• 콘크리트학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.69-76
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• 2010

콘크리트의 수축으로 인한 균열가능성 평가에 있어서 대부분의 경우 콘크리트를 균질한 물질로 가정하는 방식으로 접근하고 있다. 그러나 이러한 방식으로 접근할 경우 불구속조건 하의 콘크리트에서 자기수축으로 인한 미세균열(micro-cracking) 현상을 평가하는 것이 불가능함과 동시에 콘크리트 내부의 균열 발생 현상을 이해하는데 한계가 있다. 이에 이 연구에서는 시멘트 모르타르 시험체를 가지고 실험적으로는 음향방출(acoustic emission) 장비를 사용하여 내부 균열 발생량을 측정 및 평가하였으며, 이론적인 접근방식의 일환으로 실제 모르타르 시험체로부터 구하여진 이차원 이미지를 사용하여 NIST에서 개발한 OOF code로 유한요소해석을 수행하였다. 실험 및 해석 결과, 모르타르의 내부에서 시멘트 페이스트상의 수축 및 골재의 내부구속으로 인하여 발생하는 미세균열 발생 현상을 보다 현실적으로 이해할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.395-406
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• 2017

전력 공급 시스템의 효율적인 운영을 위해 전력수요예측은 필수적이다. 본 연구에서는 군집분석과 분류분석을 이용하여 일 단위 시간별 전력수요량 시계열 패턴의 유형을 살펴보고자 한다. 전력거래소에서 수집된 2008년 1월 1일부터 2012년 12월 31일까지의 일 단위 시간별 전력수요량 데이터를 추세성분, 계절성분, 오차 성분으로 구성된 시계열 자료로 변환하여 사용하였다. 추세성분을 제거한 시계열 자료의 패턴을 구분하기 위한 군집 분석방법은 k-평균 군집분석 (k-means), 가우시안혼합모델 혼합 모델 군집분석 (Gaussian mixture model), 함수적 군집분석 (functional clustering)을 고려하였다. 주성분분석을 통해 24시간 자료를 2개의 요인로 축소한 후 k-평균 군집분석과 가우시안 혼합 모델, 함수적 군집분석을 수행하였다. 군집분석 결과를 토대로 2008년부터 2011년까지 총 4년간 데이터를 4가지 분류분석방법인 의사결정나무, RF (random forest), Naive bayes, SVM (support vector machine)을 통해 훈련시켜 2012년 군집을 예측하였다. 분석 결과 가우시안 혼합 분포기반 군집분석과 RF를 이용한 군집예측 결과의 성능이 가장 우수하였다.

• 전기학회논문지
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• 제64권12호
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• pp.1768-1775
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• 2015

Recent major domestic facilities, such as nuclear power plants, many control cables are installed and are degraded by long-term use, but research on deterioration diagnosis is lacking. In the event of a fault in the cable due to deterioration can be developed into a major accident such as the main plant is stopped, so the deterioration diagnostic techniques of high reliability for the cable is required. In this paper, proposes a methodology using a cable resonance that can effectively diagnose the deterioration of the cable. Prior to the test, we developed a setup for stable measuring the characteristics of the cable and it verified the suitable of the measurement set-up in terms of interactivity and reliability, also measured S-parameters applying verified measurement set-up to the cables that deterioration degree is different. Then, we had amplified the difference in resonance frequency between the healthy state and the deteriorated state using connection in a series of measured S-parameters. In a result from the method, we have verified that the more deteriorate the cables is, the more decrease the resonance frequency is. Measured results are justified by inducing the resonance frequency calculation of the cable from the S- parameters represented by the hyperbolic function formula. VNA(Vector Network Analyzer) for S-parameter measurements used in this study is Agilent E5061B and shielded twisted-pair cables was used for deterioration diagnostic test.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제31권2호
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• pp.139-152
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• 2017

본 논문에서 미적분을 다루는 중등교과서가 미적분 역사를 어떻게 소개하고 있는지를 알아보았다. 문제점을 파악하기 위하여 우리는 기원전 350~기원전 50년에 목성의 위치를 계산하기 위하여 이루어진 바빌로니아인의 사다리꼴을 사용한 구분구적법 그리고 1000년경 이집트에서 이루어진 이븐 알 하이탐(ibn al-Haytham)의 원판을 이용한 구분구적법 등을 고찰하였다. 이를 바탕으로 미적분 역사에 대한 건설적인 서술 방안을 제시하였다. 결론적으로 우리나라 중등수학 교과서는 뉴턴과 라이프니츠가 미적분을 창안한 것으로 설명하고 그 뿌리를 고대 그리스에 둔다. 미적분의 창안은 바빌로니아와 파티마 왕조(Faṭimah Dynasty: 909-1171)(이집트)에 있으며 인도에서 멱급수의 발전이 이루어진 후 미적분이 유럽에서 발전된 것으로 교과서에 아시아 아프리카의 가치가 소개되는 것이 바람직하다.

• 한국철도학회논문집
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• 제19권4호
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• pp.445-455
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• 2016

실시간 철도안전 관제시스템은 철도시스템을 구성하는 열차, 신호, 전력 및 설비 등으로 분산되어 감시되던 시스템의 안전관련 데이터를 통합하여 안전감시 효율을 향상시키고 사고를 예방하는 것이 목적으로, 기존 개별 감시 시스템과 달리 데이터의 대용량 처리와 실시간 처리 성능을 동시에 요구하고 있다. 기존 관제시스템에서 주로 활용되는 디스크 기반 데이터베이스는 실시간 및 빅 데이터 처리기능이 없고, 최근 도입되는 메모리 기반 데이터베이스는 빅데이터 처리기능이 없으며, 시계열 데이터베이스는 실시간 처리 기능이 없다. 이에 따라, 실시간 안전관제에서 요구되는 빅 데이터 처리와 실시간 처리를 동시에 제공하는 새로운 솔루션이 필요하다. 본 연구에서는 기존 관제의 데이터 처리 사례를 분석하고, 빅 데이터 처리와 실시간 처리를 동시에 제공하는 새로운 데이터 처리 방안을 제안하였으며, 이를 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.884-889
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• 2021

국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.631-644
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• 2022

본 논문은 고차원 시계열 자료에 이상점이 존재하는 경우 희박벡터자기회귀모형(sparse VAR; sVAR)의 모수를 강건하게 추정하는 방법에 대해서 연구하였다. 먼저 Xu 등 (2008)이 독립인 자료에서 밝혔듯이 adaptive lasso 방법이 sVAR 모형에서도 어느 정도의 강건함을 가짐을 모의 실험을 통해 알 수 있었다. 하지만, 이상점의 개수가 증가하거나 이상점의 영향력이 커지는 경우 효율성이 현저히 저하되는 현상도 관찰할 수 있었다. 따라서 이를 개선하기 위해서 최소절대편차(least absolute deviation; LAD)와 Huber 함수를 기반으로 벌점화 시키는 adaptive lasso를 이용하여 sVAR 모형을 추정하는 방법을 본 논문에서는 제안하고 그 성능을 검토하였다. 모의 실험을 통해 제안한 로버스트 추정 방법이 이상점이 존재하는 경우에 모수 추정을 더 정확하게 하고 예측 성능도 뛰어남을 확인했다. 또한 해당 방법론들을 전력사용량 데이터에 적용한 결과 이상점으로 의심되는 시점들이 존재하였고, 이를 고려하여 강건하게 추정하는 제안한 방법론이 더 좋은 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권1호
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• pp.148-163
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• 2021

Timely fault identification is important for safe and reliable operation of the electric valve system. Many research works have utilized different data-driven approach for fault diagnosis in complex systems. However, they do not consider specific characteristics of critical control components such as electric valves. This work presents an integrated shallow-deep fault diagnostic model, developed based on signals extracted from DN50 electric valve. First, the local optimal issue of particle swarm optimization algorithm is solved by optimizing the weight search capability, the particle speed, and position update strategy. Then, to develop a shallow diagnostic model, the modified particle swarm algorithm is combined with support vector machine to form a hybrid improved particle swarm-support vector machine (IPs-SVM). To decouple the influence of the background noise, the wavelet packet transform method is used to reconstruct the vibration signal. Thereafter, the IPs-SVM is used to classify phase imbalance and damaged valve faults, and the performance was evaluated against other models developed using the conventional SVM and particle swarm optimized SVM. Secondly, three different deep belief network (DBN) models are developed, using different acoustic signal structures: raw signal, wavelet transformed signal and time-series (sequential) signal. The models are developed to estimate internal leakage sizes in the electric valve. The predictive performance of the DBN and the evaluation results of the proposed IPs-SVM are also presented in this paper.

• 대한간호학회지
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• 제52권1호
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• pp.36-51
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• 2022

Purpose: The purpose of this study was to examine the effects of electroencephalogram (EEG) biofeedback training for emotion regulation and brain homeostasis on anxiety about COVID-19 infection, impulsivity, anger rumination, meta-mood, and self-regulation ability of late adolescents in the prolonged COVID-19 pandemic situation. Methods: A non-equivalent control group pretest-posttest design was used. The participants included 55 late adolescents in the experimental and control groups. The variables were evaluated using quantitative EEG at pre-post time points in the experimental group. The experimental groups received 10 sessions using the three-band protocol for five weeks. The collected data were analyzed using the Shapiro-Wilk test, Wilcoxon rank sum test, Wilcoxon signed-rank test, t-test and paired t-test using the SAS 9.3 program. The collected EEG data used a frequency series power spectrum analysis method through fast Fourier transform. Results: Significant differences in emotion regulation between the two groups were observed in the anxiety about COVID-19 infection (W = 585.50, p = .002), mood repair of meta-mood (W = 889.50, p = .024), self-regulation ability (t = - 5.02, p < .001), self-regulation mode (t = - 4.74, p < .001), and volitional inhibition mode (t = - 2.61, p = .012). Neurofeedback training for brain homeostasis was effected on enhanced sensory-motor rhythm (S = 177.00, p < .001) and inhibited theta (S = - 166.00, p < .001). Conclusion: The results demonstrate the potential of EEG biofeedback training as an independent nursing intervention that can markedly improve anxiety, mood-repair, and self-regulation ability for emotional distress during the COVID-19 pandemic.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권12호
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• pp.1019-1032
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• 2004

빈도홍수량은 중ㆍ소 수공구조물의 설계에 중요한 지표로서 매우 중요하나, 자료의 부족과 설계 관습으로 인하여 홍수량을 직접해석하여 사용하지 못하고 있는 실정으로 설계호우-단위도법과 같은 간접적인 홍수량추정방법이 이용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수집가능한 일제시대부터 1999년까지 망라한 국내 첨두홍수량 자료를 수집하여 연 최대치 계열을 작성하고 지수홍수법에 의해서 지역홍수빈도분석을 수행하였다. 지역홍수빈도분석을 위해서 사용된 분포는 WMO(1989)가 권장한 Wakeby 분포였으며, 매개변수 추정은 Hosking(1990)의 L-모멘트를 이용하였다. 지역의 수문학적인 동질성을 위해서 Hosking과 Wallis(1993)의 불일치성, 이산성의 검정을 따랐다. 지수홍수와 상관시킨 물리적인 독립 변수는 유역면적이고, 이는 비유량이 유역면적이 커짐에 따라 작아지는 소위 멱함수 형태를 잘 따르고 있었다. 우리나라 주요유역을 4개의 유역 즉, 한강, 낙동강, 금강, 영산/섬진강으로 나누어 유역별 재현기간별 홍수량을 이러한 형태로 제시하였다. 또한 비교를 위해서 점빈도분석에 의한 지역화를 수행하여 지역빈도 분석의 결과와 비교하였다. 댐 개발전과의 비교에서는 댐의 역할이 첨두홍수량의 변화에 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 이 결과를 기존의 타 연구와 비교함으로써 본 연구의 타당성을 구체화할 수 있었다.