• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 1993.10a
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• pp.101-106
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• 1993

본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지 이용의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 토형은 계절분석(multi-date processing) 및 다중분석 (multi-file processing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수 (discriminant function) 계산법으로부터 합성 출현된 공간적/시간적 토지이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지이용 변화상의 최다 경향치를 산출하기 위해 제주도 경관 평면(landscape plane) 전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확률 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지이용으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본 합성 모형은 이렇게 토지이용 변화성(정성적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지이용 예측을 가능케하는 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.319-319
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• 2020

최근 데이터 과학의 획기적인 발전 덕분에 딥러닝 (Deep Learning) 알고리즘이 개발되어 다양한 분야에 널리 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 중 하나인 LSTM(Long-Short Term Memory) 네트워크를 사용하여 댐 유입량을 예측하였다. 구체적인 내용으로, (1) LSTM에 필요한 입력 데이터를 효율적으로 사전 처리하는 방법, (2) LSTM의 하이퍼 매개변수를 결정하는 방법 및 (3) 다양한 손실 함수(Loss function)를 선택하고 그 영향을 평가하는 방법 등을 다루었다. 제안된 LSTM 모델은 강우량(R), 댐유입량(Q) 기온(T), 기저유량(BF) 등을 포함한 다양한 입력 변수들의 함수로 가정하였으며, CCF(Cross Correlations), ACF(Autocorrelations) 및 PACF(Partial Autocorrelations) 등의 기법을 사용하여 입력 변수를 결정하였다. 다양한 sequence length를 갖는 (즉 t, t-1, … t-n의 시간 지연을 갖는) 입력 변수를 적용하여 데이터 학습에 최적의 시퀀스 길이를 결정하였다. LSTM 네트워크 모델을 적용하여 2014년부터 2020년까지 한강 유역 9개의 댐 유입량을 추정하였다. 본 연구로부터 댐 유입량을 예측하는 것은 홍수 및 가뭄 통제를 위한 필수 요건들 중 하나이며 수자원 계획 및 관리에 도움이 될 것이다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.46 no.4
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• pp.301-312
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• 2013

Landslides are caused by complex interaction among a large number of interrelated factors such as topography, geology, forest and soils. In this study, a comparative study was carried out using fuzzy relationship method and artificial neural network to evaluate landslide susceptibility. For landslide susceptibility mapping, maps of the landslide occurrence locations, slope angle, aspect, curvature, lithology, soil drainage, soil depth, soil texture, forest type, forest age, forest diameter and forest density were constructed from the spatial data sets. In fuzzy relation analysis, the membership values for each category of thematic layers have been determined using the cosine amplitude method. Then the integration of different thematic layers to produce landslide susceptibility map was performed by Cartesian product operation. In artificial neural network analysis, the relative weight values for causative factors were determined by back propagation algorithm. Landslide susceptibility maps prepared by two approaches were validated by ROC(Receiver Operating Characteristic) curve and AUC(Area Under the Curve). Based on the validation results, both approaches show excellent performance to predict the landslide susceptibility but the performance of the artificial neural network was superior in this study area.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.413-413
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• 2011

강우의 공간분포에 대한 신뢰성 있는 추정은 수자원 해석 및 설계에 있어서 필수적인 요소이다. 강우장의 공간변동성에 대한 고해상도 추정은 홍수, 특히 돌발홍수의 원인이 되는 국지성 호우의 확인 및 분석에 있어서 중요하다. 또한 강우의 공간 변동성에 대한 고려는 면적평균강우량 추정의 정확도를 향상시키는데 있어서 중요하며, 강우-유출모델의 모의결과에 대한 신뢰도를 향상시키는데 큰 영향을 미친다. 최근 공간자료에 대한 공간분포예측에 있어서 공간상관성을 고려할 수 있는 공간통계학적 기법의 적용이 증가하고 있으며, 이러한 공간통계학적 기법의 적용에 있어서 신뢰성 있는 모델 매개변수의 추정 및 불확실성 평가는 공간분포 예측결과에 대한 신뢰성을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 외국의 경우 공간분포예측 및 모의, 매개변수의 불확실성 평가 등과 관련하여 활발한 연구가 이루어지고 있는 반면 국내 수자원 분야에서는 아직까지 활발한 연구가 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 연구에서는 계층구조로 구성된 가우시안 공간선형혼합모델을 적용하여 확률강우량의 공간분포를 추정함에 있어서 모델 매개변수에 대한 추정기법을 비교하였으며, 매개변수 추정기법으로서 경험베리오그램에 대한 곡선적합기법인 보통최소제곱법 및 가중최소제곱법, 우도함수를 기반으로 하는 최우도법 및 REML과 같은 기존의 매개변수 추정기법들과 최근 공간통계학 분야에서 적용이 증가하고 있는 Bayesian 기법을 비교하였다. 이로부터 매개변수 추정기법 간의 매개변수 추정치에 대한 정량적 비교결과를 제시하였으며, Bayesian 기법의 적용을 통해 매개변수에 대한 불확실성 추정결과를 제시하였다. 이러한 결과들은 확률강우량의 공간분포 추정에 있어서 공간예측모델의 매개변수 추정 및 예측에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.149-160
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• 2019

The electricity consumption time series data of 'A' University from July 2016 to June 2017 is analyzed via nonparametric functional data clustering since the time series data can be regarded as realization of continuous functions with dependency structure. We use a Bouveyron and Jacques (Advances in Data Analysis and Classification, 5, 4, 281-300, 2011) method based on model-based functional clustering with an FEM algorithm that assumes a Gaussian distribution on functional principal components. Clusterwise analysis is provided with cluster mean functions, densities and cluster profiles.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.20 no.6
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• pp.46-53
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• 2016

It is required to predict a limit cycle amplitude controlled by system's nonlinear behavior as well as an eigen-frequency and initial growth rate of instabilities under the linear motions, in order to fully understand combustion instabilities in a lean premixed gas turbine combustor. Special focus of the current work is placed on the limit cycle amplitude prediction using flame describing function(FDF) where the ratio of a heat release fluctuation to a given flow perturbation is expressed as a function of frequency and amplitude. In this study, the CFD modeling work based on RANS is carried out to obtain FDF, which makes that the nonlinear thermo-acoustic model is successfully developed for predicting the limit cycle amplitude of the combustion instability.

• Geotechnical Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.107-122
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• 1997

This paper presents a ground surface settlement prediction method for shield tunneling in cohesive soils. In order to develop the method, a parametric study on shield tunneling was performed by using a threetimensional elasto-plastic finite element analysis, which can simulate the construction procedure. By using the results of the finite element analysis, the ground movement mechanism was investigated and a base which relates the ground surface settlement and iuluencing factors was formed. The data base was then used to formulate semi -empirical equations for both surface settlement ratio above tunnel face and imflection point by means of a regression analysis. Furthermore, a prediction method for transverse and longitudinal surface settlement profiles was suggested by using the leveloped equations in conjunction with the normal probability curve. Effectiveness of the developed method was illustrated by comparing settlement profiles obtained by using the developed method with the results of finite element analysis and measured data. Based on the comparison, it was concluded that the developed method can be effectively rosed for practical applications at least within the conditions investigated.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.488-491
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• 2009

본 논문에서는 응력함수와 Kantorovich method를 이용하여 기저판(substrate)에 인장과 굽힘이 작용할 때 복합재 패치의 3차원 응력을 해석하였다. 면내 방향과 면외 방향의 두 응력함수에 가상 공액일의 법칙(Complementary virtual work principle)을 적용하였으며 복합재 패치의 자유 경계조건과 바닥의 기저판으로부터 전달되는 전단 수직 응력 조건을 부여하였다. 이를 통해서 패치 구조물의 지배방정식을 연립 미분 방정식 형태의 고유치 문제로 변환하여 응력함수를 구하였다. 위 방법의 타당성과 효용성을 검증하기 위한 수치 예제로 cross-ply, angle-ply, quasi-isotropic의 패치 적층 배열을 고려하였으며, 층간 응력함수 값이 자유 경계에서 최고치를 나타내고 패치 중심부로 갈수록 급격히 감소하는 모습을 확인하였다. 제안된 기법은 기저판에 인장하중이 작용하는 경우뿐만 아니라 굽힘 하중이 작용하는 경우에도 정확한 예측이 가능하여, 패치 구조물의 층간 응력을 포함한 3차원 응력을 해석하는데 있어서 효율적인 해석 도구로서 사용할 수 있을 것이라 사료된다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.16 no.2 s.48
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• pp.135-143
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• 2006

This study presents the results of a series of laboratory scale slope failure experiments aimed at clarifying the process and the condition leading to the initiation of rainfall-induced slope failures. For the evaluation of hydrologic response of the model slopes in relation the process of failure initiation, measurements were focused on the changes in volumetric water content during the initiation process. The process leading to failure initiation commences by the development of a seepage face. It appears reasonable to conclude that slope failures are a consequence of the instability of seepage area formed at the slope surface during rainfall period. Therefore, this demonstrates the importance of monitoring the development seepage area for useful prediction about the timing of a particular failure event. The hydrologic response of soil slopes leading to failure initiation is characterized by three phases (phase I, II and III) of significant increase in volumetric water content in association with the ingress of wetting front and the rise of groundwater level within the slope. The period of phase III increase in volumetric water content can be used to initiate advance warning towards a failure initiation event. Therefore, for the concept outlined above, direct and continuous monitoring of the change in volumetric water content is likely to provide the possibility for the development of a reliable and effective means of predicting the occurrence of rainfall-induced slope failures.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.153-156
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• 2001

최근 들어 두드러지고 있는 승조원의 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 근원적으로 해결하기 위하여 선박 항해 전반에 걸친 자동화 및 지능화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 선박의 자동화된 항해를 위해서는 영역전문자 수준의 안전성과 정확성이 보장된 충돌회피 시스템이 요구된다. 충돌회피는 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 행위로 그 판단 기준은 각 장애물에 대한 충돌 위험도에 기반한다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 변침도(VDH: Variation Degree of Heading)의 개념을 추가하여 새로운 충돌 위험도 산출 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VDH의 퍼지 소속함수를 산출하고, 이를 기반으로 퍼지 규칙을 이용하여 세부적인 충돌 위험도를 산출한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 충돌 위험도 산출시 장애물의 직선운항뿐만 아니라 곡선운항에 대한 경로예측이 가능하다는 장점을 지닌다. 과거의 변침도가 다음시점의 변침에 영향을 끼침으로써 장애물의 이동 경로에 대한 예측이 이루어지고, 이를 기반으로 보다 세분화된 충돌위험도 산출이 이루어진다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 산출해 낸 연구와 비교.평가하여 성능을 검증한다.