• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.16 no.7
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• pp.7-14
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• 1999

어브레시브 워터젯을 이용한 Drilling시 깊이에 대한 예측은 가장 중요한 변주중의 하나다. 이 논문에서는 구멍 깊이의 예측 및 구멍 형상을 연구하기 위하여 3차원 해석 모델이 제안되었다. 해석 모델은 크게 두 가지로 구성되었다. 하나는 비선형 반복 방정식에서 생성된 입자의 운동식이며, 다른 하나는 수많은 입자에 의한 충돌시 가공능력을 규정지우는 Constitutive Equation으로 구성되었다. 이 모델은 구멍 가공이 진행됨에 따라 발생하는 감쇠 효과를 고려하였다.실험적인 고찰이 해석모델의 유용성을 검증하기 위하여 이루어졌으며, 근사한 결과를 보였다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.10 no.3
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• pp.301-308
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• 2000

Non-linear behavior of rock under compression can be predicted by a crack model. Crack growth in rock renders rock anisotropic. The degree of anisotropy is explained in terms of elastic moduli as a function of load level. In this study, we calculate the changes of elastic moduli due to crack growth numerically by using a crack model and compare these values with experimental results obtained from the measurement of ultrasonic wave velocities. Image processing technique is used to obtain the initial crack information needed for the numerical calculation of elastic moduli.

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 2000.09a
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• pp.47-55
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• 2000

Non-linear behavior of rock under compression can be predicted by a crack model. Crack growth in rock renders rock anisotropic. The degree of anisotropy is explained in terms of elastic moduli as a function of load level. In this study, we calculate the changes of elastic moduli due to crack growth numerically by using a crack model and compare these values with experimental results obtained from the measurement of ultrasonic wave velocities. Image processing technique is used to obtain the initial crack information needed for the numerical calculation of elastic moduli.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.7
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• pp.977-980
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• 2007

Observer design for the nonlinear systems is known to be difficult in general. This paper suggests a feedback GA-based model predictive observer for the observable systems. Feedback concept makes on-line design possible for the cases including observer design, where GA is implemented repeatedly every time instant. The effectiveness of our observer is shown by simulation.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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• v.16 no.3
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• pp.506-513
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• 1992

본 연구에서는 복합재 구조물에 대하여 유한요소해석법에 현상학적 모델인 전 단지연해석을 도입하여 강성저하와 모재파손을 예측하고 변형률을 매개변수로 한 Wei- bull 함수를 섬유파손해석에 도입하여 초기파손후의 거동을 묘사하고자 한다. 그리 고 면내전단하중이 작용하는 경우에 대해 전단지연해석을 수행할 수 있도록 모델링을 확장했다. 모재균열의 존재로 인한 단층의 강성변화는 실험으로 측정이 불가능하므 로 유한요소해석을 수행하여 비교하였다. 이 모델로부터 전단강성의 저하를 평가하 는 방법을 사용하였으며, 모재파손의 밀도 예측도 평균변형률 개념으로 전단효과를 고 려할 수 있도록 수정하였다. 그리고 초기파손후의 거동을 점진적으로 해석하기 위해 비선형 유한요소프그램을 작성하고, 상기의 모델을 도입하여 초기파손후의 거동을 보 다 정확히 묘사할 수 있는 방법을 제시하고 예로서 평시편에 대해 해석하고 실험치 및 타방법의 결과와 비교하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.20 no.1
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• pp.35-45
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• 2010

The soil tests have been performed on the specimens obtained from about 1,150 sites including landslides and non-landslides areas in natural terrains for last 10 years. Based on the results of those tests, the average soil properties are estimated and the simple equations for estimating permeability are proposed according to geologic conditions. The average permeability in Granite and Mudstone sites is higher than other sites and the content of silt and clay in Mudstone and Gneiss sites is higher than other sites. The correlation analysis and the regression analysis were performed to estimate the coefficient of permeability according to geological conditions. As the result of the correlation analysis, the coefficient of permeability is selected as a dependent variable, and the silt and clay contents, the water contents and the dry unit weights are selected as independent variables. As the result of the regression analysis, the silt and clay contents and the void ratio were involved commonly in the linear regression equations according to geological conditions. To verify the proposed the linear regression equations, the measured result of the coefficient of permeability at other sites was compared with the result predicted with the proposed equations. As the result of comparison, there were a little bit different between them for some data. However the difference was relatively small. Therefore, the linear regression equations for estimating the coefficient of permeability according to geological conditions may be applied to Korean soils. However, these equations should be verified and corrected continuously to improve the accuracy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.326-329
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• 2017

Most modern computer communications and storage media support encryption technology. Many of the Ping Pong algorithms are stream ciphers that generate random numbers in the LFSR core structure. The LFSR has a structure that guarantees the maximum period of a given size, but it has a linear structure and can be predicted. Therefore, the Ping Pong algorithm has a feature of making the linearity of the LFSR into a nonlinear structure through variable clocks and functions. In this paper, we try to improve the existing linearity by replacing the linear disadvantages of LFSR with logistic maps.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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• v.49 no.5
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• pp.59-65
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• 2012

In this paper, we investigate the compressed sensing (CS) algorithms for modeling a super-resolution near-field structure (super-RENS) disc system with a sparse Volterra filter. It is well known that the super-RENS disc system has severe nonlinear inter-symbol interference (ISI). A nonlinear system with memory can be well described with the Volterra series. Furthermore, CS can restore sparse or compressed signals from measurements. For these reasons, we employ the CS algorithms to estimate a sparse super-RENS read-out channel. The evaluation results show that the CS algorithms can efficiently construct a sparse Volterra model for the super-RENS read-out channel.