• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.1-10
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• 2007

더 많은 수자원을 확보하기 위한 하나의 대안으로서 다목적 저수지의 홍수조절공간과 이수공간 사이에서 용량 재할당 방안을 제안하였다. 저수용량 재할당이란 기존의 저수지에 물리적 변화 없이 좀 더 많은 편익을 얻을 수 있도록 상시만수위를 조정하는 관리 기법이다. 본 연구의 목적은 홍수조절에 미치는 악영향을 최소화하면서 용수공급에 필요한 용량을 증대시킬 수 있는 저수지 용량 재할당 방법론을 개발하는 것이다. 이 방법은 다양한 빈도별 유입홍수량에 대한 홍수기 저수지 모의운영, 중요지점까지 홍수추적, 하천최대허용유량 검토, 재할당 수위에 대한 저수지 공급능력 검토 등으로 구성되어 있다. 홍수조절을 위한 저수지 모의운영 모형으로는 Rigid ROM과 HEC-5를 사용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 금강 유역에 적용하였다. 특히 상류의 저수지가 존재할 때와 존재하지 않을 때를 고려하여 서로 경합하는 목적들 사이의 절충을 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.251-258
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• 2019

앞으로의 시대는 인공지능을 이용한 다양한 분야에 다양한 제품이2 생성될 것이다. 이러한 시대에 인공지능의 학습 방법의 동작 원리를 알고 이를 정확하게 활용하는 것은 상당히 중요한 문제이다. 이 논문은 지금까지 알려진 인공지능 학습 방법을 소개한다. 인공지능의 학습은 수학의 고정점 반복 방법(fixed point iteration method)을 기반으로 하고 있다. 이 방법을 기반으로 수렴 속도를 조절한 GD(Gradient Descent) 방법, 그리고 쌓여가는 양을 누적하는 Momentum 방법, 마지막으로 이러한 방법을 적절히 혼합한 Adam(Adaptive Moment Estimation) 방법 등이 있다. 이 논문에서는 각 방법의 장단점을 설명한다. 특히, Adam 방법은 조정 능력을 포함하고 있어 기계학습의 강도를 조정할 수 있다. 그리고 이러한 방법들이 디지털 신호에 어떠한 영향을 미치는 지에 대하여 분석한다. 이러한 디지털 신호의 학습과정에서의 변화는 앞으로 인공지능을 이용한 작업 및 연구를 수행함에 있어 정확한 활용과 정확한 판단의 기준이 될 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.714-720
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• 2021

머신 러닝 및 신호처리에 활용되고 있는 정보이론적 학습법(ITL, information theoretic learning)은 커널 사이즈(σ) 설정이 매우 민감한 어려움을 지닌다. ITL의 성능지표중 하나인 코렌트로피 함수를 최대화하는 성능지표에 대해, 기울기에 존재하는 1/σ2를 제거한 뒤 남은 커널 사이즈에 대해 적응적으로 조절하는 방법들이 연구되었다. 이 논문에서는, 1/σ2의 커널 사이즈가 실제 시스템의 민감성이나 불안정에 큰 역할을 하고 있으며 남은 부분에 존재하는 커널 사이즈에 대한 최적해는 오차의 절대값 근방에 수렴함에 따라 오히려 수렴 후 가중치 갱신을 멈추게 하는 부작용이 나타남을 밝혔다. 이에 적응적 커널 사이즈 조절 대신 적절한 상수를 선택하는 것이 보다 효과적이라는 것을 제안하였고, 실험결과에서 동일한 수렴 속도에 약 2dB 향상된 정상상태 MSE를 보였다. 제안한 방식을 더욱 열악한 다경로 채널환경에 적용하여 실험한 결과 4dB 이상의 성능향상을 보여 제안한 방식은 열악한 상황일수록 더욱 향상된 성능을 보임을 알 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.293-304
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• 2022

In this work, a novel reliability approach for combined high and low cycle fatigue (CCF) estimation is developed by combining active learning strategy with least squares support vector machines (LS-SVM) (named as ALS-SVM) surrogate model to address the multi-resources uncertainties, including working loads, material properties and model itself. Initially, a new active learner function combining LS-SVM approach with Monte Carlo simulation (MCS) is presented to improve computational efficiency with fewer calls to the performance function. To consider the uncertainty of surrogate model at candidate sample points, the learning function employs k-fold cross validation method and introduces the predicted variance to sequentially select sampling. Following that, low cycle fatigue (LCF) loads and high cycle fatigue (HCF) loads are firstly estimated based on the training samples extracted from finite element (FE) simulations, and their simulated responses together with the sample points of model parameters in Coffin-Manson formula are selected as the MC samples to establish ALS-SVM model. In this analysis, the MC samples are substituted to predict the CCF reliability of turbine blades by using the built ALS-SVM model. Through the comparison of the two approaches, it is indicated that the reliability model by linear cumulative damage rule provides a non-conservative result compared with that by the proposed one. In addition, the results demonstrate that ALS-SVM is an effective analysis method holding high computational efficiency with small training samples to gain accurate fatigue reliability.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제39권3호
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• pp.117-126
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• 2022

The Ionospheric Anomaly Monitoring by Magnetometer And Plasma-probe (IAMMAP) is one of the scientific instruments for the Compact Advanced Satellite 500-3 (CAS 500-3) which is planned to be launched by Korean Space Launch Vehicle in 2024. The main scientific objective of IAMMAP is to understand the complicated correlation between the equatorial electro-jet (EEJ) and the equatorial ionization anomaly (EIA) which play important roles in the dynamics of the ionospheric plasma in the dayside equator region. IAMMAP consists of an impedance probe (IP) for precise plasma measurement and magnetometers for EEJ current estimation. The designated sun-synchronous orbit along the quasi-meridional plane makes the instrument suitable for studying the EIA and EEJ. The newly-devised IP is expected to obtain the electron density of the ionosphere with unprecedented precision by measuring the upper-hybrid frequency (f_UHR) of the ionospheric plasma, which is not affected by the satellite geometry, the spacecraft potential, or contamination unlike conventional Langmuir probes. A set of temperature-tolerant precision fluxgate magnetometers, called Adaptive In-phase MAGnetometer, is employed also for studying the complicated current system in the ionosphere and magnetosphere, which is particularly related with the EEJ caused by the potential difference along the zonal direction.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제46권4호
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• pp.277-285
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• 2023

In this study, pneumonia identification networks with the small number of layers were constructed by using chest X-ray images. The networks had similar trainable-parameters, and the performance of the trained models was quantitatively evaluated with the modification of the network architectures. A total of 6 networks were constructed: convolutional neural network (CNN), VGGNet, GoogleNet, residual network with identity blocks, ResNet with bottleneck blocks and ResNet with identity and bottleneck blocks. Trainable parameters for the 6 networks were set in a range of 273,921-294,817 by adjusting the output channels of convolution layers. The network training was implemented with binary cross entropy (BCE) loss function, sigmoid activation function, adaptive moment estimation (Adam) optimizer and 100 epochs. The performance of the trained models was evaluated in terms of training time, accuracy, precision, recall, specificity and F1-score. The results showed that the trained models with the small number of layers precisely detect pneumonia from chest X-ray images. In particular, the overall quantitative performance of the trained models based on the ResNets was above 0.9, and the performance levels were similar or superior to those based on the CNN, VGGNet and GoogleNet. Also, the residual blocks affected the performance of the trained models based on the ResNets. Therefore, in this study, we demonstrated that the object detection networks with the small number of layers are suitable for detecting pneumonia using chest X-ray images. And, the trained models based on the ResNets can be optimized by applying appropriate residual-blocks.

• 방송공학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.247-259
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• 2000

본 논문은 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 계산량을 줄이면서 움직임 추정의 정확도를 높일 수 있는 새로운 블럭 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 고속 움직임 추정 방식들이 이용하는 탐색 영역내의 일관된 첫 번째 탐색 위치에서 움직임 벡터를 찾는 것이 아니라 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 보다 정확한 탐색영역을 찾아 탐색 영역을 보정함으로써 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 중심으로 움직임 벡터를 탐색한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 방식의 핵심은 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해서 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 찾는 것이다. 따라서 움직임 벡터의 시간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임 블럭과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블럭의 방향성을 조사한다. 또한 공간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임내의 이웃 블럭들의 방향성을 조사한다. 이러한 블럭들이 갖는 방향성을 바탕으로 움직임 추정을 위한 첫번째 탐색 위치를 결정하게 되고 그 위치를 중심으로 일정한 탐색 패턴에 따라 움직임 벡터를 탐색하는 방식이다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) 값에 있어서 평균적으로 1.7dB 개선되고 영상에 따라 최고 3.6dB 정도 우수한 결과를 나타낸다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 대표적인 고속탐색 알고리즘인 3단계 탐색 알고리즘 (Three-step search algorithm) 보다 평균 50% 이상을 줄일 수 있었고, 정확한 움직임 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화 후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘 보다 월등히 우수한 화질을 제공한다. 및 상품과율 등이 모두 10:0 양액보다 높게 나타났다. 식물체내의 무기성분은 8:2의 경우 K+ 및 Mg2+는 잎에서 Ca2+은 뿌리에서 많았으며 PO4-은 과실과 줄기에서 많았다. 10:0에서의 무기성분도 8:2에서와 같은 경향을 나타내었으며, 배지간에 무기성분의 차이는 인정되지 않았다. 양액조성에 따른 무기성분 함량의 차이는 K+, Ca2+ 및 Mg2+는 10:0에서, PO4-은 8:2에서 각각 많았다.uage. The major language of calligraphy pattern was Arabic script and often Persian script. Calligraphy pattern was composed of Kufic and Cursive script. The cursive script was developed various forms. The Islamic tenet prohibit depiction of sacred images, the sacred Arabic calligraphy such as ′Alla′ or ′Mohammad′ was substituted of them. And the content of calligraphy pattern was used with Quranic phrases. The aesthetics of Islamic patterns analyzed aesthetic of ′rhythmic lines′, aesthetic of ′unity in multiplicity′, aesthetic of tessellation and aesthetic of harmony. On the textiles of the Islamic culture, the arabesque, floral, geometric and calligraphy patterns were frequently used.의 증가를 나타냈다.". And the

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.335-347
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• 2013

2008년 2월 일본 홋카이도 서해상의 발달된 저기압에 의해 생성된 폭풍파랑이 동해상 남/남서쪽으로 전파되어 한국과 일본의 동해 해안을 따라 상당한 인명 및 재산 피해를 입혔다. 본 연구는 두 파트로 구성되어 있다. 첫번째 파트에서는 연안역을 따라 상당한 피해를 입은 일본 토야마만에서의 극한 폭풍파랑을 추산하였다. 추산방법으로는 풍파의 성장발달에 중요한 요소인 바람의 강도와 계속 시간의 극한조건을 산정 후, 극한조건을 적용한 동계 온대저기압 상황을 비정역학 기상모델과 스펙트럼 파랑모델을 이용한 수치 실험을 통해 추산하였다. 추산된 토야마만 후시키 토야마에서의 극한 폭풍파랑의 유의파고 및 주기는 각각 6.78 m와 18.28 sec이다. 두 번째 파트에서는 2008년 2월 폭풍파랑으로 인해 북방파제 및 항구에 상당한 피해를 입은 토야마만 후시키항에서의 파랑-구조물 상호작용에 관한 수치실험을 수행하였다. 수치실험은 적합격자세분화 및 wet-dry법이 적용된 비선형천수방정식 모델을 이용하였다. 첫 파트에서 추산된 폭풍파랑 특성은 파랑-구조물 상호작용 수치실험에서 입사파 조건으로 사용되었다. 수치실험 결과, 후시키항의 북방파제가 폭풍파랑에 의해 파손 시, 배후의 만요우부두는 월파 및 월류에 안전하지 못 함이 파악되었다. 또한, 추산 폭풍파랑 상황 하에서 만요우부두의 현 호안시설로는 측면 호안벽으로부터의 월류에 대응하지 못 함이 파악되었다. 두 번째 수치실험결과로부터, wet-dry법이 적용된 적합격자세분화에 의해 세분화된 격자는, 계산부하를 효율적으로 유지하는 동시에, 해안선의 표현 및 해안구조물의 표현에 뛰어남을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권9호
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• pp.328-334
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• 2012

산전 및 분만 중 연속적인 태아감시는 임상의에게 태아의 안녕 평가하는데 필요하다. 또한 태아의 심장박동은 임신 중 태아의 건강을 평가하는 중요한 파라미터이다. 초음파 도플러는 태아 심박을 비관혈적으로 측정할 수 있는 방법으로 매우 유용하다. 그러나 현재 임상에서 널리 쓰이고 있음에도 불구하고, 태아 심박을 검출하는데 있어서 제한적인 정보만 제공할 뿐만 아니라 검출 오류에 대한 문제가 완전히 해결되지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 태아의 초음파 도플러 신호로부터 태아 심박을 검출하는 알고리즘을 간단한 방법으로 개선하고자 한다. 신호 주기를 검출하는데 가장 널리 쓰이는 자기상관함수의 수정된 함수를 제안하고, 신호의 주기를 찾기 위해 설정하는 데이터 분석 구간의 크기와 이동 간격을 가변하도록 하였다. 제안된 방법은 실제 산모에게서 측정된 데이터에 적용하여 태아 심박의 beat-to-beat 검출이 가능함을 확인하였으며, 태아 심전도 신호와도 비교하였다. 제안하는 방법은 간단하면서도 효과가 있으므로 실제 장비에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.