• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.156-156
• /
• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.99-99
• /
• 2022

Jeju island has a humid subtropical climate and this climate zone is expected to migrate northward toward the main land, Korea Peninsula, as temperature increases are accelerated. Vegetation type has been inevitably shifted along with the climatic change, having more subtropical species native in southeast Asia or even in Africa. With the forest composition shift, it becomes more important than ever to analyze the water balance of the forest wihth the ongoing as well as upcoming climate change. Here, we implemented the Ecosystem Demography Biosphere Model (ED2) by initializing the key variables using forest inventory data (diameter at breast height in 2012). Out of 10,000 parameter sets randomly generated from prior distribution distributions of each parameter (i.e., Monte-Carlo Method), we selected four behavioral parameter sets using remote-sensing data (LAI-MOD15A2H, GPP-MOD17A2H, and ET-MOD16A2, 8-days at 500-m during 2001-2005), and evaluated the performances using eddy-covariance carbon flux data (2012 Mar.-Sep. 30-min) and remote sensing data between 2006-2020. We simulated each of the four RCP scenarios (2.6, 4.5, 6.0, and 8.5) from four climate forcings (GFDL-ESM2M, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-LR, and MIROC5 from ISIMIP2b). Based on those 64 simulation sets, we estimate the changes in water balance resulting from the forest composition shift, and also uncertainty in the estimates and the sensitivity of the estimates to the parameters, climate forcings, and RCP scenarios.

• 항공우주시스템공학회지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.1-11
• /
• 2024

정보공유 기반의 네트워크 협업 유도탄에 대한 상대 충돌 각 유도기법을 불확실성과 외란이 존재하는 시스템에 적용했다. 협업 유도탄 시스템은 전이 축소 방향성 비순환 그래프로 표현되며, 그 구조에 따라 유도된 중앙집권형 및 분산형 유도기법을 소개했다. 또한, 소개된 유도기법을 유도탄의 통신 구조와 시스템 잡음 유무에 따라 비교하여 그 관계를 분석했다. 상대 충돌 각 제어 임무에서 분산형 정보공유 유도기법의 효과를 분석하기 위해 시스템 동역학에 잡음이 포함된 다수의 유도탄이 불확실성이 포함된 예상 요격 위치에 유도되는 상황을 가정하였다. 다양한 임무 환경에 대해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 정보공유의 유무와 구조가 시스템에 미치는 영향을 분석했다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제56권7호
• /
• pp.2711-2717
• /
• 2024

The current work aims to fabricate metal oxide-doped (PbO, Fe₂O₃, MgO, and Al₂O₃, each of which boasts a purity of 99%) zinc barium borate glasses through the melt quenching technique at the 1000 ℃ melting temperature. The results showed that adding 5 mol.% of metal oxides PbO, Fe₂O₃, Al₂O₃, and MgO increases the density of the zinc barium borate glasses. Additionally, the fabricated glasses' mechanical properties were determined based on the Makishima-Mackenzie model, which proved that the highest mechanical properties were achieved for glasses doped with Al₂O₃ compounds. The mechanical moduli for the glasses doped with Al₂O₃ reach 80.95 GPa (Young), 59.90 GPa (bulk), 31.75 GPa (shear), and 102.23 GPa (longitudinal). Additionally, the Al₂O₃-doped glasses' microhardness reaches 4.77 GPa. Moreover, estimation of the fabricated glasses' gamma-ray shielding capacity utilized Monte Carlo simulation. The highest linear attenuation coefficients are 29.132, 19.906, 19.243, and 18.923 cm^-1 obtained at 0.033 MeV for glasses dopped by PbO, Fe₂O₃, MgO, and Al₂O₃, respectively. Therefore, glasses doped with 5 mol.% of PbO have high gamma-ray shielding capacities followed by glasses doped by Fe₂O₃.

• 한국의학물리학회지:의학물리
• /
• 제21권2호
• /
• pp.192-200
• /
• 2010

사이버나이프 치료에서 사용하는 소조사면은 전자평형의 부재와 급격한 선량 경사도(Steep dose gradients), 그리고 광자와 전자들의 스펙트럼 변화 요인으로 인하여 소조사면 광자선 선량 측정은 일반적인 치료의 측정보다 좀더 어렵고 복잡하다. 본 연구에서는 다이오드 검출기를 이용한 측정값과 GEANT4를 이용한 계산값을 비교하고 정확한 선량 전달을 위한 측정 선량의 검증 도구의 한 종류로 GEANT4의 유용성을 입증하고자 한다. 사이버나이프 몬테카를로 모델을 개발하는데 있어 두 단계로 진행하였다. 첫 번째 단계는 선형가속기 헤드(treatment head) 시뮬레이션과 이를 통한 광자 에너지 스펙트럼의 계산이었고, 두 번째 단계는 5, 10, 20, 30, 50, 60 mm의 여섯 개 원형 조사면에 대한 물팬텀속에서의 깊이선량율의 계산이었다. 그리고 출력인수(Relative output factors)에 대한 계산은 5 mm부터 60 mm까지 총 12가지 조사면에 대해 수행되었으며 그 결과를 다이오드 검출기를 이용한 측정값과 비교하였다. 가로선량분포(Profiles)의 경우 5, 10, 20, 30, 50, 60 mm의 6가지 조사면에 대해 계산이 이루어졌고 깊이는 1.5, 10, 20 cm의 세 가지 깊이에 대해 수행되었다. 깊이선량율의 계산값을 측정값과 비교한 결과 평균 2% 미만의 오차를 보여 임상에서 허용 가능한 결과를 얻었다. 조사면 출력인자의 경우에 조사면 직경 7.5 mm 이상에서 3% 이내의 오차를 보였으나 직경 5 mm 조사면에서는 6.9%로 높은 오차를 보였다. 가로선량분포에서 20 mm 이상의 조사면에서는 2% 미만의 오차를 보였고 그 이하의 조사면에서는 3.5% 미만의 오차를 보였다. 본 연구에서는 소조사면 사이버나이프 측정을 위한 선량분포 계산을 GEANT4 코드를 사용하여 다이오드 측정 결과와 비교하였다. 다이오드와의 측정 비교 결과 5 mm 조사면을 제외한 나머지 조사면들에 대해 오차 0.2~0.6% 내의 만족할만한 결과를 얻었다. 향후 소조사면에서 정확성을 가지는 Gafchromic 필름 등 다른 측정기와 비교를 통하여 그 정확성이 평가된다면 이 GEANT4의 선량분포 계산 방법은 소조사면을 이용하는 사이버나이프 방사선치료에서 정확한 선량 전달을 위한 측정 선량의 검증 도구의 한 종류로 사용할 수 있을 것으로 예상한다.

• 한국건축시공학회지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.67-76
• /
• 2019

국내 건설 산업은 도시화 경제발전과 더불어 수요 공급에 대한 선호도가 변화되고 있다. 특히, 은행의 저금리로 인한 금융상품 대체재로 상가, 오피스텔과 같은 임대수익형 투자 상품에 대한 수요가 급증했다. 이에 따라 다양한 영향요인에 의해 사업의 성패가 결정되며, 이들의 상호작용성이 고려된 리스크 분석이 매우 중요하다. 현재 공동주택을 제외한 다양한 프로젝트에 관한 리스크 분석 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 최적화 기법을 활용한 주거형 오피스텔 프로젝트 수지분석 모델 개발이다. 이를 위해 첫째, 선행연구 고찰을 통해 기존의 리스크 관리 및 분석방법의 문제점을 구체적으로 확인하고, 본 연구에서 제안하는 모델 개발의 방향을 제시한다. 둘째, 주요 리스크 요인들의 상호영향관계를 분석한 이후, 이를 기반으로 인과지도를 작성한다. 셋째, 시스템다이내믹스를 활용하여 비용-수입 시뮬레이션, 그리고 최적화 모델을 순차적으로 개발한다. 마지막으로 사례프로젝트 대상으로 개발된 모델을 검증한다. 향후, 제안한 모델은 오피스텔개발사업 추진 시 수지 분석 및 경제적 손실을 줄이기 위한 대응방안을 마련하는데 활용된다. 본 연구는 기존 연구결과에서 제기된 바 없는 주거용 오피스텔사업의 내부의 사업비 확률론적 추정모델을 구축하였다는 점과 실제사례와의 검증을 통해 신뢰할 수준의 오차율이 검증되었다는 점에서 향후 신규 사업추진시 주요한 검증자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권2호
• /
• pp.213-227
• /
• 2019

본 논문에서는 베이즈 신경망을 결합한 종단 간 딥러닝 모형을 한국어 음성인식에 적용하였다. 논문에서는 종단 간 학습 모형으로 연결성 시계열 분류기(connectionist temporal classification), 주의 기제, 그리고 주의 기제에 연결성 시계열 분류기를 결합한 모형을 사용하였으며. 각 모형은 순환신경망(recurrent neural network) 혹은 합성곱신경망(convolutional neural network)을 기반으로 하였다. 추가적으로 디코딩 과정에서 빔 탐색과 유한 상태 오토마타를 활용하여 자모음 순서를 조정한 최적의 문자열을 도출하였다. 또한 베이즈 신경망을 각 종단 간 모형에 적용하여 일반적인 점 추정치와 몬테카를로 추정치를 구하였으며 이를 기존 종단 간 모형의 결괏값과 비교하였다. 최종적으로 본 논문에 제안된 모형 중에 가장 성능이 우수한 모형을 선택하여 현재 상용되고 있는 Application Programming Interface (API)들과 성능을 비교하였다. 우리말샘 온라인 사전 훈련 데이터에 한하여 비교한 결과, 제안된 모형의 word error rate (WER)와 label error rate (LER)는 각각 26.4%와 4.58%로서 76%의 WER와 29.88%의 LER 값을 보인 Google API보다 월등히 개선된 성능을 보였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.247-259
• /
• 2007

전지구적인 생태시스템 안에서 탄소와 물의 흐름은 아주 밀접하게 관련되어 있다. 생태계 물질순환과정을 모사해 주는 모형들은 연구자들이 직접 측정하기 어려운 복잡한 생태계에서의 물질순환 과정들의 상호작용과 그 변화를 예측할 수 있는 도구이다. 이 연구에서는 생태수문모형 RHESSys(Regional Hydro Ecological Simulation System)를 광릉시험림 유역에서 모수화한 후, 다른 지형 조건과 기후 및 식생을 가진 점봉산 강선리 유역에 적용함으로써 RHESSys모수화의 다유역으로의 확장가능성과 문제점 등을 조사하였다. RHESSys는 Geographic Information System(GIS)를 바탕으로 공간적인 탄소와 물 및 영양분의 흐름을 모사하는 생태수문모형이다. 모수화는 광릉시험림 유역의 1982-1999년간 일유량과 나이테 자료로 추정한 임목생장량을 사용하였다. 수직 및 수평 방향의 수리전도도에 관련된 중요 모수들과 임목 생장과 관련된 분배 모수들을 Monte-Carlo 접근법을 사용하여 최적화하였다. 모형결과를 광릉연구지의 실측 토양수분과 비교해 본 결과 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하는 경향이 있으나, 일변화를 유의하게 잘 모사하였으며, 임목생장량의 연변화를 잘 모사하였다. 광릉연구지에서 개발한 모수를 점봉산 강선리 유역에 적용한 결과, 광릉과 마찬가지로 RHESSys는 토양수분을 다소 과소평가하나 여름철의 중요한 시계열 경향을 유의하게 잘 모사하였다. 또한 실측 공극률의 사용이 모형의 토양수분예측력에 중요함을 확인하였다. 반면에 강선리 유역의 임목생장량에 대해선 모형의 예측력이 높지 않았다. 수문과정 모수에 비해 식생성장 및 분배관련 모수의 경우 단일 유역의 모수화를 타 유역으로 확장하는 데에 상당한 불확실성이 있음을 확인하였다. 각 유역의 임목생장 및 분배 특성을 반영하는 독립적인 모수화 과정이 필요하며 이를 뒷받침해 줄 최소한의 현장측정항목을 발굴하는 후속연구가 필요하다.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제52권11호
• /
• pp.2452-2459
• /
• 2020

Neutron spectrum is essential to the safe operation of reactors. Traditional online neutron spectrum measurement methods still have room to improve accuracy for the application cases of wide energy range. From the application of artificial neural network (ANN) algorithm in spectrum unfolding, its accuracy is difficult to be improved for lacking of enough effective training data. In this paper, an adaptive deviation-resistant neutron spectrum unfolding method based on transfer learning was developed. The model of ANN was trained with thousands of neutron spectra generated with Monte Carlo transport calculation to construct a coarse-grained unfolded spectrum. In order to improve the accuracy of the unfolded spectrum, results of the previous ANN model combined with some specific eigenvalues of the current system were put into the dataset for training the deeper ANN model, and fine-grained unfolded spectrum could be achieved through the deeper ANN model. The method could realize accurate spectrum unfolding while maintaining universality, combined with detectors covering wide energy range, it could improve the accuracy of spectrum measurement methods for wide energy range. This method was verified with a fast neutron reactor BN-600. The mean square error (MSE), average relative deviation (ARD) and spectrum quality (Qs) were selected to evaluate the final results and they all demonstrated that the developed method was much more precise than traditional spectrum unfolding methods.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제7권6호
• /
• pp.175-184
• /
• 2006

사회기반시설의 노후화에 따라 시설물 유지관리에 관한 관심이 증대되고 있으며, 이에 따라 다양한 사회기반시설에 대한 LCC분석 연구가 수행되고 있다. 특히 기계설비가 다수 포함된 기반시설에서는 시설물의 건설비와 더불어 보수/교체비, 에너지비 등 유지관리비용이 높은 비중을 차지하고 있다. 이에 본 연구에서는 하수처리장의 슬러지 수집기 선정에 있어 정량적 요소와 정성적 요소를 모두 고려하는 LCC 분석 모델을 개발하고, 사례적용을 통하여 최적대안을 선정하고자 한다. 문헌고찰과 분석대상 하수처리장의 슬러지 수집기에 대한 공사비와 유지관리 및 보수/교체 이력자료를 바탕으로 비용항목을 도출한다. LCC분석을 위한 가정사항 설정 후, 각 항목별 실적자료와 장비납품업체의 정보를 활용하여 경제성 평가결과를 도출하고, 할인율과 초기투자비 및 유지관리비의 비용변동범위에 따른 민감도분석을 실시한다. 설계자, 자재공급업체 및 시공전문가의 면담을 통하여 유지관리 편의성, 조달 용이성, 슬러지 수집 성능, 침전물제거 효율도, 환경친화성 등 슬러지 수집기 선정을 위한 기술적 사회적 영향인자를 파악한다. 분석된 기술적 사회적 요인과 LCC 분석결과인 경제성에 대하여 각 항목별 쌍별비교를 통하여 항목별 가중치를 설정하고 전문가 평가를 통하여 종합적인 최적안을 선정한다.