• 한국수자원학회논문집
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• 제47권3호
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• pp.297-306
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• 2014

본 연구에서는 해수유입과 강우유출에 따른 용원수로 내의 염분도 분포를 모의하기 위해 EFDC (Environmental Fluid Dynamics Code) 모형을 이용하였다. 유량경계조건은 대표 방류구에서 유출되는 양을 모니터링하여 면적비 유량법으로 산정하였으며, 수위경계조건으로는 시간별 조위 값을 입력하였다. 강우량에 따른 염분도 모의 결과는 일 강우량 245 mm의 유출조건을 반영하였으며, 그 결과 Site 1~2 지점과 망산도 부근 방류구가 위치한 곳에서는 염분도가 0 ppt에 가까운 수치가 나타났으며, 반면 비강우시에는 30 ppt가 넘는 것으로 나타났다. 용원수로 내측지점(Site 2~5)에서의 2010년 1월 1일~12월 31일까지의 염분도 시계열 변화 모의결과와 월별 실측값을 비교하여 나타내었다. 용원수로의 지점별 염분도를 분석한 결과, 내측지점(Site 1~4)과 송정천지점(Site 7~8)에서 염분도가 낮게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 망산도 부근 염분도를 집중적으로 조사한 결과, 1차 조사결과 누적강우량은 17 mm로 염분도 농도는 21.9~28.8 ppt로 측정되었으며, 2차 조사결과 누적강우 량은 160.5 mm로 염분도 농도는 2.33~8.05 ppt로 나타났다. 결과적으로 용원수로에서는 해수의 순환이 원활하게 이루어지지 않으므로, 이로 인하여 염분도의 차이가 크게 나타났으며 특히 강우시에는 염분도가 급격히 낮아지는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권2호
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• pp.43-50
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• 2018

생체정보 컴퓨팅은 생체신호 센서와 컴퓨터 정보처리를 융합한 정보시스템에 기초하여 컴퓨팅시스템 뿐만 아니라 빅데이터 시스템에 크게 영향을 미치고 있다. 이러한 생체정보는 지금까지의 텍스트, 이미지, 동영상 등의 전통적인 데이터 형식과는 달리 생체신호의 의미를 부여하는 값은 텍스트 기반으로 표현되고, 중요한 이벤트 순간은 이미지 형식으로 저장하며, 시계열 분석을 통한 데이터 변화 예측 및 분석을 위해서는 동영상 형식 등 비정형데이터를 포함하는 복합적인 데이터 형식을 구성한다. 이러한 복합적인 데이터 구성은 개별 생체정보 응용서비스에서 요구하는 데이터의 특징에 따라 텍스트, 이미지, 영상 형식 등으로 각각 분리되어 요청되거나, 상황에 따라 복잡 데이터 형식을 동시에 요구할 수 있다. 기존 생체정보 컴퓨팅 시스템들은 전통적인 컴퓨팅 구성요소, 컴퓨팅 구조, 데이터 처리 방법 등에 의존하므로 데이터 처리성능, 전송능력, 저장효율성, 시스템안전성 등의 측면에서 많은 비효율성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 생체정보 처리 컴퓨팅을 효과적으로 지원하는 생체정보 빅데이터 플랫폼을 구축하기 위해 개선된 바이오센싱 융합 빅데이터 컴퓨팅 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 생체신호관련 데이터의 저장 및 전송 효율성, 컴퓨팅 성능, 시스템 안정성 등을 효과적으로 지원하며, 향후 생체정보 컴퓨팅에 최적화된 시스템 구현 및 생체정보 서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권1호
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• pp.43-59
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• 2017

본 연구에서는 SINMAP 모형을 이용한 토석류 발생지역에 대한 예측기법을 보여준다. 기존의 연구들은 토석류 발생을 예측하기 위해서 일부 토질시험 결과를 적용한 단일보정영역을 사용하였으나 이는 대상유역의 토질 특성을 세분화할 수 없는 문제점이 있다. 반면, 본 연구에서는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해서 정밀토양도와 토양통별 토질강도정수(c, ${\phi}$)를 이용하여 다중보정영역을 적용하는 방법을 제안하였다. 이 과정에서 토질은 토양침식성 인자(K)를 이용하여 1) 자갈 및 자갈질 흙, 2) 모래 및 모래질 흙, 그리고 3) 실트 및 점토질의 세가지로 분류하였다. 또한, 본 연구에서는 토석류 발생시점을 알고 있는 경우에만 T/R의 추정이 가능한 기존의 방법 대신 고도평균값을 이용하는 T/R 산정 방법을 제안하였다. 기존방법과 제안방법을 실제 토석류가 발생한 봉화군 서벽 1리에 적용하여 산정된 T/R 값들은 거의 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 토석류 발생지역 예측을 위한 방법론은 전국적인 토석류 발생위험 대비에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국측량학회지
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• 제34권5호
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• pp.457-469
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• 2016

낙동강 하구역은 과거 30여 년 간 하구둑, 산업단지, 항구 등의 건설로 인해 인위적인 영향을 받아왔다. 낙동강의 이러한 변화는 연안사주의 기능에 영향을 줄 수 있고, 환경적인 변화를 야기하고 있다. 따라서 낙동강 하구의 변화를 관측하는 것은 매우 중요하다고 판단된다. 이에 따라 본 연구에서는 1984년부터 2015년까지 Landsat TM, ETM+ 영상을 기반으로 낙동강 하구의 연안사주의 지형의 면적변화를 관측하고자 한다. 또한, 조위에 따라 현재 존재하고 있는 사주 하부의 사질퇴적물이 나타나는 면적을 분석하고자 한다. 이는 사주 하부에 축적된 사질 퇴적물의 높이와 양을 추정할 수 있을 것이며, 이러한 결과는 향후 사구의 지형변화를 예측하는데 기반이 될 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 31년간의 Landsat 영상을 기반으로 국립해양조사원에서 제공한 조위 값을 이용하여 조위에 따른 하구역 지형의 면적변화를 연구하였다. 1지역은 3,015 m² , 2지역은 167,550 m² , 3지역은 14,596 m²만큼의 평균 면적변화가 나타난 것으로 계산되었다. 이 결과는 낙동강 퇴적물의 지속적인 변화를 관측하는데 매우 유용할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.57-66
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• 2015

지진에 대한 사면 재해도 작성 시 일반적으로 Newmark 활동블록 이론에 기초한 변위 추정식이 사용된다. 하지만 기존에 제안된 추정식들은 활동면에서의 동적 응답을 고려하지 않고 제방, 흙댐, 매립지 등 비교적 완만한 경사의 지반구조물을 대상으로 제안되었으며 산사면과 같이 경사진 기반암에 토사층이 피복된 경우에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 산사면의 지형적 특성을 모사한 2차원 비선형 동적해석을 수행하여 이의 동적 응답 특성을 분석하였다. 지진 시 산사면의 영구변위는 활동면에서 계산된 등가가속도를 Newmark 활동블록 방법에 적용하여 계산하였다. 이와 같이 계산된 영구변위는 본 연구에서 제안된 간편 변위 추정식과 비교하여 정확도를 평가하였다. 검토 결과, 산사면의 기하학적 증폭은 입력 지진의 세기와 주기, 토층의 고유주기에 영향을 크게 받으므로 이를 고려하지 않는 기존의 경험식은 영구변위를 정확하게 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 변위 예측식의 정확도는 최대지반가속도, 최대지반속도, Arias 진도, 평균주기와 토층의 고유주기가 고려될 경우 현격하게 향상되는 것으로 분석되었으며 이를 기반으로 하여 새로운 변위추정식이 제시되었다. 나아가 본 연구에 제안된 변위추정식은 산사태 재해 위험도 예측에 적용되어 정확성이 검증되었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권3호
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• pp.356-367
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• 2018

A series of tests dedicated to station blackout (SBO) accident scenarios have been recently performed at the $Prim{\ddot{a}}rkreislauf-Versuchsanlage$ (primary coolant loop test facility; PKL) facility in the framework of the OECD/NEA PKL-3 project. These investigations address current safety issues related to beyond design basis accident transients with significant core heat up. This work presents a detailed analysis using the best estimate thermal-hydraulic code TRACE (v5.0 Patch4) of different SBO scenarios conducted at the PKL facility; failures of high- and low-pressure safety injection systems together with steam generator (SG) feedwater supply are considered, thus calling for adequate accident management actions and timely implementation of alternative emergency cooling procedures to prevent core meltdown. The presented analysis evaluates the capability of the applied TRACE model of the PKL facility to correctly capture the sequences of events in the different SBO scenarios, namely the SBO tests H2.1, H2.2 run 1 and H2.2 run 2, including symmetric or asymmetric secondary side depressurization, primary side depressurization, accumulator (ACC) injection in the cold legs and secondary side feeding with mobile pump and/or primary side emergency core coolant injection from the fuel pool cooling pump. This study is focused specifically on the prediction of the core exit temperature, which drives the execution of the most relevant accident management actions. This work presents, in particular, the key improvements made to the TRACE model that helped to improve the code predictions, including the modeling of dynamical heat losses, the nodalization of SGs' heat exchanger tubes and the ACCs. Another relevant aspect of this work is to evaluate how well the model simulations of the three different scenarios qualitatively and quantitatively capture the trends and results exhibited by the actual experiments. For instance, how the number of SGs considered for secondary side depressurization affects the heat transfer from primary side; how the discharge capacity of the pressurizer relief valve affects the dynamics of the transient; how ACC initial pressure and nitrogen release affect the grace time between ACC injection and subsequent core heat up; and how well the alternative feeding modes of the secondary and/or primary side with mobile injection pumps affect core quenching and ensure stable long-term core cooling under controlled boiling conditions.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1261-1269
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• 1999

다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권12호
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• pp.1205-1214
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• 2021

강수는 공극수압의 상승에 관여해 토양 강도 및 응력의 변동을 발생시켜 산사태의 주요 원인 인자 중 하나로 지목된다. 따라서 강수는 산사태 발생 임계값 산정에 빈번히 사용되나, 지반 안정성을 직접적으로 산정하고 예측하기에는 무리가 있어 오탐지 사건에 대한 분석에는 한계가 있다. 한편 토양수분은 공극수압의 변동에 보다 직접적인 연관성을 지니므로, 다수의 연구에서 지반 안정성의 정량적인 평가에 활용된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산사태 발생에 대한 임계값 산정에 있어 토양수분 인자 활용의 적정성을 평가하고자 하였다. 먼저 두 수문 인자의 거동 분석을 통해 강수에 대한 토양 포화도의 반응성을 파악하고, 선행 강수지수(Antecedent Precipitation Index)를 활용해 산사태 발생 임계값을 산정하였다. 이후 토양 포화도를 활용하여 산사태 발생 임계값을 산정했으며, 분할표를 활용해 두 임계값을 정성적으로 평가하였다. 그 결과, 일 강수량(P_daily)을 단일 인자로 사용해 결정된 산사태 발생 임계값 대비 괴산읍에서는 각각 75% (API), 42% (SM)의 향상을 보였고 창수면에서는 각각 33% (API), 44% (SM)의 향상을 보였다. 따라서 토양수분과 선행 강수지수 모두 임계성공지수(Critical Success Index)를 효과적으로 향상시켰으며 오탐지율을 감소시켰다. 추후 토양 포화도를 통해 산사태 발생에 요구되는 강우 강도를 산정하는 연구와 토양 포화도 수준에 따른 강우 저항성을 산정하는 연구 등 토양수분 자료를 다각적으로 접목한 연구가 수행된다면 산사태 예측 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.280-288
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• 2022

본 연구는 정상 가동 중에도 회전수가 변하는 기기의 이상 및 고장 진단 방안을 다루고 있다. 회전수가 변함에 따라 비정상적 시계열 특성을 내포한 센서 데이터에 기계학습을 적용할 수 있는 절차를 제시하고자 하였다. 기계학습으로는 k-Nearest Neighbor(k-NN), Support Vector Machine(SVM), Random Forest을 사용하여 이상 및 고장 진단을 수행하였다. 또한 진단 정확성을 비교할 목적으로 이상 감지에 오토인코더, 고장진단에는 합성곱 기반의 Conv1D도 추가로 이용하였다. 비정상적 시계열로부터 통계 및 주파수 속성으로 구성된 시계열 특징 벡터를 추출하고, 추출된 특징 벡터에 정규화 및 차원 축소 기법을 적용하였다. 특징 벡터의 선택과 정규화, 차원 축소 여부에 따라 달라지는 기계학습의 진단 정확도를 비교하였다. 또한, 적용된 학습 알고리즘 별로 초매개변수 최적화 과정과 적층 구조를 설명하였다. 최종적으로 기존의 심층학습과 비교하여, 기계학습도 가변 회전기기의 고장을 정확하게 진단할 수 있는 절차를 제시하였다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.55-70
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• 2021

In this study, in the field of remote sensing, where the scope of application is rapidly expanding to fields such as land monitoring, disaster prediction, facility safety inspection, and maintenance of cultural properties, monitoring of rural space and surrounding environment using UAV is utilized. It was carried out to verify the possibility, and the following main results were derived. First, the aerial image taken with an unmanned aerial vehicle had a much higher image size and spatial resolution than the aerial image provided by the National Geographic Information Service. It was suitable for analysis due to its high accuracy. Second, the more the number of photographed photos and the more complex the terrain features, the more the point cloud included in the aerial image taken with the UAV was extracted. As the amount of point cloud increases, accurate 3D mapping is possible, For accurate 3D mapping, it is judged that a point cloud acquisition method for difficult-to-photograph parts in the air is required. Third, 3D mapping technology using point cloud is effective for monitoring rural space and rural resources because it enables observation and comparison of parts that cannot be read from general aerial images. Fourth, the digital elevation model(DEM) produced with aerial image taken with an UAV can visually express the altitude and shape of the topography of the study site, so it can be used as data to predict the effects of topographical changes due to changes in rural space. Therefore, it is possible to utilize various results using the data included in the aerial image taken by the UAV. In this study, the superiority of images acquired by UAV was verified by comparison with existing images, and the effect of 3D mapping on rural space monitoring was visually analyzed. If various types of spatial data such as GIS analysis and topographic map production are collected and utilized using data that can be acquired by unmanned aerial vehicles, it is expected to be used as basic data for rural planning to maintain and preserve the rural environment.