• Wind and Structures
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• 제34권1호
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• pp.127-136
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• 2022

In this work a multi-fidelity non-intrusive polynomial chaos (MF-NIPC) has been applied to a structural wind engineering problem in architectural design for the first time. In architectural design it is important to design structures that are safe in a range of wind directions and speeds. For this reason, the computational models used to design buildings and bridges must account for the uncertainties associated with the interaction between the structure and wind. In order to use the numerical simulations for the design, the numerical models must be validated by experi-mental data, and uncertainties contained in the experiments should also be taken into account. Uncertainty Quantifi-cation has been increasingly used for CFD simulations to consider such uncertainties. Typically, CFD simulations are computationally expensive, motivating the increased interest in multi-fidelity methods due to their ability to lev-erage limited data sets of high-fidelity data with evaluations of more computationally inexpensive models. Previous-ly, the multi-fidelity framework has been applied to CFD simulations for the purposes of optimization, rather than for the statistical assessment of candidate design. In this paper MF-NIPC method is applied to flow around a rectan-gular 5:1 cylinder, which has been thoroughly investigated for architectural design. The purpose of UQ is validation of numerical simulation results with experimental data, therefore the radius of curvature of the rectangular cylinder corners and the angle of attack are considered to be random variables, which are known to contain uncertainties when wind tunnel tests are carried out. Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations are solved by a solver that employs the Finite Element Method (FEM) for two turbulence modeling approaches of the incompressible Navier-Stokes equations: Unsteady Reynolds Averaged Navier Stokes (URANS) and the Large Eddy simulation (LES). The results of the uncertainty analysis with CFD are compared to experimental data in terms of time-averaged pressure coefficients and bulk parameters. In addition, the accuracy and efficiency of the multi-fidelity framework is demonstrated through a comparison with the results of the high-fidelity model.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권12호
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• pp.61-73
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• 2007

본 논문에서는 국내 하중저항계수설계법 개발의 일환으로 구조물기초설계기준에 적용된 항타강관말뚝의 두 정역학적 지지력공식에 대하여 대표적인 신뢰성분석기법인 일차신뢰도법(FORM)과 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)을 이용한 강도 높은 신뢰성해석을 수행하고 그 신뢰성수준을 평가하였다. 두 정역학설계법에 대한 저항편향계수는 대표 측정지지력과 설계지지력을 비교함으로써 평가하였다. 국내 정재하시험 및 지반조사 자료를 수집하여 말뚝의 측정 극한지지력을 결정하였고, 정역학적 지지력공식과 Meyerhof 경험식을 이용하여 설계 극한지지력을 산정하였다. 정확하고 효율적인 신뢰성평가를 위해 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 저항편향계수의 통계치를 이용하여 명시적 형태의 간편법인 평균일계이차모멘트법(MVFOSM)과 개선된 방법인 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 신뢰성해석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 신뢰성 분석에 대한 주요 확률변수의 영향정도와 민감도를 파악하기 위하여 매개변수연구를 수행하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.799-808
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• 2008

국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권5호
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• pp.20-29
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• 2024

염화물 확산계수는 해양환경에 위치한 콘크리트 교량의 내구성 평가를 위한 중요한 지표 중 하나이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 고려하지 않았던 해양 노출 환경(대기중, 비말대, 간만대)과 공용 중인 콘크리트 교량의 데이터를 활용해 염화물 확산계수 예측 모델을 개발하였다. 이를 위해 교량 하부구조에서 취득한 염화물 프로파일 데이터를 활용하였고 데이터 전처리 후 기계학습 모델인 RF, GBM, KNN을 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 최적화 하였다. 콘크리트 물성치를 포함한 6개 변수(W/B, 시멘트 종류, 굵은골재 부피 비율, 공용연수, 강도, 노출 환경) 모델과 노출 환경을 고려하지 않은 5개 변수 모델, 정밀안전진단에서 취득 가능한 3개 변수(공용연수, 강도, 노출 환경) 모델을 개발하여 성능을 비교·검토 하였다. 그 결과 해양 환경에 위치한 콘크리트 교량의 경우 노출 환경을 고려함에 따라 염화물 확산계수 예측 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 또한 정밀안전진단 데이터만으로도 염화물 확산계수를 효과적으로 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제37권1호
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• pp.37-47
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• 2014

본 연구는 토모테라피(Accuray Inc, Sunnyvale, CA, USA)의 자동영상정합 과정에서 조정인자에 따른 종축과 회전축의 오차를 분석하였다. 다섯그룹(두부, 경부, 흉부, 복부, 골반부)으로 구분된 총 50명의 치료가 종료된 환자를 대상으로 하였고, 총 500개의 megavoltage computed tomography (MVCT) 영상을 분석하였다. 모의치료에서 kilovoltage computed tomography (kVCT)영상을 얻었고, 치료계획을 위하여 토모테라피 Hi-Art II 치료계획시스템(Accuray Inc, Sunnyvale, CA, USA)을 사용하였다. 매 회 치료 전 자동영상정합 과정을 시행하였고, 종축과 회전축의 오차를 기록하였다. 종축과 회전축의 일치도(adjustments)에서 자동영상정합을 분석하기 위하여 총 아홉 가지 조정인자를 적용하였고, 각 그룹의 계통적(systematic, ${\Sigma}$)과 통계적(random, RMS) 오차에 대하여 종합적 평균오차(overall mean value, M)를 구했다. 각 그룹 간 회전축 일치도의 종합적 평균오차에서 밀도와 해상도에 따른 다양한 조정인자에 의한 차이를 보였다. 밀도와 해상도가 높아짐에 따라 회전축 일치도에서 편차가 작았다. 그러므로, 토모테라피에서 "full-image"모드와 "standard"해상도를 이용한 자동영상정합은 정확한 오차 확인이 가능하고, 환자 재위치잡이(repositionning) 및 보정(correcting)에 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제20권1호
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• pp.63-70
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• 2015

2010년에 국내 10개 영양염 분석 실험실을 대상으로 실험실간 상호비교실험이 실시되었다. 균질성과 안정성이 확보된 영양염 농도가 각기 다른 3종의 멸균해수(Bottle 130, 131, 132)가 이용되었으며, 각 실험실은 아질산염(Nitrite), 질산염(Nitrate), 인산염(Phosphate), 규산염(Silicate)의 항목을 5회이상 반복 분석하여 결과를 회신하였다. 각 실험실의 측정정밀도와 실험실간 차이를 평가하기 위해서 분석결과를 통계처리 하였다. 대부분의 실험실이 모든 분석항목에서 10%이내의 측정정밀도를 보였고, 이상치를 제거한 실험실 간 차이는 모든 분석항목에서 4~63%의 상대표준편차를 보였다. 상대백분율차이는 0.04~2217%였다. 각 실험실에서 분석한 영양염 농도의 차이는 우연오차(random error)보다는 계통오차(systematic error)에 기인한다고 볼 수 있다. 균질성과 안정성이 확보된 시료 131을 이용하여 각 실험실의 분석결과를 보정한 결과, 보정 후 실험실 간 차이는 모든 분석항목에서 상대표준편차와 상대백분율차이가 현저히 향상되었다. 본 상호비교실험결과를 종합하면, 본 실험에 참가한 국내 영양염 분석 실험실 내 측정정밀도는 양호한 편이므로 적절한 기준물질을 사용하여 분석자료를 보정할 경우 실험실 간 차이가 줄어들어 다른 실험실에서 생산된 자료와의 자료 공유에 대한 수월성이 높아진다고 볼 수 있다. 따라서 영양염 시료 분석 시 균질성과 안정성이 확보된 표준물질을 사용하여 다른 실험실과의 비교가능성과 소급성을 확립할 것을 제안한다.

• 원예과학기술지
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• 제28권5호
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• pp.828-835
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• 2010

사과 품종을 구분하는 일반적인 방법은 형태적인 특성 평가를 근거로 하지만 유전적으로 밀접하게 연관되어 있는 품종들은 형태적 형질에 의해 품종을 구별하기는 불가능하다. 본 연구는 사과 국내 육성 품종을 정확히 판별할 수 있는 DNA 마커를 개발하고자 수행하였다. 국내육성과 도입 사과 31품종으로부터 30종의 임의 프라이머를 이용한 RAPD 분석을 통해 품종 간 다형성을 나타내는 마커 83종을 얻었다. SCAR 마커로 전환하기 위해 52종의 RAPD 단편들을 클로닝 및 염기서열 분석을 하였고 이들 중에서 17종의 SCAR 마커가 클로닝된 RAPD 단편과 동일한 크기의 단일 밴드가 증폭되었다. SCAR 마커 중 6종(AN11_433, AN08_566, A408_592, AK17_653, AO04_711, AO04_779와 AW15_368, AN11_433, A408_592, AK17_653, AO04_711, AO04_779, 또 는 AL1_427, AN11_433, AN08_566, A408_592, AK17_653, AO04_779) 또는 7종의(AL1_427, AN11_433, AN08_566, A408_592, AK17_653, AM16_708, AO04_779와 A330_424, AN11_433, AG14_502, AN08_566, A408_592, AK17_653, AO04_779 또는 A330_424, AN11_433, AK14_564, A408_592, AK17_653, AM16_708, AT14_789) 조합을 이용하여 국내 육성 16품종의 판별이 가능하였다. 따라서 17종의 SCAR 마커를 적용하여 총 31품종의 국내 육성 또는 도입품종의 구분이 가능하였으며 이들 SCAR 마커는 금후 사과 국내 육성 품종 판별을 위해 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.262-269
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• 2005

역사유물은 지질구조와는 달리 일정한 방향성이 없이 매몰되어 있는 경우가 많으므로 고적지 탐사를 위해서는 근본적으로 2차원 보다는 3차원 물리탐사가 바람직하다. 그러나 3차원 GPR 탐사는 매우 조밀한 측선설정과 아울러 대단히 많은 자료를 획득하여야 하므로 자력, 전자탐사와 같이 유적지 탐사에 많이 응용하는 다른 탐사방법에 비하여 상대적으로 현장탐사기간이 길어질 뿐만 아니라 많은 경비가 소요된다. 이 연구에서는 두 조의 송, 수신 안테나와 안테나 이동 궤적을 연속적으로 자동 기록할 수 있는 측량 시스템을 이용하여 소규모의 3차원 GPR 자동연속 탐사 시스템을 구성하였다. 3차원 측선을 미리 측량함 또한 상당한 기간과 경비가 소요되므로 미리 설정하지 않은 임의의 경로를 따라 자료를 취득하는 개념을 도입하였다. 이와 병행하여 개발한 자료취득 시스템으로 획득한 자료를 효율적으로 전산처리하고 영상화하는 소프트웨어 또한 개발하였다. 개발한 시스템을 이용하여 부여 외곽 백제 유적지로 추정되는 지역에서 3차원 GPR 탐사를 수행하였다. 약 $17,000m^2$에 걸친 지역의 3차원 GPR 탐사에 약 6 시간의 현장작업시간이 소요되었으며 이는 개발한 시스템의 효율성을 입증한다. 미리 설정한 격자망 측선이 아닌 임의의 측선 경로를 따라 자료를 획득하였음에도 불구하고 고분해능 3차원 지하 영상의 획득이 가능하였으며, 이로부터 경작지, 수로, 인공 구조물 또는 유물 등의 존재를 알려주는 이상대들을 파악할 수 있었다. 이 연구를 통하여, 3차원 GPR 탐사 또한 국부적인 이상대의 규명뿐만 아니라 광역적인 유적지 조사에도 다른 물리탐사와 마찬가지로 쉽게 활용될 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.1-19
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• 2007

본 연구에서는 농촌관광 방문객에게 제공되는 편의시설을 유형화하고 어떤 특징을 가진 방문객이 어떤 편의시설을 선호하는지를 규명하기 위한 방법과 그 분석결과를 제시하였다. 이를 위하여 우선 2단계 군집분석법을 사용하여 농촌관광 편의시설을 유형화하였다. 그 다음으로 군집분석에 사용되는 변인이 범주형 변인이 있을 경우 전통적인 군집분석 방법을 적용할 수 없기 때문에 2단계 군집분석을 하였다. 본 연구는 2단계 군집분석법이 범주형 변인으로 측정된 농촌관광의 편의시설을 유형화하는 데 매우 유용하다는 것을 보여 주고 있다. 다중로짓 모형을 사용하여 특정 편의시설 유형을 선호할 확률에 영향을 미치는 농촌관광 방문자의 사회인구학적 특성과 여행특성을 규명하였다. 즉, 다중로짓 모형을 통해 참조항(일반농가형)으로 설정된 편의시설 유형에 비해 특정 편의시설을 선호할 확률에 영향을 미치는 소비자의 특성을 규명할 수 있다는 것이 본 연구의 특징이다.