• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제22권1호
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• pp.1-21
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• 2020

국내 폐광산은 다양한 형태의 침하를 발생시키고 있으며 이러한 침하의 예측 및 위험도의 평가는 대단히 어려운 실정이다. 기존 수치해석을 활용한 침하 예측 및 위험도 평가 연구에서는 지질구조와 지반조건에 대해 통합 물성을 적용하고 채굴적 주변 소성영역을 해석하는데 그치고 있다. 또한 입력정보를 확보하는데 있어 제한된 자료밖에 파악할 수 없는 현실적인 한계점이 존재하며 이는 곧 수치해석 결과의 신뢰성 저하로 연결된다. 본 연구에서는 실제 침하가 발생한 폐광산을 대상으로 현장 지질구조 및 지반정보를 적용하여 2차원 모델링을 수행하였다. 또한 지반물성을 수정하여 해석결과와 실제 침하지 정보(규모, 위치)의 차이가 최소가 되도록 수치해석을 반복하여 해석모델을 보정하였다. 이러한 보정에 있어 최적화 기법을 적용하여 자동화하였으며 다수의 지반물성을 나누어 고려하는 단계적 최적설계 기법을 개발하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.59-67
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• 2017

본 연구의 목적은 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용하여 한방병원의 효율성을 분석하고, 효율성 점수를 종속변수로 사후분석을 실시하여 한방병원의 비효율성 개선을 제안하는데 있다. 투입변수는 의사직수, 간호직수, 의료기사직수, 병상수이며 산출변수는 매출액을 이용하였다. EnPas와 IBM SPSS 19.0을 사용하여 104개 한방병원을 설립형태, 개원기간, 병상규모, 그리고 소재지 범주별로 효율성을 분석하고 영향을 미치는 변수를 제시하였다. 효율성 분석결과, BCC(Banker, Charnes & Cooper)모형에서 가장 높은 효율성을 보인 범주는 설립형태에서 개인병원(p<.05), 개원기간은 10년 이하(p<.05), 병상규모는 50병상 이하(p<.05), 그리고 소재지는 광역시 소재 병원이었다. 그러나 CCR(Charnes, Cooper & Rhodes)모형에서는 낮은 효율성을 보였는데, 이는 병원 규모로 인한 비효율성 때문인 것으로 나타났다. 그리고 효율성 결정요인을 파악하기 위한 이항로지스틱 분석결과에서 병상수가 1개 증가할 때마다 효율성은 0.955배씩 감소함을 알 수 있었다. 본 연구의 제한점은 자료수집의 한계로 인해 2013년 단일년도에 대한 분석을 실시하였으나, 이후 연구에서는 연구기간을 보다 확대하여 DEA/Window 기법 등을 활용한 시계열 분석을 통해 다년도의 한방병원 경영효율성 변화추이와 관련요인을 분석할 필요성이 있으며, 본 연구에 포함되지 않은 다양한 변수들이 한방병원 효율성에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이들 변수들을 고려한 후속 연구를 기대한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.194-198
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• 2008

Significant soil erosion and water quality degradation issues are occurring at highland agricultural areas of Kangwon province because of agronomic and topographical specialities of the region. Thus spatial and temporal modeling techniques are often utilized to analyze soil erosion and sediment behaviors at watershed scale. The Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model is one of the watershed scale models that have been widely used for these ends in Korea. In most cases, the SWAT users tend to use the readily available input dataset, such as the Ministry of Environment (MOE) land cover data ignoring temporal and spatial changes in land cover. Spatial and temporal resolutions of the MOE land cover data are not good enough to reflect field condition for accurate assesment of soil erosion and sediment behaviors. Especially accelerated soil erosion is occurring from agricultural fields, which is sometimes not possible to identify with low-resolution MOD land cover data. Thus new land cover data is prepared with cadastral map and high spatial resolution images of the Doam-dam watershed. The SWAT model was calibrated and validated with this land cover data. The EI values were 0.79 and 0.85 for streamflow calibration and validation, respectively. The EI were 0.79 and 0.86 for sediment calibration and validation, respectively. These EI values were greater than those with MOE land cover data. With newly prepared land cover dataset for the Doam-dam watershed, the SWAT model better predicts hydrologic and sediment behaviors. The number of HRUs with new land cover data increased by 70.2% compared with that with the MOE land cover, indicating better representation of small-sized agricultural field boundaries. The SWAT estimated annual average sediment yield with the MOE land cover data was 61.8 ton/ha/year for the Doam-dam watershed, while 36.2 ton/ha/year (70.7% difference) of annual sediment yield with new land cover data. Especially the most significant difference in estimated sediment yield was 548.0% for the subwatershed #2 (165.9 ton/ha/year with the MOE land cover data and 25.6 ton/ha/year with new land cover data developed in this study). The results obtained in this study implies that the use of MOE land cover data in SWAT sediment simulation for the Doam-dam watershed could results in 70.7% differences in overall sediment estimation and incorrect identification of sediment hot spot areas (such as subwatershed #2) for effective sediment management. Therefore it is recommended that one needs to carefully validate land cover for the study watershed for accurate hydrologic and sediment simulation with the SWAT model.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권1호
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• pp.77-93
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• 2015

The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.316-329
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• 2008

최근의 급변하는 시장 상황의 변화와 제품의 수요에 대한 다양한 요구는 회분식 공정에 의한 다품종 소량생산으로의 전환을 가져오게 하였다. 이러한 회분식 공정은 주로 정밀 화학 관련 제품들인 의약품, 생화학 제품, 농약, 고분자 소재 등의 생산에 사용되어 왔지만, 근래에는 윤활유, 섬유, 석유 화학, 식품 같은 제품의 생산에도 널리 적용되고 있다. 그러나 회분식 공정은 원료의 공급, 제품의 가격 등과 같은 불확실 변수에 의한 조업의 변화가 자주 발생하는 단점이 있다. 이러한 조업의 변화는 조업시간의 변동과 각 부분별 예측량이 달라져 시장 경쟁력을 잃게 된다. 이에 공급망 상에 위치한 각 부서별, 기업별 협력과 조정을 통한 총체적 관점에서의 최적화를 추구하는 공급사슬 관리에 관한 관심이 고도되고 있다. 이에 본 논문에서는 회분식 공정에 공급사슬 관리 기법을 도입하여 원자재의 구매에서부터 분배에 이르는 전과정에 대한 총체적인 최적해를 찾고 각 공급사슬간의 영향력을 조사, 분석하였다. 또한 본 논문에서는 생산계획과 상세일정계획 모델의 통합과 수요에 대한 단계별 예측을 통해 시장 변화와 불확실 변수(uncertainty)에 대한 적절한 대응방안을 모색하여, 회분식 공정에서의 공급사슬 관리 모델을 개발하였다. 이와 함께 각각의 공급사슬간 인터페이스를 통하여 정보와 물류의 통합이 이루어지게 하여, 실제 주문과 수요의 변화에 대하여 생산계획, 구매계획, 일정계획 및 분배계획을 수립하여 안정적인 공급이 이루어지게 하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제29권3호
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• pp.277-284
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• 2020

스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO₂와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO₂와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO₂ 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.

• 에너지공학
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• 제25권2호
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• pp.94-100
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• 2016

에너지저장장치(ESS)는 전력수급 불균형 해소, 신재생에너지의 출력안정, 주파수 조정용 등 전력공급 안정성 향상 및 효율적 전기에너지사용 등에 기여하는 중요자원으로, 전세계적으로 '23년까지 '14년 설치용량의 약 30배가 증가한 55.9GWh의 보급이 전망되고 있다. 이와 같이 급증하는 세계시장에서 국내 ESS 업계의 경쟁력 확보를 위해서는 자국내 설치실적(Track Record) 확보가 필요한데, 우리나라는 주파수 조정용(FR용(用))과 그간 지속되어 왔던 전력수급 불균형 상황에 대비하기 위한 부하이동용 중심으로 ESS를 보급하여 왔다. 하지만, 주파수 조정용의 경우 통상적으로 화력발전소 정격용량의 약 5% 범위에서 설치효용이 발생하는 것으로 평가되고 있어, 화력발전이 비약적으로 증가하지 않는 한 국내 시장의 확장성이 부족하다고 할 수 있으며, 여유로운 예비력 확보정책에 따라 부하이동용에 대해서도 보급필요성이 저하되고 있는 바, 새로운 방식의 보급확대 대상이 필요하다고 할 수 있다. 유망한 신규보급대상은 간헐적 출력의 약점은 있으나, 신기후체제 대응과 산업육성을 위해 지속적으로 추진예정인 신재생에너지와의 연계설치를 통해 신재생에너지의 출력을 안정화 하고, 신재생에너지 발전량의 계통투입시기 조절을 통한 이산화탄소 저감효과를 기대할 수 있는 분야라고 할 수 있다. 본 연구에서는 향후 에너지정책의 최대 화두인 신기후체제 대응을 위한 온실가스 감축수단을 활용할 수 있도록, 태양광 연계형 ESS 충방전모드를 온실가스 저감효과를 고려토록 설계한 후, 투자유도를 위한 REC 가중치 산정방법에 대한 정책대안을 제시하였다.

• 한국임상수의학회지
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• 제33권2호
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• pp.107-112
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• 2016

The objective of this study was to determine potential contributing factors associated with biosecurity level of farrow-to-finish pig farms and to develop a classification tree model to explore how these factors related to each other based on prediction model. To this end, the author analyzed data (n = 193) extracted from a cross-sectional study of 344 farrow-to-finish farms which was conducted between March and September 2014 aimed to explore swine disease status at farm level. Standardized questionnaires with information about basic demographical data and management practices were collected in each farm by on-site visit of trained veterinarians. For the classification of the data sets regarding biosecurity level as a dependent variable and predictor variables, Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID) algorithm was applied for modeling classification tree. The statistics of misclassification risk was used to evaluate the fitness of the model in terms of prediction results. Categorical multivariate input data (40 variables) was used to construct a classification tree, and the target variable was biosecurity level dichotomized into low versus high. In general, the level of biosecurity was lower in the majority of farms studied, mainly due to the limited implementation of on-farm basic biosecurity measures aimed at controlling the potential introduction and transmission of swine diseases. The CHAID model illustrated the relative importance of significant predictors in explaining the level of biosecurity; maintenance of medical records of treatment and vaccination, use of dedicated clothing to enter the farm, installing fence surrounding the farm perimeter, and periodic monitoring of the herd using written biosecurity plan in place. The misclassification risk estimate of the prediction model was 0.145 with the standard error of 0.025, indicating that 85.5% of the cases could be classified correctly by using the decision rule based on the current tree. Although CHAID approach could provide detailed information and insight about interactions among factors associated with biosecurity level, further evaluation of potential bias intervened in the course of data collection should be included in future studies. In addition, there is still need to validate findings through the external dataset with larger sample size to improve the external validity of the current model.

• 디지털정책학회지
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• 제1권2호
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• pp.9-15
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• 2022

2011년, 세계경제포럼(The World Economic Forum)은 물-에너지-식량을 세계 3대 위험군에 포함했다. 물-에너지-식량은 국가의 발전 전략과 국민의 삶과 관계된다. 본 연구에서는 SBM-Malmquist 지수를 기반으로 중국의 2011-2020년 물-에너지-식량 종합 이용 효율성을 계산한다. 측정 결과를 살펴보면, 중국 전체 물-에너지-식량의 종합 이용은 효율성이 낮으나 상승세를 보였다. 전국적으로 물-에너지-식량 종합 이용 효율성은 뚜렷한 차별성이 존재하며 전반적으로 동부> 중부> 서부의 지리적 분포 구도를 보인다. 전국에 Beijing과 Shanghai만 진정한 유효에 이르고 기타 각 성의 투입과 산출 사이에는 모두 비효율 상태가 존재한다. 물-에너지-식량 종합 이용 효율성의 Malmquist 지수는 1.136으로 상승세를 보이며 기술효율과 기술진보를 통해 중국의 물-에너지-식량 종합 이용 효율성의 향상을 이끌고 있다. 하루빨리 물-에너지-식량 문제에 있어 전략적높이를 끌어올려 그 발전에 대한 정책적 지원을 해야 한다. 각 지역은 지역 간 조율기구를 설립해야 하며 각 성의 식량 생산량, 수자원 분포 등 문제에 따라 맞춤형 조치를 제정해 경제가 조방형 발전에서 녹색 발전으로 전환되도록 조속히 추진해야 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권8호
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• pp.565-575
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• 2022

최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.