• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.49-56
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• 2018

오차 신호에 대해 가우시안 커널이 가지는 과도신호 차단효과를 기반으로 설계된 오차분포와 델타함수 사이의 유클리드 거리(ED)가 충격성 잡음하에서 효과적인 성능준거로 사용되어왔다. ED의 최소화 과정에서 필요한 기울기는 두 가지 성분, 즉, 오차 쌍의 커널함수에 대한 성분$A_k$와 오차 샘플 자체의 커널함수에 대한 성분 $B_k$를 가진다. 이 논문에서는 성분 $A_k$가 오차 샘플들을 서로 결집시키는 역할과 관련되어 있으며, 성분 $B_k$는 오차샘플들의 결집위치가 영(0)이 되는 문제와 관련되어 있다고 분석되었다. 이 분석에 기반하여, 이 논문에서는 오차 샘플간 간격을 좁히는 역할을 강화하고자 $A_k$를 커널 통과된 오차쌍의 전력으로 정규화하고, 오차 샘플들을 0점에 당기는 역할을 강화하고자 $B_k$를 커널 통과된 오차샘플 자체의 전력으로 정규화하는 방안을 제안하였다. 충격성 잡음과 다중경로 페이딩 채널 환경하에서 시뮬레이션을 시행하여, 정상상태의 MSE 가지는 흔들림 정도와 최소 MSE 값을 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 방식이 가지는 효용성과 두 성분의 역할이 분석과 일치함이 규명되었다.

• 폴리머
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• 제31권3호
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• pp.215-220
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• 2007

전기분무에서의 전기유체 역학적 힘에 의한 표면 에너지의 조절은 간단한 입자 크기 조절, 단분산성, 높은 회수율, 그리고 약한 가공조건과 같은 이점을 제공할 수 있다. 이러한 이점은 단백질 약물전달체 제조에 적절할 것으로 예상되어, 본 연구에서 전기분무법을 이용하여 단백질 약물의 나노포집을 시도하였다. 모델 단백질인 알부민을 단축 혹은 동축 전기분무로 가공하였고 키토산, 폴리카플로락톤(PCL), 폴리 (에틸렌 글리콜) (PEG) 등이 포집물질로 사용되었다. 효율을 최대로 높이기 위해 분무액의 전기전도도, 유속, 전기포텐셜 구배의 거리 등과 같은 가공변수들이 조사되었다. 키토산 시스템에서 입자크기에 대한 공정 변수의 영향은 유속이 늦어질수록, 노즐과 집적부 사이의 거리가 가까울수록 입자 크기가 감소하는 것을 알 수 있었다. PCL 시스템에서는 단축 전기분무의 경우 유속이 늦어질수록, 동축 전기분무의 경우 내부와 외부 물질의 유속비가 클수록 입자 크기가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 전기분무 노즐에서 생성된 초기 입자들은 좁은 입자 크기 분포를 보였으나, 그것들이 집적부에 도달했을 때 입자들이 응집되는 경향이 있었다. 이러한 전기분무법에서 PCL, PEG, 키토산을 사용한 알부민의 효과적인 나노 포집은 12 kV 이상에서 성공적으로 이루어졌다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제56권5호
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• pp.631-640
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• 2018

에너지 공급 안정과 온실가스 저감이라는 목표를 달성하기 위해 저등급 석탄의 순산소 순환유동층 보일러의 적용이 새롭게 모색되고 있다. 아직까지 실증 단계의 개발이 진행되고 있기에 순산소 순환유동층 보일러에서의 저급탄 이용을 위해 주입 공기량, 조업 온도, 연료 공급량 등의 변화에 따른 연소 특성이 고찰되어야 상용 모델을 위한 설계 기준을 선정할 수 있다. 이에 본 연구에서는 공기 연소로 개발된 IEA-CFBC 모델을 순산소 연소를 전산모사하도록 개조하였고 새로운 순산소 순환유동층 모델을 이용하여 온도($800^{\circ}C{\sim}900^{\circ}C$), 산소 농도(21%~41%), 석탄 주입량, Ca/S 비율(1.5~4.0) 등의 다양한 조건에서 순산소 연소 특성을 고찰하였다. 공기 연소와 비교하여, 순산소 조건에서의 보일러 온도가 높았으나 산소 농도가 증가함에 따라 보일러의 온도구배는 감소하는 경향을 나타냈다. 더불어 Ca/S 비율, 산소농도가 높을수록 탈황 효율이 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제12권2호
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• pp.70-80
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• 2000

Princeton Ocean Model(POM)에서 지배방정식을 반음해법으로 차분화하여 mode splitting을 제거하고 조간대 처리기법을 도입한 3차원 semi-implicit 모델을 수립하였다 운동방정식의 순압경도력항과 수직방향 와동점 성향, 그리고 수심적분된 연속방정식의 속도발산항을 음해법으로 처리하여 빠르게 움직이는 표면중력파가 야기하는 수치안정조건을 제거하여 더 큰 time step을 사용할 수 있는 semi-implicit 모델을 수립하였다 수립한 3차원 semi-implicit 모델의 유효성과 계산휴율을 확인하기 위하여 이상적인 3차원 수로에 적용한 결과 semi-implicit 모델이 POM과 같은 결과를 주었으나 POM보다 약 4,.4배 정도 빠르게 수행되어 향상된 계산효율을 보여주었다. mode splitting 기법을 사용하는 POM의 유속 결과는 조간대에서 발생한 noise가주 수로에까지 전파되어 불안정 한 결과를 준 반면에 semi-implicit 모델결과는 더 큰 time step을 사용함에도 불구하고 조간대와 주 수로 모두에서 noiserk 없는 안정된 결과를 주었다 3차원 semi-implicit 모델의 현장 적용성을 확인하기 위하여 경기만에 적용한 결과 semi-implicit 모델이 모델 영역 전반에 걸쳐 관측된 조석 및 조류의 크기 및 전파양상을 잘 재현하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제32권8호
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• pp.780-786
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• 2010

실험기간 동안 생물학적 처리공정에서의 BOD와 COD의 제거율은 각각 83.1~98.6%, 67.2~85.2%였으며, 단위 공정별로 미생물 군집 변화에서는 가을과 겨울의 경우 호기조, 산소조 및 무산소조에서 전체적으로 비슷한 군집양상을 나타내었다. RRP 그룹의 경우는 무산소조에서 3배 정도 증가하여 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. 또한 비슷한 분포를 나타내었지만, 가을엔 ${\alpha}$-Proteobacteria가 우점하였고, 겨울엔 CF 그룹이 우점을 보였다. 봄에 분석한 DGGE와 FISH의 결과에서는 유입수의 성상변화에 따른 미생물의 군집 패턴이 가을과 겨울의 경우에 비해 완전히 다른 패턴을 보였으며, FISH 결과에서 others 그룹의 증가와 DGGE 밴드결과에서 새로운 밴드들이 나타난 것과 일치하는 경향을 보였다. Eubacteria는 $1.7{\sim}7.6{\times}10^9\;cells/mL$. 정도를 보였으며, 전체적인 미생물 군집을 평가하는데 FISH와 DGGE는 매우 효과적이었고, 계절별 및 공정별 군집의 변화에 대해 유용한 평가가 가능하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.622-629
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• 2021

본 연구는 목재생산시대를 대비하여 점차 대형화되어 가는 목재운송차량의 원활한 통행을 위해 춘천·홍천 국유림 관리소 관내 간선임도 4개 노선 11.3 km를 대상으로 임도의 구조상태에 따른 대형 목재운송차량(25톤 규모)의 주행속도를 분석하였다. 임도의 평면선형에 따른 주행속도는 곡선구간이 평균 7.6 km/h로 평균 8.7 km/h인 직선구간보다 낮은 것으로 나타났으며, 전체적으로 간선임도 최저 설계속도인 20 km/h에 비해 직선구간의 경우 약 44%, 곡선구간의 경우 약 38% 수준인 것으로 나타나 최소한의 주행속도 확보를 위해 임도 구조개선이 필요한 것으로 나타났다. 종단기울기에 따른 주행속도는 최대 13%까지 주행속도에 큰 차이가 없는 것으로 나타났으며, 직선구간 거리별로는 100 m 이상에서 주행속도가 증가하는 것으로 나타났다. 곡선구간의 시설위치별로는 능선부가 계곡부보다 6.2~9.3% 낮은 주행속도를 나타냈다. 진출입 각도 및 곡선반지름별 주행속도는 진출입 각도가 90° 미만, 곡선반지름 15m 미만일 때 가장 낮은 것으로 나타났으며, 곡선반지름 15m 미만일 때 확폭량 기준에 미달되는 구간이 50% 이상으로 충분한 확폭이 이루어지지 못한 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제32권1호
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• pp.111-128
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• 2019

지하철은 많은 승객들을 원거리까지 안전하고, 신속 정확하게 원하는 지점으로 대량 수송할 수 있는 친환경적인 교통수단이다. 지하철의 공익성을 증대시키기 위해서는 정확한 승객 수요 예측이 이루어져야 한다. 본 연구는 정확한 지하철 수요예측을 위하여, 군집분석을 통해 서울시 1-9호선 지하철역들을 군집화 하였다. 그 후, 전체 역과 각 군집 별 최종 예측 모형을 제시하였다. 군집화 결과, 294개의 역이 3개로 군집화 되었으며 그룹 1은 상공업지구, 그룹 2는 주상복합지구, 그룹 3은 주거지구가 중심이 되는 역들로 나타났다. 그 후 각 군집 별로 다양한 데이터 마이닝 기법을 이용해 지하철 승차인원 예측 모형을 제시하고, 수요 예측에 중요한 영향을 미치는 요인들을 도출하였다. 그리고 최종 모형을 바탕으로 2018년 10월에 개통될 서울시 9호선 3단계 연장역인 8개 신설역의 3개월 수요를 예측하였다. 8개 신설역의 월평균 시간당 평균 승차인원은 약 241에서 452명, 월평균 시간당 최대 승차인원은 약 969에서 1,515명으로 추정되었다. 본 분석의 최종 모형을 활용한 신설역의 지하철 수요 예측은 대중교통 정책 결정을 위한 기초자료로 활용되어 효율적인 지하철 운영 방안 수립에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.42-42
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• 2022

지금까지도 유역에서의 녹조 모니터링은 현장채수를 통한 점 단위 모니터링에 크게 의존하고 있어 기후, 유속, 수온조건 등에 따라 수체에 광범위하게 발생하는 녹조를 효율적으로 모니터링하고 대응하기에는 어려운 점들이 있어왔다. 또한, 그동안 제한된 관측 데이터로 인해 현장 측정된 실측 데이터 보다는 녹조와 관련이 높은 NDVI, FGAI, SEI 등의 파생적인 지수를 산정하여 원격탐사자료와 매핑하는 방식의 분석연구 등이 선행되었다. 본 연구는 녹조의 모니터링시 정확도와 효율성을 향상을 목표로 하여, 우선은 녹조 측정장비를 활용, 7000개 이상의 녹조 관측 데이터를 확보하였으며, 이를 바탕으로 동기간의 고해상도 위성 자료와 실측자료를 매핑하기 위해 다양한Machine Learning기법을 적용함으로써 그 효과성을 검토하고자 하였다. 연구대상지는 낙동강 내성천 상류에 위치한 영주댐 유역으로서 데이터 수집단계에서는 면단위 현장(in-situ) 관측을 위해 2020년 2~9월까지 4회에 걸쳐 7291개의 녹조를 측정하고, 동일 시간 및 공간의 Sentinel-2자료 중 Band 1~12까지 총 13개(Band 8은 8과 8A로 2개)의 분광특성자료를 추출하였다. 다음으로 Machine Learning 분석기법의 적용을 위해 algae_monitoring Python library를 구축하였다. 개발된 library는 1) Training Set과 Test Set의 구분을 위한 Data 준비단계, 2) Random Forest, Gradient Boosting Regression, XGBoosting 알고리즘 중 선택하여 적용할 수 있는 모델적용단계, 3) 모델적용결과를 확인하는 Performance test단계(R², MSE, MAE, RMSE, NSE, KGE 등), 4) 모델결과의 Visualization단계, 5) 선정된 모델을 활용 위성자료를 녹조값으로 변환하는 적용단계로 구분하여 영주댐뿐만 아니라 다양한 유역에 범용적으로 적용할 수 있도록 구성하였다. 본 연구의 사례에서는 Sentinel-2위성의 12개 밴드, 기상자료(대기온도, 구름비율) 총 14개자료를 활용하여 Machine Learning기법 중 Random Forest를 적용하였을 경우에, 전반적으로 가장 높은 적합도를 나타내었으며, 적용결과 Test Set을 기준으로 NSE(Nash Sutcliffe Efficiency)가 0.96(Training Set의 경우에는 0.99) 수준의 성능을 나타내어, 광역적인 위성자료와 충분히 확보된 현장실측 자료간의 데이터 학습을 통해서 조류 모니터링 분석의 효율성이 획기적으로 증대될 수 있음을 확인하였다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.433-439
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• 2023

본 연구에서는 높은 역학적, 내구적 성능이 확보된 UHPC(Ultra High Performance Concrete) 배합을 기반으로 보수재료를 개발하기 위해 일반 콘크리트 보수면을 대상으로 부착성능을 평가하였다. 보수 대상 모체의 표면의 거칠기와 습윤 상태 그리고 보수재료 배합에 폴리머 혼입 및 PP, PVA 섬유 사용을 고려하여 총 10가지 시험 변수를 적용하였다. 폴리머를 혼입함에 따라 큰 폭의 강도 저하가 발생하였으며 이는 워커빌리티 조정을 위해 추가로 사용한 감수제의 영향으로 사료된다. 또한 플라스틱 계열 섬유를 혼입함에 따라 플로우가 최대 13.8 % 감소하였다. 부착면의 상태를 고려한 보수재료의 부착 강도 평가 결과 UHPC 기반 보수재료를 사용하는 경우 보수 대상 모체의 표면이 건전하다면 별도의 면 처리 작업 없이 높은 부착성능을 확보할 수 있는 것으로 판단된다. 또한 UHPC 기반 보수재료는 부착면의 습윤하더라도 높은 부착성능을 나타내었다. 추후 UHPC 기반 보수재료의 개발을 위해 숏크리트 적용과 구배 타설에 대한 연구가 진행될 예정이며 콘크리트 구조 보수재료로써의 경제성과 성능 확보를 위해 지속적인 보수재료 배합 개선이 수행될 계획이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.323-330
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• 2023

PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65㎛³의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.