• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.16 no.1
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• pp.47-59
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• 2012

The seismic performance of masonry-infilled frame structures, typical in school buildings, is evaluated through equivalent strut models. A bare frame model, concentric strut models and eccentric strut models with various material characteristics available in the literature are analyzed. Displacements and damage states at the performance points obtained by the capacity spectrum method show great differences among the models. Infill walls act positively in concentric strut models and negatively in eccentric strut models at the performance points for a given seismic demand. In addition, the behavior at the ultimate displacements shows considerably different strengths, inter-story drifts, and numbers and locations of damaged members among various modeling methods and material strengths.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.17-22
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• 2007

이 논문에서는 관계형 데이터베이스 모델 기반의 OWL 웹 온톨로지 모델을 보이고 이에 대한 실험 및 비교 평가 결과에 대하여 기술한다. OWL은 W3C에 의해 2004년 12월에 권고안으로 채택된 이후에 많은 연구가 진행되고 있다. 편집 도구 개발, 저장소 개발로 OWL 기반의 추론 엔진까지 이와 관련된 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 OWL 온톨로지의 영구적인 저장 및 관리를 위해 관계형 데이터베이스 모델을 이용한 많은 연구 결과들이 발표되고 있다. 이 논문에서는 널리 알려진 관계형 모델 기반의 저장소 보다 나은 성능을 제공하기 위해 제안한 모델에 대한 평가 결과에 대하여 기술한다. 기존 유사 연구의 경우, 비교 평가를 위한 평가 항목으로 온톨로지 로드 시간을 고려하기도 하지만 이 논문에서는 질의응답 시간에만 초점을 둔다. 이는 매우 특수한 상황을 제외한 대부분의 상황에서 질의 처리 시간이 가장 중요한 요소이며 실질적인 활용성 측면에서 핵심적으로 다루어야 하는 평가 항목이기 때문이다. 실험을 위한 데이터로서는 많은 연구에서 활용하고 있는 LUBM 데이터 셋을 이용하며 실험 대상으로는 오픈 소스이며 널리 알려진 시스템인 Jena의 저장소와 Sesame를 이용한다. 실험 및 비교 평가 결과, 제안 시스템이 비교 대상 시스템들에 비해 나은 성능을 보임을 알 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05b
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• pp.812-816
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• 2012

본 논문은 산사태 감지 및 붕괴예측을 위한 현장에 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 적용한 실시간 모니터링 시스템 모델을 개발하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 USN기반의 상시모니터링시스템모델을 제작하고 실험적 평가를 수행하였다. 성능평가는 지표변위 센서모듈 동작특성 실험적 평가, USN은 Data 수집 전송 효율성 실험적 평가, 개발한 상시감시모니터링 프로그램 동작성능 실험적 평가 등을 수행하였다. 성능평가 결과 지표변위 측정센서모듈은 변위각도에 일치성을 확인하고, USN은 지표변위 센서모듈로부터 측정된 Data를 상시모니터링시스템에 오류 없이 전송되는지를 확인하였으며, 개발한 상시모니터링 프로그램 동작기능은 실시간 모니터링 그래프, 임계동작 알고리즘, 위험성 통보 문자서비스(SMS)기능, 알람서비스기능, 현장 감시카메라 등 동작기능의 우수성을 실험으로 증명하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 산사태 감지 예측을 위한 USN기반 실시간 모니터링 시스템 모델은 산사태위험성노출 지역에 원격 실시간 모니터링 시스템으로 널리 사용될 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.475-475
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• 2021

전 세계적으로 기후변화에 따른 예측하기 어려운 국지성호우의 발생빈도가 증가하고 있으며, 수반되는 돌발홍수를 사전에 대비하기 위해 하천운영의 중요성이 강조되고 있다. 일반적인 하천 시설물 점검 및 보수 계획 수립 시, 시설물의 중요도나 하천의 현황 보다는 행정적인 편의성을 고려하여 구간에 따른 육안 점검 등을 통해 일률적으로 수행되고 있다. 그러나 현재 우리나라의 하천 시설물 중 약 40% 이상이 준공연수가 30년을 초과한 것으로 파악되고 있으며, 노후화된 하천 시설물의 정확한 상태평가에 따른 보수보강 계획수립이 필요한 실정이다. 이를 위해서는 하천 시설물 관리에 있어 다양한 문제점과 관련된 자료를 수집하여 DB화하고, 모델링 및 정밀검사 등을 통해 다양한 각도에서 분석되어야 한다. 본 연구에서는 시설물통합정보관리시스템(Facilty Management System; FMS)에서 제공하는 하천 시설물 관리대장 중 테스트베드에 위치한 수문의 개별부재에 대한 상태 평가지수를 활용하여 시설물의 생애주기를 통합적으로 고려할 수 있는 성능평가모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 성능평가모델은 하천 시설물의 합리적인 관리체계를 통해 분석된 결과로부터 시설관리자가 하천 관리 및 계획수립에 있어 의사결정을 할 수 있도록 정보를 제공하는 지원 도구로 활용 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.200-204
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• 2000

SNMP나 CMIP에 바탕을 둔 클라이언트/서버 방식의 분산 시스템 관리 환경은 확장성, 상호운영성, 유연성 등과 관련하여 많은 제한점을 드러내고 있다. 따라서 이러한 단점들을 극복하기 위해 이동 에이전트(mobile agent)를 적용하려는 노력이 진행되고 있지만 이동 에이전트 기법을 시스템 관리에 적용하여 얻을 수 있는 성능 향상에 대해서는 면밀한 성능 분석이 필요하다. 제안한 에이전트-온-디맨드 방법에서는 에이전트를 기능별 업그레이드가 가능하도록 구성하고 관리 대상 노드가 필요한 에이전트를 요청할 수 있도록 하였다. 또한, 이동 에이전트를 위한 적절한 성능 모델을 수립하여 분석적 방법으로 성능을 평가하였다[10]. 본 논문에서는 분석적 방법을 통한 성능 모델을 기반으로 제안한 에이전트-온-디맨드 방식에 대한 성능 평가를 모의 실험을 통해 분석하였다. AOD를 적용한 분산 시스템 관리 기법과 기존의 방법의 성능 평가를 위해 IBM Aglets 소프트웨어 개발 키트 (ASDK) 1.1b2 버전과 JDK 1.1.7b 버전을 이용하여 프로토타입 관리 환경을 구현하였다.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.11 no.2
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• pp.103-114
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• 2013

The Korea Atomic Energy Research Institute has developed a performance assessment model implementing the A-KRS concept, which was constructed with the GoldSim. In the A-KRS concept, spent nuclear fuel produced from pressurized-water-reactor operations would be pyroprocessed to reduce waste volume and radioactivity. The wastes to be disposed of in a geologic repository are comprised of metal and ceramic waste forms. In this study, results of simulations conducted to establish credibility and build confidence for the A-KRS model are presented. Specifically, release rates and breakthrough times simulated using the A-KRS model were compared to corresponding results from the U.S. NRC SOAR model. In addition, the A-KRS model results were compared to published release rates from the SKB repository performance assessment. This comparison of the A-KRS model results to other independent performance assessments is expected to form part of a suite of model verification and validation activities to provide confidence that the A-KRS model has been implemented appropriately.

• Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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• 2006.10a
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• pp.72-76
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• 2006

본 연구에서는 웨이브릿과 신경망을 결합하여 플라즈마 고장을 감시하기 위한 시계열 모델을 개발하였다. 본 기법은 플라즈마 증착장비에 의해 수집된 18 개의 센서정보에 적용하여 평가하였다. 이산치 웨이브릿(Discrete Wavelet Transformation)은 장비에서 수집된 센서정보의 전 처리를 위해 이용되었다. 시계열 모델의 성능은 과거와 미래정보의 함수로 평가하였다. 수집된 18 개의 센서정보에 대한 모델성능 비교를 위해 표준화된 성능평가지표가 적용되었다. 평가결과, 본 기법에 의해 개발된 시계열 모델은 대략 4% 정도의 예측에러를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.150-150
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• 2023

기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.47 no.11
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• pp.1039-1050
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• 2014

The goal of this study is to demonstrate the diversity of model performance for various climatic elements and indicators. We evaluated the skills of the most advanced 17 General Circulation Models (GCMs) i.e., CMIP5 (Climate Model Inter-comparison project, phase 5) climate models in reproducing retrospective climatology from 1950 to 2000 over the Southeast US for the key climatic elements important in the hydrological and agricultural perspectives (i.e., precipitation, maximum and minimum temperature, and wind speed). The biases of raw CMIP5 GCMs were estimated for 16 different climatic indicators that imply mean climatology, temporal variability, extreme frequency, etc. using a grid-based observational dataset as reference. Based on the error (RMSE) and correlation (R) of GCM outputs, the error-based GCM ranks were assigned on average over the indicators. Overall, the GCMs showed much better accuracy in representing mean climatology of temperature comparing to other elements whereas few GCM showed acceptable skills for precipitation. It was also found that the model skills and ranks would be substantially different by the climatic elements, error statistics applied for evaluation, and indicators as well. This study presents significance of GCM uncertainty and the needs of considering rational strategies for climate model evaluation and selection.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.1
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• pp.45-52
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• 2002

This paper proposes the fuzzy closed RCMP queueing network model using fuzzy set theory for the performance evaluation of centralized distributed processing system with ambiguous system factors in the network environments. This model can derive the measures for system performances such as the job spending time, the system throughput, average job number and server utilizations using fuzzy mean value analysis which can process the fuzzy factors. Computer simulation has been performed centralized distributed system with fuzzy service requirement time for verifying the effectiveness of derived equations of performance evaluation according to the numbers of clients, and the results were analyzed. The proposed model provides more and flexible realistic than performance evaluation of conventional method when we evaluated system performance with ambiguous factors.