• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.9-17
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• 2021

빌딩, 자동차, 선박, 항공기 등에서 원형 아치의 사용 증가로 인해 이러한 구조물의 동적 거동 해석에 있어 괄목할 만한 성과가 있어 왔다. 탄성 원형 아치의 안정성 거동 해석분야는 많은 연구자들의 관심분야였다. 전통적으로 미분방정식의 해법은 유한차분법 혹은 유한요소법으로 해결해왔다. 복잡한 기하학적 구조 및 하중으로 인한 과도한 컴퓨터 용량의 사용과 복합알고리즘 프로그램의 어려움을 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 많은 분야에 적용되어왔다. 상미분방정식 혹은 편미분방정식의 해를 구하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 미분구적법이다. 또한 비선형 구조, 하중, 혹은 재료 물성 치로 인한 과도한 컴퓨터 용량의 사용과 복합알고리즘 프로그램의 어려움을 극복하기 위하여 미분구적법(DQM)이 지금도 많이 사용된다. 본 연구에서는, DQM을 이용하여 중면 신장 및 회전 관성의 영향을 고려한 원형 아치의 내 평면 진동을 분석하였다. 다양한 매개변수 비, 경계 조건, 그리고 열림 각에 따른 기본 진동수를 계산하였다. DQM 결과는 활용 가능한 다른 엄밀해 혹은 다른 수치해석과 비교하였다. 해석결과에 따르면 DQM은, 적은 격자점을 사용하고도, 엄밀해 결과와 일치함을 보여주었고, 중면 신장 및 회전 관성이 원형 아치의 기본 진동수에 미치는 영향을 분석할 수 있게 했다.

• 청정기술
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• 제27권2호
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• pp.168-173
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• 2021

도금폐수의 처리는 폐수의 pH, 중금속 및 시안(CN)함유에 따라 다양하고 복잡한 공정이 적용된다. 이중 시안(CN)의 처리는 차아염소산(NaOCl)을 이용한 알칼리 염소 처리법이 일반적으로 많이 사용되고 있다. 그러나, 암모니아성 질소(NH₃-N)와 시안(CN)이 동시에 함유될 경우 암모니아성 질소(NH₃-N)의 처리를 위해 차아염소산(NaOCl) 이 과다하게 소비되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 시안(CN)처리에 있어서 1) 알칼리염소법에서 암모니아성 질소(NH₃-N)농도에 따른 차아염소산(NaOCl)의 소모량을 조사하고 2) ferrate (VI)가 시안(CN)을 선택적으로 처리할 수 있는지를 평가하였다. 모의폐수를 이용한 실험결과 알칼리염소법에서는 암모니아성 질소(NH₃-N)농도가 높을수록 시안(CN)의 제거율이 감소하였으며 차아염소산(NaOCl)의 소비량이 암모니아성 질소(NH₃-N) 농도에 따라 선형적으로 증가하였다. Ferrate (VI)를 이용한 시안(CN) 제거에서는 암모니아성 질소(NH₃-N) 농도에 관계없이 시안(CN)의 제거를 확인하였으며 이때 암모니아성 질소(NH₃-N)의 제거율은 낮아 ferrate (VI)가 시안(CN)을 선택적으로 제거함을 확인하였다. Ferrate (VI)의 시안(CN) 제거효율은 pH가 낮을수록 높게 나타났고 ferrate (VI) 주입량에 관계없이 99% 이상을 보였다. 실제 도금폐수에 적용한 결과에서는 ferrate (VI)와 시안(CN)의 투입 몰비 1:1에서 99% 이상의 높은 제거율을 보였으며 이는 화학양론 반응식의 몰비와 일치하는 결과로 모의 폐수와 동일하게 암모니아성 질소(NH₃-N) 및 기타오염물질이 함유된 실제 폐수에서도 선택적으로 시안(CN)을 제거하는 것으로 확인되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.378-390
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• 2022

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 영상 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들을 좋은 성과를 보여주고 있으며 깊은 네트워크의 강한 표현 능력으로 저해상도 영상과 고해상도 영상 사이의 복잡한 비선형 매핑이 가능해졌다. 하지만 과도한 합성곱 신경망의 사용으로 인해 증가하는 파라미터와 연산량으로 실시간 또는 저전력 장치에 적용하는데 제한이 있다. 본 논문은 정보 증류 방식을 이용하여 계층적인 특징을 조금씩 추출해내는 블록을 재귀적인 방식으로 사용하며 고주파수 잔여 정제 블록을 통해 더 정확한 고주파수 성분을 만들어 성능을 향상시키는 경량화된 네트워크인 Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN) 를 제안한다. 제안하는 네트워크는 RDN과 비교했을 때 비슷한 화질의 영상을 복원하며 약 32배 적은 파라미터와 약 10배 적은 연산량을 가지고 약 3.5배 더 빠르게 영상을 복원하며 기존 경량화 네트워크 CARN과 비교했을 때 약 2.2배 적은 파라미터와 약 1.8배 빠른 처리시간으로 평균 0.16dB 더 좋은 성능을 만들어 냄을 확인 하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.87-104
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• 2022

해운시장의 구조적 복잡성 및 높은 변동성을 감안할 때, 해운시황에 미치는 영향요인을 식별하고 상호관계를 파악하는 것은 아주 중요하다. 본 연구는 해운시장에서 가장 근본적인 수요 및 공급요인이라고 할 수 있는 세계 경제상황 및 선대량과 해운시황 간의 동적 상호관계 분석을 목적으로 한다. 벌크선형 중 케이프선과 파나막스선을 대상으로 1999년 2021년까지의 GDP, 선대량 성장률, BCI 및 BPI의 분기 자료를 사용하였으며, 웨이블릿 결합성 분석 및 웨이블릿 그랜저 인과관계 분석을 통해 시간-주기영역에서 변수 간 동조화 및 인과관계를 파악하고자 하였다. 실증분석 결과, 변수 간 동조화 및 인과관계에 있어 주기별 및 시기별로 큰 차이를 보여 이들 변수 간 동적 상호작용이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 또한 수요와 공급요인을 동시에 적용한 다중 웨이블릿 결합성 분석에서 변수간 인과성이 명확하게 드러나지 않은 것과는 달리 제어변수로 선대량 성장률과 GDP를 설정한 부분 웨이블릿 결합성 분석에서는 주기 및 시기별 인과관계를 파악할 수 있었다. 이를 통해 두 수급요인이 해운경기에 뚜렷한 영향을 미친다는 것과 해운시황 영향요인의 상호관계 분석을 위해서는 수요와 공급요인을 분리하여 해석하는 것이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 해운시장의 호황과 불황에 해상운임지수는 각각 수요 및 공급요인과 높은 상관성을 보였으며, 전반적으로 호황일 때는 GDP가 운임지수를 동일 위상으로 선도하고 불황일 때는 선대량 성장률이 운임지수를 반대 위상으로 선도하였다. 본 연구의 분석결과는 기존에 사용이 미미했던 웨이블릿 분석방법을 해운분야에 적용했다는 점과 수급요인을 분리하여 해운시황을 분석함으로써 수요 및 공급으로 해운시황을 판단할 수 있는 합리적인 근거를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제27권2호
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• pp.49-70
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• 2022

해수면 온도는 기후와 바다의 생태계 그리고 인간의 활동에까지 중요한 영향을 미치는 해수의 특성 중 하나로 이를 예측하는 것은 항상 중요하게 다뤄지는 문제다. 최근 들어 과거의 패턴을 학습하여 예측값을 생성할 수 있는 딥러닝을 활용한 해수면 온도 예측이 복잡한 수치모델을 이용한 예측의 대안으로 주목받고 있다. 딥러닝은 입력 자료 간의 비선형적인 관계를 추정할 수 있는 것이 큰 장점이며, 최근 컴퓨터 그래픽카드의 발달로 많은 양의 데이터를 반복적이고 빠르게 계산할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 기존의 딥러닝 모델의 단점들을 보완하면서 시공간 자료를 다룰 수 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network) 기반의 U-Net을 통해 단기 해수면 온도 예측을 수행하였다. 개발한 딥러닝 모델을 이용한 한국 남부 근해 해수면 온도의 단기 예측은 예측일의 해수면 온도의 중장기 변동성에 따라 달라지는 성능을 보였다. 해수면 온도 변동성의 증감은 계절적 변동 뿐 아니라 Pacific Decadal Oscillation (PDO) 지수의 변동과도 유의미한 상관관계를 보였는데, 이는 계절 변동 및 PDO에 따른 기후 변화에 기인한 수온 전선의 강도 변화가 해수면 온도의 시공간적 변동성에 영향을 줌으로써 발생했음을 확인하였다. 본 연구는 해수면 수온 자료가 가지고 있는 계절적 변동성과 경년 변동성이 딥러닝 모델의 해수면 단기 수온 예측 성능에 기여함을 밝힌 것에 그 의의가 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권3호
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• pp.74-99
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• 2022

지상 오존은 차량 및 산업 현장에서 배출된 질소화합물(Nitrogen oxides; NOx)과 휘발성 유기화합물(Volatile Organic Compounds; VOCs)의 광화학 반응을 통해 생성되어 식생 및 인체에 악영향을 끼친다. 국내에서는 실시간 오존 모니터링을 수행하고 있지만 관측소 기반으로, 미관측 지역의 공간 분포 분석에 어려움이 있다. 본 연구에서는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 매시간 남한 지역의 지상 오존 농도를 1.5km의 공간해상도로 공간내삽하였고, 5-fold 교차검증을 수행하였다. 스태킹 앙상블의 베이스 모델로는 코크리깅(Cokriging), 다중 선형 회귀(Multi-Linear Regression; MLR), 랜덤 포레스트(Random Forest; RF), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression; SVR)를 사용하였다. 각 모델의 정확도 비교 평가 결과, 스태킹 앙상블 모델이 연구 기간 내 시간별 평균 R 및 RMSE이 0.76, 0.0065ppm으로 가장 높은 성능을 보여주었다. 스태킹 앙상블 모델의 지상 오존 농도 지도는 복잡한 지형 및 도시화 변수의 특징이 잘 드러나며 더 넓은 농도 범위를 보여주었다. 개발된 모델은 매시간 공간적으로 연속적인 공간 지도를 산출할 수 있을 뿐만 아니라 8시간 평균치 산출 및 시계열 분석에 있어서도 활용 가능성이 클 것으로 기대된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.477-482
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• 2022

분기기 궤도구조는 매우 복잡한 구조와 다양한 구성품으로 구성되어 일반 궤도보다 유지관리가 어렵고 보다 상세한 관리기준이 필요한 철도시설물이다. 본 연구의 목적은 공용중인 도시철도 선로와 인접한 굴착공사에 따른 지상부 분기기 궤도구조의 변형에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 인접굴착 시공단계별 수치해석을 바탕으로 지상구간에 부설된 분기기 궤도선형을 고려한 주요위치별 궤도변형을 분석하였으며 이를 궤도틀림 기준과 비교하여 안전성을 확인하였다. 분석결과, 지상 분기기 궤도변형에 영향을 미치는 주요 시공단계는 굴착 최종 단계로 나타났으며, 면(고저)틀림인 연직변위가 상대적으로 크게 발생하였으나, 전체적으로는 수평방향의 변형이 지배적인 것으로 분석되었다. 이는 굴착 현장이 분기기 측면에 위치하는 측방굴착의 영향인 것으로 판단된다. 또한 분기기 주요위치별 변형량이 상이하고 굴착현장과의 이격거리에 따른 위치별 궤도변형의 편차가 발생하여 평면성틀림이 발생될 소지가 있을 것으로 분석되었다. 따라서 현재 발생된 궤도틀림을 바탕으로 인접굴착에 따른 추가적인 변위를 포함한 실 운행선 분기기 궤도구조의 궤도변형을 주요변형 특성이 발생되는 위치별로 중요도를 구분하여 별도의 관리가 필요한 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.41-63
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• 2023

전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.103-112
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• 2009

원자력발전소에서 센서의 주기적 교정은 안전운전을 위해 꼭 필요하다. 그러나 실제 드리프트가 발생하여 교정을 요하는 센서는 약 2% 미만이다. 또한, 센서의 작동 상태를 매 핵연료 주기마다 수행하는 것은 고장 혹은 드리프트가 발생한 센서를 최대 18개월까지 감지하지 못한 채 운전할 위험이 있다. 원전의 안전운전 및 불필요한 교정을 줄이기 위해 센서의 상시 교정 감시가 필요하다. 이를 위해 주성분 분석과 Support Vector Regression(SVR)을 이용한 PCSVR 알고리즘을 개발하였고, 고리원전 3호기의 출력증발 데이터를 이용하여 검증하였다. 주성분분석은 선형변환을 통한 입력공간의 축소 및 노이즈 제거 효과를 나타내며, AASVR은 해석학적 및 기계학적 모델로 모델링하기 힘든 복잡계를 쉽게 나타낼 수 있는 장점이 있다. SVR의 세가지 파라미터는 반응표면분석법에 의해 최적화하였다. 센서의 고장탐지를 위해 모델 출력의 잔차를 슈하르트 관리도, EWMA, CUSUM 및 일반화우도비검정(GLRT)을 통해 그 결과를 비교하였다. 미세한 드리프트에 대해 CUSUM과 GLRT가 우수한 결과를 보였다. 개발된 알고리즘은 수출형 원전 APR1000 설계시 적용가능 할 것으로 판단된다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.97-102
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• 2007

토사사면의 안정성 해석에는 한계평형법이 널리 사용되고 있으나 절리가 발달한 암반사면의 파괴는 절리의 방향성과 파괴특성이 동시에 고려되어야 한다. 본 연구에서는 불연속면의 특성을 나타내는 인자와 암반사면의 형상 인자 등의 변화에 따른 결과를 분석하여, 범용 유한요소프로그램을 이용한 절리암반사면 안정해석의 타당성을 검증해 보고자 한다. 우선 흐름 법칙에 따른 차이를 비교하였으며, 인자효과 연구를 수행하였다. 독립변수로는 불연속면의 역학적 특성을 나타내는 절리면의 경사각과 점착력, 마찰각, 사면형상을 나타내는 암반사면의 경사와 높이 그리고 상재하중을 선택하였다. 그리고 종속변수로서 사면 아래에서 1/3 지점에서의 수평변위를 수치 해석하여 인자효과의 상대적인 크기를 비교해 보았다. 인자효과 연구를 통하여 각 인자에 대한 수평변위의 결과가 다양한 공학적 특성을 만족하여 절리암반사면의 안정해석에 응용이 가능함을 증명하였다. 암반사면의 설계 시 실제 지반조사와 실내실험 결과적용과 비선형성을 고려한 모델링이 가능하며, 강우와 같은 자연재해와 시공 중에 일어날 수 있는 응력변화 또한 표현할 수 있다. 또한, 유한요소해석을 통해 복잡한 암반구성조건과 지반 보강의 효과도 고려할 수 있으므로 절취경사, 보강 등에 대한 공학적인 결정시에 매우 유용할 것으로 사료된다.