• Title/Summary/Keyword: 예측실험

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A Parallel System for predicting protein-protein interactions (병렬 단백질 상호작용 예측 시스템)

  • 김세영;정유진
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.709-711
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    • 2004
  • 최근 단백질간의 상호작용의 중요성의 이해와 함께 축적되어 가는 단백질 정보들 간의 상호작용을 예측하기 위하여 통계학적 모델인 Support Vector Machine(SVM)을 사용한 예측 실험이 활발하다. 하지만 이는 거대한 생물 데이터를 처리하기 위해 많은 연산시간을 필요로 한다. 즉, 방대하게 존재하는 데이터를 처리하기 위해 SVM을 통한 실험은 정확한 결과뿐만 아니라 빠른 처리속도를 요구하게 되었다. 따라서 본 논문에서는 SVM의 개선을 통해 빠른 처리속도로 데이터를 처리하는 incremental SVM과 이를 병렬화 하여 더욱 빠른 처리시간을 가지는 Parallel SVM(PSVM)을 소개하고 실험해 본다. 즉, 단백질 상호작용에 사용되어지는 데이터를 PSVM을 사용한 실험을 통하여 정확성과 처리속도를 측정, 비교함으로써 단백질 상호작용 예측에 적합한지를 검증해본다.

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Far-Field Radiated Noise From Near-Field Measurement (근거리 음장 측정을 통한 원거리 음장 예측에 관한 스피커 실험)

  • Kim Tae-Jin;Son Keun-Young;Shin Hyun-Oak;Yoon Jong-Rak
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.125-128
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    • 1999
  • 근거리음장 측정으로부터 원거리음장을 예측할 수 있는 이론적 모델 및 실험적 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서 채택한 방법은 Helmholtz 적분식의 간단한 모델로써 단일주파수 코히어런트 음원의 근거리측정음장으로부터 원거리음장 예측이 가능한 기술이다. 이러한 단일 주파수, 코히어런트 음원의 원거리 수평방향지향성을 예측하기 위한 모델식 및 무향실에서 수행한 검증실험 결과를 소개한다 제안된 방법은 일반 소음원은 물론 잠수함 등의 수평방향 지향성의 예측에 적용가능하다고 판단된다.

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Starting Dynamic Characteristic Prediction of Open type Liquid Rocket Engine Using Simulink (Simulink를 이용한 개방형 로켓엔진시스템의 시동특성예측)

  • Jeong, Yu-Shin;Lee, Kuk-Jin;Yoon, Woong-Sup
    • Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.287-293
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    • 2010
  • 본 연구에서는 개방형 로켓엔진시스템의 제어시스템을 구성하기 위한 선행연구로서, 시동특성을 예측하기위해 Simulink 모델을 구성하였다. 구성품별 동특성 모델을 바탕으로 로켓엔진시스템의 예측 프로그램을 구성하였으며, 대상으로 하는 시스템의 천이 작동상태에서의 동특성 변화의 예측과 더불어 그 모델링의 타당성 검증을 위하여 실제 개방형 로켓엔진 상사모델의 수류실험을 통해 실험적으로 측정하여 비교하였다. 또한 Simulink모델이 제어시스템을 구성하기위해 적합한지를 판단하기위해 기 수행된 천이 동특성 예측 프로그램의 결과와 비교하였고 검증하였다.

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Prediction of Lateral Deflection and Maximum Bending Moment of Model Piles Using Artificial Neural Network (인공 신경망을 이용한 모형말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트 예측)

  • 김병탁;김영수;이우진
    • Journal of the Korean Geotechnical Society
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    • v.16 no.5
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    • pp.169-178
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    • 2000
  • 본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트를 예측하기 위하여 인공신경망을 도입하였다. 인공신경망에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였다. 인공신경망 중의 하나인 오류 역전파 신경망(EBIPNN)의 적용성 검증을 위하여 600개의 모형실험결과들을 이용하였다. 그리고 신경망의 구조는 한개의 입력층과 두개의 은닉층 그리고 한개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학슴에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 인공신경망 학습결과와 실험결과의 비교에 의하면, 신경망의 최적학습을 위하여 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런수는 각각 30개로 그리고 학습률은 0.9로 결정되었다. 전체 데이터의 50%이상으로 학습을 수행한 신경망의 모델은 정확한 예측을 하는 것으로 나타났다. 따라서, 인공신경망 모델리 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위와 최대 휨모멘트의 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여주었다.

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An Analytical Performance Model for Supercalar Processors (가변적 하드웨어 구성에 대한 수퍼스칼라 프로세서의 성능 예측 모델)

  • 이종복
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10c
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    • pp.24-26
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    • 1999
  • 본 논문에서는 주어진 윈도우에 대하여 수퍼스칼라 프로세서의 하드웨어를 구성하는 기본 요소인 인출율과 연산 유닛의 개수로 표현되는 성능 예측 모델을 제시하였다. 이때, 수퍼스칼라 프로세서에서 실행되는 벤치마크 프로그램은 매 싸이클당 각 명령어 개수가 시행되는 확률과 분기 예측 정확도에 의하여 특성화된다. 초기의 실험으로 각종 파라미터를 획득한 후에는 다양한 연산유닛과 인출율을 갖는 수퍼스칼라 프로세서의 성능을 본 논문에서 제안하는 모델에 의하여 간단하게 구할 수 있다. 명령어 자취 모의실험(trace-driven simulation)으로 측정한 성능과 본 논문에서 제안하는 성능 예측 모델에 의한 성능을 비교한 결과, 3.8%의 평균오차를 기록하였다.

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원자력 배관용 스테인레스강의 파괴저항곡선 예측

  • 장윤석;석창성;김영진
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1995.05a
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    • pp.796-802
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    • 1995
  • 본 연구의 목적은 원자력 배관용 스테인레스강의 J-R곡선을 예측하기 위한 2가지 방법 올 제시하는 것이다. 첫 번째 방법에서는 균열길이/시편폭 비를 변수로 한 탄소성 유한요소해석을 수행하여 파괴변형률에 근거한 P-$\delta$곡선을 얻고, 이 결과로부터 일반궤적법을 응용하여 J-R곡선을 구하였다. 두 번째 방법에서는 $\sigma$-$\varepsilon$곡선과 J-R곡선의 상관관계를 통계처리하여 응력-변형률시험결과로부터 J-R곡선을 예측할 수 있는 실험식을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 방법들을 이용하여 구한 예측결과는 실험결과와 대체로 잘 일치하였다.

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Modeling of the Specific Cutting Pressure to Predict the Cutting Force in Face Milling (정면 밀링 가공에서의 절삭력 예측을 위한 비절삭 저항 모델링)

  • Joo, Jung-Hoon;Kim, Kug-Weon
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.306-308
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    • 2008
  • 본 논문은 정면 밀링 가공에서의 절삭력 예측을 위한 수학적 모델을 설정하고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 실험으로 얻은 절삭력 데이터를 이용하여 비절삭 저항을 모델링하였고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 절삭력을 예측하였다. 예측된 절삭력은 실제 실험을 통해 얻은 절삭력과 비교하여 본 모델의 타당성을 검증하였다.

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Development of a regressive prediction method of solute transport in rivers based on relation between breakthrough curve and travel distance (하천에서 농도곡선-유하거리 상관성 기반 회귀적 물질혼합 예측 기법)

  • Kim, Byunguk;Seo, Il Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.45-45
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    • 2022
  • 산업화에 따른 화학물질 사용량의 증가는 담수로의 유해화학물질 유출사고의 위험을 증가시키며, 이러한 사고는 하천수 수질과 수환경 생태계에 심각한 위해와 손상을 야기한다. 이러한 수질사고 발생시 신속 대응을 위해, 하천에 유입된 물질의 거동을 신속하게 예측하는 것이 필요하며 이 경우 1차원 추적모형이 주로 사용된다. 1차원 물질혼합 모형은 하천을 하나의 유선으로 보며, 복잡한 하천흐름의 시스템을 현상학적으로 해석하고, 오염물질의 이송 및 혼합 메카니즘을 모델 매개변수에 반영하여 모형화한다. 이러한 매개변수들은 직접적으로 측정하기 어려우며, 이론에 기반한 매개변수 산정 기법이 구축되지 않은 실정이다. 따라서 대부분의 연구에서는 추적자 실험을 실시하여 유한한 하천구간에서 추적자의 시간-농도곡선(Breakthrough curve, BTC)을 취득하고, 이를 통하여 대상 구간의 매개변수를 역산하는 최적화 기법에 의존하고 있다. 하지만, 모든 하천구간에 대하여 추적자 실험을 수행하여 데이터를 확보하는 것이 어렵기 때문에 최적화 기법의 적용성에 한계가 있다. 본 연구는 흐름정보가 제공되지 않은 미계측 하천구간에서 BTC를 신속하게 예측할 수 있는 회귀모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 국내 하천에서 수행한 4회의 추적자 실험으로부터 취득한 28개 구간 케이스의 데이터에 대하여 농도곡선 전처리를 수행하고 14개의 통계적 특징을 추출하였으며, 계측된 흐름특성과의 상관관계를 분석하였다. 분석 결과, 대상 구간에서의 BTC의 변화가 추적자의 유하거리에 매우 높은 상관관계를 보였으며, 이를 이용하여 회귀모형을 제시하였다. 제안된 회귀모형을 적용하여 하류의 지점에서의 BTC를 예측하였으며, 1차원 이송-분산 방정식과 하천저장대모형을 활용한 예측결과와 비교하여 검증하였다. 그 결과, BTC의 변화특성을 활용한 회귀적 예측이 하천 지형 및 흐름의 변동성이 작은 구간에서 1차원 혼합모형들을 이용한 예측보다 더 높은 정확도를 보였으며, 이러한 장점은 장거리 예측에서 더 분명하게 나타났다.

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An Object Oriented Performance Prediction System (객체 지향 성능 예측 시스템)

  • 백승훈;홍준성;박규호
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10b
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    • pp.457-459
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    • 1998
  • 본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.

Improvement of Two-layer Model using Reynolds Stress Distribution of Vegetated Open-channel Flows (침수식생 개수로의 레이놀즈응력분포를 이용한 2층모형 개선)

  • Yang, Won-Jun;Choi, Sung-Uk;Choi, Byung-Woong;Bae, Hye-Deuk
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.515-519
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    • 2010
  • 본 연구에서는 침수식생 개수로 흐름의 평균유속 및 다양한 난류량 예측이 가능한 해석적 모형의 비교 분석을 수행하였다. 각 모형의 비교분석에 사용한 수리실험자료는 기존의 다양한 연구자가 제시한 실험결과를 이용하였다. 레이놀즈응력의 경우, 상부영역에서는 선형분포를 가정한 두 모형 모두 수리실험자료와 잘 일치하였다. 그러나 식생영역의 경우 3층모형에서 가정한 지수함수 형태의 레이놀즈응력은 실험자료와 잘 일치하지 않는 것으로 나타났다. 평균유속의 경우, 삼층모형에서 새로이 추가된 내부식생영역은 전체적인 예측결과에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 전체적인 평균유속 예측결과는 두 모형 모두 비교적 유사하였다. 본 연구를 통하여 분석된 2층모형과 3층모형의 장점만을 취합하여 이층모형의 정확성을 개선하였다. 기존 수리실험자료를 이용하여 식생수로의 레이놀즈응력분포식을 최적화된 멱함수 형태로 제시하였다. 개발된 모형을 기존 수리실험자료에 적용한 결과 특정 조건을 제외하고는 비교적 정확하게 식생흐름의 평균유속분포를 예측하는 것으로 나타났으며, 이는 식생 및 흐름조건에 의해 식생영역의 레이놀즈응력분포형태가 왜곡되어있을 경우인 것으로 분석되었다.

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