• 태양에너지
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• 제12권3호
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• pp.21-27
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• 1992

본 연구는 아트리움 빌딩에 대한 자연채광의 영향을 모델에 의해서 실험하였다. 이러한 방법에 의하여 아트리움 빌딩에서의 자연채광의 단계를 예측하는 방법은 여러 가지가 있으나, 그러나 지금까지는 선형아트리움 건물에서 실내자연채광의 다양한 영향을 예측하기에는 충분치 못하였다. 본 연구에서는 효율적인 방법의 제시를 위하여 선형아트리움의 자연채광에 대한 환경 평가를 위해 모형을 제작하고, 평가모델에서의 천공상태, 방위, 종횡비, 층의 변화를 주어 전부 80가지의 변화에 대한 모형측정을 하여, 층높이의 변화와 공간비를 사용하여 분석하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제27권6호
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• pp.853-858
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• 1995

노심 천 이 현상의 모사계산을 위해서는 노심상태 의 초기조건을 실제노심과 일치시켜야 하는데 특히, 제논동특성이 관심의 대상이 되는 천이현상에 있어서는 직접적인 추정이 불가능한 노심내 제논분포의 초기상태가 천이현상의 해석결과에 커다란 영향을 미치게 된다 초기상태의 노심이 정확히 제논 평형상태에 있지 않는 경우 노심의 시간에 따른 변화를 잘 예측하기 위해서는 비평형 제논분포를 모사하는 초기화가 필수적이다. 본 연구에서는 천이현상 이전에 관측된 비평형 제논진동을 등가 제논진동으로 모사하여 천이현상을 보다 정확히 예측할 수 있는 제논 초기화 기법을 개발하였으며 영광 3, 4호기 시운전 시험에서 입수된 실측자료를 통하여 그 적용성을 입증 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.14-14
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• 2018

세계의 여러 국가에서 과거 발생했던 강수의 통계적 특성에서 벗어나는 극치사상이 빈번하게 관측되고 있다. 이와 같은 현상에 가장 큰 영향을 미치고 있는 요인중 하나는 지구온난화이며 실제 산업화 이후 온실가스의 증가와 더불어 극한 기상현상의 발생 빈도가 증가하였다. 현재 예상치 못한 수문사상의 발생으로 인해 수자원관리에 있어서 많은 어려움을 겪고 있으며, 특히 호우사상은 막대한 인명 및 사회적 피해를 야기하고 있다. 우리나라의 경우 계절적 특징으로 여름철에 강수가 집중되는 양상을 보이고 있으며 따라서 여름철 강수량을 예측하여 호우에 대한 대비책을 마련해야한다. 계절강수 예측은 수문, 산림, 식품, 등을 포함한 사회 경제적 파급 효과가 매우 크지만 아직 신뢰성 있는 예측은 어려운 상태이다. 또한, 발생 강도와 빈도가 큰 극한 강우는 주로 짧은 시간에 걸쳐 발생하기 때문에 예측하기가 어렵다. 최근 다양한 분야의 연구에서 AO, NAO, ENSO, PDO등과 같은 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있어 본 연구에서는 Bayesian 통계기법을 이용한 비정상성 빈도해석모형을 토대로 외부 기상인자에 의한 변동성을 고려할 수 있는 계절강수량 예측모형을 구축한 후 산정된 결과를 입력 자료로 하여 극치강수량을 추정할 수 있는 비정상성 Four - Parameter (4P)-Beta분포를 이용한 알고리즘을 개발하여 직접적으로 일단위 이하의 극치강수량을 상세화 시킬 수 있는 모형으로 확장하여 이를 통해 기상변동성을 다양한 시간규모에서 고려하기 위한 정보로 활용하고자 하였다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.120.2-120.2
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• 2012

천리안위성은 2010년 6월 발사되어 지구적도상공 약36,000km, 동경 128.2도에 위치하고 지구 자전 방향으로 지구와 같은 속도로 회전하며 24시간 한반도를 관측하는 정지궤도위성이다. 정지궤도위성은 높은 고도로 인하여 태양활동 변화에 따른 태양풍, 고에너지 전자 등에 의한 영향을 직접적으로 받는 환경에 놓여있다. 과거 사례들로부터 정지궤도위성의 오작동은 태양활동에 의해 다양한 현상으로 발생될 수 있다는 사실도 밝혀졌다. 본 연구에서는 2013년 태양활동 극대기를 대비하여 태양활동 변화가 천리안위성의 탑재체에 끼치는 영향에 대해 조사되었다. 천리안위성은 기상 해양관측을 위한 광학탑재체와 통신서비스를 위한 통신탑재체로 이루어져있다. 이 중 우리는 2011년에 발생된 X등급의 태양폭발 규모에 따라서 기상관측을 수행하는 기상탑재체 상태가 태양폭발이 없는 기간의 상태와 어느 정도 차이를 보이는지 분석하였다. 2011년에 발생된 경보는 3단계 10회, 4단계 2회로 발생빈도가 증가하는 추세이다. 4단계 경보의 태양폭발에도 천리안위성은 모든 부분에서 정상운영을 유지하고 있다. 이번연구를 통해 태양폭발 규모에 따른 기상탑재체의 영향 정도를 가시화하여 앞으로 발생 가능한 문제를 예측하고 대비함으로서 안정적인 위성운영을 도모하고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권5호
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• pp.123-132
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• 2002

본 연구에서는 인간의 사고과정을 근거로 개발된 동적 인공신경망을 이용하여 이암풍화토의 전단거동을 예측하였다. 흙의 비선형거동을 예측함에 있어 피드백 과정에 의해 시간경과에 따른 패턴의 특성변화를 연속적으로 예측할 수 있는 동적신경망의 종류인 SNN모델과 RNN모델을 이용하였다. 인공신경망의 학습능력과 예측능력에 영향을 미치는 여러 변수등을 분석후 SNN모델에서는 학습율, 모멘텀 상수, 신경망구조가 0.5, 0.7, 8$\times$18$\times$2, RNN모델인 경우는 각각 0.3,0.9,8$\times$24$\times$2의 구조가 적합한 것으로 나타났다 예측결과는 두 네트워크 모두 정규압밀 상태의 전단거동을 잘 예측하였지만, 과압밀 상태의 전단거동 예측에서는 불규칙적인 입력패턴에 효과적인 RNN모델의 예측능력이 더욱 우수하였다.

• 물과 미래
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• 제28권2호
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• pp.125-136
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• 1995

본 연구의 목적은 탱크모형의 매개변수를 시행착오범으로 산정할 경우, 불확실성을 개선하기 위해 Kalman filter로 매개변수를 실시간 예측하여 저수유출의 예측에 효과적인 알고리즘을 얻고자 하였다. 유역특성을 다양한 구조로 나타낼 수 있는 탱크모형은 각 단 탱크에 부착된 유출공으로부터 유출한 총 유출량이 관측유량에 유사하게 나타나야 하지만 유출환경의 영향으로 수렴성이 좋지 않았다. 이러한을 보완하기 위하여 탱크모형의 매개변수를 Kalman filter의 상태공간 모형에 의하여 실시간으로 추정한 결과, 시간 경과에 따라 추정치와 관측치의 수렴도가 높아 일정한 값을 유지하였으며, 이때의 유출환경을 나타내는 상태공간의 매개변수변화가 정적임을 알 수 있었다. 따라서 Kalman filter에 의한 탱크모형의 매개변수 추정기법은 저수유출 예측에 특히 효율성이 좋았으며 유량이 급변하는 곳에서도 어느 정도 적응하여 기존 탱크모형의 구조를 자동기법으로 정하는 예측시스템 보다 유출예측 시스템에 의한 탱크모형의 구조적 알고리즘이 적합한 모형임을 입증하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.765-778
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• 2008

리스크 관리에 기반한 교량관리를 위해서는 시간 및 환경에 따른 성능변화를 예측하기 위한 성능이력모델이 필수적이다. 일반적으로 성능이력모델의 산출은 어려운 작업이므로 전문가 의견 또는 교량의 겉보기 상태 진단평가 기록을 이용한 상태 성능 이력모델이 많이 사용되어 왔다. 하지만 상태성능 이력모델은 교량의 실제 안전도와는 일치하지 않은 경우가 많아 근본적인 문제를 내포하고 있다. 성능 평가 및 이에 따른 성능이력모델의 정확도는 교량 유지관리 시스템(Bridge Management System, BMS)의 정확도와 직접적인 관계가 있으며 유지관리 예산의 합리적인 분배를 위한 최적 대안 산출을 위해 매우 중요하다. 본 연구에서는 기존의 방법, 즉 정성적 전문가 의견 및 불충분한 정기점검 기록에 의해 작성되는 상태 성능 이력모델의 단점을 극복하기 위하여 열화를 고려한 수치해석결과를 바탕으로 산출되는 안전성능이력모델을 제안하였다. 제안한 성능이력모델 구축을 위해서 다양한 교량 형식이 검토 되었으며, 그 중 설계 변수 간 종속성이 높아 고려되어져야 할 설계 변수의 수가 비교적 적은 강박스 교량을 중심으로 다양한 환경 조건 및 시간에 따른 안전성능이력의 변화를 분석하였다. 교량 유지관리 시스템 내에서의 안전성능 이력모델의 역할은 특정 환경 하에서 시간에 따른 안전성능변화 예측에 있으며 안전성능이력모델의 산출 속도는 시설물 관리시스템의 효율성에 직접적인 영향을 미치기 때문에 일반적으로 실시간 해석을 수행하기 보다는 기 작성된 예측모델을 사용하는 방법이 주로 사용된다. 본 연구에서는 정량적 성능이력의 신속한 산출을 위하여 주요 설계 변수로 구성된 응답면 기법(Response Surface Method, RSM)을 사용하였다. 응답면 기법 적용을 위한 설계 변수 및 설계 값의 범위는 국내 강상자형교 설계 기준, 가이드라인 및 유지관리 자료를 근거로 산정하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1323-1326
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• 2001

서브네트워크에서 실시간으로 통신 트래픽을 감시하고, 트래픽 정보를 바탕으로 시계열 분석을 이용해 트래픽의 변화추이를 예측할 수 있는 시스템을 설계 및 구현한다. SNMP를 이용한 MIB-II 정보를 바탕으로 하는 분석 방법은 누적 데이터를 기본으로 하는 관리 방법으로 이상 징후의 판단이 실시간 감시에는 적합하지 않은 점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 실시간 트래픽 감시를 위해 서브네트워크에 들어오거나 나가는 트래픽의 양을 측정하여 분석하고, 이 정보를 바탕으로 특정 시점 이후의 트래픽 추이를 시계열 분석 방법을 이용하여 미래의 트래픽 양을 예측하는 알고리즘을 시스템으로 구현한다. 예측 알고리즘으로는 AR, MA, ARMA, ARIMA 모델중에 평균 제곱 오차를 최소로 가지는 알고리즘을 선택하여 예측하도록 설계한다. 개발되는 시스템을 망 관리자가 전체 통신 네트워크의 부하 상태를 예상할 수 있게 하여 신속하고 예방적인 대응을 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.292-294
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• 2005

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말한다. 미국에서는 $25\%$ 이상의 성인이 대사성 증후군인 것으로 알려져 있으며, 경제 여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 최근 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되고 있는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학 분야에서 지식 발견, 데이터 마이닝을 위한 도구로 유용하게 사용되고 있다. 본 논문에 서 는 대사증후군을 예측하는 문제를 다루며, 베이지안 네트워크와 의학 지식을 이용한 대사증후군의 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행하였으며, 실험 결과 다층 신경망, k-최근접 이웃 등의 분류기 보다 높은 $81.5\%$의 예측율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (A)
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• pp.1-3
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• 2006

대사증후군은 당뇨병, 고혈압, 복부 비만, 고지혈증 등의 질병이 한 개인에게 동시에 발현하는 것을 말하며, 최근 경제여건의 향상 및 식생활 습관의 변화와 함께 우리나라에서도 심각한 문제가 되고 있다. 한편 불확실성의 처리를 위해 많이 사용되는 베이지안 네트워크는 사람이 분석 가능한 확률 기반의 모델로 최근 의학분야에서 질병의 진단이나 예측모델을 구성하기 위한 방법으로 유용하게 사용되고 있다. 베이지안 네트워크의 구조를 학습하는 대표적인 알고리즘인 K2 알고리즘은 속성이 입력되는 순서의 영향을 받으며, 따라서 이 또한 하나의 주제로써 연구되어 왔다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 베이지안 네트워크에 입력되는 속성 순서를 최적화하며 이 과정에서 의학지식을 적용해 효율적인 최적화가 가능하도록 하였다. 제안하는 모델을 통해 1993년의 데이터를 가지고 1995년의 상태를 예측하는 분류 실험을 수행한 결과 속성 순서 최적화 후에 이전보다 향상된 예측율을 보였으며 또한 다층 신경망, k-최근접 이웃 등을 이용한 다른 모델보다 더 높은 예측율을 보였다.