• 한국지반신소재학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.17-24
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• 2008

본 연구는 화강토에 벤토나이트와 석분을 혼합하여 차수구조물을 조성할 때 구조물의 기능 및 안정을 확보할 수 있는 혼합토를 개발하고자 일련의 시험을 통하여 혼합비에 따른 혼합토의 다짐특성, 투수특성, CBR 및 압축강도특성을 밝혀 혼합토가 차수 재료로서 활용가능성을 검토하였다. 석분 함유량이 증가하면 최대건조밀도는 감소하고 최적함수비는 미소하게 증가하는 경향을 보이며 일축압축강도와 CBR값은 감소하고 점착력, 내부마찰각 그리고 팽창비는 증가하였다. 또한 벤토나이트 함유량이 증가하면 최대건조밀도는 감소하고 최적함수비, 일축압축강도, 점착력, 내부마찰각, CBR값과 팽창비 등은 증가하였다. 그리고 차수재로서의 투수계수 규정을 충족하는 혼합토의 혼합비는 벤토나이트를 10%이상 함유하고 석분함유율이 10% 이내 임을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.12-18
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• 2001

본문에서는 예측형 회귀신경망과 HMM (Hidden Markov Model)의 하이브리드 네트워크인 회귀신경망 예측 HMM을 구성하였다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망을 HMM의 각 상태마다 예측기로 정의하여 일정치인 평균벡터 대신에 과거의 특징벡터의 영향을 받아 동적으로 변화하는 신경 망에 의한 예측치를 이용하므로 학습패턴 설정자체가 시변성을 반영하는 동적 네트워크의 특성을 가진다. 따라서 음성과 같은 시계열 패턴의 인식에 유리하다. 회귀신경망 예측 HMM은 예측형 회귀신경망의 구조에 따라 Elman망 예측 HMM과 Jordan망 예측 HMM으로 구분하였다. 실험에서는 회귀신경망 예측 HMM의 상태수를 4, 5, 6으로 증가시켜 각 상태 수별로 예측차수 및 중간층 유니트 수의 변화에 따른 인식성능을 조사하였다. 실험결과 평가용 데이터에 대하여 Elman망 예측 HMM은 상태수가 6이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 15차원일 때, Jordan망 예측 HMM의 경우 상태수가 5이고, 예측차수가 3차, 중간층 유니트의 수가 10차원일 때 각각 98.5%로 우수한 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1343-1352
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• 1992

본 논문에서는 일정한 구간 내에 한정되고 최대치가 균일하도록 설정된 임의 차수 여현펄스의 푸리에 변환을 유도하기 위한 새롭고 용이한 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 수치적 해법에 원활하게 적용될 수 있도록 함수의 각 차수에 따라 순환적으로 유도되는 공식에 초점을 두고 있다. 반면에, 유도된 관계식은 용이하게 계산될 수 있는 두함수의 합에 의하여 나타나므로 해석적 해법의 관점에서도 기존의 방법보다 간결한 과정을 제공한다. 특히, 저자 등에 의하여 발견된 계수 분리법에 의하여 공식은 완전 순환적 알고리듬으로 표현되며, 그 결과로 나타나는 자동방정식은 초기 'Sinc'함수가 차수에 따라 지연되어 상수가 곱해진 형태의 합으로 주어진다. 이 때 곱해지는 각 상수는 이항계수로부터 용이하게 결정되며, 'Sinc'함수의 지연요소도 이항식 $(a+b)^n$의 전개식에서 해당되는 항의 지수차에 의하여 쉽게 얻어진다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 F
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• pp.2165-2167
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• 1997

PWM 인버터 과변조 기법들의 특성을 각 차수의 고조파 해석과 기본파 및 THD 비교를 통해 평가하였다. 각 변조지수에 대한 출력전압 기본파 성분의 크기가 선형화 되는 출력 선형화 기법이 다른 과변조 기법에 비해 우수한 THD 지수를 나타내었다.

• 한국지반신소재학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.159-165
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• 2015

본 연구에서는 제주도 내에서 발생되는 현무암 석분슬러지를 차수용 재료로 재활용하기 위하여 현무암 석분슬러지, 시멘트 및 모래 혹은 플라이애쉬(fly ash)를 교반하여 각 혼합비별 투수계수를 측정하였다. 측정결과 플라이애쉬가 포함된 시멘트 혼합체의 경우 플라이애쉬의 함량이 증가함에 따라 시멘트 혼합체의 투수계수는 증가하며, 시멘트 혼합체를 차수재로 활용하기 위해서는 플라이애쉬 함량이 약 8%이하로 적용되어야 한다. 한편 모래가 포함된 시멘트 혼합체의 경우 모래의 함량이 증가함에 따라 시멘트 혼합체의 투수계수는 증가하며, 시멘트 혼합체를 차수재로 활용하기 위해서는 모래의 함량이 약 40%이하로 적용되어야 한다. 플라이애쉬 혹은 모래가 혼합된 석분슬러지 시멘트 혼합체를 서로 비교한 결과 차수재로 재활용하기 위해서는 플라이애쉬를 혼합하는 것 보다는 모래를 혼합하는 것이 더 유리함을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.858-863
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• 2006

본 연구에서는 금강유역을 대상으로 GIS기법에 의해 1:5,000 NGIS자료로부터 DEM과 하천망을 생성하였고, 이를 이용하여 하천차수별 하천수, 하천연장과 평균하천연장의 하천특성인자와 유역면적, 유역평균폭, 최원유로연장, 하천총수, 총하천연장, 수계밀도, 수계빈도, 형상인자, 평균표고, 평균경사, 최대하천차수, 유역내 최고표고, 기복비 등의 유역특성인자들을 추출함으로써 수자원단위지도 기반의 단위유역별 지형학적 특성을 파악하였다. 또한 대상유역을 금강권역상류, 금강권역중류, 금강권역하류유역으로 구분하여 지형학적 인자를 추출하고 그 특성을 분석하였으며, 선형 및 비선형 회귀곡선을 이용하여 인자들 간의 상관관계를 분석함으로써 각 유역을 특징짓는 주요 인자들을 추출하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권7호
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• pp.397-401
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• 2004

각 에지에 무게(양수, 음수, 0 가능)가 주어진 트리에서, 경로의 에지들의 무게의 합이 비음수이면서 길이가 가장 긴 경로를 구하는 문제를 해결하고자 한다. 차수가 3인 트리에서 가장 긴 비음수 경로를 찾는 Ο(n log n) 시간 알고리즘을 제시한다. n은 트리가 가지는 노드의 수이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8C호
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• pp.569-574
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• 2008

잡음예측 최대유사도(NPML, Noise Predictive Maximum Likelihood) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높인다. 본 논문에서는 고밀도 광기록 채널에서 밀도가 높아짐에 따라 고차 전달함수 다항식으로 요구되는 성능을 달성할 수 있음을 보인다. 모의실험을 통해 밀도마다 가장 적합한 PR 타겟값을 찾고, NPML 다항식 차수를 올려가며 BER을 측정하였다. 결과로 각 밀도에 따른 적절한 차수가 필요함을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.288-291
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• 2004

기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks： SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.303-306
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• 2004

기존의 퍼지 규칙에 기반을 둔 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성된 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 그러나, SOFPNN의 기본 뉴론인 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴론의 경우 입력변수가 많아질수록 규칙수가 기하급수적으로 증가한다는 단점을 가지고 있으나 본 노문에서 제안한 퍼지 집합 기반 다항식 뉴론(FSPN)의 규칙수는 입력 변수들이 서로 독립적이므로 규칙의 증가가 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런보다는 적다는 장점을 가지고 있다. 이러한 특성을 기반으로 기존의 SOFPNN의 노드에 퍼지 규칙 기반 다항식 뉴런 대신에 퍼지 집합 기반 다항식 뉴런을 적용한 SOFPNN을 제안하여 기존의 SOFPNN과 성능을 비교하였다. 최적의 자기 구성 퍼지 집합기반 다항식 뉴럴 네트워크를 구축하기 위하여 SOFPNN에서처럼 유전자 알고리즘을 이용하여 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하였다.