• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1996년도 춘계학술대회논문집; 부산수산대학교, 10 May 1996
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• pp.240-245
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• 1996

높은 정지 비행 마하수를 갖는 로우터에 대해서 고속 충격 소음을 전산 유체역학파 Kirchhoff 공식의 결합으로서 해석하였고 그 해석 결과들이 실험값과 비교되었다. 첫째로, 고전적인 선형 Kirchhoff 공식이 제어면들의 위치와 지연시간의 방정식에 대해서 고려되었으며 이의 결과들은 기본적인 유동장의 물리적인 성질과 일치하는 것으로 나타났다. 제어면이 비선형 유동장의 바깥에 위치하였을 경우,선형 Kirchhoff 공식은 진폭과 파형이 실험 data와 잘 일치하는 것을 알 수 있었다. 또 제어면이 깃끝에 매우 가깝게 있을 경우 비선형 Kirchhoff 공식을 사용해서 좋은 결과들을 가져올 수 있었는데 즉 정확하게 음향학장(acoustic field)를 묘사할 수 잇는 것은 비선형 Kirchhoff 공식이라는 결론을 얻었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.172-172
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• 2022

분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.73-80
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• 2009

성능에 기초한 내진설계에서 구조물의 지진에 대한 성능평가를 위하여 구조물의 비탄성 지진거동을 정확하게 예측하는 젓이 중요하다. 정확한 시스템의 연성능력 평가를 위해서는 각부재의 하중과 변형의 관계를 보다 실제적으로 규정하는 것이 중요하다. 비선형 해석에 의한 구조물의 비탄성 거동 파악을 위해서 단순화된 부재의 하중-변형 관계 모델을 적용한다면 구조물의 실제적이고 정확한 거동을 예측하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 하중-변형 관계를 Backbone 이력모델을 적용하여 단순화된 하중-변형 관계를 적용한 모델과 시스템연성능력 및 층연성능력을 비교, 평가하였다. 해석결과로 이선형 이력모델의 경우에 시스템 및 층 연성도의 과소평가는 실제구조물의 소성거동을 과소평가하는 곁과를 초래하며 보다 정착한 비선형해석을 위하여 부재의 이력모델은 Backbone 이력모델을 사용하는 것이 바람직하다.

• 터널과지하공간
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• 제28권6호
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• pp.651-669
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• 2018

본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.5-5
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• 2022

• 한국항공우주학회지
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• 제35권2호
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• pp.124-129
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• 2007

동 연구에서는 전진비행하는 로터의 평균 유입류 예측기법 중 Drees 선형모델, 몇가지 변형된 형태의 Mangler & Squire 모델을 서로 비교하여 각 유입류 모델의 특성을 알아내고, KARI 자체 자유후류기법 코드의 해석결과를 함께 비교하여 각 유입류 예측기법의 특성을 파악하였다. 각 예측기법의 비교를 위해 유입류 실험치가 존재하는 로터에 대하여 전진비 0.15, 0.23 및 0.30의 3가지 비행조건을 적용하여 예측한 결과를 비교 분석하였다. Drees 모델의 경우 비교적 실험치에 근접하게 예측하나, 선형모델의 한계로 인해 유입류의 비균일성을 모델링하기에는 미흡하며, Mangler & Squire 모델은 끝단을 제외하고는 비교적 실험치에 근접하게 예측함을 알 수 있었으며, KARI의 자유후류기법은 유입류의 비균일성을 매우 잘 예측하나, 동체에 의한 올려흐름 효과, 후퇴부에서의 동적실속 효과 등의 추가 고려가 필요함을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.697-710
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• 2021

상대오차를 이용한 예측법은 상대오차(혹은 퍼센트오차)가 중요시되는 분야, 특히 계량경제학이나 소프트웨어 엔지니어링, 또는 정부기관 공식통계 부분에서 기존 예측방법 외에 선호되는 예측방법이다. 그 동안 상대오차를 이용한 예측법은 선형 혹은 비선형 회귀분석 뿐 아니라, 커널회귀를 이용한 비모수 회귀모형, 그리고 정상시계열분석에 이르기까지 그 범위가 확장되어 왔다. 그러나, 지금까지의 분석은 고정효과(fixed effect)만을 고려한 것이어서 임의효과(random effect)에 관한 상대오차 예측법에 대한 확장이 필요하였다. 본 논문의 목적은 상대오차예측법을 일반화선형혼합모형(GLMM)에 속한 감마회귀(gamma regression), 로그정규회귀(lognormal regression), 그리고 역가우스회귀(inverse gaussian regression)의 패널자료(panel data)에 적용시키는데 있다. 이를 위해 실제 자동차 보험회사의 손해액 자료를 사용하였고, 최량예측량과 최량상대오차예측량을 각각 적용-비교해 보았다.

• 한국추진공학회지
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• 제16권6호
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• pp.32-40
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• 2012

가스터빈 희박 예혼합 연소기에서 발생하는 연소 불안정의 고유 주파수 및 초기 성장률의 예측을 위하여 선형 열음향 해석 모델이 소개되었다. 모델 검증을 위하여 입출구 조건이 잘 정의되고, 상대적으로 이전 연구 결과에서 적용된 연소기에 비하여 구조가 간단한 모델 연소기가 선정되었다. 정의된 연소기에서 음향 해석을 위한 선형 관계식이 유도되었고, 이를 통하여 선형 안정성 해석 방안이 제시되었다. 해석 결과 연소 불안정의 특성에 대한 전체적인 변화 경향은 성공적으로 예측하였으나, 주파수의 절대값에 있어서는 실제 실험 결과보다 다소 작은 값을 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 주파수의 예측 오차는 짧은 화염보다는 긴 화염에서 더욱 두드러지는 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제38권2호
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• pp.20-30
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• 2001

본 논문에서는 신경회로망 기반의 다중 모델을 이용한 예측제어 방법에 간하여 기술한다. 플랜트의 특정한 피라미터 값들에 대해 다중의 모델을 구성하고, 이들 중 현재 시간에서 최적의 예측 값을 제공하는 모델을 스위칭 기법으로 선택한다. 선택된 모델의 예측 값을 기반으로 비선형 프로그래밍 방법으로 현재 시간에서의 제어 입력 값을 구하여 예측제어를 수행한다. 제안한 방법을 시간지연 값이 변하거나 매개변수 값이 가변하는 시스템에 적용하여 그 유용성을 보이고, 부하가 변동하는 자기부상열차 시스템의 부상제어에 이용한 모의 실험 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.95-98
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• 2021

최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.