액상화란 느슨한 사질토 지반에서 지진과 같은 큰 진동하중이 발생하여 과잉간극수압이 급격히 증가해 전단강도를 상실하는 현상으로 국내 포항에서 발생한 액상화 현상과 더불어 그 관심이 증가하고 있는 추세이다. 이러한 액상화 평가는 주로 Seed and Idriss(1982)가 제시한 반경험적 방법을 통해 수행할 수 있으며 시추공 DB와 SPT에서 얻어진 관입저항력을 기초로 액상화 위험을 평가할 수 있지만 획득된 시추공 DB는 일정 구역을 대표하지 못하는 문제를 내재하고 있다. 따라서 본 연구는 액상화 평가의 필요한 지반정보를 분류 및 검토하여 지반정보의 DB구축방안을 모색하고 지리정보시스템(GIS)을 활용하여 공간보간을 수행해 액상화 평가 대상이 되는 지층의 대표성 문제를 해소하고자 하였다. 액상화 발생이 예상되는 지층의 두께를 정의하는 방안에 따라 세 가지 지층심도DB구축 방안을 제시하였고 교차검증을 통해 제시한 구축방안의 정밀도를 비교, 분석하여 액상화 평가에 적합한 지층심도DB구축 방안을 제시하였다.
공간보간기법은 미계측지역의 강수예측을 위해 통상적으로 사용되는 방법 중의 하나이다. 이 연구에서는 기상청에서 제공하고 있는 RCP 8.5 시나리오에 의한 남한상세 강수자료 중 지형이 복잡한 도서지역에서 제공되지 않는 데이터 누락격자에 대하여 최적의 공간보간기법을 선정하여 강수자료를 생성할 수 있도록 하였다. 적합한 보간기법을 선정하기 위해 데이터 누락지역에 대한 분석을 수행하였고, 최신 행정구역도에 맞추어 $1km{\times}1km$ 격자를 한반도 전체지역에 맞추어 생성된 격자를 사용하였다. ESRI사의 ArcGIS 프로그램을 이용하여 공간보간기법을 적용하였다. 사용된 보간법은 역거리가중치법(IDW), 정규크리깅(Ordinary Kriging), 보편크리깅(Universal Kriging), 스플라인(Spline)이며 가장 적합한 공간보간기법을 선정하기 위해 기후변화시나리오에 의한 데이터 중 해안선 주변 특정격자에서의 값을 누락시켜 공간보간기법을 통해 생성된 값과 기후변화 시나리오에 의한 값을 정량적으로 비교하였다. 공간보간기법의 적합도 평가를 위해 MAE(Mean Absolute Error), MSE(Mean Squared Error), PBIAS(Percent of BIAS), G(goodness of prediction) 분석을 수행하였고, 산점도 분석을 통해 실제값과 보간값의 오차율 평가를 병행하여 최적 공간보간기법을 결정하였다. 사용된 강수데이터는 RCP 8.5 시나리오에서 2015~2019년 중 강수가 높게 나타난 8월 자료를 이용하였다. 해안선 지역의 강수량 추정시 역거리 가중치법과 크리깅방법은 일부 지점에서 과다 추정되는 경향이 있고, 스플라인 방법이 전체적인 총 강수량이 기후변화시나리오에 의한 실제값과 유사한 것으로 나타났다. 실제값과 보간값의 교차검증을 수행한 결과 정규크리깅 기법이 가장 높은 정확도를 보였으며, 전체적으로 실제값과 유사한 범위내의 강수량이 생성되는 것으로 나타났다.
층류화염편 라이브러리에 대한 효율적인 계산과정을 개발하기 위하여 초임계 압력조건의 기체수소/액체산소 연소기에 대해 인공신경망을 이용한 기계학습과정이 적용되었다. 학습성능과 계산효율성에 근거한 최적의 계산과정을 찾기 위하여 은닉층에 대한 ReLU와 쌍곡탄젠트 함수의 25가지 조합이 선택되었다. 정확성이 우수한 높은 학습성능을 얻는데 쌍곡탄젠트 활성화함수가 적절하였다. 인공신경망의 학습성능을 개선하기 위해서 학습데이터 변환이 제안되었다. 4개의 은닉층에 최적의 노드를 배치할 때 학습성능 및 계산비용 관점에서 모두 효율적인 것으로 나타났다. 층류화염편 라이브러리의 보간법보다 인공신경망을 사용하는 경우 전체 계산시간은 37%, 시스템 메모리는 99.98% 감소되었다.
In this study, using deep learning, super-resolution images of transmission electron microscope (TEM) images were generated for nanomaterial analysis. 1169 paired images with 256 × 256 pixels (high resolution: HR) from TEM measurements and 32 × 32 pixels (low resolution: LR) produced using the python module openCV were trained with deep learning models. The TEM images were related to DyVO4 nanomaterials synthesized by hydrothermal methods. Mean-absolute-error (MAE), peak-signal-to-noise-ratio (PSNR), and structural similarity (SSIM) were used as metrics to evaluate the performance of the models. First, a super-resolution image (SR) was obtained using the traditional interpolation method used in computer vision. In the SR image at low magnification, the shape of the nanomaterial improved. However, the SR images at medium and high magnification failed to show the characteristics of the lattice of the nanomaterials. Second, to obtain a SR image, the deep learning model includes a residual network which reduces the loss of spatial information in the convolutional process of obtaining a feature map. In the process of optimizing the deep learning model, it was confirmed that the performance of the model improved as the number of data increased. In addition, by optimizing the deep learning model using the loss function, including MAE and SSIM at the same time, improved results of the nanomaterial lattice in SR images were achieved at medium and high magnifications. The final proposed deep learning model used four residual blocks to obtain the characteristic map of the low-resolution image, and the super-resolution image was completed using Upsampling2D and the residual block three times.
4차 산업혁명의 영향으로 산업현장에 인공지능 및 자동화와 같은 다양한 기술들이 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 디지털 영상은 다양한 원인으로 잡음이 발생할 수 있으며, 영상인식 및 분류, 객체추적과 같은 다양한 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 비잡음 화소의 패턴 정보에 기반한 영상복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크 내부의 비잡음 화소의 분포에 따라 보간법 적용이 가능한 패턴, 영역 분할에 기반한 패턴, 무작위로 배치된 화소 패턴으로 구분하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 디테일한 정보를 보존하며 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘은 기존 임펄스 잡음 제거 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.
This study investigates the effects of loading frequency (f) and specimen size on the liquefaction resistance of clean sand. A series of cyclic direct simple shear tests were conducted on Jumunjin sand with varying consolidated relative densities (40% and 80%), f values (0.05, 0.10, and 0.20 Hz), and diameter to height (D/H) ratios (3.63, 3.18, 2.82, and 2.54). The results demonstrated the significant influence of f and D/H ratio on the number of cycles to liquefaction (Ncyc-liq) and the cyclic resistance ratio (CRR15). It was observed that increasing f linearly increased Ncyc-liq. Increasing the specimen height also led to higher Ncyc-liq values irrespective of the f or relative density. Moreover, a positive correlation between CRR15 and f indicated that higher f yielded higher CRR15. This relationship was more pronounced in dense sand than in loose sand. Specimen height also significantly affected CRR15, with increasing the specimen height resulting in higher CRR15 values. Furthermore, the effect of f on CRR15 was less significant compared to the influence of specimen height. The effect of f on the normalized cyclic resistance ratio (NCRR) was relatively negligible for loose sand but more substantial for dense sand depending on the D/H ratio. Data analysis revealed that the NCRR generally decreases as the D/H ratio increases. An interpolation formula was provided to calculate the NCRR based on the D/H ratio regardless of the f and relative density.
This paper presents a novel finite element model for the free vibration analysis of variable-thickness functionally graded porous (FGP) microplates resting on Pasternak's medium in the hygro-thermal environment. The governing equations are established according to refined higher-order shear deformation plate theory (RPT) in construction with the modified couple stress theory. For the first time, three-node triangular elements with twelve degrees of freedom for each node are developed based on Hermitian interpolation functions to describe the in-plane displacements and transverse displacements of microplates. Two laws of variable thickness of FGP microplates, including the linear law and the nonlinear law in the x-direction are investigated. Effects of thermal and moisture changes on microplates are assumed to vary continuously from the bottom surface to the top surface and only cause tension loads in the plane, which does not change the material's mechanical properties. The numerical results of this work are compared with those of published data to verify the accuracy and reliability of the proposed method. In addition, the parameter study is conducted to explore the effects of geometrical and material properties such as the changing law of the thickness, length-scale parameter, and the parameters of the porosity, temperature, and humidity on the free vibration response of variable thickness FGP microplates. These results can be applied to design of microelectromechanical structures in practice.
우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m3, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m3, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.
공간적으로 3차원의 특성을 지닌 해양에서 수직적인 수온 자료의 특성을 가시화하기 위해서는 각 수심층별 수평 수온분포도와 같은 2차원적 주제도나 3차원적 공간보간을 통한 입체 모델을 사용하게 된다. 이러한 방법은 해양 현상을 시각적으로 이해하는데 유용하지만, 수직적 수온분포의 공간 패턴 분석이나 수직적 수온의 특성과 다른 해양 요인(해양화학, 해양생물, 기후변화 등)과의 관계분석에는 한계가 있다. 따라서 본 연구는 수온 수직구조의 주요 파라미터인 혼합층의 깊이, 최대수온구배, 수온약층의 두께를 추출하는 알고리즘을 이용하여, 수온의 수직구조 특성을 정량화함으로써 제주남부 해역의 수온 수직구조의 공간분포 특성을 밝히고자 한다. 이를 위해 수온 수직구조를 대표하는 세 가지 파라미터에 대한 공간분포지도 제작을 비롯해 공간자기상관 지수(Moran's I)를 계산하였다. 아울러, 세 가지 파라미터에 대한 군집분석을 수행하여 제주 남부해역을 4개 지역으로 그룹핑하고, 각 지역에 대한 수직 수온구조의 특성을 정의하였다.
기상청 동네예보 풍속으로부터 농작물의 강풍피해를 예측하기 위해, 방재기상관측지점 19곳의 2012년 풍속자료를 이용하여 기상청 동네예보의 3시간 간격과 동일한 0000, 0300 ${\cdots}$ 2100 시간대의 풍속과 직전 3시간 동안의 최대풍속 간의 관계를 직선회귀식으로 표현하였다. 매 3시간 마다 추정된 최대풍속 중 가장 큰 값을 일 최대풍속으로 간주하고, 이 때의 추정오차를 정규분포와 Weibull 분포 확률밀도함수로 표현하였다. 또한 일 최대풍속과 작물 피해 임계풍속 간의 편차를 추정오차 기반 확률 분포에 적용하여 확률누적값으로 풍해 '주의보'와 '경보' 단계를 설정하였다. 19지점별 최대풍속 추정 회귀계수(a, b)와 추정오차의 표준편차 및 Weibull 분포의 모수(${\alpha}$, ${\beta}$)는 공간내삽하여 분포도로 작성하고 종관기상관측지점 4곳(순천, 남원, 임실, 장수)의 격자값을 추출하였다. 이를 이용해 2012년의 일 최대풍속을 추정하고, 배 만삼길 품종의 낙과 발생 사례에서 제시된 풍속 10m/s를 낙과 임계풍속으로 간주, 풍해 주의보와 경보를 판정하였다. 그 결과, 최대풍속 추정오차를 Weibull 분포로 표현하여 풍해 위험 정도를 판정하는 것이 정규분포만을 이용하는 것보다 더 현장에 정확한 주의보를 발령할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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