• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.291-291
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• 2020

제주도는 강수의 지표침투성이 좋은 화산섬의 지질특성상 지표수의 개발이용여건이 취약한 관계로 용수의 대부분을 지하수에 의존하고 있다. 따라서 제주도는 정책 및 연구적으로 오랜 기간동안 지하수의 보전관리에 많은 노력을 기울여 오고 있다. 하지만 최근 기후변화로 인한 강수의 변동성 증가로 인해 지하수위의 변동성 또한 증가할 가능성이 있으며 따라서 지하수위의 급격한 하강에 대비하여 지하수위의 예측 및 지하수 취수량 관리의 필요성이 요구되고 있다. 지하수에 절대적으로 의존하고 있는 제주도의 수자원 이용 여건을 고려할 때, 지하수의 취수량 관리를 위한 지하수위의 실시간 예측이 필요한 실정이다. 하지만 기존의 예측방법에 의한 제주도 지하수위 예측기간은 충분히 길지 않으며 예측기간이 길어지면 예측성능이 낮아지는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 딥러닝 알고리즘인 Long Short Term Memory(LSTM)를 활용하여 제주도 남동쪽 표선유역 중산간지역의 1개 지하수위 관측정에 대해 지하수위를 예측하고 분석하였다. R 기반의 Keras 패키지에 있는 LSTM 알고리즘을 사용하였고, 입력자료는 인근의 성판악 및 교래 강우관측소의 일단위 강수량자료와 인근 취수정의 지하수 취수량자료 및 연구대상 관측정의 지하수위 자료를 사용하였으며, 사용된 자료의 기간은 2001년 2월 11일부터 2019년 10월 31일까지 이다. 2001년부터 13년의 보정 및 3년의 검증용 시계열자료를 사용하여 매개변수의 보정 및 과적합을 방지하였고, 3년의 예측용 시계열자료를 사용하여 LSTM 알고리즘의 예측성능을 평가하였다. 목표 예측일수는 1일, 10일, 20일, 30일로 설정하였으며 보정, 검증 및 예측기간에 대한 모의결과의 평가지수로는 Nash-Sutcliffe Efficiency(NSE)를 활용하였다. 모의결과, 보정, 검증 및 예측기간에 대한 1일 예측의 NSE는 각각 0.997, 0.997, 0.993 이었고, 10일 예측의 NSE는 각각 0.993, 0.912, 0.930 이었다. 20일 예측의 경우 NSE는 각각 0.809, 0.781, 0.809 이었으며 30일 예측의 경우 각각 0.677, 0.622, 0.633 이었다. 이것은 LSTM 알고리즘에 의한 10일 예측까지는 관측 지하수위 시계열자료를 매우 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미하며, 20일 예측 또한 적절히 모의할 수 있다는 것을 의미한다. 따라서 LSTM 알고리즘을 활용하면 본 연구대상지점에 대한 2주일 또는 3주일의 안정적인 지하수위 예보가 가능하다고 판단된다. 또한 LSTM 알고리즘을 통한 실시간 지하수위 예측은 지하수 취수량 관리에 활용할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4A호
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• pp.707-717
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• 2006

근래에 들어 기존의 PSC 거더 교량 외에 다양한 형태의 교량이 개발되고 있으며, 다단계 긴장에 의한 PSC 거더교는 대표적인 예이다. 다단계 긴장 PSC 거더교는 구조적 개념에 따라 자중을 줄이고 경간을 장대화할 수 있는 장점을 갖고 있다. 그러나, 이와 같은 장대화된 보다 유연한 교량은 구조적 안전성 및 사용성을 고려한 주행열차하중에 대한 동적거동 검토가 필수적이며, 철도교량의 주행열차하중에 대한 동적성능평가를 위한 정확한 동특성 입력은 매우 중요하다. 본 연구에서는 정확한 고유진동수 및 감쇠비 추출을 위하여 25m 실물 다단계 긴장 PSC 거더를 제작하여 시공단계별 모달테스트를 수행하였다. 모달테스트를 위한 가진방법으로 기존의 충격햄머에 의한 방법 외에 디지털 콘트롤에 의한 가진기를 사용하여 보다 정확한 주파수응답 함수를 얻고자 하였다. 또한, 시공단계별 구조계 변화 및 긴장에 의한 동특성 변화를 고찰하기 위하여 시공단계별 실험을 수행하였다. 모달테스트 결과에 의한 동특성 값을 주행열차하중 해석에 적용하여 다양한 매개변수연구를 통한 철도교량 동적성능평가를 수행하였다. 동적처짐, 충격계수, 바닥판의 연직가속도, 단부꺾임각 등에 대하여 열차별, 속도별 동적해석을 수행하여 국내외 철도교량 동적성능 평가기준과 비교하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권4호
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• pp.49-60
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• 2024

지표투과레이더(Ground Penetrating Radar, GPR)는 빠른 탐사 속도로 광범위한 지역의 정보를 획득할 수 있으나, 데이터 해석에는 전문적인 지식이 필요하다. 많은 연구에서 다양한 조건과 상황에서 GPR 신호 특성을 분석하기 위해 수치해석 기법을 도입해왔다. 보다 현실적인 수치 모델을 구성하기 위해서는 지반의 불균질한 특성을 고려해야 한다. 지반의 불균질한 특성으로 인해 클러터(Clutter)가 발생하며, 클러터는 송신된 신호가 목표가 아닌, 다른 물체에 의해 반사되어 수신되는 신호를 의미한다. Peplinski 재료 모델과 프랙탈 기법은 이러한 불균질한 특성을 모사할 수 있지만, 입력 매개변수에 대한 연구가 부족하다. 또한, 현장 데이터와 해석 데이터의 유사성을 정량적으로 평가할 수 있는 방법도 확립되지 않았다. 본 연구에서는 현장 데이터의 자기상관 계수를 계산하고 자기상관 함수를 통해 상관 거리를 산출하였다. 상관 거리는 데이터가 유사성을 보이는 시간적 혹은 공간적 거리를 의미한다. 현장 데이터의 상관 거리와 프랙탈 가중치를 적용한 해석 모델의 상관 거리를 비교하여 불균질 지반에 대한 수치해석 모델을 정량적으로 평가하였다. 본 연구를 통해 현장의 클러터 특성을 반영한 수치 모델링 기법을 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.121-135
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• 2010

본 연구에서는 연구(I)에서 구축한 고도, 기상, 토지이용, 토양, 식생과 같은 기본 입력자료와 공도 수위관측소 상류유역을 대상으로 유역내에 포함되어 있는 농업용 저수지인 고삼과 금광저수지의 저수위, 저수량, 내용적 곡선 자료들을 이용하여 SLURP 모형의 물리적 매개변수들과 저수지의 방류량을 조정하여 저수지의 저수위와 유역 유출량을 검 보정하였다. 한편, 연구(I)에서의 편이보정과 CF 다운스케일기법에 의한 CCCma CGCM2 A2, B2 시나리오의 미래 기후자료, 개선된 CA-Markov 기법에 의한 미래 토지이용자료, 월 NDVI와 평균온도와의 선형회귀식에 의한 미래 식생자료 등을 모형에 입력하여 미래 기후변화에 따른 저수지 저수량과 유입량에 미치는 영향을 평가하고 전체적인 유역 수문(증발산량, 토양수분, 지하수충진량, 유출량)의 변화를 평가하였다. 저수지의 미래 저수량과 유입량은 가을시기에 크게 감소하는 것으로 평가되었고, 유역의 미래 연유출량, 토양수분, 지하수충진량은 다소 감소하고, 증발산량은 크게 증가하는 것으로 전망되었다. 마지막으로, 미래 기후변화, 토지이용변화와 식생변화 중 어떠한 요소가 미래의 농업용 저수지의 유입량, 저수량 및 하천유역의 수문에 큰 영향을 미치는 지를 평가하기 위해 각 요소의 기여도를 분석한 결과, 기후변화가 가장 크게 기여하는 것으로 평가되었다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제20권4호
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• pp.381-390
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• 2002

목적 : 고 에너지 광자선에 대한 기준점에서의 물 흡수선량 계산을 절차상 또는 계산상의 오류를 피하기 위해 공기커마(혹은 조사선량) 교정정수에 토대를 두고 있는 IAEA TRS-277과 AAPM TG-21 및 최근 발표된 새로운 개념의 물 흡수선량 교정정수에 토대를 두고 있는 IAEA TRS-398과 AAPM TG-51 표준측정법에 기초한 고 에너지 광자선의 선량 교정 프로그램을 개발하고자 한다. 대상 및 방법 : 현재 국내외에서 널리 사용되고 있는 고 에너지 광자선에 대한 흡수선량 표준측정법은 IAEA TRS-277과 AAPM TG-21로서 공기커마(혹은 조사선량) 교정정수에 토대를 두고 있어 수식 체계가 복잡하고, 사용된 물리량에 대한 불확정도가 커서 선량측정의 정확성을 향상시키는데 한계가 있다. 최근 국제원자력기구와 미국의학물리학회에서는 새로운 개념의 물 흡수선량 교정정수에 토대를 두고 있는 IAEA TRS-398과 AAPM TG-51을 발표하였다. 개발된 네 종류의 선량 교정 프로그램은 이들 표준측정법에서 사용되고 있는 수식체계와 물리적인 매개변수를 엄격하게 적용하였고, 선량계에 대한 정보 및 물리적인 값에 대한 표와 그래프 값은 수치화하여 데이터베이스화하였다. 이들 프로그램은 윈도우 환경에서 사용이 용이하도록 비쥬얼 $C^{++}$ 언어를 사용하여 각각의 표준측정법에서 권고하고 있는 방법 및 절차에 따라 사용자의 편의성을 고려하여 개발하였다. 결과 : 네 종류의 표준측정법에 대하여 개발된 고 에너지 광자선에 대한 선량 교정 프로그램은 사용자가 병원에서 사용하고 있는 표준측정법을 선택하여 선량측정 절차에 따라 선량계, 선질 특성 및 측정 조건에 관한 정보와 측정 결과를 입력하고, 순차적으로 수행하도록 되어 있어 절차상 혹은 선량 계산에 있어서 사용자간의 오차 및 실수를 최소화할 수 있었다 또한 서로 다른 개념의 네 종류의 표준측정법에 대한 기준점에서의 선량값을 상호 비교할 수 있었다. 결론 : 이 프로그램은 이온함에 대한 정보와 물리적인 자료에 대한 표와 그래프 값들을 수식화하여 데이터베이스함으로써 수작업으로 각 프로토콜의 수행 절차상 혹은 사용자간의 발생할 수 있는 개인적인 실수 및 오차를 줄일 수 있었다. 또한 이 프로그램은 사용자 편의성을 고려하였고, 모든 보정계수와 물흡수선량을 정확하게 계산할 수 있기 때문에 각 표준측정법에 대한 주요한 차이점을 비교 분석할 수 있어 사용자가 적당한 표준측정법을 선택하여 수행하므로써 고 에너지 광자선 선량 교정에 이용시 매우 유익할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권spc1호
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• pp.1091-1103
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• 2018

한반도는 계절 및 지리적 위치에 따라 강수특성이 상이하여 수자원 관리 및 계획수립 시 홍수, 가뭄을 사전에 대비하는 것이 매우 중요하다. 더욱이 기후변화로 인한 강수 및 기온의 변화는 홍수 및 가뭄 등 수재해의 변동을 더욱 심화시킬 것으로 예상된다. 본 연구에서는 남한 5대강(한강, 낙동강, 금강, 섬진강, 영산강)을 대상으로 기후변화에 따른 우기(7~9월)와 건기(10~3월)에서의 미래 하천유량의 변화를 전망 및 분석하고자 한다. 이를 위해 CMIP5의 핵심실험인 2개 RCP 시나리오(RCP4.5, RCP8.5)를 이용하였으며, 적정 GCM (INMCM4 모형)을 선정하였다. 5대강 유역의 유량을 전망하기 위해 상세화된 기후변화 시나리오를 장기 강우-유출모형(PRMS 모형)의 입력으로 하여 유량해석을 수행하였다. 장기간의 자료를 활용하여 PRMS의 모형 매개변수를 추정하였으며, 과거기간(1976~2005년) 대비 미래 3기간(2025s, 2055s, and 2085s)에 대한 우기 및 건기시의 유량변화를 분석하였다. 평가결과, 건기에서의 유출량 감소는 RCP8.5 시나리오 대비 RCP4.5 시나리오에서 더 크게 나타났으며, RCP4.5 시나리오 하에서 2025s, 2055s 기간의 유출량은 -7.23%, -3.81% 감소하는 것으로 나타나 가까운 미래(2025s) 기간에서의 유출량 감소가 더욱 클 것으로 전망되었다. 먼 미래(2085s) 기간의 경우, 북부지역은 유량이 증가, 남부지역은 유량이 감소하는 것으로 나타났다. 한편, RCP 8.5 시나리오 하에서는 남부지역을 포함한 대부분의 지역이 가뭄에 대한 취약성이 높아지는 것으로 나타났다. 우기에서의 유출량 변화는 2개 RCP 시나리오 및 미래 전 기간에서 지역에 따라 유량이 증가(북부 및 서부지역) 또는 감소(남부)하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권9호
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• pp.719-730
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• 2021

본 연구에서는 상류의 휴·폐광산을 비롯한 다양한 점오염원과 비점오염원으로부터 유실되는 오염물질의 영향을 받는 안동호를 대상으로 수질 및 수생태 모델인 SWAT-WET을 구축하고, 적용성을 평가하고자 한다. 안동호르 유입되는 오염물질에 대한 정량적인 평가를 위해 유역모델인 SWAT을 안동댐 유역(1,584 km²)을 대상으로 구축하여, 검보정을 수행하였다. 유출량과 수질 부하량(SS, T-N, T-P)에 대한 검보정 결과 R²는 각각 0.76, 0.69, 0.84, 0.60 이상으로 분석되었다. 검보정된 SWAT의 유출량과 영양물질의 농도를 WET의 입력자료로 적용하여 안동호에 대한 수질, 수생태 모델 WET을 구축하였다. WET의 매개변수 민감도 분석 결과를 이용하여, 안동호의 수온, 용존산소, 수질농도(T-N, T-P)를 대한 검보정을 수행하였다. 검보정 결과 PBIAS는 각각 +19%, -13%, +4%, +26.5% 로 분석되었으며, 관측 자료를 유의한 수준으로 모의하는 것을 확인하였다. 저서동물의 관측 건중량(gDW/m²)은 0.5 이하였으나 모의 건중량의 평균은 0.8로 분석되었으며, 이는 WET 모델이 더 넓은 개념의 저서동물을 고려하기 때문으로 나타났다. 관측자료 부족으로 정확한 검보정은 어렵지만, 유역모델과의 연계를 통한 장기간 모의와 상류 유역환경변화가 호소에 미치는 영향을 분석할 수 있으므로 안동호의 수환경 관리를 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.