• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.215-226
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• 2018

본 연구에서는 도시지역 관망 내 수위 관측자료를 이용하여 도시지역 유출해석 및 관망해석의 정확도를 높이고자 한다. 이를 위해 도시유출해석의 주요 매개변수별 민감도 분석을 수행하고, 매개변수의 보정을 수행하였다. 매개변수의 민감도는 관의 조도계수, 불투수지역의 조도계수, 유역폭, 투수지역의 조도계수 순으로 나타났다. 민감도가 높은 4개의 매개변수를 이용하여 매개변수 고려 개수와 종류에 따라 6가지 시나리오를 구성하였으며, 자동보정기법인 PEST를 도시유출 모형인 SWMM과 연계 해석하여 분석하였다. 각 조건을 2013년 7월 21일 집중호우로 인하여 침수피해가 발생한 서초3, 4, 5, 역삼, 논현 배수분구에 적용하였다. 민감도 결과를 이용하여 시나리오별 분석을 실시하였을 때 SWMM 모형만을 이용하였을 때 보다 불확실성이 줄어든 결과를 보였다. 모의결과 RMSE는 최대 2.41cm가 감소하였으며, 상대첨두오차는 13.7%가 감소하였다. 민감도가 낮은 투수지역의 지표면 조도계수를 고려한 시나리오의 경우가 고려하지 않은 시나리오의 경우보다 정확도가 소폭 낮아졌으며 계산시간도 많이 소요되었다. 본 연구 결과 대상 유역에 대한 민감도 분석 후 민감도가 높은 매개변수만을 고려하여 시나리오를 구성하였을 때 보다 효율적인 모의가 될 수 있다는 것을 알 수 있었으며 향후 추가적인 강우사상과 침수해석을 연계할 시에는 도시지역의 침수예경보 연구에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.25-39
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• 1986

본 논문에서는 packet switching network의 국제 표준 접속 protocol인 CCITT X.25 protocol의 성능을 분석하며 특히 X.25 protocol의 유통 제어 방식에 대하여 분석한다. Protocol의 성능 분석은 normalized channel throughput, mean transmission time과 transmission efficiency를 사용하면 이들은 window 크기, $T_1$ 및 $T_2$ 값 그리고 message길이 등과 같은 주어진 protocol parameter의 함수로 표시된다. 먼저 protocol 서비스에 따른 입력 데이타의 서비스 특성과 piggybacked acknowledgment를 하는 sliding window flow control 방식에 대하여 discrete-time Markov chain을 사용하여 연구한다. Protocol의 성능은 link layer 및 packet layer 에 대하여 각기 독립적으로 분석하며 분석결과를 통하여 각 protocol parameter의 영향을 조사한다. 수치적인 분석 결과로 부터 채널 서비스 환경에 따른 protocol parameter의 최적치를 찾을 수 있는데 window크기는 고속채널의 경우 7이상이 되는 것이 바람직 하며, $T_1$ timer 값은 채널의 전송 유실이 많은 경우 신중히 선택되어져야 하며 보통의 경우에는 1초 정도가 타당하다. $T_2$ parameter는 trnasmission efficiency의 개선에 있어 약간의 효과를 미치나 그리 크지는 않다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.1-7
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• 2009

최적의 우수관망 설계를 위한 기존의 연구 모형들은 관경, 관 경사 등을 포함한 관거의 설계에 있어서 설계 강우에 대하여 최소의 비용을 목적으로 하여왔다. 그러나 이러한 모형들은 우수관망 관거 내 흐름의 중첩효과에 대한 고려는 하지 않고 있다. 관거 내 흐름의 특성은 관경, 관 경사 등에 따라서 달라지며 특히 관망의 구성이 달라짐에 따라서 크게 영향을 받는다. 본 연구에서는 우수관망을 구성함에 있어서 관거 내 흐름을 분산시키고 제어함을 목적으로 하고 있다. 이것은 관망 구성에 따른 관거 내 흐름의 중첩효과를 제어함으로써 가능하며, 이러한 흐름의 제어를 통하여 우수관망에서의 내수침수 위험도가 저감될 수 있다. 본 연구에서는 맨홀간 관거의 연결 방향을 조정함으로써 관내 유입량을 분산시키고 그 결과로서 유출구에서의 첨두 유출량은 저감되도록 우수관망을 구성하였다. 이때 관망 내 흐름에 대한 수리학적 분석은 SWMM(Storm Water Management Model)을 본 모형과 연계 구성함으로써 가능하였다. 관망 구성에 따른 내수침수 위험도의 저감을 검증하기 위하여 본 연구에서는 서울시 가락 배수분구의 현재 구성된 관망에 대하여 유출구에서의 첨두 유출량을 최소화하기 위하여 맨홀간 관거의 연결 방향을 변화시켰으며, 그 결과 30분 지속시간의 설계빈도 강우에 대하여 유출구 첨두 유출량은 약 20% 감소하였다. 또한 수정된 관망 구성은 설계빈도를 초과하는 강우에 대해서도 월류량 발생량이 저감되는 결과를 나타내었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.451-457
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• 2018

본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.14-25
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• 2020

본 연구는 교통카드자료 이용하여 수도권 지하철을 통행하는 승객의 경로선택의 합리성에 대한 평가를 시행하는 방법론을 제안한다. 사용자 경로선택의 합리성은 최적의 경로를 선택한다는 기본원리로서 확정성과 유사성으로 구분한다. 확정성은 승객이 선택한 경로는 시스템적 최적경로와 일치하는 정도이다. 유사성은 시스템적 최적경로와 유사하게 파악되는 정도이다. 합리성을 판단하는 기법으로 K경로탐색기법을 이용하여 경로를 열거하는 방법을 구축하였다. 유사성 내에서 확정성을 파악하기 위하여 민자운영기관의 환승단말기 Tag 정보를 활용하였다. 따라서 유사성에서 승객이 선택한 최적경로는 Tag를 경유한 경로와 동일하다는 개념을 적용하였다. 연구결과 최적경로(K=1)로 나타나는 확정성은 90.4(%), K=(2-10)으로 나타나는 유사성은 7.9(%)로서 총 98.3(%)의 수도권 지하철 통행이 합리적으로 설명된다고 평가하였다. 비합리적 통행 1.7(%)는 사용자 다양성을 고려하여 나타나는 설명되지 않는 에러항으로 평가된다고 파악하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.2779-2784
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• 2015

정확한 교통정보의 예측은 출발지로부터 목적지까지의 최적경로를 제공할 수 있으며, 이로 인해 시간과 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 다양한 교통정보 예측 방법 중 확률 모델을 기반으로 교통정보를 예측하는 베이지안 네트워크 방법을 이용한다. 기존 연구에서는 베이지안 네트워크 예측 방법이 모든 시간대에서의 데이터를 학습에 사용하는 것과는 달리, 본 논문에서는 예측하고자 하는 시간대와 동일한 요일과 시간에 해당하는 데이터만을 선별적으로 학습에 사용한다. 서로 다른 두 가지 학습방법에 따른 예측 결과의 정확도는 일반적으로 많이 사용되는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)로 검증하였으며, 서울 시내 14개의 링크 구간에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 모든 시간대의 데이터를 학습에 사용한 방법에 비해 MAPE의 관점에서 더 높은 정확도를 가진 교통 예측 값을 계산할 수 있음을 보여준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.14-28
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• 2018

차량 통신 및 지능형 교통 시스템의 기술 향상으로 인해 자율 차량이 시장에 서서히 도입될 것으로 예상된다. 본 연구는 자율주행차량이 네트워크 효율성에 미치는 영향을 분석한 것이다. 네트워크의 효율성을 측정하기 위해 이 연구에서는 미시적 및 거시적 시뮬레이션을 결합한 순차적 단계를 적용했다. 미시적 시뮬레이션은 도로에서 자율주행차량의 비율에 의한 용량 변화를 고려하는 반면, 거시적 시뮬레이션은 네트워크 전체의 개선을 식별하기 위해 시뮬레이션 결과를 이용한다. 예상대로, 자율주행차량은 인간의 운전보다 기존 도로 용량을 효율적으로 활용한다. 특히, 고속도로에서 최대 용량 개선은 190.5%로 예상된다. 상당한 용량의 변화는 자율주행차량의 비율이 약 80% 이상일 때 관찰된다. 이러한 개선 사항은 자율주행차량의 보급을 통해 전반적인 네트워크 효율성을 향상시킬 수 있는 거시적 모델로 변환된다. 그러나 본 연구는 자율 주행 차량의 시장 첫 출연이 자유로운 흐름 조건을 보장하지 않는 다는 것을 확인하며, 이는 자율주행차량 시대에 맞는 시스템 최적의 경로 체계의 가능한 필요성을 의미한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 환경영향평가
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• 제32권6호
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• pp.503-515
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• 2023

개발 과정에서 발생하는 생태공간의 단절과 파편화는 생물다양성의 위협 요소이다. 특히 개발 압력이 높은 도심은 생태공간이 부족하여 연결성이 매우 낮을 것이다. 이러한 문제는 대도시에서 더욱 두드러지게 나타나는 경향이 있다. 이를 해결하기 위해 개별 사업이나 도시관리 수준에서 생태적 연결성 현황을 파악하고 개선하는 지속적인 노력이 필요하다. 그러나 대도시의 생태적 연결성 현황 파악과 개선에 대한 논의가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 우리나라 대도시 서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산의 도심이 가진 생태적 연결성을 평가하였다. 평가 결과 도심은 외곽이나 도시 전체와 비교해 연결성이 낮았다. 그리고 종분포모델 등 지역 특성을 반영하여 대전을 대상으로 수행한 생태적 연결망을 분석하여 1ha 이상 산림을 이어주는 최적 경로 510개를 도출하였다. 본 연구는 도시의 생태적 연결성 개선 목표 제시에 필요한 정량적 수치와 생물다양성을 포함한 지역 특성에 따른 연결망을 도출한 사례로서 의미가 있다. 환경영향평가나 도시관리에서 생태적 연결성을 개선하는 방향을 제시하고 평가 체계를 구축하는 데 결과를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.