• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1125-1132
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• 2017

가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄예측을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나 가뭄현상의 시간적 변동이 비선형적이며 복잡하여 단일 모형만으로 예측하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 기상가뭄지수인 표준강수지수 (SPI)와 세계기후지수, 날씨 관련 변수 등과 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명할 선행 모형과 가법 모형을 먼저 구축한 후 앙상블 기법 중 확률 기울기 하강 (stochastic gradient descent; SGD) 방법을 이용하여 가중치를 설정하는 결합모형을 구축하였다. 우리나라 14개 지역에 대한 1954년 ~ 2013년 자료를 이용하여 모형을 구축하고 2014년 ~ 2015년 자료를 이용하여 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 14개 지역 중 8개 지역에 대하여 개별 모형에 비해 결합모형의 성능이 좋았으며 가뭄 예측이 개선되었다.

• 접착 및 계면
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• 제2권4호
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• pp.24-31
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• 2001

용융 흐름성이 다른 폴리프로필렌(Polypropylene, PP)을 에틸렌-프로필렌 고무(EPR) 또는 에틸렌-프로필렌-디엔 단량체 고무(EPDM) 및 카르복실산 그룹을 갖고 있는 에틸렌 공중합체와 이축 압출기로 용융 혼합한 후 사출성형으로 고분자 블렌드 시편을 제조하였다. 제조된 블렌드의 기계적 특성과 시편의 두께 방향에 따른 모폴로지 변화를 조사하였으며 적외선 분광법(ATR-IR)을 이용하여 표면에서의 카르복실산 그룹의 상대적 피크 크기를 비교하였다. 단면의 모폴로지 조사에서 중앙부에는 PP 연속상에 고무 도메인이 골고루 혼합되어 있지만 표면쪽은 PP가 층을 이루고 있는 경사구조가 관찰되었다. PP의 흐름성이 클수록 블렌드의 인장강도 및 충격강도가 작아졌으며 EPR보다 EPDM을 고무성분으로 사용한 PP계 블렌드가 PP의 흐름성에 대한 영향을 적게 받았다. 또한 PP의 흐름성이 클수록 카르복실산 그룹이 표면에 많이 존재하였다.

• 한국광학회지
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• 제19권2호
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• pp.87-94
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• 2008

공초점 내시 현미경의 경우 살아있는(in vivo) 동물체들의 뇌 속에서의 암세포나 특정 세포를 분석할 수 있으며, 비 침습적으로 얻을 수 있는 기술과 동시에 실시간으로 암을 검출할 수 있는 장점이 있다. 공초점 내시 현미경의 경우 최소 직경과 고 분해능을 요하게 된다. 본 논문은 최소 직경을 가지는 GRIN 렌즈와 유동적으로 움직일 수 있는 광섬유 다발을 연결시킴으로써 보다 측정에 용이하도록 하였다. 직경이 1 mm이고 수치구경이 0.5이며 pitch가 0.25인 GRIN렌즈를 사용하였으며, 광섬유 다발은 30,000개의 코어로 구성된 유동적인 광섬유 다발을 사용하였다. 본 논문은 GRIN 렌즈에 의해서 발생되었던 구면수차는 광학보상자를 이용하여 보정하였다. 그 결과 설계되어진 공초점 내시 현미경 대물렌즈의 경우 종 분해능은 $1.63\;{\mu}m$이고 축상물점과 비축물점에서의 에너지 분포가 100%일 때 각각의 spot size는 축상물점에서 $0.3\;{\mu}m$ 비축물점에서 $0.83\;{\mu}m$의 결과를 얻었으며 보다 값싸고 제작에 용이한 양산 비구면 렌즈로 대체 구현된 결과에서는 종 분해능이 $1.74\;{\mu}m$이고, 축상 물점에 대한 spot size는 $1.1\;{\mu}m$이고 비축물점에서는 spot size가 $2.94\;{\mu}m$로 설계되었다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권1호
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• pp.39-58
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• 2024

TBM (Tunnel boring machine)은 터널 굴착 과정에서 여러 디스크 커터를 이용하여 암석을 절삭한다. 디스크 커터는 암석과의 지속적인 접촉과 마찰로 인해 마모된다. 디스크 커터의 표면이 마모되면 절삭 능력이 감소하고 굴착 효율이 떨어진다. 암석의 마모성은 디스크 커터 마모에 큰 영향을 미친다. 높은 마모도를 가진 암석은 커터에 더 큰 마모를 일으키며, 이는 디스크 커터의 수명을 단축시킨다. 세르샤 마모지수(Cerchar abrasivity index, CAI)는 암석의 마모성을 평가하는데 널리 사용되는 지표로 CAI는 암석의 마모특성을 나타내며, 디스크 커터의 수명과 성능 예측에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 본 연구의 목적은 암석의 강도, 암석학적 특성과 선형회귀, 머신러닝 기법을 이용하여 CAI를 효과적으로 추정하는 새로운 방법을 개발하는 것이다. 문헌 조사를 통해 CAI, 일축압축강도, 압열인장강도, 등가석영함량이 포함된 데이터베이스를 구축하고 파생변수를 추가하였다. 통계적 유의성과 다중공선성을 고려하여 다중선형회귀분석을 위한 입력변수를 선정하였고, 머신러닝 모델의 입력변수는 변수중요도 분석을 통해 선정하였다. 머신러닝 예측모델 중 Gradient Boosting 모델의 예측 성능이 가장 높게 나타나 최적의 CAI 예측 모델로 선정되었다. 마지막으로 본 연구에서 도출한 다중선형회귀분석과 Gradient Boosting 모델의 예측 성능을 선행연구들의 CAI 예측모델과 비교하여 연구 결과의 타당성을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권2호
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• pp.113-117
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• 2007

본 논문에서는 1m 해상도의 위성 영상에서 스테레오 정합의 성능을 향상시키기 위해 그레디언트 히스토그램을 이용하여 정합 창틀의 크기를 자동적으로 결정하는 방법을 제안한다. 영상의 각 화소에 대해 4-neighbor에 위치한 화소의 수평 또는 수직 방향의 평균 그레디언트 값을 계산하여 평탄화 지수 영상(Flatness Index Image)을 생성한다. 강한 에지 화소는 높은 평탄화 지수를 가지며 반면에 비에지 화소의 경우에는 낮은 평탄화 지수를 가진다. 평탄화 지수 영상의 히스토그램을 이용하여 각 화소의 에지 또는 비에지 화소 여부를 결정하는 평탄화 임계값을 구한다. 각 화소의 평탄화 지수가 평탄화 임계값보다 크면 에지화소로, 작으면 비에지 화소로 분류한다. 초기 정합 창틀 내에 존재하는 비에지 화소의 비율이 작으면 밝기 값 변화가 적은 영역으로 판정하고 정합 창틀의 크기를 더 크게 설정하고 이 과정을 정합 창틀이 최대 크기에 도달할 때까지 반복적으로 수행한다. IKONOS 스테레오 위성영상을 실험영상으로 사용하였으며 고정크기의 정합 창틀을 이용한 방법에 비해 향상된 정합 결과를 얻었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제67권2호
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• pp.175-183
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• 2018

This research deals with the wave dispersion analysis of functionally graded double-layered nanobeam systems (FG-DNBSs) considering the piezoelectric effect based on nonlocal strain gradient theory. The nanobeam is modeled via Euler-Bernoulli beam theory. Material properties are considered to change gradually along the nanobeams' thickness on the basis of the rule of mixture. By implementing a Hamiltonian approach, the Euler-Lagrange equations of piezoelectric FG-DNBSs are obtained. Furthermore, applying an analytical solution, the dispersion relations of smart FG-DNBSs are derived by solving an eigenvalue problem. The effects of various parameters such as nonlocality, length scale parameter, interlayer stiffness, applied electric voltage, relative motions and gradient index on the wave dispersion characteristics of nanoscale beam have been investigated. Also, validity of reported results is proven in the framework of a diagram showing the convergence of this model's curve with that of a previous published attempt.

• Advances in nano research
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• 제7권5호
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• pp.325-335
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• 2019

In the present study, nonlocal strain gradient theory (NSGT) is developed for wave propagation of functionally graded (FG) nanoscale plate in the thermal environment by considering the porosity effect. $Si_3N_4$ as ceramic phase and SUS304 as metal phase are regarded to be constitutive material of FG nanoplate. The porosity effect is taken into account on the basis of the newly extended method which considers coupling influence between Young's modulus and mass density. The motion relation is derived by applying Hamilton's principle. NSGT is implemented in order to account for small size effect. Wave frequency and phase velocity are obtained by solving the problem via an analytical method. The effects of different parameters such as porosity coefficient, gradient index, wave number, scale factor and temperature change on phase velocity and wave frequency of FG porous nanoplate have been examined and been presented in a group of illustrations.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.164-164
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• 2023

This study investigates the importance of flood-influencing factors on the accuracy of flood risk mapping using the integration of remote sensing-based and machine learning techniques. Here, the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) and Random Forest (RF) algorithms integrated with GIS-based techniques were considered to develop and generate flood risk maps. For the study area of NAPA County in the United States, rainfall data from the 12 stations, Sentinel-1 SAR, and Sentinel-2 optical images were applied to extract 13 flood-influencing factors including altitude, aspect, slope, topographic wetness index, normalized difference vegetation index, stream power index, sediment transport index, land use/land cover, terrain roughness index, distance from the river, soil, rainfall, and geology. These 13 raster maps were used as input data for the XGBoost and RF algorithms for modeling flood-prone areas using ArcGIS, Python, and R. As results, it indicates that XGBoost showed better performance than RF in modeling flood-prone areas with an ROC of 97.45%, Kappa of 93.65%, and accuracy score of 96.83% compared to RF's 82.21%, 70.54%, and 88%, respectively. In conclusion, XGBoost is more efficient than RF for flood risk mapping and can be potentially utilized for flood mitigation strategies. It should be noted that all flood influencing factors had a positive effect, but altitude, slope, and rainfall were the most influential features in modeling flood risk maps using XGBoost.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.143-145
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• 2021

시화호는 초기 목적인 담수호 개발을 심각한 환경 오염으로 달성하지 못한 채 해수로 복구되었다. 파괴와 복원의 시간 동안 시화호의 생태계는 변화를 겪어왔는데, 특히나 철새가 많이 지나는 곳이었기 때문에 조류 생태계에 가시적인 변화가 나타났다. 이에 따라 본 연구는 총 8가지 Ecosystem Index를 바탕으로 시화호 조류 생태계의 변화를 분석하였다. 그리고 더 나아가, 경사 하강법을 적용하여 그간 환경 오염의 척도로도 이용되었던 COD (Chemical Oxegen Demand, 화학적 산소 요구량)지수가 앞서 언급한 8가지 중 3가지 Ecosystem Index의 함수로 표현하였다. 이는 직접적인 환경에 대한 측정 및 정보 수집 없이 생태계의 정보만으로 환경 자체의 상태를 파악할 수 있다는 점에서 큰 가치가 있으며, 더 쉽게 구해낼 수 있기에 그 범용성이 넓다.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.163-169
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• 2014

A stable neural network control scheme for unknown non-linear systems is developed in this paper. While the control variable is optimised to minimize the performance index, convergence of the index is guaranteed asymptotically stable by a Lyapnov control law. The optimization is achieved using a gradient descent searching algorithm and is consequently slow. A fast convergence algorithm using an adaptive learning rate is employed to speed up the convergence. Application of the stable control to a single input single output (SISO) non-linear system is simulated. The satisfactory control performance is obtained.