• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.35-45
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• 2013

본 논문에서는 통합홍수위험관리 측면에서 지역의 홍수위험도에 따라 지구를 구분할 수 있는 홍수위험지수(Flood Risk Index, FRI)의 산정 및 적용방안을 제시하고자 하였다. 낙동강 유역에대하여 시 군 구 단위의 공간해상도로 홍수위험지수(FRI)를 산정하기 위해 P-S-R(Pressure-State-Response) 구조로 분류하여 3개의 홍수지수인 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)를 대표하는 총 17개 세부지표들을 엄선하였다. 세부지표들은 각기 다른 범위와 단위로 측정된 값이므로, T-Score 방법을 사용하여 동일한 범위로 변환되었다. 또한 엔트로피(Entropy) 가중치 산정방법에 의한 가중치를 사용하여 가중치 적용에 따른 주관적인 판정을 최소화하였다. 압력지수(PI), 현상지수(SI), 대책지수(RI)의 3개 지수를 통합하여 지역의 전반적인 홍수위험 상태를 파악할 수 있는 홍수위험지수(FRI)를 산정하고, 가중치 적용 유 무에 따른 홍수위험지수 산정결과와 2010년에 고시된 자연재해위험지구 중 침수위험지구와의 비교를 통해 제안된 홍수위험지수의 적용성을 검토하였다. 충분히 검증된 홍수위험지수를 활용하면 과거 홍수의 원인 및 현상별 홍수재해에 대하여 지역적 방재대책 수립이 가능할 것이라 기대된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.122-122
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• 2017

Recently, environmental problems have become an area of growing interests. In-situ monitoring of water quality is fundamental to most environmental applications. The accurate measurement of nitrate concentrations is fundamental to understanding biogeochemistry in aquatic ecosystems. Several studies have reported that one of the most feasible methods to measure nitrate concentration is the use of Ion Selective-electrodes (ISEs). The ISE application to water monitoring has several advantages, such as direct measurement methodology, high sensitivity, wide measurement range, low cost, and portability. However, the ISE methods may yield inconsistent results where there was a difference in temperature between the calibration and measurement solutions, which is associated with the temperature dependence of ionic activity coefficients in solution. In this study, to investigate the potential of using the combination of a temperature sensor and nitrate ISEs for minimizing the effect of temperature on real-time nitrate sensing in natural water, a prototype of on-site water monitoring system was built, mainly consisting of a sensor chamber, an array of 3 ISEs, an waterproof temperature sensor, an automatic sampling system, and an arduino MCU board. The analog signals of ISEs were obtained using the second-order Sallen-key filter for performing voltage following, differential amplification, and low pass filtering. The performance test of the developed water nitrate sensing system was conducted in a monitoring station of drinking water located in Jeongseon, Kangwon. A temperature compensation method based on two-point normalization was proposed, which incorporated the determination of temperature coefficient values using regression equations relating solution temperature and electrode signal determined in our previous studies.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제14권2호
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• pp.51-55
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• 2013

연약지반을 개량하기 위한 심층혼합처리공법과 같은 다양한 공법은 지반보강을 위하여 그라우트를 광범위하게 사용하고 있다. 반복하중 및 동하중을 받는 지반-구조물계의 설계에 사용되는 중요한 동적변수는 사질토 및 화강풍화토, 암시편에 관하여 많이 연구 발표되었다. 하지만 그라우트로 보강된 지반에 대한 내진설계 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 공진주시험기를 이용하여 점성토와 보통 포틀랜드 시멘트의 함수비와 그라우트 주입률의 변화에 따른 전단변형률과 전단탄성계수의 상관관계를 Ramberg-Osgood Model로 정규화하여 비교 분석하였다. 그 결과 동적계수는 함수비와 그라우트 주입율에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2019

활성화 함수(activation function)는 기계학습(machine learning)의 학습과정에 비선형성을 도입하여 심층적인 학습을 용이하게 하고 예측의 정확도를 높이는 중요한 요소 중 하나이다(Roy et al., 2019). 일반적으로 기계학습에서 사용되고 있는 활성화 함수의 종류에는 계단 함수(step function), 시그모이드 함수(sigmoid 함수), 쌍곡 탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), ReLU 함수(Rectified Linear Unit function) 등이 있으며, 예측의 정확도 향상을 위하여 다양한 형태의 활성화 함수가 제시되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 통하여 수위예측 시 정확도 향상을 위하여 Hybrid 활성화 함수를 제안하였다. 연구대상지는 조수간만의 영향을 받는 한강을 대상으로 선정하였으며, 2009년 ~ 2018년까지 10년간의 수문자료를 활용하였다. 수위예측 알고리즘은 Python 내 Tensorflow의 RNN (Recurrent Neural Networks) 모델을 이용하였으며, 강수량, 수위, 조위, 댐 방류량, 하천 유량의 수문자료를 학습시켜 3시간 및 6시간 후의 수위를 예측하였다. 예측정확도 향상을 위하여 입력 데이터는 정규화(Normalization)를 시켰으며, 민감도 분석을 통하여 신경망모델의 은닉층 개수, 학습률의 최적 값을 도출하였다. Hybrid 활성화 함수는 쌍곡 탄젠트 함수와 ReLU 함수를 혼합한 형태로 각각의 가중치($w_1,w_2,w_1+w_2=1$)를 변경하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 가중치의 비($w_1/w_2$)에 따라서 예측 결과의 RMSE(Roote Mean Square Error)가 최소가 되고 NSE (Nash-Sutcliffe model Efficiency coefficient)가 최대가 되는 지점과 Peak 수위의 예측정확도가 최대가 되는 지점을 확인할 수 있었다. 본 연구는 현재 Data modeling을 통한 수위예측의 정확도 향상을 위해 기초가 되는 연구이나, 향후 다양한 형태의 활성화 함수를 제안하여 정확도를 향상시킨다면 예측 결과를 통하여 침수예보에 대한 의사결정이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권11호
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• pp.901-907
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• 2021

본 연구에서는 다양한 유도탄 노즈 형상과 유동조건에 대한 공력계수를 예측할 수 있는 인공신경망 기반의 공력 산출 기법을 제시한다. Missile DATCOM를 통해 유도탄 노즈 형상, 유동조건, 유도탄 공력계수로 구성된 학습 데이터셋을 구축하였다. 인공신경망의 예측 성능을 향상시키기 위해 데이터 전처리 과정으로 데이터 정규화를 진행하였고, 과대적합을 방지하기 위해 신경망 학습 과정 중 드롭아웃 기법을 사용하였다. 신경망을 통해 학습하지 않은 유도탄 노즈 형상과 유동조건에 대한 공력계수를 예측하였고 이를 Missile DATCOM 해석 결과와 비교하여 신경망의 성능을 검증하였다. 그 결과 본 연구에서 구축한 신경망은 학습하지 않은 유도탄 노즈 형상과 유동조건에 대한 유도탄 공력계수를 정확하게 산출할 수 있음을 확인하였다.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권4호
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• pp.362-377
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• 2023

Optical information processing technology is characterized by high speed and parallelism, and the light features short wavelength and large information capacity; At the same time, it has various attributes including amplitude, phase, wavelength and polarization, and is a carrier of multi-dimensional information. Therefore, optical encryption is of great significance in the field of information security transmission, and is widely used in the field of image encryption. For multi-image encryption, this paper proposes a multi-image encryption algorithm based on a modified Gerchberg-Saxton algorithm (MGSA) in the Fresnel-transform domain and computational ghost imaging. First, MGSA is used to realize "one code, one key"; Second, phase function superposition and normalization are used to reduce the amount of ciphertext transmission; Finally, computational ghost imaging is used to improve the security of the whole encryption system. This method can encrypt multiple images simultaneously with high efficiency, simple calculation, safety and reliability, and less data transmission. The encryption effect of the method is evaluated by using correlation coefficient and structural similarity, and the effectiveness and security of the method are verified by simulation experiments.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제51권1호
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• pp.30-35
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• 2024

Background Breast aesthetics evaluation often relies on subjective assessments, leading to the need for objective, automated tools. We developed the Seoul Breast Esthetic Scoring Tool (S-BEST), a photometric analysis software that utilizes a DenseNet-264 deep learning model to automatically evaluate breast landmarks and asymmetry indices. Methods S-BEST was trained on a dataset of frontal breast photographs annotated with 30 specific landmarks, divided into an 80-20 training-validation split. The software requires the distances of sternal notch to nipple or nipple-to-nipple as input and performs image preprocessing steps, including ratio correction and 8-bit normalization. Breast asymmetry indices and centimeter-based measurements are provided as the output. The accuracy of S-BEST was validated using a paired t-test and Bland-Altman plots, comparing its measurements to those obtained from physical examinations of 100 females diagnosed with breast cancer. Results S-BEST demonstrated high accuracy in automatic landmark localization, with most distances showing no statistically significant difference compared with physical measurements. However, the nipple to inframammary fold distance showed a significant bias, with a coefficient of determination ranging from 0.3787 to 0.4234 for the left and right sides, respectively. Conclusion S-BEST provides a fast, reliable, and automated approach for breast aesthetic evaluation based on 2D frontal photographs. While limited by its inability to capture volumetric attributes or multiple viewpoints, it serves as an accessible tool for both clinical and research applications.

• 한국토양비료학회지
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• 제36권4호
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• pp.200-209
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• 2003

우리나라의 몇 가지 경작지 토양을 대상으로 하여 카드뮴의 토양-물 분배계수를 측정하였다. 토양에 대한 카드뮴의 흡착은 토양 영구전하에 의한 이온교환 반응과 토양 가변전하에 의한 표면착물 반응의 합으로 표현할 수 있으며, 이때 카드뮴의 분배계수는 pH와 이론적 으로 다음의 상관관계를 갖는다. $log\;K_d=a_0+b_0{\times}pH$ (단, $a_0$와 $b_0$는 상수). 토양에 대한 카드뮴의 회분형 흡착실험에서 분배계수는 토양의 pH 변화에 따라 정으로 증가하였다. 그러나 pH 3.5 이하 및 pH 8.5 이상에서는 측정한 분배계수가 위의 식으로 예측한 값보다 낮게 나타났다. 이는 산성 조건에서는 알루미늄의 용해가 일어나고, 알칼리 조건에서는 토양 유기물이 용해되어 용액 내 카드뮴의 분배에 영향을 미쳤기 때문으로 판단된다. 각각의 토양에 대한 유기물 함량을 이용 해 표준화한 분배계 수 ($K_{d-om}$)에 의하여 위 식의 상관계수는 $0.52^{**}$에서 $0.70^{**}$으로 상승되어 예측력을 개선할 수 있었다. 또한, 실제 오염토양에서 측정한 분배계수와 표준화한 함수식을 이용하여 예측한 분배계수 사이에는 고도의 유의적인 상관관계 ($r^2=0.68^{**}$)를 보였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제19권5호
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• pp.133-144
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• 2003

국내 남해안 해성점토 지반의 압밀특성을 파악하고자 Piezocone 시험으로 평가한 수평방향 압밀계수와 표준압밀 시험결과를 비교하였다. 기존에 제안된 수평방향 압밀계수 추정 방법들은 상호간의 편차가 클 뿐만 아니라 실내 압밀 시험값과 비교해도 그 차가 커서 사용하기에는 많은 불확실성을 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 제안된 방법중에서 Torstensson(1977)의 구형모델과 공동확장이론, 수정 Cam-Clay모델의 한계상태이론을 적용한 Burns and Mayne의 방법(1998)은 본 연구지역과 같은 고소성 지반에서 신뢰성이 높은 것으로 나타났다. 이중 Burns and Mayne의 방법(1998)을 사용하여 소산시험결과를 정규화한 분석결과에 따르면 50% 압밀시의 시간계수($T_{50}$)는 0.015로 추정되었다. 또한 본 연구 지반조건과 유사현장의 시험성과를 활용하여 비교 분석한 결과 새롭게 제안한 Bums and Mayne의 방법(1998)은 실내 시험값에 비해 약 1.5배 작은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 표준압밀시험 결과차가 상호간에 3～4배 차를 보이는 것을 감안할 때 상당히 양호한 것으로 나타났다. 이외에도 또 다른 차원에서 소산시험결과로부터 압밀계수를 직접 산정하는 방법으로서 국내에서 널리 사용중인 Robertson 등(1992)의 제안방법을 이용하여 새로운 도표를 제안하였다. 제안된 도표는 Burns and Mayne(1998)의 이론적 방법을 활용한 방법으로서 소성이 높은 지반에서 활용할 경우 신뢰성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.323-330
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• 2020

본 논문은 자율차량 안정성을 위한 도로 거칠기 기반 제동압력 계산 시스템을 제안한다. 제동압력 계산 시스템는 차량의 전방 이미지를 랜덤 포레스트의 입력에 맞게 가공하는 이미지 정규화 모듈, 기상정보와 이미지 정규화 모듈에서 정규화된 차량 전방 이미지를 입력으로 사용하여 차량이 주행 중인 도로의 거칠기를 구별하는 랜덤 포레스트 기반 도로 거칠기 분류 모듈과 도로 거칠기에 따라 차량에 적용되는 마찰 계수를 수정하고, 전방 차량에 따라 최적 주행을 유지하는 브레이킹 강도를 결정하는 차량 브레이크 압력 제어 모듈로 구성된다. 본 논문은 제동압력 계산 시스템의 효율성을 검증하기 위해 제동압력 계산 시스템에 사용되는 랜덤 포레스트 모델을 중심으로 실험이 진행되었다. 실험 결과, 랜덤 포레스트 모델의 정확도는 SVM보다 약 2% 높았고, 정확한 랜덤 포레스트 모델 구성을 위해 7개의 특징이 중복 허용 임의 추출되어야 한다는 결론이 도출되었다. 따라서 제동압력 계산 시스템은 차량이 제동해야 하는 상황에서 정확성 모두를 만족할 수 있다.