• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.297-308
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• 2023

Dynamic deflection is important for evaluating the performance of a long-span cable-stayed bridge, and its continuous measurement is still cumbersome. This study proposes a dynamic deflection monitoring method for cable-stayed bridge based on Bi-directional Long Short-term Memory (BiLSTM) neural network taking advantages of the characteristics of spatial variation of cable acceleration response (CAR) and main girder deflection response (MGDR). Firstly, the relationship between the spatial and temporal variation of the CAR and the MGDR is described based on the geometric deformation of the bridge. Then a data-driven relational model based on BiLSTM neural network is established using CAR and MGDR data, and it is further used to monitor the MGDR via measuring the CAR. Finally, numerical simulations and field test are conducted to verify the proposed method. The root mean squared error (RMSE) of the numerical simulations are less than 4 while the RMSE of the field test is 1.5782, which indicate that it provides a cost-effective and convenient method for real-time deflection monitoring of cable-stayed bridges.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제62권2호
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• pp.173-180
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• 2024

Under ordinary atmospheric circumstances, the gravimetric technique was used to measure the solubility of L-cysteine (L-Cys) and L-alanine (L-Ala) in various solvents, including methyl alcohol, ethyl acetate, and mixtures of the two, in the range o 283.15 K to 323.15 K. Both individual solvents and their combinations showed a rise in the solubility of L-Cys and L-Ala with increasing temperature, according to the analyzed data but when analyzed at a constant temperature in the selected mixed solvents, the solubility declined with decreasing of initial mole fractions of methyl alcohol. To further assess, the relative utility of the four solubility models, we fitted the solubility data using the Jouyban-Acree (J-A), van't Hoff-Jouyban-Acree (V-J-A), Apelblat-Jouyban-Acree (A-J-A), and Ma models followed by evaluation of the values of the RAD information criteria and the RMSD were. The dissolution was also found to be an entropy-driven spontaneous mixing process in the solvents since the thermodynamic parameters of the solvents were determined using the van't Hoff model. In order to support the industrial crystallization of L-cysteine and L-alanine and contribute to future theoretical research, we have determined the experimental solubility, correlation equations, and thermodynamic parameters of the selected amino acids during the dissolution process.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권4호
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• pp.148-163
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• 2021

본 연구는 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법」에 따라 2017년부터 시작된 도시재생 뉴딜사업(이하 '뉴딜사업')의 종류가 다양해짐에 따라 데이터 기반의 정확한 쇠퇴진단과 사업유형 예측이 중요하다고 판단되어, 전국 읍면동을 대상으로 가장 적합한 뉴딜사업 유형을 판별할 수 있는 적용 모형 개발을 위한 연구를 수행하였다. 적용 모형 개발을 위한 데이터는 통계지리정보서비스(SGIS)와 도시재생정보체계의 '도시재생 종합정보 개방체계'를 통해 수집하고 데이터 전처리를 거쳐 분석 모델을 위한 데이터를 구축하였다. 적용 모형은 다항 회귀분석과 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 4가지 모형을 도출하였다. 4가지 모형의 적용 가능성과 유효성 검증을 위해 서울특별시를 대상으로 각 모형별로 기존에 선정된 뉴딜사업지에 공간분포도를 비교 분석한 결과 DI-54 모형이 가장 높은 일치율을 확인할 수 있었다. 또한 DI-54 모형을 전국 954개 도시 쇠퇴지역에 적용해본 결과에서도 적합 도시재생 사업유형 판별에 활용 가능성을 확인할 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.523-541
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• 2023

3D 프린터의 활용이 높아짐에 따라 발생하는 화학물질에 대한 노출 빈도가 증가하고 있다. 그러나 3D 프린팅 발생 화학물질의 독성 및 유해성에 대한 연구는 미비하며, 분자 구조 데이터의 결측치로 인해 in silico 기법을 사용한 독성예측 연구는 저조한 실정이다. 본 연구에서는 화학물질의 분자구조 정보를 나타내는 주요 분자표현자의 결측치를 보간하여 3D 프린팅의 독성 및 유해성을 예측한 Data-centric QSAR 모델을 개발하였다. 먼저 MissForest 알고리즘을 사용해 3D 프린팅으로 발생되는 유해물질의 분자표현자 결측치를 보완하였으며, 서로 다른 4가지 기계학습 모델(결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost, SVM)을 기반으로 Data-centric QSAR 모델을 개발하여 생물 농축 계수(Log BCF)와 옥탄올-공기분배계수(Log Koa), 분배계수(Log P)를 예측하였다. 또한, 설명 가능한 인공지능(XAI) 방법론 중 TreeSHAP (SHapley Additive exPlanations) 기법을 활용하여 Data-centric QSAR 모델의 신뢰성을 입증하였다. MissForest 알고리즘 기반 결측지 보간 기법은, 기존 분자구조 데이터에 비하여 약 2.5배 많은 분자구조 데이터를 확보할 수 있었다. 이를 바탕으로 개발된 Data-centric QSAR 모델의 성능은 Log BCF, Log Koa와 Log P를 각각 73%, 76%, 92% 의 예측 성능으로 예측할 수 있었다. 마지막으로 Tree-SHAP 분석결과 개발된 Data-centric QSAR 모델은 각 독성치와 물리적으로 상관성이 높은 분자표현자를 통하여 선택함을 설명할 수 있었고 독성 정보에 대한 높은 예측 성능을 확보할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 방법론은 다른 프린팅 소재나 화학공정, 그리고 반도체/디스플레이 공정에서 발생 가능한 오염물질의 독성 및 인체 위해성 평가에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국분말재료학회지
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• 제9권6호
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• pp.422-432
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• 2002

Mechanically driven decomposition of intermetallics during mechanical milling(MM 1 was investigated. This process for Fe-Ce and Fe-Sn system was studied using conventional XRD, DSC, magnetization and alternative current susceptibility measurements. Mechanical alloying and milling form products of the following composition (in sequence of increasing Gecontent): $\alpha$(${\alpha}_1$) bcc solid solution, $\alpha$+$\beta$-phase ($Fe_{2-x}Ge$), $\beta$-phase, $\beta$+FeGe(B20), FeGE(B20), FeGe(B20)+$FeGe_2$,$FeGe_2$,$FeGe_2$+Ge, Ge. Incongruently melting intermetallics $Fe_6Ge_5$ and $Fe_2Ge_3$ decompose under milling. $Fe_6Ge_5$ produces mixture of $\hat{a}$-phase and FeGe(B20), $Fe_2Ge_3$ produces mixture of FeGe(B20) and $FeGe_2$ phases. These facts are in good agreement with the model that implies local melting as a mechanism of new phase for-mation during medchanical alloying. Stability of FeGe(B20) phase, which is also incongruently melting compound, is explained as a result of highest density of this phase in Fe-Ge system. Under mechanical milling (MM) in planetary ball mill, FeSn intermetallic decomposes with formation $Fe_5Sn_3$ and $FeSn_2$ phases, which have the biggest density among the phases of Fe-Sn system. If decomposition degree of FeSn is relatively small(<60%), milled powder shows superparamagnetic behavior at room temperature. For this case, magnetization curves can be fitted by superposition of two Langevin functions. particle sizes for ferromagnetic $Fe_5Sn_3$ phase determined from fitting parameters are in good agreement with crystalline sizes determined from XRD data and remiain approximately chageless during MM. The decomposition of FeSn is attributed to the effects of local temperature and local pressure produced by ball collisions.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.21-29
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• 2016

본 논문은 명시야 (bright-field) 현미경 영상를 위한 데이터 기반 세포 분할 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 일반적인 사전 학습 기법과 다르게 동시에 두 개의 사전과 관련된 희소 코드 (sparse code)를 통해 정의된 에너지 함수의 최소화를 진행하게 된다. 두 개의 사전 중 하나는 명시야 영상에 대해 학습된 사전이고 다른 하나는 사람에 의해 수작업으로 세포 분할된 영상에 대해 학습된 것이다. 학습된 두 개의 사전을 세포 분할 될 새로운 입력 영상에 대해 적용하여 이와 관련된 희소 코드를 획득한 후 픽셀 단위의 분할을 진행하게 된다. 효과적인 에너지 최소화를 위해 합성곱 희소 코드 (Convolutional Sparse Coding)와 Alternating Direction of Multiplier Method(ADMM)이 사용되었고 GPU를 사용하여 빠른 분산 연산이 가능하다. 본 연구는 이전에 사용된 가변형 모델 (deformable model)을 이용한 세포 분할 방식과는 다르게 제시된 알고리즘은 세포 분할을 위해 사전 지식이 필요없이 데이터 기반의 학습을 통해서 쉽고 효율적으로 세포 분할을 진행할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.173-185
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• 2019

과학적 연구에서 핵심적인 연구 주제 또는 가설은 대부분 인과적 질문(causal question)을 포함한다. 예를 들어, 전염병 예방을 위한 치료법의 효과 연구, 특정 정책의 시행으로 인한 효용(utility)의 평가에 대한 연구, 특정 사용자를 대상으로 노출된 광고의 종류에 따른 광고의 효과성에 대한 연구는 모두 인과 관계(causal relationship)의 추론이 요구된다. 이러한 인과 관계를 다루는 통계적 인과 추론(statistical causal inference)의 주요 관심사 중 하나는 모집단에 일종의 개입(정책 혹은 처치)을 적용한 후 개입의 효과를 정확하게 추정하는 것이다. 인과 추론은 임상실험과 정책결정에서 주로 이용되었으나, 이른바 빅데이터 시대의 도래로 가용한 관측자료가 폭발적으로 증가하였고 이로 인하여 인과 추론에 대한 잠재적 응용가치와 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 가용한 대부분의 자료는 임의실험 기반의 자료와 달리 개입이 임의로 분배되지 않은 비실험 관측자료이다. 따라서, 본 논문은 비실험 관측자료로부터 개입의 효과를 추정하기 위한 인과 추론의 핵심 개념과 최근의 연구동향을 소개하고자 한다. 이를 위하여 본문에서는 먼저 개입의 효과를 Neyman-Rubin의 잠재 결과(potential outcome) 모형으로 나타내고, 개입의 효과를 추정하는 여러 접근법 중 특히 성향점수(propensity score) 기반 추정법과 회귀모형 기반 추정법을 중점적으로 소개한다. 최근 연구동향으로는 (1) 평균 효과 크기 추정을 넘어선 개인별 효과 크기의 추정, (2) 효과크기 추정에 있어서 자료 규모의 증대로 인한 차원의 저주가 야기하는 난제들과 이에 대한 해결방안들, (3) 복합적 인과관계를 반영하기 위한 Pearl의 구조적 인과 모형(structural causal model) 및 잠재 결과 모형과의 비교의 3가지 주제로 구분하여 소개한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.127-137
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• 2024

수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 유통과학연구
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• 제14권11호
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• pp.75-82
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• 2016

Purpose - In order for actively pursuing medium and long term policies of Gangwon region to be effectively and efficiently driven, efficacious and practical development strategies are needed. In terms of regional revitalization in most regions that are dependent on the primary industry like Gangwon-do Province, the maintaining of local community becomes difficult and there are limitations on the support from the central government and local governments. Therefore, local communities need to implement measures not only to be financially independent but also maintain and activate themselves. And community business can be adopted to be a proper strategy to cope with this change. This study drew importance of a community business model appropriate for Gangwon-do region to figure out success factors. Research design, data, and methodology - This study aimed to come up with importance of community business model for Gangwon-do region by using AHP Method. AHP Method, which was developed by Professor Saaty in 1970', is a methodology to simplify complex problems for a rational decision making. A survey targeting related public officials and expert group was carried out and a total of 30 questionnaires were collected for the analysis. Results - Analysis model used in this study was to prioritize community business models of Gangwon-do region. The second hierarchy was divided according to local restoration type, local resource utilization type, environment improvement type, and life support type. The third hierarchy consisted of 5 items such as network, the middle structure, program, government support, and human resources to measure each importance. As a result, in the second hierarchy, local resource utilization type had the highest importance. In the third hierarchy, the middle structure had the highest importance, followed by government support, program, network, and human resources. Collectively, the results suggested that important critical factors of community business model of Gangwon-do region was the importance of local resource utilization model and the middle structure. Conclusions - Not only should projects that are already operating in the region but next community business projects that are planning in the Gangwon-do region should be practically operated in view of the importance and the models derived from this study.

• 한국물환경학회지
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• 제25권6호
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• pp.922-934
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• 2009

The transport of contaminants and spatial variation in a deep reservoir are certainly governed by the thermal structure of the reservoir. There has been continuous efforts to utilize three-dimensional (3D) hydrodynamic and water quality models for supporting reservoir management, but the efforts to validate the models performance using extensive field data were rare. The study was aimed to evaluate a 3D hydrodynamic model, ELCOM, in Daecheong Reservoir for simulating heat fluxes and stratification processes under hydrological years of 2001, 2006, 2008, and to assess the impact of internal wave on the reservoir mixing. The model showed satisfactory performance in simulating the water temperature profiles: the absolute mean errors at R3 (Hoenam) and R4 (Dam) sites were in the range of $1.38{\sim}1.682^{\circ}C$. The evaporative and sensible heat losses through the reservoir surface were maximum during August and January, respectively. The net heat flux ($H_n$) was positive from February to September, while the stratification formed from May and continued until September. Instant vertical mixing was observed in the reservoir during strong wind events at R4, and the model reasonably reproduced the mixing events. A digital low-pass filter and zero crossing method was used to evaluate the potential impact of wind-driven internal wave on the reservoir mixing. The results indicated that most of the wind events occurred in 2001, 2006, 2008 were not enough to develop persistent internal wave and effective mixing in the reservoir. ELCOM is a suitable 3D model for supporting water quality management of the deep and stratified reservoirs.