• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제16권5호
• /
• pp.431-443
• /
• 2014

본 연구는 고수압 해저터널의 차수를 위한 동결공법 적용성 평가를 위해 국내 적용사례가 없는 동결공법의 해외 시공사례를 조사하였으며, 지반 동결공법에서 보편적으로 사용하는 냉매인 브라인(brine)과 액체질소($LN_2$)에 대한 분석을 수행하였다. 고수압 조건의 해수는 순수한 물에 비하여 어는 점이 더 낮기 때문에 지상에서보다 동결시간이 더 길 수 있고 해저터널과 같이 폐쇄된 공간에서의 적용 시 냉매는 안정성을 확보할 수 있어야 하고 공기 단축이 가능해야 한다. 브라인은 재사용이 가능하고 독성이 적어 인체에 미치는 영향이 적으나, 동결에 상대적으로 장시간 필요하고 동결장비가 복잡한 특징을 가지고 있으며, 액체질소는 냉매의 재사용이 불가하며 기화 시 공기 중 질소농도 증가로 질식의 위험성이 있으나, 상대적으로 동결시간이 짧으며, 동결장비가 간단한 특징을 가지고 있는 것으로 파악되었다. 또한 향후 추가적인 연구가 필요한 해저터널 연결구 및 막장면 주변 지반에 대한 동결공법의 주요 설계요소를 도출하였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
• /
• 제13권2호
• /
• pp.167-181
• /
• 2010

To predict changes in the marine environment of the Beolgyo Stream Estuary in Jeonnam Province, South Korea, where cohesive tidal flats cover a broad area and a large bridge is under construction, this study conducted numerical simulations involving tidal flow and cohesive sediment transport. A wetting and drying (WAD) technique for tidal flats from the Princeton Ocean Model (POM) was applied to a large-scale-grid hydrodynamic module capable of evaluating the flow resistance of structures. Derivation of the eddy viscosity coefficient for wakes created by structures was accomplished through the explicit use of shear velocity and Chezy's average velocity. Furthermore, various field observations, including of tide, tidal flow, suspended sediment concentrations, bottom sediments, and water depth, were performed to verify the model and obtain input data for it. In particular, geologic parameters related to the evaluation of settling velocity and critical shear stresses for erosion and deposition were observed, and numerical tests for the representation of suspended sediment concentrations were performed to determine proper values for the empirical coefficients in the sediment transport module. According to the simulation results, the velocity variation was particularly prominent around the piers in the tidal channel. Erosion occurred mainly along the tidal channels near the piers, where bridge structures reduced the flow cross section, creating strong flow. In contrast, in the rear area of the structure, where the flow was relatively weak due to the formation of eddies, deposition and moderated erosion were predicted. In estuaries and coastal waters, changes in the flow environment caused by artificial structures can produce changes in the sedimentary environment, which in turn can affect the local marine ecosystem. The numerical model proposed in this study will enable systematic prediction of changes to flow and sedimentary environments caused by the construction of artificial structures.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제50권10호
• /
• pp.681-690
• /
• 2017

본 연구에서는 우리나라 전역에 대하여 인공신경망 기법을 사용하여 일최심신적설을 추정하였다. 인공신경망 모형 구조를 시행 착오법을 이용하여 설계한 결과, 입력자료는 일 최저 기온, 일 평균 기온, 강수량으로 정하였고, 은닉층과 노드의 수는 각각 1층, 10개로 정하였다. 관측값을 인공신경망의 입력자료로 활용하는 경우, 교차검증 상관계수는 0.87로 Ordinary Kriging기법을 활용하여 일최신심적설을 공간보간한 경우의 교차검증상관계수인 0.40보다 크게 높았다. 미계측 지역의 일최심신적설을 추정하는 경우의 인공신경망 모형의 성능을 알아보기 위하여 인공신경망 모형의 입력자료들을 Ordinary Kriging으로 공간보간하여 일최심신적설을 추정하였다. 이 경우 교차검증 상관계수는 0.49였다. 또한 해발 고도 200 m 이상의 산지에서의 인공신경망의 성능은 나머지 지역인 평지에서의 성능보다 다소 떨어짐을 확인하였다. 본 연구의 이러한 결과는 우리나라 전역에 걸친 정확한 적설량의 즉각적인 산정에 인공신경망 모형이 효과적으로 활용될 수 있음을 의미한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제6권11호
• /
• pp.527-536
• /
• 2017

최근 스마트 그리드 산업의 발달과 더불어 효과적인 에너지 관리 시스템의 필요성이 커지고 있다. 특히, 전기 부하 및 에너지 요금 감소를 위해서는 정확한 전력수요 예측과 그에 따른 효과적인 스마트 그리드 운영 전략이 필요하다. 본 논문에서는 보다 정확한 전력수요 예측을 위하여, 수요 시한 기준으로 수집된 전력 사용 데이터를 고시간 해상도로 분할하고, 이에 적합한 인공 신경망 기반의 전력수요 예측 모델을 구축하고자 한다. 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위하여 우선, 수열 형태의 시계열 데이터가 가지는 주기성을 제대로 반영하지 못하는 기계 학습 모델의 문제점을 해결하고자, 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환한다. 더욱이, 고시간 해상도에 따른 온도나 습도 등 외부 요인들의 보다 정확한 반영을 위해 이들에 대해서도 선형 보간법을 사용하여 세분화된 시점에서의 값을 추정하여 반영한다. 마지막으로, 구성된 특성 벡터에 대해 주성분 분석 수행을 통하여 불필요한 외부 요인을 제거한다. 예측 모델의 성능을 평가하기 위해서 5겹 교차 검증을 수행하였다. 실험 결과 모든 고시간 해상도에서 성능 향상을 보였으며, 특히 3분 해상도의 경우 3.71%의 가장 낮은 오차율을 보였다.

• 식물분류학회지
• /
• 제45권4호
• /
• pp.353-361
• /
• 2015

난초 열매의 결실의 시 공간적 변화가 장기적으로 개체군의 생존에 영향을 끼칠 수 있으며 수 세대에 걸쳐 유전적 다양성에 영향을 미칠 것이다. 본 연구의 목적은 화밀을 분비하는 육상 난초인 닭의난초를 대상으로 자연 조건에서 시 공간의 결실 수준을 조사하고 교배계를 파악하는 데 있다. 본 연구자들은 전라남도 해남군 징의리 해안 1.5 km 걸쳐 위치한 4곳 집단에서 2년간의 조사 기간 동안 수분실험을 행하였다. 2년 동안 결실률이 집단 내 작은 슈트의 모임인 패치 내에서 유사했다. 대조적으로, 패치 간에는 결실룰이 유의 한 수준에서 차이를 보였다. 또한 큰 화서를 지닌 식물이 작은 화서를 지니는 식물보다 훨씬 더 많은 열매 생성을 보였다. 닭의난초의 결실률은 2 년의 조사 기간 동안 비슷하였으나(14.1%) 연구된 보상을 주는(rewarding) 난초84종의 평균 결실률(37.1%) 보다 낮았다. 인위적인 자가 수분(90.5-95.2%), 인위적인 인화(隣花)수분(geitonogamy: 94.7-95.0%), 그리고 인위적인 타가 수분(91.3-91.4%)등에 의해서는 결실률이 상당한 수준으로 증가되었다. 꽃피기 전 수술을 제거 한 경우에 열매가 전혀 맺히지 않았으며 꽃 스스로 자동으로 수분이 일어나지 않았다. 본 연구 결과에 의하면 닭의난초는 자가화합성이고, 열매를 생성하기 위해서는 수분매개체인 곤충류가 필요하며, 2년간 조사 기간 중 징의리 집단들의 환경이 비슷하였음을 암시하고 있다. 본 연구 결과는 결실률이 시간보다 공간적으로 더욱 뚜렷하다는 점을 강조하고 있다.

• 자원환경지질
• /
• 제55권3호
• /
• pp.309-316
• /
• 2022

암석 분류에 필요한 인적, 시간적 소모를 최소화하기 위해 최근 인공지능을 활용한 암석 분류 연구가 대두되었다. 이에 본 연구에서는 편광현미경 박편 이미지를 활용하여 염기성 화산암을 세분류하고자 하였다. 분류에 사용된 인공지능 모델은 Tensorflow, Keras 라이브러리를 기반으로 합성곱 신경망 모델을 자체 제작하였다. Olivine basalt, basaltic andesite, olivine tholeiite, trachytic olivine basalt 기준시료 박편을 개방 니콜, 직교 니콜, 그리고 gypsum plate를 장착하고 촬영한 이미지 총 720장을 인공지능 모델에 training : test = 7 : 3 비율로 학습시켰다. 학습결과, 80~90%이상의 분류 정확도를 보였다. 각각의 인공지능 모델의 분류 정확도를 확인하였을 때, 본 모델의 암석분류 방식이 지질학자의 암석 분류 프로세스와 크게 다르지 않을 것으로 예상된다. 나아가 본 모델 뿐 아니라 보다 다양한 암석종을 세분시키는 모델을 제작하여 통합한다면, 데이터 분류의 신속성과 비전문가의 접근성 모두를 만족시키는 인공지능 모델을 개발할 수 있으며, 이를 통해 암석학 기초연구의 새로운 틀을 마련할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.571-585
• /
• 2022

기후변화로 인한 가뭄, 홍수, 산불, 산사태 등 자연재해의 위협이 증가함에 따라, 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR)와 같이 고해상도 토양수분 복원에 대한 사회적 수요도 증가하고 있다. 하지만 국내 환경은 산림 지형의 비율이 높아, 식생과 지형의 영향을 크게 받는 SAR 자료에서 토양수분을 복원하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습의 일종인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 기법을 활용하여, Sentinel-1 SAR 영상의 자립형 활용성을 평가하였다. Sentinel-1에서 얻을 수 있는 이중편파 산란계수는 토양수분 거동과 유의미한 상관성을 가지고 있음을 확인할 수 있었으며, 다른 위성이나 지점에서 관측된 보조자료를 사용하지 않고도 식생의 효과 등을 보정할 수 있는 자립형 활용 가능성도 확인할 수 있었다. 하지만 각 지점별, 지형 그룹별 특성에 의한 차이가 크게 나타났으며, 특히 산지와 평지에서 학습된 모형을 교차적용하였을 때 토양수분을 제대로 모의할 수 없는 현상이 발생하였다. 또한 이러한 문제를 해결하고자 학습 지점의 수를 늘리는 경우에는 토양수분 복원 모형이 평활화되어 상관계수는 증가하였으나, 지점에서의 오차는 점점 증가하였다. 따라서 고해상도 SAR 토양수분 자료를 광범위하게 적용하기 위해서는 체계적 연구 수행이 선행되어야 하며, 목적에 따른 학습 지점의 선정, 적용 지역의 범위 등을 구체적으로 제한하여 활용한다면 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Geomechanics and Engineering
• /
• 제35권2호
• /
• pp.121-133
• /
• 2023

The demand for cement and limestone crushed materials has increased many folds due to the tremendous increase in construction activities in Pakistan during the past few decades. The number of cement production industries has increased correspondingly, and so the rock-blasting operations at the limestone quarry sites. However, the safety procedures warranted at these sites for the blast-induced ground vibrations (BIGV) have not been adequately developed and/or implemented. Proper prediction and monitoring of BIGV are necessary to ensure the safety of structures in the vicinity of these quarry sites. In this paper, an attempt has been made to predict BIGV using artificial neural network (ANN) at three selected limestone quarries of Pakistan. The ANN has been developed in Python using Keras with sequential model and dense layers. The hyper parameters and neurons in each of the activation layers has been optimized using randomized and grid search method. The input parameters for the model include distance, a maximum charge per delay (MCPD), depth of hole, burden, spacing, and number of blast holes, whereas, peak particle velocity (PPV) is taken as the only output parameter. A total of 110 blast vibrations datasets were recorded from three different limestone quarries. The dataset has been divided into 85% for neural network training, and 15% for testing of the network. A five-layer ANN is trained with Rectified Linear Unit (ReLU) activation function, Adam optimization algorithm with a learning rate of 0.001, and batch size of 32 with the topology of 6-32-32-256-1. The blast datasets were utilized to compare the performance of ANN, multivariate regression analysis (MVRA), and empirical predictors. The performance was evaluated using the coefficient of determination (R²), mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), and root mean squared error (RMSE)for predicted and measured PPV. To determine the relative influence of each parameter on the PPV, sensitivity analyses were performed for all input parameters. The analyses reveal that ANN performs superior than MVRA and other empirical predictors, andthat83% PPV is affected by distance and MCPD while hole depth, number of blast holes, burden and spacing contribute for the remaining 17%. This research provides valuable insights into improving safety measures and ensuring the structural integrity of buildings near limestone quarry sites.

• 한국양식학회:학술대회논문집
• /
• 한국양식학회 2003년도 추계학술발표대회 논문요약집
• /
• pp.28-28
• /
• 2003

Viable interspecific hybrids between yellowtail flounder (Pleuronectes ferrugineus, Store.) and winter flounder (Pleuronectes americanus, Walbaum) were produced by artificial insemination of yellowtail flounder eggs with winter flounder sperm. However, mean fertilization rate, hatching success and early survival up to 3 weeks post hatch were significantly lower than those of parental pure cross controls (P<0.01). Overall, cytogenetic traits (karyological analysis and estimation of cellular DNA contents using flow cytometry) of hybrid flounder were intermediate between the two parental species. Microsatellite assay was used to distinguish the parental genomes in the hybrids; in most cases, one allele was specific to each of the parents. Morphometrics assessed by body proportions indicated that hybrids generally displayed a morphology intermediate between the maternal and paternal species. Interspecific hybrids exhibited abnormal and retarded gonad development in both sexes based on histological analysis of gonads from adult fish. The sterility of the hybrids presents a significant advantage for their use in aquaculture, as potential escapees would not be capable of reproducing in the wild and contaminating natural stocks.

• Wind and Structures
• /
• 제6권6호
• /
• pp.437-450
• /
• 2003

In this paper, the structural random response due to the turbulent boundary layer excitation is investigated. Using the mode shapes and natural frequencies of an undamped structural operator, a fully analytical model has been assembled. The auto and cross-spectral densities of kinematic quantities are so determined through exact analytical expansions. In order to reduce the computational costs associated with the needed number of modes, it has been tested an innovative methodology based on a scaling procedure. In fact, by using a reduced spatial domain and defining accordingly an augmented artificial damping, it is possible to get the same energy response with reduced computational costs. The item to be checked was the power spectral density of the displacement response for a flexural simply supported beam; the very simple structure was selected just to highlight the main characteristics of the technique. In principle, it can be applied successfully to any quantity derived from the modal operators. The criterion and the rule of scaling the domain are also presented, investigated and discussed. The obtained results are encouraging and they allow thinking successfully to the definition of procedure that could represent a bridge between modal and energy methods.