• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.51-62
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• 2022

연구목적: 이 연구는 지진 옥외 대피장소를 대상으로 생활인구(유동인구)를 측면에서 공간적 접근성을 분석한 후, 접근성 취약지역에 추가 신규 대피장소를 확충할 경우의 모의분석을 하여 개선효과를 비교함으로써 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: GIS 네트워크분석 기반의 최적화 모형인 입지배분모형을 적용하여 접근성을 분석하고 취약지역을 식별하였다. 입지배분방법은 일정한 시간 내에 신속한 이동이 중요한 대피시설의 성격에 비추어 'Maximize Coverage(수요영역 최대화)' 방법을 적용하였고, 대피를 위한 한계 거리 및 시간기준은 보행속도를 고려하여 500m(7.5분), 1,000m(15분), 1,500m(22.5분)의 세 가지로 구분하여 분석하였다. 사례분석 대상지역은 지진 발생 시 신속한 대피와 일시적인 체류를 위한 옥외 대피장소의 기능을 고려하여 거주인구에 비해 생활인구가 월등히 많고 대피장소로 활용할 수 있는 가용공간이 크게 부족한 고밀 도심지역으로서 서울 중구지역을 선정하였다. 연구결과: 분석 결과, 전반적으로 거주 인구에 비해 생활인구 기준으로 볼 때 접근성이 취약한 집계구 수와 인구 수가 훨씬 많고 비율도 높았으며, 접근성 취약지역에 가용한 신규 대피장소를 확충할 경우의 모의분석에서 접근성이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다. 다만, 고밀 도심지역으로서 가용지가 절대적으로 부족한 대상지역의 특성상 잠재적인 대피인구 전체의 접근성을 완전히 해소하지는 못하였다. 결론: 유동인구로 인해 주·야간 인구 차이가 심한 서울 도심의 지역 특성을 반영하기 위하여 생활인구 첨두시간대를 적용하여 실제 대피수요를 고려할 필요가 있으며, 입지배분모형을 이용하여 접근성이 불리한 취약지역을 식별하고 신규 대피장소 설치의 우선순위를 부여함으로써 과학적 근거 기반의 의사결정이 필요하다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.226-229
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• 1999

We have been developing a method to build models for time series using Genetic Programming. The proposed method has been applied to various kinds of time series e.g. computer-generated chaos, natural phenomena, and financial market indices etc. Now we apply the prediction method to time histories of seismic ground motion i.e. one-step-ahead prediction of seismographic amplitude. Waves of earthquakes are composed of P-waves and S-waves. They propagate in different speeds and have different characteristics. It is believed that P-waves arrive firstly and S-waves arrive secondly. Simulations were performed based on real data of Hyuganada earthquake which broke out at southern part of Kyushuu Island in Japan. To our surprise, prediction model built using the earthquake waves in early time can enough precisely predict main huge waves in later time. Lots of experiments lead us to conclude that every slice of data involves P-wave and S-wave. The simulation results suggest the GP-based prediction method can be utilized in alarm systems or dispatch systems in an emergency.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.317-320
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• 2007

This research focuses on a network based data distribution and visualization system of Multi-functional Tran-port SATellite (MTSAT). Institute of Industrial Science (IIS) and Institute of Earthquake Research Institute (ERI) both at University of Tokyo have been receiving, processing, archiving and distributing of MTSAT imagery with a direct receiving of High Rate Information Transmit (HRIT) since October 2006. A software package, mtsatgeo, is developed including radiometric correction, geometric correction and spatial subset, and they are available on a web-based data distribution and processing service accessed at http://webgms.iis.u-tokyo.ac.jp/.

• 한국지구과학회지
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• 제38권6호
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• pp.427-441
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• 2017

Theory of Earth's free oscillation is revisited. Firstly, we summarized the underlying formulations, such as the equation of motion and its conversion into numerically integrable form and then explained computational procedures including the treatment of inner core-outer core boundary and core-mantle boundary, while the latter information has not been explicitly given in most publications. Secondly, we re-calculated the periods of Earth's free oscillation modes (period >200 s) for PREM model. In doing so we acquired the values of modes missing in Dziewonski and Anderson (1981). As a case observation, one seismogram after 2011 Tohoku earthquake recorded at Daejeon, Korea (KIGAM seismic station) was briefly analyzed to identify free oscillation mode excitations on its spectra. The material in this article will be most clear guide for those on calculating the Earth's free oscillation mode.

• 한국지진공학회논문집
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• 제10권6호
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• pp.19-28
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• 2006

기존의 유한요소모델개선기법들은 측정에 의한 모달 데이터와 해석적으로 계산된 시스템 행렬로 구성된 수학적인 목적함수를 사용하거나 업데이팅 변수에 관한 모달 특성의 미분함수를 사용하여야만 한다. 따라서 교량구조물과 같은 복잡한 구조물에의 적용이 어렵고 역해석에 있어 해의 안정성 문제가 발생할 수 있다. 또한 개선된 모델이 물리적인 의미를 지니지 못할 수도 있다. 본 논문에서는 유전자알고리즘과 Welder-Mead의 심플렉스기법을 사용한 하이브리드 최적화 유한요소모델개선기법을 제안하였다. 하이브리드 최적화 기법의 성능을 검증하기 위해 3개의 국부최소값과 1개의 전체최소값을 갖는 Goldstein-Price 함수를 사용하여 비선형문제에 대한 적용성을 검토하였다. 또한 최적화목적함수의 영향을 검토하기 위해 10개의 자유도를 갖는 스프링-질량 모델을 사용하여 변수연구를 수행하였다. 최종적으로 수치해석을 통해서 질량과 강성을 동시에 개선하기 위한 최적화 목적함수를 제시하고, 제안된 하이브리드 최적화 기법이 유한요소모델개선을 위해 매우 효과적인 방법임을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1367-1377
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• 2020

본 연구는 2016년 발생한 9.12 경주지진을 중심으로 경주시 건축물의 지진 취약성을 평가하고 지도를 제작하는데 목적이 있다. 지진 취약성을 평가하기위해 지질공학, 물리, 구조적 요인과 관련된 11개의 영향인자를 선정하였으며, 이는 독립변수로 적용되었다. 종속변수로는 9.12 경주지진 당시 실제 피해 입은 건축물의 위치자료가 사용되었다. 평가 모델은 기계학습 방법의 RF와 SVM을 기반으로 구축하였으며, 훈련 및 검증 데이터셋은 70:30 비율로 무작위 선별되었다. 정확도 검증은 ROC 곡선을 사용하여 최적 모델을 선별하였으며, 각 모델의 정확도는 RF(1.000), SVM(0.998), 예측 정확도는 RF(0.947), SVM(0.926) 로 나타났다. RF 모델을 기반으로 경주시 전체 건축물의 예측 값을 도출하였으며, 이를 등급화 하여 지진 취약성 지도를 작성하였다. 행정동별 건물 등급 분포를 살펴본 결과, 황남동, 월성동, 선도동, 내남면이 취약성이 높은 지역으로, 양북면, 강동면, 양남면, 감포읍이 상대적으로 안전한 지역으로 나타났다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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• pp.379-382
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• 2003

In gravity data correction process, mass effect of the upper part of base level is removed with Bouguer density. Usually, Bouguer density is estimated as a mean density in the field area. But, this may causes a serious problem when ore body is in the area. To overcome this problem, we tried to apply a new method mixing up mass corrections and inversion (3DGTI). 3-D Gravity Terrain Inversion (3DGTI) includes information of topography and distribution of Bouguer density. For this method does not remove the mass effect above base level, it is no longer useless to use Bouguer density. Numerical model tests have shown that the 3DGIT successfully retrieves the anomalous subsurface density distribution of both surface and deeper layers. Model tests shows that this method shows better results than those of conventional one, especially when main target is ore body. The inversion result well delineates the three-dimensional shape of the intruded granite body and basement.

• 대기
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• 제24권4호
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• pp.471-479
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• 2014

A road surface temperature prediction model (UM-Road) using input data of the Unified Model (UM) output and road physical properties is developed and verified with the use of the observed data at road weather information system. The UM outputs of air temperature, relative humidity, wind speed, downward shortwave radiation, net longwave radiation, precipitation and the road properties such as slope angles, albedo, thermal conductivity, heat capacity at maximum 7 depth are used. The net radiation is computed by a surface radiation energy balance, the ground heat flux at surface is estimated by a surface energy balance based on the Monin-Obukhov similarity, the ground heat transfer process is applied to predict the road surface temperature. If the observed road surface temperature exists, the simulated road surface temperature is corrected by mean bias during the last 24 hours. The developed UM-Road is verified using the observed data at road side for the period from 21 to 31 March 2013. It is found that the UM-Road simulates the diurnal trend and peak values of road surface temperature very well and the 50% (90%) of temperature difference lies within ${\pm}1.5^{\circ}C$ (${\pm}2.5^{\circ}C$) except for precipitation case.

• 한국지진공학회논문집
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• 제28권5호
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• pp.275-283
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• 2024

Many school buildings are vulnerable to earthquakes because they were built before mandatory seismic design was applied. This study uses machine learning to develop an algorithm that rapidly constructs an optimal reinforcement scheme with simple information for non-ductile reinforced concrete school buildings built according to standard design drawings in the 1980s. We utilize a decision tree (DT) model that can conservatively predict the failure type of reinforced concrete columns through machine learning that rapidly determines the failure type of reinforced concrete columns with simple information, and through this, a methodology is developed to construct an optimal reinforcement scheme for the confinement ratio (CR) for ductility enhancement and the stiffness ratio (SR) for stiffness enhancement. By examining the failure types of columns according to changes in confinement ratio and stiffness ratio, we propose a retrofit scheme for school buildings with masonry walls and present the maximum applicable stiffness ratio and the allowable range of stiffness ratio increase for the minimum and maximum values of confinement ratio. This retrofit scheme construction methodology allows for faster construction than existing analysis methods.