• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.318-318
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• 2023

수자원개발과 관리 측면에서 하천에서 흐르는 유량을 정확히 산정하는 것은 이수와 치수 두 측면에서 모두 매우 중요한 문제이다. 과거의 유량측정성과를 이용하여 수위-유량 관계 곡선식을 구하면, 현재 관측된 수위만으로도 유량을 간단히 산정할 수 있기 때문에 유량 산정에서 있어서, 수위-유량 관계 곡선식을 사용하는 것이 일반적이며, 따라서 수위-유량 관계식의 신뢰도에 의해 유량 산정의 정확성이 좌우되는 것이 사실이다. 과거 일반적인 단일 수위-유량 곡선의 적용으로는 유량추정에 높은 불확실성이 존재할 수 있음이 확인되어, 하천의 단면변화, 식생변화, 유사이동, 비정상류 등 영향인자를 파악하고 수위-유량 관계의 동적 변화를 추정하는 기술의 고도화가 다양하게 시도되고 있다. 기존 연구에서는 하천의 수위에 따른 단면 변화율 차이 등을 가정하고 수위구간을 구분 다른 수위-유량 관계식으로 추정하는 방안이 제안되거나, 부정류, 하상경사, 그리고 조도계수 변화에 따른 수위-유량 관계 변화 가정하고 특정 조건에 따라서 수위-유량 관계가 변화하는 특성이 연구되었다. 하지만, 검토한 바에 따르면 기존 연구에서는 대부분 수위 관측 지점에 한하여 단면 및 하상특성 등의 영향을 고려하였으며, 수km 떨어진 원거리 하류 범위에서의 하상 등 동적 변화로 인한 상류 지점의 수위-유량 관계의 영향에 대해서는 정량적 분석이 미진한 것으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 조건에 따른 복잡한 동적 수위-유량 관계를 분석하기 위한 기계학습 기반 데이터 분석기술의 활용 방안을 검토하고, 시범적으로 금강 세종보가 가동중이였던 2017년 관측된 보상류 5km 지점의 수위와 유량 데이터 분석에 적용하였다. 분석 결과 하류 5km 범위에서의 하상변화는 즉각적으로 상류의 수위-유량 관계를 변화시키는 것으로 확인되었다. 이러한 결과로부터 하류에서의 준설, 퇴적, 교량 및 보건설, 가동보 운영 등이 있을 경우 수km 떨어진 상류에서 수위-유량 관계는 크게 변화함을 예상할 수 있으며, 따라서 유량산정의 신뢰도 제고를 위해서는 본 연구에서 제안된 방안과 같이 동적 수위-유량 관계를 추정하는 기술이 점차 확대 적용되어야 할 것으로 판단된다.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제53권4호
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• pp.208-208
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• 2004

In this paper, a new method for the estimation of the effect of DSM program is proposed. By identifying the learning curve of high efficient induction motor, the effect of DSM program applied to that product can be estimated. The learning curve of normal induction motor, to which no DSM program is applied, is identified also. Both learning curves, which are different shapes, means different teaming ratio. It can be concluded that DSM program makes the learning curve of the product change the shape. It also can be concluded that DSM program has influence on the sale of the product to which it is applied.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.173-180
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• 2002

기존의 VOB(Virtual Output Buffer) 모델에서 신경회로망의 학습 패턴 처리를 위해 가상 셀 손실율이 도입되었다. VOB모델은 신경망이 실제 셀 손실율 없이도 연결 수락 경계을 잘 찾을 수 있음을 보여주었다. 그러나 VOB 모델은 셀 손실율을 과다 평가하는 경향이 있어 결과적으로 망 자원의 이용률이 낮은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하는 방법으로 연결 수락 경계에서 셀 손실율의 평균에 대한 정보를 충분히 포함하는 셀 손실율 참조 곡선의 개념을 제안하였다. 그리고 제안된 셀 손실율 참조 곡선을 이용하여 가상 셀 손실율을 처리하는 방법을 제안하였다. 제안된 한습 패턴 처리 방법은 ATM 트래픽 중에 가장 대표적인 두 가지 호원에 대하여 실험하였다. 실험에 사용된 호원은 LAN 데이터의 그래픽 특성을 가시는 On-Off 트래픽과 비디오 화상 통신의 특성을 가지는 Auto-Regressive 트래픽이다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제8권1호
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• pp.27-34
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• 2008

목적: 복강경 보조 위전절제술은 기술적 어려움과 환자수가 많지 않음으로 인하여 복강경 보조 위원위부 절제술에 비하여 연구가 많지 않은 상황이다. 따라서 저자들은 본원에서 시행한 복강경 보조 위전절제술의 수술성적과 수술후 경과 및 합병증 발생 예측인자와 복강경 보조 위전절제술의 학습곡선에 관하여 분석하였다. 대상 및 방법: 2005년 1월부터 2007년 9월까지 술 전 검사상 위의 중 상부에 위치한 조기위암(cT1N0)을 진단받고 한 술자에 의해 복강경 보조 위전절제술을 시행 받은 연속적인 48명의 환자를 대상으로 의무기록을 바탕을 후향적으로 분석하였다. 결과: 수술 중 합병증이나 개복수술로의 전환은 없었고 평균 수술시간은 $212{\pm}67$분이었다. 평균 적출 림프절 개수는 $29{\pm}10$개였고 모든 환자에서 안전한 종양 경계 면이 확보되었다. 수술 후 가스배출, 식이시작, 퇴원시기는 각각 평균 2.98일, 3.67일, 7.08일이었다. 외과적 합병증은 5명(10.4%)에서 발생하였고 모두 보전적 치료로 호전되었다. 단변량 및 다변량 분석에서 합병증 발생에 영향을 주는 유일한 인자는 체질량지순(P=0.035, HR=2.462)였으며 수술 시간을 기준으로 한 학습곡선 분석에서 20예가 학습곡선인 것으로 나타났다. 결론: 복강경 보조 위전절제술은 위의 중 상부에 위치한 조기위암에 대한 적절한 술식이며 수술성적과 수술 후 경과가 양호하다. 그러나 학습곡선을 단축하기 위해서는 복강경 보조 위원위부절제술의 충분한 경험이 필요하며, 특히 초기경험에서는 수술 후 합병증을 줄이기 위하여 환자 선택에 있어서 체질량지수를 고려하는 게 도움이 될 것으로 생각된다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제15권4호
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• pp.995-1013
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• 2013

본 연구의 목적은 현직교사의 이차곡선 영역 수학내용 지식의 이해 정도를 조사하는 데 있다. 이를 위해 수학교사에게 필요한 수학 내용 지식을 학교수학의 내용지식과 과정지식, 학교수학과 연결된 학문적 수학으로 구분하고, 이를 교육과정과 연결하여 검사지를 개발하였다. 연구대상은 수학과 심화연수에 참여한 현직교사 24명이었으며, 연구결과 현직 수학교사들은 타원과 쌍곡선의 원뿔곡선의 정의와 이심률 정의에 대한 인지도가 낮았으며, 특히 이심률에 의한 정의를 쓴 교사는 1명도 없었다. 그리고 단델린 공을 이용한 원추곡선 정의와 이차곡선 정의의 동치관계를 설명하는 것을 어려워했다. 또한 타원과 쌍곡선의 접선 작도 문제에 대해서는 접선작도법 자체에 대한 문제보다 접선을 이용한 응용원리를 묻는 문제에 대해 옳게 반응한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 교사교육 프로그램에서 수학 내용 지식에 대한 학습 기회를 충분히 제공할 필요가 있음을 시사한다.

• 구강회복응용과학지
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• 제33권2호
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• pp.88-96
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• 2017

목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 이용하여 맞춤형 지대주 디자인 시에 소요되는 시간과 반복학습의 관계를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 맞춤형 지대주 디자인은 3DS 캐드 소프트웨어와 EXO 캐드 소프트웨어를 사용하여 지정된 4개의 단계 순으로 시행되었고, 단계별로 3회 반복 측정하였다. 반복학습에 의한 학습효과는 학습곡선으로 나타냈고, 반복학습에 따른 디자인 시에 소요되는 총 시간과 단계별 소요되는 시간의 감소가 유의한지는 Friedman 검정과 사후검증(Wilcoxon signed rank test)으로 평가하였다. 디자인 시간과 군간의 차이는 반복 측정 이 요인 분석으로 평가하였다. 통계 분석은 SPSS 통계 소프트웨어를 사용하여 수행하였다(P < 0.05). 결과: 맞춤형 지대주 디자인의 반복학습은 횟수와 단계에 따라 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). 디자인 시간에 따른 차이는 유의한 것으로 나타났으며(P < 0.001), 캐드 소프트웨어 간의 차이도 유의한 것으로 나타났다(P = 0.006). 결론: 캐드 소프트웨어의 반복학습은 디자인 시간을 단축하였고 디자인 평균시간은 3DS 캐드가 EXO 캐드에 비하여 더 적게 소요되었으나, 학습효과에 따른 학습률은 EXO 캐드가 3DS 캐드보다 좋은 결과를 보였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.17-23
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• 2023

본 연구에서는 중성자 반응단면적이 높은 Li, Gd 및 B을 모체로 구성된 중성자 검출용 Li₆Y_0.5Gd_0.5(BO₃)₃ (LY_0.5G_0.5BO) 섬광체의 전자포획준위에 대하여 조사하였다. LY_0.5G_0.5BO 섬광 단결정에 대하여 열형광곡선을 측정하고 이를 피크형상법, 초기상승법 및 기계학습 알고리즘을 이용하여 분석하여 전자포획준위의 물리적인 인자를 평가하였다. LYGBO 섬광 단결정의 열형광곡선은 단일 피크로 이루어져 있으며, 이 피크를 분석한 결과 전자포획준위의 활성화에너지, 발광차수 및 주파수인자는 각각 0.61 eV, 1.1 및 1.7×10⁷ s^-1이었다. 아울러 기계학습을 이용한 섬광체의 열형광 해석의 가능성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1183-1193
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• 2021

Low flow는 하천수의 공급관리 및 계획, 관개용수 등 다양한 분야에 영향을 미친다. 이러한 유황곡선을 산정하기 위해서는 30년 이상의 충분한 기간의 유량자료의 확보가 필수적이다. 하지만 국가하천 단위 이하의 하천의 경우 장기간의 유량자료가 없거나 중간에 일정기간 동안 결측된 관측소가 있어 하천별 유황 곡선을 산정하기에 한계가 있다. 이에 과거에는 미계측 유역의 유황을 예측하기 위해 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis), ARIMA 모형 등 통계학적 기반의 기법들을 사용하였지만, 최근에는 머신러닝, 딥러닝 모형의 수요가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 최신 패러다임에 맞는 머신러닝 기법인 DNN기법을 제시한다. DNN기법은 ANN기법의 단점인 학습과정에서 최적 매개변수 값을 찾기 어렵고, 학습시간이 느린 단점을 보완한 방법이다. 따라서 본연구에서는 DNN 모형을 이용하여 미계측 유역에 적용 가능한 유황곡선을 산정하고자 한다. 먼저, 유황곡선에 영향을 미치는 인자들을 수집하고 인자들 간의 다중공선성 분석을 통해 통계적으로 유의한 변수를 선정하여, 머신러닝 모형에 입력자료를 구축하였다. 통계적 검증을 통해 머신러닝 기법의 효용성을 검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.775-778
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• 2002

본 논문에서는 도로를 주행하는 차량영상으로부터 번호판의 인식에 대한 연구이다. 차량을 검출하기 위해 두 프레임의 차를 이용하여 도로상에서 차량을 분리하였고, 번호판 영역을 추출하기 위해 명암도 변화의 파형 곡선 결과에 임계값을 적용하여 번호판을 추출하였다. 번호판 영역 검출은 96.05%의 검출결과를 얻었으며, 차량의 번호판 문자인식은 신경망을 통하여 학습 시켰 그 성능은 잭나이프 기법을 통해 측정하였다. 학습데이터에 대해서는 99.85 비학습데이터에 대해서는 88.15%의 인식율을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1-7
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• 1997

CNC공작기계의 두 서보축을 대상으로 가공 정밀도를 향상시키기 위한 신경망 윤과제어 알고리즘을 제안한다. 이 연구에서는 두 축 상호간에 미치는 영향을 신경망의 학습 능력을 이용하여 보상하고자 한다. 윤곽제어를 위해서는 매 샘플링 주기마다 윤곽오차를 계산하여하나, 윤곽오차는 직선경로를 이동하는 경우 쉽게 계산가능하나 원호, 인볼루트곡선등 비선형 경로를 가공하는 경우에는 정확하게 계산하기 힘들다. 먼저 이 논문에서는 임의의 비선형 곡선경로에 대하여도 윤곽오차를 정확히 구해낼 수 있는 새로운 윤곽오차 모델링 방법을 제안다. 또한 이러한 윤곽오차에 대한 항을 포함하는 성능지수를 정의하고, 신경망 윤곽제어를 위한 온라인 학습법칙을 유도한다. 이러한 신경망윤곽제어기의 사용으로 시스템이 비선형 특성을 가지거나 외부 환경이 변화하는 경우에도 좋은 윤곽제어 성능을 유지할 수 있다.