• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.362-364
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• 2003

기능 유전체학에서 클러스터링 기법은 고차원의 마이크로 어레이 데이터 분석을 위한 주된 도구 중의 하나이다. 본 논문에서는 정보병목(information bottleneck)기법 기반의 이중 클러스터링에 의한, 유전자 발현 데이터의 계층적 병합방식 클러스터링 기법을 제안한다. 정보병목기법은, 두 랜덤변수의 결합확률분포가 주어진 경우 두 변수의 상호 정보량을 최대한 보존하면서 한 변수를 압축하는 기법이며, 두 변수를 차례로 압축하는 것이 이중 클러스터링이다. 실제 마이크로 어레이 데이터인 NC160 데이터(암세포 내 유전자 발현 데이터)에 대한 실험에서, 먼저 유전자를 그 발현패턴에 따라 클러스터링 한 후 이를 이용하여 표본들을 클러스터링하고 그 성능을 다각도로 분석하였다. 상호 정보량과 유전자 및 표본 클러스터 수와 엔트로피 척도에 의한 성능을 검토해 본 결과, 표본이 추출 조직에 따라 구분 가능할 것이라는 가정을 검증할 수 있었으며, 적절한 클러스터의 수를 결정할 수 있는 임계점의 기준을 설정할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.435-438
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• 2020

시장예측 문제를 해결하기 위하여 과거부터 꾸준한 연구가 진행되어왔다. 하지만 금융 시계열 데이터에는 분산이 일정하지 않으며 Non-stationarity 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한 광범위한 데이터 변수는 기존에 사람이 직접 경험적으로 선택하는 것에 한계가 있기 때문에, 모델이 변수를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 금융 시계열 데이터의 문제를 고려하여 타임 스텝 정규화를 제안하며 자동 변수 추출을 위해 LSTM 형태의 오토 인코더 모델을 학습하였으며 LSTM 네트워크를 이용하여 시장 예측하는 모델을 제안한다. 해당 시스템은 실제 주식 거래나 시장 거래를 위하여 온라인 학습이 가능하며 긴 기간을 테스트 구간으로 실험한 결과 미래의 수익률을 예측하는 것에 있어서 우수한 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.22 no.3
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• pp.81-87
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• 2013

This paper is about study how to decrese surge pressure that is occurred in excavator driving motor. We used computer simulation program SimulationX. It is also about the way finding design problem and approaching a solution through interpreting shape design sensitivity analysis. Programmes are below. First of all, finding shape fault by analyzing dynamic behavior of valves installed in hydraulic driving motor which is designed now. And drawing variable which is considered sensitive to improve dynamic efficiency among a lot of shape variables. Then, targeting that variable and examining dynamic efficiency stabilization tendency with controlling it. Finally, suggesting the most effective tuning method through variable combination as there are a lot of sensitive variables.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.423-423
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• 2017

수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.411-412
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• 2008

본 논문에서는 차세대원자로인 APR1400(Advanced Power Reactor 1400)의 출력제어방법으로 모델예측제어 알고리즘을 적용하고, 일일부하추종 운전을 하였을 때 최적의 제어기 구현을 위해 제어 로직의 주요 변수인 예측구간, 제어구간, 모델 차수의 변화에 따른 제어 성능을 평가하였다. 성능 평가는 원자로 출력제어 성능 검증시 사용하는 방법으로 제어대상인 차세대 원자로(APR1400)를 3차원 노심해석 전산코드인 MASTER(Multipurpose Analyzer for Static and Transient Effects of Reactor)로 시뮬레이션하여 제어 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.1047-1050
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• 2010

축류팬(axial fan)은 냉장고, 에어컨 등 가전제품 뿐 아니라, 자동차, 중장비 등에 가장 널리 사용되는 팬의 형태로 제품의 성능과 소음에 많은 영향을 미치는 요소이다. 그러나 설계, 목업(mock-up)개발, 풍동실험 등의 시간과 비용적인 면에서 비효율적인 방법을 통해 개발이 이루어지고 있다. 따라서 범용으로 사용가능한 팬 설계 프로그램과 설계 인자의 입력만으로도 성능을 예측하여 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄일 수 있는 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 슈퍼컴퓨터를 활용하여 축류팬 형상변수의 변화에 대한 성능과 소음을 미리 해석한 후 그 결과를 지식형 데이터베이스로 저장하고, 팬 자동설계 시스템과 결합한다. 즉, 축류팬 설계 변수를 입력하면 팬의 형상을 CAD 파일로 자동 생성할 뿐 아니라, 지식형 데이터베이스을 기반으로 하는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 해당 모델의 성능과 소음을 예측한다.

• 전기의세계
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• v.45 no.5
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• pp.30-37
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• 1996

이 기술 논문의 목적은 플랜트 모델의 불확실성이 매개변수의 섭동으로 표현되는 제어계의 강인 안정도, 강인 제어성능, 강인 제어기 설계에 관한 최근의 연구결과들을 소개하는 것이다.

• Smart Media Journal
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• v.9 no.4
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• pp.26-35
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• 2020

Attempts to predict future stock prices have been studied steadily since the past. However, unlike general time-series data, financial time-series data has various obstacles to making predictions such as non-stationarity, long-term dependence, and non-linearity. In addition, variables of a wide range of data have limitations in the selection by humans, and the model should be able to automatically extract variables well. In this paper, we propose a 'sliding time step normalization' method that can normalize non-stationary data and LSTM autoencoder to compress variables from all variables. and 'moving transfer learning', which divides periods and performs transfer learning. In addition, the experiment shows that the performance is superior when using as many variables as possible through the neural network rather than using only 100 major financial variables and by using 'sliding time step normalization' to normalize the non-stationarity of data in all sections, it is shown to be effective in improving performance. 'moving transfer learning' shows that it is effective in improving the performance in long test intervals by evaluating the performance of the model and performing transfer learning in the test interval for each step.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.26 no.2
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• pp.45-54
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• 2010

The SCW numerical model described in the companion paper was used to carry out a comprehensive parametric study to evaluate the performance of the SCW. The five ground related parameters, which are porosity, hydraulic conductivity, thermal conductivity, specific heat, geothermal gradient, and five SCW design parameters, which are pumping rate, well depth, well diameter, dip tube diameter, bleeding rate, were used in the study. Two types of numerical simulations were performed. The first type was used to perform short-term (24-hour) simulation, while the second type 14 day simulation. The study results indicate that the parameters that have important influence on the performance of SCW were hydraulic conductivity, thermal conductivity, geothermal gradient, pumping rate, and bleeding rate. The thermal conductivity had the most important influence on the performance of the SCW. With the increase in the geothermal gradient, the performance increased in the heat mode, but decreased in the cooling mode. The hydraulic conductivity influenced the performance when the value was larger than $10^{-4}m/s$. The depth of the well increased the performance, but at the cost of increased cost of boring. The bleeding had an important influence on SCW, greatly enhancing the performance at a limited increased cost of operation. Overall, this study showed that various factors had a cumulative influence on the performance of the SCW, and a numerical simulation can be used to accurately predict the performance of the SCW.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.46 no.6
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• pp.496-502
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• 2018

In this study, experimental and analytical studies were carried out to observe the phenomenon of aerodynamic throat formed according to the primary flow and secondary flow momentum of the ejector. The equilibrium interval of the aerodynamic throat, which is the main variable of the ejector performance, was observed through the experiment using the cold flow experiment and the analysis using FLUENT. Performance characteristics were investigated by the change of the primary flow rate and the throat diameter of the ejector cylinder. As a result, the performance of the standard ejector was confirmed to be within the range of 0.33~1.167(off-design/design) and cylinder throat diameter range of 1~1.17(off-design/design area ratio).