본 연구에서는 기후변화 시나리오의 미래 전망 불확실성 요소를 감안한 근 미래(2011~2040년) 극치 강수전망과 빈도분석을 CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) 9개 GCMs (General Circulation Models)를 사용하여 수행하였다. 또한, 기후자료의 유역규모 비모수적 상세화 및 편이보정 기법을 적용하여, 다중 모델 앙상블(MME)을 통한 불확실성 분석을 수행하였다. 분석결과, RCP4.5와 RCP8.5 시나리오 모두 한반도 근 미래 극치 강수특성인자의 연간 변동성과 불확실성이 커지는 것으로 분석되었으며, 강우빈도해석 결과 2040년까지 50년과 100년 빈도 확률강수량이 최대 4.2~10.9% 증가할 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 다중모델 앙상블 GCMs의 불확실성을 고려한 국가수자원 장기종합개발계획과 기후변화 적응대책 마련 등 기후변화 방재관련 정책결정 및 의사결정 지원 자료로 활용이 가능할 것이다.
A two-frame PIV (Particle Image Velocimetry) technique is used to investigate the wake characteristics behind a marine propeller with 4 blades at high Reynolds number. For each of 9 different blade phases from $ 0^{\circ} $ to $ 80^{\circ} $, one hundred and fifty instantaneous velocity fields are measured. They are ensemble averaged to study the spatial evolution of the propeller wake in the region ranging from the trailing edge to one propeller diameter (D) downstream location. The phase-averaged mean velocity shows that the trailing vorticity is related to radial velocity jump, and the viscous wake is affected by boundary layers developed on the blade surfaces and centrifugal force. Both Galilean decomposition method and vortex identification method using swirling strength calculation are very useful for the study of vortex behaviors En the propeller wake legion. The slipstream contraction occurs in the near-wake region up to about X/D : 0.53 downstream. Thereafter, unstable oscillation occurs because of the reduction of interaction between the tip vortex and the wake sheet behind the maximum contraction point.
최근 지속적인 심한 가뭄의 발생은 사회적 이슈가 되고 있으므로 가뭄을 감시할 수 있는 가뭄 모니터링 뿐만 아니라 경감할 수 있는 가뭄전망이 되어야 한다. 이를 위해 우선적으로 우리나라 실정에 맞는 최적화된 가뭄지수의 선정 혹은 개선이 필요하며, 다음으로 개선된 가뭄지수를 기반으로 한 다양한 가뭄정보들이 수자원확보를 위한 관리와 정책에 활용되어야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 기존에 활용되고 있는 수문학적 가뭄지수인 MSWSI를 개선하였으며, 개선된 MSWSI를 이용하여 앙상블기법 기반의 확률론적 가뭄전망을 수행하였다. 대상 유역은 낙동강 유역을 선정하였으며, 연구내용을 살펴보면, 첫 번째로 MSWSI의 개선에 있어서는 (1) 유역 내 공식적으로 수집되는 모든 수문기상인자를 조사하여 중권역 유역별로 기존 MSWSI에서 적용한 4개 인자(강수량, 하천유량, 댐 유입량, 지하수량) 뿐만 아니라 사용 가능한 적합한 인자(댐 저수위, 댐 방류량)를 추가 선정하여 반영; (2) 각 수문인자들에 대해 기존에는 정규분포만 적용하였으나 본 연구에서는 각각 인자별 적합한 확률분포를 추정하였다. 두 번째로 극심한 가뭄이 발생한 2006년과 2014년을 대상으로 개선된 MSWSI를 이용한 앙상블기반 확률론적 가뭄전망을 수행하고 검증하였다. 분석 결과를 살펴보면, 개선된 MSWSI를 과거 실측 수문기상자료를 이용하여 검증한 결과 기존 MSWSI보다 개선된 MSWSI가 과거 발생한 가뭄현상을 더 잘 나타내어 개선된 MSWSI가 효용성이 있음을 확인하였다. 또한 앙상블 기반의 확률론적 가뭄 전망 결과, 기존보다 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망이 우수한 결과를 나타냈다. 또한 대부분의 유역에서 실제 가뭄의 가뭄지수가 개선된 MSWSI를 이용한 가뭄전망 범위에 속하는 것으로 나타났다.
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.
대표적인 앙상블 기법으로서 랜덤포레스트(RF)를 문헌정보학 분야의 학술지 논문에 대한 자동분류에 적용하였다. 특히, 국내 학술지 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 트리 수, 자질선정, 학습집합 크기 등 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 이를 통해, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)에 대하여 랜덤포레스트(RF)의 성능을 최적화할 수 있는 방안을 모색하였다. 결과적으로 국내 학술지 논문의 자동분류에서 랜덤포레스트(RF)는 트리 수 구간 100~1000(C)과 카이제곱통계량(CHI)으로 선정한 소규모의 자질집합(10%), 대부분의 학습집합(9~10년)을 사용하는 경우에 가장 좋은 분류 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 도수(hydraulic jump)의 롤러(roller)의 거동을 분석하기 위해 영상기법을 이용한 실험연구를 수행하였다. 조석단파(tidal bore)의 거동 특성의 이해에 적용하기 위해 하류심 상승에 따른 도수 전면부의 파형과 변동성을 검토하였다. 도수의 변동성을 고려한 앙상블평균 기법을 적용하여 얻은 파형을 제시하여 시간평균 결과와 비교하였다. 앙상블평균의 기준이 된 도수시작점의 시간적 변화로부터 도수 전면부의 변동성을 통계적으로 분석하였다. 하류심 상승에 따라 전면 파형은 완만해지는 것으로 나타났으며, 시작점 변동성은 감소하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.27-33
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2021
The whole world now is dealing with Coronavirus, and it has turned to be one of the most widespread and long-lived pandemics of our times. Reports reveal that the infectious disease has taken toll of the almost 80% of the world's population. Amidst a lot of research going on with regards to the prediction on growth and transmission through Symptomatic carriers of the virus, it can't be ignored that pre-symptomatic and asymptomatic carriers also play a crucial role in spreading the reach of the virus. Classification Algorithm has been widely used to classify different types of COVID-19 carriers ranging from simple feature-based classification to Convolutional Neural Networks (CNNs). This research paper aims to present a novel technique using a Random Forest Machine learning algorithm with hyper-parameter tuning to classify different types COVID-19-carriers such that these carriers can be accurately characterized and hence dealt timely to contain the spread of the virus. The main idea for selecting Random Forest is that it works on the powerful concept of "the wisdom of crowd" which produces ensemble prediction. The results are quite convincing and the model records an accuracy score of 99.72 %. The results have been compared with the same dataset being subjected to K-Nearest Neighbour, logistic regression, support vector machine (SVM), and Decision Tree algorithms where the accuracy score has been recorded as 78.58%, 70.11%, 70.385,99% respectively, thus establishing the concreteness and suitability of our approach.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.214-222
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2022
Convolutional Neural networks (CNNs) are a category of deep learning networks that have proven very effective in computer vision tasks such as image classification. Notwithstanding, not much has been seen in its use for remote sensing image classification in developing countries. This is majorly due to the scarcity of training data. Recently, transfer learning technique has successfully been used to develop state-of-the art models for remote sensing (RS) image classification tasks using training and testing data from well-known RS data repositories. However, the ability of such model to classify RS test data from a different dataset has not been sufficiently investigated. In this paper, we propose a deep CNN model that can classify RS test data from a dataset different from the training dataset. To achieve our objective, we first, re-trained a ResNet-50 model using EuroSAT, a large-scale RS dataset to develop a base model then we integrated Augmentation and Ensemble learning to improve its generalization ability. We further experimented on the ability of this model to classify a novel dataset (Nig_Images). The final classification results shows that our model achieves a 96% and 80% accuracy on EuroSAT and Nig_Images test data respectively. Adequate knowledge and usage of this framework is expected to encourage research and the usage of deep CNNs for land cover mapping in cases of lack of training data as obtainable in developing countries.
The cable component of cable-stayed bridges is gradually impacted by weather conditions, vehicle loads, and material corrosion. The stayed cable is a critical load-carrying part that closely affects the operational stability of a cable-stayed bridge. Damaged cables might lead to the bridge collapse due to their tension capacity reduction. Thus, it is necessary to develop structural health monitoring (SHM) techniques that accurately identify damaged cables. In this work, a combinational identification method of three efficient techniques, including statistical analysis, clustering, and neural network models, is proposed to detect the damaged cable in a cable-stayed bridge. The measured dataset from the bridge was initially preprocessed to remove the outlier channels. Then, the theory and application of each technique for damage detection were introduced. In general, the statistical approach extracts the parameters representing the damage within time series, and the clustering approach identifies the outliers from the data signals as damaged members, while the deep learning approach uses the nonlinear data dependencies in SHM for the training model. The performance of these approaches in classifying the damaged cable was assessed, and the combinational identification method was obtained using the voting ensemble. Finally, the combination method was compared with an existing outlier detection algorithm, support vector machines (SVM). The results demonstrate that the proposed method is robust and provides higher accuracy for the damaged cable detection in the cable-stayed bridge.
졸음운전은 교통사고 발생률을 높이고 사망사고로 이어지기 때문에 많은 사회적 관심이 필요하다. 졸음운전으로 인한 사고 건수는 매년 증가하고 있다. 따라서 전 세계적으로 이 문제를 해결하기 위해 다양한 생체신호 측정을 위한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 중에 비접촉 방식의 생체신호 분석에 중점을 두고 있다. 주행중인 차량에서는 엔진, 타이어, 차체 진동 등 다양한 노이즈가 발생한다. 압전센서로 주행중인 차량에서 운전자의 심박수와 호흡수를 측정하기 위해 차량 진동을 완충할 수 있는 센서 플레이트를 설계했고 차량에서 발생하는 노이즈를 줄일 수 있었다. 또한 압전센서의 신호 기반 CNN-LSTM 앙상블 학습 기법으로 모델을 추출하여 운전자가 수면중인지 아닌지 분류하는 시스템을 개발했다. 수면 상태를 학습시키기 위해 30초마다 피험자의 생체 신호를 획득하였고, 797개의 데이터를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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