본 연구에서는 화산재를 건설재료로 활용하기 위하여 백두산, 한라산의 화산재 및 다공성의 제올라이트에 시멘트 및 메타카올린을 첨가한 공시체에 대한 재령 0일, 7일, 28일 배합비별 압축강도 특성 데이터를 바탕으로 인공신경망 모델에 적용하여 학습, 예측함으로써 강도예측을 위한 인공신경망의 적용 가능성을 평가하였다. 인공신경망 모델에는 역전파 학습알고리즘(back-propagation learning algorithm)이 적용되었으며, 다양한 입력변수를 달리한 최적의 인공신경망 조건에서 학습을 시행하였다. 또한, 다양한 배합조건이 일축압축강도에 미치는 영향에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 이러한 연구를 통해 얻어진 결과물은 화산재를 활용한 블록의 일축압축강도 특성을 파악하는데 좋은 툴이 될 것으로 기대된다.

최근 도시의 발달과 기후변화로 인해 재난발생이 다양하고 복잡한 상태가 되어 예측이 어려워져 많은 피해가 발생하고 있다. 이러한 재난에 대응하기 위하여 표준운영절차를 작성하여 운영하고 있으나 활용 및 운영상의 문제 등 다양한 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 재난 표준운영절차에 대한 개념 및 현황을 검토하고 도시재난 사례를 통해 표준운영절차를 분석하여 그 지역 피해주민 의식조사를 통해 표준운영 절차상 시사점을 도출하였다. 이를 바탕으로 도시재난 발생에 따른 표준운영절차상 개선방안을 제시하였다. 첫째, 표준운영절차 활용 및 관리체계 향상을 위한 법·제도 개선이 필요하다. 표준운영절차에 대한 법/제도적 근거는 현재 미비한 부분이 많으며 개념도 명확하게 법적 근거로 명시되어 있지 않은 것이 현 실정이다. 이에 표준운영절차 활용의 의무화, 활용을 통한 관리체계화 등 법적 근거를 마련하여 체계적인 활용할 수 있는 여건을 마련해야 한다. 둘째, 표준운영절차 활용을 위한 교육 및 훈련 실시가 요구된다. 재난 발생 시 대응 조직 및 피해지역 주민은 혼란으로 당황하게 된다. 이에 혼란 없이 신속하게 대응하기 위해서는 교육 및 훈련에 대한 필요성을 인식하여 자발적으로 참여하는 여건을 만들고 반복적이고 지속적인 훈련을 통해 대응역량을 강화해야 한다. 이러한 체계적인 표준운영절차를 수립하여 교육 및 훈련에 활용할 수 있도록 학습해야 한다. 셋째 표준운영절차상 주민대피를 위한 예·경보체계를 강화해야 한다. 표준운영절차상에서는 주민대피를 위한 예·경보 방송, 대피를 위한 방송 등 예·경보체계가 운영되고 있다. 실질적으로 의식조사를 살펴보면 방송, 사이렌 등이 주민에게까지 전달되는 것이 미비한 실정이다. 이에 표준운영절차사상 주민대피를 위한 예·경보체계 강화를 위해 법·제도적으로도 개선이 요구되며 주민까지 신속하고 정확하게 전달하기 위한 세부적인 방안이 마련되어야 한다.넷째 주민조직 및 주민에 대한 표준운영절차상 역할을 명시하여 체계적인 대응이 이루어질 수 있도록 한다. 주민조직 및 주민에 대한 행동요령은 명시되어 있으나 상황 및 단계별로 주민조직 및 주민의 역할이 명시되어 있지는 않다. 이에 신속하게 대피하여 인명피해를 줄이기 위해서 주민조직 및 주민의 표준운영절차상 역할을 명시해야 한다.

장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을 시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976∼2000년과 2001∼2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1∼6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1-3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약 5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

본 연구에서는 비선형적 모델인 웨이블렛-인공신경망을 적용하여 충주댐 유역의 일유입량을 예측하였다. 일반적으로 시계열 자료는 경향성, 주기성 및 추계학적 성분의 선형조합으로 이루어져 있다. 그러나 이러한 자료를 통해 시계열 모형 구축 시 경향성 및 주기성은 제거되어야하는 성분이다. 따라서 수문기상자료에 포함되어있는 경향성 및 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음과 측정과정에서 발생하는 단순잡음을 제거시키기 위해 디노이징기법인 웨이블렛 변환을 적용하였다. 웨이블렛 변환을 적용한 자료를 입력자료로 사용한 웨이블렛-인공신경망(WANN)과 원자료를 사용한 인공신경망(ANN)을 비교하였다. 산정결과 결정계수와 선형회귀를 통한 기울기는 WANN이 ANN보다 각각 0.032, 0.0115 더 큰 값을 나타냈고, 타겟값과 예측값 사이의 오차를 나타내는 RMSE와 RRMSE는 WANN 모형이 ANN 보다 각각 37.388, 0.099 더 작은 값을 나타냈다. 따라서 본 연구에서 적용한 WANN 모형이 ANN 보다 정확한 결과를 나타내었으며, 웨이블렛 변환을 통한 디노이징 기법의 적용이 잡음이 포함되어 있는 원자료의 사용보다 더 정확한 예측을 하는 것으로 판단된다.

교량기초에서 발생하는 국부세굴에 의한 교량의 안전성 문제에서 필연적으로 내재될 수 밖에 없는 임의성(randomness), 불확실성(uncertainty)을 고려하기 위해 기존의 결정론적 접근방법에서는 주로 경험에 입각한 안전계수를 사용하여 여유강도를 두어 이론상 파괴의 위험이 없는 것으로 가정하지만, 실제 현실에서는 종종 그러한 가정에 모순이 발생한다. 이에 반해 불확실성 자체를 정량적으로 고려하는 신뢰성 이론에서는 작지만 0이 아닌 파괴의 가능성을 고려하여 안전성 평가를 수행하는 것이 기존의 결정론적 방법과 다른 점이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 교각주위 국부세굴에 의한 교량의 신뢰성 해석에서 한계상태방정식을 결정할 수 없는 경우 적용가능한 응답면 기법을 인공신경망을 이용하여 신뢰성 해석을 수행하였으며 Johnson(1992)의 Monte Carlo 방법과 비교하여 적용성을 검토하였다.

수문학적 예측에 있어서 강우수치예보의 활용성을 제고하기 위하여 인공신경망을 이용한 정량강수예측기법을 제시하였다. 본 연구에서는 2001년 6월과 7월, 2002년 8월의 중규모수치예보자료와 AWS의 3시간 누적강수, 상층기상관측소에서의 가강수량과 상대습도, 각 선행시간별 강수발생확률을 이용하여 각 선행시간에 따른 강수량을 예측하였다. 강수는 대기변수의 물리적 비선형조합으로 발생하기 때문에 강수에 영향을 미치는 대기변수와 관측강수사이의 비선형관계를 고려하

예측의 정확성은 비용의 감소나 고객서비스의 제고를 위해 필수적으로 선행되어야 하기에 현재까지도 많은 연구자들에 의해 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 국내 항만의 컨테이너 물동량 예측에 있어 대표적인 비선형예측모형인 인공신경망모형과 ARIMA모형에 대한 비교연구를 수행하는데 목적을 두었고, 컨테이너 물동량 예측력 제고를 위해 ARIMA모형과 인공신경망(ANN)모형을 결합한 하이브리드모형을 사용해 다른 모형들과 예측성과를 비교하고자 한다. 특히 인공신경망모형의 네트워크 구조 설계에 부분에 있어 방대하며 복잡한 탐색공간에서도 전역해 찾기에 효과적인 기법으로 알려져 있는 유전알고리즘을 사용함과 동시에 인공신경망의 대표적인 모형으로 알려진 다층 퍼셉트론(MLP)뿐만 아니라 시간지연네트워크(TDNN)를 사용해 예측성과를 비교하였다. 그 결과 ANN모형과 하이브리드모형이 ARIMA모형보다 더 뛰어난 예측성과를 보이는 것으로 나왔다.

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이

본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다.

Development of an artificial neural network model was presented to predict the daily maximum SO2 concentration in the urban-industrial area of Ulsan. The network model was trained during April through September for 2000-2005 using SO2 potential parameters estimated from meteorological and air quality data which are closely related to daily maximum SO2 concentrations. Meteorological data were obtained from regional modeling results, upper air soundings and surface field measurements and were then used to create the SO2 potential parameters such as synoptic conditions, mixing heights, atmospheric stabilities, and surface conditions. In particular, two-stage clustering techniques were used to identify potential index representing major synoptic conditions associated with high SO2 concentration. Two neural network models were developed and tested in different conditions for prediction: the first model was set up to predict daily maximum SO2 at 5 PM on the previous day, and the second was 10 AM for a given forecast day using an additional potential factors related with urban emissions in the early morning. The results showed that the developed models can predict the daily maximum SO2 concentrations with good simulation accuracy of 87% and 96% for the first and second model. respectively, but the limitation of predictive capability was found at a higher or lower concentrations. The increased accuracy for the second model demonstrates that improvements can be made by utilizing more recent air quality data for initialization of the model.

선박의 접안운동을 자동화하기 위하여 인공신경망(Artificial Neural Network, 이하 ANN)에 의한 제어를 수행하였다. ANN은 시스템의 비선형성이 표현 가능하므로 접안운동과 같은 비선형성이 강한 조종운동에 적합하다. 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 중간층이 존재하는 다층 인식자(Multi-layer perceptron)를 사용하였고, 교사 데이터(Teaching data)와 역전파(Back-Propagation) 알고리즘을 사용하여 신경망의 출력값과 목표 출력값 사이의 오차가 최소가 되도록 신경망 학습을 수행하였다. 접안 시 저속조종 수학모델을 사용하여 접안 시뮬레이션을 수행하였으며, ANN의 입력층 성분(unit)이 8개인 구조와 6개인 구조의 접안 제어를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 두 ANN에 의하여 접안 경로 선택에 차이가 나타났으나 접안 조건은 모두 만족하였다.

하도내에서 발생하는 유출량 및 TOC 자료는 비선형성이 강한 자료임에 따라 홍수에 대한 재난대응과 수질의 상시감시를 위해서는 자료의 특성 분석과 예측에 관한 연구는 필수라 할 수 있다. 따라서 본 연구에서 유출량 및 TOC, TOC부하량 자료에 대한 웨이블렛 변환에 의해 최종분해된 최종파형분해단계의 근사성분과 상세성분을 이용하여 예측모형을 개발하였다. 그 결과 기존 인공신경망 모형에서 관찰되었던 시계반대 방향으로 전이되는 지속현상의 극복 가능성을 보여주

In this study, we implemented landslide distribution of Jeju Island using ANN and GIS, respectively. To do this, we first get the counter line from 1:2,5000 digital map and use this counter line to make the DEM. for the evaluate the land slide susceptibility. Next, we abstracted slop map and aspect map from the DEM and get the land use map using ISODATA classification method from Landsat 7 images. In the computation processes of landslide analysis, we make the class to the soil map, tree diameter map, Isohyet map, geological map and so on. Finally, we applied the ANN method to the landslide one and calculated its weighted values. GIS results can be calculated by using Acrview program and produced Jeju landslide susceptibility map by usign Weighted Overlay method. Based on our results, we found the relatively weak points of landslide ware concentrated to the top of Halla mountains.

풍화토 사면은 장시간 공기에 노출되거나 물과 접촉을 하게 되면 전단강도가 급격히 저하되며 계절에 따른 수위의 변화가 매우 큰 댐사면의 경우는 강도저하가 더욱 크게 발생한다. 풍화토 사면의 강도저하 파악을 위하여 반복전단시험 및 수침․건조를 반복한 시료에 대한 잔류강도 시험을 통해 포화에 따른 강도의 저하를 파악하였다. 또한 소형동적콘관입시험기를 이용하여 관입타격횟수와 전단강도정수관계를 파악하고 인공신경망 해석을 통하여 관입타격횟수 Nc를 이용한 전단강도정수의 예측이 용이하도록 상관식을 구성하였다.

Unlike robotic systems, humans excel at a variety of tasks by utilizing their intrinsic impedance, force sensation, and tactile contact clues. By examining human strategy in arm impedance control, we may be able to teach robotic manipulator's human's superior motor skills in contact tacks.This paper develops a novel method for estimating and predicting the human joint impedance using the electromyogram(EMG)signals and limb position measurements. The EMG signal is the summation of MUAPs(motor unit action potentials). Determination of the relationship between the EMG signals and joint stiffness is difficult, due to irregularities and uncertainties of the EMG signals. In this research, an artificial neural network(ANN)model was developed to model the relation between the EMG and joint stiffness. The proposed method estimates and predicts the multi joint stiffness without complex calculation and specialized apparatus. The feasibility of the developed model was confirmed by experiments and simulations.

본 연구에서는 화강풍화토 지반에 시공된 PHC 매입말뚝의 지지력의 평가를 위해 인공신경망을 적용하였다. 오류역전파 인공신경망의 적용성을 증명하기 위해 168개의 PHC 매입말뚝의 현장시험 데이터가 사용되었다. 연구결과 오류역전파 인공신경망의 말뚝지지력 평가가 동재하시험결과와 잘 일치함을 보여주었으며, 이러한 결과는 인공신경망을 이용한 PHC 매입말뚝의 지지력 평가가 신뢰성이 있음을 보여준다.

본 연구에서는 FRP Rebar로 보강된 철근콘크리트 보의 휨성능을 평가할 수 있는 모형을 개발하기 위하여 인공신경망 중 다층인식자 모형을 사용하였다. 인공신경망 모형에 사용될 학습자료들은 기존 연구자료들의 데이터를 이용하였다. 입력층의 독립변수는 휨성능에 주요 요소인 폭, 유효깊이, 압축강도, FRP 보강비, FRP 균형철근비을 사용하였다. 출력층 종속변수는 실험에서 측정된 모멘트 성능을 사용하였다. 개발된 인공신경망 모형은 GFRP, CFRP, AFRP Rebar 적용이 모두 가능하며, 모형의 검증은 다른 선행 연구자들이 수행한 자료를 이용하였다. 인공신경망 모형 추정결과 ANN(0.05) 모형의 경우에 비교적 정확한 휨성능 추정값을 나타낸 반면, ANN(0.1) 모형에서는 다소 오차가 발생하였다. 인공신경망 모형의 검증결과 주어진 실험 데이터 값과 비교적 일치하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 휨성능 평가 변수에 대한 민감도 분석결과 유효깊이의 영향이 가장 크고 FRP 철근비, FRP 균형철근비, 압축강도, 폭으로 분석되었다.

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성 영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

This study was carried out to evaluate the artificial neural network algorithm for water quality forecasting in Chungju lake, north Chungcheong province. Multi-layer perceptron(MLP) was used to train artificial neural networks. MLP was composed of one input layer, two hidden layers and one output layer. Transfer functions of the hidden layer were sigmoid and linear function. The number of node in the hidden layer was decided by trial and error method. It showed that appropriate node number in the hidden layer is 10 for pH training, 15 for DO and BOD, respectively. Reliability index was used to verify for the forecasting power. Considering some outlying data, artificial neural network fitted well between actual water quality data and computed data by artificial neural networks.

This study aims at the development of the model for a forecasting of water quality in river basins using artificial neural network technique. Water quality by Artificial Neural Network Model forecasted and compared with observed values at the Sangju 1 and Dalsung stations in Nakdong river basin. For it, a multi-layer neural network was constructed to forecast river water quality. The neural network learns continuous-valued input and output data. Input data was selected as BOD, DO, discharge and precipitation. As a result, it showed that method Ⅲ of three methods was suitable more than other methods by statistical test(ME, MSE, Bias and VER). Therefore, it showed that Artificial Neural Network Model was suitable for forecasting river water quality.