• 대한인간공학회지
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• 제34권3호
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• pp.199-215
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• 2015

Objective: The purpose of this study is to find the level of physical relaxation of individual subject by monitoring psychophysiological biofeedback to different types of mattresses. And, the study also aims to find a protocol to make a selection of the best mattress based on the measured information. Background: In Korea, there are an increasing number of people using western style bed. However, they are often fastidious in choosing the right mattress for them. In fact, people use their past experience with their old mattress as well as the spontaneous experience they encounter in a show room to finally decide to buy a bed. Method: Total five mattresses were tested in this study. After measuring the elasticity of the mattresses, they were sorted into five different classes. Physiological and psychological variables including Electromyography (EMG), heart rates (HR), oxygen saturations (SaO2) were used. In addition, the peak body pressure concentration rate was used to find uncomfortably pressured body part. Finally, the personal factors and subjective satisfaction were also examined. A protocol was made to select the best mattress for individual subject. The selection rule for the protocol considered all the variables tested in this study. Results: The result revealing psychological comfort range of 0.68 to 0.95, dermal comfort range of 3.15 to 6.07, back muscle relaxation range of 0.25 to 1.64 and personal habit range of 2.0 to 3.4 was drawn in this study. Also a regression model was developed to predict biofeedback with the minimal use of biofeedback devices. Moreover results from the proposed protocol with the regression equation and subjective satisfaction were compared with each other for validation. Ten out of twenty subjects recorded the same level of relaxation, and eight subjects showed one-level difference while two subjects showed two-levels difference. Conclusion: The psychophysiological variables and suitability selection process used in this study seem to be used for selecting and assessing ergonomic products mechanically or emotionally. Application: This regression model can be applied to the mattress industry to estimate back muscle relaxation using dermal, psychophysiology and personal habit values.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.241-252
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• 2006

침투 해석 수치모형은 제방 침투와 관련된 문제 해석과 방지기법 설계에 있어 매우 유용한 방법이나, 각각의 수치 모형은 적용상 한계와 문제점을 내포하고 있다. 일반적으로 사용되고 있는 상용 프로그램은 적용하는 다양한 문제에 대해서 검증이나 보정이 이루어지지 않을 뿐 아니라, 사용자가 침투현상에 대한 정확한 지식이나 교육 없이도 결과를 도출할 수 있게 되어 있다. 본 연구에서는 해석해와 실험을 통해 침투 수치모형의 적합성과 적용 시 고려사항을 사용자적 입장에서 검토하였다. 실제 제방의 경우 수위와 토질조건 등에 따라 침투현상이 변화하기 때문에 정상 침투해석이 아닌 비포화 비정상 침투해석을 시행하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 또한 낙동강 고아지구 제방에 대해 정상 및 비정상 침투해석 결과를 비교하였다. 검토 결과 정상 침투해석 결과를 토대로 침투보강공법을 설계할 경우 안전계수를 $2.0{\sim}3.5$ 정도 적용한 것과 동일한 효과를 가지는 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권2B호
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• pp.211-217
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• 2010

본 연구에서는 2차원 수치모형을 이용하여 댐 발전방류로 인한 어류 물리 서식처의 변화를 분석하였다. 이를 위해 River2D 모형을 이용하였으며, 대상 어종은 피라미를 선정하였다. 먼저 구축된 모형의 검증을 위하여 계산된 수위를 기존의 현장 측정 데이터와 비교하였으며 잘 일치함을 보였다. 한편, 피라미의 성장 단계별 가중가용면적 및 유량 별 복합서식처적합도 분포도를 계산하여 비교하였다. 그 결과, 댐 하류 만곡부 부근에서 피라미 서식처가 가장 좋은 것으로 나타났으며, 약 9 $m^3/s$의 유량일 때 성어기 피라미의 가중가용면적이 최대의 값을 이루는 것으로 예측되었다. 또한 일주일 간의 발전 방류량 및 갈수량 조건에 대한 계산 결과, 일주일 평균 발전 방류량이 갈수량에 비해 약 39% 더 큰 것으로 나타났지만 계산된 가중가용면적은 약 60-100% 작은 것으로 예측되었다. 즉, 발전 방류로 인해 하류단 서식처의 면적이 크게 감소되는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권5호
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• pp.221-230
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• 2016

사물인터넷(Internet of Things, IoT) 패러다임이 대두되며 센서의 개체수가 폭발적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 센서 네트워크 및 센서 플랫폼 기술들이 변화되고 있다. 센서 플랫폼 중 하나인 센서 레지스트리 시스템(Sensor Registry System, SRS)은 이기종 센서 네트워크 환경에서 센서 데이터의 일관성 있는 의미 해석을 위하여 센서 메타데이터를 등록하고 관리하는 시스템이다. 하지만 기존의 SRS는 IoT 환경에 적합한 데이터 구조를 지니고 있지 않다. 따라서 이 논문은 IoT 환경에서 센서 정보들을 관리하고 등록하기 위하여 센서 레지스트리 데이터 모델을 제안한다. 기존의 SRS를 개선하기 위하여 시맨틱 센서 네트워크 온톨로지(Semantic Sensor Network Ontology, SSNO)을 분석하고, 이에 기반한 메타모델을 설계한다. 또한 설계한 메타모델을 이용하여 관계형 데이터베이스의 테이블로 구축하고 SRS를 웹 애플리케이션으로 구현한다. 이 논문은 제안하는 센서 레지스트리 데이터 모델의 적합성을 검증하기 위하여 SSNO 및 센서 온톨로지 예제들을 변환하여 제안 모델에 적용한다. 평가 결과 제안 모델이 기존 연구들보다 더 풍부한 의미 표현이 가능함을 보인다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제19권6호
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• pp.19-30
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• 2016

The projection of climate-related range shift is critical information for conservation planning of Korean fir (Abies koreana E. H. Wilson). We first modeled the distribution of Korean fir under current climate condition using five single-model species distribution models (SDMs) and the pre-evaluation weighted ensemble method and then predicted the distributions under future climate conditions projected with HadGEM2-AO under four $CO_2$ emission scenarios, the Representative Concentration Pathways (RCP) 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5. We also investigated the predictive uncertainty stemming from five individual algorithms and four $CO_2$ emission scenarios for better interpretation of SDM projections. Five individual algorithms were Generalized linear model (GLM), Generalized additive model (GAM), Multivariate adaptive regression splines (MARS), Generalized boosted model (GBM) and Random forest (RF). The results showed high variations of model performances among individual SDMs and the wide range of diverging predictions of future distributions of Korean fir in response to RCPs. The ensemble model presented the highest predictive accuracy (TSS = 0.97, AUC = 0.99) and predicted that the climate habitat suitability of Korean fir would increase under climate changes. Accordingly, the fir distribution could expand under future climate conditions. Increasing precipitation may account for increases in the distribution of Korean fir. Increasing precipitation compensates the negative effects of increasing temperature. However, the future distribution of Korean fir is also affected by other ecological processes, such as interactions with co-existing species, adaptation and dispersal limitation, and other environmental factors, such as extreme weather events and land-use changes. Therefore, we need further ecological research and to develop mechanistic and process-based distribution models for improving the predictive accuracy.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권5호
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• pp.1825-1834
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• 2022

Performing high-fidelity computational fluid dynamics (HF-CFD) to predict the flow and heat transfer state of the coolant in the reactor core is expensive, especially in scenarios that require extensive parameter search, such as uncertainty analysis and design optimization. This work investigated the performance of utilizing a multi-fidelity reduced-order model (MF-ROM) in PWR rod bundles simulation. Firstly, basis vectors and basis vector coefficients of high-fidelity and low-fidelity CFD results are extracted separately by the proper orthogonal decomposition (POD) approach. Secondly, a surrogate model is trained to map the relationship between the extracted coefficients from different fidelity results. In the prediction stage, the coefficients of the low-fidelity data under the new operating conditions are extracted by using the obtained POD basis vectors. Then, the trained surrogate model uses the low-fidelity coefficients to regress the high-fidelity coefficients. The predicted high-fidelity data is reconstructed from the product of extracted basis vectors and the regression coefficients. The effectiveness of the MF-ROM is evaluated on a flow and heat transfer problem in PWR fuel rod bundles. Two data-driven algorithms, the Kriging and artificial neural network (ANN), are trained as surrogate models for the MF-ROM to reconstruct the complex flow and heat transfer field downstream of the mixing vanes. The results show good agreements between the data reconstructed with the trained MF-ROM and the high-fidelity CFD simulation result, while the former only requires to taken the computational burden of low-fidelity simulation. The results also show that the performance of the ANN model is slightly better than the Kriging model when using a high number of POD basis vectors for regression. Moreover, the result presented in this paper demonstrates the suitability of the proposed MF-ROM for high-fidelity fixed value initialization to accelerate complex simulation.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.140-140
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• 2021

Urban flood management is a crucial and challenging task, particularly in developed cities. Therefore, accurate prediction of urban flooding under heavy precipitation is critically important to address such a challenge. In recent years, machine learning techniques have received considerable attention for their strong learning ability and suitability for modeling complex and nonlinear hydrological processes. Moreover, a survey of the published literature finds that hybrid computational intelligent methods using nature-inspired algorithms have been increasingly employed to predict or simulate the streamflow with high reliability. The present study is aimed to propose a novel approach, an ensemble tree, Bayesian Additive Regression Trees (BART) model incorporating a nature-inspired algorithm to predict hourly multi-step ahead streamflow. For this reason, a hybrid intelligent model was developed, namely GA-BART, containing BART model integrating with Genetic algorithm (GA). The Jungrang urban basin located in Seoul, South Korea, was selected as a case study for the purpose. A database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 that collected from the rain gauges and monitoring stations system in the basin. For the goal of this study, the different step ahead models will be developed based in the methods, including 1-hour, 2-hour, 3-hour, 4-hour, 5-hour, and 6-hour step ahead streamflow predictions. In addition, the comparison of the hybrid BART model with a baseline model such as super vector regression models is examined in this study. It is expected that the hybrid BART model has a robust performance and can be an optional choice in streamflow forecasting for urban basins.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2B호
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• pp.171-178
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• 2006

사행하는 하천에서 오염물질의 2차원 이송-분산 거동을 보다 정확하게 해석하기 위하여 유속장 특성을 반영하여 계산된 분산텐서를 포함하여 지배방정식을 구성하고 이에 대한 유한요소모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 수치모형을 검증하기 위하여 직교 좌표계에서 45o 기울어진 직선 수로에서 연속 점오염원 문제를 모의한 결과, 분산텐서를 포함한 수치모형은 정확한 해를 제공함이 밝혀졌다. 사행수로에서 실제 오염물의 거동 모의에 있어서 본 모형의 적용성을 검증하기 위하여 수치모의 결과를 실험실 사행수로에서 수행된 추적자 실험결과와 비교하였다. 모의 결과 유속장이 반영된 분산텐서를 포함한 모형이 사행 수로에서와 같이 주 흐름방향이 주기적으로 변화하는 흐름장에서 오염운의 거동을 보다 정확하게 묘사함을 보였다.

• Interaction and multiscale mechanics
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• 제5권3호
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• pp.229-265
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• 2012

Hygroexpansion of wood is a known and undesired characteristic in civil engineering. When wood is exposed to changing environmental humidity, it adsorbs or desorbs moisture and warps. The resulting distortions or - at restrained conditions - cracks are a major concern in timber engineering. We herein present a multiscale model for prediction of the macroscopic hygroexpansion behavior of individual pieces of softwood from their microstructure, demonstrated for spruce. By applying poromicromechanics, we establish a link between the swelling pressure, driving the hygroexpansion of wood at the nanoscale, and the resulting macroscopic dimensional changes. The model comprises six homogenization steps, which are performed by means of continuum micromechanics, the unit cell method and laminate theory, all formulated in a poromechanical framework. Model predictions for elastic properties of wood as functions of the moisture content closely approach corresponding experimental data. As for the hygroexpansion behavior, the swelling pressure has to be back-calculated from macroscopic hygroexpansion data. The good reproduction of the anisotropy of wood hygroexpansion, based on only a single scalar calibration parameter, underlines the suitability of the model. The multiscale model constitutes a valuable tool for studying the effect of microstructural features on the macroscopic behavior and for assessing the hygroexpansion behavior at smaller length scales, which are inaccessible to experiments. The model predictions deliver input parameters for the analysis of timber at the structural scale, therewith enabling to optimize the use of timber and to prevent moisture-induced damage or failure.

• 디지털융복합연구
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• 제11권8호
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• pp.95-108
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• 2013

애자일 개발 방법론은 소프트웨어 개발자들 간의 상호작용, 작동하는 소프트웨어, 고객과의 협업을 주요 가치로 삼고 있다. 대부분의 개발 프로세스는 테일러링이라는 과정을 거쳐 해당 프로젝트에 맞도록 조정한다. 실제로 프로젝트는 다른 개발 방법론 및 관리 프로세스와 중첩이 되어 혼란스럽게 진행된다. 그래서 애자일 프로세스의 장점을 그대로 수용하지 못하는 실정이다. 이러한 문제점들을 발견하여 애자일 적용 프로젝트의 품질을 향상시키는 것은 정보시스템 감리의 중요한 역할이다. 따라서 애자일 프로젝트의 효과를 높이기 위해서는 애자일 방법론 감리 모형에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 애자일 방법론을 적용하여 정보시스템 감리를 위한 모델을 제안하였다. 애자일 기반의 정보시스템 감리 영역 및 점검항목들을 제안하였다. 제안한 모델의 적합성을 검증하고자 점검항목의 적합성에 관한 설문 조사 결과, 모든 영역에서 89.3% 이상이 적합하였다.