• 대한안전경영과학회지
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• 제13권1호
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• pp.107-114
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• 2011

Location-Based Service(LBS) is a service that provides a variety of convenience in life using location information that can be obtained by mobile communication network or satellite signal. In order to provide LBS precisely and efficiently, we need the location determination technology, platform technology and server technology. In this study, we studied on how we can reduce the error on location determination of objects such people and things. Fingerprint location determination method was applied to this study because it can be used at current wireless communication infrastructure and less influenced by a variety of noisy environment than other location determination methods. We converted the probability value to logarithmic scale value because using the sum of k probability values is not suitable to be applied to weight determination. In order to confirm the performance of suggested method, we developed location determination test program with Visual Basic 6.0 and performed the test. According to indoor and outdoor test results, the suggested stochastic method reduced the distance error by 17%, 18% and 9% respectively at indoor environment and 25%, 11% and 4% at outdoor environment compared with deterministic NN, kNN and kWNN fingerprint methods.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권10호
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• pp.887-893
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• 2018

본 연구에서는 신뢰성해석기법을 이용하여 우수관에 대한 최적설계기법을 제시하였다. 최근 빈번히 일어나고 있는 국지성호우에 대해 기존의 결정론적 설계기법으로는 우수관의 용량을 초과하여 도시침수가 일어나기 쉽다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 우수관의 설계변수들을 확률변수로 인식하는 추계학적 기법이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 FORM (First Order Reliability Method)을 사용하여 우수관의 신뢰성해석모형을 개발하였다. 개발된 신뢰성해석기법은 5개 지역의 실제 구축된 우수관에 적용하여 안전도를 분석하고 공사비증가에 따른 안전도의 변화를 분석하였다. 다섯 개 지역의 빈도별 강우강도를 분석하고 신뢰성해석을 통해 우수관의 용량초과확률을 정량적으로 산정할 수 있었다.

• Earthquakes and Structures
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• 제13권2호
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• pp.151-164
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• 2017

This article aims to investigate the possible retrofitting of a deficient building with soft story failure mode by connecting it to an adjacent building which is designed based on current code with friction dampers at all floors. Low cost and high performance reliability along with significant energy dissipation pertaining to stable hysteretic loops may be considered in order to choose the proper damper for connecting adjacent buildings. After connecting two neighbouring floors by friction dampers, the sliding forces of dampers at various stories are set in two arrangements: uniform sliding force and then variable sliding force. In order to account for the stochastic nature of the seismic events, incremental dynamic analyses are employed prior and after the installation of the friction dampers at the various floors. Based on these results, fragility curves and mean annual rate of exceedance of serviceability and ultimate limit states are obtained. The results of this study show that the collapse mode of the deficient building can affect the optimum arrangement of sliding forces of friction dampers at Collapse Prevention (CP) performance level. In particular, the Immediate Occupancy (IO) performance level is not tangible to the sliding force arrangement and it depends solely on sliding force value. Generally it can be claimed that this rehabilitation scheme can turn the challenge of pounding two adjacent buildings into the opportunity of dissipating a large amount of the seismic input energy by the friction dampers, thus improving significantly the poor seismic performance of the deficient structure.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.19-26
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• 2024

단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.523-530
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• 2017

본 연구에서는 역량스펙트럼법을 이용해 얻어진 구조물의 성능점을 확률적으로 평가하는 방법을 제시하였다. ATC-40에 따라 역량스펙트럼법을 이용하여 4층 1경간 철골구조물의 성능점을 산정하였다. 요구스펙트럼을 이용하여 구조물의 성능한계를 초과하는지 여부를 분석하기 위해 구조부재의 소성변형각으로부터 정의되는 구조물의 성능한계에 대해 한계변위를 도출하였다. 또한 설계응답스펙트럼과 유사한 응답스펙트럼을 가지는 인공지진파 30개를 선정하여 스펙트럼 가속도에 따른 각 성능한계의 초과여부를 통해 fragility curve를 도출하였다. 관측된 초과확률을 이용하여 fragility curve를 도출하기 위해 maximum likelihood method를 사용하였다. 각 성능한계점에 대응하는 설계응답스펙트럼의 응답가속도값에서 성능한계점을 초과할 확률은 존재하는 것으로 확인되었다. 본 방식은 구조물의 성능점에 대해 지진파의 불확실성을 고려한 확률적 평가가 가능하고, 시간증분해석이 필요하지 않아 해석시간을 상당부분 단축시킬 수 있다는 장점이 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.292-299
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• 2017

방사선 방호는 결정적 영향을 방지하고 확률적 영향을 최소화하는데 목적이 있다. 결정적 영향과 확률적 영향을 과대평가하면 미래에 일어날 위험성에 대해 잘못된 평가를 내릴 수 있기 때문에 이들의 기본량인 흡수선량의 정확한 평가가 특히 중요하다. 본 연구는 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 한 PCXMC 2.0을 이용하여 Kerma를 측정하고, 다목적 선량계 및 유리선량계를 이용하여 나타난 선량을 비교하여 정확한 흡수선량을 평가하는 것에 목적을 두었다. 실험은 부위를 두개부, 복부, 골반부로 정하였고 Kerma는 몬테카를로 시뮬레이션을 기반으로 한 PCXMC 2.0로 측정하였다. 흡수선량은 다목적 선량계와 유리선량계로 측정하였다. 그 결과 PCXMC 2.0, 다목적 선량계, 유리선량계에서 두개부, 복부, 골반부 모두 PCXMC 2.0, 다목적 선량계, 유리선량계 순으로 선량 차이가 크게 났으며, 다목적 선량계는 Kerma에 더 가까운 값을 나타냈다. 결과적으로 실제 흡수선량 측정은 유리선량계가 가장 유리하다는 것을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1329-1341
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• 2022

해양환경 및 해양생태계를 파괴하고 해양사고의 원인이 되는 해양쓰레기는 매년 늘어나고 있으나 그 중 해양침적쓰레기는 해저에 위치해 있어 파악과 수거에 어려움이 있다. 이에 효율적인 수거와 분포량 파악을 위해 수중촬영 이미지를 이용하여 폐그물과 폐밧줄을 대상으로 딥러닝 기반의 의미론적 분할을 실험하였다. 분할에는 최신 딥러닝 기법인 high-resolution network (HRNet)을 사용하고 최적화 알고리즘(optimizer) 별 성능 비교를 하였다. 분할 결과 그물에서는 adaptive moment estimation (Adam), Momentum, stochastic gradient descent(SGD) 순으로 F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%) 이며, 밧줄은 F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%)로 그물과 밧줄에서 모두 Adam의 결과가 가장 높게 나타났다. 연구 결과를 통해 optimizer 별 분할 성능 평가와 최신 딥러닝 기법의 해양침적쓰레기 분할에 대한 가능성을 확인하였다. 이에 따라 수중촬영 이미지를 통한 해양침적쓰레기 식별에 최신 딥러닝 기법을 적용시킴으로써 육안을 통한 식별보다 정확하고 효율적인 식별을 통해 해양침적쓰레기의 분포량 산정에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.25-34
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• 2022

뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.61-69
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• 2023

최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권3호
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• pp.396-407
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• 2020

전세계적으로 화석 연료가 고갈 되면서 화석 연료를 대체할 수 있는 자원이 필요한 실정이며, 대체 자원으로는 바이오 연료가 각광을 받고 있다. 바이오 연료는 바이오 매스로부터 생산되는데 바이오 매스는 바이오 연료 및 바이오 화학제품 생산이 가능한 재생 가능 자원이다. 특히, 화석 연료를 대체하기 위하여 이산화탄소와 바이오 매스를 이용하여 바이오 연료(바이오 디젤)를 생산하는 연구가 주목을 받고 있다. 바이오 매스를 기반으로 하여 바이오 디젤을 생산하기 위해서는 바이오 디젤 생산에 필요한 원료(예, 이산화탄소, 물)와 잠재적인 바이오 매스 리파이너리 용량 및 설치 위치, 생산된 바이오 디젤의 수요 도시까지의 공급을 모두 고려하는 공급 네트워크 개발이 필요하다. 바이오 매스를 이용한 바이오 디젤 공급 네트워크에 대하여 많은 연구가 수행이 되었지만, 미세조류 기반 최적의 바이오 디젤 생산 전략에 상당히 영향이 있는 이산화탄소 공급량에 대한 불확실성을 고려한 연구는 거의 수행되지 않았다. 미세조류 기반 바이오 디젤을 생산 시 상당히 중요한 원료로 이용되는 이산화탄소는 화력발전소에서 발생하는 배출 가스로부터 포집하여 사용하기 때문에 이산화탄소 공급량의 불확실성은 최적의 바이오 디젤 네트워크를 구축하는데 큰 영향이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이산화탄소 공급량의 불확실성을 고려하는 최적 공급 네트워크 설계를 결정하기 위해 2단계 확률 모델을 개발한다. 이 모델의 목표는 이산화탄소 공급량 불확실성을 고려하고 각 지역의 디젤 요구량을 충족시키면서 총 네트워크 비용을 결정하는 것이다. 이 모델은 대한민국의 디젤 수요량의 10%를 충족시키는 사례 연구를 평가하였다. 확률론적 모델(연간 갤런당 12.9 미국 달러)에 의해 결정된 최적의 바이오 디젤 공급 비용은 결정론적 모델(연간 갤런당 10.5 미국달러)의 결과보다 약간(26%) 높다. 이산화탄소 공급량이 변동되는 경우(확률론적 모델)는 바이오 디젤 공급 네트워크 전략에 상당한 영향을 미쳤다.