• 지구물리와물리탐사
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• 제5권1호
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• pp.46-55
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• 2002

시추공 탄성파 토모그래피법에서 널리 이용되는 주시 토모그래피 역산에 미치는 요소와 영상화 향상을 할 수 있는 기법들에 대하여 살펴보았다. 주시 토모그래피에서 모델변수 값과 모델변수 영역의 크기를 제약함으로써 사전정보에 대한 정보를 모델변수에 설정할 수 있어 영상화를 향상시킬 수 있다. 또한 송신원의 시간지연에 의해 발생되는 영상화 왜곡을 제거하기 위해 지연시간을 모델 변수화하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제11권4호
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• pp.21-27
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• 2003

IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제22권1호
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• pp.1-11
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• 2019

물리검층은 시추공을 이용하여 저류층의 여러 물성을 측정하는 것으로, 암석물리모델 관계식을 이용하여 공극률, 유체포화도 등의 저류층 특성을 파악하는데 활용되어 왔다. 물리검층자료의 분석은 저류층의 조건과 특성에 맞는 적당한 암석물리모델을 선정하고, Archie식이나 시만독스법 등을 활용하여 얻은 결과를 비교함으로써 가장 신뢰성 있는 저류층 물성을 결정하게 된다. 이 연구에서는 기존에 제시된 사암 저류층에서의 물리검층자료 복합역산 알고리즘을 바탕으로, 셰일성 사암 저류층의 물성을 평가하기 위한 복합역산 알고리즘을 개발하였다. 셰일의 양을 변수로 하는 암석물리모델 관계식을 제안하였으며, 야코비 행렬을 구성하고 민감도 분석을 수행하여 물리검층자료와 모델변수의 관계를 파악하였다. 확률론적 방법을 이용한 최소제곱법을 적용하여 복합역산을 수행하였다. 개발한 알고리즘은 Colony 가스사암 지역에서 얻은 물리검층자료에 적용하였으며, 그 결과를 기존에 활용되는 시만독스법과 사암 저류층에서의 복합역산 결과와 비교해 보았다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제20권4호
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• pp.225-234
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• 2009

Geant4 toolkit은 전자기적 상호작용(electromagnetic interactions)에 대한 다양한 물리적 모델을 제공한다. 이러한 물리적 모델들에 대한 검증은 신뢰성 있는 Geant4 응용을 위해서 중요한 역할을 한다. 그러므로, 본 연구의 목적은 양성자 치료 전산모사를 위해 Geant4가 제공하는 물리적 모델 중 전자기 물리 모델의 정확성을 검증하는 것이다. 검증은 물, 뼈, 지방 그리고 원자번호가 다른 물질에 대해 양성자의 CSDA 비정(continuous slowing down approximation range)과 저지능(stopping power) 데이터를 미국 국립기술표준원(National Institute of Standards and Technology, NIST)의 데이터를 각각 비교하는 방법으로 이루어졌다. 물, 뼈 그리고 지방에 대해 0.01 MeV에서 10 GeV 범위의 입사 에너지의 CSDA 비정과 저지능 전산모사 결과와 NIST값을 비교한 결과, CSDA 비정의 평균 차는 각각 1.0%, 1.4% 그리고 1.4%를 나타내었고, 저지능에 대한 평균 차는 각각 0.7%, 1.0% 그리고 1.3%를 나타내었다. 또한, 각 물질에 대한 NIST 값과의 유의성을 분석하기 위해 kolmogorov-smirnov Goodness-of-Fit 통계분석 방법을 이용한 결과, 전자기 물리 모델의 전산모사 결과 데이터와 NIST 데이터 사이의 유의성을 나타내는 p-value가 유의 수준 0.05 이상 값을 가진다는 것을 확인 하였으며, 이를 통해 Geant4 전자기 물리 모델의 정확성을 검증할 수 있었다.

• 한국의학물리학회:학술대회논문집
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• 한국의학물리학회 2005년도 제30회 춘계학술대회
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• pp.25-27
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• 2005

체적소 인형 모의피폭체는 방사선 관련 분야에서 다양하게 사용되고 있으며 최근 의료영상기술과 컴퓨터의 급속한 발전으로 더 많은 각광을 받고 있다. 하지만 현재까지 개발된 체적소 인형 모의피폭체는 환자 등 실제 인체의 영상을 이용하여 제작되었기 때문에 ICRP Reference Man (2002) 등의 표준 자료에 크게 벗어난다. 본 연구에서는 표준 성인 남성의 체형과 골격을 가진 물리적 인형 모의피폭체(ATOM Adult Male Phantom, CIRS, Virginia, USA)에 MIRD형 수학적 인형 모델의 장기들을 정의하여 표준의 체형과 장기를 가진 하이브리드 체적소 인형 모의피폭체를 개발한 후 몬테칼로 전산모사에 사용하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.41-51
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• 2016

본 연구는 보행자의 물리적 특성(크기, 모양, 자세 등)을 적용한 개선된 플로어 필드 모델(Floor field model; FFM)을 소개하고, 개선된 모델과 널리 알려진 다른 피난시뮬레이션 모델과의 비교를 통해 FFM의 한계점 파악 및 개선된 모델의 특징을 분석하고자 한다. FFM은 셀룰라 오토마타(Cellular automata)를 이용한 대표적 미시적 관점 보행 모델이지만 보행자의 크기, 모양, 자세 등의 물리적 특성을 세밀하게 반영하지 않는다. 이로 인해 보행자들 간의 충돌, 마찰 등의 현상을 모델링하기 어려우며 결과적으로 다른 모델들과 비교하였을 경우에 매우 짧은 대피 시간을 산출하고 있다. 본 연구는 물리적 현상을 반영할 수 있는 개선된 FFM을 제시하며, 개선된 모델과 기존 FFM, 시뮬렉스(Simulex), 패스파인더(Pathfinder) 등 다른 모델들과의 비교 실험을 수행하였다. 실험은 실제 캠퍼스 건물의 일부 공간을 대상으로 진행되었으며, 대피 인원의 변화에 따른 대피 양상의 비교와 각 출구별 대피 양상의 비교가 수행되었다. 이를 통해 FFM에서는 반영되지 않던 물리적 현상들이 개선된 모델에서는 상용 모델 수준으로 적용되는 점과 특히 시뮬렉스와 유사한 형태의 대피 양상을 보임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.57-62
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• 2014

다수의 중계기가 균등하게 분포된 무선 소거 네트워크의 용량 스케일링 법칙을 분석함으로써 인프라 구조 사용시 이득을 보인다. 가정하는 네트워크 하에서 소거 확률을 적절히 모델링함에 근거하여, 혼합 소거 네트워크에서 취득 가능한 네트워크 용량을 보인다. 보다 구체적으로, 지수 감쇠 모델 및 다항 감쇠 모델 이렇게 두 가지 물리적 모델을 사용한다. 중계기 도움이 없는 다중 홉 전송, 중계기 도움을 받는 다중 홉 전송 이렇게 두 가지 존재하는 기술을 사용하여 취득 용량을 분석한다. 유도된 용량 스케일링 법칙은 두 가지 물리적 모델 모두에 대해 노드 수 및 중계기의 수에 의존함을 확인한다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2011년도 학술대회 및 정기총회
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• pp.131-132
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• 2011

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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.

• 지구물리
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• 제6권4호
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• pp.213-219
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• 2003

본 연구에서는 주기적인 하중하에서의 철근콘크리트 기둥의 이력응답거동을 예측할 수 있는 해석적인 모델의 개발을 다루고 있다 철근콘크리트 기둥의 비탄성 휨 전단 및 휨 전단 변형은 개발된 모델을 통하여 주기적인 변위하에서 검토되었다 개발된 모델들을 포함한 해석치와 실험치와의 비교분석를 통하여 본 연구에서 개발된 모델들의 검증을 실시하였고 이 비교분석을 통하여 휨 전단간의 상호작용의 중요성을 강조하였으며 본 연구에서 개발된 모델들의 정확성 효율성 및 타당성을 입증하였다.