• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.256-272
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• 2002

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and to apply the newly developed techniques to the study area of Boun in Korea. Landslide locations were identified in the study area from interpretation of aerial photographs, field survey data, and a spatial database of the topography, soil type, timber cover, geology and land use. The landslide-related factors (slope, aspect, curvature, topographic type, soil texture, soil material, soil drainage, soil effective thickness, timber type, timber age, and timber diameter, timber density, geology and land use) were extracted from the spatial database. Using those factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods. For this, the weights of each factor were determinated in 3 cases by the backpropagation method, which is a type of artificial neural network method. Then the landslide susceptibility indexes were calculated and the susceptibility maps were made with a GIS program. The results of the landslide susceptibility maps were verified and compared using landslide location data. A GIS was used to efficiently analyze the vast amount of data, and an artificial neural network was turned out be an effective tool to maintain precision and accuracy.

• 한국환경생태학회:학술대회논문집
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• 한국환경생태학회 2009년 학술대회 논문집 2호
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• pp.234-237
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• 2009

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.815-821
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• 2005

Among the various artificial neural networks the backpropagation network (BPN) has become a standard one. One of the components in a neural network is an activating function or a transfer function of which a representative function is a sigmoid. We have discovered that by updating the slope parameter of a sigmoid function simultaneous with the weights could improve performance of a BPN.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신설비학회 2007년도 학술대회
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• pp.191-195
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• 2007

Recently, landslides frequently happen at a natural slope during period of intensive rainfall. With rapidly increasing population of steep terrain in Korea, landslides have become one of the most significant natural hazards. Thus, it is necessary to protect people from landslides and to minimize the damage of houses, roads and other facilities. To accomplish this goal, many landslide prediction methods have been developed in the world. In this study, a simple landslide prediction system that enables people to escape the endangered area is developed. The system is focused to debris flows which happen frequently during periods of intensive rainfall at steep slopes in Kangwondo. This system is based on the wireless sensor network that is composed of sensor nodes, gateway, and server system. Sensor nodes that are composed of sensing part and communication part are newly developed to detect sensitive ground movement. Sensing part is designed to measure tilt angle and acceleration accurately, and communication part is deployed with Bluetooth (IEEE 802.15. I) module to transmit the data to the gateway. To verify the feasibility of this landslide prediction system, a series of laboratory tests is performed at a small-scale earth slope supplying rainfall by artificial rainfall dropping device. It is found that sensing nodes installed at slope can detect the ground motion when the slope failure starts. It is expected that the landslide prediction system by wireless senor network can provide early warnings when landslides such as debris flow occurs, and can be applied to ubiquitous computing city (U-City) that is characterized by disaster free.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권5호
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• pp.53-64
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• 2009

강우침투로 인하여 많은 사면이 붕괴되고 있다. 따라서 사면에 대한 최근 연구들은 강우가 유발하는 사면의 불안정성에 초점이 맞춰져 있으며 강우침투 문제는 중요한 사면붕괴 발생 요인으로 인식되고 있다. 강우가 사면 내부의 모관흡수력을 감소시키면서 사면 내부로 침투되며 심지어 지반특성에 따라 표층 근에서 양의 간극수압이 발생할 수도 있다. 이러한 현상은 사면 강도를 감소시켜 사면 붕괴를 유발할 수 있다. 국내 여러 공공기관에서는 지하수위가 표층 또는 밀정 깊이 내에 존재하도록 하여 사면의 포화상태를 가정하는 보수적인 사면 설계방안을 제시하였으나, 이러한 가정은 대부분 부적절하고 이를 만족시키기 위해 때로는 사면설계 단계에서 잘못된 지반물성이 사용되기도 한다. 본 논문에서는 실제 강우침투 현상을 고려하여 보다 합리적으로 사면의 안정성을 평가하는 기법이 제안되었다. 국내 풍화토에 대한 불포화 지반물성(강도, 함수특성곡선, 투수곡선)이 실험적으로 획득되었으며, 인공신경망 모델을 통해 간접적으로도 추정되었다. 또한 현장 계측자료의 불확실성을 보완하기 위하여 사면의 불안정성 평가기법에 대하여 결정론적 해석과 확률론적 해석에 기반한 실시간 사면 붕괴 경보 기준이 모니터링 시스템에 도입되었다. 이러한 사면안정성 평가기법은 사면 내부의 모관흡수력, 함수비와 같은 중요요소를 계측한 현장자료와 접목하여 강우에 따라 불안정해진 사면에 대한 조기 경보시스템으로 활용될 수 있다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제6권1호
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• pp.1-15
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• 2014

In this study, artificial neural network (ANN) and multiple regression (MR) models were developed to predict the critical factor of safety ($F_s$) of the homogeneous finite slopes subjected to earthquake forces. To achieve this, the values of $F_s$ in 5184 nos. of homogeneous finite slopes having different slope, soil and earthquake parameters were calculated by using the Simplified Bishop method and the minimum (critical) $F_s$ for each of the case was determined and used in the development of the ANN and MR models. The results obtained from both the models were compared with those obtained from the calculations. It is found that the ANN model exhibits more reliable predictions than the MR model. Moreover, several performance indices such as the determination coefficient, variance account for, mean absolute error, root mean square error, and the scaled percent error were computed. Also, the receiver operating curves were drawn, and the areas under the curves (AUC) were calculated to assess the prediction capacity of the ANN and MR models developed. The performance level attained in the ANN model shows that the ANN model developed can be used for predicting the critical $F_s$ of the homogeneous finite slopes subjected to earthquake forces.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.504-507
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• 1997

It is well known that Variable Structure Controller(VSC) is robust to parameters variation and disturbance but its performance depends on the design parameters such as switching gain and slope of sliding surface. This paper proposes a more robust VSC that is composed of local VSC's. Each local VSC considers the local system dynamics with narrow parameter variation and disturbance. First we optimize the local VSC's by use of Evolution Strategy, and next we use Artificial Neural Network to generalize the local VSC's and construct the overall VSC in order to cover the whole range of parameter variation and disturbance. Simulation on BLDC motor current control shows that the proposed VSC is superior to the conventional VSC.

• 자원환경지질
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• 제33권4호
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• pp.333-340
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• 2000

The purpose of this study is to develop landslide susceptibility analysis techniques using artificial neural network and apply the newly developed techniques for assessment of landslide susceptibility to study areas, Yongin. Landslide locations detected from interpretation of aerial photo and field survey, and topographic, soil and geological maps of the Yongin area were collected. The data of the locations of land-slide, slope, soil texture, topography and lithology were constructed into spatial database using GIS. Using the factors, landslide susceptibility was analyzed by artificial neural network methods. The results of the analysis were verified using the landslide location data. The validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and landslide location data.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제18권8호
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• pp.23-32
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• 2017

노출된 비탈면은 시간에 따른 풍화도가 암반의 공학적인 성질과 비탈면의 안정성에 주요한 영향을 미치게 된다. 풍화는 시간의 경과에 따라 암석을 토양으로 점진적으로 변화시키며, 이로 인한 암석의 물리적, 화학적, 역학적인 변화는 비탈면의 공학적인 안정에 영향을 미친다. 그러나 비탈면의 풍화도를 객관적으로 평가할 수 있는 방법은 많지 않은 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 암석의 풍화특성을 규명하기 위해 충북지역에 분포하고 있는 화강암과 편마암, 셰일을 대상으로 풍화 단계별로 시료를 채취하고 조성광물과 조직의 변화 등을 조사하였으며, 이들 암석에 대해 동결융해시험을 이용하여 인공풍화를 유발시켜 공극률, 흡수율 등의 변화를 정량적으로 고찰하였다. 또한 박스프랙탈차원($D_B$)을 통해 인공풍화에 따른 미세균열의 변화를 평가하였다. 광물학적분석을 통해 풍화에 기인한 구성광물의 변화상과 2차광물의 생성, 미세균열의 발달을 관찰하였다. 실험결과를 통하여 풍화도에 대한 광물학적, 화학적, 공학적 평가는 암종에 따른 풍화특성과 원인을 분석하고 물성의 저하를 비교적 정량적으로 평가할 수 있는 방법론을 제시하고 규명하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지질공학
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• 제15권4호
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• pp.487-494
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• 2005

흙 절개지 사면붕괴 원인은 대부분 강우에 의해 체적함수비의 증가에 따라 발생되기 때문에 체적함수비 변화를 측정할 수 있는 새로운 측정기 술이 요구된다. 본 연구에서는 체적함수비 변화를 정량적으로 측정하기 위하여 유전율 측정시스템인 FDR과 ADR 측정프로브를 사용하여 실내 토조시험을 수행하였다. 총 2단계 에 걸쳐 시간당 7.5mm/hour의 인공강우 조건하에서 압밀 화강풍화토 내 발생되는 체적 함수비와 간극수압 변화를 측정하여 비교하였다. 측정결과, 인공강우에 의한 체적 함수비와 간극수압 변화는 거의 동일한 시점에서 함께 파악되었다.