• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권4호
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• pp.213-220
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• 2023

본 논문에서는 한국전통게임에 사용되는 접이식 종이구조물(이하 딱지)의 접이과정을 모델링하고 게임의 승리조건을 만족시키는 충돌조건을 유전알고리즘을 이용하여 산정하는 과정을 서술하였다. 딱지는 A4용지 2장으로 구성되는 것을 가정하였다. 접이과정은 강제경계조건을 부여하여 날개부분을 꼬임의 위치로 변형시키고 강체판의 강제경계조건을 이용하여 딱지를 압착하였다. 이후 복원력에 의한 완화해석을 수행하여 게임에 사용된 딱지의 형상과 응력상태를 구성하였다. 얻어진 동일한 2개의 딱지 중 타격딱지를 주어진 충돌위치로 강제변위에 의해서 이동시키고 주어진 충돌속력에 대한 충돌해석으로 게임의 진행과정을 해석하였다. 이 때 승리조건인 피격딱지의 반전을 일으키는 충돌조건을 산정하기 위하여 유전알고리즘을 이용한 최적화해석을 수행하였다. 이 과정에서 효율적인 해석을 위하여 충돌해석을 2단계로 나누고 1단계의 해석결과 피격딱지에 반전이 발생할 가능성이 있는 경우에만 2단계해석을 진행하였다. 1단계 해석에서 유전알고리즘의 적합함수는 피격딱지의 방향코사인이었고 2단계해석에서는 속도의 역수로 하여 전체적으로는 가장 낮은 충돌속력을 가지는 충돌조건을 찾아내고자 하였다. 해석수행결과 다양한 압착두께에 따른 최적의 충돌조건을 찾아 낼 수 있었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.587-594
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• 2023

본 논문은 인체 다리의 골절 회복 모니터링을 위한 쌍 T-형 결함이 있는 온 바디 마이크로스트립 패치 안테나의 설계 및 최적화 과정을 제시하였다. 이 안테나는 T-형 결함의 크기를 조절하여 향상된 반사손실 및 대역폭을 가지면서, 경박단소하도록 설계되었다. 적용된 다리 주변 구조는 5층 유전체 평면으로 구조화 하였으며, 각층의 복소유전상수는 4극 Cole-Cole 모델 매개변수를 사용하여 계산하였다. 골절이 없는 정상인 경우 온 바디 안테나의 반사손실은 4.0196GHz에서 -66.71dB이고, 갤러스 층의 길이 10.0mm, 폭 1.0mm, 높이 2.0mm 인 경우 반사손실 차 ΔS₁₁ 는 37.95dB이다. 반사손실 변화에 대한 갤러스 층 높이를 예측할 수 있도록 3차 다항식 모델을 제시하였으며, 이 다항식의 RSS = 1.4751, R² = 0.9988246, P-value = 0.0001841로서 매우 높은 예측 적합성을 가진다.

• Advances in concrete construction
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• 제13권3호
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• pp.215-221
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• 2022

Considering their similar mass densities, an attempt was made to optimize the mix design of micro-concrete that used barite sand as an aggregate by substituting marble powder (5%, 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 70%), clay brick powder (30%, 50%, 70%), and fly ash (30%, 50%, 70%) for the concrete (by mass) to form specimens for shaking table tests. The test results showed that for these three groups of materials, the substitutions had little effect on the density. The barite sand played a decisive role in the density, and the overall density of the specimens reached approximately 2.9 g/cm³. The compressive strength and elastic modulus decreased with an increase in the substitution rates for the three types of materials. Among them, the 28 day compressive strength values of the 40% and 50% marble powder groups were 11.73 MPa and 8.33 MPa, respectively, which were 58.7% and 70.7% lower than the control group, respectively. Their elastic modulus values were 1.33×10⁴ MPa and 1.42×10⁴ MPa, respectively, which were 39.1% and 35% lower than those of the control group, respectively. The 28 day compressive strength values of the 50% and 70% clay brick powder groups were 13.13 MPa and 5.8 MPa, respectively, which were 53.8% and 79.6% lower than the control group, respectively. Their elastic modulus values were 1.54×10⁴ MPa and 1.19×10⁴ MPa, respectively, which were 29.7% and 45.4% lower than those of the control group, respectively. The 28 day compressive strength values of the 50% and 70% fly ash groups were 13.5 MPa and 7.1 MPa, respectively, which were 52.5% and 75% lower than those of the control group, respectively. Their elastic modulus values were 1.36×10⁴ MPa and 0.95×10⁴ MPa, respectively, which were 37.9% and 56.6% lower than those of the control group, respectively. There was a linear relationship between the 28 day compressive strength and elastic modulus, with the correlation coefficient reaching a value higher than 0.88. The test results showed that the model materials met the high density, low compressive strength, and low elastic modulus requirements for shaking table tests, and the test data of the three groups of different alternative materials were compared and analyzed to provide references and assistance for relevant model testers.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권1D호
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• pp.17-23
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• 2009

현대사회는 차량의 급격한 증가로 인해 교통정체, 환경오염이 심각해지고 있으며, 유가의 상승으로 인해 대중교통이용의 필요성이 대두되고 있다. 특히 장거리를 이동하는 이용자는 대중교통의 환승이 중요한 요인이라 할 수 있다. 이러한 연계성을 확보하기 위하여 국내에서는 환승센터의 구축이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 이러한 환승센터의 구축뿐만 아니라 교통수단간 효율적인 연계체계를 구축하여 이용자의 대기시간을 최소화하는 방안 마련을 통해 대중교통의 만족도를 향상시켜 승용차에서 대중교통으로의 수단전환이 필요하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 대중교통수단간 환승 시 효율적인 연계버스 운행간격의 조정을 통하여 환승승객의 대기시간을 최소화하는 알고리즘의 개발을 목적으로 한다. 운행간격 조정을 위하여 일반승객의 대기시간비용, 환승승객의 대기시간비용, 버스운행비용 등 총 교통비용을 산정하여 이를 최소화하는 배차간격을 산출한다. 모형의 검증을 위하여 광명역을 대상으로 KTX와 광명역을 기점으로 하는 6014번 노선을 선정하여 모형을 적용하였다. 적용결과 현행으로 운행 시 270분 대기시간이 발생하며, 개선된 모형을 적용하게 되면 승객수요에 따른 시나리오에 따라 58분에서 82분의 대기시간이 발생하는 하여 최대 212분의 단축 효과가 있는 것으로 나타나 모형의 효과가 높은 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.85-92
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• 2023

최근 ChatGPT나 자율주행 자동차 등의 인공지능 분야의 급속한 발전으로 인해 인공지능에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 아직 인공지능은 학습 과정에서 알 수 없는 요소가 많이 존재하여 모델을 개선하거나 최적화하기 위해서 필요 이상의 시간과 노력을 들여야 하는 경우가 많다. 따라서, 인공지능 모델의 학습 과정에서 가중치 변화를 명확하게 이해하고 해당 변화를 효과적으로 분석할 수 있는 도구 또는 방법론이 절실하게 요구되고 있다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 누적 가중치 변화량을 시각화해주는 시스템을 제안한다. 시스템은 학습의 일정한 기간마다 가중치를 구하고 가중치의 변화를 누적시켜서 누적 가중치로 저장하여 3차원 공간상에 나타내게 된다. 이로 인해 보는 이로 하여금 한눈에 레이어의 구조와 현재의 가중치 변화량이 이해되기 쉽게 구성하였다. 이러한 연구를 통해 인공지능 모델의 학습 과정이 어떻게 진행되는지에 대한 이해와 모델의 성능 향상에 도움이 되는 방향으로 하이퍼 파라미터를 변경할 수 있는 지표를 얻게 되는 등 인공지능 학습 과정의 다양한 측면을 탐구할 수 있을 것이다. 이러한 시도를 통해 아직 미지의 영역으로 여겨지는 인공지능 학습 과정의 일부를 보다 효과적으로 탐색하고 인공지능 모델의 발전과 적용에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3D호
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• pp.409-416
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• 2006

VMS를 통해 제공되는 실시간 교통정보는 운전자의 통행경로선택에 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 VMS 정보를 이용한 운전자 통행경로 제어를 통해 도로망 전체의 운영효율을 최적화하고자하는 다양한 연구들이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 실시간으로 주기별로 최적화된 메시지의 내용을 VMS에 표출할 때 도로망 전체의 총 통행시간을 최소화할 수 있는 운전자 경로선택행태 모형을 개발하였다. 우선 운전자의 경로선택을 현실감 있게 반영하기 위해 Stated Preference(SP) 조사를 바탕으로 하여 개발하였다. VMS를 통해 제공되는 메시지 내용과 표출주기가 주어졌을 때 최적의 VMS 정보제공 조합은 유전자 알고리즘을 이용하여 구했으며, 최적해 산출과정에서 필요한 교통분석은 미시적 교통시뮬레이션인 파라믹스를 이용하였다. 실험결과를 살펴보면 모든 시나리오에서 본 모형이 효과적으로 최적해를 찾아가는 것으로 나타났다. VMS 설치 전후를 비교하면 VMS를 운영하였을 때 도로망의 총 통행시간을 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, VMS 정보의 표출주기가 짧을수록 VMS 메시지 내용의 개수가 작은 것이 총 통행시간을 감소시키는데 유리한 것으로 분석되었다.

• 자원환경지질
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• 제56권5호
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• pp.515-532
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• 2023

벤토나이트는 고준위 방사성폐기물 처분을 위한 심층처분 시스템에서 처분용기와 암반 사이를 메우는 완충재로 고려되는 팽창성 점토이다. 벤토나이트는 높은 양이온교환능과 비표면적을 가지고 있기 때문에, 처분용기로부터 핵종이 누출될 경우, 수착하여 암반으로의 유출을 지연시키는 역할을 한다. 본 연구에서는 여러 선행연구에서 8종류의 벤토나이트를 사용하여 수행된 U, Am, Se, Eu 핵종의 수착실험 및 모델 자료를 취합하고, 각 연구에서 설정된 실험 조건들을 기반으로 열역학적 수착모델의 특성을 평가하였다. 핵종과 벤토나이트 간의 수착 거동 해석에 중요한 역할을 하는 열역학적 수착모델은 벤토나이트의 광물학적 특성뿐만 아니라 핵종 농도, 용액의 이온강도, 주 양이온, 온도, 고액비, 용존 탄산 농도 등 세부적인 실험 조건과 밀접하게 연관되어 있는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 특정 실험 조건에서 수행된 수착실험 및 모델의 최적화로 제안되는 수착 반응식과 반응상수가 다양한 환경 조건에 적용하기에 불확실성이 크다는 것을 의미한다. 따라서, 심층처분 시스템에 적용가능한 열역학적 수착모델을 구축하기 위해서는 현장 조사 및 실험이 함께 수행되어야 한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권4호
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• pp.542-549
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• 2023

대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.1-18
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• 2023

최근 빅데이터 및 딥러닝 기술의 발전으로 다양한 교통정보가 널리 수집 및 활용되고 있다. 특히 시계열 특성을 갖는 교통정보 예측 분야에서는 장단기 메모리(long short term memory, LSTM)가 널리 사용되고 있다. LSTM에 입력되는 시계열 데이터의 추세, 계절성, 주기 등이 상이하기 때문에 시계열 데이터를 기반으로 한 예측 모델에서도 데이터의 특성에 따라 하이퍼 파라미터의 적합한 값을 찾는 시행착오법이 필수적이다. 이에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론이 정립된다면, 정확도가 높은 모델 구성에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 국내 고속도로 차량검지기 데이터와 LSTM을 기반으로 교통정보 예측 모델을 개발하였으며, LSTM의 하이퍼 파라미터별 평가지표 변화를 통해 예측 결과에 미치는 영향평가를 수행하였다. 또한, 이를 기반으로 교통분야에서 고속도로 교통정보 예측에 적합한 하이퍼 파라미터를 찾는 방법론을 제시하였다.

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