• 터널과지하공간
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• 제26권6호
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• pp.508-515
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• 2016

본 연구에서는 필라의 강성도와 필라의 중첩률이 다른 4가지 모형에 대한 축소모형실험을 통하여 주방식 채광 광주의 안정성을 비교하였다. 실험모델은 석고 모델 2개(필라 중첩률이 0%, 100%)와 시멘트 모델 2개(필라 중첩률이 0%, 100%)이다. 필라의 강성도는 석고 모델은 연암, 시멘트 모델은 경암을 모델링하였다. 본 연구에서 실시한 실험은 계산된 축소율이 반영된 강도 값을 갖는 모형재료를 사용하지 않았기 때문에 현장상태를 그대로 실험실에서 재현한 진정한 의미의 축소모형실험은 아니다. 실험을 통해 주방식 채광법을 적용한 광산에서 편간 불일치 필라가 광산의 안정성에 어느 정도 영향을 줄 수 있는 인자 중의 하나임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권7호
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• pp.697-711
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• 2012

본 연구에서는 자료동화기법의 하나인 확장 칼만 필터를 이용하여 유량자료의 실시간 품질향상을 수행하였다. 확장 칼만 필터의 상태-공간모형은 강우-유출모형과 관측유량자료를 이용하여 구성하였다. 본 연구에서는 실시간 품질향상 목적을 댐 유입량의 비정상적 고변동성 억제 및 관측유량의 결 오측 보완으로 구분하였으며, 각각의 경우에 적절한 확장 칼만 필터 모형을제시하였다. 이들 모형의 차이는 칼만이득 계산에 필요한 공분산 함수의 추정에 변동성만을 고려하는냐 또는 편의까지를 포함하느냐로 나타난다. 본 연구는 충주댐 유역을 대상으로 적용하였으며, 그 결과 제시된 모형들이 댐 유입량자료나 결 오측이 포함된 유량자료의 실시간 품질향상에 효과적으로 작동함을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.489-504
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• 2021

By distributing computing tasks among devices at the edge of networks, edge computing uses virtualization, distributed computing and parallel computing technologies to enable users dynamically obtain computing power, storage space and other services as needed. Applying edge computing architectures to Internet of Vehicles can effectively alleviate the contradiction among the large amount of computing, low delayed vehicle applications, and the limited and uneven resource distribution of vehicles. In this paper, a predictive offloading strategy based on the MEC load state is proposed, which not only considers reducing the delay of calculation results by the RSU multi-hop backhaul, but also reduces the queuing time of tasks at MEC servers. Firstly, the delay factor and the energy consumption factor are introduced according to the characteristics of tasks, and the cost of local execution and offloading to MEC servers for execution are defined. Then, from the perspective of vehicles, the delay preference factor and the energy consumption preference factor are introduced to define the cost of executing a computing task for another computing task. Furthermore, a mathematical optimization model for minimizing the power overhead is constructed with the constraints of time delay and power consumption. Additionally, the simulated annealing algorithm is utilized to solve the optimization model. The simulation results show that this strategy can effectively reduce the system power consumption by shortening the task execution delay. Finally, we can choose whether to offload computing tasks to MEC server for execution according to the size of two costs. This strategy not only meets the requirements of time delay and energy consumption, but also ensures the lowest cost.

• Journal of Power Electronics
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• 제14권2호
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• pp.392-401
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• 2014

A fast-transient repetitive control strategy for a three-phase shunt active power filter is presented in this study to improve dynamic performance without sacrificing steady-state accuracy. The proposed approach requires one-sixth of the fundamental period required by conventional repetitive control methods as the repetitive control time delay in the synchronous reference frames. Therefore, the proposed method allows the system to achieve a fast dynamic response, and the program occupies minimal storage space. A proportional-integral regulator is also added to the current control loop to eliminate arbitrary-order harmonics and ensure system stability under severe harmonic distortion conditions. The design process of the corrector in the fast-transient repetitive controller is also presented in detail. The LCL filter resonance problem is avoided by the appropriately designed corrector, which increases the margin of system stability and maintains the original compensation current tracking accuracy. Finally, experimental results are presented to verify the feasibility of the proposed strategy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.744-747
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• 2010

본 논문은 태양광 발전시스템에 적용되는 컨버터의 과도응답상태를 개선시키는 적응 강인 제어시스템을 제안한다. 우선, 컨버터 시스템을 평균 상태공간 모델을 구한 후 리세트 제어시스템 모델과 함께 augment 형태의 새로운 상태공간 모델링을 실시한다. 적응 강인 제어 알고리즘은 잘 알려진 Lyapunov 이론을 이용하여 도출한다. 본 논문에서 제안한 컨버터 시스템의 제어성능을 검증하기 위하여 컴퓨터 모의실험을 실시하였으며 기존의 제어방식과 비교 검토하여 성능의 우수성 및 타당성을 입증하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권2호
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• pp.221-230
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• 2007

An iterated improved reduced system (IIRS) procedure combined with sub-structuring scheme for nonclassically damped structural systems is presented. For dynamic analysis of such systems, complex eigenproperties are required to incorporate properly the nonclassical damping effect. In complex structural systems, the equations of motion are written in the state space from. Thus, the number of degrees of freedom of the new equations of motion and the size of the associated eigenvalue problem required to obtain the complex eigenvalues and eigenvectors are doubled. Iterated IRS method is an efficient reduction technique because the eigenproperties obtained in each iteration step improve the condensation matrix in the next iteration step. However, although this reduction technique reduces the size of problem drastically, it is not efficient to apply this technique to a single domain finite element model with degrees of freedom over several thousands. Therefore, for a practical application of the reduction method, accompanying sub-structuring scheme is necessary. In the present study, iterated IRS method combined with sub-structuring scheme for nonclssically damped structures is developed. Numerical examples demonstrate the convergence and the efficiency of a newly developed scheme.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.64-88
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• 2024

Security and reliability are the utmost importance facts in intelligent networked vehicles. Stochastic Petri Net and Z (SPZN) as an excellent formal verification tool for modeling concurrent systems, can effectively handles concurrent operations within a system, establishes relationships among components, and conducts verification and reasoning to ensure the system's safety and reliability in practical applications. However, the application of a system with numerous nodes to Petri Net often leads to the issue of state explosion. To tackle these challenges, a refinement and abstraction method based on SPZN is proposed in this paper. This approach can not only refine and abstract the Stochastic Petri Net but also establish a corresponding relationship with the Z language. In determining the implementation rate of transitions in Stochastic Petri Net, we employ the interval average and weighted average method, which significantly reduces the time and space complexity compared to alternative techniques and is suitable for expert systems at various levels. This reduction facilitates subsequent comprehensive system analysis and module analysis. Furthermore, by analyzing the properties of Markov Chain isomorphism in the case study, recommendations for minimizing system risks in the application of intelligent parking within the intelligent networked vehicle system can be put forward.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.59-64
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• 2001

The robot soccer simulation game is a dynamic multi-agent environment. In this paper we suggest a new reinforcement learning approach to each agent's dynamic positioning in such dynamic environment. Reinforcement learning is the machine learning in which an agent learns from indirect, delayed reward an optimal policy to chose sequences of actions that produce the greatest cumulative reward. Therefore the reinforcement learning is different from supervised learning in the sense that there is no presentation of input pairs as training examples. Furthermore, model-free reinforcement learning algorithms like Q-learning do not require defining or learning any models of the surrounding environment. Nevertheless it can learn the optimal policy if the agent can visit every state- action pair infinitely. However, the biggest problem of monolithic reinforcement learning is that its straightforward applications do not successfully scale up to more complex environments due to the intractable large space of states. In order to address this problem. we suggest Adaptive Mediation-based Modular Q-Learning (AMMQL)as an improvement of the existing Modular Q-Learning (MQL). While simple modular Q-learning combines the results from each learning module in a fixed way, AMMQL combines them in a more flexible way by assigning different weight to each module according to its contribution to rewards. Therefore in addition to resolving the problem of large state effectively, AMMQL can show higher adaptability to environmental changes than pure MQL. This paper introduces the concept of AMMQL and presents details of its application into dynamic positioning of robot soccer agents.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권1호
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• pp.89-98
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• 2022

딥러닝 기술이 여러 분야에 적용되면서 딥러닝 모델의 보안 문제인 적대적 공격기법 연구가 활발히 진행되었다. 적대적 공격은 이미지 분야에서 주로 연구가 되었는데 최근에는 모델의 분류 결과만 있으면 공격이 가능한 의사 결정 공격기법까지 발전했다. 그러나 오디오 분야의 경우 적대적 공격을 적용하는 연구가 비교적 더디게 이루어지고 있는데 본 논문에서는 오디오 분야에 최신 의사 결정 공격기법을 적용하고 개선한다. 최신 의사 결정 공격기법은 기울기 근사를 위해 많은 질의 수가 필요로 하는 단점이 있는데 본 논문에서는 기울기 근사에 필요한 벡터 탐색 공간을 축소하여 질의 효율성을 높인다. 실험 결과 최신 의사 결정 공격기법보다 공격 성공률을 50% 높였고, 원본 오디오와 적대적 예제의 차이를 75% 줄여 같은 질의 수 대비 더욱 작은 노이즈로 적대적 예제가 생성 가능함을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.39-57
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• 2012

최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.