• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.76-76
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• 2018

하천에서의 유사이송과 하상변동을 분석하는 대표적인 방법으로는 현장에서 유사량이나 하상고를 측정하여 분석하는 실측에 의한 방법, 수리모형 실험과 수치모형을 이용하는 방법이 있다. 이 중에서 실측에 의한 방법은 시간과 비용의 한계로 수치해석모형을 이용한 연구가 많이 이루어 지고 있다. 현재까지 개발된 다양한 하상변동 수치모형들은 유사이송 상태를 평형 유사이송 상태를 가정하고 개발되어 왔다. 평형 유사이송은 흐름과 하상재료 등의 조건이 발생시킬 수 있는 유사이송능력과 실제 유사이송률이 동일하다고 가정하는 것이다. 그러나, 실제 유사이송에서는 흐름 및 지형 등의 변화에 따라서 지속적으로 새롭게 형성되는 유사이송능력에 실제 유사이송률이 빠르게 도달하지 못하면서 유사이송능력과 유사이송률 사이에 시 공간의 격차가 발생하게 된다. 이러한 상황을 비평형 유사이송이라고 하며 지속적인 하상 상승 및 저하가 발생하는 구간, 댐과 같은 구조물에 의해서 유사의 연속성이 차단되는 구간, 하상재료가 불연속한 구간 등에서 주로 발생하는 것으로 알려져 있다. 비평형 유사이송을 수학적으로 모의하기 위한 대표적인 방법에는 적응거리계수와 회복계수를 이용하는 방법이 있다. 위의 계수들은 흐름 및 하상 특성을 이용하여 공간에 대한 유사이송의 지체현상을 고려하는 방법으로 이를 산정하기 위한 다양한 공식들이 제시되고 있다. 그러나, 각 공식들에 의해서 제시되는 값에 많은 차이가 있는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 실내실험과 수치실험을 통해서 평형/비평형 유사이송 및 집중형/분포형 적응거리계수를 고려한 모의 결과를 비교하였으며, 적응거리계수 산정공식에 따른 비평형 유사이송 모의 결과를 비교하였다. 본 연구에서 적용한 실내실험에 대해서는 평형 유사이송보다는 비평형 유사이송을 고려한 경우와 비평형 유사이송 공식을 이용하여 적응거리계수를 분포형 매개변수로 이용하는 경우가 실제 하상변동 모의 결과에 더 근접한 수치실험 결과를 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1794-1801
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• 2008

2006년에 고시가 된 "철도시설 안전세부기준"(건설교통부고시 제2006-395호)에 의하면 1km 이상의 철도터널을 건설할 경우 철도터널에 대한 화재 시뮬레이션을 수행하여 철도터널 내부의 화재에 대한 안전성 분석을 실시하도록 되어있다. 철도터널에서 화재에 대한 안전성 분석을 하기 위해서는 실험적 방법과 수치해석을 이용한 방법이 있는데, 본 연구에서는 수치해석적 방법을 이용하여 터널에서의 화재유동 및 온도장 분포를 해석하였으며, 실험 결과와 비교하여 수치해석의 신뢰성 정도를 분석하였다. Fletcher 등이 수행한 모형 터널 실험을 대상으로 수치해석을 수행하였다. 터널 모형은 길이 182m, 높이 2.4m, 폭 5.4m으로 이루어져 있으며, 수치해석에서도 실험과 동일한 상황을 가정하여 해석을 하였다. 화재가 발생한 부분은 터널의 입구로부터 112m 지점이며, pool fire를 사용하였다. 화재 강도는 약 2.76MW이며, 화원으로써는 Octane을 사용하였다. 수치해석을 위하여 LES 기법을 이용한 FDS (Fire Dynamics Simulator)를 사용하였으며, 본 연구에서는 계산 속도를 증속시키고, 단일 CPU에서는 처리가 곤란한 격자수를 처리하기 위하여 여러 개의 CPU를 사용하는 병렬 처리 기법을 활용하였다. 본 연구에서 사용된 총 격자의 개수는 2.4백만개 이며, 사용된 CPU수는 7개 이다. 수치해석 결과와 실험 결과를 비교 분석하여 수치해석의 신뢰성과 FDS의 철도터널 안전성 분석에의 활용 가능성에 대하여 논하였다.

• 대한화학회지
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• 제51권1호
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• pp.93-100
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• 2007

이 연구의 목적은 중학교 과학 교과서에 제시된 ‘철과 황의 혼합물과 화합물 성질 비교 실험'의 문제점을 분석하고 개선책을 제시하는 것이다. 이를 위하여 9학년 과학 교과서에 제시된 실험 방법을 분석하고, 교과서에 제시된 실험 방법에 따라 중학교 과학을 담당하고 있는 40명의 현직 교사에게 실험을 수행하게 한 후 문제점을 분석하였다. 자극적인 기체 발생으로 인한 거부감, 자성 비교를 이용한 혼합물과 화합물의 구별 실패 등의 문제점이 개선된 개선 실험과 대안실험을 제시하였다. 제안된 2가지 실험을 10명의 현직 화학 교사와 S중학교 3학년 60명에게 적용한 결과, 제안된 실험은 혼합물과 화합물의 특성 비교에 적합하며 개념 이해에 도움이 된다고 응답하였다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권1호
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• pp.59-74
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• 2007

컴퓨터 시뮬레이션 모델은 일반적으로 복잡할 뿐더러 운용 시 많은 시간이 소요된다. 따라서 분석의 편의를 위해 좀 더 간단한 메타모델을 수립할 필요가 있다. 본 논문에서는 워게임 모델 JANUS를 사용하여 전차 전투 상황을 묘사하고 이에 대한 메타모델을 수립하였다. 메타모델을 수립하기 위해, 데이터 수집방법으로는 8가지의 실험계획법을, 모델링 방법으로는 2차 반응표면분석과 인공신경망을 고려하였다. 수립된 메타모델의 상대적 성능은 예측치의 평균제곱오차를 기준으로 비교하였다. 본 논문에서 고려한 전투상황에 대해서는 대체적으로 2차 반응표면 모형이 인공신경망 모형보다 더 높은 정확도를 보였으며, 실험계획법으로는 직교배열이나 최대최소거리 기준을 적용한 라틴 하이퍼큐브 계획법이 우수한 성능을 보였다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.111-111
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• 2022

본 연구는 의성작약(Paeonia lactiflora)의 가공공정별 생리활성과 성분 변화를 확인하였으며 이에 따라 최적의 가공공볍을 찾아 추후 제품생산에 자료를 제공하고자 한다. 본 연구에 사용된 작약은 의성에서 생산되는 의성작약(Paeonia lactiflora)을 사용하였으며 가공방법으로는 거피를 제거한 것과 제거하지 않은 것을 절단하여 건조 후 사용하였다. 추출 샘플로는 가공한 작약을 술에 담가 볶은 것(주초)과 볶은 것(초), 건조 한 것 세 가지로 나누어 추출하였다. 추출방법으로는 온도별 열수추출과 농도별 알코올추출을 진행하였다. 온도별 열수추출은 100g의 작약과 500ml의 정제수를 60℃, 80℃, 100℃에 3h 추출하였고 농도별 알코올추출은 100g의 작약과 각각 500ml의 10%, 30%, 50%, 70%, 90% 에탄올을 상온에 6d 추출하였다. 추출을 통해 얻은 샘플로 항산화활성과 주요성분함량을 조사하였다. 항산화활성은 1g/kg의 농도로 DPPH assay 실험을 활용하였다. 실험 결과 열수추출물의 경우 60℃에서 추출한 초가 가장 좋은 활성을 가지고 있었고, 에탄올추출에서는 90% 에탄올에서 추출한 초가 가장 활성이 높았다. 주요성분 분석으로는 Paeoniflorin과 Albiflorin의 함량을 조사하였는데 2g/kg로 샘플을 희석한 뒤 HPLC(Water 2695, Water 5996PDA, 칼럼-Xbridge C18)이용하여 분석한 결과 Paeoniflorin은 90% 에탄올에서 추출한 주초가 가장 많았고, Albiflorin은 90% 에탄올에서 추출한 초가 가장 많았다. 본 실험의 결과 항산화활성과 주요성분의 최적 조건은 90% 에탄올에서 추출한 초인 것을 확인하였으며, 추후 다양한 가공방법을 활용하여 생리활성검증과 주요성분 분석을 진행 할 예정이다.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 2013년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.186-187
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• 2013

본 논문에서는 과부하, 과열에 의한 환풍기 동작 특성을 분석하기 위해 노후, 외부 이물질에 의한 날개의 강제 구속을 상정한 환풍기 내부 3개소의 온도 및 발화 특성을 실험적인 방법으로 분석하였다. 환풍기 신품 조건에서 날개 구속에 의한 실험 결과 온도퓨즈 용단으로 과열에 의한 변형이나 발화 위험의 징조는 발견하지 못하였으며 향후 노후 및 오염, 절연불량 등 추가적인 요인을 고려한 발화 위험의 실험이 필요하다고 사료된다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.401-413
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• 2001

이차원 분할자료에 대해서 행과 열의 관계를 저차원상에 시각적으로 표현하는 탐색적대응분석에 대하여 붓스트랩방법의 사용가능성을 살펴보았다. 기존의 탐색적 면만이 강조되어 왔던 대응분석에서 좌표점의 변이와 좌표점간의 거리에 대한 통계적 추론을 붓스트랩방법으로 해결할 수 있음을 보이고 또한 좌표축의 설명력에 대하여 붓스트랩신뢰구간의 포함확률의 일치성을 모의실험을 통해 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.65-68
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• 2006

카메라로 촬영한 문서 영상의 분석 및 인식을 위한 적응적 이진화 방법을 제안한다. 먼저 카메라 영상의 화질을 분석하여 정량화하는 방법을 제안한다. 그 후 다양한 화질의 카메라 영상에 대하여 제안한 방법으로 측정한 화질과 그 화질에 적합한 이진화 파라미터간의 상관 관계를 통계적으로 분석한다. 그 후 그들간의 상관 관계를 이용하여 입력 영상의 화질에 적합한 이진화 파라미터를 자동으로 추정하도록 함으로써 화질 변화에 대한 적응력을 강화하였다. 실험을 통해 초점 및 잡영의 상태에 따라 적절한 파라미터를 추정함으로써 화질 변화에 적응하는 결과를 확인하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.285-288
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• 2003

신용위험 관리에서 필수적인 방법론이 스코어 카드이며 이를 작성하는 데에 있어서 널리 쓰이는 방법 중의 하나가 로지스틱 회귀분석이다. 본 논문에서는 로지스틱 회귀 방법에 기초한 스플라인 방법론을 소개하고자 한다. 최종 스코어 카드는 연속형 변수를 범주형 변수화 하므로 조각 선형 스플라인을 채택하였다. 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 성 능을 규명 하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.