• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1115-1124
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• 2022

본 연구는 충주댐과 소양강댐 유역을 대상으로 분포형 수문모형인 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형 기반의 댐 유입량 예측 모형과 딥러닝 모형의 일종인 LSTM 기반의 댐 방류량 예측 모형으로 구성된 통합 모델링 프레임워크를 구성하여 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 기후자료의 불확실성을 고려하여 4개의 CMIP6 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2021-2100)에 대한 VIC 모형의 기상자료로 입력하였다. 미래기후자료를 적용한 결과, 미래가 진행됨에 따라 기간별 평균 유입량이 증가하였으며, 먼 미래(2070-2100)에는 관측기간(1986-2020)에 비해 유입량이 최대 22% 증가하였다. 갈수량 분석 결과, 임의의 4일~50일에 대한 댐 방류량의 최소값은 관측치에 비해 현저히 낮은 것으로 나타났다. 이는 가뭄이 과거에 관측된 것보다 더 장기간에 걸쳐 발생할 수 있음을 나타내며, 수도권 시민들이 미래의 가뭄으로 인해 심각한 물 부족을 겪을 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 단기 및 중기 미래에 비하여 장기미래에 저수량의 변화가 급격하게 이루어졌으며 이는 수자원 관리의 어려움이 증대될 수 있음을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권12호
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• pp.1137-1147
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• 2022

하천수위와 지하수위는 수문학적 순환과정에서 나타나는 수문학적 요소로 상호 연관성이 높으며 이러한 수문학적 요소에 대해 확률적 시뮬레이션을 독립적으로 수행하는 경우 상호 관련 정보손실과 같은 문제가 발생할 수 있다. 하천수위와 지하수위는 수문학적·농업적 가뭄을 평가하는 중요한 지표로 활용되지만 하천수위의 경우 건기 중에는 정확한 관측을 얻기가 매우 어려우며, 지하수위의 경우 데이터 기간이 상대적으로 짧아 이를 활용한 가뭄지수 사용이 제한적이다. 이와 관련하여 손실 없이 자료를 최대한 이용하기 위해 본 연구는 각 변수의 시간 의존성을 고려하는 동시에 상호 연관된 변수의 시간 의존성을 고려하는 벡터자기회 모형VAR)을 구성했다. 하천수위와 지하수위 사이의 자기 상관 및 상관관계를 확인하고, 정보 손실을 최소화하는 하천수위 및 지하수위를 예측할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 벡터 자기 회귀 모델의 최적 순서 결정과 매개변수를 결정하였다. 또한, 두 변수 간의 상관관계를 반영하지 않는 자기회귀모형(AR)을 구축하고 모의에 대한 DIC와 상관계수를 VAR 모형과 비교하여 VAR 모형 더 적합함을 보이고 하천수위와 지하수위의 간의 상호관계성을 효과적으로 반영함을 확인하였다.

• 산업진흥연구
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• 제7권4호
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• pp.45-52
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• 2022

본 연구는 코헛의 이론을 중심으로 병리적 나르시시즘에 대한 상담자의 자기대상 역할 연구를 하였다. 이론적 이해에서는 나르시시즘과 병리, 자기대상을 논하였다. 나르시시즘과 병리는 응집된 자기의 형성에 실패라 할 수 있다. 초기 유아의 자아는 양육자로부터 적절한 공감과 사랑을 받을 때 통합된 응집적 자기를 형성할 수 있다. 환언하면 자기애적 성격은 취약한 환경에서 공감과 수용을 받지 못하여 무력하고 취약한 자기 또는 분노로 가득 차 있다. 그리고 자기애적 사람들은 세상을 두려워하고 자신의 무력하고 공허한 자기감으로부터 자신을 보호하기 위해 거대자기 환상을 유지한다. 한편으로 자기대상이 제공하는 수용과 경탄의 반응을 경험할 때 과대적 자기는 강화되고 창조성을 발휘할 수 있다. 유아는 자기대상과의 관계 경험이 손상이 될 경우에 자기는 파편화된 자기(fragmented self)로 남게 된다. 따라서 결과에 따른 결론은 다음과 같다. 병리적인 나르시시즘에 대한 상담자의 자기대상 역할은 공감적 자기대상이 되어 내담자로 하여금 건강한 응집적 자기를 형성하도록 하여야 한다. 또한 자기대상이 유아의 욕구에 자상하게 안내하며 이상적 모델로 역할을 할 때 유아는 건강한 이상을 추구하며 초기의 자기애적 평형상태를 유지할 수 있다.

• 과학교육연구지
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• 제46권1호
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• pp.80-92
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• 2022

한국교육고용패널 2004-2007년 자료 중 343명의 이과 고등학생 조사 데이터를 활용하여 과학에 대한 태도에 대한 잠재 성장 모형을 적합하였다. 모형 적합 결과, 과학에 대한 태도의 무성장 모형보다 성장 모형이 더 나은 것으로 나타났다. 통제 변수가 없는 무조건 성장모형에서 과학에 대한 태도의 초기치와 변화량의 분산이 유의미하였으므로, 여기에 학생 개인 수준에서 이수한 과학 선택 과목의 수, 심화(II) 과목의 비율, 교과 다양성, 그리고 중학교 3학년 때의 성적 백분위를 통제 변수로 투입하였다. 이러한 조건 성장모형에서 중학교 3학년 때의 성적 백분위는 과학에 대한 태도 초기치에 정적으로(+) 유의미한 직접 효과가 있었고, 과학 심화 과목의 비율과 교과 다양성이 과학에 대한 태도 변화량에 정적으로(+) 유의미한 직접 효과가 있었다. 연구 결과에 기반하여, 2022 개정 과학과 교육과정이 고교학점제를 대비하여 '일반선택' 계열에서는 교과 지식의 구조를 견지한 물리, 화학, 생물, 지구과학 교과를 제시하고, '융합선택' 계열에서는 해당 교과들의 구조가 어느 정도 유지된 통합형 교과를 개발하며, '진로선택' 계열에서는 차별화된 심화성과 엄격성을 지닌 교과를 제공하는 방향을 제안하고 지지하였다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권3호
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• pp.569-591
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• 2022

본 연구는 '금속이 차갑게 느껴지는 이유'를 설명하는 소집단 활동 과정에서 열화상 사진기로 열전도 현상을 시각화한 자료가 초등학생에게 미치는 교육적 효과에 대해서 알아보고자 하였다. 연구를 위해 초등 5학년 4명을 대상으로 '온도와 열' 단원 학습 전후에 사전 사후 심층면담을 진행하였다. 또한 '금속이 차갑게 느껴지는 이유'를 설명하는 추가 차시 수업의 소집단 활동 과정에서 녹화 및 녹음 자료, 학생들의 활동지, 연구자의 연구일지 등을 수집하여, 비교⋅검토하였다. 연구 결과 열화상 사진기로 열전도 현상을 시각화한 자료는 호기심을 유발하고 정교한 관찰 및 통합적 사고의 기회를 제공하였다. 또한 열전도 현상을 시각화한 자료는 학생들의 소집단 활동 과정에서 활발한 의사소통을 위한 해석과 반박의 근거자료로 사용되었다. 학생들은 열화상 동영상 자료를 바탕으로 하는 소집단 토론 과정을 통해 비과학적 신념을 변화시키고 지식을 정교화하였으며 이를 바탕으로 각자의 정신모형을 발달시켰다.

• Composites Research
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• 제36권1호
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• pp.53-58
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• 2023

PIC 설계 방법은 선행 유한요소해석을 통해 하중 유형을 나누어, 각 구간마다 하중 유형에 강한 복합재료의 적층 각도 순서를 배치하는 방법이다. 기존 연구에서는 효율적으로 구간을 나누기 위하여 PIC 설계 방법에 머신 러닝이 적용되었으며, 학습 데이터는 선행 유한요소해석 결과 값을 통해 전체 요소의 일부인 참조 요소에서의 인장, 압축 그리고 전단과 같은 하중 유형으로 나누어 라벨링 되었다. 하지만 좌굴에 대해 고려되지 않아서 좌굴 발생 시, 적절한 하중 유형으로 나눌 수 없기 때문에 이를 해결하기 위한 방법이 필요하다. 본 연구에서는 좌굴이 고려되기 위한 새로운 하중 유형 분석 방법을 기존의 PIC 설계에 적용하는 기법(PIC-NTL)이 제안되었다. 좌굴의 하중 분석은 각 플라이(Ply)별 응력 3축 특성을 통해 진행되었으며, 요소의 두께 방향으로 동일한 크기의 두 영역으로 나누어진 판단 영역 내에서 결정된 하중 유형을 통해 대표 하중 유형이 지정되었다. 학습 데이터의 특성 값은 참조 요소의 좌표, 라벨(Label)은 각 판단 영역의 대표 하중 유형으로 구성되었으며, 이 데이터를 통해 머신 러닝 모델이 학습되었다. 머신 러닝 모델의 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터는 베이지안 알고리즘을 통하여 최적 값으로 튜닝되었다. 튜닝 된 머신 러닝 모델의 중 SVM 모델이 가장 높은 예측률과 ROC-AUC로 나타났으며, 해당 모델을 통해 예측된 데이터가 유한요소 모델에 매핑되었다. 기존에 제안된 PIC 설계 방법과 비교하기 위하여 사각관 형태의 모델을 압축시키는 유한요소해석이 진행되었으며, 본 연구에서 제안된 설계 방법이 강도와 에너지 흡수율에서 더 우수함이 검증되었다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권3호
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• pp.498-509
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• 2023

연구목적: 본 논문은 CCTV 영상을 활용한 딥러닝 객체 인식 기술을 적용해 지하공동구 내 쓰러진 관리인력의 검출 방법을 제시하고, 제안 방법의 관리인력 모니터링 적용성을 평가한다. 연구방법: 사람 검출 목적으로 사전 훈련된 YOLOv5와 OpenPose 모델의 추론 결과로부터 쓰러짐을 판별할 수 있는 규칙을 제안하고, 각 모델의 결과를 통합해 지하공동구 내 작업자 쓰러짐 검출에 적용하였다. 연구결과: 제안된 모델로 작업인력의 감지 및 쓰러짐을 판단할 수 있었으나, CCTV와 작업자 간격 및 작업자가 쓰러진 방향에 의존해 검출성능이 영향을 받았다. 또한 지하공동구 작업자에 대해 YOLOv5 기반 쓰러짐 판별 규칙 적용 모델이 거리 및 쓰러짐 방향 의존성이 낮아 OpenPose 기반 모델에 비해 우수한 성능을 보였다. 그 결과 통합된 이중 딥러닝 모델의 쓰러짐 검출 결과는 YOLOv5 결과에 종속되었다. 결론: 제안 모델을 통해 지하공동구 작업자의 이상상황 검출이 가능함을 보였으나, 개별 딥러닝 모델별 사람 감지 성능 차이로 인해 YOLOv5 기반 모델 대비 통합 모델의 쓰러짐 검출 성능 개선은 미미하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.1-8
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• 2023

영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.407-418
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• 2023

MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.