Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2004.05a
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pp.41-47
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2004
중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.444-444
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2021
하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2015.10a
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pp.53-58
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2015
본 연구는 한국어 정보처리를 위한 형태소 연구 중 선어말어미 분석과 합성을 위한 처리 모형을 제안한다. 이를 위해 (1) 어미를 정의하고 선정한 뒤 (2) 낱말 패러다임 형태 이론에 기반하여 동사 어간을 그 특징에 따라 적절하게 분류한다. (3) 또한 형태소 결합을 위해 필요한 조작들을 기술하고 (4) 마지막으로 어미의 결합 순서와 결합 제약을 만족시킬 규칙을 만들어 제시함으로써 각 조작과 규칙을 이용하여 기계 분석을 하기 위한 프로그램 모형을 내놓는다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.5C
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pp.199-206
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2009
This paper presents full scale model tests on the various types of model piles carried out to estimate the behavior of laterally loaded steel-concrete composite piles. Subgrade-reaction spring system was developed to simulate the reaction of ground in laboratory condition. In addition, lateral behavior of piles under working load condition was estimated using composite loading system, which is available for independent loading in vertical and horizontal direction. Steel-concrete composite piles showed higher efficiency in lateral resistance rather than drilled shaft made of reinforced concrete. The lateral resistance of composite pile was larger than the summation of steel pile and concrete pile due to the composite effect by steel casing. The effect of shear key or strength of concrete on the behavior of composite pile was examined. The substitution of reinforcing bar by steel casing was also investigated.
In this study, a combined unsteady friction model has been developed to simulate the waterhammer phenomenon for the pipeline system. The method of characteristics has been employed as the modeling platform for the integration of the acceleration based model and the frequency dependant model for unsteady friction. Both Zielke's model and Ramos model were also compared with pressure measurements of a pilot plant pipeline system. In order to validate the modeling approach, a pipeline system equipped with the high frequency pressure data acquisition system was fabricated. The time series of pressure, introduced by a sudden valve closure, were obtained for two Reynolds numbers. A trial and error method was used to calibrate parameters for unsteady friction model. The comparison between different unsteady friction contributions in pressure variation provided the comprehensive understanding in the pressure damping mechanism of waterhammer. The proper evaluation of unsteady friction impact is a critical factor for accurate simulation of hydraulic transient.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.160-160
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2017
본 연구는 앙상블 칼만필터(Ensemble Kalman Filter)를 통해 인공위성 기반 토양수분 자료를 수문모형에 동화하여 단위 격자에 대한 수문인자를 산출하고자 한다. 수문모형은 Variable Infiltration Capacity(VIC) model을 대상으로 수행하였으며, 시범 유역으로는 소양강댐 유역을 선정하였다. 입력자료는 2007년 이후 8년간 자료를 수집하였으며, 2007-2010년 관측 유량 자료를 사용하여 모형을 보정하고, 2011-2014년 자료를 통하여 검증하였다. Isolated-Speciation Particle Swarm Optimization(ISPSO) 기법을 통하여 매개변수를 추정하였고, 보정기간 뿐 아니라 검증 기간에 대해서도 높은 모형효율성계수를 얻을 수 있었다. VIC 모형 자료 동화 대상 자료로는 AMSR2 위성 토양 수분 자료, 지상관측 토양수분 보간자료 및 조건부합성방법을 통한 위성/지점 융합 토양수분을 선정하였다. 위성 토양 수분 자료는 값을 과대 추정하는 경향이 있었으며, 지상관측 보간 자료는 유량이 큰 사상에 대한 첨두 유량을 과소 추정하는 경향을 보였다. 인공위성자료와 지상 자료를 합성한 조건부합성기법 토양수분자료는 더 정확한 추정이 가능하여 모의의 정확도가 향상되었다. 본 연구를 통해서 미계측 유역에 대해 격자별 수문기상인자 정보를 제공할 수 있으며, 데이터베이스를 구축하여 다양한 수문분석에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.12
no.3
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pp.130-138
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2000
The friction factor equation of open channel flow is developed by using Prandtl's mixing length theory and considering the flow characteristics of smooth or rough turbulent flow. BYO model considers vertical velocity profile for the (:omputation of bottom friction of surface waves and current flow. The model computes the mean bottom friction of combined wave-current flow by the vectorial summation of wave velocity and current velocity at Bijker point. The near bottom flow is discriminated by three flow regimes; smooth, transitional and rough turbulent flow. The model, BYO, has been further refined considering the combination of smooth turbulent flow and rough turbulent flow.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.3
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pp.391-401
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2011
Consider a cluster, so called a 'son cluster', whose mean and variance is composed of the means and variances of both clusters called as a 'father cluster' and a 'mother cluster'. In this paper, a method for identifying each of three clusters is provided by modeling the relationship with father and mother clusters. Under the normal mixture model, the parameters are estimated via EM algorithm. We were able to overcome the problems of estimation using ECM approximation. Numerical examples show that our method can effectively identify the three clusters, so called a 'family of clusters'.
This study was conducted to simulate long series of synthetic monthly flows by harmonic synthetic and harmonic regression models and to make a comparison of statistical parameters between observed and synthetic flows of six watersheds in Yeong San and Seo
Parke and Waters' model[1] of muscle-based face deformation was used to develop a system that can synthesize facial expressions when the pleasure-displeasure and arousal-sleep coordinate values of internal states are specified. Facial expressions sampled from a database developed by Chung, Oh, Lee and Byun [2] and its underlying model of internal states were used to find rules for face deformation. The internal - state model included dimensional and categorical values of the sampled facial expressions. To find out deformation rules for each of the expressions, changes in the lengths of 21 facial muscles were measured. Then, a set of multiple regression analyses was performed to find out the relationship between the muscle lengths and internal states. The deformation rules obtained from the process turned out to produce natural-looking expressions when the internal states were specified by the pleasure-displeasure and arousal-sleep coordinate values. Such a result implies that the rules derived from a large scale database and regression analyses capturing the variations of individual muscles can be served as a useful and powerful tool for synthesizing facial expressions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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