• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.169-186
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• 2018

급속한 고령화 사회에서 노인인구가 갖는 사회적 영향력은 더욱 가속화될 것이다. 본 연구에서는 인공지능 방법론 중 머신러닝, 인공신경망, 국토정보 분석을 통해 노인복지 취약지구를 추출하는 방법론을 정립하는데 목적을 두었다. 분석방향 정립을 위해 65세 이상 노인, 공무원, 노인복지 시설물 담당자와 인터뷰 후 방향을 설정하였다. 경기도 용인시를 대상으로 500 m 공간단위 벡터 기반 격자에 15분 이내 지리적 거리 수용력, 노인복지 향유도, 공시지가, 이동통신 기반 노인활동을 지표로 설정하였다. 10단계 군집형성 후 모의학습 결과 RBF 커널 알고리즘을 활용한 머신러닝 서포트 벡터머신에서 83.2%의 예측정확도가 나타났다. 그리고 역전파 알고리즘을 활용한 인공신경망에서 높은 상관성 결과(0.63)가 나타났다. 변수간 공간적 자기상관성을 분석하기 위해 지리적 가중회귀분석을 수행했다. 분석결과 결정계수가 70.1%로 모형으로 나타나 설명력이 우수한 것으로 나타났다. 변수의 공간적 이상값 여부와 분포패턴을 검토하기 위해 국지적인 공간적 자기상관성 지수인 Moran's I 계수와 Getis-Ord Gi 계수를 분석하였다. 분석결과 용인시 신도시인 수지 기흥구에서 노인복지 취약지구가 발생하는 특성을 보였다. 본 연구의 인공지능 모의방법과 국토정보 분석의 연계는 최근 정부의 지역여건을 고려한 노인복지 불균형을 해결하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.73-82
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• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 대한화학회지
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• 제45권5호
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• pp.422-428
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• 2001

기체 크로마토그래피에서 PAH와 그것의 유도체들의 상대적 용리시간을 인공신경망분석과 다변량 선형 회귀분석을 사용하여 학습한 후, 시험세트들의 상대적 용리시간을 예측하였다. QSRR에서 PAH와 그것의 유도체의 주요한 설명인자는 분자량의 제곱근, 분자의 연결지수($^1{\chi}_v$), 분자 쌍극자모멘트 및 분자의 길이와 폭의 비율(L/B)이었다. 다변량선형회귀분석에 의하면 큰 분자일수록 용리시간은 길어지며 또한 L/B의 값이 커지면 용리시간이 증가하는 것으로 보아 슬롯이론을 따르고 있음을 알 수 있었다. 반면에 설명인자 사이의 선형 독립성에 영향을 받지 않는 인공신경망 분석결과에 의하면 분자량과 분자 쌍극자 모멘트가 주요한 인자로 작용하고 있었다. 시험세트의 예측 정확도를 나타내는 분산은 선형회귀분석에서는 1.860, 인공신경망분석법에서 0.206으로서 인공신경망 분석법이 다변량회귀분석보다 더 좋은 예측방법임을 알 수 있었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제11권3호
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• pp.28-38
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• 2008

The purpose of this study are to compare existing presence-absence predictive models and to predict suitable habitat for Goral (Nemorhaedus caudatus raddeanus) that is an endangered and protected species in Seoraksan national park using the best model among existing predictive models. The methods of this study are as follows. First, 375 location data and 9 environmental data layers were implemented to build a model. Secondly, 4 existing presence-absence models : Generalized Linear Model (GLM), Generalized Addictive Model (GAM), Classification and Regression Tree (CART), and Artificial Neural Network (ANN) were tested to predict the Goal habitat. Thirdly, ROC (Receiver Operating Characteristic) and Kappa statistics were used to calculate a model performance. Lastly, we verified models and created habitat suitability maps. The ROC AUC (Area Under the Curve) and Kappa values were 0.697/0.266 (GLM), 0.729/0.313 (GAM), 0.776/0.453 (CART), and 0.858/0.559 (ANN). Therefore, ANN was selected as the best model among 4 models. The models showed that elevation, slope, and distance to stream were the significant factors for Goal habitat. The ratio of predicted area of ANN using a threshold was 31.29%, but the area decreased when human effect was considered. We need to investigate the difference of various models to build a suitable wildlife habitat model under a given condition.

• 한국해양공학회지
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• 제18권6호
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• pp.79-83
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• 2004

The curved blocks which compose the bow and stem of a ship contain many skewed joints that are inclined horizontally and vertically. Most of these joints have a large fitness error and are continuously changing their form and are not easily accessible. The welding position and parameter values should be appropriately set in correspondence to the shape and the inclination of the joints. The welding parameters such as current, voltage, travel speed, and melting rate, are related to each other and their values must be in a specific limited range for the sound welding. These correlations and the ranges are dependent up on the kind and size of wire, shielding gas, joint shape and fitness. To determine these relationships, extensive welding experiments were performed. The experimental data were processed using several information processing technologies. The regression method was used to determine the relationship between current voltage, and deposition rate. When a joint is inclined, the weld bead should be confined to a the limited size, inorder to avoid undercut as well as overlap due to flowing down of molten metal by gravity. The dependency of the limited weld size which is defined as the critical deposited area on various factors such as the horizontally and vertically inclined angle of the joint, skewed angle of the joint, up or down welding direction and weaving was investigated through a number of welding experiments. On the basis of this result, an ANN system was developed to estimate the critical deposited area. The ANN system consists of a 4 layer structure and uses an error back propagation learning algorithm. The estimated values of the ANN were validated using experimental values.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.159-159
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• 2016

북한 지역에서 시작되어 한반도의 금문댐까지 연결되는 임진강은 북한지역의 유출량 미계측으로 인해 유출량 산출에 많은 어려움이 있어왔다. 본 연구에서는 위성 데이터를 활용하여 미계측 유역의 유출량을 추정 할 수 있는 기법을 제시하였다. Satellite-derived Flow Signal (SDF)는 위성 기반 특정 지역의 유출 정보를 제공하며, JAXA의 GCOM-W1 위성에 탑재된 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 센서에서 산출된다. 본 연구에서는 SDS 뿐 아니라 유출에 크게 관련이 있는 지표 토양수분 데이터와 식생인자를 임진강 유출 값을 예측하기 위한 입력 값으로 활용하였다. 토양수분 데이터는 Metop-A 위성에 탑재된 Advanced Scatterometer(ASCAT) 센서에서 산출되는 데이터를 활용하였으며, 식생데이터는 Aqua 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) 센서에서 측정되는 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) 데이터를 활용하였다. 추가적으로 SDS, 토양수분, NDVI 데이터는 다양한 lag time으로 약 150여개의 입력데이터로 세분화되었다. 150개의 방대한 입력인자는 Partial Mutual Information(PMI) 방법을 통해 소수 중요 인자들로 간추려져 기계 학습 입력인자로 활용되었다. 기계학습에 있어서는 Support Vector Machine(SVM), Artificial Neural Network (ANN) 기법을 활용하였다. SVM, ANN을 통해 모델화된 유출데이터는 금문댐 유출데이터와 비교/분석되었다. SVM 기법 기반의 유출량은 실제 유출량과 0.73의 상관계수를 보여주었고, ANN 기법 기반의 유출량은 0.66의 상관계수를 결과를 나타내었다. 하지만 SVM 기반 유출데이터는 과소 산정 되는 경향을 보였으며, ANN 기법 기반의 유출량은 과대산정되는 결과가 산출되는 한계점이 있음을 파악할 수 있었다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제22권1호
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• pp.1-9
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• 2019

In electric agricultural machine the gearbox is used to increase torque and lower the output speed of the motor shaft. The gearbox consists of several shafts, helical gears and spur gears works in series. Optimization plays an important role in gear design as reducing the weight or volume of a gear set will increase its service life and improve the bearing capacity. In this paper the basic design parameters for gear like shaft diameter and face width are considered as the input variables. The bending stress and material volume is considered as the objective function. ANSYS was used to investigate the bending stress when the variable was changed. Artificial Neural Network (ANN) was used to obtain the mathematical model of the system based on the bending stress behaviour. The ANN was used since the output system is nonlinear. The Genetic Algorithm (GA)　technique of optimization is used to obtain the optimized values of shaft diameter and face width on the pinion based on the ANN mathematical model and the results are compared as that obtained using the traditional method. The ANN and GA were performed using MATLAB. The simulation results were shown that the proposed algorithm was successfully calculated the value of shaft diameter and face width to obtain the minimal bending stress and material volume of the gearbox.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2023

강우 발생 중 용담댐 상류로부터 용담댐으로 유입되는 유입량을 정확하게 예측하는 것은 하류 지역의 홍수 피해를 최소화하기 위한 댐의 적절한 운영에 필수적이다. 물리 기반 강우-유출 시뮬레이션 모형은 물리적 과정의 이해를 바탕으로 홍수 예측 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 복잡한 물리 과정을 완벽히 이해하는 것은 거의 불가능하므로 다양한 가정 조건들을 이용해 복잡한 과정을 단순화하여 계산해야 하는 한계가 존재한다. 최근에는 방대한 데이터의 축적과 컴퓨터 능력의 향상으로 인해 데이터 기반 모형이 다양한 실무 문제를 해결하는 데 강력한 도구로 활용되고 있을 뿐 아니라 시뮬레이션 및 예측 등에도 다양하게 이용되고 있다. 그러나 예측 시간이 늘어날수록 입력자료로 이용되는 과거 자료와 출력자료로 이용되는 미래자료와의 상관관계가 줄어들어 모형의 성능이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 용담댐의 시간당 유입량을 예측하기 위해 물리 기반 강우-유출 모형과 오차 보정 모형을 결합한 하이브리드 접근 방식을 제안한다. 물리 기반 강우-유출 모형으로는 HEC-HMS 모형을 사용하였으며, 오차 보정 모형에는 기계학습 모형인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모형을 사용하였다. HEC-HMS 모형, ANN 및 하이브리드 모형(HEC-HMS + ANN)의 성능을 비교하기 위해 20 개의 홍수 사상을 모형 구축 및 검증에 사용하였다. 그 결과 하이브리드 모형은 예측 시간이 늘어날수록 HEC-HMS 및 ANN 모형보다 우수한 성능을 나타냈다. 물리모형에 기계학습을 이용한 오차 보정 절차를 통합한 경우 홍수 유출 예측의 정확성이 향상되었다. 다양한 모형의 비교 결과 본 연구에서 적용한 하이브리드 모형이 물리기반 강우-유출 모형 및 순수 기계학습 모형보다 우수한 성능을 보여줌으로써, 하이브리드 모형은 물리모형과 순수 기계학습 모형의 단점들을 보완하는데 이용할 수 있음을 나타낸다. 이 연구의 주요 목적은 강우-유출 시물레이션 모형의 오차 보정 기술에 대한 더 깊은 이해를 제공하는데 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권2B호
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• pp.155-163
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• 2011

본 연구에서는 의사결정나무(CART)기법, 인공신경망모형, 인공위성 원격탐사자료와 지형자료 및 지상 기상관측망자료를 이용하여 토양수분을 산정하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 검증을 위하여 사용된 토양수분 관측자료는 용담댐 유역에서 관측된 5개 지점의 토양수분자료를 사용하였다. 가용자료에 대해 CART기법을 적용하여 자료를 분류한 다음 분류된 각 자료집단에 대하여 인공신경망(Artificial Neural Networks)모형을 적용하여 토양수분 분포를 예측하였다. 모형의 학습에 사용된 주천, 부귀, 상전, 안천 지점의 토양수분 산정치는 관측치와 약 0.92-0.96의 상관계수, 약 1.00-1.88%의 평균제곱근오차와 약 0.75-1.45%의 평균절대오차를 보여주었다. 토양수분 추정모형을 검증하기 위해 천천2의 지점에 적용한 결과 약 0.91의 상관계수, 약 3.19%의 평균제곱근오차, 약 2.72%의 평균절대오차를 보여 CART기법과 인공신경망모형을 연계한 토양수분 산정모형이 토양수분 분포제시 활용에 적절한 것으로 판단된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.18-25
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• 2020

경량혼합토의 일축압축강도는 배합비에 크게 의존한다. 경량혼합토와 다양한 경량혼합토의 구성성분들의 관계를 특징짓기 위한 기존연구에서는 시험을 통한 회귀모델을 사용하여 정규화계수를 제안하였다. 그러나 실내시험에서 얻은 결과는 재료와 배합비사이의 관계가 복잡하기 때문에 일정한 예측의 정확도를 기대할 수 없다. 이 연구에서는 다양한 배합조건에서 수행된 실내시험결과를 바탕으로 심층신경망 모델을 적용함으로써 경량혼합토의 일축압축강도를 예측하였다. 제안된 심층신경망 모델을 사용함으로써 설계 배합조건으로 구성된 경량혼합토의 일축압축강도 값을 합리적으로 산정할 수 있다.