• Title/Summary/Keyword: 매개화

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Parametric Study on the Pressure Continuity Residual for the Stabilization of Pressure in Incompressible Materials (비압축성 물체의 압력해 안정화를 위한 압력연속여분치의 매개변수 연구)

  • 이상호;김상효
    • Computational Structural Engineering
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    • v.8 no.4
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    • pp.189-198
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    • 1995
  • The conventional finite element formulations for incompressible materials show pressure oscillations or pressure modes in four-node quadrilateral elements of commonly used displacement and pressure interpolations. The criterion for the stability in the pressure solution is the so-called Babugka-Brezzi stability condition, and the above elements do not satisfy this condition. In this study, a pressure continuity residual based on the pressure discontinuity at element interfaces is used to study the stabilization of pressure solutions in bilinear displacement-constant pressure four-node quadrilateral elements. This pressure residual is implemented in Q1P0 element derived from the conventional incompressible elasticity. The pressure solutions can be stable with the pressure residual though they exhibit sensitivity to the stabilization parameters. Parametric study for the solution stabilization is also discussed.

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A Study on Real-time Drilling Parameters Prediction Using Recurrent Neural Network (순환신경망을 이용한 실시간 시추매개변수 예측 연구)

  • Han, Dong-kwon;Seo, Hyeong-jun;Kim, Min-soo;Kwon, Sun-il
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.204-206
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    • 2021
  • Real-time drilling parameters prediction is a considerably important study from the viewpoint of maximizing drilling efficiency. Among the methods of maximizing drilling, the method of improving the drilling speed is common, which is related to the rate of penetration, drillstring rotational speed, weight on bit, and drilling mud flow rate. This study proposes a method of predicting the drilling rate, one of the real-time drilling parameters, using a recurrent neural network-based deep learning model, and compares the existing physical-based drilling rate prediction model with a prediction model using deep learning.

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Extraction of Snowmelt Parameters using NOAA AVHRR and GIS Technique for 5 River Basins in South Korea (NOAA AVHRR 영상 및 GIS 기법을 이용한 국내 5대강 유역의 융설 매개변수 추출)

  • Shin, Hyung-Jin;Park, Geun-Ae;Kim, Seong-Joon
    • Proceedings of the KSRS Conference
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    • 2007.03a
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    • pp.76-81
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    • 2007
  • 융설 모형의 중요 매개변수인 적설분포면적은 실제 우리나라에서 적설과 관련한 관측 자료의 부족으로 인해 매개변수 추정이 어렵다. 이러한 문제점 해결을 위해 원격탐사기법을 활용하여 적설분포면적을 추출하였다. 본 연구에서는 1997년 부터 2006년 까지의 겨울철 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)의 AVHRR(Advanced Very High Resolution Radiometer) 위성영상의 8 sets의 총 108개 영상을 이용하여 적설분포면적을 추출하였고,기상청의 지상기상관측소의 최섬적설심 자료를 이용하여 GIS 자료를 구축함으로써 적설심의 공간적 분포를 추출하였다. 이를 국내 5대유역인 한강,낙동강,금강,영산강,섬진강 유역에 대하여 융설모형의 주요 매개변수인 적설분포면적,유역 평균, 최대 적설심과 적설분포감소비곡선을 구축하였다. 그 중 적설분포면적감소곡선 (SDC : Snow cover Depletion Curve)는 적설분포면적의 감소형태를 나타내 주는 지표로써 융설의 가장 민감한 매개변수이다. 이를 국내 5대 강 유역에 대해 구축하여 정량화 하였다.

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An Image Interpolation Using Optimized Cubic Convolution With Adaptive Parameter (매개변수의 적응화를 통한 최적화된 3차 회선 보간 기법)

  • Park, Dae-Hyun;Yoo, Jea-Wook;Kim, Yoon
    • The Journal of Korean Association of Computer Education
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    • v.11 no.5
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    • pp.57-66
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    • 2008
  • An adaptive optimization of parametric cubic convolution for image interpolation is derived in this paper. The proposed technique is based on optimizing the standard cubic convolution interpolation formula at each interpolated pixel. Conventional parametric cubic convolution methods use a fixed parameter in an image, so properties of each pixel cannot be incorporated into the interpolation. The proposed method optimizes the interpolation kernel by obtaining parameters adaptively on each pixel. A new cost function is introduced to reflect frequency properties of the original data. The proposed technique produces noticeably sharper edges than traditional techniques and exhibits an average PSNR improvement of traditional techniques.

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다중감수 수문모형의 개발

  • Kim, Hyeon-Jun;Jeong, Seong-Won;Kim, Seung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 1993.07a
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    • pp.327-334
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    • 1993
  • 일유출량을 모의하는 수문모형이 많이 개발되었지만 그 이용에 있어서는 입력자료와 매개변수가 다양하고 매개변수의 산정에 경험을 필요로 하는 경우가 많기 때문에 수문실무자들이 사용하기에는 다소 어려운 점이 있다. 본 연구에는 최소의 입력자료(강우량, 증발량)와 매개변수로 일자연유량을 모의할 수 있는 집중형 확정론적 모형을 개발하였는데, 관측된 수문곡선으로부터 입력매개변수를 도출할 수 있으며 그 종류가 작기때문에 실무에서 쉽게 이용할 수 있도록 하였다. 개발된 모형의 기본 개념은 강우-유출에 질량불변의 법칙을 적용하고, 선형저수지와 유사한 다중 감수 과정에 따른 수문곡선에 근거한다. 제안된 수문곡선은 차단을 제외한 강우량에 기인한 유량의 시간분포를 나타내며 기저유출과 장래에 손실될 증발산량을 포함한다. 제안된 수문곡선은 2개의 상승부와 3개의 감수부로 구성되며 수문곡선의 우측부는 개방되어 있다. 수문곡선의 상승부에는 감수계수의 개념을 역으로 적용하였으며, 계산을 단순화 하기 위하여 각 상승부 및 감수부의 구간은 정수값만을 갖는다고 가정하였다. 개발된 모형을 한강유역의 인도교지점(1918-1974), 영산강유역의 나주지점(1906-1990)의 일유출량을 모의하기 위하여 적용하였다. 모형의 적용결과 모의 기간중에 매개변수의 조정없이 전 기간에 걸쳐서 양호한 장기간의 일유출량 모의 결과를 얻을 수 있었다.

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A Study on Estimation of Design Rainfall and Uncertainty Analysis Based on Bayesian GEV Distribution (Bayesian GEV분포를 이용한 확률강우량 추정 및 불확실성 평가)

  • Kwon, Hyun-Han;Kim, Jin-Young
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.366-366
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    • 2012
  • 확률강우량은 하천설계, 수자원설계 및 계획을 위한 기초자료로 활용되며 최근 이상기후 및 기후변화로 인한 극치강우의 빈도 및 양적 증가로 인한 확률강우량 산정의 불확실성 분석에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 수문빈도 해석에 있어서 대부분 지역이 50년 이하의 수문자료가 이용되고 있으며 수문설계에서 요구되는 50년 이상의 확률강수량 추정시에는 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료연수에 따른 Sampling Error와 분포형의 매개변수의 불확실성을 고려한 해석모형을 구축하고자 한다. 빈도해석에서 매개변수를 추정하기 위해서는 일반적으로 모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법이 이용되고 있으나 사용되는 분포형에 따라서 통계학적으로 불확실성 구간을 정량화하는 과정이 난해할 뿐만 아니라 극치 수문자료가 Thick-Tailed분포의 특성을 가짐에도 불구하고 신뢰구간 산정시 정규분포로 가정하는 등 기존 해석 방법에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 매개변수의 불확실성 평가에 있어서 우수한 해석능력을 발휘하는 Bayesian기법을 도입하여 분포형의 매개변수를 추정하고 매개변수 추정과 관련된 불확실성을 평가하고자 한다. 이와 별개로 자료연한에 따른 Sampling Error를 추정하기 위해서 Bootstrapping 기반의 해석모형을 구축하고자 하며 최종적으로 빈도해석시에 나타나는 불확실성을 종합적으로 검토하였다. 빈도해석을 위한 확률분포형으로 GEV(generalized extreme value)분포를 이용하였으며 Gibbs 샘플러를 활용한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 모의를 기본 해석모형으로 활용하였다.

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A Study on the Influence of Digital Experience Factors on Purchase Intention and Loyalty in Online Shopping Mall - Focusing on the Mediating Effect of Flow - (온라인 쇼핑몰에서 디지털 경험요인이 구매의도에 미치는 영향에 관한 연구 : 플로우의 매개효과를 중심으로)

  • Jung, Sang-hee
    • Journal of Venture Innovation
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    • v.3 no.2
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    • pp.147-175
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    • 2020
  • This study analyzed the effects that digital experience factors influence on purchase intention and the purchase. The study targeted an online shopping mall with a strong digital experience value among industries. The research model was derived by adding variables to independent and mediating variables according to the industry context of online shopping which is based on the theoretical background and previous studies. Product variety, price efficiency, convenience and conversation were used by terms of digital marketing mix as independent variables. Personalization has been very important factor in online shopping malls, and therefore added as a independent variable. Flow has been added as a mediating variable. Purchase and purchase intention has been used as dependent variables. For empirical testing of established research models and generalization of research results, research was conducted on online shopping malls where digital experiences are important. To do this, a survey was conducted for existing users of online shopping malls. In hypothesis testing, the hypothesis was established that product diversity, price efficiency, convenience, conversation and personalization influenced the intention to purchase online shopping. In particular, the product diversity and conversation variable were tested as the most influential factors on purchase intention. For price efficiency and personalization there were no statistically significant effect. Flow has been shown to be a partial mediator between Product variety and purchase intention in online shopping. In particular, in the case of personalization, it was tested to have a significant influence on purchase intention only when there was a flow experience called pleasure and immersion. This is because the flow experience of pleasure and immersion has played a full mediating role and significantly has affected the purchase intention, because the consumers themselves have to carry out the overall purchase journey without human help due to the nature of online. In the digital experience economy, since consumers are mostly digital consumers, where communication and sharing are the basics, they have been conducting digital word-of-mouth communication and sharing naturally before purchasing. Based on these results, theoretical and practical implications were suggested.

Geometric Reparametization of Regular Plane Polynomial Pythagorean Hodograph Curves

  • Kim, Gwang-II
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.7 no.1
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    • pp.19-25
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    • 2001
  • In this paper, we study the special geometric reparametization of the (plane polynomial) Pythagorean Hodograph curves in the view point of their roots. The PH curves are completely determined by the roots of their hodographs. we show that the loci of roots of the PH curves satisfy some interesting geometric properties.

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Shape Optimization for Magnetic Pole Piece of PM MRI using Nonlinear Parameterized Sensitivity Analysis (매개화된 민감도 해석에 의한 PM MRI의 Pole Piece 형상 최적화)

  • Ryu, Jae-Seop;Koh, Chang-Seop
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.70-72
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    • 2004
  • The ferromagnetic pole piece of permanent magnet assembly for magnetic resonance imaging(MRI) is optimally designed to get high homogenious magnetic field, taking into account the non-linearity of the magnetic materials. In the design, the pole face is kept smooth and axis-symmetric by using B-spline parameterization, and nonlinear design sensitivity analysis is used for search direction.

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An Optimal Design Procedure for Brain-state-in-a-box Neural Network (BSB 신경망을 위한 최적 설계방안)

  • 임영희;박대희;박주영
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.7 no.2
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    • pp.87-95
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    • 1997
  • This paper presents an optimal design procedure to realize an BSB neural networks by means of the parametrization of solution space and optimization of parameters using evaluation program. In particular, the performance index based on DOA analysis may make an associative memory implementation reach on the level of practical success.

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