• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.268-268
• /
• 2022

지진해일은 발생빈도는 높지 않지만, 한 번 발생하게 되면 막대한 피해를 일으킬 수 있다. 우리나라에서는 1,900년대 4건의 지진해일이 기록되었으며, 이로 인해 동해안 및 남해안 등에 인명피해 및 재산피해가 발생하였다. 또한 2011년 동일본 지진해일로 인해 후쿠시마 원자력 발전소 변전설비가 침수됨에 따라 냉각수 공급이 중단되고 방화벽이 파괴되어 방사능이 누출되어 큰 피해로 연결되었다. 이러한 피해를 저감하기 위해 지진해일 수치해석과 확률론적 분석방법 등 다양한 방법을 활용한 연구가 국내외 적으로 활발히 수행되고 있다. 본 연구는 확률분포기반 지진해일고 예측모델 개발을 위해 수치해석을 수행하여 지진해일고(tsunami heights)를 산출하고 결과값에 대한 적절한 확률분포 분석을 실시하는 것이다. 지진해일고는 원자력발전소에서 취수구를 통한 냉각수 공급가능 여부를 판단하기 위해 최대 지진해일고(maximum tsunami height)와 최저 지진해일고(minimum tsunami height)로 구분하였다. 지진해일 수치해석은 지진원(단층매개변수) 조사, 조사된 지진원 중 지진해일 수치해석 case 선정을 위한 파향선추적기법(wave ray tracing) 수행, 선정된 지진원에 대해 로직트리(logic tree) 기법 적용, 로직트리를 적용한 지진원 case에 대한 수치해석 순서로 수행하였다. 수치해석을 통해 산출된 최대 및 최저 지진해일고 자료를 기반으로 확률분포형을 선정하기 위하여 확률분포별 적합성 평가를 실시하였다. 선정된 분포를 기준으로 처오름 및 처내림높이와 관련된 다양한 변수간의 의존관계를 파악하였다. 향후, 파악된 의존관계를 기반으로 예측모델을 개발하여 수치해석 결과와 연계함으로써 국내에 적용할 수 있는 확률론적 지진해일재해도를 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.304-311
• /
• 2022

Construction inspection is a crucial stage that ensures that all contractual requirements of a construction project are verified. The construction inspection capabilities among state highway agencies have been greatly affected due to budget reduction. As a result, efficient inspection practices such as risk-based inspection are required to optimize the use of limited resources without compromising inspection quality. Automated prioritization of textual requirements according to their criticality would be extremely helpful since contractual requirements are typically presented in an unstructured natural language in voluminous text documents. The current study introduces a novel model for predicting the risk level of requirements using machine learning (ML) algorithms. The ML algorithms tested in this study included naïve Bayes, support vector machines, logistic regression, and random forest. The training data includes sequences of requirement texts which were labeled with risk levels (such as very low, low, medium, high, very high) using the fuzzy logic systems. The fuzzy model treats the three risk factors (severity, probability, detectability) as fuzzy input variables, and implements the fuzzy inference rules to determine the labels of requirements. The performance of the model was examined on labeled dataset created by fuzzy inference rules and three different membership functions. The developed requirement risk prediction model yielded a precision, recall, and f-score of 78.18%, 77.75%, and 75.82%, respectively. The proposed model is expected to provide construction inspectors with a means for the automated prioritization of voluminous requirements by their importance, thus help to maximize the effectiveness of inspection activities under resource constraints.

• 대기
• /
• 제33권5호
• /
• pp.531-548
• /
• 2023

We developed the Aviation Convective Index (ACI) for predicting deep convective area using the operational global Numerical Weather Prediction model of the Korea Meteorological Administration. Seasonally optimized ACI (ACI_SnOpt) was developed to consider seasonal variabilities on deep convections in Korea. Yearly optimized ACI (ACI_YrOpt) in Part 1 showed that seasonally averaged values of Area Under the ROC Curve (AUC) and True Skill Statistics (TSS) were decreased by 0.420% and 5.797%, respectively, due to the significant degradation in winter season. In Part 2, we developed new membership function (MF) and weight combination of input variables in the ACI algorithm, which were optimized in each season. Finally, the seasonally optimized ACI (ACI_SnOpt) showed better performance skills with the significant improvements in AUC and TSS by 0.983% and 25.641% respectively, compared with those from the ACI_YrOpt. To confirm the improvements in new algorithm, we also conducted two case studies in winter and spring with observed Convectively-Induced Turbulence (CIT) events from the aircraft data. In these cases, the ACI_SnOpt predicted a better spatial distribution and intensity of deep convection. Enhancements in the forecast fields from the ACI_YrOpt to ACI_SnOpt in the selected cases explained well the changes in overall performance skills of the probability of detection for both "yes" and "no" occurrences of deep convection during 1-yr period of the data. These results imply that the ACI forecast should be optimized seasonally to take into account the variabilities in the background conditions for deep convections in Korea.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.9-17
• /
• 2024

It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제12권4호
• /
• pp.195-202
• /
• 2008

현존하는 교량의 실제적인 거동에 대한 보다 정확한 예측방법의 개발은 보수보강이 필요한 교량에 예산이 집중될 수 있도록 하여 교량운영의 경제성 및 안전성 측면에서 매우 중요하다. 특히 교량의 형태와 설치 지역의 활하중의 특성을 고려하며 활하중에 교량이 반응하는 실제적인 거동을 파악하여 실제적인 교량의 내하력 평가 이외에도 평가대상 교량의 선정 및 평가의 우선순위를 결정하여 교량의 유지 보수에 사용되는 예산의 보다 효율적인 집행을 가능하게 할 수 있다. 이 연구에서는 교량 현장실험에서 얻어지는 결과를 신뢰성 해석에 반영하여 보다 실제적인 교량 안전성 평가의 방법론을 연구하였다. 17개의 강거더 교량에 대해 기존의 교량 실험 결과를 토대로 교량의 내하력을 평가하기 위하여 2단계의 신뢰성 해석을 수행하였다. 우선 대상교량에 대해 설계에 사용된 계수 및 공칭강도를 이용하여 신뢰성 해석을 수행하였으며 2단계 신뢰성 해석에서는 교량 실험 결과를 신뢰성 해석에 포함하였다. 해석 결과를 비교해 본 결과 교량실험을 통한 각종 구조적 계수의 불확실성 제거를 통해 교량의 안전성을 저해하지 않고도 대상 교량의 신뢰성이 대폭 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 대한소아치과학회지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.430-437
• /
• 2007

현재 혼합치열 분석 방법으로 가장 널리 사용되고 있는 Moyers의 예측표나 Tanaka와 Johnston의 예측방정식은 북유럽 인종의 백인 자료를 바탕으로 만들어졌기 때문에 한국인에게 적용하기에는 무리가 있다. 또한 최근에는 이들이 제시한 하악 전치에 기초한 방법이 미맹출 견치와 소구치 폭경의 합을 예측하기 위한 최적의 예측인자인지에 대해서도 의문이 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 한국인 집단을 대상으로 미맹출 견치와 소구치의 근원심 폭경을 예측하기 위한 최적의 예측인자가 어떤 치아의 조합인지 밝히고, 그 조합을 이용한 예측 방정식을 제시하며, 새로운 예측 방정식의 임상 적용을 위해 그 타당성을 검증하는 것이다. 완전한 영구치열을 가진 성인 178명(남자 108명, 여자 70명, 평균 나이 21.63세)의 자료를 기초로 예측방정식을 도출하였으며, 53명의 청소년(남자 25명, 여자 28명, 평균 나이 14.22세)으로 검증집단을 구성하여 그 타당성을 검증하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 한국인 혼합치열기 청소년에서 미맹출 견치와 소구치 폭경의 합을 예측하기 위한 최적의 치아 조합은 상악 중절치, 하악 측절치, 상악 제1대구치 폭경의 합이었다($r=0.65{\sim}0.80$). 2. 상악 중절치, 하악 측절치, 상악 제1대구치 폭경의 합을 기초로 하고 부가적인 설명 변수로 성별과 악궁을 포함시켜 계산한 예측 방정식은 다음과 같이 계산되었다. 남자, 상악: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;6.195$ 남자, 하악: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;5.269$ 여자, 상악: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;5.929$ 여자, 하악: $Y\;=\;0.332{\times}X_0\;+\;5.003$ 예측 방정식의 설명력은 64%였으며 표준오차(SEE)는 0.71mm였다. 3. 새로운 예측 방정식을 검증 집단에 적용하여 검증한 결과, 약 97%에서 실제 측정한 견치와 소구치 폭경의 합과 예측치와의 차이가 1mm 이하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.157-176
• /
• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제13권1호
• /
• pp.80-87
• /
• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.99-112
• /
• 2021

본 연구는 기존 연구에서 수행된 전국 단위의 정량적 산지면적 변화량을 공간적으로 배분하여 광역시도별 산지면적 변화를 추정함으로써 지역산림계획의 수립을 지원하기 위해 수행되었다. 토지를 산지, 농지, 도시 및 기타지로 구분하고 토지이용 형태별 변화 여부를 종속변수로, 지형요소, 이용 제한요소, 사회·경제적 요소, 개발 인프라를 독립변수로 하는 로지스틱 회귀모형을 개발하였다. 우리나라 전체를 30m×30m 격자로 분할하여 각 Cell에 해당하는 독립변수 자료를 구축하였고, 로지스틱 회귀모형을 이용하여 각 토지이용 형태가 타 유형으로 변화하는 확률을 추정하였다. 추정된 토지이용 변화확률을 기반으로 변화순위 지도를 구축하였고, 연도별 토지이용 변화량을 변화순위에 따라 순차적으로 배분함으로써 토지이용 변화의 공간적인 변화를 분석할 수 있었다. 경사도와 지자체별 개발 가능한 경사도 기준이 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 경사도와 개발 가능한 경사도 기준이 낮을수록, 토지가격과 인구밀도가 높을수록 산지가 도시 및 기타지로 변화될 확률이 높아졌다. 그 결과 2027년까지 수도권과 대도시의 산지가 도시 및 기타지로 변화하여 산지면적이 크게 감소하였다. 그러나 2028년 이후 2050년까지 서울, 경기, 제주를 제외한 대부분의 지역에서 산지면적이 빠르게 증가하는 것으로 예측되었는데, 이는 지방 소도시의 급격한 인구감소에 기인하는 것으로 분석되었다. 이에 중앙정부에서는 변화하는 산지면적에 대응하기 위해 산지관리 정책의 전환이 필요하고, 지자체 단위에서는 인구의 감소 정책과 그에 따른 산지를 포함한 토지의 효율적 보전 및 이용체계를 수립하는 것이 필요할 것으로 사료된다.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제6권1호
• /
• pp.65-72
• /
• 2013

본 연구에서는 청소년 자살 문제를 조기 자살 예방 프로그램을 통해 초등학생에 적용하고 프로그램 전과 후의 효과를 비교 분석하여 학생들의 감정 상태와 자살에 대한 충동 등, 심리상태 변화를 확인하였고, 자살예방 프로그램으로서 활용 가능성을 제시하였다. 청소년기는 인지적으로 미성숙하며 정서적으로 충동적인 시기이므로 발달 과정상 매우 불안한 시기이다. 사소한 자극이나 갈등상황에 대해 자살이라는 극단적 현실 도피, 충동적 문제해결 등의 방법으로 자살을 선택할 만큼 정서적으로 불안정하고 예측하기 어려운 시기이다. 최근 핵가족화와 부모들의 자식에 대한 기대감과 교육문제, 사회 환경적요인, 개인 심리적 요인 등의 많은 스트레스는 학생들을 자살이라는 극단적 행동까지 이르게 하고 있다. 이에 본 연구는 자살예방 프로그램을 초등학생 때부터 경험하는 스트레스의 영역과 자살생각과 충동의 정도를 파악하고, 명상교육, 호흡법 등의 예방 프로그램을 통해 분노조절, 감정정화, 자기극복 체험을 통해 긍정적인 자아정체성 확립과 자기조절 능력, 자존감과 생명의 소중함을 깨닫게 함으로 자살예방에 미치는 영향과 효과를 분석하였다. 연구 대상자는 고양시 관내 초등학교 6학년 2개 반 51명을 한 달 동안 매일 아침 30분씩 뇌과학 교육의 원리와 방법을 체험 및 활동 중심으로 진행 하였고, 수업활동지 및 생활 실천교육으로 내면화하여 학습효과를 높이도록 하였다. 자료 수집은 4주간 20회 차 아침수업 실시 전과 후에 자살 가능성을 효과적으로 예측할 수 있도록 개발한 Suicide Probability Scale(이하 SPS-A), 자살위험성 예측척도를 활용하여, 긍정적 전망, 가족 내 친밀감, 충동성, 대인 적대감, 절망감 징후, 절망감 증후군, 자살사고 등 7가지 영역으로 조사 실시 하였다. 분석 방법 및 검증은 SPSS 프로그램을 이용한 Wilcoxon's signed rank test를 이용하였다. 짧은 기간 동안의 프로그램 진행이었지만 평균 비교 분석 시 7가지 영역에서 효과적이고 긍정적인 결과가 나왔다. 그러나 t-test 결과에서는 또 다른 결과가 나왔다. SPS-A 31개 문항 중 3개 문항(7번, 14번, 19번)에서만 변화가 있고, 나머지 문항에서는 변화가 없는 것으로 나타났다. 또한 B반 학생들에 비해 A반 학생들이 변화가 큰 것으로 나타났다. 그리고 A반 학생들의 경우 7가지 영역 중 자살과 가장 밀접한 관계가 있는 절망감증후군과 자살사고 영역에서 프로그램 진행 후 심리적 변화가 있는 것으로 검증 됐다. 학생의 성향에 따라 또는, 프로그램을 진행하는 전문가(담임교사, 진행강사)에 따라 다른 결과가 도출된다는 것도 본 연구를 통해서 알 수 있었다. 본 논문에서 제시한 자살예방 프로그램은 지속적인 프로그램으로 제도화, 활성화 하여 정서적인 스트레스 해소 및 긍정적인 자아정체성 회복, 뇌파 안정을 통한 감정 및 충동 조절을 함으로 학습효과와 자살예방에 도움이 될 것이며, 짧은 시간의 교육 프로그램으로 사장되지 않고, 아동기 부터 청소년기까지 연계하여 정신적, 육체적으로 건강하게 성장할 수 있는 주변 환경을 조성함으로 사회적 문제인 자살 예방에 효과적인 프로그램이 될 것이라 판단된다.