• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.351-361
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• 2021

화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 화재 유형별로 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인을 예측하고자 한다. 전국에서 화재 발생 건수가 가장 많은 경기도를 대상으로 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 또한, 머신러닝 방법인 SVM, RF, GBRT를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 경기도 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 머신러닝 방법 3가지를 비교분석한 결과 RF가 MAE 1.517, RMSE 1.820으로 나타났으며 MAE, RMSE 검증데이터 및 시험데이터의 경우 MAE값 0.024, RMSE값 0.12의 차이로 매우 유사하게 나타나 가장 우수한 예측력으로 나타났다. RF기법을 적용하여 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.25-39
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• 2017

최근 경륜은 2015년도 기준, 5백만 명 이상의 많은 사람들이 참여하고 2조를 넘어선 매출을 발생시키는 대중적인 레저스포츠로서 자리 잡고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 통계적 분석기법을 사용하여 경륜경기의 순위를 예측하고, 순위에 유의한 영향을 미치는 변수들을 파악하는 데에 있다. 다양한 Classification 방법과 Regression 방법들을 적용하여 순위예측모형을 만들고 비교분석하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면, 등급이 강급될수록, 종합득점이 높을수록 순위가 높아지며 반대로 등급이 승급될수록, 번호 4번을 부여받을수록 그리고 최근성적의 순위가 낮을수록 순위가 낮아지는 것을 알 수 있었다. 또한, 선수의 실력과 관련된 연속형 변수들을 각 경기별로 평균값을 빼서 보정한 자료와 원자료를 사용하여 모형을 적합시킨 결과 모든 모형에서 보정된 자료를 사용하였을 때 더 낮은 오분류율을 보였다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 최근 한 달 경기결과를 예측해서 베팅했을 때 모든 경우에 예측률은 높았지만 큰 이익을 거두지 못했는데 그 이유는 낮은 배당률을 가진 경기의 결과만을 잘 예측했기 때문이다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2000년도 제37회 학술발표회논문집
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• pp.3-22
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• 2000

이용자의 경로선택 형태를 모사하는 통행배정모형 결과의 정확도는 교통계획에 상당한 영향을 미친다. 이용자의 경로선택 결정과정에서 가장 중요한 판단기준은 통행시간과 통행요금이다. 그런데 통행요금은 이용자의 경로거리에 따라 다양한 방식으로 부과되므로, 링크를 분석단위로 하는 기존의 통행배정모형은 현실적인 통행요금 반영이 힘들었고 또한 수요예측 결과를 이용한 다양한 분석에서 제약을 받아 왔다. 본 연구는 이러한 배경에서 경로교통량을 도출할 수 있는 경로기반 통행배정모형을 구축하였고, 또한 경로거리에 따라 결정되는 현실적인 통행요금을 반영할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 경로기반 배정모형에서는 GP(Gradient Projection) 알고리즘을 이용하였고, 계산상의 효율성 제고를 위해 K-최단경로 알고리즘 중 MPS(Minimal Path Search) 알고리즘을 이용하였다. 개발된 배정 모형은 현실적인 통행요금을 반영할 수 있으므로 통행배정 결과의 정밀도를 향상시켰을 뿐만 아니라 기존 배정모형에 비해 최적해로의 수렴속도도 개선되는 것으로 나타났다. 본 논문의 배정모형은 경로교통량이 도출되고 통행요금을 반영할 수 있으므로, 통행요금과 통행 거리 관계에 따른 목적함수의 규명과 그에 따른 효과척도를 계량화할 수 있다. 따라서 본 모형은 통행배정에서 실재상황을 보다 현실여건에 맞도록 규명할 수 있고, 기존의 제한적인 효과분석의 문제점을 해결할 수 있으므로 그 활용범위가 넓다. 또한 본 논문은 개발된 배정모형의 적용사례로서 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안을 제시하였다. 기존의 고속도로 통행요금 산정 방법은 이론적 근거가 미약했던 반면, 본 논문에서 개발된 배정모형과 고속도로 수요관리 요금체계 개선방안은 고속도로 통행료 결정에 대한 과학적이고 합리적인 분석방법을 제공하였다.한 민감도 분석을 실시한 결과 대안1의 경우 교통량의 변화 및 화물통행의 시간가치의 증가시 사회적 편익이 오히려 감소하였고, 대안2와 3의 경우 사회적 편익이 증가하는 것을 알 수 있었다. 이는 경부고속도로의 화물차량의 구성비에 따라 대안 1의 경우 오히려 화물차의 통행시간이 증가함에 그 원인이 있다 할 것이다. 이상과 같은 결론을 통하여 경부고속도로상의 화물전용차선의 설치시는 수답렬 교통량의 구성비와 구간 평균교통량에 의하여 그 효과가 다르게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 물류비용 절감차원에서의 화물전용차선의 설치는 본 연구에서 나타낸 방법과 같이 수단간의 경제적 편익을 고려한 구간별 시간대별 효과분석을 통하여 정책의 시행여부가 결정되어야 할 것이다. 한편, 화물전용차선의 설치로 인한 물류비용의 절감을 보다 효과적으로 달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한 시추공 내 물리검층과 정압주입시험에서도 확인된다.. It was resulted from increase of weight of single cocoon. "Manta"2.5ppm produced 22.2kg of co

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.67-78
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• 2017

교통혼잡비용은 매해 증가하며, 교통혼잡비용의 63.8%에 해당되는 도심부 교통혼잡에 대한 대책 마련이 시급한 상태이다. 최근 빅데이터, 인공지능 등 4차 산업혁명을 선도하는 기술들의 발전으로 교통부문의 정보화에도 많은 변화가 초래되고 있다. 이러한 신개념 기술을 활용하여 소통상황 예측정보를 제공함으로써 교통혼잡비용을 저감할 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 순환 인공 신경망(RNN)을 활용하여 반복 및 비반복 정체 예측 모형을 개발하고자 하였다. 제안 모형은 실시간 소통정보, 이력정보, 유고상황정보 등을 활용하여 현재를 기점으로 15분 간격의 1시간 이후 소통 상황을 예측하는 모형이다. 33개 링크로 구성된 서울시 논현로에 대해 2개의 은닉층으로 구성된 RNN 모형을 구축하였다. 총 30개 모형을 계량활용변화역전파 알고리즘으로 학습하여, 이 중 평균오차제곱이 0.0834인 모형을 최적 모형으로 선정하였다. 모형 검증 결과 25개 링크에 대해 유의성 높은 예측을 하였다. 모형의 예측력을 열지도를 통해 검토한 결과 반복 정체뿐 아니라 비반복 정체까지 예측할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 실제 도로 상에서의 교통혼잡 예측을 위한 모형으로 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제28권2호
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• pp.23-31
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• 2012

본 연구에서는 사질토 지반에 설치한 원형수직터널에서 아칭효과를 고려한 토압의 거동 특성을 분석하기 위해 실제의 응력상태를 재현할 수 있는 원심모형실험(centrifuge model test)을 수행하였다. 이를 위해 직경 6.0m, 높이 15.0m의 원형수직터널을 대상으로 축소모형 실험체를 제작하였으며, 중력장 75G를 가속하여 2회 반복실험을 수행하였다. 더불어, 지반굴착에 따른 토압의 거동특성과 크기를 분석하기 위하여 모형 수직터널 벽체를 2단으로 분리하여 굴착효과를 모사하였으며, 그 결과를 선행연구에서 제안한 이론토압식과 비교하였다. 실험결과, 원형수직터널에 작용하는 토압은 기존의 2차원(Ko) 토압에 비해 약 70% 가까이 전토압이 저감되는 효과가 관찰되었으며, 이는 3차원 아칭효과에 의해 토압이 경감된 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제14권5호
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• pp.1145-1158
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• 1994

물의 유동(流動)에 관한 계산상 효율성(效率性)을 갖는 자유수면(自由水面)을 고려한 3차원(次元) 유한차분(有限差分) 수직모형(數値模型)을 개발하였다. 수직모형(數値模型)은 연직방향(鉛直方向)에 대해 정규화(正規化)한 좌표(座標)(${\sigma}$-coordinate)를 사용하며, 시간(時間) 적분방법(積分方法)으로는 반음해법(半陰解法)(semi-implicit)을 사용하여 계산시간(計算時間)의 효율성(效率性)을 도모하였다. 모드분리(mode-splitting)개념을 도입하여 내부모드(internal mode)에 대해서는 양해법(陽解法)을 사용하였으며, 외부모드(external mode)는 수평방향(水平方向) 운동량방정식(運動量方程式)들과 연속방정식(連續方程式)의 차분식(差分式)으로부터 구한 타원형(楕圓型) 차분방정식(差分方程式)을 SOR방법에 의하여 해석하였다. 이와 같은 방법은 계산(計算) 시간간격(詩間間隔)이 표면(表面) 중력파(重力波)에 대한 CFL(Courant-Fredrich-Lewy)조건에 의해 제약을 받지 않아 계산시간(計算時間)의 효율성을 도모할 수 있다. 개발된 모형은 1차원(次元) 수로(水路)에서 취송유(吹送流)의 연직분포(鉛直分布)에 대한 해석해(解析解)와 비교(比較) 및 연직(鉛直) 가변격자(可變格子)의 도입에 따른 오차분석(誤差分析) 정사각형(正四角形) 호수(湖水)에서 취송유(吹送流) 계산(計算) 및 차분화(差分化) 상수(常數)들의 민감도(敏感度) 분석(分析)을 수행하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권12호
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• pp.1177-1185
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• 2014

대경사 수로의 부등류에 대해 적용될 수 있도록 수정된, 새로운 정수압 분포를 제시하였다. 이것을 천수방정식에 적용하여 대경사를 지나는 천수 흐름을 정확하게 해석할 수 있는 유한체적 모형을 개발하였다. 포물선형 융기의 배수에 대해 압력 수정이 고려된 모형에서 바닥 경사 생성항의 영향이 줄어들어 융기의 하류에서 도수의 진행 속도가 크게 감소되었다. 삼각형 턱을 지나는 댐 붕괴 흐름에 대한 모의에서 압력 수정항이 추가된 모형으로 디지털 영상분석에 의한 수면을 압력 수정이 고려되지 않은 경우에 비해 더 잘 포착할 수 있음을 확인하였다. 압력 수정항 덕분에, 턱에 반사되는 흐름은 줄어들고 월류는 늘어 모의 결과가 실험 결과에 잘 부합된다. 따라서 댐의 여수로나 해안의 처오름 등 실용적인 문제에 대한 이 모형의 적용성이 기대된다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권4호
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• pp.159-179
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• 2006

도로의 구조 시설기준에 관한 규칙과 국도의 노선계획 설계지침에 준하여 실행되는 현행 노선선정방법과, 컴퓨터 발전과 함께 국내외에서 연구되고 있는 선형최적화 모형식으로 사례연구 구간의 도로 노선을 선정하여 노선 특성을 비교 분석해본 결과, 현행 노선선정방법은 단계별, 구간별로 순차적인 노선선정이 이루어지는 국지적 최적을 추구하나, 선형 최적화 모형식 선정방법은 모든 설계요소가 동시에 고려된 체계최적(System Optimal)의 노선탐색 능력이 있는 것으로 분석되었다. 또한 선형최적화 모형에서 기존 설계공종별 실제공사비로 비용함수를 보정하여 노선을 선정한 결과 현실에 부합되게 설계되었으며, 경제성이 높은(B/C=1.66) 대안 노선이 탐색되었다. 선형최적화 설계모형은 터널 종단에서 종단 경사가 변화하는 등 보완될 점이 있음에도 타당성조사와 기본설계단계에서 노선선정 도구로서 설계시간 및 비용단축, 다양한 대안 노선의 검토 등의 많은 장점을 지니고 있음이 확인되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.358-358
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• 2023

본 연구에서는 그동안 수자원분야 강우유출 해석분야에 활용되었던 대표적인 머신러닝&딥러닝(ML&DL) 모델을 활용하여 모델의 하이퍼파라미터 튜닝뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 기상 및 수문데이터의 조합과 전처리(lag-time, 이동평균 등)를 통하여 데이터 특성과 ML&DL모델의 조합시나리오에 따른 일 유입량 예측성능을 비교 검토하는 연구를 수행하였다. 이를 위해 소양강댐 유역을 대상으로 1974년에서 2021년까지 축적된 기상 및 수문데이터를 활용하여 1) 강우, 2) 유입량, 3) 기상자료를 주요 영향변수(독립변수)로 고려하고, 이에 a) 지체시간(lag-time), b) 이동평균, c) 유입량의 성분분리조건을 적용하여 총 36가지 시나리오 조합을 ML&DL의 입력자료로 활용하였다. ML&DL 모델은 1) Linear Regression(LR), 2) Lasso, 3) Ridge, 4) SVR(Support Vector Regression), 5) Random Forest(RF), 6) LGBM(Light Gradient Boosting Model), 7) XGBoost의 7가지 ML방법과 8) LSTM(Long Short-Term Memory models), 9) TCN(Temporal Convolutional Network), 10) LSTM-TCN의 3가지 DL 방법, 총 10가지 ML&DL모델을 비교 검토하여 일유입량 예측을 위한 가장 적합한 데이터 조합 특성과 ML&DL모델을 성능평가와 함께 제시하였다. 학습된 모형의 유입량 예측 결과를 비교·분석한 결과, 소양강댐 유역에서는 딥러닝 중에서는 TCN모형이 가장 우수한 성능을 보였고(TCN>TCN-LSTM>LSTM), 트리기반 머신러닝중에서는 Random Forest와 LGBM이 우수한 성능을 보였으며(RF, LGBM>XGB), SVR도 LGBM수준의 우수한 성능을 나타내었다. LR, Lasso, Ridge 세가지 Regression모형은 상대적으로 낮은 성능을 보였다. 또한 소양강댐 댐유입량 예측에 대하여 강우, 유입량, 기상계열을 36가지로 조합한 결과, 입력자료에 lag-time이 적용된 강우계열의 조합 분석에서 세가지 Regression모델을 제외한 모든 모형에서 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency) 0.8이상(최대 0.867)의 성능을 보였으며, lag-time이 적용된 강우와 유입량계열을 조합했을 경우 NSE 0.85이상(최대 0.901)의 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.11-18
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 시계열 예측 모형을 평가한다. 최근 연구에 따르면 이 모형은 ARIMA와 같은 기존 예측 모형보다 성능이 우수하다고 결론짓는다. 그 중 히든 레이어에 이전 정보를 저장하는 순환 신경망이 이를 위한 예측 모형 중 하나이다. 네트워크의 그래디언트 소실 문제를 해결하기 위해 LSTM은 데이터 흐름의 반대 방향으로 숨겨진 레이어가 추가되는 BI-LSTM과 함께 순환 신경망 내부의 작은 메모리로 사용된다. 본 논문은 서울의 2018년 1월 1일부터 2022년도 1월 1일까지의 NO2 자료에 대해 Informer의 성능을 LSTM, BI-LSTM, Transformer와 비교하였다. 이에 실제 값과 예측값 사이의 평균 제곱근 오차와 평균 절대 오차를 구하였다. 그 결과 Test 데이터(2021.09.01.~2022.01.01.)에 대해 Informer는 다른 방법에 비해 가장 높은 예측 정확도 (가장 낮은 예측 오차: 평균 제곱근 오차: 0.0167, 평균 절대 오차: 0.0138)를 보여 타 방법에 비해 그 우수성을 입증하였다. Informer는 당초 취지와 부합되게 다른 방법들이 갖고 있는 장기 시계열 예측에 있어서의 문제점을 개선하는 결과를 나타내고 있다.