• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.957-963
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• 2007

In this paper, Nonlinear Autoregressive (NAR) method based on Least Square-Support Vector Regression (LS-SVR) is introduced and tested for nonlinear sustained vowel modeling. In the database of total 43 sustained vowel of Benign Vocal Fold Lesions having aperiodic waveform, this nonlinear synthesizer near perfectly reproduced chaotic sustained vowels, and also conserved the naturalness of sound such as jitter, compared to Linear Predictive Coding does not keep these naturalness. However, the results of some phonation are quite different from the original sounds. These results are assumed that single-band model can not afford to control and decompose the high frequency components. Therefore multi-band model with wavelet filterbank is adopted for substituting single band model. As a results, multi-band model results in improved stability. Finally, nonlinear sustained vowel modeling using NAR based on LS-SVR can successfully reconstruct synthesized sounds nearly similar to original voiced sounds.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.803-806
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• 2012

On this paper, various analysis methods has been applied to analyze and forecast the maximum electrical power needs, which is regarded as a nonlinear dynamic system. To understand the characteristic of complicated system, we used TISEAN package and evaluate the chaotic characteristic of time series obtained from electrical power demand using it. TISEAN package offers various algorithms and codes to analyze time series of nonlinear system effectively.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.235-237
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• 2021

코로나 19로 대학교 강의들이 비대면 방식으로 전환되고 있는데, 기존의 교수학습 지원센터는 웹 환경만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 애플리케이션을 통해 수강생들이 교수학습 지원센터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 애플리케이션에서 학생들의 강의 시간 및 시험, 과제 등의 일정을 관리해주고, 푸시 알림을 제공해주는 학습 도우미의 역할을 수행한다. 뿐만 아니라 직관적인 인터페이스, 다크 모드, scroll-to-top 버튼 등을 고려한 디자인으로 사용자의 편리함을 도모한다. 학습 도우미 애플리케이션의 가장 핵심기능 중 하나는 머신러닝 기법 중 비선형 회귀(Non-Linear Regression)을 이용해 성적 데이터를 분석해주는 차별화된 기능이다. 이를 위해 최종적인 성적을 종속변수, 일정 기간까지의 성적을 독립변수로 설정하여 기존의 성적 데이터를 바탕으로 종속변수인 최종성적을 랜덤 포레스트 비선형 회귀분석으로 예측하는 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.136-142
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• 2007

This paper proposes a new approach on nonlinear maneuvering target tracking. In this paper, proposed algorithm is the Kalman filter based on the adaptive interactive multiple model using the concept of predicted impact point and utilize modified Kalman filter regarding the error between measurement position and predicted impact point. The unknown target acceleration is regarded as an additional process noise to the target model, and each sub-model is characterized in accordance with the valiance of the overall process noise which is obtained on the basis of each acceleration interval. To compensate the decreasing performance of Kalman filter in nonlinear maneuver, we construct optional algorithm to utilize proposed method or Kalman filter selectively. To effectively estimate the acceleration during the target maneuvering, the rapid increase of the noise scale is recognized as the acceleration to be used in maneuvering target's movement equation. And a few examples are presented to show suggested algorithm's executional potential.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.40 no.11
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• pp.957-962
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• 2012

Fluid/structure interaction (FSI) analysis is necessary to predict the response of a system in which aerodynamic pressure causes deformation of the structure, and vice versa. In dealing with a nonlinear behavior of the structure, however, a simple iterative algorithm of aerodynamic analysis with structural analysis yields no accurate results since aerodynamic pressure need to be changed in accordance with the deformation of structures. In this study, we explore an efficient and accurate method for integrating FSI analysis into structural nonlinear systems. During the course of nonlinear structural analysis, loading conditions are periodically updated by aerodynamic analysis. The accuracy and efficiency of the method is demonstrated with a high-aspect-ratio flexible wing of Global Hawk.

• Computational Structural Engineering
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• v.10 no.2
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• pp.225-232
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• 1997

Material properties of a new composite composed of components with known material properties are usually investigated through experiments. Elastic modulus and Poisson's ratio are measured at various volume fractions of mixed components and utilized as the base information on an analytical model for predicting the mechanical behaviors of a structure constructed by the composite. Elastic material properties of a composite at various volume fractions are numerically estimated by minimizing the error between the static displacements computed from a model for the composite and those computed from a model of homogeneous and isotropic material. A finite element model for a composite is proposed to distribute different types of material components easily into the model depending on the volume fraction. Then, the material properties of a composite filled with solid mircospheres are predicted numerically through a sample study and the estimated results are compared with experimental results and some theoretical equations.

• Journal of computational fluids engineering
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• v.1 no.1
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• pp.47-54
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• 1996

비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.4 no.1
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• pp.79-87
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• 1998

정확한 태풍진로 예측은 동아시아 최대의 자연재해인 태풍의 피해를 최소화하는데 필수적이다. 기상역학에 기초를 둔 수치모델과 회귀분석등의 통계적 접근법이 사용되어왔다. 본 논문에서는 비선형 신경망모델인 다층퍼셉트론을 제안한다. 즉, 태풍진로예측을 이동경로, 속도, 기압 등의 변수로 이루어진 시계열의 예측으로 본다. 1945년부터 1989년까지 한반도에 접근한 태풍 데이터를 이용하여 제안된 신경망을 학습한 후, 94, 95년도에 접근한 태풍의 진로를 예측하였다. 신경망의 예측성능은 수치모델의 성능보다 조금 우수하거나 비슷하였다. 신경망의 성능은 충분히 더 향상될 수 있는 여지가 있다. 또한, 고가의 슈퍼컴퓨터로 여러 시간 계산을 해야하는 수치모델에 비하여 PC상에서 수초만에 계산을 할 수 있는 신경망 모델은 비용 면에서도 장점이 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.581-585
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• 2007

본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.

• Water for future
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• v.25 no.3
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• pp.105-113
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• 1992

The purpose of this paper is to introduce and to apply the artificial neural network theory to real hydrologic system for forecasting daily streamflows during flood periods. The hydrologic dynamic process of rainfall-runoff is identified by the iterated estimation of system parameters that are determined by adjusting the weights of the network according to the non-linear response characteristics which is formed the model. Back propagation algorithm of neural network model is applied for the estimation of system parameters with past daily rainfall and runoff series data, and streamflows are forecasted using the parameters. The forecasted results are analyzed by statistical methods for the comparison with the observed.