• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.10 no.3 s.49
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• pp.65-75
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• 2006

Nonlinear pushover analysis is used to evaluate the earthquake response of building structures. To accurately predict the inelastic response of a structure, the prescribed story load profile should be able to describe the earthquake force profile which actually occurs during the time-history response of the structure. In the present study, a new modal combination method was developed to predict the earthquake load profiles of building structures. In the proposed method, multiple story load profiles are predicted by combining the modal spectrum responses multiplied by the modal combination factors. Parametric studies were performed far moment-resisting frames and walls. Based on the results. the modal combination factors were determined according to the hierarchy of each mode affecting the dynamic responses of structures. The proposed modal combination method was applied to prototype buildings with and without vertical irregularity. The results showed that the proposed method predicts the actual story load profiles which occur during the time-history responses of the structures.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.18 no.3
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• pp.62-67
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• 1999

In this paper, we investigates a reliable model of the Predictive Recurrent Neural Network for the speech recognition. Predictive Neural Networks are modeled by syllable units. For the given input syllable, then a model which gives the minimum prediction error is taken as the recognition result. The Predictive Neural Network which has the structure of recurrent network was composed to give the dynamic feature of the speech pattern into the network. We have compared with the recognition ability of the Recurrent Network proposed by Elman and Jordan. ETRI's SAMDORI has been used for the speech DB. In order to find a reliable model of neural networks, the changes of two recognition rates were compared one another in conditions of: (1) changing prediction order and the number of hidden units: and (2) accumulating previous values with self-loop coefficient in its context. The result shows that the optimum prediction order, the number of hidden units, and self-loop coefficient have differently responded according to the structure of neural network used. However, in general, the Jordan's recurrent network shows relatively higher recognition rate than Elman's. The effects of recognition rate on the self-loop coefficient were variable according to the structures of neural network and their values.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.19 no.3
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• pp.122-129
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• 2015

In this study, a prediction model for the effective compressive strength of corner columns with intervening normal strength concrete slabs was developed. A structural analogy between high-strength concrete column-normal strength concrete slab joint and brick masonry was used to develop the prediction model. In addition, the aspect ratio of slab thickness to column dimension was considered in the models. The reliability of the new prediction model was evaluated by comparison with experimental results and its superiority was demonstrated by comparison with previous models proposed by design codes and other researchers. As a result, with average test-to-predicted ratios of 1.09, a standard deviation of 0.15, the newly developed equation provided superior predictions in terms of accuracy and consistency over all of the existing effective strength prediction approaches including KCI structural concrete design code (2012).

• Review of KIISC
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• v.14 no.2
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• pp.78-88
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• 2004

정보 통신과 반도체 공정 기술의 급격한 발전으로 나노기술이 가까운 시일 내에 실용화되고, 유비쿼터스 환경이 도래할 것으로 예측된다. 나노기술 환경에서 사용되는 디바이스의 고집적도, 낮은 구동 능력, 배선 제약 특성이 정보 보호 분야에 사용되는 프로세서 구조와 회로 설계 기술을 크게 바꿀 것으로 예측된다. 본 연구에서는 이러한 기술 변혁에 대비하기 위해 나노기술 환경에 적합한 차세대 정보 보호 프로세서 구조와 회로 설계 기술을 분석하였다.

• Journal of the KSME
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• v.28 no.2
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• pp.177-180
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• 1988

파괴안전설계를 하기 위하여 파괴역학원칙을 성공적으로 적용시키기 위해서는 주로 믿을 수 있는 크랙성장을 예측하는데 달려있다. 일정크기의 피로하중을 받는 구조물 구성요소의 경우 안전계수로 빈도수와 환경의 영향을 설명할 수 있다면 경험적인 데이터를 바탕으로 하여 그 피로거동은 상당히 쉽게 예상될 수 있다. 그러나 구조물 구성요소가 변화크기의 피로하중을 받는다면, 크랙성장예측을 위한 데이터를 마련하는데는 무엇보다도 그러한 변화크기의 피로하 중상태의 적용모델이 확실히 필요하며, 일어날 수 있는 여러 가지 상황들을 통합할 수 있는 모 델에 입각하여야 한다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.18-27
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• 1994

석탄액화반응에서 촉매 세공구조가 촉매 불활성화에 미치는 영향을 조사하기 위하여 간단한 모델을 전개하였다. 촉매의 세공수 분포에 근거하여 두 개의 Dirac delta 함수분포를 갖는 다공질 촉매구조를 제안하였으며 촉매 세공구조와 반응속도상수와의 관계를 유도하기 위하여 단순화된 반응계를 가정하였다. 균일 코드피복 가정에서 본 모델을 촉매 불활성화 예측에 적용하였으며 계산과정에서 세공율, 세공 크기 등의 촉매 특성치에 대해서는 실제값을 이용하였다. 본 모델연구에 의하면 unimodal 촉매에 비해 bimodal 촉매가 촉매 불활성화에 덜 민감하였다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
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• 2008.08a
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• pp.504-506
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• 2008

전기전자 장치 내부의 PCB에 존재하는 전력공급/접지판은 RF 공진잡음을 발생시켜 디지틀 신호 품질 저하 및 불요방사의 문제를 일으킨다. 본 논문에서는, 전력공급/접지판의 RF 잡음을 제거하기 위한 방법으로 Mush-room EBG 구조를 사용할 때 이 구조가 가지는 전자기 및 전기적 특성을 모드해석법과 회로이론의 하이브리드화를 통해 예측을 수행한다. 예측을 통해 잡음을 억제할 수 있는 유용한 정보를 얻는다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.950-953
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• 2015

본 논문에서는 HEVC 디코더에서 화면간 예측의 보간 필터에 대한 하드웨어 구조를 제시하고, 설계 및 분석결과를 통해 연구 결론을 도출하는 것이 목적이다. 제안하는 하드웨어 구조는 보간 필터의 각 필터 간의 유사성을 확인하고 빠르게 데이터를 처리하기 위한 병렬처리 방법을 제시한다. 또한 레지스터를 통한 데이터를 재사용하는 방식을 이용하여 외부 메모리와의 불필요한 연결을 줄여 성능을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.71-71
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• 2012

현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Elastomers and Composites
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• v.39 no.3
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• pp.193-208
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• 2004

Morphology of injection molded polymer blend was investigated by experimental and theoretical approach. In experiments, the effects of injection speed and injection temperature on the morphology of injection molded MPPO/Nylon 6 blend were investigated. The morphology distribution across the part thickness was clearly observed in injection molded blend. We could observe several distinct regions across the thickness of molded part: skin layer, subskin layer and core region. The skin layer where the dispersed phase is fine and highly deformed to the flow direction is observed to be located near the part surface. The subskin layer located at inner region of the skin layer also observed. In the subskin layer, the dispersed phase is coarser than that of skin layer and deforms to the flow direction. Based on the experimental results, the calculation scheme to predict the morphology of injection molded polymer blend was suggested. The morphology of injection molded polymer blend could be predicted in corporation with the result of flow analysis obtained from commercial software for injection molding process and the theory of drop behavior under the flow. The suggested calculation scheme could predict the effect of injection conditions on the morphology of injection molded parts.