• Computational Structural Engineering
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• v.6 no.1
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• pp.44-49
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• 1993

이 글에서는 거시적 모델을 사용하여 전단벽체를 수치모델하는 방법에는 여러가지의 방법이 있으며 각기 그 모델들에는 장점과 단점을 지니고 있음을 보았다. 거시적 모델로 구조물을 해석하는 경우에는 전단벽체의 모델과 그에 맞는 반복이력모델의 선정에 주의하여야 한다. 이는 전단벽체의 파괴양상과 비선형거동 등의 복잡한 거동을 한개의 모델을 가지고 일률적으로 적용하지 못한다는 거시적 모델의 한계점 때문이다. 그러나 아직까지 계산기의 발전과 미시적 모델의 한계점을 고려한다면 구조물 비선형해석시 최선의 선택은 미시적 방법보다는 거시적 방법이라하겠다. 거시적 모델을 사용하여 구조물의 3차원 해석 프로그램을 개발한 예를 보았듯이, 3차원 비선형거동까지 고려한다면 거시적방법이 적당하리라고 판단된다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.11a
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• pp.129-142
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• 2006

본 논문은 공간시계열자료가 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 아주 넓이 사용되고 있고 그 수요가 점차 증가하는 이 시기에 복잡한 공간시계열 중선형(STBL) 모형에 대한 모수 추정 방법 중 수치 해석적 방법인 Newton-Raphson 방법과 Kalman-Filter 방법을 비교하고, 두 가지 방법에 의한 예측력을 비교하여 보았다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.1-8
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• 2001

본 논문에서는 정규화된 데이터 공간과 가우스함수에 의한 산 함수 형성 그리고 형성된 산의 기울기를 이용한 산봉우리 붕괴를 특징으로 하는 개선된 산 클러스터링 방법을 제안한다. 이 개선된 방법은 기존의 Yager 등에 의하여 제안된 방법이 조정해야 하는 매개변수가 3개이고 발견된 클러스터 중심 주위에 원치 않는 다른 중심이 발생할 수 있는데 반하여 단지 하나의 매개변수 $\omega$의 조정으로 더욱 타당한 중심을 찾아내는 점에서 유용하다 할 수 있다. 또한 매개변수 $\omega$에 대한 적절한 선정 방법을 제시하고, 수치 자료에 대한 컴퓨터 모의실험을 통하여 개선된 산 클러스터링 방법의 유용성을 입증한다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.49 no.3
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• pp.19-24
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• 2012

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1992.11a
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• pp.51-62
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• 1992

• 순환기질환의공학회:학술대회논문집
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• 2005.12a
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• pp.17-20
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• 2005

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2000.04a
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• pp.123-123
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• 2000

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1992.04a
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• pp.63-65
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• 1992

• Water for future
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• v.34 no.4
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• pp.102-109
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• 2001

• Water for future
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• v.34 no.3
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• pp.68-75
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• 2001