• 해양환경안전학회지
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• 제23권7호
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• pp.918-925
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• 2017

함정 외부 탑재 장비의 복잡한 형상에 의해서 발생하는 다중반사는 경로를 예측하기 어렵고 높은 RCS(Radar Cross Section)의 원인이 된다. 따라서 함정의 외부 탑재 장비의 최적배치 설계가 RAS(Radar Absorbing Structure) 방법으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 함정 외부 탑재 장비에서 발생하는 다중반사와 RCS를 최소화하기 위하여 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하였다. 외부 탑재 장비 최적배치에 사용된 알고리즘은 순차적 내림차순 방법을 이용하였다. 함정 외부 탑재 장비 최적배치를 수행하기 위하여 LCS-2 type을 해석 모델로 선정하였다. 계산 비용을 줄이기 위해서 장비의 기여도 분석 및 다중반사 경로 분석 등을 통해 최적 배치를 수행할 장비를 선정하였고 최적배치를 통해 RCS가 최소가 되는 최적배치 위치를 도출하였다. 또한 RCS 변화에 따른 레이다의 탐지거리 변화율을 이용하여 RCS 감소효과를 분석 하였다.

• 대기
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• 제29권3호
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• pp.257-267
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• 2019

This study is to assess the applicability of the Extreme Forecast Index (EFI) algorithm of the ECMWF seasonal forecast system to the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), operational seasonal forecast system of the Korea Meteorological Administration (KMA). The EFI is based on the difference between Cumulative Distribution Function (CDF) curves of the model's climate data and the current ensemble forecast distribution, which is essential to diagnose the predictability in the extreme cases. To investigate its applicability, the experiment was conducted during the heat-wave cases (the year of 1994 and 2003) and compared GloSea5 hindcast data based EFI with anomaly data of ERA-Interim. The data also used to determine quantitative estimates of Probability Of Detection (POD), False Alarm Ratio (FAR), and spatial pattern correlation. The results showed that the area of ERA-Interim indicating above 4-degree temperature corresponded to the area of EFI 0.8 and above. POD showed high ratio (0.7 and 0.9, respectively), when ERA-Interim anomaly data were the highest (on Jul. 11, 1994 (> $5^{\circ}C$) and Aug. 8, 2003 (> $7^{\circ}C$), respectively). The spatial pattern showed a high correlation in the range of 0.5~0.9. However, the correlation decreased as the lead time increased. Furthermore, the case of Korea heat wave in 2018 was conducted using GloSea5 forecast data to validate EFI showed successful prediction for two to three weeks lead time. As a result, the EFI forecasts can be used to predict the probability that an extreme weather event of interest might occur. Overall, we expected these results to be available for extreme weather forecasting.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제5권1호
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• pp.25-32
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• 2019

K-BEMS 시스템은 태양광과 배터리를 Hybrid PCS 및 EMS로 구성하여, 건물에너지 절감 및 건물 PEAK 부하를 감축하기 위해 도입되었으며, 200여 한전 사옥에 보급되어 시범 운영되고 있다. K-BEMS 시스템을 보다 안정적으로 그리고 효율적으로 운영하기 위한 K-BEMS 연구과제를 2016년 1월부터 2018년 현재까지 전력연구원이 약 3년간 걸쳐 수행하였다. 본 논문에서는 K-BEMS 연구과제에서 수행한 9가지 Scheduling 운전 모드 시험 결과 및 3년간의 Scheduling 운전 결과 발견한 문제점, 그리고 이 문제점 해결을 위해 도입한 제어 알고리즘을 보여 주고 있다. K-BEMS 9가지 Scheduling 자동제어 운전모드 시험을 수행 하였으며, 이 중 3가지 운전모드에서 알고리즘 개선 사항을 발견하였는데, 이들 3가지 경우 모두 배터리 연계 운전과 관련이 있는 것으로 드러났다. 배터리 SOC(State of Charge)는 통상 20% 이상에서 운전되는데, 20% 이하가 되면 배터리 보호 차단기가 동작하여 K-BEMS 자동 운전이 정지되는 현상을 발생한다. 그런데 이 Hybrid 자동제어 모드에서, 배터리 차단기 trip시 태양광 공급마저 중단되는 현상을 발견하였다. 그러므로, Hybrid 공급모드에서 배터리의 차단기가 동작될 경우, 태양광 단독운전으로 자동 전환하여 태양광 공급마저 중단되지 않도록 알고리즘을 재구성하여 자동제어 운전하는 것이 총 에너지 절감 측면에서 반드시 필요한 것으로 분석되었다. 이 때, 계측제어 오차를 감안하여야 하며, 배터리 정지를 너무 보수적으로 의식하여, SOC 운전 Range를 너무 축소해서 운전하면 당초의 피크 부하 저감 이라는 경제성 목표를 달성할 수 없으므로, 효과적인 hybrid 운전(건물 피크 부하 감축 운전)을 위해서는 정지된 SOC 값을 컴퓨터가 기억하고 있다가, 향후 재가동 자동제어 운전시에서는 SOC Range값을 변경 조정 하여 최적 제어 운전하는 자동제어 알고리즘이 PV & Battery hybrid peak load demand control에서 반드시 필요한 것으로 나타났다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.93-100
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• 2021

고정된 격자시스템에서 임의형상의 불투과 경계를 갖는 물체와 유체와 연성해석이 가능한 IB(Immersed Boundary)법이 개발 된 이후로 다양한 CFD 모델에서 IB법의 활용이 증가하고 있다. 기존의 IB법의 대부분은 구조물의 경계면에서 산정되는 유체력으로부터 수치적으로 경계조건을 만족시키는 directing-forcing법이나 구조물 내부에 가상셀을 위치시켜 보간을 통해 경계조건을 만족시키는 ghost-cell법들로 알고리즘이 복잡하다. 본 연구에서는 고정된 격자시스템에서 가동물체형 구조물 해석이 가능함과 더불어 3차원으로의 확장도 용이한 SIB(Simplified Immersed Boundary)법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 SIB법은 각 상(phase)의 밀도함수가 국소질량의 중심과 함께 이동하는 것으로 가정한 단일유체모델(one-field model for immiscible two-phase fluid)을 기초로 하였다. 또한 이동하는 고체상태의 구조물을 취급하기 위해 고체의 밀도함수를 이용한 체적가중평균법을 적용하고, 수치확산을 방지하기 위해 이류계산에는 CIP법을 적용하였다. 제안된 SIB법의 해석성능을 검토하기 위해 자유수면으로 낙하하는 물체에 대한 수치모의를 수행하였다. 수치해석결과는 자유수면으로 낙하하는 물체를 양호하게 재현하였다.

• 환경영향평가
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• 제29권6호
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• pp.403-413
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• 2020

최적의 염소 소독 전략을 구축하기 위해 8개의 연립 준선형 편미분방정식으로 구성된 수학적 모형이 제안되었다. 다차원 수치 프로그램을 개발하기 위해 상류 가중 유한요소법을 사용하였다. 프로그램은 세 가지 유형의 반응기에서 측정된 농도에 대해 검증되었다. 16개의 실험 결과에 대해 경계 조건 및 반응 속도를 보정하여 측정된 값을 재생시켰다. 모델링 결과로부터 8개의 반응 속도계수가 추정되었다. 반응 속도계수는 pH 및 온도로 표현되었다. 반응 속도계수를 추정하기 위해 수치 오차의 제곱의 합을 최소화하는 자동 최적 알고리즘의 프로그램을 개발하고 모형에 결합하였다. 최종 사용지에서 염소 및 오염물의 농도를 최소화하기 위해서는 정수장의 염소소독공정으로부터 최종 사용지까지의 수질 변화를 모형에 의해 예측하고 이를 기반으로 유입수 수질에 따라 염소소독공정을 운영하는 실시간 예측 제어 시스템이 필요하다. 본 모형을 이용하여 정수장에 이러한 시스템을 구축할 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권1호
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• pp.93-106
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• 2021

최근 도로균열 탐지에 대한 많은 연구에서 딥러닝 기반의 접근법을 활용하면서 과거 알고리즘 기반의 접근법을 활용한 연구들보다 높은 성능과 성과를 보이고 있다. 그러나 딥러닝 기반의 많은 연구가 여전히 균열의 유형을 분류하는 것에 집중되어 있다. 균열 유형의 분류는 현재 수작업에 의존하고 있는 균열탐지 프로세스를 획기적으로 개선해 줄 수 있다는 점에서 상당한 기대를 받고 있다. 그러나 실제 도로의 유지보수 작업에 있어서는 균열의 유형뿐만 아니라 균열의 심각도에 관한 판단이 필수적이지만, 아직까지 도로균열 탐지와 관련된 연구들이 균열의 심각도에 대한 자동화된 산출까지 진전되지 못하고 있다. 균열의 심각도를 산출하기 위해서는 균열의 유형과 이미지 속 균열의 부위가 함께 파악되어야 한다. 본 연구에서는 균열 유형과 균열 부위의 동시적 탐지를 효과적으로 자동화하기 위해 딥러닝 기반의 객체탐지 모델인 Mobilenet-SSD를 활용하는 방법을 다루고 있다. 균열탐지의 정확도를 개선하기 위해 U-Net을 활용해 입력 이미지를 자동 분할하고, 이를 객체탐지 기법과 결합하기 위한 여러 실험을 진행하여 그 결과를 정리하였다. 결과적으로 U-Net을 활용한 이미지 의 자동 마스킹을 통해 객체탐지의 성능을 mAP 값이 0.9315가 되도록 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 결과를 참고하여 도로포장 관리시스템의 구현에 균열탐지 기능의 자동화가 더욱 진전될 수 있다고 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.661-670
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• 2021

연구동향은 시기별 연구주제에 대한 중요도 판단과 부족한 연구 분야를 파악하고 신규 분야를 발굴하는데 유용하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 인구집중과 도시화로 인해 다양한 문제가 발생하고 있는 도시공간을 대상으로 한 논문들을 대상으로 시기별 연구동향을 분석하였다. 이를 위해 2002년부터 2019년 사이에 게재된 한국학술지인용색인(KCI)에 등재된 논문의 초록을 대상으로 데이터마이닝 기법 중 하나인 토픽모델링 분석을 수행하였다. 토픽모델링은 전체 내용에서 일정한 패턴을 발견해낼 수 있는 알고리즘 기반의 텍스트마이닝 기법으로 방대한 문헌에서 주제를 찾아내고 군집하는데 용이하다. 본 연구에서는 키워드 빈도, 연도별 경향, 토픽 도출, 토픽별 군집, 토픽유형별 경향에 대한 분석을 실시하였다. 그 결과 먼저 도시재생 분야연구가 지속적으로 증가되고 있고 앞으로도 세부 주제가 확대될 수 있는 분야로 분석되었다. 그리고 도시재생 주제는 이제 정규 연구분야로 자리 잡고 있는 것으로 파악되었다. 반면, 개발/성장과 에너지/환경과 같은 주제는 정체기에 들어간 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내 전체 도시분야 연구를 대상으로 데이터마이닝 기법인 토픽모델링을 이용하여 키워드 간 연관성과 경향을 함께 분석하였다는 데 의의가 있다.

• 터널과지하공간
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• 제31권1호
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• pp.10-24
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• 2021

지하 구조물 구축 시 구조물의 안정성을 확보하기 위해서는 주변 암반에 대한 암반 분류가 필수적으로 수행해야 한다. 특히 암반 내에 존재하는 불연속면은 암반의 물리적, 역학적 특성에 지배적인 영향을 미치므로 암반 불연속면에 대한 정확한 정보의 획득을 통해 신뢰도 높은 암반분류값을 제시하는 것은 매우 중요한 요소이다. 이러한 암반 분류는 지금까지 대부분 수작업을 통해 수행되었다. 그러나 대규모 지질조사와 같은 대형 조사면적에 대한 정확도의 부재, 비숙련자에 의한 암반 등급 결정값의 신뢰도 결여 등에 대한 문제점들이 항시 제기되어 왔다. 따라서 최근에 와서는 넓은 범위에 대해서도 신속하고 정확한 암반 분류를 위해 LiDAR를 이용한 암반 분류의 자동화에 대한 연구가 국내·외적으로 널리 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 LiDAR 촬영으로 획득되는 point cloud로부터 불연속면의 정보를 분석하는 알고리즘의 특성에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있으며, 숙련자에 의한 수작업의 결과를 완벽하게 대체하기에는 미흡한 경우가 종종 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 LiDAR 촬영으로 획득한 point cloud로부터 불연속면을 추출하는 다양한 알고리즘을 설명하였으며, 이들 알고리즘을 이용하여 실제 암반 사면을 대상으로 불연속면을 추출하는 과정을 분석하였다. 본 연구에서 제시하는 다양한 알고리즘의 적용 과정은 향후 LiDAR 등을 통하여 획득한 디지털 데이터로부터 암반 불연속면을 추출하는 연구에서 참고자료로 활용될 것을 기대한다.

• 터널과지하공간
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• 제30권6호
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• pp.540-550
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• 2020

최근 AI 기술의 발전과 정립으로 자동화 분야에서 머신러닝 기법의 활용이 활발하게 이루어지고 있다. 머신러닝 기법의 활용에 있어 중요한 점은 데이터 특성에 따라 적합한 알고리즘이 존재한다는 점이며, 머신러닝 기법 적용을 위한 데이터세트의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 기반으로 하천 하부의 토사지반을 통과하는 토압식 쉴드TBM 터널 구간의 지반정보와 굴진정보를 사용하여 토압식 쉴드TBM의 굴진율을 예측하였다. 선형회귀모델에서 모델의 통계적인 유의성과 다중공선성에서는 문제가 없었으나 결정계수가 0.76으로 나타났고 앙상블 모델과 서포트 벡터 머신에서는 0.88이상의 예측성능을 보여, 분석한 데이터세트에서 토압식 쉴드TBM 굴진성능예측에 적합한 모델은 서포트 벡터 머신임을 알 수 있었다. 현재 도출된 결과로 볼 때, 토압식 쉴드TBM의 기계데이터와 지반정보가 포함된 데이터를 활용한 굴진성능 예측 모델의 적합성은 높다고 판단된다. 추가적으로 지반조건의 다양성과 데이터양을 늘리는 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.1-12
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• 2021

최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.