• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1993년도 춘계학술대회논문집; 한국과학연구소, 21 May 1993
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• pp.57-61
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• 1993

본 연구목적은 선형부분구조물과 그 부분구조물들을 결합하는 비선형연결부 로 이루어진 구조물을 해석하기 위해 비선형 연결부의 모델변화를 효과적으 로 규명하는데 있다. 제안된 방법은 시간영역에서만 계산이 가능하였던 힘- 상태 사상법을 주파수영역으로 확장함으로써, 전체구조물에서 선형부분구조 물들은 분리 해석이 가능하고, 시간영역의 많은 데이터를 줄일 수 있는 장점 이 있다. 제안된 방법의 타당성 및 장점을 검증하기 위해서 쿨롱마찰 비선형 특성을 갖는 두 가지의 구조물에 대하여 각각 실험적으로 연결부의 매개변 수를 규명하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.88-88
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• 2021

최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권6호
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• pp.1593-1600
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• 2000

A method based on frequency domain approaches is presented for the nonlinear parameters identification of structure having nonlinear joints. The finite element model of linear substructure is us ed to calculating its frequency response functions needed in parameter identification process. This method is easily applicable to a complex real structure having nonlinear elements since it uses the frequency response function of finite element model. Since this method is performed in frequency domain, the number of equations required to identify the unknown parameters can be easily increased as many as it needed, just by not only varying excitation amplitude but also selecting excitation frequencies. The validity of this method is tested numerically and experimentally with a cantilever beam having the nonlinear element. It was verified through examples that the method is useful to identify the nonlinear parameters of a structure having arbitary nonlinear boundaries.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1995년도 추계학술대회발표논문집; 서울대학교, 서울; 30 Sep. 1995
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• pp.70-83
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• 1995

정보기술과 커뮤니케이션 네트워크의 발전은 개인 컴퓨팅(personal computing)에서 그룹 컴퓨팅(group computing)으로의 전환을 촉진하고 있 다. 이러한 경영환경에서 컴퓨터를 매개체로 한 커뮤니케이션에 관한 연구는 중요한 연구과제가 되고 있다. 이 연구의 목적은 컴퓨터를 매개체로 한 다양 한 회의양식과 과업유형의 차이가 그룹 결과에 어떤 영향을 미치며, 그룹의 상호작용 과정의 변화가 그룹 결과에 미치는 영향을 조사하는데 있다. 세가 지 서로 다른 회의양식과 세가지 과업유형이 실험실 실험으로 수행된다. 적 응구조화 이론에 기초한 연구 모델이 정립되었으며, 연구 모델의 정확한 검 증을 위해 종단 연구(longitudinal study)가 행해진다. 적응구조화 이론은 정 보기술, 사회구조, 그리고 인간 상호작용간의 관계를 설명해 주며, 이 연구를 위한 이론적 기반을 제공하고 있다. 그룹 커뮤니케이션 과정의 정확한 분석 을 위해 SYMLOG를 이용해 그룹 구성원의 커뮤니케이션을 코딩하여 조사 한다. 실험 환경의 구축은 표준 그룹웨어인 Lotus Notes를 이용한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권5호
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• pp.1271-1280
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• 2000

A sensor placement technique to identify structural parameter was developed. Experimental results must be acquired to identify unknown dynamic characteristics of a targeting structure for the comparison between analytical model and real structure. If the experimental environment was not equipped itself properly, it can be happened that some valuable information are distorted or ill-condition can be occurred. In this work the index to determine exciting points was derived from the criterion of maximizing parameter sensitivity matrix and that to choose measurement points was from that of preserving the invariant of sensitivity matrix. This idea was applied to a compressor hull structure to verify its performance. The result shows that the selection of measurement and excitation points using suggested criteria improve the ill-conditioning problem of inverse type problems such , as model updating.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권10호
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• pp.983-992
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• 2007

It was proposed to identify Thiele Small Parameters for loudspeaker attached to closed-box using known dynamic mass of moving parts. Also, enhanced PSPICE circuit model for closed-box loudspeaker system was proposed to more accurately simulate real closed-box loudspeaker system. Frequency dependent parameters were used to model voice coil inductor. Acoustic pressure response curves and electrical impedance curves were simulated and investigated by PSPICE circuit model according to compensation filter's parameters. Finally, proposed method is expected to be utilized for identification of pseudo Thiele Small parameters of microspeaker.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.261-266
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• 2021

이 논문에서는 환경 온도 변화를 고려한 열 적외선 데이터 보정 알고리즘을 설계하는 방법을 제시한다. 첫째, 열 적외선 측정 모델은 적외선 측정 데이터와 모델 환경 매개 변수 간의 관계를 사용하여 매개 변수 종속적인 1차 입력-출력 방정식으로 주어지고, 적외선 데이터에 대한 환경 온도의 영향을 보상하기 위해 보상 함수를 구한다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 적외선 데이터에 대한 환경 온도 변화의 영향을 효과적으로 보상할 수 있음을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.319-319
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• 2020

최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.459-461
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• 2022

개인 정보 보호가 중요시되는 초연결사회에서는 정보와 사용자를 연결하는 매개체는 적법하지 않은 사용자를 판별할 수 있어야 한다. 본 연구는 그 매개체를 스마트폰으로 삼고 인간의 걸음걸이에 기반한 스마트폰 인증 시스템을 제안한다. 인간의 걸음걸이를 딥러닝 모델 중 하나인 CNN으로 학습시킨 후, 스마트폰에 탑재하여 사용자가 스마트폰을 휴대한 상태로 7초간 걸음으로써 적법한 사용자인지 아닌지의 여부를 판별한다. 본 연구에서 제안한 모델의 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score를 사용했으며, 그 결과, 위 4개의 평가지표 모두 평균 95% 이상의 결과를 얻었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.669-675
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• 2020

본 연구에서는 인접굴착공사 시 지하철 궤도에 발생되는 변형수준을 평가하는데 있어서 3D 해석 모델로 분석하였으며, 해석의 주요 매개변수로서 터널모델의 경계조건과 지하수위 적용 수준 설정하여 해석을 수행하였다. 3차원 수치해석 모델을 이용한 궤도틀림 영향 검토 결과, 3차원 모델의 시종점부 경계조건의 구속조건을 변경하고, 설계지 하수위가 아닌 현장지하수위를 고려한 해석모델의 경우 보다 합리적인 궤도변형 예측이 가능한 것으로 분석되었다. 또한 해석모델의 경계조건 및 하중조건에 따른 궤도틀림의 영향은 방향틀림, 고저틀림 및 궤간틀림과 같이 레일의 종방향 상대변위 발생에 직접적인 영향을 받는 인자에서 보다 명확한 차이가 발생되었다. 따라서 열차진행방향에 대한 선로의 변형유무를 평가하기 위한 인접굴착공사에 따른 궤도안정성 평가 시에는 레일의 변형수준을 평가할 수 있는 3차원 수치모델을 사용하여 궤도의 변형을 평가하는 것이 적정한 것으로 분석되었다. 또한 수치모델의 시종점부 경계조건 및 하중조건 설정에 주의가 필요한 것으로 분석되었다.