• 한국항공우주학회지
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• 제49권1호
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• pp.63-73
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• 2021

본 논문은 공중 혹은 해상배경에 표적과 화염이 동시에 존재할 때, 무인항공기에 장착된 EOTS(Electro-Optical Targeting System; 전자광학 추적장비)가 표적을 추적하기 위해 화염의 영향에 강건하도록 표적을 자동 인식하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 표적과 화염의 적외선 영상을 Gradient Vector Field로 변환하고, 각 Gradient magnitude를 Polynomial Curve Fitting 도구에 적용하여 다항식 계수를 추출 및 얕은 신경망 모델에 학습함으로써, 표적과 화염을 자동으로 인식한다. 확보한 표적 및 화염의 다양한 적외선 영상 DB를 학습데이터, 검증데이터, 시험데이터로 분류하여 제안한 기법의 표적 및 화염 자동 인식 성능을 확인하였다. 본 알고리듬을 활용하여 무인항공기의 자동비행 중 충돌회피, 산불탐지, 공중 및 해상의 목표물을 자동탐지 및 인식하는 분야에 적용될 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제46권4호
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• pp.301-312
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• 2013

산사태는 지형, 지질, 임상, 토양 등과 같은 다양한 요인들이 복합적으로 작용하여 발생한다. 따라서 산사태 발생위치와 산사태 유발 요인 사이의 상관관계를 파악할 수 있는 다양한 분석 기법이 사용되고 있으며 본 연구에서는 산사태 위험지역을 정량적으로 예측할 수 있는 효과적인 기법을 제안하고자 퍼지관계 기법과 인공신경망 기법을 이용하여 포항지역의 산사태 취약성을 분석하였다. 취약성 분석을 위해 먼저 산사태 위치를 파악하여 현황도를 작성하였으며, 산사태 발생과 관련 있는 11개의 요인들에 대한 공간 데이터베이스를 구축하였다. 퍼지관계 기법에서는 cosine amplitude method를 이용해 각 요인 별 퍼지 소속 함수 값을 획득하고 퍼지관계 함수 연산을 이용하여 취약성도를 작성하였다. 인공신경망 기법에서는 오류 역전파 알고리즘을 이용하여 산사태와 관련 요인들 간의 상대적 가중치를 결정하고 취약성도를 작성하였다. 두 기법으로 도출된 산사태 취약성도의 ROC(Receiver Operating Characteristic)와 AUC(Area Under the Curve)를 통한 검증 결과는 82.18%와 87.4%로 나타났다. 퍼지 관계 및 인공신경망 기법 모두 높은 예측 정확도를 보여 취약성 분석 기법으로서의 적용 가능성이 있는 것으로 분석되었다. 한편 본 연구지역의 경우 인공신경망 기법이 퍼지관계 기법에 비해 좀 더 나은 예측 정확도를 보이는 것으로 분석되었다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권2호
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• pp.114-125
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• 2020

본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R²는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.93-102
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• 2003

지진 하중을 받는 전체 네트워크 시스템 및 네트워크 구성 절점에 대한 신뢰성 지수를 구할 수 있는 지진 재해 신뢰성 평가 방법을 전력 송전 네트워크 시스템을 대상으로 개발하였다. 전력 송전 시스템에 대하여 절점과 링크로 구성된 네트워크 모형을 개발하였으며, 절점인 변전소의 지진 취약도 곡선은 변전소 구성 기기의 개별 취약도 곡선으로부터 구하였다. 입력 지진 모형으로서 점 지진원 모형을 사용하였고, doubly truncated Gutenberg-Richter 관계식과 감쇠공식을 적용하였다. 몬테 카를로 시뮬레이션을 적용하여 전력 송전 네트워크 시스템의 신뢰성을 평가한 결과 한국의 전력망에 대한 지진 재해의 효과는 무시할 수 있는 수준은 아닌것으로 평가되었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.306-309
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• 2005

We consider the multi-objective optimization of a multi-service arrayed-waveguide grating-based single-hop metro WDM network with the two conflicting objectives of maximizing throughput while minimizing delay. We develop and evaluate a genetic algorithm based methodology for finding the optimal throughput-delay tradeoff curve, the so-called Pareto-optimal frontier. Our methodology provides the network architecture and the Medium Access Control protocol parameters that achieve the Pareto-optima in a computationally efficient manner. The numerical results obtained with our methodology provide the Pareto-optimal network planning and operation solution for a wide range of traffic scenarios. The presented methodology is applicable to other networks with a similar throughput-delay tradeoff.

• 대한전자공학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.45-55
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• 1973

본 논문은 한개의 터널다이오드로 구성된 시간에 무관한 비선형 회로를 논한다 부저항 소자로 구성된 비선형 회로의 해를 구하기 전에 비선형 소자의 정특성을 어떤 함수로 표시할 필요가 있다. 최소 자승법에 의해서 정특성을 표현하는 근사 다항식 커브를 구했다. 비선형 회로를 해석하기 위해서는 우선 그 회로에 관한 상태방정식이 설정되면 프레딕터·코렉터 방법에 의해서 해를 구할수 있다. 최종적으로, 비선형 회로의 안정도와 발진 조건을 논하기 위해서 limit cycle을 점철했다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제12권3호
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• pp.7-12
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• 2009

In this paper, shape optimization based on three-dimensional flow analysis has been performed for impeller design of centrifugal compressor. To evaluate the objective function of an isentropic efficiency, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations are solved with SST (Shear Stress Transport) turbulence model. The governing equations are discretized by finite volume approximations. The optimization techniques based on the radial basis neural network method are used for the optimization. Latin hypercube sampling as design of experiments is used to generate thirty design points within design space. Sequential quadratic programming is used to search the optimal point based on the radial basis neural network model. Four geometrical variables concerning impeller shape are selected as design variables. The results show that the isentropic efficiency is enhanced effectively from the shape optimization by the radial basis neural network method.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.301-303
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• 2000

This paper presents Kohonen neural network and wavelet transform analysis based technique for industrial peak load forecasting for the purpose of peak demand control. Firstly, one year of historical load data were sorted and clustered into several groups using Kohonen neural network and then wavelet transforms are adopted using the Biorthogonal mother wavelet in order to forecast the peak load of one hour ahead. The 5-level decomposition of the daily industrial load curve is implemented to consider the weather sensitive component of loads effectively. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localization is adjusted using the conventional multiple regression method and the components are reconstructed to predict the final loads through a six-scale synthesis technique.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.181-186
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• 1992

Many real-world problems are concerned with estimation rather than classification. This paper presents an adaptive technique to estimate the mechanical properties of materials from acoustoultrasonic waveforms. This is done by adapting a piece-wise linear approximation technique to a multi-layered neural network architecture. The piece-wise linear approximation network (PWLAN) finds a set of connected hyperplanes that fit all input vectors as close as possible. A corresponding architecture requires only one hidden layer to estimate any curve as an output pattern. A learning rule for PWLAN is developed and applied to the acousto-ultrasonic data. The efficiency of the PWLAN is compared with that of classical backpropagation network which uses generalized delta rule as a learning algorithm.

• 대한기계학회논문집A
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• 제24권7호
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• pp.1753-1762
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• 2000

An inverse method is presented to obtain material's flow properties by using small punch test. This procedure employs, as the objective function of inverse analysis, the balance of measured load-di splacement response and calculated one during deformation. In order to guarantee convergence to global minimum, simulated annealing method was adopted to optimize the current objective function. In addition, artificial neural network was used to predict the load-displacement response under given material parameters which is the most time consuming and limits applications of global optimization methods to these kinds of problems. By implementing the simulated annealing for optimization along with calculating load-displacement curve by neural network, material parameters were identified irrespective of initial values within very short time for simulated test data. We also tested the present method for error-containing experimental data and showed that the flow properties of material were well predicted.