위를 바로 산정할 수 있다. 그러나 변위형상함수를 사용하여 강성행렬과 부재내력의 계산이 근사적으로 수행되므로 유연도법에 비해 정확도가 낮은 단점이 있다. 종래의 유연도법에서는 변위형상 함수를 사용하지 않고 평형방정식을 만족하는 단면력-절점력 관계를 사용하여 단면력을 산정하므로 요소 내의 모든 단면에서 평형방정식을 만족시킬 수 있다. 그러나 유연도법은 강성도법에 비해 요소상태의 결정이 용이하지 않은 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 강성도법과 유연도법의 장점을 활용하여 강-콘크리트 합성구조물의 비선형해석을 위한 새로운 화이버 유한요소 혼합법(mixed method)을 개발하였다. 제안된 방법은 하중제어를 통한 Newton 방법을 사용하고 수치해석적으로 효과적이고 수렴성이 우수한 증분할선탄성계수법에 기반을 두고 있다. 또한 제안된 방법을 사용하여 강-콘크리트 합성구조물을 해석하였고 그 결과를 상용프로그램인 ABAQUS와 비교하였다. 그 결과 제안된 방법은 강-콘크리트 합성구조물의 비선형 거동을 정확하게 평가하였고 경제성이 매우 우수한 방법으로 입증되었다.

• 한국식생활문화학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.33-40
• /
• 2008

Accuracy of dietary assessment depends on correct estimation of quantity as well as correct data on composition of the products. Milk and soymilk were considered quite homogeneous in items of package size and composition. One serving size of fluid milk and soymilk is considered 200 mL but there are products with different amounts on the market. This study was conducted to investigate variations of amounts and composition of fluid milk and soymilk products of one portion siz on Korean market. Twenty-nine milk products were purchased and categorized into 8 groups-regular, low-fat, skim, chocolate, strawberry-flavored, banana-flavored, and black soybean-added. Sixteen fluid soymilk products were purchased and categorized into 4 groups-regular, infant, black sesame or black soybean added and others. Actual volume of each product was measured by mass cylinder and compositions of major nutrients on the package were compared to the values in the most widely used nutrient DB in Korea. Amounts of milk specified on the package of purchased products were 182.3-318.5 ml, the largest being banana-flavored milk. Amounts of soy milk were 184.3-240.5 mL, the largest being regular soymilk. Measured amount of each products were close to the amount on the package (<5%). Contents of macronutrients on the package were different from the food composition table in several products. The amounts of calcium varied greatly among the products due to the popularity of adding calcium to milk and soymilk products recently. These variations in the amount and contents of major nutrients in milk and soymilk products can lead to considerable error to the results of dietary assessment unless the amount and the composition of each product are regularly updated in the food composition table whenever the new products are introduced in the market.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.19-32
• /
• 2023

The fragmentation of habitats resulting from human activities leads to the isolation of wildlife and it also causes wildlife-vehicle collisions (i.e. Road-kill). In that sense, it is important to predict potential habitats of specific wildlife that causes wildlife-vehicle collisions by considering geographic, environmental and transportation variables. Road-kill, especially by large mammals, threatens human safety as well as financial losses. Therefore, we conducted this study on roe deer (Capreolus pygargus tianschanicus), a large mammal that causes frequently Road-kill in Jeju Island. So, to predict potential wildlife habitats by considering geographic, environmental, and transportation variables for a specific species this study was conducted to identify high-priority restoration sites with both characteristics of potential habitats and road-kill hotspot. we identified high-priority restoration sites that is likely to be potential habitats, and also identified the known location of a Road-kill records. For this purpose, first, we defined the environmental variables and collect the occurrence records of roe deer. After that, the potential habitat map was generated by using Random Forest model. Second, to analyze roadkill hotspots, a kernel density estimation was used to generate a hotspot map. Third, to define high-priority restoration sites, each map was normalized and overlaid. As a result, three northern regions roads and two southern regions roads of Jeju Island were defined as high-priority restoration sites. Regarding Random Forest modeling, in the case of environmental variables, The importace was found to be a lot in the order of distance from the Oreum, elevation, distance from forest edge(outside) and distance from waterbody. The AUC(Area under the curve) value, which means discrimination capacity, was found to be 0.973 and support the statistical accuracy of prediction result. As a result of predicting the habitat of C. pygargus, it was found to be mainly distributed in forests, agricultural lands, and grasslands, indicating that it supported the results of previous studies.

• 보건행정학회지
• /
• 제33권4호
• /
• pp.450-456
• /
• 2023

Background: This study aims to develop a "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions" for the National Health Insurance Service to enhance administrative efficiency in protecting and collecting contributions from livelihood-type defaulters. Additionally, it aims to establish customized collection management strategies based on individuals' ability to pay health insurance contributions. Methods: Firstly, to develop the "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions," a series of processes including (1) analysis of defaulter characteristics, (2) model estimation and performance evaluation, and (3) model derivation will be conducted. Secondly, using the predictions from the model, individuals will be categorized into four types based on their payment ability and livelihood status, and collection strategies will be provided for each type. Results: Firstly, the regression equation of the prediction model is as follows: phat = exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction) / [1 + exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction)]. The prediction performance is an accuracy of 86.0%, sensitivity of 87.0%, and specificity of 84.8%. Secondly, individuals were categorized into four types based on livelihood status and payment ability. Particularly, the "support needed group," which comprises those with low payment ability and low-income type enrollee, suggests enhancing contribution relief and support policies. On the other hand, the "high-risk group," which comprises those without livelihood type and low payment ability, suggests implementing stricter default handling to improve collection rates. Conclusion: Upon examining the regression equation of the prediction model, it is evident that individuals with lower income levels and a history of past defaults have a lower probability of payment. This implies that defaults occur among those without the ability to bear the burden of health insurance contributions, leading to long-term defaults. Social insurance operates on the principles of mandatory participation and burden based on the ability to pay. Therefore, it is necessary to develop policies that consider individuals' ability to pay, such as transitioning livelihood-type defaulters to medical assistance or reducing insurance contribution burdens.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제43권6호
• /
• pp.775-784
• /
• 2023

홍수관리 측면에선 시공간 관점의 정량적인 강우·유출 해석과 단기간 내 집중되는 강우사상에 대한 유출 해석이 필요하다. 강우-유출 모형은 종류와 입력자료에 따라 모의·해석 결과가 달라진다. 특히 강우자료는 중요한 요소이기 때문에 면적 강우량 산정 기법이 매우 중요하다. 본 연 구는 산악지형에 위치한 삼척오십천 유역의 면적 강우량을 산술평균법, 티센 가중법 그리고 등우선법을 이용하여 산정하였으며, 분포형 모형인 S-RAT과 집중형 모형인 HEC-HMS에 적용하여 각 강우 유출 결과를 비교했다. 시간 전이성 검토 결과 분포형 모형과 등우선법 조합이 MAE 64.62 m³/s, RMSE 82.47 m³/s로 통계 성능이 가장 우수하였고, R² 와 NSE도 각각 0.9383, 0.8547로 높게 나왔다. 본 연구는 관측 유량과 모의 유량의 첨두홍수량 발생 시간이 1시간 이내이므로 적절하게 분석되었다고 판단된다. 따라서 연구 결과는 향후 빈도 해석에 활용할 수 있으며, 이를 토대로 경사가 급한 산악지형의 유역에 첨두홍수량 및 첨두홍수 발생 시간 모의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 사료된다.