• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2023

단기 강우 예측에는 주로 물리과정 기반 수치예보모델(NWPs, Numerical Prediction Models) 과 레이더 기반 확률론적 방법이 사용되어 왔으며, 최근에는 머신러닝을 이용한 레이더 기반 강우예측 모델이 단기 강우 예측에 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하여 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 머신러닝 기반 모델은 예측 선행시간 증가 시 성능이 크게 저하되며, 또한 대기의 물리적 과정을 고려하지 않는 Black-box 모델이라는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 머신러닝 기반 blending 기법을 통해 물리과정 기반 수치예보모델인 Weather Research and Forecasting (WRF)와 최신 머신러닝 기법 (cGAN, conditional Generative Adversarial Network) 기반 모델을 결합한 Hybrid 강우예측모델을 개발하고자 하였다. cGAN 기반 모델 개발을 위해 1시간 단위 1km 공간해상도의 레이더 반사도, WRF 모델로부터 산출된 기상 자료(온도, 풍속 등), 유역관련 정보(DEM, 토지피복 등)를 입력 자료로 사용하여 모델을 학습하였으며, 모델을 통해 물리 정보 및 머신러닝 기반 강우 예측을 생성하였다. 이렇게 생성된cGAN 기반 모델 결과와 WRF 예측 결과를 결합하는 머신러닝 기반 blending 기법을 통해Hybrid 강우예측 결과를 최종적으로 도출하였다. 본 연구에서는 Hybrid 강우예측 모델의 성능을 평가하기 위해 수도권 및 안동댐 유역에서 발생한 호우 사례를 기반으로 최대 선행시간 6시간까지 모델 예측 결과를 분석하였다. 이를 통해 물리과정 기반 모델과 머신러닝 기반 모델을 결합하는 Hybrid 기법을 적용하여 높은 정확도와 신뢰도를 가지는 고해상도 강수 예측 자료를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권4호
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• pp.355-362
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• 2012

건전성 예측은 구조물의 고장이 발생될 때까지 남은 시간인 잔존유효수명을 예측하는 것으로, 이는 안전 및 정비 계획과 직접적으로 연관되기 때문에 매우 중요하다. 건전성 예측방법에는 물리모델 기반방법, 데이터 기반방법과 두 방법의 장점을 통합하는 방법이 있으며, 본 연구에서는 잔존수명 예측의 정확도가 모델변수 추정과 직접적으로 관련되는 물리모델 기반 건전성 예측에 초점을 맞춘다. 물리모델기반 건전성 예측에서는 모델변수 추정을 통해 시스템 상태의 장기 예측이 가능하지만, 대부분의 실제 구조물들의 상태모델은 여러 개의 모델변수를 포함함은 물론이고, 그 변수들이 서로 상관되어 있기 때문에 모델변수를 추정하는 일은 간단한 문제가 아니다. 본 연구에서는 물리모델 기반 건전성 예측을 위한 세 가지 변수 추정방법들의 차이를 논한다. 이 세 가지 방법들은 파티클 필터, 전반적인 베이지안 접근법, 그리고 순차적인 베이지안 접근법으로 모두 베이지안 추론이라는 하나의 이론적 바탕에 기반하지만, 샘플링 방법이나 갱신 절차 등에서 차이가 있다. 균열성장을 표현하는 Paris 모델의 변수 추정을 통해 세 가지 방법의 차이점이 논해지고, 건전성 예측 메트릭을 이용하여 정량적 차이를 표현한다. 파티클 필터방법이 건전성 예측 메트릭 측면에서 가장 높은 성능을 나타내었지만, 전반적인 베이지안 방법은 파티클 필터방법과 근소한 차이를 보이면서도 데이터가 집단으로 존재할 때에는 가장 효율적인 방법으로 나타났다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.1-11
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• 2024

내연기관 엔진 성능평가를 위해서는 다양한 방법이 사용된다. 그러나 기존에 사용되던 방법들에는 각자 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 엔진 성능평가 방법들의 한계들을 극복하고자 데이터 기반 모델 및 물리 기반 모델 연동 엔진 시뮬레이션 모델을 개발하였다. 터보차저 엔진 작동 과정에 관여하는 대표적인 구성 요소들을 식별하고 각 구성 요소는 특성에 맞게 데이터 기반 모델 혹은 물리 기반 모델로 모델링되었다. 설계된 구성 요소 모델들을 C++ 및 Python으로 구현 및 결합하여 엔진 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터의 정상 동작을 확인하기 위하여 여러 변수의 수렴성을 시험하였다. 최종적으로 시뮬레이션 결과와 실제 엔진 시험 결과의 비교에서 대부분 변수가 5% 이하의 오차를 보임에 따라 시뮬레이션 모델이 검증되었음을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 시뮬레이터를 적용한다면 적은 노력으로 다양한 엔진 모델들에 대한 성능평가가 가능할 것으로 기대된다. 동시에 추후 엔진 디지털트윈 개발 시 시뮬레이터가 핵심 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.11-21
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• 2022

국과연은 물자표적에 대한 취약성 해석 모델인 AVEAM-MT(ADD Vulnerability and Effectiveness Assessment Model for Materiel Target)를 개발하고 있다. 이 모델에는 성형작약제트와 표적 간 상호작용을 해석하기 위해 두 가지 방법이 적용되었다. 그중 한 방법은 표적 부품으로 침투를 신속하게 계산하기 위해 Fireman-Pugh 방법을 개량한 경험적 모델이다. 다른 하나는 Walker-Anderson 침투모델을 성형작약제트에 적용할 수 있도록 개량한 물리기반 모델인 ADD-TSC(ADD Tandem Shaped Charge)이다. 이 논문에서는 이 두 방법을 간략히 기술하고, 경험식 방법과 물리기반 모델의 잔류침투성능 예측 결과를 비교한다. 또한 물리기반 모델이 예측한 침투성능과 문헌에서 찾은 실험 결과를 비교한다. 비교 결과는 두 방법 모두 AVEAM-MT와 같은 짧은 시간에 상당한 양의 반복적인 피해해석 시뮬레이션 수행이 요구되는 취약성 해석 모델에 탑재되어 고속 계산 또는 상대적으로 높은 충실도 계산에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1387-1392
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• 2006

본 논문에서는 SVM (Support Vector Machine)을 기반으로 하여 인체의 뇌 하부구조인 해마에 대한 지능적 형상분석 방법을 제공한다. 일반적으로 의료 영상으로부터 해마의 형상 분석을 하기 위해서는 충분한 임상 데이터를 필요로 한다. 하지만 현실적으로 많은 양의 표본들을 얻는 것이 쉽지 않기 때문에 전문가의 지식을 기반으로 한 작업이 수반되어야 한다. 결국 이러한 요소들이 분석 작업을 어렵게 한다. 의학 기술이 복잡해 지면서 최근의 형상 분석 연구는 점차 통계적 모델을 기반으로 진행되고 있다. 본 연구에서는 해마로부터 고해상도의 매개변수형 모델을 만들어 형상 표현으로 이용하고, 집단간 분류 작업에 SVM 알고리즘을 적용하는 지능적 분석 방법을 구현한다. 우선 메쉬 데이터로부터 물리변형모델 기반의 매개변수 모델을 구축하고, PDM (point distribution model) 방법을 적용하여 두 집단을 대표하는 평균 모델을 생성한다. 마지막으로 SVM 기반의 이진 분류기를 구축하여 집단간 분류 작업을 수행한다. 구현한 모델링 방법과 분류기의 성능을 평가하기 위하여 본 연구에서는 네 가지 커널 함수 (linear, radial basis function, polynomial, sigmoid)들을 적용한다. 본 논문에서 제시한 매개변수형 모델은 다양한 형태의 의료 데이터로부터 보편적인 3차원 모델을 생성하고, 또한 모델의 전역적, 국부적인 특징들을 복합적으로 표현할 수 있기 때문에 통계적 형상분석에 적합하다. 그리고 SVM 기반의 분류기는 적은 수의 학습 데이터로부터 정상인 해마 집단과 간질 환자 집단간의 정확한 분류를 가능하게 한다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권6호
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• pp.17-25
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• 2019

항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.412-420
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• 2007

기존의 물리 공간과 제품은 RFID태그를 통해 원래의 사용 용도 이외의 매체로서의 기능을 갖게 되고, 이러한 매체 기능의 추가는 제휴 마케팅의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 누구나 쉽게 RFID 태그부착 공간 제공자로 참여하여 물리적 공간의 트래픽을 전자적 트래픽으로 전환시켜 수익을 창출하는 경제활동을 가능케 하는 방법을 제안하며, 이러한 방법을 응용한 쿠폰 네트워크 비즈니스 모델을 제시하고 실제 작동할 조건을 분석하였다. 제안하는 비즈니스 모델과 방법을 통해 공간을 이용하여 비즈니스를 하고자 하는 기업과 공간제공자 간의 연결을 쉽게 하여 기업의 물리적 접점 확대와 공간제공자의 참여를 상대적으로 낮은 비용으로 실현시킬 수 있고, 공간소유자가 자신의 이익을 위해 하는 제휴 활동이 유비쿼터스 사회 인프라 확산을 촉진시키게 되도록 설계함으로써 불특정다수에 의한 빠른 RFID 태그 확산과 비용부담의 광범위한 분산을 이룰 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.73-80
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• 2002

UML(Unified Modeling Language)은 소프트웨어 설계뿐만 아니라 네트워크 상에서의 데이터 전송, 가상데이터를 이용한 물리현상, 회로 분석 및 설계 등 다양한 형태의 시뮬레이션에서도 사용되고 있는 모델링 언어이다. 이러한 UML로 개발된 소프트웨어 설계 모델이나 시뮬레이션 모델들을 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 통합 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 UML 모델들의 저장과 관리의 효율성을 높이기 위해서 저장하부 구조를 데이터베이스화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용한 시스템은 UML 모델들을 다수의 사용자들이 서로 공유할 수 있으며 모델의 재사용성을 높이고 모델 정보의 효율적인 검색을 지원할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.409-411
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• 2002

컴퓨터상의 물체들을 사용자가 원하는 형태로 변형시켜주는 것은 그래픽스에서 흥미로운 과제이다. 본 논문에서는 사용자의 입력에 따라 자연스러운 변형을 보여주는 방법을 제시한다. 단지 컴퓨터 상에서 물체들의 물리적인 성질만 주어진다면, 물리기반 모델링을 이용해서 어떤 물체들에 대해서도 변형에 대한 동작이 가능하다. 본 논문에서 제시한 개선된 변형 모델은 컴퓨터 게임이나 시뮬레이션등에 널리 사용될 수 있을 것이다.