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NTIS 바로가기한국해안·해양공학회논문집 = Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers, v.32 no.4, 2020년, pp.262 - 272
이광호 (가톨릭관동대학교 토목공학과) , 김탁겸 (가톨릭관동대학교 대학원 에너지환경융합학과) , 김도삼 (한국해양대학교 건설공학과)
A large number of studies on wave breaking have been carried out, and many experimental data have been documented. Moreover, on the basis of various experimental data set, many empirical or semi-empirical formulas based primarily on regression analysis have been proposed to quantitatively estimate w...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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머신러닝 기법 중 신경망이란 무엇이며 어떤 평가를 받고 있는가? | 최근 들어 전통적으로 사용자가 직접 만든 자료의 처리규칙 대신에 컴퓨터가 입출력 자료로부터 통계적 구조를 찾아서 자동으로 규칙을 생산하는 인공지능의 한 분야인 블랙박스 형태의 머신러닝 시스템이 재조명을 받고 있다. 특히, 다양한 머신러닝 기법 중에서 신경망(Neural Network, 이하 NN)은 인공의 소자(노드)를 이용하여 생체의 뉴런의 특정한 기능의 작용방식을 추출하여 모의하는 공학적 모델로써 다양한 비선형성의 취급이 가능하다는 특징으로 인해 분야에 관계없이 광범위하게 이용되는 비선형 근사기법으로써 높은 평가를 받고 있다. 해안공학분야에 있어서도 NN 모형을 이용한 연구 예가 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. | |
쇄파현상이 해안공학에 있어서 매우 주요한 물리현상인 이유는? | 천수변형에 의해 발생하는 쇄파현상은 해안구조물에 충격 파압과 같은 높은 외력을 발생시킬 뿐만 아니라 쇄파대에서 연안류를 촉진시킴과 동시에 종단표사의 주요한 외력으로도 작용하는 등 해안공학에 있어서 매우 주요한 물리현상 중의 하나이다. 특히, 쇄파 파고와 쇄파 수심은 해안구조물의 설계시에 매우 중요한 설계 인자임에도 불구하고 해저 경사면에서 발생하는 쇄파는 발생기구의 복잡성으로 인해 이론적으로 완벽하게 설명하기가 곤란하다. | |
쇄파파고와 쇄파수심이 이론적으로 설명하기 어려운 이유는? | 천수변형에 의해 발생하는 쇄파현상은 해안구조물에 충격 파압과 같은 높은 외력을 발생시킬 뿐만 아니라 쇄파대에서 연안류를 촉진시킴과 동시에 종단표사의 주요한 외력으로도 작용하는 등 해안공학에 있어서 매우 주요한 물리현상 중의 하나이다. 특히, 쇄파 파고와 쇄파 수심은 해안구조물의 설계시에 매우 중요한 설계 인자임에도 불구하고 해저 경사면에서 발생하는 쇄파는 발생기구의 복잡성으로 인해 이론적으로 완벽하게 설명하기가 곤란하다. 따라서, 쇄파파고와 쇄파수심을 예측하기 위해 많은 연구자들에 의해 수리모형실험이 수행되어 왔으며, 수리실험의 결과로부터 회귀적으로 정리된 경험식이나 산정도가 자주 활용되고 있다(Miche, 1944; Goda, 1970, 1973). |
Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, G.S., Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Goodfellow, I., Harp, A., Irving, G., Isard, M., Jia, Y., Jozefowicz, R., Kaiser, L., Kudlur, M., Levenberg, J., Mane, D., Monga, R., Moore, S., Murray, D., Olah, C., Schuster, M., Shlens, J., Steiner, B., Sutskever, I., Talwar, K., Tucker, P., Vanhoucke, V., Vasudevan, V., Viegas, F., Vinyals, O., Warden, P., Wattenberg, M., Wicke, M., Yu, Y. and Zheng, X. (2015). Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems. Preliminary White Paper, Google Research.
Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, G.S., Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Goodfellow, I., Harp, A., Irving, G., Isard, M., Jia, Y., Jozefowicz, R., Kaiser, L., Kudlur, M., Levenberg, J., Mane, D., Monga, R., Moore, S., Murray, D., Olah, C., Schuster, M., Shlens, J., Steiner, B., Sutskever, I., Talwar, K., Tucker, P., Vanhoucke, V., Vasudevan, V., Viegas, F., Vinyals, O., Warden, P., Wattenberg, M., Wicke, M., Yu, Y. and Zheng, X. (2016). Tensorflow:Large-scale machine learning on heterogeneous distributed systems. Proceedings of the 12th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation, USENIX Association.
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