• 대한토목학회논문집
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• 제35권4호
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• pp.759-768
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• 2015

장대교량과 같이 길이가 긴 다 지점 구조물에서는 각 지점에서의 지반운동은 차이가 난다. 이것은 지반운동의 공간적 변화로 알려져 있다. 지반운동의 공간적 변화는 각각 다른 위치에서의 지진파 도착시간의 차이에 의해 발생하는 파동전파 효과, 이질적인 지반매체에서의 지진파 산란에 의한 일관성손실, 부지의 지반특성에 따른 부지증폭 효과 등의 이유에 의해 발생한다. 기존연구에서는 부지증폭 효과를 고려하지 않거나, 지반을 단층으로 모델링하여 이를 고려하였으나, 본 연구에서는 다층의 지반에 의한 지반운동의 증폭 및 필터링이 구조물의 지진거동에 미치는 영향을 평가하였다. 서로 다른 지층의 수와 깊이 그리고 지반특성을 가지고 있는 부지에서 공간적으로 변화하는 지반운동을 생성하였고, 일관성손실 함수의 상관성 정도와 각 부지의 지반조건에 따른 지반운동의 시간이력의 변화특성을 평가하였다. 또한, 두 개의 단위 교량으로 이루어진 교량시스템을 대상으로 각각의 부지 조건에 맞게끔 생성된 지진파를 입력으로 하는 교량해석을 통해 각 단위교량 및 단위교량 간 지진거동 특성을 비교분석하였다. 특히, 일관성손실과 지반조건이 두 교량 간 충돌 및 낙교를 유발할 수 있는 상대변위에 미치는 영향을 평가하였다. 해석결과 각 부지의 지반조건의 고려는 아주 중요하며 실제 구조해석에서 무시되어서는 안 될 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권11호
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• pp.1757-1763
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• 2010

플라이휠 에너지 저장 장치는 잉여 전기를 회전관성을 통해 운동 에너지로 저장하는 장치로, 회전의 중심이 되는 축과 외부의 플라이휠로 구성이 된다. 수치해석을 위한 일반적 프로그램들은 3차원의 모델을 통하여 구조해석 및 주파수 응답 등의 해석을 수행하게 된다. 허나 상용 프로그램을 이용한 동역학적 해석의 응용은 매우 어려운 실정이며, 사용자가 그 방법을 익히는 것 또한 쉽지 않다. 이러한 문제들을 보완하고자 동역학적 해석을 위한 프로그램을 2차원의 모델을 사용하여 구축하였다. 본 논문에서 제시한 모델링은 회전체를 2차원으로 표현함으로써 3차원에 비해 시스템의 표현을 보다 단순화하여 시스템의 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 하였으며, 회전체를 서로 다른 재질의 다중 레이어로 모델이 가능하게 하였다. 또한 축계에 추가적 강성의 영향을 줄 수 있는 열박음 부분에 대하여, 그 영향 정도를 선택적으로 입력할 수 있게 하여 열박음에 대한 효과를 조정할 수 있도록 하였다. 따라서 본 논문에서 제시하는 2차원 모델을 이용한 동특성 해석 프로그램의 해석 오차를 알아보기 위해 상용 프로그램의 해석 결과와 비교하였으며, 모델링을 위한 시간과 해석 수행 시간 역시 비교하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1679-1692
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• 2023

대한민국은 인구 증가와 산업 발전의 결과로 많은 양의 오염물질을 배출하는 국가이자, 지리적 위치로 인해 월경성 대기오염의 심각한 영향을 받는 국가이다. 국내외에서 발생하는 오염물질이 대한민국의 대기오염에 큰 피해를 야기하는 상황에서, 대기 오염물질 배출원의 위치 정보는 대기 중 오염물질의 이동 및 분포를 파악하고, 국가 차원의 대기오염 관리 및 대응 전략을 수립하는 데 매우 중요하다. 본 연구는 이러한 배경을 바탕으로, 고해상도 광학위성 영상과 딥러닝 기반의 영상 분할 모델을 활용하여 대기오염 현황을 분석하는 데 필수적인 국내외 대기오염물질 배출원의 공간 정보를 효과적으로 획득하는 것을 목표로 수행되었다. 특히, 월경성 대기오염에 크게 기여하는 것으로 평가된 산업단지와 채석장을 주요 연구 대상으로 선정하였으며, 이들 영역에 대한 다목적실용위성 3호 및 3A호의 영상들을 수집하여 전처리한 후, 모델 학습을 위한 입력 및 라벨 데이터로 변환하였다. 해당 데이터를 활용하여 U-Net 모델을 학습시킨 결과, 전체 정확도는 0.8484, mean Intersection over Union (mIoU)은 0.6490을 달성하였다. 모델의 예측 결과 맵은 코스 어노테이션(Course Annotation) 방식으로 제작된 라벨 데이터보다 객체의 경계를 더욱 정확하게 추출하는 것으로 나타나, 데이터 처리 및 모델 학습 방법론의 유효성을 입증하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권2_2호
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• pp.249-261
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• 2020

다중 플랫폼/센서를 활용한 연안 모니터링은 연안 해양환경 변화와 다양한 재해/재난을 높은 시공간 해상도로 정확하게 이해하기 위한 매우 중요한 수단이다. 하지만 다중 플랫폼과 센서를 복합적으로 이용한 통합 관측 연구는 미비한 실정이고, 통합 관측을 통한 효율성, 융합 한계성 등에 대해 평가된 바 없다. 본 연구에서는 다중 원격탐사 플랫폼/센서를 이용한 모의실험을 통해 통합 관측 방법을 제시하고, 그 효용성과 한계점을 진단하였다. 다양한 해양 재해, 재난을 모사하기 위하여 Rhodamine WT (RWT) 형광염료를 이용하여 통합 현장조사를 수행하였다. 2019년 9월 남해-여수 해역에 형광염료를 주입 후 위성(Kompsat-2/3/3A, Landsat-8 Operational Land Imager (OLI), Sentinel-3 Ocean and Land Colour Instrument (OLCI), GOCI), 무인항공기 (Mavic 2 pro, Inspire 2), 유인항공기 플랫폼을 이용하여 염료 패치의 분포와 이동을 탐지하였다. 형광염료 주입 초기 패치 규모는 2,600 ㎡ 이었고, 약 138분 후 62,000 ㎡ 규모까지 확산되었다. RWT 패치는 처음 주입된 지점으로 부터 점차 남서 방향으로 이동하였고, 이는 현장 모의 실험이 진행되는 동안 조위(고조: 7시 7분(286 cm), 저조: 13시 9분(73 cm))가 점차 낮아짐에 따라 조석이 남동 방향으로 흐르는 것과 유사하였다. 무인항공기 영상은 공간해상도와 시간해상도 측면에서 가장 높은 해상력을 보인 반면 탐지 영역이 가장 좁았다. 위성의 경우 탐지 영역은 넓었지만 재방문 주기가 길기 때문에 운용성 측면에서 타 플랫폼과 비교하여 다소 한계가 있었다. 또한 Sentinel-3 OLCI와 GOCI의 경우 분광해상도와 신호 대 잡음비(signal to noise ratio)가 가장 높았지만 소규모 형광염료 탐지에는 공간해상도 측면에서 제한적이었다. 유인항공기에 탑재된 초다분광 영상의 경우 분광해상도가 가장 높았지만 이 역시 운용성 측면에서 다소 제한적이었다. 다중 플랫폼 통합관측 연구를 통해 시간과 공간뿐만 아니라 분광 해상력 증가 향상을 확인 가능하였다. 향후 이 연구 결과가 연안 수치모델과 연계된다면 오염 물질의 이동확산 예측이 가능할 것으로 생각되고, 수치모델의 입력 및 검증 자료로 활용하여 모델 정확도 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.153-163
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• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_2호
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• pp.747-763
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• 2022

해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R² = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.283-292
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권12호
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• pp.135-145
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• 2019

비탈면 붕괴는 크게 내적요인과 외적요인으로 분류할 수 있다. 내적요인은 토층 깊이, 사면경사, 흙의 전단강도 등의 기존에 비탈면의 형성과 함께 내재 되어있는 공학적 요인이며, 외적요인은 지진과 같은 하중이다. 이때 최대가속도(PGA), 최대속도(PGV), Arias계수(I), 고유주기(T_p), 스펙트럼 가속도(S_aT=1.0) 등은 지진의 외적요인으로 대변되는 값이다. 특히, 최대지반가속도(peak ground acceleration, PGA)는 지진의 지반 운동 크기를 정의하는 가장 대표적인 값이지만 동일한 최대 지반가속도 값을 가지는 진동이라도 지진의 지속시간에 따라 달라지는 사면에서의 변위를 충분히 고려하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공사면을 대상으로 2차원 평면변형률 조건의 수치해석을 수행하였으며, 다양한 지진 시나리오의 PGA를 0.2g로 스케일링하여 적용했을 때 비탈면에서 발생하는 응답특성을 분석하였다. 분석 결과, 비탈면의 상층부와 하층부의 응답은 활동면 발생 여부에 따라 차이를 보이며, 입력 지진파의 외적요인 보다는 소성변형을 유발시킨 진동 특성의 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.46-54
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• 2007

현재 프린터 산업에서는 다른 출력장치에 비해 색역이 작은 프린터의 색역을 확장하기 위해 CMY 이외의 색료를 추가하여 사용하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 색료의 추가는 여러 가지의 색료 조합이 하나의 색 자극치를 나타내는 프린터 역 특성화 과정에서 잉여 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 색료간의 상관도를 고려하여 이러한 잉여 문제를 해결하는 프린터 역 특성화 방법을 제안한다. 먼저 동일한 색 자극치를 나타내는 여러 가지 색료 조합을 분석하기 위해 Cellular Yule-Nielsen Spectral Neugebauer 프린터 모델을 이용하여 모든 색료의 조합에 대한 색 자극치를 추정한다. 이 후 잉여 문제를 일으키는 색료의 조합들에 대해 색 공간에서의 주위 다른 색 조합들과의 상관도를 고려하여 가장 유사한 색료 조합을 선택한다. 이를 통해 임의의 입력 색 자극 값에 대한 출력 색료 값을 얻는 3차원 사면체 보간법을 사용하는 과정에서 오차를 줄일 수 있다. 이렇게 선택된 색료의 조합들과 색 자극치는 참조표로 저장된다. 실험에서는 CMYKGO 프린터를 사용하였으며 어두운 영역에서 색역이 확장 되었고, 좀 더 자연스러운 톤을 표현하였다.