• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제3권3호
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• pp.15-29
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• 2001

NMT 공법의 올바른 적용을 위해선 암반속 절리면 거동분석이 선행되어야함을 인식하고 절리면의 전단특성 및 구성모델을 검토하였다. 특히, Barton-Bandis 모델로 대변되는 비선형 절리 모델의 정확한 이해와 모델을 구성하고 있는 제반 물성치의 합리적인 산출을 위하여 암반의 불연속체 거동을 지배하는 중요인자인 절리면 거칠기(JRC), 절리면 압축강도(JCS) 및 잔류마찰각(${\phi}_r$)에 대한 매개변수 분석을 수행하여 합리적인 입력값 산정이 가능하도록 하였다. 또한 Barton-Bandis 모델과 Mohr-Coulomb 모델과의 비교분석을 통하여 불연속체 거동 특성파악을 위한 구성모델을 검토하고자 하였다. 본 연구 결과 JRC 및 ${\phi}_r$의 영향이 JCS에 비해 상대적으로 큰 것으로 평가되었으며, 터널안정 해석시에 낮은 JRC 값을 채택하는 것이 반드시 불안전측을 고려하는 것은 아님을 알 수 있었으며, ${\phi}_r$은 암반의 거동에 큰 영향을 주는 매우 중요한 요소이므로 ${\phi}_r$값에 대한 합리적인 산정이 필요한 것을 알 수 있었다. 아울러 전단시 절리면의 팽창효과가 암반의 거동에 중요한 역할을 하는 경우, 전단변형 진행에 따라 절리면의 거동을 효과적으로 구현할 수 있는 Barton-Bandis 모델이 Mohr-Coulomb 모델에 비해 더욱 적절함을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.15-15
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• 2011

The radar observation system in Japan is operated by two governmental groups: Japan Meteorological Agency (JMA) and the Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism (MLIT) of Japan. The JMA radar observation network is comprised of 20 C-band radars (with a wavelength of 5.6 cm), which cover most of the Japan Islands and observe rainfall intensity and distribution. And the MLIT's radar observation system is composed of 26 C-band radars throughout Japan. The observed radar echo from each radar unit is first modified, and then sent to the National Bureau of Synthesis Process within the MLIT. Through several steps for homogenizing observation accuracy, including distance and elevation correction, synthesized rainfall intensity maps for the entire nation of Japan are generated every 5 minutes. The MLIT has recently launched a new radar observation network system designed for flash flood observation and forecasting in small river basins within urban areas. It is called the X-band multi parameter radar network, and is distinguished by its dual polarimetric wave pulses of short length (3cm). Attenuation problems resulting from the short wave length of radar echo are strengthened by polarimetric wavelengths and very dense radar networks. Currently, the network is established within four areas. Each area is observed using 3-4 X-band radars with very fine resolution in spatial (250 m) and temporal (1 minute intervals). This study provides a series of utilization procedures for the new input data into a real-time forecasting system. First of all, the accuracy of the X-band radar observation was determined by comparing its results with the rainfall intensities as observed by ground gauge stations. It was also compared with conventional C-band radar observation. The rainfall information from the new radar network was then provided to a distributed hydrologic model to simulate river discharges. The simulated river discharges were evaluated again using the observed river discharge to estimate the applicability of the new observation network in the context of operations regarding flood forecasting. It was able to determine that the newly equipped X-band polarimetric radar network shows somewhat improved observation accuracy compared to conventional C-band radar observation. However, it has a tendency to underestimate the rainfall, and the accuracy is not always superior to that of the C-band radar. The accuracy evaluation of the X-band radar observation in this study was conducted using only limited rainfall events, and more cases should be examined for developing a broader understanding of the general behavior of the X-band radar and for improving observation accuracy.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.2349-2356
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• 2008

본 논문에서는 정상인의 정신적인 뇌 활동에 의한 순수한 뇌파를 측정하고 효과적으로 분류하기 위한 방법을 제시한다. 과정은 대상자가 특정한 작업에 대해 생각하게 하고 이때의 뇌파를 청각이벤트에 동기시켜 측정하고, 측정된 뇌파의 기준선의 이동과, 생리적인 아티펙트의 영향을 줄인다. 마지막으로, 평균가산법에 의해 정신적인 작업에 대한 신호만을 추출하고 AR 계수를 가지고 인식작업을 수행한다. 실험에서, 청각자극을 이벤트로 사용하였으며, 뇌파의 도출은 $C_3-A_1$, $C_4-A_2$, $P_Z-A_1$의 3채널에서 기록하였다. 각 채널당 16회의 평균가산후에, 12차 AR계수로 특정한 정신적인 작업에 대한 특징을 추출하였다. 전체 36개의 특징계수를 신경망의 입력으로 사용하고, 각 작업 당 50회를 훈련데이터로 사용하였다. 제안한 방법의 인식률은 2종류 작업에 대해 34-92%, 4종류 작업에 대해 38-54%를 얻었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제44권5호
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• pp.944-958
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• 2011

Soil hydraulic properties such as hydraulic conductivity or water retention which are costly to measure can be indirectly generated by soil pedotransfer function (PTF) using easily obtainable soil data. The field soil structure description which is routinely recorded could also be used in PTF as an input to reduce the uncertainty. The purposes of this study were to use qualitative morphological soil structure descriptions and soil structural index into PTF and to evaluate their contribution in the prediction of soil hydraulic properties. We transformed categorical morphological descriptions of soil structure into quantitative values using categorical principal component analysis (CATPCA). This approach was tested with a large data set from the US National Pedon Characterization database with the aid of a categorical regression tree analysis. Six different PTFs were used to predict the saturated hydraulic conductivity and those results were averaged to quantify the uncertainty. Quantified morphological description was successively used in multiple linear regression approach to predict the averaged ensemble saturated conductivity. The selected stepwise regression model with only the transformed morphological variables and structural index as predictors predicted the $K_{sat}$ with $r^2$ = 0.48 (p = 0.018), indicating the feasibility of CATPCA approach. In a regression tree analysis, soil structure index and soil texture turned out to be important factors in the prediction of the hydraulic properties. Among structural descriptions size class turned out to be an important grouping parameter in the regression tree. Bulk density, clay content, W33 and structural index explained clusters selected by a two step clustering technique, implying the morphologically described soil structural features are closely related to soil physical as well as hydraulic properties. Although this study provided relatively new method which related soil structure description to soil structure index, the same approach should be tested using a datasets containing the actual measurement of hydraulic properties. More insight on the predictive power of soil structure index to estimate hydraulic properties would be achieved by considering measured the saturated hydraulic conductivity and the soil water retention.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제26권1호
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• pp.29-33
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• 2019

전자패키지 크기의 소형화와 전자기기의 성능 향상이 함께 이루어지면서 높은 입출력 밀도 구현이 중요한 요소로서 평가받고 있다. 이를 구현하기 위해 팬아웃 웨이퍼 레벨 패키지(FO-WLP)가 큰 주목을 받고 있다. 하지만 FO-WLP는 휨(Warpage) 현상에 취약하다는 약점이 있다. 휨 현상은 생산 수율 감소와 더불어 패키지 신뢰성 하락에 큰 원인이므로 이를 최소화하는 것이 필수적이다. 유한요소해석을 이용한 재질의 물성 등 FO-WLP의 휨 현상과 연관된 요소에 대한 많은 연구가 진행되어 왔지만, 대부분의 연구는 이러한 요소들의 불확실성을 고려하지 않았다. 재질의 물성, 칩의 위치 등 패키지의 휨 현상과 연관된 요소들은 제조 측면에서 보았을 때 불확실성을 가지고 있기 때문에, 실제 결과와 더 가깝게 모사하기 위해서는 이러한 요소들의 불확실성이 고려되어야 한다. 이번 연구에서는 FO-WLP 과정 중 칩의 탄성 계수가 정규 분포를 따르는 불확실성을 가졌을 때 휨 현상에 미치는 영향을 유한요소해석을 통해 알아보았다. 그 결과 칩의 탄성 계수의 불확실성이 최대 von Mises 응력에 영향을 미치는 것을 확인하였다. Von Mises 응력은 전체 패키지 신뢰성과 관련된 인자이기 때문에 칩의 물성에 대한 불확실성 제어가 필요하다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제29권4호
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• pp.499-520
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• 2020

우리나라 제조업 부문의 상대적 전력투입비율은 OECD 국가들에 비해 높은 편이며 이는 전력가격이 OECD 평균보다 상대적으로 낮은 데에 기인한다. 또한 전력부문은 한국에서 온실가스 배출의 상당한 비중을 점유하고 있는데, 2018년 기준으로 전력생산의 투입연료로 석탄과 천연가스가 41.9%와 26.8%를 차지하기 때문이다. 따라서 우리나라 제조 부문에서 전력가격을 인상할 필요가 있으나 중소기업이 대기업보다 상대적으로 더 많은 영향을 받을 것이라는 우려가 있다. 본 연구는 시간가변적 파라메터 모형인 Kalman Filter 추정법을 이용하여 철강산업에서 대기업과 중소기업 전력수요의 가격 탄력성과 산출 탄력성을 추정하였다. 분석 결과, 기업의 크기에 상관없이 산출량 변화가 가격변화보다 전력수요에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 대기업에서 전력수요에 대한 가격탄력성뿐만 아니라 산출탄력성의 분산이 중소기업보다 더 큰 것으로 추정되었다. 정책적 함의는 철강산업과 같은 에너지다소비 업종에서 어떻게 전력수요를 감축할 것인지에 관련되어 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제37권2호
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• pp.19-31
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• 2021

마이크로파일은 소구경 현장타설말뚝으로 간단한 시공법과 비교적 저렴한 공사비용으로 각종 건축물 및 구조물 기초보강 및 내진보강 등에 활용되고 있다. 말뚝 선단에 단순한 메커니즘의 고정 지압 구조체를 장착하여, 상부하중 작용 시 지압구가 압축·팽창하면서 선단 면적의 확대와 주면으로의 쐐기수평력을 발휘하여 지지력을 증대시키는 "선단 확장형 마이크로파일"이 개발되었으나, 개발된 공법에 대한 정확한 검증이 부족하여 실제 현장에서 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는, 선단 확장형 마이크로파일의 지지 메커니즘과 일반 마이크로파일 대비 지지력 증대효과를 검증하고자 3차원 수치해석을 수행하였다. 선단 확장형 마이크로파일을 모델링하고 수치해석을 위한 입력 물성치를 산정하였으며, Lab-scale 수치해석을 통하여 고정 지압 구조체가 압축·팽창되면서 발현되는 수평력에 의한 지지 메커니즘을 확인하였다. 이와 더불어 Field-scale 수치해석을 통해 일반 마이크로파일과의 지지력을 비교·검증한 결과, 압축 및 인발지지력이 각각 20.0%와 38.9% 증대되는 것을 확인하였다.

• 상하수도학회지
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• 제34권6호
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• pp.503-512
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• 2020

Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.104-112
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• 2021

본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1183-1193
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• 2021

Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.