• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.111-120
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• 2021

상업용 건축물에서 화재가 발생하는 경우에는 피난경로가 복잡하고 연기 및 화염의 진행방향이 재실자의 피난방향과 비슷하기 때문에 많은 인명피해가 발생하고 있다. 인명피해를 최소화하기 위해서는 건축물에 대한 성능기반 피난설계가 필수적으로 요구된다. 성능기반 피난설계를 건축물에 적용하기 위해서는 각 건축물에 대한 복잡한 화재 시뮬레이션을 필요로 하기 때문에 많은 인력과 시간이 소요된다. 이를 보완하기 위하여, 화재 시뮬레이션을 수행하지 않고도 합리적으로 피난허용시간을 도출할 수 있는 피난허용시간 예측 모델을 개발한다면 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 이 연구에서는 상업용 건축물에 대한 화재 시뮬레이션을 수행하여 온도와 가시거리, 온도와 유독가스 농도의 상관관계를 규명하였으며, 이에 대한 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 이를 기반으로 피난허용시간을 예측할 수 있는 인공신경망(ANN) 모델을 개발하였다. 제안된 인공신경망 모델이 다른 상업용 건축물에도 적용될 수 있는지를 검토하기 위하여 다른 상업용 건축물에 대한 검증을 수행하였으며, 제안모델은 이 상업용 건축물의 화재 시 피난허용시간을 매우 우수한 정확도로 추정하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2066-2070
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• 2008

본 연구는 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론을 이용한다. 자기조직화 특성을 이용하여 스스로 학습이 가능하고, 구조상 수행이 빨라 학습 단계에 소요되는 시간을 줄 일 수 있는 장점을 가진 자기조직화 이론을 도입하고, 수질자료 중 전체 유기물의 양을 나타내며 난분해성 물질에 대한 해석이 가능하고 재현성이 탁월한 TOC 와 강우-유출량 자료의 분포적 양상과 특징을 분석하여 예측을 위한 모형화 과정에 기여하고자 한다. 최적의 Map Size와 Map Array 결정을 위해 수집된 강우와 유출량자료 및 TOC 자료에 대해 Garcia의 경험식을 이용하여 Map을 구성하는 단위구조의 총 수(M)를 산정하여 M값에 따른 종방향 및 횡방향 크기를 결정하는 다수의 Map 크기를 검토하고, 또한 Map 배열은 2차원 배열의 사각형배열(Rectangular array)과 육각형배열(Hexagonal array)에 대해서도 복합적으로 검토하여 최적의 특성조건을 결정하여 강우-유출 및 TOC 관계의 분할특성을 분석한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 추계학술발표대회논문집 제23권 2호
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• pp.135-138
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• 2004

음성처리기술은 정보화 시대를 위한 주요 기술의 하나이다. 이 중에서도 음성합성의 연구는 디지털 신호처리 기술과 컴퓨터의 발달로 활발히 진행되고 있다. 그러나 음성 합성기에 의해 발생된 합성음의 음질은 이해도 면에서는 상당한 진전이 있었지만, 자연감 면에서는 만족한 수준에 도달할 수 없었는데, 이러한 합성시스템의 문제점을 해결하는 방법은 다양하게 적용되는 언어정보와 합성음의 자연감을 결정하는 정확한 운율정보가 필요하다. 그러나 구한 운율 정보가 자연음에 존재하는 모든 운율 법칙을 포함할 수 없고, 또한 추출한 운율 법칙이 틀린 것이면 자연감이나 이해도가 떨어지는 합성음이 만들어지고 이것은 음성 합성 시스템의 실용화에 장애로 작용할 것이다. 본 논문은 한국어 음성 합성 시 문제가 되는 자연감을 높이기 위한 한 방법으로 자연음에 내재하는 운율 변화를 효율적으로 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다.

• 한국건설순환자원학회지
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• 제19권3호
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• pp.41-45
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• 2024

• 한국지반공학회지:지반
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• 제14권2호
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• pp.107-126
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• 1998

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착 전에 지상구조물의 안전성 평가가 요구된다. 이러한 변형에 대한 구조물의 안전성을 평가하기 위하여 본 연구에서는 터널현장의 지반침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안정성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESASS(Neural Network Expert System for Adjacent Structure Safety analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용, 터널현장의 지반침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지반침하 트라프를 추론한다. 또한 일반구조물의 안전성을 평가하는데 이용되고 있는 인자, 즉 각변형(angular distortion)과 처징비 (deflection ratio) 등을 이용하여 지상건물의 안전성을 평가함과 아울러 Dulacska의 균열평가 모델 을 이용하여 건물의 균열양상을 예측한다. 본 연구에서는 서울지하철 현장을 대상으로 113개 계측측선의 지반침하 계측자료를 수집 정리하고 지반침하의 주 영향인자들을 선정하여. 이들을 데이터베이스화하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 구축된 데이터베이스에 대한 최적 인공신경망 모델을 선정하였다. 또한 현장자료와의 비교를 통하여 NESASS의 지반침하 예측능력을 조사하고, 현장자료를 이용하여 지상구조물에 대한 안전성 평가의 신뢰성을 평가함으로써 NESASS의 실무 적용성을 확인 하였다.

• 화약ㆍ발파
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• 제17권4호
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• pp.67-88
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• 1999

터널굴착으로 발생되는 지반침하는 지상구조물의 변형을 유발할 수도 있으므로 터널굴착전에 지상구조물의 안전성 평가가 선행되어야 한다. 이러하여 본 연구에서는 전문가의 포함된 터널현장의 지표침하를 예측하고, 이를 기반으로 지상구조물의 안전성 평가를 수행하는 전문가 시스템 NESSS(Neural network Export System for Adjacent Structure Safety Analysis)를 개발하였다. NESASS는 인공신경망을 이용하여 기존 터널현장의 지표침하 계측자료로 작성된 데이터베이스 자료를 학습자료로 하여 학습을 수행하고, 이를 기반으로 터널현장의 지표침하 트라프를 추론한다. 또한 추론된 지상구조물 기초부 변형을 기반으로 계산된 평가 매개변수(angular distortion 등)의 혀용 한계치를 이용하여 건물의 안전성을 평가하고 Dulacska의 균열평가 모델을 이용하여 지상구조물의 균열양상을 예측한다. 따라서, 본 연구에서는 지표침하의 주 영향인자들을 선정하고 이를 분류항목으로 이용, 서울지하철 일부구간의 지표침하 계측자료를 수집, 정리하여 데이터베이스화를 추진하였다. 그리고 인공신경망 구조에 관련된 매개변수 연구를 수행하여 개발된 NESASS의 인공신경망 구조의 신뢰도를 확인하였으며 기수행된 침하계측 결과치와 비교하여 지표침하 예측능력도 조사하였다. 또한 NESASS를 이용하여 실제 터널현장을 모델로 설정, 지상구보물의 안전성 평가를 수행해 봄으로써 NESASS의 실무적용성을 아울러 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.27-35
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• 2021

인공생명체 연구는 자연 생명과 관련된 시스템이나 그 과정들, 진화 등을 평가해 다양한 응용과학 분야에 활용된다. 이러한 인공생명체의 원활한 활동을 위해 물리적 신체 설계와 행동 제어전략을 진화시키는 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 형태와 신경망을 공진화시키는 것은 어렵기에 최적화된 움직임을 가진 인공생명체는 한 가지 형태에 한 가지 움직임만을 가지며 주변 환경 상황은 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 포식자-피식자 모델을 이용하여 형태와 신경망을 공진화하는 인공생명체가 환경적응형 움직임을 갖게 한다. 그런 다음 포식자-피식자 계층 구조를 최상위 포식자-중간 포식자-최하위 피식자 3단계로 확장하여 초기 개체군 밀도에 따라 시뮬레이션의 안정성을 판별하며 형태 진화와 개체군 역학 간의 상관관계를 분석한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.1068-1072
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• 2005

조석이란, 해면의 완만한 주기적 승강을 말하며, 보통 그 승강은 1일 약 2회이나, 곳에 따라서는 1일 1회의 곳도 있다. 조석에 있어서는 이 밖에 수일의 주기를 갖는 약간 불규칙한 승강, 반년, 또는 1년을 주기로 하는 다소 규칙적인 승강까지 포함하여 취급한다. 그러나, 각 항만마다 갖는 특정적인 주기인 수분내지 수십분의 주기의 승강은 조석으로 취급하지 않는다. 조석은 해양의 제현상 중에서 예측가능성이 가장 큰 현장으로 이는 조석이 천체의 운행과 연관되기 때문이다. 조석이란 지구로부터 일정한 거리에서 각 고유의 속도를 가지는 적도상을 운행하는 무수의 가상천체에 기인하는 규칙적인 개개의 조석을 합성한 것이며 이 개개의 조석을 분조(Constituent)라 한다. 여기에서 사용되는 신경망 모형은 입력과 출력으로 구성되는 블랙박스 모형으로서 하나의 시스템을 병렬적으로 비선형적으로 구축할 수 있다는 장점 때문에 과거 하천유역의 강우-유출과정에서의 경우 유출현상을 해석하고 유출과정을 모형화 하기 위해 사용하였다. 본 연구에서는 기존의 조위 예측방법인 조화분석법이 아닌 인공신경망을 이용하여 조위예측을 실시하였다. 학습이라는 최적화 과정을 통해 구조와 기능이 복잡한 자연현상을 그대로 받아들여 축적시킴으로써 이를 지식으로 현상에 대한 재현능력이 뛰어나고, 또한 신경회로망의 연상기억능력에 적용하여 수학적으로 표현이 불가능한 불확실한 조위곡선에 적용하기에 유리한 장점을 가지고 있다. 본 연구의 목적은 과거 조위이론을 통해 이루었던 조위예측을 우리가 알기 쉬운 여러 기후인자(해면기압, 풍향, 풍속, 음력 등)에 따른 조위곡선을 예측하기 위해 신경망 모형을 이용하여 여수지역의 조위에 적용하여 비교 분석하고자 한다. May가 제안한 공식을 더 확장하여 적용할 수 있는 실험 공식으로 개선하였으며 다양한 조건에 대한 실험을 수행하여 보다 정밀한 공식으로 개선할 수 있었다.$10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.함을 알 수 있다. 상수관로 설계 기준에서는 관로내 수압을 $1.5\~4.0kg/cm^2$으로 나타내고 있는데 $6kg/cm^2$보다 과수압을 나타내는 경우가 $100\%$로 밸브를 개방하였을 때보다 $60\%,\;80\%$ 개방하였을 때가 더 빈번히 발생하고 있으므로 대상지역의 밸브 개폐는 $100\%$ 개방하는 것이 선계기준에 적합한 것으로 나타났다. 밸브 개폐에 따른 수압 변화를 모의한 결과 밸브 개폐도를 적절히 유지하여 필요수량의 확보 및 누수방지대책에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.8R(mm)(r^2=0.84)$로 지수적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 유거수량은 토성별로 양토를 1.0으로 기준할 때 사양토가 0.86으로 가장 작았고, 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제7권4호
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• pp.121-128
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• 2003

토목구조물의 손상평가를 위해 현재까지 인공신경망이 유형분류기로 많이 이용되어왔다. 그러나 본 논문에서는 신경망을 구조재해석기로 사용하여 최적화에 의한 모델업데이팅을 이용한 손상평가를 수행하였다. 최적화에 의한 모델업데이팅을 위해 손상전후의 구조물 모드형상의 절대차의 합을 목적함수로 하였으며, 부재의 강성을 미지의 변수로 취급하였다. 본 손상평가 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 단순보 형태의 판형교 모델에 수치적으로 적용하였다. 적용결과 구조 재해석을 위해 유한요소법을 이용한 결과와 유사한 정도의 손상추정 결과를 얻었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.25-36
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• 2001

본 연구목적은 압축지수에 대한 기본 물성들의 영향을 검토하고 국내 점토에 대한 새로운 압축지수 경험식을 제안하고 오류 역전파 신경망 알고리즘의 적용성을 검증함에 있다. 11개 지구의 점토에 대한 실내시험결과에서 얻어진 압축지수 값은 최소 0.01에서 최대 3.06 정도의 범위로 나타났다. 기존 제안된 경험식에 의한 압축지수의 추정값과 시험결과를 비교한 결과, 단일 지반변수를 이용하는 경험식의 결과들은 과소평가될 가능성이 크게 나타났으며 복합 지반변수를 이용하는 경험식의 결과는 단일 지반변수의 경우보다 추정의 정확성이 높으나 시험결과와의 표준오차가 최소 0.05로서 다소 크게 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 시험결과에 근거한 압축지수에 대하여 회귀분석으로 단일 및 복합 지반변수를 이용하는 경험식을 제안하였으며 이들의 결정계수는 최소 0.89 이상으로 결정되었다. 본 연구에서 사용한 인공 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수 및 표준오차는 각각 0.925 이상과 0.0196 이하로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 압축지수에 대한 영향인자들 중에서 자연 함수비, 건조단위중량 그리고 현장 간극비의 3개 변수만으로도 압축지수를 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.974로 나타났다. 따라서, 인공 신경망이 이용된다면 간편한 현장실험에서 얻어진 변수들에 의하여 압축지수를 예측 할 수 있는 가능성을 입증하였다.