• 한국수자원학회논문집
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• 제38권8호
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• pp.655-664
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• 2005

저수지를 통한 수자윈의 지속적 확보와 이용에 걸림돌이 되고 있는 탁수의 장기발생문제를 기술적으로 해결하고자 실시간 탁수 감시와 예측시스템(RTMMS)을 구축 중이며, 2004년 홍수기 동안 대청호를 대상으로 유입하는 탁수의 수리 및 수질특성을 조사하고 2차원 횡방향 평균 수리 및 수질모형인 CE-QUAL-W2(W2)를 적용하여 탁수의 밀도류 거동과 시${\cdot}$공간적 분포를 예측하고 실측값과 비교하여 모형의 적용가능성을 평가하였다. 강우사상 동안 하천 수온은 $5{\sim}10^{\circ}C$ 정도 하강하였으며 탁수가 저수지내에서 밀도류를 형성하는 원인으로 작용했다. 적용된 W2모형은 수온의 성층구조 변화와 탁수의 침강점, 도달시간, 중층밀도류 두께 등 탁수의 거동특성을 비교적 잘 모의하였다. 그러나 국부적으로 탁수가 위치한 중층과 탁수 유입 전에 형성되었던 전이층에서 수온과 탁도의 모의값과 실측값이 유의할 만한 오차를 보였다. 펜티엄급 PC(CPU 2.0GHz)로 홍수기 전체기간 모의에 소요된 시간은 약 4분으로써 모형은 계산의 효율성 측면에서 실시간 모의에 적합한 것으로 평가된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제21권1호
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• pp.80-90
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• 2001

AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권6호
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• pp.538-544
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• 2000

강구조물의 내부를 영상화 하여 비파괴 평가를 할 수 있는 위상배열 초음파 탐상 시스템을 의료용 영상진단기를 개조함으로 개발하였다. 선택된 의료용 시스템은 64개의 독립된 송수신채널로 이루어져있으며 최고 128개의 배열초음파 탐촉자를 구동하여 초음파영상을 획득할 수 있도록 되어있다. 개조를 위해 주되게 고려된 사항은 속도의 변화로 인한 시스템의 개조와 강구조물에 적합한 탐촉자의 제작 그리고 비파괴 탐상에서 필요한 A-scan 신호를 획득하는 것이었다. 강구조물에 적합한 배열탐촉자를 설계하고 제작하기위해 경계회절파모델(Boundary Diffraction Wave Model)을 이용하여 초음파의 방사되는 음장을 시뮬레이션 하였다. 그리고 A-scan신호를 획득하기위한 장치를 제작하여 주어진 영상에서 선택된 주사선(scan line)의 RF신호를 획득하도록 하였다. 또한 강구조물에서 적절하게 송수신집속이 될 수 있도록 지연시간을 조절하였다. 개발된 시스템과 제작된 배열 탐촉자의 성능평가를 위해 인위결함 시험편에서 실험한 결과, 시험편의 내부의 영상과 선택한 주사선에 대한 A-scan신호를 실시간으로 획득할 수 있었다.

• 대한소아신경학회지
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• 제26권4호
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• pp.240-245
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• 2018

목적: 병원 외 심정지 후 회복된 혼수 상태의 소아 환자에서 신경학적 예후를 예측하는 것은 어렵다. 본 연구는 병원 외 심정지 후 자발순환회복 된 소아 환자에서 뇌파와 혈액 검사를 통해 신경학적 예후를 예측할 수 있는지 알아보았다. 방법: 2006년부터 2015년까지 병원 외 심정지로 가천대학교 의과대학 길병원에 방문한 1개월 이상 18세 미만의 소아 환자를 대상으로 하였다. 뇌파 분석은 배경파 점수화(background scoring), 자극에 대한 반응성(reactivity)의 유무 및 뇌파 상 경련(electrographic seizures)의 유무를 포함하였다. 배경파는 0점(nomal/organized), 1점(slow and disorganized), 2점(discontinuous or burst suppression), 3점(suppressed and featureless)으로 분류하였다. 신경학적 예후는 심정지 발생 후 최소 6개월 후에 PCPC에 따라 분류하였다. 결과: 좋은 신경학적 예후군(PCPC 1-3점) 9명과 불량한 신경학적 예후군(PCPC 4-6점) 17명으로 총 26명의 환자를 분석하였다. 불량한 예후군 환자의 88.2%, 좋은 예후군 환자의 44.4%에서 suppressed and featureless 소견을 보여 두 군간의 차이가 있었다(P=0.028). non-convulsive status epilepticus를 제외한 electrographic ictal discharges는 좋은 예후군의 44.4%, 불량한 예후군의 5.9%에서 보여 두 군간의 차이가 있었다(P=0.034). 불량한 예후군에서 산혈증, 젖산혈증, 고암모니아혈증이 좋은 예후군에 비해 의미있게 증가되어 있었다. 결론: 병원 외 심정지 후 회복된 소아 환자에서 뇌파 배경파가 suppressed and featureless 패턴을 보이는 경우 불량한 예후와 관련이 있고 electrographic ictal discharges 가 있는 경우 좋은 신경학적 예후와 관련이 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.126-131
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• 2019

최근 태양광의 발전 효율성과 경제성이 높은 발전소 부지를 확보하기 위해 특정 지역을 대상으로 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위한 연구들이 수행되었다. 하지만 국내의 경우 기존 발전량 데이터가 부족함에 따라 정확한 발전량 추정에 문제가 발생할 수 있으며, 우리나라 기준으로 어떠한 기상조건을 나타내는 변수가 태양광발전에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 지형 효과를 충분히 고려하여 제작된 태양복사에너지 지도와 미세먼지와 같은 기상조건을 추가하여 태양광 발전량 추정 회귀모델을 제시하고, 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하였다. 그 결과, 습도를 제외한 태양복사에너지, 온도, 풍속, 운량, 강수량, 일조시간, 미세먼지가 발전 효율에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 회귀 분석모델을 통해 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하여 RMSE는 48.261(h), nRMSE는 1.592(%), MAPE는 11.696(%), 그리고 는 0.979이 도출되었다. 이러한 결과는 국내 태양광 발전 부지를 평가함에 있어서 고려해야 하는 중요한 기상 조건 등 태양광 발전량 추정 모델을 설계하는데 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 태양광 발전소 건설 부지를 선정함에 있어 중요한 지표인 발전량을 정확히 추정하는데 기여할 것으로 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.349-361
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• 2021

컴퓨터 기술의 발전과 기상예보 모델 및 예측방식의 고도화에 따라 더 고성능의 기상예측 소프트웨어가 개발되었으며 슈퍼컴퓨터를 활용한 소프트웨어 수행으로 더욱 정밀하고 정확한 기상예보가 가능하게 되었다. 본 논문에서는 주요 6개국이 사용하고 있는 기상예측 예보 모델을 조사하여 그 특징들을 분석하고 현재 한국 기상청에서 영국 기상청과 2012년부터 협업하여 사용하고 GloSea 소프트웨어에 대하여 설명한다. 그런데 기존의 GloSea는 기상청 슈퍼컴퓨터에서만 수행되어 다양한 연구자들의 전문 분야별 세분화된 연구에 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 현재 우리나라에서 사용하고 있는 GloSea6 기반의 저해상도 버전을 로컬시스템에 사용할 수 있는 표준 실험환경을 구축하고 이를 테스트해봄으로써 연구실 환경에서 수행 가능한 저해상도 GloSea6의 로컬화를 제시하고자 한다. 즉, 본 논문에서는 사용자 단말기-계산서버-리퍼지토리 서버로 구성되는 기본 아키텍처를 구축하고 해당 소프트웨어의 실행 테스트를 수행함으로써 저해상도 GloSea6의 로컬 이식성을 검증한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.11-19
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• 2021

소프트웨어 시스템은 생명주기동안 기능 추가, 버그 수정, 새로운 컴퓨팅 환경 수용 등의 다양한 이유로 프로그램 코드 변경이 요구된다. 이러한 코드 수정 과정에서 새로운 오류 발생을 가져올 수 있으므로 프로그램 코드 수정 과정은 새로운 시스템 개발 못지 않게 신중하게 처리되야 한다. 또한, 오픈 소스 프로그램에 대한 재사용이 일반화된 소프트웨어 개발환경에서 오픈 소스 프로그램의 코드 변경 가능성을 예측할 수 있다면, 보다 양질의 프로그램 개발 효과를 기대할 수 있을 것이다. 본 논문은 소스 코드 변경을 예측하는 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 소스 코드 변경을 예측하는 문제는 딥러닝의 이진 분류 문제이며 레이블된 데이터가 요구되는 지도학습을 사용한다. 코드 예측 모델의 학습 및 시험을 위해 깃허브에서 수집한 Java 소스 코드와 코드 변경 로그를 데이터로 사용한다. 수집된 Java 소스 코드에서 소프트웨어 메트릭스를 계산한 후 제안된 코드 변경 예측 모델의 입력 데이터로 사용한다. 제안된 모델의 성능 평가를 위해 정밀도, 재현율, F1점수, 정확도가 측정되었으며 각각의 평가 지표에 있이서 CNN 모델은 95%, 다층 퍼셉트 기반의 DNN 모델은 92%를 달성했다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.17-27
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• 2021

본 연구에서는 6개의 기계학습 기법들을 활용하여 2019년과 2020년 전국 땅밀림 현장조사 결과를 기반으로 땅밀림 위험지역을 A부터 C까지 3개 등급(A등급: 위험, B등급: 보통, C등급: 양호)으로 구분할 수 있는 분류모형을 구축하고, 분류 정확도를 비교·분석한다. 기계학습 기법으로는 K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Extreme Gradient Boosting 총 6개를 적용하였다. 분류 정확도 분석결과, 6개의 기법 모두 0.9 이상의 우수한 정확도를 보여주었다. 수치형 자료를 학습에 적용한 경우가, 문자형 자료를 학습한 모형보다 우수한 성능을 나타냈으며, 현장조사 평가점수 자료군(C1~C4) 보다는 전문가의견이 반영된 평가점수 자료군(R1~R4)으로 학습한 모형이 정확도가 높은 것으로 분석되었다. 특히, 직접징후와 간접징후 정보를 학습에 반영한 경우가 예측정확도가 높게 나타났다. 향후 땅밀림 현장조사 자료가 지속적으로 확보될 경우, 본 연구에서 활용한 기계학습기법은 땅밀림 분류를 위한 도구로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.279-285
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• 2019

다양한 형태의 선체 진동 중, 선체 선미 및 거주구의 횡방향 진동은 대부분 주기관의 횡기진력으로부터 유발되는데, 주기관과 연결된 주변 구조물과의 공진이 발생 할 수 있으므로 공진회피 설계가 반드시 필요하다. 공진 회피를 위한 가진 주파수는 주기관 및 프로펠러 사양으로부터 추정 가능하나, 기관실 주변 구조물의 고유 진동수는 형상의 다양성 등에 의해 추정이 쉽지 않고 경험을 위주로 한 방진 설계가 수행되고 있는 현실이며, 이로 인해 시운전 중에 발생하는 진동 문제는 공정지연, 현장 인력의 과다 투입 및 설계의 반복 수행 등 많은 문제점이 발생하고 있다. 본 연구에서는8,600TEU급 컨테이너선을 대상으로 유연한 설계를 위해 선체 구조배치의 변경 없이 주기관만 12기통에서 10기통으로 변경하는 경우에 대해 주기관 횡진동에 의한 공진 문제를 다루었다. 연구 결과로서, 주기관 횡기진력과 기관실 주변 구조와의 공진 회피를 위한 효율적인 구조보강 설계지침을 제시하였으며, 설계 현장의 실제적인 방진설계 지침으로 활용이 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.17-26
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• 2019

이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.