• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.627-632
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• 1997

FLECHT-SEASET 실험을 이용하여 냉각재상실사고시 Reflood에 대한 TRAC-PF1 전산코드의 예측 능력을 평가하였다. FLECHT-SEASET 실험 장치는 3.657m(12 ft) 높이 161개 전열 봉으로 이루어 져 있으며, 다양한 재관수율, 계통압력, 초기 피복재온도, 재관수온도 노심내 반경방향 출력분포 둥의 조건에 따라 수행된 실험이다. TRAC-PF1은 비균질 비평형 이상유동 열수력(Nonhomogeneous Non-equilibrium Two-Fluid Hydrodynamic)모델을 사용하고 원자로 압력용기는 3차원으로 모델할 수 있는 최적전산코드로서, 이 평가 계산에는 HP Version이 사용되었다. 본 연구에서는 재관수율 변화에 따라 달라지는 연료봉 최대 피복재온도와 Quench 시간에 대한 TRAC-PF1 전산코드의 예측 능력을 중점적으로 평가하였다. 계산 결과 TRAC-PF1은 최대 피복재온도는 약 20-100$^{\circ}$K 낮게, Quench 시간은 실험치와 비교하여 약 40-150초 정도 늦게 예측하는 것으로 나타났는데, 재관수율이 낮을수록 최대피복재 온도는 낮게, Quench 시간은 늦게 예측하는 경향을 보이고 있다. 또한 재관수율이 3 in/sec 이상에서 노심 상부가 일찍 Quenching 되는 것으로 계산되는데, 이는 노심상부 열전달 Regime의 부적절한 계산이 원인으로 보인다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2013.07a
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• pp.319-320
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• 2013

본 논문에서는 PSR(Primary Side Regulator)에 적용 가능한 새로운 방식의 부하 전류 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 부하 전류 예측 방식은 DCM(Discontinuous Conduction Mode) 및 BCM(Boundary Conduction Mode) 동작만이 가능하다. 하지만 제안된 방식은 Power Balance Rule을 적용한 간단한 알고리즘을 통해 CCM(Continuous Conduction Mode) 동작에서도 정확한 부하 전류 예측이 가능하다. 따라서 높은 출력을 요구하는 어플리케이션에서 고효율 달성에 유리하고, CC(Constant Current) 제어가 우수하다. 제안 알고리즘의 우수성과 신뢰성 검증을 위하여 12W급 플라이백 컨버터의 시작품을 제작하였고, 이를 이용한 실험 결과를 바탕으로 타당성을 확인한다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.4 no.3
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• pp.85-90
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• 2015

In this paper, anew parallel event-driven logic simulation is proposed. As the proposed prediction-based parallel event-driven simulation method uses both prediction data and actual data for the input and output values of local simulations executed in parallel, the synchronization overhead and the communication overhead, the major bottleneck of the performance improvement, are greatly reduced. Through the experimentation with multiple designs, we have observed the effectiveness of the proposed approach.

• Water for future
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• v.29 no.4
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• pp.109-118
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• 1996

The neural network is a mathematical model of theorized brain activity which attempts to exploit the parallel local processing and distributed storage properties. The neural metwork is a good model to be applied for the classification problem, large combinatorial optimization and nonlinear mapping. A multi-layer neural network is constructed to predict rainfall. The network learns continuourvalued input and output data. Application of neural network to 1-hour real data in Seoul metropolitan area and the Soyang River basin shows slightly good predictions. Therefore, when good data is available, the neural network is expected to predict the complicated rainfall successfully.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.380-384
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• 2010

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2018.11a
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• pp.185-186
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• 2018

모델 예측전류제어 과정에서 공통모드전압을 저감 하기 위한 기존연구방안들이 제시되어 왔지만 두 상의 스위치 함수가 변동하는 데드 타임 구간이나 영 전압벡터 두 가지를 모두 저감시키지는 못하였다. 본 논문에서 제안한 모델예측전류제어는 영 전압벡터와 데드 타임에서의 공통모드전압을 고려하여 H8 인버터시스템에서 공통모드전압을 저감하였을 뿐만 아니라 영 전압 벡터 사용으로 인한 THD도 개선하였다. 모델예측전류제어를 적용한 H8 인버터 시스템의 공통모드전압의 저감과 출력전류 THD 개선을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.477-478
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• 2021

관광관련 광고, 상품판매 촉진, 추천 등을 위해 제주도 관광객의 관심 정보에 있어 기후요소가 끼치는 영향을 분석하고 이를 토대로 예측모델을 개발한다. 예측모델은 입력으로 기온, 강수량, 풍속, 습도, 일사량 및 전운량, 출력으로 가장 관심도가 높은 관광지 유형을 가지며 TMAP의 검색순위 이력 데이터와 기상청의 기후이력 데이터를 다운로드하여 학습패턴을 생성한다. 예측모델은 Sklearn 인공신경망 라이브러리를 이용하여 구현하였으며, 81.8 %의 정확도를 보인다.

• Phonetics and Speech Sciences
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• v.13 no.4
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• pp.47-53
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• 2021

Autoregressive Text-to-Speech (TTS) models suffer from inference instability and slow inference speed. Inference instability occurs when a poorly predicted sample at time step t affects all the subsequent predictions. Slow inference speed arises from a model structure that forces the predicted samples from time steps 1 to t-1 to predict the sample at time step t. In this study, an end-to-end non-autoregressive fast text-to-speech model is suggested as a solution to these problems. The results of this study show that this model's Mean Opinion Score (MOS) is close to that of Tacotron 2 - WaveNet, while this model's inference speed and stability are higher than those of Tacotron 2 - WaveNet. Further, this study aims to offer insight into the improvement of non-autoregressive models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.264-264
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• 2020

최근 기후변화로 우리나라는 과거에 비해 태풍이나 국지성 집중호우 및 가뭄 등 극심한 수문현상이 빈번하게 발생하고 그 피해가 더욱 커지고 있는 추세이다. 특히 우리나라의 경우 산지가 많으며 대부분의 하천이 유역면적이 작고 유로연장이 짧아 단시간에 유출이 발생하며 수문학적 특성이 연중 큰 편차를 보이고 있다. 이러한 이상기후에 따른 수문현상 파악 및 피해 경감을 위해 신뢰성 있는 수문자료는 매우 중요하다. 따라서 수문자료에 대한 품질관리는 필수적이지만 자료 결측 및 오측에 대한 신뢰성 높은 품질관리가 이뤄지지 못하고 있는 실정이다. 현재 수위자료의 결측이 발생한 경우 해당 관측소의 수위 자료를 사용해 선형보간 및 운형자법으로 수정하거나 상·하류 관측소의 관계를 이용하여 회귀분석을 통해 자료 결측의 수정 및 보완을 수행하는 등 담당자의 주관적 판단에 의존하고 있다. 본 논문에서는 신뢰성 높은 수문자료의 결측치 보완 및 예측을 위한 방안을 제시하고자 상류의 관측소의 수문자료를 이용한 하류의 단시간 수문 자료예측에 관한 연구를 수행하였다. 이를 위해 자료지향형 모델인 적응형 뉴로-퍼지 기법(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System, ANFIS)을 이용한 모형을 적용하였다. 기존의 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 물리적 모형은 수문자료를 활용하여 수위 및 유출을 산정함에 있어 매개변수의 결정이 어렵고 많은 오차들을 내포하고 있다. 본 연구에서 사용한 ANFIS는 입력자료와 출력자료만을 고려하여 구축할 수 있기 때문에 자료 수집단계에서 유역의 물리적 자료 및 지형 자료와 같은 방대한 양의 자료 수집이 필요가 없다. 이후 모형이 구축이 된다면 입·출력 자료만을 이용하여 신뢰성 높은 결과를 획득할 수 있지만 입력 자료의 품질에 따라 결과가 좌우되기 때문에 자료의 구성이 매우 중요하다. 본 연구에서는 ANFIS를 통해 무주남대천 유역의 무주군(여의교) 관측소의 수위자료를 입력자료를 사용하여 하류에 위치한 무주군(취수장) 관측소의 수문자료의 결측 보완 및 예측하는 모형을 구축하고 모형의 구조 변화를 통해 가장 정확도 높은 모형을 결정하였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.05a
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• pp.66-68
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• 2007

본 논문에서는 CDMA 상향 중심주파수인 836.5MHz에서 단말기 송신 전력 제어를 위한 Schottky 다이오드 전력 검출기 기본 회로 구조를 제안한다 일반적인 다이오드의 비선형성에 의한 검파 출력의 선형성 개선과 낮은 입력 레벨의 출력 전압 감도 특성을 개선하기 위해서 낮은 검출기 입력 레벨에서의 임피던스 매칭을 한다 다이오드 패키지의 기생 성분을 고려한 시뮬레이션을 통하여 비교적 정확한 측정 결과를 예측할 수 있다. 본 논문의 전력 검출기의 전압 감도는 최대 0.1V의 비교적 우수한 특성을 보이며, -20dBm에서 +15dBm의 검출기 입력 대역에서 임피던스 매칭의 분석을 통하여 선형성의 뚜렷한 개선 효과를 얻는다. 또한 입력 주파수의 대역폭에 따른 매칭특성과 개선된 검파 출력 특성도 제시된다.