• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.997-1000
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• 2004

본 논문은 홍수시 낙동강하구 인근해역(Fig. 1.)의 해수흐름을 예측하여 해수흐름변화를 분석하였으며, 낙동강의 홍수로 인하여 인근해역 지형변화에 어떠한 영향을 미칠지를 예측하였다. 200년 빈도의 계획홍수량을 사용하여 해수의 흐름변화와 저면전단응력을 계산하여 예측하였다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.4
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• pp.57-70
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• 2001

한계상태이론은 정규압밀 및 과압밀시료에 대한 비배수 전단강도와 간극수압계수에 관한 식을 제안하고 있는데, 이 식은 3가지 상수를 포함하고 있다. 한계상태상수(M), 한계상태 간격비(${\gamma}$), 한계상태 간극수압계수(Λ)가 바로 그것이며, 이러한 상수는 각 모델 및 구하는 방법에 따라 그 차이가 발생함으로서, 전단강도 및 간극수압계수의 예측시 적지 않은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 재 성형된 이암풍화토를 이용하여 등방삼축압축시험을 정규압밀과 과압밀로 나누어 실시하고 그 결과를 분석하였으며 이를 토대로 각 모델 및 방법에 따른 상수를 도출하였다. 그리고 이러한 상수의 차이가 비배수 전단강도 및 간극수압계수의 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 시험결과 정규압밀시료의 경우 각 상수의 변화에 따른 비배수 전단강도 및 간극수압계수는 상당한 차이를 보였으며, 한계상태간격비와 Λ값을 강도비로부터 얻어진 값을 사용한 경우가 결과치에 가장 잘 근접함을 알 수 있었다. 과압밀시료의 경우 역시 이들 상수에 따라 전단강도의 변화폭이 크게 나타났으며 정규압밀과 마찬가지로 강도비에서부터 도출된 상수를 적요한 경우 실측치에 가장 근접하였다. 반면 간극수압계수의 예측시에는 상수에 따른 변화폭이 크지 않았으며, 특히 과압밀비가 증가할수록 각 상수에 대한 영향이 작게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.469-477
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• 2000

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.7 no.2
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• pp.19-33
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• 2001

Link weight analysis approach is suggested as a heuristic for selection of input nodes in artificial neural network for bankruptcy prediction. That is to analyze each input node\\\\`s link weight-absolute value of link weight between an input node and a hidden node in a well-trained neural network model. Prediction accuracy of three methods in this approach, -weak-linked-neurons elimination method, strong-linked-neurons selection method and integrated link weight model-is compared with that of decision tree and multivariate discrimination analysis. In result, the methods suggested in this study show higher accuracy than decision tree and multivariate discrimination analysis. Especially an integrated model has much higher accuracy than any individual models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.52-52
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• 2015

강수량이 적은 갈수기에는 하천수량이 적어 소량의 오염물질의 유입으로도 하천수질의 악화를 불러일으킬 수 있다. 특히 2014년에는 한강수계의 강수량이 예년의 46%정도이며 이로 인한 저수율은 예년의 75%정도로 저조하여 봄철 갈수기에 수질악화가 우려된다. 한강은 비교적 수질이 양호하여 녹조가 발생하는 일이 낙동강, 금강, 영산강보다 적으나 가뭄의 영향으로 하천수질 악화 및 녹조현상이 발생할 우려가 있다. 그래서 본 연구에서는 남한강과 북한강의 봄철 수질전망을 통한 녹조발생 위험도를 예측하고자 하였다. 수질예측에 사용된 모형은 미국공병단(USACE)에서 개발한 2차원 하천수리 수질모형인 CE-QUAL-W2이며, 본 연구에 이용된 CE-QUAL-W2는 K-water 통합수질예측시스템(SURIAN)을 이용하여 구축하였다. 연구 대상지역은 북한강의 소양강댐 하류와 팔당호지점, 남한강의 강천보, 여주보, 이포보 지점에 대해 조류농도에 대한 예측을 수행하였다. 미래 수질예측을 위한 유량 자료는 평년 빈도유량을 사용하였으며, 기상자료는 유사는 분석을 통해 과거기상과 가장 유사한 패턴을 보이는 년도의 기상자료를 사용하여 모형을 구동하였다. 2~4월 남한강과 북한강의 Chl-a농도에 대하여 2013~2014년 평균치와 2015년 수질예측치를 비교한 결과 북한강은 4월에 예년대비 최고 61% Chl-a 농도가 증가하는 것으로 나타났으며, 남한강은 2월에 Chl-a농도가 최고 106% 증가되는 것으로 예측되었다. 본 연구를 통해 2015년 봄철 갈수기 녹조가 예년보다 증가 할 것으로 나타났으며, 다른 수계보다 비교적 적은 농도이지만 주기적인 수질예측과 하천 모니터링을 통해 하천수질을 관리하고 수질오염을 예방하는 노력을 기울여야 할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1338-1342
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• 2005

최근에 하천수질이 악화되고 물 수요량이 증대됨에 따라 사회적으로 하천의 유지관리문제가 중요시되고 있는 실정이다. 보다 효율적인 수질관리를 위해서 수질모델을 이용하여 장래 수질예측결과를 토대로 수질보전 대책 및 오염원 저감 계획을 수립하여야 하는데, 이러한 수질모델의 구성을 위해서는 장기간의 수질 및 유량측정자료의 구축이 선행되어져야하므로 시간적$\cdot$경제적인 어려움이 따르게 된다. 이에 본 연구에서는 영산강을 대상유역으로 선정하고, 영산강 유역 환경청과 영산강 홍수통제소에서 운영$\cdot$관리하는 관측망 자료인 수질자료와 수위자료를 이용하여 수질모델을 구축하고, 장래 수질예측을 실시하였다. 수질예측결과 영산강은 광주하수종말처리장 방류수의 수질농도가 지대한 영향을 미치는 것으로 판단되어 광주하수종말처리장 처리효율에 따른 수질변화를 모의하였다.

• Composites Research
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• v.15 no.4
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• pp.9-16
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• 2002

With the wide application of fiber-reinforced composite material in aero-structures and mechanical parts, the design of composite joint have become a very important research area because they are often the weakest areas in composite structures. In this paper, the failure area index method to predict the strength of the mechanically fastened composite joint which has the same stacking sequence was suggested and evaluated. By the suggested failure area index method, the strength of the mechanically fastened composite joint could be predicted within 6.03％.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.386-386
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• 2019

가뭄은 홍수와 더불어 주요한 자연재해로 댐이나 저수지의 저수량 저하에 따른 여러 피해를 야기한다. 특히, 용수의 대부분을 댐에서 공급받는 우리나라의 특성상 용수공급중단 등의 큰 피해를 야기할 가능성이 있다. 그러나. 기상학적 가뭄이 널리 사용되고 있는 것에 비하여 댐과 저수지의 가뭄은 예측의 난해함을 이유로 상대적으로 연구되지 않고 있으며, 현재 저수량을 기준으로 하여 소극적인 가뭄대응만이 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 댐과 저수지 가뭄의 대응시간을 확보하고 수자원의 효율적인 활용을 위하여 댐 저수지 가뭄예측을 위한 연구를 수행하였다. 이를 위하여 기상학적 가뭄에 사용되어진 표준강수지수(SPI)와 동일한 개념을 댐 물수지에 적용한 표준물수지지수(Standardzied Balanced Index; SBI)를 제안하였다. 또한, 산정된 물수지 현황과 현저수량과 인공신경망을 활용하여 향후 댐의 저수량을 예측하기 위한 모형을 구축하였으며, 그 적용성을 검증하였다. 연구결과에 따르면 1개월 단위로 향후 댐의 저수량 경향성을 예측할 수 있는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.384-387
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• 2010

지상파 방송이 아날로그에서 디지털 방송으로 전환됨에 따라 아날로그 TV 방송신호와 디지털 TV(DTV) 방송신호간의 생성과 복조방식이 상이함에 따라 전파환경에 의한 방송품질의 변화가 예상된다. 따라서 DTV 방송신호의 수신을 위한 전파 음영지역 해소가 품질 확보에 필수적인 관심사로 대두되고 있으며, 이에 대한 대책으로 타당성 및 신뢰성 있는 전계강도 예측 방법에 근거하여 적정지역의 송신소 및 중계기 설치가 전파 품질 개선에 크게 기여할 것으로 여겨진다. 본 논문에서는 국제적으로 30 MHz ~ 3000 MHz 대역 지상파 방송서비스의 전파특성 예측에 활발히 이용되는 ITU-R 권고 P.1546 전파모델을 이용하여 점-대-지역 전계강도 예측을 위한 계산 방법을 제시하고, 수치 계산 결과를 비교 및 분석한다. 제시된 방법은 DTV 수신지역의 전계강도 예측을 통한 신호의 품질 분석은 물론, 양호한 전파환경 구축에 필요한 중계기 위치설정, 인접대역에 의한 간섭 및 양립성 분석 등에 직접 활용이 가능하다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.33 no.6
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• pp.238-245
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• 2021

In this study, we carried out case study to predict dissolved oxygen (DO) concentration of Nakdong river estuary with LSTM model. we aimed to figure out a optimal model condition and appropriate predictor for prediction in dissolved oxygen concentration with model parameter and predictor as cases. Model parameter case study results showed that Epoch = 300 and Sequence length = 1 showed higher accuracy than other conditions. In predictor case study, it was highest accuracy where DO and Temperature were used as a predictor, it was caused by high correlation between DO concentration and Temperature. From above results, we figured out an appropriate model condition and predictor for prediction in DO concentration of Nakdong river estuary.