• 한국수자원학회논문집
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• 제55권11호
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• pp.903-911
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• 2022

물을 공급하기 위한 자원 중 하나인 지하수는 다양한 자연적 요인에 의해 수위의 변동이 발생한다. 최근, 인공신경망을 이용하여 지하수위의 변동을 예측하는 연구가 진행되었다. 기존에는 인공신경망 연산자 중 학습에 영향을 미치는 Optimizer로 경사하강법(Gradient Descent, GD) 기반 Optimizer를 사용하였다. GD 기반 Optimizer는 초기 상관관계 의존성과 해의 비교 및 저장 구조 부재의 단점이 존재한다. 본 연구는 GD 기반 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 GD와 화음탐색법(Harmony Search, HS)를 결합한 새로운 Optimizer인 Gradient Descent combined with Harmony Search(GDHS)를 개발하였다. GDHS의 성능을 평가하기 위해 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용하여 이천율현 관측소의 지하수위를 학습 및 예측하였다. GD 및 GDHS를 사용한 MLP의 성능을 비교하기 위해 Mean Squared Error(MSE) 및 Mean Absolute Error(MAE)를 사용하였다. 학습결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 MSE의 최대값, 최소값, 평균값 및 표준편차가 작았다. 예측결과를 비교하면, GDHS는 GD보다 모든 평가지표에서 오차가 작은 것으로 평가되었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권7호
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• pp.1429-1435
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• 2020

Applying an accurate parametric prediction model to identify abnormal or false pressurizer water levels (PWLs) is critical to the safe operation of marine pressurized water reactors (PWRs). Recently, deep-learning-based models have proved to be a powerful feature extractor to perform high-accuracy prediction. However, the effectiveness of models still suffers from two issues in PWL prediction: the correlations shifting over time between PWL and other feature parameters, and the example imbalance between fluctuation examples (minority) and stable examples (majority). To address these problems, we propose a cost-sensitive mechanism to facilitate the model to learn the feature representation of later examples and fluctuation examples. By weighting the standard mean square error loss with a cost-sensitive factor, we develop a Cost-Sensitive Long Short-Term Memory (CSLSTM) model to predict the PWL of PWRs. The overall performance of the CSLSTM is assessed by a variety of evaluation metrics with the experimental data collected from a marine PWR simulator. The comparisons with the Long Short-Term Memory (LSTM) model and the Support Vector Regression (SVR) model demonstrate the effectiveness of the CSLSTM.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제18권4호
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• pp.87-91
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• 2019

The diagnosis of the failure for the existing electrical facilities was based on regular preventive maintenance, but this preventive maintenance was limited in preventing a lot of cost loss and sudden system failure. To overcome these shortcomings, fault prediction and diagnostic techniques are critical to increasing system reliability by monitoring electrical installations in real time and detecting abnormal conditions in the facility early. As the performance and quality deterioration problem occurs frequently due to the increase in the number of users of the motor pump, the purpose is to build an intelligent control system that can control the motor pump to maximize the performance and to improve the quality and reliability. To this end, a vibration sensor, temperature sensor, pressure sensor, and low water level sensor are used to detect vibrations, temperatures, pressures, and low water levels that can occur in the motor pump, and to build a system that can identify and diagnose information to users in real time.

• 대한전기학회논문지:전기물성ㆍ응용부문C
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• 제53권7호
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• pp.364-369
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• 2004

In this Paper, a flashover prediction method using the leakage current in the contaminated EPDM distribution polymer insulator is proposed. The leakage currents on the insulator were measured simultaneously with the different salt fog application such as 25g, 50g, and 75g per liter of deionized water. Then, the measured leakage currents were enveloped and transformed as the CDFS using the Hilbert transform and the level crossing rate, respectively. The obtained CDFS having different gradients(angles) were used as a important factor for the flashover prediction of the contaminated polymer insulator. Thus, the average angle change with an identical salt fog concentration was within a range of 20 degrees, and the average angle change among the different salt fog concentrations was 5 degrees. However, it is hard to be distinguished each other because the gradient differences among the CDFS were very small. So, the new weighting value was defined and used to solve this problem. Through simulation, it Is verified that the proposed method has the capability of the flashover prediction.

• 한국환경농학회지
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• 제27권4호
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• pp.314-320
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• 2008

During the summer season, more than half of the annual precipitation in Korea occurs during the summer season due to the geographical location in the Asian monsoon belt. So, this causes severe soil erosion from croplands, which is directly linked to the deterioration of crop/land productivity and surface water quality. Therefore, much attention has been given to develop accurate estimation tools of soil erosion. The aim of this study is to assess the performance of using the empirical Universal Soil Loss Equation (USLE) and the physical-based model of the Water Erosion Prediction Project (WEPP) to quantify eroded amount of soil from agricultural fields. Input data files, including climate, soil, slope, and cropping management, were modified to fit into Korean conditions. Chuncheon (forest) and Jeonju (level-plain) were selected as two Korean cities with different topographic characteristics for model analysis. The results of this current study indicated that better soil erosion prediction can be achieved using the WEPP model since it has better power to illustrate a higher degree of spatial variability than USLE in topography, precipitation, soils, and crop management practices. These present findings are expected to contribute to the development of the environmental assessment program as well as the conservation of the agricultural environment in Korea.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.11-17
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• 2019

최근 들어 동해안에서 너울성 파도에 의한 손실이 빈번히 발생하고 있다. 너울성 파도는 다양한 요인들이 결합되어 발생하기 때문에 예측이 어렵다. 본 연구에서는 머신러닝 기술에 기초하여 동해안에서 너울성 파도의 발생을 예측하는 모델을 제안하였다. 모델 개발을 위해 포항 신항의 하역중단 데이터 및 신항 부근의 기압, 풍속, 풍향, 수온 등의 기상자료를 수집하였다. 수집한 데이터로부터 너울발생에 중요한 영향을 미치는 변수들을 선별하였으며, 모델 개발을 위해 다양한 머신러닝 예측 알고리즘들을 테스트 하였다. 그 결과 조위, 수온, 기압이 너울 발생 예측을 위한 주요 변수로 확인이 되었고, Random Forest 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며. 모델의 예측 정확도는 88.6%이다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제21권5호
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• pp.391-404
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• 2009

삼천포 화력발전소에서 냉각수로 이용되고 방류되는 해수를 이용한 소수력 발전소를 건설하였다. 본 연구에서는 해양소수력 발전소 건설시 가장 중요한 문제인 기존 화력발전소의 순환수 계통에 미치는 영향을 평가하기 위한 방안으로 배수로 수위의 해양소수력 건설 이전, 건설 중, 건설 이후 해양소수력 운전 상태에서의 변화를 예측한 값과 실제 계측값을 분석하였다. 설계시 일반적으로 이용되는 개수로 수리식에서부터 Flow 3D를 이용하여 3차원적인 수리해석 기법을 이용하는 것까지 다양한 예측을 시도하였고 관측을 통하여 검증하고자 하였다. 예측치와 실제 관측치의 비교 결과, 수위의 전체적인 평균값은 예측치와 관측치가 유사하였지만 수위의 변화 폭은 건설 중과 해양소수력 운전 상태에서 매우 크게 나타났다. 또한, 소수력 건설 이전에는 표준위어식과 Honma식의 예측값이 관측값과 가장 유사하였으나, 소수력 건설 이후에는 HEC-2, HEC-RAS, Flow-3D의 예측값이 실측값과 가까운 결과를 보였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2011년도 춘계 학술논문 발표대회 1부
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• pp.73-75
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• 2011

In this study, prediction of later-age compressive strength of ultra-high strength concrete, based on the accelerated strength of concrete cured in 50, 60℃ warm water was investigated. W/B of 32, 23.5, 19% 3 levels were examined. And the specimens were cured in 50, 60℃ warm water. The results showed reliable accuracy by regression relation between 28day strength cured by standard curing method and accelerated strength of the concrete cured in warm water. And the specimens cured in 50, 60℃ showed more high strength development. So 60℃ curing could be considered in order to reduce the measurement error. As a result, the feasibility of 50, 60℃ warm water curing method at high strength level was confirmed.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.134-134
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• 2022

Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.267-267
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• 2016

1987년 백중사리 기간 중 태풍 "위니"의 영향으로 인해 전남 목포, 신안, 무안 등 서해안 일대에서의 침수피해 및 2002년 발생한 태풍 "루사"와 2003년 발생한 태풍 "매미" 등으로 인해 우리나라 남부지방에 막대한 재산과 인명의 피해를 가져와 사회적 혼란과 함께 자연재해에 대하여 국민의 관심이 고조되고 있다. 특히 우리나라는 지형과 해안선이 복잡하고 삼면이 바다로 둘러싸여 강우 및 조석 등 다양한 조건에 따라 동해, 남해, 서해의 해양특성은 물론 강우특성이 달리 나타날 뿐아니라 최근 이상기후로 인하여 해수위 상승 또한 달리 나타나고 있어 수재해 발생 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있으나, 해안 도시 유역의 수재해 저감에 대한 설계기술 및 대응기법은 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 해안지역에 영향을 주는 강우특성을 분석하고 해수위 상승 원인별 위험도를 고려하여 침수를 모의하였다. 천수방정식을 지배방정식으로 하고 유한체적법과 well-balanced 기법이 적용된 2차원 수치모형을 이용하여 침수를 예측하고 실측치와의 비교 분석을 통해 모의의 적절성을 검토하였다. 침수심 예측결과는 해안 도시유역 특성에 맞는 다양한 수재해 저감기법을 제시하는 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.