• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.36 no.4
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• pp.291-303
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• 2009

Round robin based proportional share scheduling(RRPS) defines weight which determines share for each task and allocates CPU resource to each task in proportional to its respective weight. RRPS uses fairness as the measure of performance and aims at high fairness of scheduling. However, researches for scheduling fairness problem due to synchronization among tasks have been rarely investigated. In this paper, we discuss that scheduling delay due to synchronization may result high unfairness in RRPS. We explain such a situation as weight inversion. We then propose weight inheritance protocol(WIP), a synchronization mechanism, that prevents weight inversion. We also show that WIP can reduce unfairness using fairness analysis and simulation.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.3 no.2
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• pp.227-237
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• 1996

비중심 ${\chi}^2$분포의 누적분포함수의 계산은 ${\chi}^2$검정에서 요구되고 있는 새로운 접근방법으로 신경망 이론을 적용하기 위하여 입력층의 입력노드가 세개, 출력증의 축력노드가 한개 그리고 한개의 은닉층으로 구성된 다층 퍼셉트론 네트워크부터 역전파 알고리즘을 개발하여 비중심${\chi}^2$분포의 확률계산을 시도하였다. 정확성과 계산속도를 고려하여 기존의 방법과 비교한 결과 효율적임을 알 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.271-276
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• 2002

The test statistic in ANOVA tests has a single or doubly noncentral F distribution and the noncentral F distribution is applied to the calculation of the power functions of tests of general linear hypotheses. Although various approximations of noncentral F distribution are suggested, they are troublesome to compute. In this paper, the calculation of noncentral F distribution is applied to the neural network theory, to solve the computation problem. The neural network consists of the multi-layer perceptron structure and learning process has the algorithm of the backpropagation. Using fables and figs, comparisons are made between the results obtained by neural network theory and the Patnaik's values. Regarding of accuracy and calculation, the results by neural network are efficient than the Patnaik's values.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.1 no.1
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• pp.83-94
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• 1996

The test statistic in ANOVA tests has a single or doubly noncentral F distribution and the noncentral F distribution is applied to the calculation of the power functions of tests of general linear hypotheses. In this paper. the evaluation of the cumulative function of the single noncentral F distribution is applied to the neural network theory. The neural network consists of the multi-layer perceptron structure and learning process has the algorithm of the backpropagation. Numerical comparisons are made between the results obtained by neural network theory and the Patnaik's values.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.1
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• pp.177-183
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• 1997

The cumulative function of the noncentral t distribution calculate power in testing equality of means of two normal populations and confidence intervals for the ratio of population mean to standard deviation. In this paper, the evaluation of the cumulative function of noncentral t distribution is applied to the neural network consists of the multi-layer perception structure and learning process has the algorithm of the backpropagation. Numerical comparisons are made between the Fisher's values and the results obtained by neural network theory.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.17 no.2
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• pp.73-83
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• 2001

본 연구에서는 전국 4개 지구의 화강암 풍화토를 연구대상으로 현장 및 실내시험을 수행하고 토량 변화율을 노상과 노체에 대하여 결정하였다. 그리고, 본 연구에서는 인공 신경망 중 오류 역전파 학습 알고리즘을 도입하여 토량 변화율 C 값을 추정하고 신경망의 적용성에 대한 검증을 수행하였다. 화강암 풍화토에 대한 실내 및 현장시험 결과에서 얻어진 토량 변화율 C 값은 노상과 노체 구분 없이 최소 0.7에서 최대 1.2정도의 넓은 범위로 나타났다. 토지공사에서 제안하는 C값의 산정식과 본 연구 결과를 비교한 결과, 토지공사의 산정식에 의한 결과가 과대 평가될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량, #200 통과율 그리고 균등계수의 입력변수를 갖는 $I_{5-1}$$H_{30-30}$$O_1$의 신경망에서 다른 신경망 구조들보다 잦은 지역 최소점에 수렴하는 결과를 보였다. 본 연구에서 사용한 모든 신경망 구조에서 시험결과와 신경망 결과의 상관계수는 0.9이상으로 나타나 높은 상관성을 나타내었다. 특히, 인공 신경망에 의한 예측결과는 다양한 영향인자들 중에서 비중, 자연 함수비, 자연상태의 습윤단위중량 그리고 #200 통과율의 4개 변수만으로도 C값을 예측할 수 있었으며, 상관계수는 0.96으로 나타났다.다.

• Clean Technology
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• v.23 no.1
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• pp.1-14
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• 2017

At high nitrate concentrations, water must be treated to meet regulated concentrations because it results in threat to human health and eutrophication of natural water. However, it is almost impossible to remove nitrate by conventional water treatment methods such as coagulation, filtration and precipitation, due to its high water solubility. Therefore, other technologies including adsorption, ion exchange, reverse osmosis, denitrification, and electrodialysis are required to effectively remove nitrate. Each of these technologies has their own strengths and drawbacks and their feasibility is weighted against factors such as cost, water quality improvement, residuals handling, and pre-treatment requirements. An adsorption technique is the most popular and common process because of its cost effectiveness, ease of operation, and simplicity of design. Surface modifications of adsorbents have been enhanced their adsorption of nitrate. The nitrate-selective membrane process of electrodialysis reversal and reverse osmosis have proven over time and at many locations to be highly effective in removing nitrate contaminating problems in aqueous solutions. Both electrodiaysis and reverse osmosis methods generate highly concentrated wastes and need careful consideration with respect to disposal.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.1
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• pp.67-75
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• 2004

In this study, real-time forecasting model(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM) based on neural network to predict the dam inflow which is occurred by flood runoff is developed and applied to check its availability for the operation of multi-purpose reservoir Developed model Is applied to predict the flood Inflow on dam Nam-Gang in Nak-dong river basin where the rate of flood control dependent on reservoir operation is high. The input data for this model are average rainfall data composed of mean areal rainfall of upstream basin from dam location, observed inflow data, and predicted inflow data. As a result of the simulation for flood inflow forecasting, it is found that NDIFM-I is the best predictive model for real-time operation. In addition, the results of forecasting used on NDIFM-II and NDIFM-III are not bad and these models showed wide range of applicability for real-time forecasting. Consequently, if the quality of observed hydrological data is improved, it is expected that the neural network model which is black-box model can be utilized for real-time flood forecasting rather than conceptual models of which physical parameter is complex.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.2C
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• pp.81-88
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• 2006

This study performed field and laboratory tests for poor subsoils taken in six regions of the country and determined undrain shear strength. Su values and preconsolidation pressure are predicted using Back Propagation neural network (BPNN) and the application of BPNN is verified. The result of BPNN shows that correlation coefficient between test and neural network result is over 0.9, which means high correlativity. Especially the neural network uses only 6 parameters such as natural water content, void ratio, specific gravity, rate of passing 200th sieve, liquid limits and plasticity index among various affecting factors to estimate value and the correlation coefficent is 0.93. The conclusions obtained in this paper are from the tests performed for poor subsoils taken in the several regions of the country. If there were more test results, the prediction and influence of various soil properties could be effectively performed by neural network.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.312-312
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• 2023

동진강 유역은 김제평야를 품고 있어 다른 지역에 비해 농지면적이 차지하는 비중이 크며, 이에 따라 전체 용수 사용량에서 농업용수의 비중이 절대적으로 높은 유역이다. 낙양 보는 동진강 중·상류에 위치한 이수시설로 상류에 위치한 섬진강댐과 같이 동진강 유역의 농업용수 공급에 중요한 역할을 하고 있다. 낙양 보는 현재 동진강 방수문 4문, 김제간선 취입수문 2문, 정읍간선 취입수문 1문이 설치되어 있다. 관개기에는 동진강 도수로의 수문을 폐쇄하여 동진강 본류로의 하천유지용수를 차단하고 김제 배수로의 수문을 운용하여 농업용수를 공급하고 있으며 수혜구역의 용수수요 변화 및 기상상황, 하천상황에 따라 탄력적으로 운영하고 있다. 이러한 가동 보 운영으로 인하여 다양한 수위-유량관계의 변동성이 발생한다. 본 연구에서는 가동 보 운영에 따른 수위-유량관계 곡선식의 변동성을 확인하기 위해 동진강 유역 낙양보 상류에 위치한 정읍시(거산교)관측소를 대상관측소로 선정하였다. 정읍시(거산교)관측소는 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선을 2021년까지 사용하였고, 2022년 수위-유량관계곡선식 검증과 재개발을 위하여 유량측정을 실시하였다. 2012년에 개발된 수위-유량관계곡선은 검토 결과 강우에 의한 수위 상승시 보 완전 개방 상태의 측정성과를 확보하여 수위-유량관계 곡선식을 개발하였다. 그 결과 가동 보를 운영하는 3월~9월은 상류에 위치한 정읍시(행정교)관측소와 상하류 역전 현상이 발생하였고, 매년 비정상적인 유량이 산정되는 결과를 초래하였다. 2022년 신뢰도 높은 유량자료와 수위-유량관계곡선식 개발을 위해 낙양 보 완전개방 및 부분개방에 따른 다양한 유량측정성과와 낙양 보 수문 모니터링 결과를 확보하였다. 낙양 보는 2022년 1월~3월, 10월~12월은 수문 6문을 완전 개방하여 동진강에 하천유지용수를 공급하고, 4월부터 동진강 방수문을 폐쇄하여 농번기 농업용수를 확보한 후, 5월~9월에 확보된 농용수를 김제 배수문 2문을 부분개방하면서 공급하는 방식이다. 이 기간동안 낙양 보 수문에 대한 모니터링을 위해 정읍시(거산교)관측소 수위자료에 대한 검토를 실시하였으며, 유량측정시에는 정확한 유량측정성과와 곡선식 확인을 위하여 동일한 위치에서 측정을 수행하였다. 또한, 수위 또는 유량이 변하는 구간은 연속측정을 실시하였으며, 모니터링 결과와 유량측정성과를 바탕으로 수위-유량관계 변화를 분석하였다. 그 결과 저수위1식은 수문 완전개방, 저수위2식은 수문 완전폐쇄, 저수위3~6식은 수문 부분개방 곡선식을 개발하였으며, 저수위 구간은 낙양보 운영에 따라 총 27차례 기간분리가 발생하였다. 결과적으로 본 연구에서는 낙양 보 운영에 따른 다수의 유량측정성과와 모니터링 자료를 확보하였으며, 확보한 유량측정성과의 분석을 통한 신뢰도 높은 수위-유량관계곡선식을 개발하였고 이를 통해 생산된 유량자료는 정확도가 매우 높은 것으로 분석되었다.