• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2005.05b
• /
• pp.1031-1035
• /
• 2005

조력발전 건설사업에서 우선적으로 고려되어야 할 사항은 조수간만에 의해 외해부와 조지부 사이를 이동하는 해수를 적절히 소통시키는 것이다. 즉, 조력발전소에서 수문구조물의 목적은 주어진 조건 하에서 계획된 유량을 충분히 그리고 안전하게 배제시키는 것이다. 본 연구에서는 수문구조물에 대한 Apron의 길이와 경사의 변화에 의한 외해 조위와 시화호 수위차 조건에 따른 유량계수를 구해 배수능력과 유$\cdot$출입부, 외해, 시화호 및 큰가리섬 주위의 흐름 특성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 시화호를 실험대상으로 하여 구조물을 중심으로 외해측으로 1,000m, 시화호측으로 500m, 폭 1,500m의 범위를 선정하였다. 수리모형을 1대50의 축척비로 제작하였다. 표 1은 실험별 Apron과 수문구조물의 제원을 나타내며, 수문구조물은 7기로 이루어졌다. 시화호의 흐름은 관성력과 중력이 지배력이 되며, 이때 상사법칙은 Froude 상사법칙을 적용할 수 있다. 실험III은 실험II에서 Apron의 경사를 1대10에서 1대5로 수정한 실험으로 수위조건은 외해측 -2.530 EL.m이고, 시화호측은 -1.603EL.m이다. 유량계수를 산정하기 위하여 6개 실험조건을 기본계획에서 제시된 수위-조위 조건에서 수위차 및 통수유량을 분배하여 결정하였고 유량계수 산정식에 따라 구조물의 유입부와 유출부에서 유속-면적법에 의해서 유량을 측정하였다. 그리고 국부평면 실험모형에서의 전체적인 해류의 흐름을 분석하기 위해 2차원 유속을 측정하였다. 또한, 유$\cdot$출입부 안정성을 검토하기 위해 Apron 지점과 수문구조물 지점에 3점법으로 유속을 측정하였으며, 색소를 이용하여 유황을 관찰하였다. 시화호와 외해의 수위차가 1.011 m일 때의 전체 수문구조물을 통과하는 유량을 비교한 결과, 실험II 및 실험III의 통과유량은 각각 $10,924m^3/s$ 및 $10,075m^3/s$로서 실험 I의 $2,757m^3/s$에 비해 통수능이 많이 개선되었음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.57-61
• /
• 2016

교각 주위에서의 국부세굴은 교각을 지나는 유체의 복잡한 흐름에 의해 발생한다. 이를 해석하기 위하여 많은 난류모형을 이용한 실내실험 및 수치실험을 수행하였으나 발생하는 와류를 하천 규모에서 전부 계산하기는 매우 어려운 문제다. 따라서 국부세굴 관련으로 최대 관심사인 최대 세굴심은 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법을 적용해 계산하여 예측하기도 한다. 본 연구에서는 기계학습 분야 중 하나인 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines)을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하였다. SVM은 본래 초평면을 이용하여 데이터를 분류시키는 기법이나 Vapnik(1995)이 제안한 ${\varepsilon}$ 서포트 벡터 회귀 (${\varepsilon}$-support vector regression)방법을 통해 회귀분석에도 활용할 수 있게 되었다. 학습을 위해 Charbert and Engeldinger (1956), Shen et al. (1969), Jain and Fischer (1979), 그리고 Dey et al. (1995)의 실험 자료를 이용하였고 검증을 위해 Yanmaz and Altinbilek (1991)의 실험 자료를 이용하였다. 커널함수로는 다항식 함수와 방사 기저 함수를 이용하였고 각 계수는 적합한 값을 찾기 위해 시행착오법을 사용하였다. 민감도 분석을 통해 각 계수들 중 ${\varepsilon}$의 변화가 결과에 가장 민감하게 변화를 일으키는 것을 확인하였고 검증 결과 SVM가 충분히 국부세굴을 잘 예측하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
• /
• 2001.05a
• /
• pp.247-251
• /
• 2001

영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전기시스템의 특성으로 인해 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 영상의 국부적인 특성을 고려하여 적응 정칙화 파라메타와 적응 정칙화 연산지를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2000.09a
• /
• pp.415-418
• /
• 2000

렌즈의 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고 영상전체에 일률적으로 정칙화를 행함으로써 윤곽부분에서는 리플잡음을 초래하고 평면부분에서도 잡음중폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 영상을 방향이 없는 평면영역과 4가지 방향을 갖는 윤곽영역으로 나누어, 윤곽방향을 고려한 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 윤곽영역의 방향특성에 따라 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 평면영역에서의 잡음 평활화가 개선되고 시각적으로 중요한 윤곽부분 복원에 효율적임을 실험결과를 통해 알 수 있었으며 ISNR 면에서도 우수하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.365-371
• /
• 2000

To restore image degraded by out-of-focus blur and additive noise, an iterative restoration is used. Acceleration parameter is usually applied equally to all over the image without considering the local characteristics of degraded images. As a result, the conventional methods are not effective in restoring severely degraded edge region and shows slow convergence rate. To solve this problem we propose an adaptive iterative restoration according to local degradation, in which the acceleration parameter has low value in flat region that is less degraded and high value in edge region that is more degraded. Through experiments, we verified that the proposed method showed better results with fast convergence rate, showed Visually better image in edge region and lower MSE than the conventional methods.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.25 no.9B
• /
• pp.1588-1595
• /
• 2000

To restore image degraded by out-of-focus blur and additivie noise a regularized iterative restoration is used. In concentional method, regularization is usually applied to all over the image without considering the local characteristics of image. As a result, ringing artifacts appear in edge regions and the noise amplification is introduced in flat regions. To solve this problem we propose an adaptive regularization iterative restoration using directional regularization operator considering edges in four directions and the regularization operator with on direction for flat regions. We verified that the proposed method show better results in the suppression of the noise amplification in flat regions, and introduced less ringing artifacts in edge regions. As a result it showed visually better image and improved better ISNR further than the conventional methods.

• Proceedings of the IEEK Conference
• /
• 2003.07d
• /
• pp.1275-1278
• /
• 2003

본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다

• Magazine of the Korea Concrete Institute
• /
• v.9 no.6
• /
• pp.255-266
• /
• 1997

본 논문의 목적은 내진상세를 가진 철근콘크리트 골조의 비탄성 거동 예측에서 현재 사용되고 있는 해석적 방법이 가지는 신뢰성을 검토하고 실험에서 실측할 수 없었던 내부 힘의 분포 및 변화과정을 관찰하는 것이다. 이를 위하여 이미 실험이 수행된 2경간 2층 내진상세 모멘트-저항 철근콘크리트 평면골조(1)를 대상으로 ICARC 2D 프로그램(3)을 사용하여비탄성해석을 수행하였다. 해석결과가 실험결과에 최대한 일치하도록 관련 모델 변수들을 조절하였다. 이러한 해석결과가 실험결과와 어느 정도 일치하는 지 비교하였으며, 해석결과 얻어진 내부 힘의 발전과정을 관찰한결과 다음과 같은 결론에 도달하였다. (1)전체 횡력-횡변위 관계는 실험결과에 매우 유사하게 해석결과를 얻을 수 있다. (2)구조물의 힘의 분포 및 재분재 과정에 관련하여 해석은 구체적인 정보를 제사하였으며 실험결과 나타난 균열 및 변형결과와 대체로 일치한 소성힌지 발생과 파괴메카니즘을 나타내어 그 유용성을 입증하고 있다. (3)해석결과가 대체로 실험결가아 일치하나 국부거동과 관련하여 일부분 실제거동과 상당한 차이를 나타내어, 보다 정확한 모델을 개발할 필요성을 느낀다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.137-140
• /
• 2000

카메라의 렌즈 등 광학장비의 성능 제한으로 인하여 초점이 맞지 않아 흐려지고 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는데 일반적으로 반복복원방법이 사용된다. 이 경우에 가속변수는 훼손영상에 관계없이 영상전체에 일률적으로 적용되기 때문에 흐려짐 훼손이 심한 윤곽부분도 훼손이 작은 평면영역이 같이 일정하게 처리되어 수렴속도가 느려지고 시각적으로 중요한 윤곽부분의 복원에는 효율적이지 못하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 흐려짐 훼손이 작은 평면영역은 가속변수를 작게하고 훼손이 큰 윤곽영역은 가속변수를 크게 하여 영상의 국부적인 특성에 따라 적응적으로 반복 복원하는 방법을 제안하였다. 제안한 복원방법은 기존의 방법과 비교하여 수렴속도가 빨라지고 시각적으로 중요한 윤곽정보의 복원에도 효율적임을 실험결과를 통해 할 수 있었으며, MSE면에서도 우수하였다.

• Journal of KIISE
• /
• v.42 no.2
• /
• pp.235-241
• /
• 2015

Locally linear embedding (LLE) [1] is a type of manifold algorithms, which preserves inner product value between high-dimensional data when embedding the high-dimensional data to low-dimensional space. LLE closely embeds data points on the same subspace in low-dimensional space, because the data points have significant inner product values. On the other hand, if the data points are located orthogonal to each other, these are separately embedded in low-dimensional space, even though they are in close proximity to each other in high-dimensional space. Meanwhile, it is well known that the facial images of the same person under varying illumination lie in a low-dimensional linear subspace [2]. In this study, we suggest an improved LLE method for face recognition problem. The method maximizes the characteristic of LLE, which embeds the data points totally separately when they are located orthogonal to each other. To accomplish this, all of the subspaces made by each class are forced to locate orthogonally. To make all of the subspaces orthogonal, the simultaneous Diagonalization (SD) technique was applied. From experimental results, the suggested method is shown to dramatically improve the embedding results and classification performance.