• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.305-312
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• 2023

기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제10권3호
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• pp.268-273
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• 1997

In this paper the transient electron transport in GaAs bulk is simulated by using ensemble Monte Carlo method. To analyze the transient electron transport the 10000 electrons in the .GAMMA. valley are simulated simultaneously for 10 picoseconds. The electric field-velocity relation is obtained. The high impurity density reduces the negative differential resistance effect. The result of transient average velocity shows the electron velocity in the transient state is faster than that in the steady state. This transient velocity overshoot is caused by the intervalley scattering mechanism. And we confirmed the fact that the energy relaxation time is longer than the momentum relaxation time.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1991년도 추계학술대회
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• pp.93-95
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• 1991

As the ensemble averaged dZ/dt signal during exercise is smoothed, it is difficult to find the distinctive marks. The cross correlation function was made use of estmating these marks. LVET was calculated based on the calculated parameters of the characteristic points. For the accuracy validation, LVET calculated by hand, by the ensemble average and the cross correl at ion were compared.

• E2M - 전기 전자와 첨단 소재
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• 제10권10호
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• pp.1000-1004
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• 1997

In this paper the current-voltage characteristics of a submicron GaAs MESFET is simulated by using the self-consistent ensemble Monte Carlo method. The numerical algorithm employed in solving the two-dimensional Poisson equation is the successive over-relaxation(SOR) method. The total number of employed superparticles is about 1000 and the field adjusting time is 10fs. To obtain the steady-state results the simulation is performed for 10ps at each bias condition. The simulation results show the average electron velocity is modified by the gate voltage.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.157-165
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• 2022

As the stock market is affected by various circumstances including economic and political variables, predicting the stock market is considered a still open problem. When combined with corporate financial statement data analysis, which is used as fundamental analysis, and technical analysis with a short data generation cycle, there is a problem that the time domain does not match. Our proposed method, LSTE the operating profit and market outlook of a petrochemical company and estimates the sales and operating profit of the company, it was possible to solve the above-mentioned problems and improve the accuracy of stock price prediction. Extensive experiments on real-world stock data show that our method outperforms the 8.58% relative improvements on average w.r.t. accuracy.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권2호
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• pp.31-43
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• 2000

본 논문은 얼굴영상에서 눈과 입 부위를 추출하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 첫째로, 눈과 입의 에지 이진 화소 집합의 고유 값 (Eigenvalue) 과 고유 벡터 (Eigenvector) 로 부터 추출한 정보들은 눈과 입을 찾기 위한 좋은 특징이 된다. 눈과 입 부위의 긍정적 샘플과 부정적 샘플로부터 추출한 고유 특징들로 다층 신경망을 학습하여 특정 영역이 눈과 입 부위 포함하는 정도를 나타내도록 하였다. 둘째로, 시스템의 강건성 확보를 위해 서로 다른 구조의 단일 MLP를 묶어서 그 결과를 이용하는 Ensemble network 구조를 사용하였다. 두 눈과 입에 각각 별도의 Ensemble network을 사용하였고, 각 Ensemble network내 MLP들의 출력이 최대가 되는 영역의 중심 좌표들을 평균하여 최종 위치를 결정하였다. 셋째로, 특징 정보 추출 검색 영역을 즐기기 위해 얼굴 영상 에지 정보와 눈과 입의 위치 관계를 이용해 눈과 입의 대략적인 영역을 추출하였다. 제안된 시스템은 적은 수의 정면 얼굴에서 추출한 고유 특징들로 학습된 Ensemble network을 사용하여 학습에 사용되지 않은 다른 사람들의 정면얼굴 뿐만 아니라 일정한 범위 내 자세 변화에서도 좋은 일반화 성능을 얻고 있으며, 작은 범위 내에서의 얼굴 크기 변화나 좌우 20°이내의 자세 변화에 대해서도 신경망의 일반화 기능을 이용하여 강건한 결과를 얻고 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권4호
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• pp.455-463
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• 2003

저질의 부유 현상이 일련의 쇄파라고 하는 파동 현상에 어떠한 형태로 연동하는가를 면밀히 조사하기 위하여 현지해안의 쇄파대내에 주 관측지점을 설치하고 부유사 농도와 유속, 수위변동 등의 관련 파랑 제원을 계측하였다. 분석을 위해 수위변동, 유속변동치의 부유사 농도에 대한 상관관계를 조사하였으며, 상관이 탁월한 주기대에 대한 ensemble 평균 분석으로 유속 및 수위변동의 위상에 따른 부유사 농도의 변화와의 관계를 명백히 하여 다음의 결론을 얻었다. 1) 부유사의 농도 변동은 유속 및 수위변동의 에너지가 가장 큰 장주기 성분(100s)에 있어서 보다 오히려, 관측지점이 절(node)이 되는 1차mode의 장주기중복파(60s) 및 배(anti-node)가 되는 2차 mode의 중복파(30s)의 주기성분에서 상관이 높았으며, 2)또한, 1차 mode의 장주기중복파의 유속 성분이 해안으로 향하여 가속하는 위상 즉, 수면 경사가 상대적으로 해안선측보다 외해측이 높은 위상에서 부유사 농도가 가장 높아짐을 명백히 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.328-337
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• 2021

석면, 벤젠과 같이 발암물질 1급인 미세먼지는 각종 질병에 원인이 되고 있다. 초 미세먼지 확산은 코로나 바이러스 확산의 중요한 원인중 하나이다. 본 논문은 2015년부터 2019년까지 서울시 평균 기온, 강수량, 평균 풍속등의 기상 데이터와 SO2, NO2, O3,등의 대기 환경 데이터를 기반으로 미세먼지와 초 미세먼지를 분석하고 예측한다. 계절별과 월별로 미세먼지와 초미세먼지 현황을 파악·분석하며 미세먼지를 예측하기 위해 기계학습 모델 중 선형회귀, SVM, 앙상블 모델을 이용하여 비교 분석하였다. 또한 미세먼지와 초 미세먼지 발생에 영향을 미치는 중요한 피쳐(속성)를 파악한다. 본 논문이 파악한 결과 3월에 가장 (초)미세먼지가 높았고, 8월에서 9월까지 (초)미세먼지가 가장 낮았다. 기상 데이터일 경우 (초)미세먼지에 가장 영향을 미치는 데이터가 평균 기온이며, 기상 데이터와 대기 환경 데이터일 경우 NO2가 (초)미세먼지 발생에 가장 크게 작용하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.187-198
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• 2006

한국수자원공사에서는 매월 1일 생성한 월 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)을 근거로 월 최적운영 모형인 SSDP모형을 통해 월말목표저수량을 산정할 수 있는 실시간 물 관리 시스템을 구축하였다. 그러나 월 중간에 발생하는 수문기상학적 변화를 반영할 수 없다는 단점을 가지고 있어 이를 보완하자는 필요성이 제기되었다. 이를 위해 본 연구에서는 1일부터 예측시점까지는 그 동안 발생한 강우 관측자료를 이용하고 이후 기간에는 발생 가능한 모든 과거 강수시나리오를 이용하는 기법을 통해 매월 10일 간격으로 3차례 앙상블예측을 갱신하여 예측정확도를 향상시켰으며, 예측정확도에 따른 저수지 운영효과의 개선여부를 정량적으로 분석하였다. 그 결과 월중 수문상황을 반영한 SSDP/ESP21모형이 그렇지 못한 SSDP/ESP01모형에 비해 연평균 $1\;X\;10^6\;m^3$의 용수부족 감소효과를 가졌으며 전반적으로 이수기에 총 유량이 적으면서 예측정확도가 향상된 경우 상당한 용수부족 감소효과를 나타냄을 또한 알 수 있었다.

• 유체기계공업학회:학술대회논문집
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• 유체기계공업학회 2002년도 유체기계 연구개발 발표회 논문집
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• pp.273-278
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• 2002

The characteristics of tip vortex within a blade tip region were examined experimentally in various flow coefficients by the way of changing tip clearance and blade stagger angle in an axial Low Speed Research Compressor(LSRC). The objective was to identify the unsteady pressure distribution in the blade passage by ensemble average technique acquired from high-frequency response pressure transducers and the tip vortex by root mean square value(RMS value). Data were reduced statistically using phase-lock technique for detailed pressure distributions.