• Steel and Composite Structures
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• 제33권3호
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• pp.319-332
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• 2019

This study is aimed to predict the behaviour of channel shear connectors in composite floor systems at different temperatures. For this purpose, a soft computing approach is adopted. Two novel intelligence methods, including an Extreme Learning Machine (ELM) and a Genetic Programming (GP), are developed. In order to generate the required data for the intelligence methods, several push-out tests were conducted on various channel connectors at different temperatures. The dimension of the channel connectors, temperature, and slip are considered as the inputs of the models, and the strength of the connector is predicted as the output. Next, the performance of the ELM and GP is evaluated by developing an Artificial Neural Network (ANN). Finally, the performance of the ELM, GP, and ANN is compared with each other. Results show that ELM is capable of achieving superior performance indices in comparison with GP and ANN in the case of load prediction. Also, it is found that ELM is not only a very fast algorithm but also a more reliable model.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.424-424
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• 2018

인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.35-35
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• 2019

본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.81-88
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• 2021

전환사채는 채권과 주식의 성격을 모두 내포하고 있는 금융 상품인데 일반적으로 신용등급이 낮은 기업이 유동성을 확대하기 위해서 발행한다. 전환사채의 투자자와 발행 기업은 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 투자 판단 지표가 미약하기 때문에 정성적 판단에 의존한다. 따라서 본 논문은 과학적으로 전환권 행사 결정 문제에 인공신경망 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 과거에 발행한 총 1,800개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분을 하고 인공신경망 학습 모형을 구축한다. 그 결과 대부분의 그룹에서 패리티 성과가 우수하였고 평균 약 10% 이상의 초과 수익을 달성하였다. 특히 3~6 그룹에서는 평균 약 20% 이상의 초과 수익을 보였으며 그룹 6의 경우에는 약 37%의 초과 수익을 기록했다. 본 논문은 금융 분야에 4차 산업의 대표적 기술인 기계학습 기법을 융합·적용하여 의사결정 문제 해결에 집중했다는 것에서 의의가 있으며 데이터 접근에 한계가 많은 전환사채 상품을 대상으로 실험을 했다는 점에서 향후 다양한 연구에서 참고 문헌이 되기를 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1187-1198
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• 2021

해상풍 데이터는 최근 들어서 신재생 에너지 개발의 일환으로 해상 풍력발전 단지가 각광받으면서 더욱 중요성을 더하고 있다. 본 연구에서는 2015~2020년 부울경(부산, 울산, 경남) 연안해역을 촬영한 Sentinel-1 영상 368장과 저해상도 수치모델의 UV 컴포넌트를 이용한 DNN (Deep Neural Network) 모델을 개발하여 해상풍 데이터를 공간해상도 10 m 수준으로 정밀하게 생산하는 방법을 제시하였다. 이를 통해 기존의 CMOD (C-band Model) 함수에 비해 40% 정도 오차가 감소하였으며, U 컴포넌트와 V 컴포넌트는 각각 상관계수 0.901, 0.826의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구에서 부울경 해역(해안선으로부터 3 km 버퍼 영역)에 대해 산출한 10 m 해상도의 바람장 지도를 작성해 보면, 내륙에서 외해로 갈수록 풍속이 강해지는 일반적인 경향을 따르면서도 공간적으로 상세화된 바람 패턴을 잘 나타낼 수 있었다. 이러한 고해상도 해상풍 지도는 해상 풍력발전을 위한 상세조사뿐 아니라, SAR를 활용한 전천후 연안 방재 및 연안레저 정보 제공을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권3호
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• pp.195-202
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• 2021

콘크리트의 품질관리는 주로 압축강도의 예측과 제어를 뜻한다. 이를 위해 관련 업계에서는 콘크리트 배합설계 및 재령별 강도에 관한 상당수의 데이터베이스를 구축하고 있으나, 기술유출 등의 이유로 공유되지 못해 결과적으로 품질관리를 위한 비용과 노력은 과도하게 낭비되고 있다. 본 연구에서는 웹 기반 전산모델 프로그램을 개발하여 사용자에게 콘크리트의 강도 예측 결과를 비롯한 다양한 최적 값을 제시하고, 사용자가 입력한 배합특성과 결과는 다시 DB로 수집될 수 있도록 유도하는 지속가능한 DB 수집 시스템을 구축한다. 해당 프로그램은 콘크리트 관련 전반적 기술을 다루고 있으며, 특히 압축강도의 예측은 다수의 DB를 기반으로 모델링된 인공신경망 기법을 적용하여 평균 89.2% 수준의 정확도에서 예측 값을 제공한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권6호
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• pp.151-158
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• 2019

캐시 부채널 공격 중 하나인 FLUSH+RELOAD 공격은 높은 해상도와 적은 노이즈로 여러 악성 프로그램에서도 활용되는 등 비밀 정보의 유출에 대한 위험성이 높은 공격이다. 따라서 이 공격을 막기 위해 실시간으로 공격을 탐지하는 기술을 개발할 필요가 있다. 본 논문에서는 프로세서의 PCM (Performance Counter Monitor)를 이용한 실시간 FLUSH+RELOAD 공격 탐지 기법을 제안한다. 탐지 방법의 개발을 위해 우선 공격이 발생하는 동안 PCM의 여러 카운터들의 값들의 변화를 4가지 실험을 통해 관찰하였다. 그 결과, 3가지 중요한 요인에 의해 공격 탐지를 할 수 있다는 것을 발견하였다. 이를 바탕으로 머신 러닝의 logistic regression과 ANN(Artificial Neural Network)를 사용해 결과에 대한 각각 학습을 시킨 뒤 실시간으로 공격에 대한 탐지를 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 이 탐지 알고리즘은 일정한 시간동안 공격을 진행하여 모든 공격을 감지하는데 성공하였고 상대적으로 적은 오탐률을 보여주었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1123-1130
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• 2018

이전 연구에서 자폐성 장애의 여러 특징적 증상을 갖는 아이들의 치료를 위해 사용될 수 있는 로봇을 설계 및 제작하여 현장실험이 진행 되었으며 기존 로봇은 터치에 의한 아이들과 상호작용을 통해 감정 표현 동작을 한다. 이러한 터치 상호작용에 감정 교육 및 치료를 위해 인공신경망을 이용한 동작 설계를 하였다. 하지만 이러한 물리적 접촉은 치료 활동의 초기에 사용되기 어려워 초기 치료 효과를 기대하기 어려웠다. 이에 본 논문에서는 동작 방식을 보완하여 음성 정보를 이용한 빠른 상호작용을 통해 치료 활동이 초기에 가능하고 유연한 대처와 다양한 상황에서 로봇이 사용될 수 있는 동작 설계를 기술한다. 이에 필요한 요소로서 음성 데이터 수집 방법 및 인공신경망을 이용한 음성 인식 구조가 설계되었으며 실험을 통하여 분류 결과를 분석하였다. 이렇게 설계된 인공신경망은 향후 다양한 음성 데이터를 수집하여 정확도를 향상시키고 현장실험을 통하여 동작의 효용성을 살펴볼 것이다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제72권3호
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• pp.383-393
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• 2019

Horizontal openings in reinforced concrete (RC) beams are quite often used to accommodate service pipelines. Several research papers are available in the literature describing their effect. RC beams with vertical openings are commonly used to accommodate service lines in residential buildings in Kuwait. However, there are lack of design guidelines and best practices reported in the literature for RC beams with vertical openings, whereas the detailed guidelines are available for beams with horizontal openings. In the present paper, laboratory experiments are conducted on nine RC beams with and without vertical openings. Parametric study has been carried out using nonlinear finite element analysis (FEA) with changes in the diameter of the opening, various positions of the opening along the length and width of the beam, edge distance, etc. 50 finite element simulations were conducted. The FEA results are verified using the results from the laboratory experiments. The study showed that the load carrying capacity of the beam is reduced by 20% for the RC beam with vertical openings placed near the center of the beam compared to a solid beam without an opening. Significant reduction in load carrying capacity is observed for beams with an opening near the support (${\approx}15%$). The overall stiffness of the beam, crack pattern and failure modes were not affected due to the presence of the vertical opening. Furthermore, an artificial neural network (ANN) analysis is carried out using the FEA generated data. The results and observations from the ANN and FEA are in good agreement with experimental results.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제21권5호
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• pp.247-255
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• 2018

In this research, the effect of normal load, sliding velocity, and texture density on thefriction coefficient of surfaces micro-textured on AISI 4140 under paraffin oil lubrication were investigated. The predicted tribological behavior by numerical calculation can be serves as guidance for the designer during the machine development stage. Therefore, in this research friction coefficient prediction model based on response surface methodology (RSM), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN) were developed. The experimental result shows that the variation of load, speed and texture density were influence the friction coefficient. The RSM, ANN and SVM model was successfully developed based on the experimental data. The ANN model can effectively predict the tribological characteristics of micro-textured AISI 4140 in paraffin oil lubrication condition compare to RSM and SVM.