• Geotechnical Engineering
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• v.28 no.1
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• pp.39-44
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• 2011

TDR 함수량계는 전자기파를 이용하여 흙의 밀도와 함수비를 비파괴적으로 신속하게 평가하는 유망한 기술이다. TDR 시험법은 10~20cm 길이의 2~3개의 탐침을 지중에 관입시킨 후 전자기파의 이동시간을 측정하여 유전상수($K_a$)를 산정한다. 제안식을 이용하여 유전상수로부터 체적함수비(${\theta}$)의 산정이 가능하므로, 이 시험법은 흙의 함수비를 측정할 수 있는 비파괴시험 장치로 개발되어 활용되고 있다. 또한, 흙의 종류에 따른 보정상수가 파악되어 있는 경우에는 현장 밀도와 현장 함수비를 동시에 평가할 수 있으므로, TDR 함수량계를 이용하여 성토지만비나 노상토에 대한 신속하고 간편한 다짐관리가 기능하다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.2
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• pp.189-194
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• 2020

This paper analyzes the gradient descent method, which is the one most used for learning neural networks. Learning means updating a parameter so the loss function is at its minimum. The loss function quantifies the difference between actual and predicted values. The gradient descent method uses the slope of the loss function to update the parameter to minimize error, and is currently used in libraries that provide the best deep learning algorithms. However, these algorithms are provided in the form of a black box, making it difficult to identify the advantages and disadvantages of various gradient descent methods. This paper analyzes the characteristics of the stochastic gradient descent method, the momentum method, the AdaGrad method, and the Adadelta method, which are currently used gradient descent methods. The experimental data used a modified National Institute of Standards and Technology (MNIST) data set that is widely used to verify neural networks. The hidden layer consists of two layers: the first with 500 neurons, and the second with 300. The activation function of the output layer is the softmax function, and the rectified linear unit function is used for the remaining input and hidden layers. The loss function uses cross-entropy error.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2013.10a
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• pp.261-269
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• 2013

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2005.05a
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• pp.684-691
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• 2005

본 연구는 전달함수 합성법을 이용하여 보강후 구조물의 진동특성을 예측하는 방법이다. 이 방법은 보강후 구조물의 진동특성을 보강전 구조물의 전달함수를 이용하여 예측하는 기술로, 이에 관한 이론은 많이 알려져 있다. 하지만 실제 실험으로 전달함수를 계측할 경우 회전자유도에 대한 전달함수를 계측하기가 어렵다. 따라서 병진자 유도만으로 전달함수 합성법을 적용할 경우 발생하는 고유진동수 추정 오차를, 전체 자유도를 이용한 경우와 간단한 구조물의 수치해석을 통해서 비교해 보고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.16 no.4
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• pp.47-58
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• 2006

전통적인 암호시스템의 분석방법은 암호 프리미티브들로 구성된 부분을 블랙박스로 생각하고 이들을 구성하는 수학적 함수를 분석하여 이론적인 안전성을 정량화 했다. 그러나 암호 프리미티브가 이론적으로 안전하다고 해도 이들을 적용한 암호시스템을 구축할 때 구현 방법에 따라 비밀정보와 연관된 내부 함수가 실행되면서 연산시간, 소모전력, 전자복사, 오류결과 등의 부가적인 정보를 밖으로 누출하는 경우가 있다. 최근 들어 이런 부채널 정보를 통해 비밀정보를 유추하는 기술이 발전하였는데 시차공격법, 전력분석법, 전자복사 공격법, 오류 공격법, 오류 메시지 공격법 등 여러 가지 공격법이 알려지고 있다. 부채널 공격법을 통해 비밀키 암호 알고리즘, 공개키 암호 알고리즘, 해쉬함수 등을 프리미티브로 사용하여 구현한 암호 메카니즘의 취약점이 분석되었으며, 이를 막을 수 있는 대응법도 다양하게 제안되고 있다. 본 고에서는 부채널 공격법과 이의 대응법에 대한 최근 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.44-44
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• 2017

홍수 피해 특성을 파악하고 영향 인자를 평가하여 홍수 피해로 인한 손실을 추정하는 것은 홍수 예방과 피해 저감을 위한 대책 마련 및 정책수립을 위해 매우 중요하다. 이 중 홍수로 인한 주거건물의 피해는 일반 주민들과 직접적인 관련이 있다. 그러나 국내의 경우, 홍수피해 정보를 수집하기 위한 체계적인 조사 방법이 확립되어 있지 않아 주거건물 및 내용물의 피해가 과소평가되는 경향이 있다. 본 연구에서는 주거건물 및 내용물에 대해 홍수피해 정보의 체계적인 수집을 위해 주거건물 설문조사지를 활용하였다. 수집된 홍수피해 정보는 주거건물과 건물내용물의 홍수피해율과 영향인자간의 관계 분석에 활용하였으며, 국내 실정에 적합한 홍수피해 손상함수를 개발하고 적용 및 분석하였다. 분석 결과, 홍수로 인한 주거건물의 피해에 영향을 주는 대표 인자는 건물내 침수심과 출입구 높이로 평가되었으며, 건물내용물에 영향을 주는 인자는 건물내 침수심, 이송잡물로 나타났다. 한편, 주거건물과 내용물에 대한 손상함수를 건물내 침수심을 활용하여 회귀분석을 통해 개발하였으며, 개발된 손상함수는 국내 홍수피해 평가 모델인 다차원법과 비교 평가하였다. 평가 결과, 주거건물 피해액은 다차원법이 크게 산정되었으며, 건물내용물 피해액은 손상함수가 크게 산정된 것으로 나타났다. 본 연구에서 수행한 주거건물과 건물내용물의 홍수피해 영향인자 평가 결과는 홍수피해 저감 대책 수립 및 향후 홍수피해를 추정하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.4 no.2
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• pp.82-90
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• 1993

전자파에 의한 산란현상의 해석은 지금까지 주로 시간조화함수의 형태를 지닌 전원에 의한 정 상상태의 산란에 관하여 이루어졌다. 그러나 레이다나 피파괴 검사, 전송선로 점검 등의 응용에서는 주로 펄스형태의 전자파를 사용하며, 따라서 시간에 따라 변화하는 함수형태의 전원에 의한 전자파의 산란해 석이 중요한 문제로 등장하였다. 또한 통신선로에서 외부의 잡음에 대한 혼신 등을 해석하거나, 낙뢰가 송 전선로에 미치는 영향을 해석하는 데에도 펄스신호의 산란해석이 필수적이다. 일반적인 함수의 형태를 지닌 전원에 의한 산란현상을 해석하기 위해서는 전원함수를 Fourier 변환하 여 주파수 영역의 스펙트럼을 구하고, 주파수영역에서의 산란해를 이용하여 Fourier 역변환을 하여 시간 영역의 해를 구할 수 있다. 주파수 영역에서의 산란판의 해를 Fourier 역변환 하기 위해서는 적분을 행하여야 하며, 일반적으로 적분과정에서 매우 복잡한 계산이 필요하고, 산란체의 구조가 복잡하여 해석 적인 해를 구할수 없는 경우에는 해석적으로 시간영역의 해를 구하는 것이 불가능하다. 시변 함수에 의 한 산란파를 구하기 위한 수치해석적 방법으로는 모멘트방법이나 유한요소법(Finite Element Method), 경계요소법(Boundary Element Method), 유한차분법(Finite Difference Method)등이 있으며, 해석적 해 를구할 수 없는 경우에 적용할 수 있는 반면에 많은 계산량이 요구된다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.79-81
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• 2008

2차원균열을 포함하고 있는 무한체가 균일한 전단응력을 받고 있는 경우에 대한 복소응력함수를 기존의 응력함수를 이용하여 해석적으로 구하였다. 이는 등각사상과 정칙연속법에 의하여 구하였다. 결과는 극한의 경우에 대하여 검증하였으며 구한 복소응력함수는 맞는다는 것을 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.1 no.1
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• pp.128-144
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• 1998

The BEM for linear elastic stress analysis is applied to the highly rotating axisymmetric body problem which also involves the thermoelastic effects due to steady-state thermal conduction. The axisymmetric BEM formulation is briefly summarized and an alternative approach for transforming the volume integrals associated with such body force kernels into equivalent boundary integrals is described in a way of using the concept of inner product and vector identity. A discretization scheme for higher order BE is outlined for numerical treatment of the resulting boundary integral equations, and it is consequently illustrated by determining the stress distributions of the turbine rotor disk of the small turbojet engine(ADD 500) for which a FEM stress solution has been furnished by author.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.731-736
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• 2005

현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(Storage Function Model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 저류함수모형을 실제 홍수유출현상에 적용하는데 있어 매개변수를 결정하는 것이 매우 어렵다. 현재 매개변수들을 결정할 수 있는 객관적이고 합리적인 방법이 제시되어 있지 않기 때문에 모형의 매개변수를 결정할 때 경험식을 이용하거나 수문기술자의 판단에 의한 보정에 의존하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 홍수통제소에서 사용하고 있는 저류함수 모형의 대표(평균) 매개변수와 경험식, 시행착오법(trial & error method) 및 최적화기법(optimization technique) 중에 Rosenbrock 방법을 이용하여 매개변수를 산정하고 이들을 비교 분석하고자 한다.