• Earthquakes and Structures
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• 제20권1호
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• pp.109-122
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• 2021

Significant progress in the oil and gas industry advances the application of pipeline into an intelligent era, which poses rigorous requirements on pipeline safety, reliability, and maintainability, especially when crossing seismic zones. In general, strike-slip faults are prone to induce large deformation leading to local buckling and global rupture eventually. To evaluate the performance and safety of pipelines in this situation, numerical simulations are proved to be a relatively accurate and reliable technique based on the built-in physical models and advanced grid technology. However, the computational cost is prohibitive, so one has to wait for a long time to attain a calculation result for complex large-scale pipelines. In this manuscript, an efficient and accurate surrogate model based on machine learning is proposed for strain demand prediction of buried X80 pipelines subjected to strike-slip faults. Specifically, the support vector regression model serves as a surrogate model to learn the high-dimensional nonlinear relationship which maps multiple input variables, including pipe geometries, internal pressures, and strike-slip displacements, to output variables (namely tensile strains and compressive strains). The effectiveness and efficiency of the proposed method are validated by numerical studies considering different effects caused by structural sizes, internal pressure, and strike-slip movements.

• 한국지진공학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.59-69
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• 2021

Historical records of earthquakes are generally used as a basis to extrapolate the instrumental earthquake catalog in time and space during the probabilistic seismic hazard analysis (PSHA). However, the historical catalogs' input parameters determined through historical descriptions rather than any quantitative measurements are accompanied by considerable uncertainty in PSHA. Therefore, quantitative assessment to verify the historical earthquake parameters is essential for refining the reliability of PSHA. This study presents an approach and its application to constrain reliable ranges of the magnitude and corresponding epicenter of historical earthquakes. First, ranges rather than specific values of ground motion intensities are estimated at multiple locations with distances between each other for selected historical earthquakes by reviewing observed co-seismic natural phenomena, structural damage levels, or felt areas described in their historical records. Based on specific objective criteria, this study selects only one earthquake (July 24, 1643), which is potentially one of the largest historical earthquakes. Then, ground motion simulations are performed for sufficiently broadly distributed epicenters, with a regular grid to prevent one from relying on strong assumptions. Calculated peak ground accelerations and velocities in areas with the historical descriptions on corresponding earthquakes are converted to intensities with an empirical ground motion-intensity conversion equation to compare them with historical descriptions. For the ground motion simulation, ground motion prediction equations and a frequency-wavenumber method are used to consider the effects of possible source mechanisms and stress drop. From these quantitative calculations, reliable ranges of epicenters and magnitudes and the trade-off between them are inferred for the earthquake that can conservatively match the upper and lower boundaries of intensity values from historical descriptions.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.441-448
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• 2022

배전분야 전력계통에 적용되는 보호기기류는 변전소 차단기, 배전선로의 리클로저, 최소 전류 용량 회로, 고장구간 차단기 등이 있다. 이들은 부분 정전이나 대규모 사고를 방지하고 선로의 순간고장 또는 영구고장 발생 시 정상 계통이 건전성을 유지할 수 있도록 광역 정전 파급을 방지한다. 그러나 사고가 발생할 경우 변전소 차단기와 배전선로 보호기기 간의 보호협조 미비로 인하여 광역 정전을 초래할 수 있다. 더 좋은 전력시스템의 건전성을 확보하기 위하여 1주기(16ms) 이내로 동작하는 차단기를 개발할 필요성이 요구된다. 본 연구에서는 친환경 가스절연 방식의 고속도 차단기를 개발하였으며, IEC 62271-111 표준에 기반한 시험에서 우수한 결과를 얻었다. 이 기기는 고장구간을 정확하고 빠르고 신속하게 분리하여 광역 정전 예방에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권9호
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• pp.371-380
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• 2022

합성곱 신경망은 이미지와 같은 격자 형태로 배열된 데이터를 다루는데 널리 사용되고 있는 신경망이다. 일반적인 합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되며 각 층은 비선형활성함수를 포함하고 있다. 본 논문은 합성곱 신경망의 성능을 향상시키기 위해 결합된 파라메트릭 활성함수를 제안한다. 결합된 파라메트릭 활성함수는 활성함수의 크기와 위치를 변환시키는 파라미터를 적용한 파라메트릭 활성함수들을 여러 번 더하여 만들어진다. 여러 개의 크기, 위치를 변환하는 파라미터에 따라 다양한 비선형간격을 만들 수 있으며, 파라미터는 주어진 입력데이터에 의해 계산된 손실함수를 최소화하는 방향으로 학습할 수 있다. 결합된 파라메트릭 활성함수를 사용한 합성곱 신경망의 성능을 MNIST, Fashion MNIST, CIFAR10 그리고 CIFAR100 분류문제에 대해 실험한 결과, 다른 활성함수들보다 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.161-161
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• 2023

Bias correction of values is a necessary step in downscaling coarse and systematically biased global climate models for use in local climate change impact studies. In addition to univariate bias correction methods, many multivariate methods which correct multiple variables jointly - each with their own mathematical designs - have been developed recently. While some literature have focused on the inter-comparison of these multivariate bias correction methods, none have focused extensively on the effect of diverse configurations (i.e., different combinations of input variables to be corrected) of climate variables, particularly high-dimensional ones, on the ability of the different methods to remove biases in uni- and multivariate statistics. This study evaluates the impact of three configurations (inter-variable, inter-spatial, and full dimensional dependence configurations) on four state-of-the-art multivariate bias correction methods in a national-scale domain over South Korea using a gridded approach. An inter-comparison framework evaluating the performance of the different combinations of configurations and bias correction methods in adjusting various climate variable statistics was created. Precipitation, maximum, and minimum temperatures were corrected across 306 high-resolution (0.2°) grid cells and were evaluated. Results show improvements in most methods in correcting various statistics when implementing high-dimensional configurations. However, some instabilities were observed, likely tied to the mathematical designs of the methods, informing that some multivariate bias correction methods are incompatible with high-dimensional configurations highlighting the potential for further improvements in the field, as well as the importance of proper selection of the correction method specific to the needs of the user.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2768-2787
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• 2023

As an important research direction of the application of computer science in the medical field, the automatic generation technology of radiology report has attracted wide attention in the academic community. Because the proportion of normal regions in radiology images is much larger than that of abnormal regions, words describing diseases are often masked by other words, resulting in significant feature loss during the calculation process, which affects the quality of generated reports. In addition, the huge difference between visual features and semantic features causes traditional multi-modal fusion method to fail to generate long narrative structures consisting of multiple sentences, which are required for medical reports. To address these challenges, we propose a multi-feature optimization Transformer (MFOT) for generating radiology reports. In detail, a multi-dimensional mapping attention (MDMA) module is designed to encode the visual grid features from different dimensions to reduce the loss of primary features in the encoding process; a feature pre-fusion (FP) module is constructed to enhance the interaction ability between multi-modal features, so as to generate a reasonably structured radiology report; a detail enhanced attention (DEA) module is proposed to enhance the extraction and utilization of key features and reduce the loss of key features. In conclusion, we evaluate the performance of our proposed model against prevailing mainstream models by utilizing widely-recognized radiology report datasets, namely IU X-Ray and MIMIC-CXR. The experimental outcomes demonstrate that our model achieves SOTA performance on both datasets, compared with the base model, the average improvement of six key indicators is 19.9% and 18.0% respectively. These findings substantiate the efficacy of our model in the domain of automated radiology report generation.

• Ocean Systems Engineering
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• 제14권1호
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• pp.85-99
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• 2024

Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.104-113
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• 2012

HTML5(Hypertext Markup Language5) 발표 이후 이를 기반으로 하는 다양한 프로그램과 서비스가 개발, 출시되고 있다. HTML5는 개인용 컴퓨터의 웹 브라우저와 모바일 단말기의 웹 브라우저의 상호 호환 구동이 가능한 기술 표준으로 학술적, 산업적 발전과 활용 가능성이 계속 증가할 것이다. 이 연구에서는 HTML5 기술 중 웹 브라우저에서 3차원 그래픽 렌더링을 지원하는 WebGL을 이용하여 DEM 자료와 공간영상정보를 다중 중첩 가시화하는 모바일 응용 프로그램을 설계하고 시험 구현하고자 하였다. 특히 공간정보 중첩처리는 블렌딩 기법을 적용하고자 하였다. WebGL 구동 프레임워크 중 CubicVR.js를 사용하였으며, 일반 사용자 환경에서 다양한 블렌딩 기법을 제공할 수 있도록 하였다. 세종시 주변 지역을 대상으로 하여 시험 구현과정에서 중첩 가시화 적용을 위하여 사용된 자료는 KOMPSAT-2 영상, ALOS PALSAR SAR 영상과 해당 지역의 고정형 대기 환경 측정소에서 얻은 격자 자료 등이다. 이러한 자료의 3차원 중첩을 위한 DEM 자료는 수치지도 자료의 등고선 정보를 이용하여 직접 생성하였다. 이번 연구를 통해 모바일 환경에서도 WebGL을 이용하여 현재 제공되지 않은 새로운 방식의 공간영상정보 콘텐츠와 서비스 시스템 도출 및 활용 가능성을 제시하고자 하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제16권3호
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• pp.169-189
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• 2006

인터넷기술의 발달과 소비자의 인터넷 사용 증가로 온라인에서 팔랄 수 있는 제품군은 확장되고 있다. 흥미로운 문제는 어떤 제품군이 온라인에서 판매될 가능성이 있는가에 대한 문제보다, 제품군에 대한 브랜드 역할이 주요한 역할을 할 때, 온라인 판매 가능성이 있는가에 대한 문제이다. 특히, 중소기업제품은 대기업 제품과 달리 오프라인 유통점포에서의 취급도도 낮고, 브랜드 인지도도 떨어지고, 가격대비 품질에 대한 소비자들의 지각에서도 많은 편차가 존재하고, 구매위험도 많이 느낄 가능성도 높다. 온라인 쇼핑은 유통력 및 브랜드력이 상대적으로 약한 중소기업들에게는 기회가 될 가능성이 높으므로, 중소기업제품군의 온라인 판매가능성의 적합성율 평가하는 것은 중요하다. SEC골격 은 어떤 제품군이 온라인에서 판매될 가능성이 높은가에 대한 연구를 위해 이용되어졌고, FCB골격은 관여도와 이성/감성적 측면을 고려하여 제품군을 구분하는데 사용되어져왔다. 특히 SEC와 FCB골격과 관련된 문제이지만, 고려되지 않았던 측면이 브랜드 역할이라고 할 수 있다. 제품군의 인터넷 판매가능성을 조사하기 위해서는 SEC골격 과 FCB골격뿐만 아니라 인터넷 쇼핑의 장단점과 브랜드의 역할을 통합하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 SEC와 FCB등의 이론적 골격과 주요요인들을 통합하는 접근 방법을 토대로 이론적인 골격을 만들고 이를 바탕으로 실증적 분석을 실시함으로써 제품군들의 온라인판매 적합성을 조사한다. 총 17개 제품군에 대한 온라인 판매 적합성에 대한 실증조사는 SEC와 FCB골격, 온라인 쇼핑의 장단점, 브랜드 관련 요인들이 전체적으로 연관되어 있음을 보여준다. 기존의 연구처럼 제품군의 특성에 따른 SEC와 온라인 판매적합성은 아주 분명하게 드러나는 것은 아니므로 독립된 골격에서 보다, 상호 의존된 골격 내에서 제품군의 구매의도 및 온라인 판매 적합성을 고려한다. 즉 제품군을 통합된 골격 내에서 정의한 후에 중소기업 제품군의 구매의도 및 온라인 적합성을 평가하는 것이 필요함을 보여준다.

• 멤브레인
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• 제30권3호
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• pp.190-199
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• 2020

2018년 환경부에서 발표된 수도정비기본계획에 따라 다양한 수자원 활용의 중요성이 증가하고 있으며, 여러 수원을 혼합하여 원수 또는 생산수로 활용하는 워터 블렌딩 방식은 미국, 호주를 비롯한 여러 나라에서 시도되고 있다. 본 연구에서는 공업용수 공급 목적으로 100,000 ㎥/일 규모 해수담수화 사업이 추진되고 있는 충남 대산 지역을 대상으로, 해수와 호소수, 침전수, 폐수 방류수 등 타 수원을 블렌딩할 때 수종 및 혼합비율에 따른 영향을 분석하였다. 타 수원 혼합비율 10~50% 조건에서 혼합수 염분농도는 약 50%까지 감소하였지만, 탁질 및 유기물 농도는 1.6~2.0배 수준으로 증가하는 것을 확인하였다. 실험실 규모 역삼투 공정 성능평가 결과, 해수의 단독활용 대비 원수 혼합 시 막오염 경향이 증가하였으며 혼합비율 10~50%에서 평균 4.1배의 플럭스 저감률을 나타내었다. 성능모사를 통한 역삼투 공정 성능분석에 따르면 혼합비율 50% 조건에서 역삼투 공정 에너지 사용량이 평균 39% 절감될 수 있을 것으로 기대되나, 운영비용 등 혼합수 활용에 대한 전반적인 영향분석을 위해서는 모형플랜트 규모에서 장기간 성능평가가 필요하다.