• 한국해양학회지:바다
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• 제28권4호
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• pp.133-142
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• 2023

이 논문에서는 RNN (Recurrent Neural Networks)-LSTM (Long Short-Term Memory) 을 적용하여 Lorenz 시스템을 예측하는 자료 기반 인공지능 모델을 구축하고, 이 모델이 미분방정식을 차분화하여 해를 구하는 역학 모델을 대체할 수 있는지 가능성을 진단하였다. 구축된 자료기반 모델이 초기 조건의 작은 교란이 근본적으로 다른 결과를 만들어내는 Lorenz 시스템의 카오스적인 특성을 반영한다는 것과, 시스템의 안정적인 두 개의 닻을 중심으로 운동하면서 전이 과정을 반복하는 특성, "결정론적 불규칙 흐름"의 특성, 분기 현상을 모사한다는 것을 확인하였다. 또한, 적분 시간 간격을 조절함으로써 전산자원을 절감할 수 있는 자료기반 모델의 장점을 보였다. 향후 자료기반 모델의 정교화와 자료기반 모델을 위한 자료동화 기법의 연구를 통해 자료기반 인공지능 모델의 활용성을 확대할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권6호
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• pp.355-364
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• 2023

폭발 수치해석 기법 중 Arbitrary Lagrangian-Eulerian(ALE)는 구조물의 파괴뿐만 아니라 폭발 이후 충격파의 전파 과정까지 관찰할 수 있는 장점이 있다. 그러나 동적 해석 시 유한요소 모델의 격자망 크기가 일정 수준 이하로 감소하게 되면 해석 결과의 신뢰도가 부정확해진다. 본 연구에서는 ALE 수치해석 기법을 활용하여 대기의 격자망 크기가 해석의 정확도에 미치는 영향을 조사한다. 다양한 조건의 격자망 크기와 폭발 중량을 갖는 대기 중 폭발모델을 구축하고, 폭발 중심으로부터 거리에 따른 폭발압력을 관찰한다. 수치해석과 실험에서 얻은 최대 폭발압력 결과에 대해 평균 제곱 오차를 계산하여 최적의 격자망 크기를 제안하고, 제안된 크기를 바탕으로 폭발물 중량과 대기의 최적 격자망 크기에 대한 상관관계를 분석한다. 본 연구는 다양한 중량을 가진 폭발물 해석에서 최적의 격자망 크기를 제공함으로써 신뢰성이 향상된 폭발 수치해석 모델 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회지
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• 제40권6호
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• pp.584-598
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• 2019

본 연구에서는 지역 기상-해양 접합모델을 이용하여 2018년 8월 28일부터 30일까지 한반도 서울-경기지역에 내린 강수에 대해 대기-해양 상호작용의 효과를 분석하였다. 지역 기상-해양 접합모델에서 기상모델은 WRF (Weather Research Forecasts)가 사용되었으며, 해양모델은 ROMS (Regional Oceanic Modeling System)가 사용되었다. 단일 기상 모델은 WRF모델만 이용되었으며, ECMWF Re-Analysis Interim 의 해수면온도자료가 바닥경계자료로 사용되었다. 관측자료와 비교하여, 대기-해양 상호작용의 효과가 고려된 접합모델은 서울-경기지역의 강수 및 황해 해수면온도에 대해 공간상관계수가 각각 0.6과 0.84로 이는 지역 기상모델보다 높게 나타났다. 또한, 평균편향오차(MBE, Mean Bias Error)은 각각 -2.32와 -0.62로 지역 기상모델 보다 낮은 오차율을 보였다. 상당온위와 해수면온도 및 역학적 수렴장으로 분석한 대기-해양 상호작용의 효과는 황해 해수면온도의 변화를 유도하였고, 그 변화는 하층대기에서 열적 불안정과 운동학적 수렴대의 차이를 발생시켰다. 열적 불안정과 수렴대는 결과적으로 서울-경기 지역에서 상승운동을 유도하였고, 결과적으로 기상-해양 접합모델에서 모의된 강수가 관측과 더 유사한 공간분포를 나타냈다. 그러나 복잡한 관계에 있는 대기-해양 상호작용의 효과를 더 명확히 파악하기 위해서는 다양한 사례연구와 장기적인 분석이 필요하지만, 본 연구는 기상-해양 상호작용이 강수 예보에 중요성에 대한 또 다른 증거를 제시한다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제23권3호
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• pp.145-153
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• 2012

본 연구에서는 호흡에 의한 표적의 움직임 모사가 가능한 팬톰을 이용, 나선형 4DCT 영상에서 발생되는 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 경향을 분석했으며, 그 특성 및 원인 분석을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 표적의 움직임은 SI 방향의 1차원 사인파형을 적용하였으며, 주기는 4s로 고정, 진폭은 10, 20, 30 mm로 변화를 주었다. 표적의 움직임과 동조를 이루는 호흡신호를 얻은 후 이를 기반으로 최대흡기(Inhale peak, 0%)로부터 10% 위상간격(phase bin)으로 재분류하여 총 10개의 4DCT 영상을 재구성하였다. 각각의 진폭(10, 20, 30 mm)별로 획득된 총 30 사례의 영상은 RTP 시스템(CorePLAN, SC&J)에서 분석을 수행하였으며, 경계설정 시 오류를 줄이기 위해 contour window를 고정 값으로 설정한 후 SI 방향의 표적 지름변화를 측정하여 왜곡 정도를 평가 하였다. 각 위상 별 표적의 지름 변화를 측정한 결과 일정한 변화 경향을 확인할 수 있었다. 3 사례(10, 20, 30 mm) 모두 50% 위상(phase) 영상에서 비교적 작은 지름 변화가 관찰 되었는데 10 mm 진폭에서는 정지 영상 대비 변화가 없었고, 20 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%) 변화를 확인할 수 있었다. 반면 30% 위상(phase) 또는 80% 위상 영상에서는 다른 위상 영상에 비해 표적 지름의 변화가 비교적 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 10 mm 진폭에서는 정지 영상대비 최대 0.2 cm (10%) 지름 변화가 나타났고 20 mm 진폭에서는 최대 0.7 cm (35%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 최대 0.9 cm (45%)의 지름 변화가 나타났다. 이상의 실측결과를 이론모델의 시뮬레이션 결과와 비교해 봤을 때 변화의 양적인 측면에서는 다소 차이가 발생되었지만 변화의 경향성을 확인하는 측면에서는 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 규칙적인 1차원 표적 움직임(sine motion)이 적용된 나선형 4DCT 영상에서도 위상 내 움직임에 의한 표적 지름변화가 발생될 수 있음을 확인했고 각 위상(phase)에서의 영상왜곡 정도가 위상 내 움직임의 속도에 비례함을 증명할 수 있었다. 또한 이상의 실측 결과를 이론모델에 적용하여 분석함으로써 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 발생원인 및 경향성 분석에 직관적 이해를 도울 수 있었고 이론모델에 기초한 분석 프로그램을 개발하여 특정 CT 파라미터(parameter) 상에서 영상왜곡을 줄이기 위한 최적의 위상(phase) 선택에 도움을 줄 수 있었다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권5호
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• pp.288-300
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• 2003

목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제43권2호
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• pp.201-209
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• 1996

연구배경: Auto-PEEP 혹은 intrinsic PEEP은 호기말에 폐용적이 전체 호흡기계의 이완 용적으로 돌아오지 않음으로써, 증가된 호흡기계의 탄성반도압만큼 호기말 폐포내압(alveolar pressure) 이양의 값을 보이는 것을 말한다. Auto-PEEP 이 존재하는 만성폐쇄성폐질환 환자에게 externa1 PEEP을 적용하면 환자의 호흡 일을 줄일 수 있어서, 질환의 급성악화시 혹은 기계호흡으로부터의 이탈시 환자의 자발호흡을 보조하기 위한 요법으로 제시되고 있다. 이에 기계호흡중인 환자에서 auto-PEEP의 존재가 호흡 일에 미치는 영향을 알아보고, externa1 PEEP의 사용이 auto- PEEP에 의해 증가된 호흡 일을 줄이는지를 알아보기 위해 본 연구를 시행하였다. 방법: 호흡부전으로 기계호흡을 하고 있는 환자 15명을 대상으로 연구가 이루어 졌으며, 이들 7명에서 auto-PEEP이 관찰되었고(auto-PPEP군) 8명에서 auto-PEEP이 auto-PEEP군). 양군 간의 환자의 호흡역학적 지표의 차이를 조사하였으며, auto-PEEP이 존재하는 환자들에 대해 3cm $H_2O$의 external PEEP을 적용한 뒤 호흡역학적 지표들의 변화를 조사하였다. 호흡역학적 지표는 상시호흡량(tidal volume, 이하 $V_T$), 분당 호흡수, 분당환기량 (minute ventilation 이하 $V_E$), 최고흡기유량(peak inspiratory flow rate, 이하 PIFR), 최고호기유행peak expiratory flow rate, 이하 PEFR), 최고흡기압(peak inspiratory pressure, 이하 PIP), $T_I/T_{TOT}$, auto-PEEP, 폐 동적탄성 (dynamic compliance of lung, 이하 Cdyn), 호기 기도저항(expiratory airway resistance, 이하 RAWe), 평균 기도저항(mean airway resistance, 이하 RAWm), $P_{0.1}$, 환자에 의해 수행되는 호흡 일 (work of breathing performed by patient, 이하 호흡 일), pressure-time product(이하 PTP)등이었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.396-402
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• 2014

한반도의 봄철은 산수유, 매화, 목련, 진달래, 개나리, 벚꽃, 철쭉 등 다양한 꽃이 순차적으로 개화하는 동적인 경관을 특징으로 한다. 덕분에 지자체들은 봄꽃축제를 통해 관광수입을 올려왔으며, 봄꽃을 따라 남쪽에서 북쪽으로 이동하는 양봉업자는 장기간에 걸쳐 밀원을 확보할 수 있었다. 하지만 최근 봄꽃 개화일의 지역 간 차이와 화종 간 차이가 동시에 줄어들어 계절경관의 경제적, 공익적 가치가 훼손되고 있다. 대표적인 봄꽃인 개나리와 벚꽃의 개화일을 60년 이상 관측해온 6개 기상관서의 자료에 의하면, 먼저 피는 개나리와 늦게 피는 벚꽃의 개화일 편차가 1951-1980 평년에는 최장 30일, 평균 14일이었지만, 1981-2010 평년에는 최장 21일, 평균 11일로 단축되었다. 특히 2014년에는 7일로 단축되어 같은 장소에서 벚꽃과 개나리를 동시에 볼 수 있게 되었다. 또한 부산에서 서울까지 벚꽃전선이 이동하는 데 1951-1980 평년의 경우 20일이 소요되었으나 1981-2010 평년에는 16일로 줄었으며, 2014년에는 6일로 좁혀졌다. 같은 기간 개나리전선은 20일${\rightarrow}$17일${\rightarrow}$12일로 단축되었다. 두 봄꽃의 개화일이 근접해진 이유는 휴면해제 직후 이른 봄의 완만한 기온상승에 비해 늦은 봄의 급격한 기온상승으로 대표되는 한반도의 최근 기후변화양상이 일찍 피는 개나리보다 늦게 피는 벚꽃의 개화를 더욱 앞당겼기 때문으로 추정된다. 지난 60년간 자료로부터 온도시간을 기반으로 개화에 소요되는 고온요구량을 지점별로 도출하여 2014년의 개나리와 벚꽃 개화일을 추정한 결과 평방근오차 2일 이내의 좋은 성적을 얻었다.

• 재무관리연구
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• 제27권2호
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• pp.169-204
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• 2010

본 논문에서는 한국금융시장의 자료를 이용하여 펀드플로우와 시장위험간의 관계를 검증하고, 펀드플로우의 변화가 시장의 위험수준의 변화를 설명할 수 있는지를 분석하였다. 이는 펀드플로우와 시장위험간의 관계에 대한 학문적 시사점을 제공하고 일각에서 제기하고 있는 펀드런에 의한 시스템리스크 유발가능성을 탐색한다는 점에서 의미를 갖는다. 주식형 펀드플로우와 주식시장 위험에 대한 분석결과는 펀드자금의 유입이 시장위험과 (+)의 관계를 가짐을 보여준다. 채권형 펀드의 경우 펀드플로우는 채무불이행위험프리미엄과 음(-)의 관계를, 기간프리미엄과는 양(+)의 관계를 갖는다. MMF의 결과는 MMF로의 자금유입이 시장의 유동성위험을 줄여줌을 보여준다. 예측오차의 분산분해를 통한 전이지수의 구성을 통해 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변화를 얼마나 설명할 수 있는지를 분석한 결과는 설명력이 제한적이며 변동이 매우 심한 결과를 보여준다. 주식시장의 경우 한국자본시장에서 서브프라임 사태의 영향이 본격화된 시기인 2007년 말 이후 펀드플로우에 가해진 변화가 시장의 위험변동을 설명하는 비율이 상대적으로 크게 증가해 이러한 추세가 상당기간 지속되는 모습을 보인다. 반면, 채권시장의 경우 2008년 말 이후 펀드플로우에 가해진 충격이 채권시장의 위험에 전이되는 현상이 지속적으로 나타나며, 단기 금융시장의 경우에는 이러한 현상이 체계적으로 발생하지 않는다. 주식시장과 채권시장에서 보인 특정시기를 중심으로 하는 전염효과의 지속현상은 펀드플로우에 가해진 예상치 못한 충격이 시장위험을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 그러나 회귀분석과 VAR 모형의 추정결과, 그리고 분산분해의 설명력 등을 고려하여 판단할 때 본 연구의 결과는 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변동을 설명하는 설명력이 제한적이어서 일부에서 우려하는 펀드런에 따른 금융시장의 시스템리스크의 증가와 전반적인 위기의 확산으로 나타날 가능성은 높지 않음을 말해준다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제3권3호
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• pp.151-163
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• 2003

본 연구에서는 한국형 지하수 프로그램 개발(3-DFM, 3-Dimensional Finite Difference Method)을 위하여 대수층에 있어 지형 지질상태가 지하수유동시스템내에서 동적거동을 하는 것으로 취급하여 유동과정의 알고리즘을 확립토록 하였다. 본 연구에서 개발된 3-DFM모델은 입력변수 자료에 대한 설정이 모두 한글로 구성되어 있으며, 각 입력자료와 매개변수들의 이해와 적용치에 대한 도움말을 설정하여 두었다. 따라서, 입력변수에 대해서는 아이콘을 입력변수에 두면 각각에 대한 상세한 정보를 알 수 있도록 설계하였다. 또한, 각 지층의 지질경계 상태나 초기수위자료를 지정할 때는 work sheet상에서 간단히 지정할 수 있도록 설계되어 있다. 그리고 각 대수층의 특성과 더불어 정류 및 부정류 해석시에 각 매개변수들에 대한 입력은 기존의 모델과 같이 복잡하지 않도록 활성칸이 설정되도록 설계되어 있다. 최종 입력자료를 이용한 분석결과에서는 우측에 입력자료에 대하여 설명과 더불어 좌측에 분석 결과치를 나타나게 하였으며 이에 대한 결과는 TXT파일로도 출력할 수 있도록 설정하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 유한차분법을 이용한 수치모델이며, 실제 함양량을 적용하고 매개변수들을 결정하여 관측 지하수두치와 모의발생으로 얻은 계산 지하수두치를 비교 분석하여 개발모델의 적용성을 검토하였다. 본 연구에서는 제주도 세화리 및 송당리일대의 양수에 따른 지하수 유동시스템 해석을 위하여 3-DFM모델을 적용 분석한 결과, 정류상태에서 따른 관측치와 계산된 지하수두와의 상대오차백분율(E.P.)이 $0.03{\sim}0.07$의 범위로서 관측치와 거의 일치하였다. 그리고 분석유역의 양수 전의 모의발생분석 결과를 이용하여 지하등수두분포와 유속벡터를 산정한 결과 지하수 유동분포는 높은오름과 문석이오름 등에서 월랑봉, 용눈이오름 및 손자봉 등 각 방향으로 고르게 유출되고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 MODFLOW모델과 비교할 때 일치된 결과를 나타내었다.