Experimental Investigation of Sedimentation at Multi-purposed Weir

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 건설환경공학부, 2014. 2. 서일원.4대강 살리기 사업의 일환으로 수행된 하도 준설 및 다기능보의 설치는 하천의 흐름 및 유사 특성 등의 급격한 변화를 가져왔으며, 이로 인해 하도 내의 퇴적 및 침식 양상이 과거에 비해 크게 달라지고 하상재료 특성, 하천단면 형태, 하상경사의 변화가 예상된다. 또한 낙동강 등에 설치된 다기능보는 관리수위의 유지와 유량 조절 등으로 인해 배수위 효과를 발생시켜 점차적으로는 저수지 삼각주(Reservoir delta)의 형성을 야기할 것으로 예상된다. 이러한 저수지 삼각주는 상류에서부터 흘러온 하천이 저수지를 만나면서 유속이 급격히 줄어듬에 따라 하천흐름을 따라 흘러오던 유사가 하상에 퇴적되어 형성되는 지형으로서 이는 저수지 유효용량의 감소와 하천의 홍수위 상승을 유발하며 홍수기의 범람 위험성을 초래할 수 있다(우효섭, 2001). 저수지 삼각주는 단기적인 측면에서는 큰 지형변화를 일으키지는 않지만, 장기적으로는 매우 큰 저수용량의 감소를 가져올 수 있으며, 이는 궁극적으로 홍수위 저하, 안정적인 용수 공급 등에 대한 이용 편익을 저감시키게 된다. 저수지 유사퇴적으로 인한 저수지 저수용량 감소는 전 세계적으로 매년 약 0.5 ~ 1 %가 해당되는 것으로 연구된 바 있다(White, 2001). 이러한 유사퇴적에 대한 해결방안으로는 유역침식 제어, 기계적인 준설, 배사, 사이펀 등이 있으며 유사관리과정에서 발생하는 준설토, 경제적인 관점에서의 효율성을 고려하였을 때 배사를 통한 저수용량 확보가 적절할 것으로 예상된다. 이를 위해 저수지 내에서 발생하는 유사퇴적에 대한 보다 심도있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 1차원 수치해석 모의와 수리모형 실험을 통해 저수지 삼각주 퇴적양상에 대해 분석하였다. 하상변동 수치해석 모의는 1차원 Exner 방정식을 기반으로 구성되어 있고 이를 통해 다기능보 상류 유사의 퇴적량 및 공간적 분포를 예측하였으며, 이러한 저수지 삼각주 생성양상과 수리인자가 미치는 영향에 대한 분석을 위해 폭 78 × 길이 1,550 × 높이 110 mm 이동상 실험수로를 이용한 기초 수리실험을 수행하였다. 실험에 사용된 유사의 경우 균등한 입경(d = 0.2 mm)의 모형사와 d50 = 0.62, 1.2 mm의 실험사를 이용하였으며, 유량의 경우 0.215와 0.368 l/sec 2가지 조건에 대해 하류단 수심, 하상경사 등의 변화에 따른 수리모형 실험을 통해 저수지 퇴적양상을 연구하였다. 또한 실제 자연하천의 수리모형 상사법칙을 고려하기 위해 폭 300 × 길이 10,000 × 높이 600 mm의 중규모 유사수로를 이용하여 추가적인 퇴적실험을 수행하였다. 자연하천에서의 저수지 퇴적양상에 대한 수치해석 모의 및 수리모형 실험을 수행한 결과, 유사입경, 유량, 하상경사, 관리수위, 하류단 수심 등의 매개변수들 중 무차원 단위수류일률(Dimensionless unit stream power)과 Shields 매개변수가 하도내 퇴적량과 상관관계가 가장 뚜렷한 것으로 분석되었다. 이를 토대로 단위수류일률과 Shields 매개변수로 토대로 다중회귀분석을 통해 저수지 삼각주 생성에 따른 퇴적량을 예측할 수 있는 경험식을 개발하였다.초록 i 표 목차 iii 그림 목차 iv 제 1 장 서론 1 1.1 연구의 배경 및 필요성 1 1.2 연구의 목적 및 내용 2 1.2.1 연구의 목적 3 1.2.2 연구의 내용 및 방법 3 1.3 연구동향 5 제 2 장 이론적 연구 8 2.1 저수지 퇴적거동 8 2.2 수리모형실험 이론 12 2.2.1 상사법칙 12 2.2.1.1 개요 12 2.2.1.2 일반 상사법칙 13 2.2.2 이동상 모형 이론 15 2.2.3 흐름의 상사 15 2.2.3.1 유사이동의 상사 18 2.2.3.2 하상변동의 상사 19 2.3 1차원 수치모형 23 2.3.1 모형의 개요 23 2.3.2 지배 방정식 24 제 3 장 수리 실험 27 3.1 기초 수리실험 27 3.1.1 실험시설 및 계측기기 27 3.1.2 실험조건의 수립 32 3.1.3 실험결과 분석 36 3.1.3.1 AS 시리즈 36 3.1.3.2 AM 시리즈 37 3.1.3.3 AL 시리즈 37 3.2 퇴적실험 41 3.2.1 실험시설 및 계측기기 41 3.2.2 실험조건의 수립 50 3.2.3 실험결과 분석 52 제 4 장 경험식 유도 56 4.1 차원해석 56 4.2 퇴적량에 영향을 미치는 인자 분석 56 4.3 회귀식 유도 72 4.3.1 다중회귀분석 72 4.3.2 경험식 유도 73 4.4 경험식 검증 75 제 5 장 결론 79 부록 82 참고문헌 118 Abstract 122 감사의 글 124 표 목차 표 3.1 AS 시리즈 실험조건 (유사입경 d50: 0.2 mm) 33 표 3.2 AM 시리즈 실험조건 (유사입경 d50: 0.62 mm) 34 표 3.3 AL 시리즈 실험조건 (유사입경 d50: 1.2 mm) 35 표 3.4 SMI 시리즈 실험조건 (유사입경 d50: 0.62 mm) 51 표 3.5 SMO 시리즈 실험조건 (유사입경 d50: 0.62 mm) 51 표 4.1 수리모형 실험결과 무차원 매개변수 (AS 시리즈) 58 표 4.2 수리모형 실험결과 무차원 매개변수 (AM 시리즈) 60 표 4.3 수리모형 실험결과 무차원 매개변수 (AL 시리즈) 63 표 4.4 수리모형 실험결과 무차원 매개변수 (SMO 시리즈) 66 표 4.5 기초 수리실험 매개변수 74 표 4.6 실험결과에 대한 통계적 분석 77 그림 목차 그림 1.1 연구방법 흐름도 4 그림 2.1 하도 내 유사거동 개념도 9 그림 2.2 다기능보 퇴적양상 및 관리수위 개념도 11 그림 3.1 수리모형 실험 수로 측면도 29 그림 3.2 수리모형 실험 현장 사진 30 그림 3.3 수리모형 실험수로의 측면 사진 30 그림 3.4 모눈금 설치 이후 수로 우측면 사진 31 그림 3.5 실험수행에 따른 저수지 삼각주 31 그림 3.6 하상경사에 따른 하상변동 특성 (AS 시리즈Q= 0.215 l/secH= 30 mm) 38 그림 3.7 가변경사 유사수로 측면도 43 그림 3.8 흐름의 정류를 위한 상류탱크의 정류장치 44 그림 3.9 수로 통합제어를 위한 조절 패널 44 그림 3.10 수로위에 설치된 레일과 대차 45 그림 3.11 하류단 수심확보를 위한 전면 고정보 모형 설치 45 그림 3.12 유사이송 실험을 위한 슬러리 펌프 46 그림 3.13 상류 유사 안정화 장치 46 그림 3.14 Auto traverse를 이용한 자동이송장치 47 그림 3.15 Auto traverse와 하상고 및 수심 계측장비 47 그림 3.16 유사 설치를 위한 하상 평탄화 장치 48 그림 3.17 포인트 게이지를 이용한 계측 48 그림 3.18 하상고 및 수심 계측장비 49 그림 3.19 계측장비 설치 이후 수로 모습 49 그림 3.20 하상경사에 따른 하상변동 특성 (SMO 시리즈H= 100 mm) 53 그림 4.1 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (S) 68 그림 4.2 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (ωt/D) 68 그림 4.3 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (D/d) 69 그림 4.4 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (U*/ω) 69 그림 4.5 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (ωd/ν) 70 그림 4.6 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (H/D) 70 그림 4.7 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (VS/ω) 71 그림 4.8 퇴적량과 무차원변수와의 상관관계 (τ*) 71 그림 4.9 경험식 검증을 위한 실측값과 예측값의 비 76 그림 4.10 기초 수리실험의 불일치율 78 그림 4.11 퇴적실험의 불일치율 78Maste

비균등 데이터 학습 기법 및 응용 연구

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 전기·컴퓨터공학부,2020. 2. 윤성로.Machine learning techniques, including deep learning, are renewing state-of-arts across many disciplines. However, many issues exist that need to be addressed for the application of these techniques to actual problems, such as medical diagnosis. A typical issue is imbalanced data, which refers to a state in which the distribution of a specific class among the accumulated data is much larger or smaller than that of the other classes. In the case of learning with imbalanced data, there is a risk of deterioration of the performance of the minority class because the learning is biased toward a majority class. In this paper, we discuss the existing methods that address the issue of imbalanced data, and propose a new methodology using a generative adversarial neural network. The key idea of this method is a cooperative training loop of the generator and classifier, wherein the generator and classifier are trained alternately to gradually expand the decision region of the minority class. Additionally, three application studies in the biomedical field are conducted to discuss the effects and solutions of the imbalanced data, along with the significance of each study. Each applied study corresponds to the early diagnosis of dementia using neuropsychological assessment, extreme drowsiness detection based on brain waves, and electrocardiogram based biometric authentication. In summary, this paper examines the difficulties of learning caused by imbalanced data through practical application studies, and explores methodologies to solve them.딥러닝을 포함한 기계학습 기법들은 여러 분야 전반에 거쳐 최고의 성능을 갱신하고 있다. 하지만 의료 진단 등과 같은 실제 문제에 적용하기 위해서는 해결해야할 사안들이 여전히 남아 있다. 대표적인 사안 중 하나로 본 논문에서 다루고자 하는 사안은 데이터 불균형성이다. 데이터 불균형성이란, 축적된 데이터들 중 특정군의 분포가 매우 많거나 매우 적은 상태를 지칭한다. 불균형성이 존재하는 데이터를 기반으로 학습이 진행될 경우, 다수 데이터에 치우친 학습 경향을 보이기 때문에 소수 데이터에 대한 성능이 저하될 위험성이 있다. 본 논문에서는 데이터 불균형성을 극복하고자 하는 기존 방법들을 논하고, 이들의 생성적 적대 신경망 기법을 활용하여 한계를 극복할 수 있는 새로운 방법론을 제시한다. 해당 기법은 생성 모델과 분류 모델의 유기적 학습을 통해 생성된 데이터들이 소수 데이터에 대한 성능 향상을 유도하도록 한다. 부가적으로 실환경 데이터를 활용하여 바이오메디컬 분야의 세 가지 응용 연구를 수행하였다. 각각 연구의 유의성과 함께 데이터 불균형성의 영향과 해결 방안에 대해 논하였다. 각각의 응용 연구는 신경심리검사를 활용한 치매 조기 진단, 뇌파 기반의 극도 졸음 탐지, 심전도 기반 생체 인증에 해당한다. 요약하자면, 본 논문은 데이터 불균형으로 인한 학습의 어려움을 실제 응용 연구들을 통하여 확인하고, 이를 해결하기 위한 방법론들을 탐구하였다.1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Contents of Dissertation 3 2 Background 6 2.1 Definition of Imbalanced Data 6 2.2 Approaches for Imbalanced Data Learning 8 2.2.1 Conventional Data-level Balancing Approach 8 2.2.2 Cost-sensitive Loss-based Balancing Approach 8 2.2.3 GAN-based Balancing Approaches 9 2.3 Evaluation Metrics 10 3 GAN-based Imbalanced Data Learning Technique 14 3.1 Introduction 14 3.2 Proposed Method 17 3.2.1 Three-Player Structure for Imbalanced Data Learning 17 3.2.2 Training Scheme 22 3.3 Experimental Results 25 3.3.1 Evaluation Setup 25 3.3.2 Self-analysis 26 3.3.3 Comparative Analysis 33 3.4 Conclusions 36 4 Application I: Dementia Diagnosis Data Learning 40 4.1 Introduction 40 4.2 Background 42 4.3 Methods 43 4.3.1 Subjects 45 4.3.2 Diagnostic Assessments 45 4.3.3 Neuropsychological Assessments 46 4.3.4 Missing Data Imputation 46 4.3.5 Constructing Deep Learning Classifiers 48 4.3.6 Input Variable Selection 50 4.3.7 Two-stage Classification 51 4.4 Results 53 4.4.1 Missing Data Imputation 53 4.4.2 Classifier Validation 54 4.4.3 Input Variable Selection 56 4.4.4 Two-stage Classifications 58 4.4.5 Imbalanced Data Classifications 61 4.5 Discussion 62 5 Application II: Drowsiness EEG Data Learning 65 5.1 Introduction 65 5.2 Background 68 5.2.1 Task Performance-based Drowsiness Detection Methods 68 5.2.2 EOG-based Drowsiness Detection Methods 68 5.2.3 EEG-based Drowsiness Detection Methods 69 5.2.4 Feature Extraction for EEG Signals 70 5.2.5 Machine Learning Methods for Drowsiness Detection 70 5.3 Methods 71 5.3.1 Data Acquisitions 73 5.3.2 Feature Extraction 76 5.3.3 Drowsiness Labeling 77 5.3.4 Drowsiness Detection 79 5.3.5 Applicability in a Wireless EEG environment 81 5.4 Results 82 5.4.1 Evaluation of Drowsiness Label 82 5.4.2 Compatibility as Instantaneous Drowsiness Detection 83 5.4.3 Comparative Analysis 84 5.4.4 Feature Importance 86 5.4.5 Channel Reduction 88 5.4.6 Results on Wired and Wireless EEG 90 5.4.7 Imbalanced Data Classifications 92 5.5 Discussion 93 6 Application III: ECG-based Authentication Data Learning 96 6.1 Introduction 96 6.2 Background 100 6.2.1 Electrocardiogram 100 6.2.2 Mobile Devices for Cardiogram Monitor 101 6.2.3 Classification Algorithms 102 6.3 Method 105 6.3.1 ECG Acquisition 105 6.3.2 Noise Cancellation 106 6.3.3 Fiducial Feature Extraction 106 6.3.4 Classification-Based Authentication 107 6.4 Results 109 6.4.1 Single-Beat Authentication Performance 109 6.4.2 Actual Authentication Scenario 110 6.4.3 Imbalanced Data Classifications 111 6.5 Discussion 112 7 Conclusions 114 Bibliography 118 Abstract in Korean 146Docto

EITC (Earned Income Tax Credit) 제도의 빈곤감소효과 및 소득재분배효과 분석

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :사회복지학과,2001.Maste