• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.05a
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• pp.280-285
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• 2001

폴리우레탄 코팅포의 촉감을 예측하기 위하여 신경망 이론이 사용되었다. 본 연구에서는 Neural Connection의 MLP(Multi Layer Perceptron)를 신경망 분석에 사용하였으며, 학습 알고리즘은 백프로파게인션(Backpropagation)을 이용하였다. 사용된 변수는 KES-FB시스템에서 측정된 17가지 역학적 특성치를 설명변수, 촉감치를 목표변수로 하였다. 폴리우레탄 코팅포의 촉감을 정확하게 예측할 수 있는 신경망 모델을 찾기 위해, 은닉층의 노드수를 8에서 34로 변화시켜 보았다. 또한 MLP적용함수로 선형함수, 비선형 시그모이드함수, 탄젠트 함수를 사용하여 목표변수를 예측하여 모형의 정확도를 살펴보았다. 구축된 신경망모델은 17가지 역학적특성치 자료를 이용하여 학습되었으며 학습 완료 후 학습에 사용되지 않은 시료를 시스템에 적용하여 학습된 신경망 시스템이 촉감을 평가하게 한 후 주관적으로 평가된 촉감치와 비교하여 본 시스템의 판단의 정확성을 평가하도록 하였다. 은닉층의 노드수와 MLP적용함수는 촉감예측에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 촉감 예측에 가장 적절한 모형은 MLP 적용함수가 탄젠트 함수이고 노드수가 22인 것으로 나타났다. 신경망을 통한 폴리우레탄 코팅포의 촉감 예측력은 선행연구에서 이용된 통계적 방법보다 높게 나타나 폴리우레탄 코팅포의 촉감예측에 신경망의 이용은 효과적인 것으로 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.27-31
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• 2009

홍수피해를 예방할 수 있는 대책에는 여러 가지 방법이 있으나 비구조물적인 방법 중에서 대표적인 것이 홍수예경보이다. 이에 합리적인 설계홍수량 산정을 위해 하천유역에서 강우-유출과정의 정확한 해석과 유출예측은 수자원의 효율적인 활용과 하천의 이수, 치수를 위한 수문학적 해석에 있어서 매우 중요하며, 이를 위해서는 강우로부터 정도 높은 유출량 예측이 요구된다. 뿐만 아니라 하천범람 등의 재해로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 홍수예경보 시스템의 구축이 필요하다. 홍수예경보 시스템의 효율적인 관리를 위해서는 실시간 홍수예측(Real-time Flood Prediction)기법의 개발이 필요하다. 홍수유출모형에 있어 공간적 변화특성과 평균 강우량의 공간분포를 반영할 수 있는 분포형 매개변수 모형(Distributed-Parameter Model)인 분포형 모델을 대상으로 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter, EnKF) 이론을 적용하여 비선형시스템에서 오차를 포함한 반응을 실시간으로 처리하여 불확실성을 정량적으로 감소시켜 홍수유출을 예측하는데 그 목적이 있다. 하천유역특성을 이용한 홍수유출예측을 위하여 비선형시스템에서의 앙상블 칼만필터 기법을 적용한 분포형 모형을 이용하여 더욱 정밀한 홍수유출을 예측하게 되고 향후 홍수예경보모형으로서 적정 유역분할 규모를 결정해주는 근거를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.04a
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• pp.79-81
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• 2003

최근 전력계통에 연결된 비선형 장치가 부하의 큰 부분을 차지하고 있다. 비선형 장치는 계통전류에 고조파를 발생시키고 기본파 전류에 의한 도체 손실에 고조파 전류손이 더해져서 도체의 온도를 상승시킨다. 도체의 온도 상승에 관한 연구는 주로 정현파 60Hz 전류에 기초해서 통전 용량을 계산하고 그에 따른 손실을 계산하였다. 본 논문에서는 GIS 모선에 고조파 전류가 포함되는 경우 고조파의 영향에 따른 통전 용량을 계산한다. 즉, GIS 모선에 주파수의 영향에 따른 손실비를 구하고, 유한 요소 해석을 통해 계산된 GIS 모선의 고조파에 따른 손실값을 정현파 60Hz 전류일 때에 계산된 손실값과 비교한다. 이 결과는 GIS 모선의 정확한 통전용량을 예측하는데 사용될 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.3
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• pp.525-537
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• 2016

The paper considers a hybrid model to analyze and forecast time series data based on an empirical mode decomposition (EMD) that accommodates complex characteristics of time series such as nonstationarity and nonlinearity. We aggregate IMFs using the concept of cumulative energy to improve the interpretability of intrinsic mode functions (IMFs) from EMD. We forecast aggregated IMFs and residue with a hybrid model that combines the ARIMA model and an exponential smoothing method (ETS). The proposed method is applied to forecast KOSPI time series and is compared to traditional forecast models. Aggregated IMFs and residue provide a convenience to interpret the short, medium and long term dynamics of the KOSPI. It is also observed that the hybrid model with ARIMA and ETS is superior to traditional and other types of hybrid models.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.24 no.12B
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• pp.2447-2454
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• 1999

This paper proposes a N-APPEM(Nonlinear A Posteriori Probability Estimation Method) with a frame normalization method to conventional classification network to increase speech recognition ability. It also tests the recognition ability of the classification and prediction neural networks for the Korean isolated digits. From the experimental results, the prediction network with MLP(Multi-Layer Perceptron) achieves the highest recognition ability of 98.0%. The prediction requires very complicated networks increased linearly with the number of incoming speech categories. However, the classification network with the N-APPEM and the normalization improves the recognition ability up to 85.5% with a sin81e network, which is almost 12.0% improvement.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.6A
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• pp.562-567
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• 2002

Noise predictive maximum likelihood(NPML) detector embeds noise predictions/ whitening process in branch metric calculation of Viterbi detector and improves the reliability of branch metric computation. Therefore, PRML detector with a noise predictor achieves some performance improvement and has an advantage of low complexity. This paper shows that NP(1221)ML system through noise predictive PR-equalized signal has less complexity and better performance than high order PR(12321)ML system in high density perpendicular magnetic recording. The simulation results are evaluated using (1) random sequence and (2) run length limited (1,7) sequence, and they are applied to linear channel and nonlinear channel with normalized linear density $1.0{\leq}K_p{\leq}3.0$.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.10 no.3 s.36
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• pp.407-421
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• 1998

The purpose of this paper is to provide and verify an analytical method, based on the spline finite strip method, which can be used to investigate the buckling mode and stress of thin-walled steel sections. Geometric imperfection and initial stress of plates and plate assemblies, which are resulted from various preloadings and may cause prebuckling deformations before buckling, are included in the analysis. Material nonlinearity and residual stress are also considered. It can be applied to sections with simple or non-simple boundary conditions and arbitrary loading. The method has been applied to investigate the buckling behavior of plates and plate assemblies which are subjected to compression with initial imperfections and residual stresses.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• v.y2005m4
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• pp.281-287
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• 2005

Nonlinear behaviors such as steep-fronted wave motions and a finite amplitude limit cycle often accompanying combustion instabilities have been numerically investigated using a characteristic-based approximate Riemann solver and the well-known ${\eta}-{\tau}$ model. A resonant pipe initially subjected to a harmonic pressure disturbance described the natural steepening process that leads to a shocked N-wave. For a linearly unstable regime, pressure oscillations reach a limit cycle which is independent of the characteristics of the initial disturbances and depends only on combustion parameters and operating conditions. For the 1.5 MW gas generator under development in KARI, the numerical results show good agreement with experimental data from hot-firing tests.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.19 no.1
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• pp.1-17
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• 2013

In this article, several types of hybrid forecasting models are suggested. In particular, hybrid models using the generalized additive model (GAM) are newly suggested as an alternative to those using neural networks (NN). The prediction performances of various hybrid and non-hybrid models are evaluated using simulated time series data. Five different types of seasonal time series data related to an additive or multiplicative trend are generated over different levels of noise, and applied to the forecasting evaluation. For the simulated data with only seasonality, the autoregressive (AR) model and the hybrid AR-AR model performed equivalently very well. On the other hand, if the time series data employed a trend, the SARIMA model and some hybrid SARIMA models equivalently outperformed the others. In the comparison of GAMs and NNs, regarding the seasonal additive trend data, the SARIMA-GAM evenly performed well across the full range of noise variation, whereas the SARIMA-NN showed good performance only when the noise level was trivial.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.12 no.1
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• pp.99-106
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• 1998

3차원 파수조에서 완전 비선형파를 시뮬레이션하기 위하여 우선 랜킨 소스를 기저로한 적분방정식을 고차경계요소법을 이용하여 이산화하였다. 그리고 방사경계조건은 파흡수 비치와 포텐셜 스트레칭 기법을 이용하여 모델링하였으며, 비선형 자유표면과 경계조건식은 고차 예측 및 보정 기법을 이용하여 시간 적분하였다. 파흡수 비치는 파의 진행방향 특성에 따라 수조내에 다양하게 배치할 수 있으며 비칭서 흡수가 덜된 파는 수조의 길이 방향 끝단에서 포텐셜 스트레칭 기법에 의하여 반사없이 진행하도록 하였다. 수치실험 결과 일-에너지 보존법칙과 모멘텀-임펄스 보존 법칙이 만족됨으로써 본 수치기법의 효용성이 검증되었다.