• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권5호
• /
• pp.13-26
• /
• 2023

불포화토의 함수특성곡선은 산사태 평가와 토석류 분석에 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 현장에 적합한 모관흡수력을 통해 산사태 취약성을 분석하기 위하여 함수특성곡선과 체적변형을 고려한 수축시험을 수행하였다. 실험에 사용된 시료는 국내에 분포하는 세립분이 다량함유된 SM계열 화강 풍화토이며, 산사태 해석 시 사용된 강수량의 경우 실측된 데이터를 사용하였다. 실내실험 시 측정된 함수특성곡선은 건조과정에서 발생 된 곡선이며, 체적변형 확인할 수 있는 수축시험을 통하여 습윤과정에서 발생되는 곡선을 재 산정하여 산사태 취약성 분석을 하였다. 본 연구결과 습윤곡선의 안전율이 건조곡선의 안전율보다 낮게 나타남을 알 수 있었으며 그 결과 현장 사면지반의 체적변형을 고려한 모관흡수력 산정이 필요함을 확인 하였다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
• /
• 한국지반공학회 2004년도 춘계학술발표회
• /
• pp.334-341
• /
• 2004

The coefficient of permeability is one of the most important properties in unsaturated soils. The permeability varies with change in the water content as the soil water characteristic curve(SWCC) does. Thus the permeability curve of unsaturated soils has the similar shape with the soil-water characteristic curve(SWCC). Therefore, the methodologies have been studied to simply predict the unsaturated permeability from the SWCC. In this study, the experimental tests of SWCC and permeability were carried out for domestic weathered granite soils. The SWCC test results were fitted to Fredlund and Xing's SWCC equation and then it was found that there are some relationships between the parameters of SWCC equation and the basic soil properties. Accordingly we used an ANN(artificial neural network) model to obtain the SWCC parameters from the basic soil properties. Finally, the coefficients of permeability were predicted from these results by a prediction model.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제36권4호
• /
• pp.633-645
• /
• 2003

GIS기법과 원격탐사 기법은 수문학의 지형자료 구축과 응용 분야에 활발하게 이용되고 있으며 다방면에서 많은 연구가 진행 중이다. 본 연구에서는 산악지역에서 토양 특성과 토지 피복 상태에 따라 유출 특성이 어떻게 나타나는지를 CN값을 산정하여 평가 하였다. 토지 피복 분류에 신경망 기법을 사용하여 보다 적합한 분류 방법을 모색하고자 했고, CN값 산정을 위한 연산에 GIS기법출 사용하였다. 우선 샘플지역을 선정하여 토지 피복의 정확도를 평가하면, 기존의 최우도법(80.9%)과 신경망 기법(84.1%)에서 신경망 기법 분류 결과가 상대적으로 우수하므로 신경망 기법으로 토지 피복을 분류하였다. 그리고 SCS방법으로 토양도를 이용하여 AMC-II 조건하에서 CN값을 산정하면 수작업 토지이용도는 55, 신경망 분류 토지 피복도는 57로 비슷한 결과로 나타났다. 이를 토대로 전체 유역에 대해서 신경망 기법으로 분류한 토지 피복도를 사용하여 CN값을 산정하여 적용함으로써 타당성을 증명했다. 앞으로 신경망 기법을 이용한 토지 피복 분류와 GIS기법의 적용으로 보다 정확하고 신속한 CN값 산정이 가능할 것으로 사료된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
• /
• pp.607-612
• /
• 1992

For hydroforming process, determination of back-up fluid pressure in chamber is one of the most essential tasks. In this paper, we present a back-up pressure estimation system which estimates the back-up pressure of hydroforming process utilizing a multi-layered neural network. The neural network learns the nonlinear relation ship between the back-up pressure and the geometric state variables of hydroforming process. The proposed method does not necessitate sophisticated analysis on hydroforming process but some geometric intuition. The experimental results show that the neural network well approximates the nonlinear relationship between the back-up pressure and the geometric state variables of hydroforming process, thus giving the good estimation of back-up pressure vs punch stroke curve.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제32권1호
• /
• pp.55-62
• /
• 2016

본 연구에서는 공극 네트워크 모델을 이용하여 사질토의 함수특성곡선을 수치해석적으로 획득하였다. 주문진표준사의 시편을 고해상도 3차원 X-ray CT 촬영하여 공극 영상을 획득하였고, 이를 공극방과 공극목으로 이루어진 관망으로 재구성하였으며 이 때 관의 반경은 공극목의 최소반경으로 정의하였다. 모세관압에 영향을 미치는 공극목의 반경은 세선화알고리즘과 유클리디언 거리변환을 통해 계산하였다. 수치해석적으로 얻은 함수특성곡선을 실험결과와 비교하였으며, 수치해석 결과는 실험결과에 비해 공기함입치가 과대평가 되었으나 전체 모세관압은 유사한 분포를 나타냈다. 또한 실험결과로부터 도출된 상대투수율은 높은 포화도에서 수치해석 결과에 비해 큰 값을 보였다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 2019년도 전력전자학술대회
• /
• pp.459-460
• /
• 2019

The performance dynamics of battery is very sensitive to operating conditions (i.e temperature, load current, and state of charge). A model developed based on certain conditions may perform well under the similar conditions but can not accurately predict the performance for changing conditions. Thus, a generalized model is needed which can accurately emulate the battery dynamic behavior under all conditions. In addition, the components of the model should relate to the physicochemical processes that occur inside the battery. Electrochemical impedance curve shows better visible reflection of the processes inside battery as compared to voltage curve. The model trained for parameterization using neural network has better generalization than simple curve fitting. Thus, this study proposes recurrent neural network based parameterization of the Lithium ion battery model followed by impedance based identification.

• 전기학회논문지
• /
• 제62권7호
• /
• pp.913-917
• /
• 2013

During the restoration process of primary restorative transmission system, some over voltages may happen due to nonlinear interaction between unloaded transformers and transmission systems. These over voltages caused by harmonic resonance can be suppressed by inserting damping loads before energizing transformers. But it is very difficult to predict the occurrence possibility of harmonic resonance and complex simulation must be repeated to estimate the sufficient damping loads. This paper presents a damping loads prediction system to prevent harmonic resonance. Detailed analysis of the relationship between harmonic resonance and the amount of damping loads is discussed. The prediction system is developed using a curve fitting and a neural network based on this relationship. A curve fitting used a Gaussian function based on non-linear least square method and multi-layer back-propagation neural network is applied. The system is applied to primary restorative transmission lines in korean power system and the result showed satisfactory performance.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.1261-1271
• /
• 2013

Zoom tracking involves the automatic adjustment of the focus motor in response to the zoom motor movements for the purpose of keeping an object of interest in focus, and is typically achieved by moving the zoom and focus motors in a zoom lens module so as to follow the so-called "trace curve", which shows the in-focus motor positions versus the zoom motor positions for a specific object distance. Thus, one can simply implement zoom tracking by following the most closest trace curve after all the trace curve data are stored in memory. However, this approach is often prohibitive in practical implementation because of its large memory requirement. Many other zoom tracking methods such as GZT, AZT and etc. have been proposed to avoid large memory requirement but with a deteriorated performance. In this paper, we propose a new zoom tracking method called 'Approximate Feedback Zoom Tracking method (AFZT)' on DM36x-based IP network camera, which does not need large memory by approximating nearby trace curves, but generates better zoom tracking accuracy than GZT or AZT by utilizing focus value as feedback information. Experiments through real implementation shows the proposed zoom tracking method improves the tracking performance and works in real-time.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(2)
• /
• pp.148-151
• /
• 2000

In recent years, security is essential factor of our safe network community. Therefore, data encryption/ decryption technology is improving more and more. Elliptic Curve Cryptosystem proposed by N. Koblitz and V. Miller independently in 1985, require fewer bits lot the same security, there is a net reduction in cost, size, and time. In this paper, we design high speed underlying field arithmetic processor for elliptic curve cryptosystem. The targeting device is VIRTEX V1000FG680 and verified by Xilinx simulator.

• 융합보안논문지
• /
• 제19권5호
• /
• pp.37-45
• /
• 2019

기술의 발전을 통해 기존 영상보안시스템들이 아날로드 방식의 CCTV에서 네트워크 기반 CCTV로 교체되어지고 있다. 이러한 기술 변화로 인해 네트워크를 이용한 도청 및 해킹에 대한 공격이 발생하게 되면 영상정보유출로 인해 개인 및 공공기관에 대한 피해는 막대하다 할 수 있다. 따라서 이러한 피해발생을 해결하기 위해 본 논문에서는 데이터 통신 과정에서 영상정보를 보호할 수 있는 ECC(Elliptic Curve Cryptography) scalar multiplication algorithm들을 비교 분석하여 영상시스템에서 최적화된 ECC scalar multiplication algorithm을 제안하고자 한다.