• Composites Research
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• 제29권1호
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• pp.1-6
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• 2016

본 연구에서는 4개의 FBG 센서가 설치된 보강된 복합재 구조물을 시편으로 사용하여, 충격해머로 가해진 저속 충격 위치를 탐색하였다. 100 kHz의 데이터 샘플링 속도를 가진 FBG 인터로게이터를 사용하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 예상 충격위치를 계산하였다. 복합재 시편은 주 스파(Spar)와 몇 개의 스트링거(Stringer)를 포함하며 전체 면적은 $0.8{\times}1.2m$이다. 247개의 격자점과 36개의 보강재 지점에 대한 기준신호 데이터를 얻었으며, 이는 임의의 충격신호에 대한 비교대상이 되었다. 제안된 알고리즘은 normalized cross-correlation을 사용하여 두신호의 상호 유사성을 판독하는 방식으로 작동한다. 각각의 센서 신호로부터 얻어진 correlation 결과는 서로 곱연산되어 상호 보상적인 방법으로 사용되었다. 성능평가를 위해 대상 영역에 대한 20개의 임의의 충격시험을 수행하였다. 시험결과 성공적으로 충격위치를 탐색할 수 있었으며, 4개 센서신호를 사용하여 최대 오차 43.4 mm와 평균 오차 17.0 mm의 성능을 얻었다. 같은 시험에 대하여 사용된 센서의 개수를 변화시켜 가며 그 성능의 변화를 알아보았다. 두 개의 센서를 사용하였을 때 상호 보상적 효과가 최대가 됨을 확인하였으며, 2개의 센서(1, 2번 센서)의 조합으로 최대 오차 42.5 mm와 평균 오차 17.4 mm의 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.189-196
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• 2005

최근 지도제작 기법의 발달과 기 제작된 종이 및 수치지도의 보급이 활발해짐에 따라 2차원 형태의 지형도보다 지형을 보다 사실감 있게 표현하는 3차원 지형도에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 연구 는 기존의 국가기본도 중 축척 1:25,000 종이지형도와 수치지도의 지형정보들을 이용하여 3차원 지형도를 생성하였으며, 3차원 지형도의 정확도분석 결과 1:25,000 국가기본도 허용오차 범위에 포함되어 그 활용가능성을 입증하였다. 3차원 지형도의 정확도를 분석하기 위하여 좌표 변환된 국가기본도의 이미지와 동일도엽의 수치지도상의 각종 지물지모들간의 평면 위치오차 및 수직 위치오차를 레이어별로 분석하여 정확도를 평가한 결과 영상자료의 좌표변환시 이용되는 변환 프로그램뿐만 아니라 보정방법에 따라서도 위치오차가 상이함을 알 수 있었다. 좌표 변환된 영상자료의 평면정확도는 지상거리 ${\pm}4.1m$로 1:25,000의 수치지도 허용범위를 만족하였다. 따라서 기 제작된 다양한 축척의 국가기본도와 수치지도를 이용하여 신속하고 효율적으로 3차원 지형도를 제작할 수 있으며, 향후 기존 지형도 및 수치지도를 이용한 입체지형도의 활용가능성이 기대된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제7권1호
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• pp.28-38
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• 2004

본 연구는 수치지형자료의 해상도와 보간법의 변화에 따른 정확도 분석을 실시하여 도시소유역의 유출현상을 해석하고자 하였다. 수치자료는 격자크기별로 TIN 보간법을 이용하여 DEM 자료를 생성하고, 정확도 분석은 수치지도의 등고선을 이용하여 결정계수($R^2$)와 회귀식을 도출하였다. 검증된 DEM 자료를 사용하여 소유역구분, 면적, 유역폭, 지면경사도 등의 지형인자를 추출하여 도시유출모형에 적용시켜 여서-문수지구의 도시 소유역에 가장 적합한 유출모형을 알아보고자 한다. 모형의 적용 결과 SWMM의 유출수문곡선이 ILLUDAS의 유출수문곡선보다 실측값에 더 근사하게 나타났고, SWMM의 경우 실측값과 최대 19%, 최소 5%, 평균 13%의 오차를 나타냈다. 본 연구대상지역과 같은 도시소유역은 강우지속시간이 첨두도달시간에 미치는 영향은 미미하게 나타났다. 본 연구의 결과로 SWMM 모형이 여서-문수지역의 도시유출모형으로 적합하며 적용면에서도 더 다양한 기능과 정확성을 나타낸다고 판단된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.165-178
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• 2021

본 연구는 유목의 생성 및 퇴적과 쓰나미 흐름을 수치모형을 활용하여 실험하였다. 이를 위해 2차원 수심적분흐름모형과 유목동역학모형을 사용하였다. 연구지역은 일본 센다이(Sendai)해안가로서 관측자료(Inagaki et al. 2012)를 이용하여 시뮬레이션 결과와 유목의 퇴적패턴을 비교검증하였다. 본 연구를 위해 흐름의 항력으로 인해 유목이 발생하는 단순화된 모형이 개발되었다. 또한 유목 발생량을 고려하기 위해 Google Earth를 활용하여 연구지역의 퇴적된 유목 수를 추정하였으며 그 결과, 해안숲의 30만 그루의 나무으로부터 13000개 이상의 유목이 발생하여 내륙으로 이송되는 수치모의를 수행하였다. 이 수치실험 결과는 Inagaki et al. (2012)의 관측데이터와 유사하였다. 또한, 유목의 발생과 퇴적 패턴의 재현성은 종방향 퇴적패턴에서 높은 상관성을 나타냈다. 추후에는 목재의 크기, 경계 조건, 격자 크기와 같은 유목 매개변수에 대한 민감도 분석을 구축하여 유목의 이동패턴을 분석할 필요가 있을 것으로 판단된다. 이러한 모델링은 물의 흐름과 유목에 따른 재해예측에 유용한 방법론이 될 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.857-868
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• 2018

특정 지점에서 대기 에어러솔의 미세물리적 특성과 시공간적 분포는 에어로솔 입자의 광학특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이러한 에어러솔의 광학특성값에 대한 정확한 산출은 복사전달 모의 과정에서 정확한 값을 제공함으로 중요한 역할을 가지게 된다. 따라서 본 연구는 사용자가 요구하는 시공간적 조건에서 정확한 에어로솔 모델을 산출하기 위한 방법으로서 재분석 자료와 광학 특성 데이터 베이스를 이용한 시너지 에어로솔 모델을 산출하는 방법을 제시하였다. 제안된 시너지 에어로솔 모델은 에어로솔의 주요 성분별 광학두께(Aerosol Optical Depth; AOD)값에 의하여 가중치가 적용된 혼합 에어러솔 형태의 광학 모델을 산출하기 위함이며, $40{\mu}m$까지의 파장영역에서 광학특성값을 제공한다. 주요 에어로솔 이벤트 사례에 대하여, 시너지적 에어러솔 모델(Synergy Aerosol Model; SAM)은 기존의 복사전달 모델에서 사용되고 있는 표준 에어러솔 모델과는 차별적인 결과를 보여주었으며, 지상관측 Aerosol Robotic Network(AERONET) inversion 산출물과의 비교를 통하여 오차범위 내의 정량적인 결과를 가지고 있는 것을 보였다. 따라서, 복사전달 모의에 있어 시너지 에어로솔 모델의 사용은 실제 대기 중 에어러솔에 의한 영향을 정량적으로 평가하는데 도움을 줄 수 있을 것이며, 개선된 복사 모의 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권5호
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• pp.337-347
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• 2019

본 연구에서는 미래 기후예측을 위하여 활용되는 전지구모형(general circulation model, GCM) 중 우리나라에 적합한 대표 GCM을 선정하는 방법을 제시하였다. 이에 격자 기반 GCM 결과를 IDW (Inverse Distance Weighted) 방법을 사용하여 기상 관측소로 지점 규모로 상세화를 하여 관측강수와 비교하였다. GCM과 관측자료 사이의 편이를 보정하기 위하여 6가지 Quantile Mapping 방법과 Random Forest 기법을 사용하였고, 성능 지표를 비교하여 대표 편이보정방법을 선정하였다. 편이보정된 GCM 모의 결과에 대한 성능을 계산하고 다기준의사결정기법 중 하나인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 방법을 이용하여 가장 우수한 GCM을 선정하였다. 그 결과 편이보정방법을 NPT (Non-Parametric Transformation) 방법 중 EQ (Empirical Quantile) 방법이 선정되었고, TOPSIS 성능 평가 결과, GISS-E2-R이 가장 우수하였다. 그 다음으로 우수한 GCM을 순서대로 제시하면 MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, CCSM4 이었다. 향후 더 많은 GCM 자료를 이용한다면 보다 보편적인 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.286-297
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• 2018

본 연구에서는 황해역 파랑 특성을 파악하기 위해 KOGA-W01 파랑관측자료를 분석하고, 이를 바탕으로 파랑 후측모의 실험을 수행하였다. 파랑관측자료 분석에 따르면, 파랑관측지점이 연안역에 비교적 가까이 위치해 있음에도 불구하고 fetch length가 짧아 심해파 출현율이 높은 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 Chun and Ahn(2017a, b)의 계산영역을 황해역으로 확장하여 파랑계산을 수행하였는데, 황해역에서의 정확한 파랑계산을 위해 조석 및 조류의 효과도 함께 고려하였다. 계산결과를 관측결과와 비교하여 파랑 후측모의의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 전반적인 계산 결과의 정확도는 만족할 수준이지만, 계산영역 크기 한계로 S계열의 너울성 장주기파를 제대로 재현하지 못해 황해역 유의파주기의 정확도가 낮게 나타났다. 그러나 이들 장주기파의 파랑에너지가 크지 않아, 극치 파랑분석에의 영향은 작아 극치파랑의 유의파주기는 잘 재현하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권4호
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• pp.287-298
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• 2020

지구온난화로 기후변화 및 이상 기상현상이 증가함에 따라 전 세계적으로 미래 기후 전망에 대한 관심과 연구의 필요성이 증대되고 있다. 온난화로 인한 기온의 상승 경향은 미래에도 지속될 것으로 예상되며, 현재 남해안에 국한되는 아열대 기후구는 점차 북상할 것으로 전망된다. 기후대의 이동은 작물재배지의 변화를 의미하기 때문에 본 연구에서는 변화하는 농업기후 조건에서 작물 재배 적응 대책을 마련할 수 있도록 우리나라의 고해상도 기후 자료를 기반으로 현재-미래에 대한 기후대 전망을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 평년 기간(1981-2010)에 대해 제작된 남한과 북한의 통합된 고해상도 월 최고기온 및 최저기온, 월 적산강수량을 확보 및 제작하였고, 쾨펜 기후대 구분 기준에 따라 한반도 기후대를 분류하였다. 동일한 방법으로 기상청의 RCP8.5 기후변화 시나리오를 기반으로 30-270m 격자 해상도로 상세화 된 한반도 지역의 월 단위 기후 자료를 확보하여, 미래에 예상되는 기후대 변화를 전망하였다. RCP8.5 시나리오를 바탕으로 같은 기후 구분 기준을 적용한 결과, 한반도의 기온과 강수량은 지속적으로 증가하여 기후가 점차 단순해지는 것으로 나타났다. 현재 남부지방에 나타나는 온대기후(C)는 점차 확대되어, 2071-2100년대에는 북한의 함경도와 평안도 일부 지역을 제외한 한반도의 대부분이 온대기후(C)가 될 것으로 예상되었다. 반면 냉대 기후(D)는 서서히 북쪽으로 후퇴하여 한반도가 점점 온난 습윤해질 것으로 예상되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.9-16
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• 2021

과거 주가 데이터와 금융 관련 빅 데이터를 사용해 머신러닝 기법으로 주식시장을 예측하는 연구는 다양하게 있어 왔지만, HTS와 MTS를 통해 거래가 가능한 주가지수 연동 ETF가 생기면서 주가지수를 예측하는 연구가 최근 주목받고 있다. 본 논문에서는 KOSPI 연동 ETF를 거래할 목적으로 KOSPI의 상승 예측을 위한 머신러닝 모델과 하락예측을 위한 모델을 각각 구현한다. 이들 모델은 매개변수의 그리드 탐색을 통해 최적화 된다. 또한 정밀도를 개선해 ETF 거래 수익률을 높일 수 있도록 개별 모델들을 조합한 하이브리드 머신러닝 모델을 제안한다. 예측 모델의 성능은 정확도와 ETF 거래 수익률에 큰 영향을 미치는 정밀도로 평가된다. 하이브리드 상승 예측 모델의 정확도와 정밀도는 72.1 %와 63.8 %이고 하락 예측 모델은 79.8 %와 64.3 %이다. 하이브리드 하락 예측 모델에서 정밀도는 개별 모델보다 최소 14.3 %, 최대 20.5 % 개선되었다. 테스트 기간에 하이브리드 모델은 하락에서 10.49 %, 상승에서 25.91 %의 ETF 거래 수익률을 보였다. 인버스×2와 레버리지 ETF로 거래하면 수익률을 1.5 ~ 2배로 높일 수 있다. 하락예측 머신러닝 모델에 대한 추가 연구로 수익률을 더 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권5호
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• pp.47-63
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• 2021

최근 디지털 트윈 관점의 3차원 지하공간 지도의 수요 및 유관분야의 연계 활용 요구가 증대되고 있다. 그러나 전국단위의 지반조사 자료의 방대함과 이를 활용함에 있어 공간적/추계학적 기법 적용의 불확실성으로 인해 신뢰도 높은 지역적 지반특성화 연구와 그에 따른 최적화 모델 제시에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울지역 3차원 지하공간의 공학적 지층분류를 위해 다층 퍼셉트론(MLP) 기반의 최적 학습모델을 구축하였다. 먼저, 서울지역에 분포하는 시추공별 층상구조 및 3차원 공간좌표를 표준화 서식에 따라 지반정보 데이터베이스로 구축하고 기계학습을 위한 결측치 보정, 정규화 등의 데이터 전처리를 하였다. MLP 모델의 파라미터 최적화와 정밀도 및 정확도 관련 모델 성능 평가를 통해 최적의 피팅 모델을 설계하였다. 이후 3차원 지반 공간레이어 구축을 위한 수치표고모델 기반 격자망을 구성하고, 단위격자별 MLP기반 예측모델 적용을 통한 층상구조를 결정하고 이를 가시화하였다. 구축된 3차원 지반모델은 범용적인 지구통계학적 공간보간 기법의 적용 결과 및 지질도의 표토층 성상과 비교하여 그 성능을 평가하였다.