• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.16 no.4
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• pp.297-303
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• 2016

Shrinkage Reducing Agent(SRA) was developed in order to control drying shrinkage cracks in concrete, and the use of SRA is increasing since it can control drying shrinkage cracks and improve the quality of concrete structures. Although there are many types of prediction equations of drying shrinkage strain, there is no prediction method which can consider the effect of SRA up to the present. Therefore, it is impossible to predict the tensile stress generated by drying shrinkage of SRA concrete, and to investigate the quantitative serviceability limit state of SRA concrete. In this study, the drying shrinkage of SRA concrete was investigated by experiment and analysis in order to suggest the predictability of drying shrinkage of SRA concrete. As a result, AIJ model, ACI model, GL2000 model showed there was a correlation between the predicted values and the experimental values within the error range of ${\pm}10%$. However, CEB-FIP model and B3 model underestimated the experimental values.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.39 no.3
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• pp.381-389
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• 2019

It is important to estimate flood overflow because adverse weather phenomena are frequently occurring in recent years. In order to cope with such abnormal floods, it is essential to perform flood inundation simulations for constructing flood inundation maps as nonstructural countermeasures. However, there is no quantitative evaluation method and criterion for flood inundation prediction. In this study, the Receiver Operation Characteristics (ROC) and Lee Sallee Shape Index (LSSI) were employed to quantitatively evaluate the accuracy of flood inundation maps for 10 administrative districts. Comparing predicted inundation maps with actual inundation trace maps, the ROC score was 0.631 and the LSSI was 25.16 %. Using the ROC and the LSSI, we proposed an evaluation criterion for flood inundation map. The average score was set as an intermediate score and distributed into 5 intervals. The validity of the evaluation criterion was investigated by applying to the XP-SWMM model, which has been verified and corrected. The ROC analysis result was 0.8496 and the LSSI was 51.92 %. It is considered that the proposed evaluation criteria can be applied to flood inundation maps.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.64-64
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• 2022

이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.12 no.6
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• pp.259-266
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• 2023

It is very difficult to measure the performance of the machine learning model in the business service stage. Therefore, managing the performance of the model through the operational department is not done effectively. Academically, various studies have been conducted on the concept drift detection method to determine whether the model status is appropriate. The operational department wants to know quantitatively the performance of the operating model, but concept drift can only detect the state of the model in relation to the data, it cannot estimate the quantitative performance of the model. In this study, we propose a performance prediction model (PPM) that quantitatively estimates precision through the statistics of concept drift. The proposed model induces artificial drift in the sampling data extracted from the training data, measures the precision of the sampling data, creates a dataset of drift and precision, and learns it. Then, the difference between the actual precision and the predicted precision is compared through the test data to correct the error of the performance prediction model. The proposed PPM was applied to two models, a loan underwriting model and a credit card fraud detection model that can be used in real business. It was confirmed that the precision was effectively predicted.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.63-63
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• 2022

기상 예보자료는 발생 가능한 재난의 예방 및 대비 차원에서 매우 중요한 자료로 활용되고 있다. 우리나라 기상청에서는 동네예보를 통해 5km 공간해상도의 1시간 간격 초단기예보와, 6시간 간격 정량강우예보(Quantitative Precipitation Forecast, QPF)의 단기예보 정보를 제공하고 있다. 그러나 이와 같은 예보자료는 강우량의 시·공간변화가 큰 집중호우와 같은 기상자료를 활용한 수문학적인 해석에는 한계가 있다. 예보자료를 수문학에 활용하기 위한 시·공간적 해상도 개선뿐만 아니라 방대한 기상 및 기후 자료의 예측성능을 개선하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기상청이 제공하는 지역 앙상블 예측 시스템(Local ENsemble prediction System, LENS)와 종관기상관측시스템(ASOS) 및 방재기상관측시스템(AWS) 관측 데이터 및 동네예보에 기계학습 방법을 적용하여 수문학적 정량적 강수량 예측(Hydrological Quantitative Precipitation Forecast, HQPF) 정보를 생산하였다. 전처리 과정을 통해 모든 데이터의 시간해상도와 공간해상도를 동일한 해상도로 변환하였으며, 예측 변수의 인자 분석을 통해 기계학습의 예측 변수를 도출하였다. 기계학습 방법으로는 처리속도와 확장성을 고려하여 XGBoost(eXtreme Gradient Boosting) 방식을 적용하였으며, 집중호우에서의 예측정확도를 높이기 위해 확률매칭(PM) 방식을 적용하였다. 생산된 HQPF의 성능을 평가하기 위해 2020년에 발생한 14건의 호우 사상을 대상으로 태풍형과 비태풍형으로 구분하여 검증을 수행하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.43 no.8
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• pp.695-707
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• 2010

The frequency and size of typhoon and local severe rainfall are increasing due to the climate change and the damage also increasing from typhoon and severe rainfall. The flood forecasting and warning system to reduce the damage from typhoon and severe rainfall needs forecasted rainfall using radar data and short-term rainfall forecasting model. For this reason, this study examined the applicability of short-term rainfall forecast using translation model with weather radar data to point out that the utilization of flood forecasting in Korea. This study estimated the radar rainfall using Least-square fitting method and estimated rainfall was used as initial field of translation model. The translation model have verified accuracy of forecasted radar rainfall through the comparison of forecasted radar rainfall and observed rainfall quantitatively and qualitatively. Almost case studies showed that accuracy is over 0.6 within 4 hours leading time and mean of correlation coefficient is over 0.5 within 1 hours leading time in Kwanak and Jindo radar site. And, as the increasing the leading time, the forecast accuracy of precipitation decreased. The results of the calculated Mean Area Precipitation (MAP) showed forecast rainfall tend to be underestimated than observed rainfall but the correlation coefficient more than 0.5. Therefore it showed that translation model could be accurately predicted the rainfall relatively. The present results indicate that possibility of translation model application of Korea just within 2 hours leading forecasted rainfall.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.512-515
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• 2012

최근의 재해 발생은 하천에 의한 범람, 제방의 붕괴 등에 의한 피해발생보다는 일정지역에 국한적으로 내수배제 불량, 토사유출, 산사태 등으로 인한 피해의 발생이 증가하고 있다. 특히나 도시지역과 신규개발지역을 중심으로 집중호우로 인한 토사유출 등으로 인한 배수로 막힘, 산사태등의 2차적인 피해가 증가하고 있는 추세이다. 2011년의 서울의 우면산 산사태 등과 같은 도시중심에서의 피해와 강원도 등의 신규개발지역에서의 토사로 인해 2차, 3차 피해는 국지적이고 예측이 불가능한 곳에서 발생되고 있다. 이러한 토사유출, 산사태에 의한 예측기법은 최근의 정보기술의 발달로 인해 보다 다양한 방법의 접근들이 시도되고 있으며, 이에 대한 정량적인 평가기법들이 개발되고 적용되고 있다. 본 연구에서는 산지지형의 소규모 개발지의 토사재해의 위험성을 평가하기 위하여 GIS 기술을 이용한 사면의 안정성과 산사태 위험성을 평가하는 대표적인 방법으로 Pack et al. (1998)이 제안한 수리적 무한사면 안정모델과 결합하여 사면안정분석을 위해 개발된 SINMAP을 이용하여 소규모 개발지역의 토석류 해석과 사면의 안정성 검토 그리고 범용토양공식을 이용하여 토사유출량을 산정하여 개발지역내 사면 및 토사재해의 위험성을 평가하였다. GIS를 이용한 지형적 특성에 따른 사면의 위험성과 토사유출량 해석 결과를 이용하여 소규모 개발지역의 토사재해의 위험성을 정량적이고 다각적으로 평가하여 재해발생에 따른 위험성을 노출하고 이에 대한 대책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.37 no.2
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• pp.194-198
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• 2005

Growth curves of Listeria monocytogenes in modified surimi-based imitation crab (MIC) broth were obtained by measuring cell concentration in MIC broth at different culture conditions [initial cell numbers, $1.0{\times}10^{2},\;1.0{\times}10^{3}\;and\;1.0{\times}10^{4}$, colony forming unit (CFU)/mL; temperature, 15, 20, 25, 37, and $40^{\circ}C$] and applied to Gompertz model to determine microbial growth indicators, maximum specific growth rate constant (k), lag time (LT), and generation time (GT). Maximum specific growth rate of L. monocytogenes increased rapidly with increasing temperature and reached maximum at $37^{\circ}C$, whereas LT and GT decreased with increasing temperature and reached minimum at $37^{\circ}C$. Initial cell number had no effect on k, LT, and GT (p > 0.05). Polynomial and square root models were developed to express combined effects of temperature and initial cell number using Gauss-Newton Algorism. Relative coefficients of experimental k and predicted k of polynomial and square root models were 0.92 and 0.95, respectively, based on response surface model. Results indicate L. monocytogenes growth was mainly affected by temperature and square root model was more effective than polynomial model for growth prediction.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.188-193
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• 2007

유역 유출 예측 시스템(Rainfall Runoff Forecasting System. RRFS)는 유역의 강우-유출 관계의 정성적 및 정량적 분석을 위한 도구로서 개발되었다. RRFS는 다음과 같이 가지 주요 모듈로 구성되어 있다: 1) 실시간 수문학적 입력자료 구축 모듈, 2) 예측된 기상학적 자료에 근거하여 단기간 용수 수요와 공급을 제공하기 위한 유출 모의와 예측 모듈, 3) 저수지 운영에 있어 장기간의 용수공급을 설정하기 위한 유출예측 모듈 그리고 4) 유출 모의와 예측의 결과에 대한 그래픽 처리 모듈 본 연구에서 개발된 RRFS의 보정과 검증은 금강유역에의 적용을 통해 수행되었으며, 적용된 결과 금강유역의 수자원 현황 파악 및 용수공급의 전망을 설정하는데 있어 매우 만족스러운 결과를 보여주었다. 따라서 유역의 수자원 이용 및 공급 계획의 수립에 필요한 다양한 유출 정보를 제공하는 효율적인 도구로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2006.05a
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• pp.218-221
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• 2006

High reliability and minimization of operating cost are important problems for both engine-manufacturer and user in operation of gas-turbine engine, for which various performance diagnostics including a fault identification have been a major issue nowadays. Performance estimation in the off-design conditions, however, encounters problems of large errors and of poor convergence because of much required data to be evaluated. In this study, a diagnostics code of engine performance has been developed by using GPA(Gas Path Analysis). Quantitative performance deterioration of the turbo-shaft engine for SUAV has been estimated with altitude variation and is compared with that obtained by GSP code.