• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07a
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• pp.318-322
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• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용한 단기 전력 수요 예측시스템에서 예측치별로 신뢰도를 계산하는 체계적인 방법을 제안한다. 예측시스템의 신뢰도를 추정하는 작업은 특히 신경회로망과 같은 경험적 모델을 실제 활용하기 위해서 필수적인 연구로 인식되고 있다. 본 논문에서 제안하는 출력별 신뢰 구간 계산 방법은 지역 표현하는 뉴로-퍼지 모델의 특성을 활용하여 학습된 퍼지 규칙 각각에 대해 신뢰도를 추정하는 Local reliability measure 기법을 사용한다. 제안된 신뢰도 계산이 가능한 단기 전력 수요 예측시스템은 먼저 결정 트리를 이용하여 초기 구조를 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 저장된 초기 구조 뱅크를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 학습하고, 학습된 퍼지 규칙의 신뢰도를 추정한다. 제안된 시스템의 실효성을 검증하기 위해서 한국 전력에서 수집한 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 한 시간 앞의 수요를 예측하는 모의 실험을 수행하고 실험 결과를 비교 분석한다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2001.05a
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• pp.43-48
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• 2001

본 연구에서는 컨테이너 터미널의 적정 안벽능력(Quay Capacity)을 분석하기 위한 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 모델에서는 선박의 터미널 도착 특성, 선박별 양하량 및 적하량, 컨테이너 크레인(Container Crane, C/C) 생산성 및 투입대수 등을 입력변수로 입력하였으며, 시뮬레이션 결과로써는 안벽점유율, 선석 점유율, 대기시간 비율, 대기비율, Norm time 초과비율 등을 출력하였다. 이중 컨테이너 터미널의 평가지표로는 Norm time 초과비율, 대기비율 및 안벽점유율을 적용하였다. 컨테이너 터미널을 운영중인 터미널의 터미널 운영실적 자료를 이용하여 모델의 확인 및 검증을 실하였다. 모델은 Knowledge Base에 근거하여 수행되는 G2를 이용하여 구축하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.504-507
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• 2010

본 논문에서는 저온용 오스테나이트계 스테인리스강(ASS)의 온도 및 변형률 속도의 영향을 고려한 통합 구성 방정식 및 손상 모델을 제안하였다. 저온 영역에서, 304L ASS의 온도 및 변형률 속도별 인장 실험을 시행하였다. 그 결과, 변형 유기 마르텐사이트 상변태에 의해 상변태 유기 소성(TRIP)이 저온에서 현저히 나타났으며 온도 및 변형률 속도의 영향이 지대하였다. 실험 결과를 바탕으로 ASS의 저온 거동 및 특성을 규명하여 수치 모델에 반영하였다. 저온에서 일어나는 2차 경화 현상을 표현하기 위해, Bodner/Partom 점소성 구성 방정식을 수정하고 Tomita/Iwamoto 변형 유기 상변태 모델을 구성 방정식에 적용시켰다. 저온 연성 파단 현상을 표현하기 위해, Bodner/Chan 손상모델을 수정하여 접목시켰다. 제안된 모델을 유한요소 프로그램에 탑재시키고, 온도 및 변형률 속도 의존 재료 정수를 결정하였다. 저온 영역에서, 온도 및 변형률 속도별 재료 거동을 시뮬레이션하고 이를 실험 결과와 비교 및 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2003.11c
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• pp.1843-1846
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• 2003

네트워크 기반의 공격 및 비정상 행위를 정확히 탐지하고 판단하기 위한 기존의 탐지 모델은 공격 룰셋의 패턴매칭 기반인 Misuse Detection System을 사용하고 있다. 그러나 이 시스템의 특성상 새로운 공격의 미탐지 및 공격 오인등으로 False Positive 가 높다는 단점이 있다. 본 논문은 전체 시스템의 성능을 판정하는 False Positve 에러율을 줄여 성능을 향상하기 위해 Meachine Learning기반의 Anomaly Detection System 을 결합한 새로운 탐지 모델을 제안하고자 한다. Anomaly Detection System 은 정상행위에 대한 비교적 높은 탐지율과 새로운 공격에 대한 탐지가 용이하다. 본 논문에서는 각 시스템의 탐지모델로 Snort 와 인스턴스 기반의 알고리즘인 IBL 을 사용했으며, 결합모델의 타당성을 검증하기 위해서 각 탐지 모델의 False Positive와 False Negative 에러율을 측정하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2015.07a
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• pp.211-212
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• 2015

본 논문에서는 MRAS(Model Reference Adaptive System)을 이용한 유도 전동기의 회전자 저항을 추정하는 방법을 제안하였다. 슬립 계산은 회전자 저항 값과 연관되어 있기 때문에, 잘못된 회전자 저항 값 정보는 벡터제어의 동특성을 저하시킬 수 있다. 따라서 회전자 저항 값을 정확히 측정 또는 추정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 회전자 자속의 크기 기반의 MRAS를 바탕으로 회전자 자속 전압 모델을 기준 모델로 구성하고 회전자 자속 전류 모델을 적응 모델로 구성하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 두 모델 사이의 오차 신호를 영으로 수렴하도록 적응 메커니즘을 구성하여 회전자 저항 값을 추정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.05a
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• pp.263-266
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• 2019

단어 임베딩 모델 중 현재 널리 사용되는 word2vec 모델은 언어의 의미론적 유사성을 잘 반영한다고 알려져 있다. 본 논문은 word2vec 모델로 학습된 단어 벡터가 실제로 의미론적 유사성을 얼마나 잘 반영하는지 확인하는 것을 목표로 한다. 즉, 유사한 범주의 단어들이 벡터 공간상에 가까이 임베딩되는지 그리고 서로 구별되는 범주의 단어들이 뚜렷이 구분되어 임베딩되는지를 확인하는 것이다. 간단한 군집화 알고리즘을 통한 검증의 결과, 상식적인 언어 지식과 달리 특정 범주의 단어들은 임베딩된 벡터 공간에서 뚜렷이 구분되지 않음을 확인했다. 결론적으로, 단어 벡터들의 유사도가 항상 해당 단어들의 의미론적 유사도를 의미하지는 않는다. Word2vec 모델의 결과를 응용하는 향후 연구에서는 이런 한계점에 고려가 요청된다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2016.11a
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• pp.45-46
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• 2016

본 논문은 사용 환경 및 노화에 따라 변하는 배터리 회로 모델의 변수를 실시간으로 추정하는 방법을 제안한다. 동특성 방정식의 개선과 모델변수 변동을 반영하여 시스템 모델의 정확도를 종래의 방법 대비 향상시킨다. 제안하는 추정법의 타당성은 단전지 시뮬레이션과 실험을 통해 검증한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.476-476
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• 2016

근래 들어 우리나라 동해안에서 이상고파라 불리는 너울성 고파가 자주 발생하여 상당한 인명 피해를 야기하는 등 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 이상고파는 일반적으로 동해상에서 발달한 강한 저기압에 의해 발생한 고파가 상대적으로 주기가 긴 너울의 특성을 띄며 우리나라 연안에 도달하여 피해를 발생시키는 것으로 알려져 있으며, 연안에 해상상태가 잦아지는 상황에서 갑작스럽게 전파되어 오기 때문에 많은 인명피해가 발생하게 된다. 현재 미국 등의 해양예보 선진국들은 파랑모델을 운용하여 너울을 포함한 파랑예보를 수행하고 있으며, 해상부이 등의 다양한 파랑관측을 통해 그 성능을 향상시키고 있다. 우리나라에서도 선진 해양예보시스템을 활용하여 이상고파를 예측하고자 하는 연구의 필요성이 제기되고 있으며 정부 관련 부처를 중심으로 그에 대한 연구가 점차 진행되고 있다. 본 연구에서는 파랑모델을 활용하여 기존에 발생한 이상고파 피해사례에 대한 후측모의를 수행하고 우리나라에서 발생하는 이상고파의 발달과정을 분석하였다. 또한, 파랑모델의 후측모의 결과를 관측자료와 비교하여 모델의 성능을 검증하고 문제점을 분석하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.4
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• pp.406-412
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• 2009

Flight simulation model for helicopter simulator is one of the most important models which affect flight performance and handling quality. It is typical to develop the model based on the raw data and models from the helicopter designers/manufacturers. The approaches in this study were to develop the basic model based on the available resources regarding helicopter operation/maintenance and to tune and validate it based on the flight test results. The basic model was developed with maintenance manuals, flight manuals, analyses, measurements, papers and so on considering that KA-32T data could not be obtained from the manufacturer. The flight test for KA-32T was performed and the reference data for the simulation validation tests were acquired. The flight simulation model was validated to have the fidelity compatible with level C of FAA AC120-63 after comparison and tuning with flight test results.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.8 no.2
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• pp.1-7
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• 2009

The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) is under development to provide a monitoring of ocean-color around the Korean Peninsula from geostationary platforms. It is planned to be loaded on Communication, Ocean, and Meteorological Satellite (COMS) of Korea. In this study, the radiometric model of GOCI, which is constructed based on the functional model of sub-system, is introduced. Non-linearity for each channel is analyzed in terms of linear gain and nonlinear gain by using the radiometric model. The non-linearity characteristic is validated by using test data which have been achieved during ground test at payload level. The non-linearity $G^3$/b shows identical characteristic for all channels.