• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권5호
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• pp.411-422
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• 2016

우리나라는 수공구조물 설계할 때 강우빈도해석과 강우-유출 모형으로 홍수량을 산정하여 사용하고 있다. 그러나 강우자료의 확률분포 및 자료기간 등에 따른 매개변수 추정에 많은 불확실성이 존재하나 이를 고려한 해석은 이루어지지 않고 있다. 이러한 점에서 Gumbel 분포형과 확률가중 모멘트법을 기준으로 확률강우량의 신뢰구간을 평가함과 동시에 매개변수의 불확실성을 평가하는데 있어서 우수한 성능을 발휘하는 Bayesian방법을 도입하여 서울지역의 확률강우량의 불확실성을 정량적으로 평가하였다. 두 가지 방법의 비교결과 확률가중모멘트법의 신뢰구간이 Bayesian 방법의 불확실성 구간보다 전반적으로 크게 나타났다. 신뢰구간의 경우 정규분포를 따르기 때문에 좌우대칭의 형태를 갖는 반면에 Bayesian 방법의 불확실성은 Gumbel 분포로부터 유도되어, 보다 현실적인 불확실성 평가가 가능하였다. 자료의 구간 및 기간에 따른 확률강우량의 불확실성을 평가한 결과 자료에 증가에 따른 불확실성 감소를 확인할 수 있었으며, Bayesian 방법이 자료 증가에 따른 불확실성 범위 감소가 보다 뚜렷하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2233-2244
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• 1999

내장 실시간 시스템의 경우 시스템의 오류로 인한 비정상적인 운행이 커다란 경제적 피해나 인명피해를 초래할 수 있으므로 시스템의 고 신뢰도 보장은 필수적이다. 이에 많은 결함허용 방법들이 연구되었는데 이들은 대부분 단위 객체에서 발생하는 오류만 감지하고 단위 객체 수준에서 오류를 처리하는 객체 수준 결함 허용 방법이다. 그런데, 내장 실시간 시스템이 점점 더 복잡해지고 커짐에 따라 객체 수준 결함 허용 방법만으로는 감지하거나 처리할 수 없는 결함과 오류가 존재한다. 따라서, 여러 객체들의 상태에 대한 분석을 통해서 시스템의 상태가 정상인지 비정상인지를 판단하고 오류가 발생했을 때에는 오류의 원인이 되는 결함을 찾은 다음 알맞은 복구 및 재배치 방법을 결정하는 시스템 수준 결함 허용이 필요하다. 본 논문에서는 객체 수준 결함 허용 기능을 제공하는 RobustRTO(Robust Real-Time Object)와 시스템 수준 결함 허용 기능을 제공하는 RMO(Region Monitor real-time Object)를 제안하고 이들을 이용하여 객체 수준 결함 허용 기능뿐만 아니라 시스템 수준 결함 허용 기능도 갖는 고 신뢰도의 결함 허용 시스템을 모델링할 수 있음을 보인다. 본 논문은 객체 모델의 장점과 실시간성 표현이 용이한 실시간객체(RTO 또는 Real-Time Object) 모델에 기반한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.139-146
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• 2018

수중음향통신은 자원 및 지질탐사, 무인잠수정을 이용한 수중탐지 등 산업, 과학, 군사 분야에 다양하게 이용될 수 있으며 최근 들어 미국을 비롯한 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 그러나 수중음향통신은 지상에서의 무선통신과 달리, 느린 음파 전달속도로 인한 전송대역의 제한과 다중경로에 의한 심볼간 간섭과 이로 인한 심각한 신호왜곡 등의 치명적인 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점 중, 다중경로에 의한 심볼간 간섭을 제거하기 위한 방법으로 단일반송파 전송방식을 사용하는 주파수영역등화(FDE) 기법과 다중반송파 전송방식을 사용하는 직교주파수분할다중화 기법(OFDM)을 수중음향통신 채널에 적용하여 그 성능과 수중통신에서의 적용성 여부를 판단하였다. 이를 위해 모의된 수중채널을 바탕으로, SC-FDE와 OFDM 방식의 성능을 SER 관점에서 비교하였다. 수중채널은 벨홉모델을 이용하여 모의하였으며, 모의실험 결과, SC-FDE는 OFDM에 비해 $10^{-3}SER$ 기점을 기준으로 약 5dB 이상의 SNR 이득이 발생하였다. 모의실험 결과를 통해, SC-FDE가 수중 음향통신에 효율적으로 적용 가능한 시스템임을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.562-567
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• 2009

얼굴 표정은 사람의 감정을 전달하는 핵심 메커니즘으로 이를 적절하게 활용할 경우 Robotics의 HRI(Human Robot Interface)와 같은 Human Computer Interaction에서 큰 역할을 수행할 수 있다. 이는 HCI(Human Computing Interface)에서 사용자의 감정 상태에 대응되는 다양한 반응을 유도할 수 있으며, 이를 통해 사람의 감정을 통해 로봇과 같은 서비스 에이전트가 사용자에게 제공할 적절한 서비스를 추론할 수 있도록 하는 핵심요소가 된다. 본 논문에서는 얼굴표정에서의 감정표현을 인식하기 위한 방법으로 FACS(Facial Action Coding System)와 AAM(Active Appearance Model)을 이용한 특징 추출과 Bayesian Network 기반 표정 추론 기법이 융합된 얼굴표정 인식 시스템의 개발에 대한 내용을 제시한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.349-356
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• 2018

본 논문은 국내에서 연구가 미진한 적재설비의 지진 취약도 평가에 적용할 수 있는 FE 해석 기반의 연결부 모델을 개발하는데 목적이 있다. 이러한 목표를 달성하기 위하여, 적재설비 거동을 파악하기 위한 진동대 실험과 Modal Test, 그리고 구성 부재를 대상으로 한 다양한 부재실험(8가지 Push-over Test)을 진행하였다. 실험결과를 바탕으로 지진취약도 평가에 적용하기 위한 적재설비의 연결부 모델을 개발하기 위하여, NX-Nastran 프로그램을 활용하여 연결부의 상세 모델링을 진행하였다. 특히, 단순 걸쇠 방식으로 연결되는 기둥 부재와 보 부재의 연결을 모사하기 위하여 면대면 표면접촉 요소와 스프링 요소를 적용하였으며, 스프링 요소의 모델은 ARX (Auto Regressive eXogenous) 기반의 수학적 모델을 개발하여 적용하였다. FE 모델 기반의 simulation 결과는 부재 실험 결과와 비교하였을 때, 상호 오차율 8% 미만의 우수한 신뢰도를 보여주었다. 결과적으로 연구에서 개발한 FE해석 기반의 연결부 모델은 적재설비의 지진 취약도 평가를 위한 해석 모델에 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제25권1호
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• pp.109-119
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• 2007

지역간 철도통행은 열차종별로, 요일별로 또는 거리구간대별로 다양한 특성을 가지고 있으며, 각 구간별로 제공되는 교통 서비스나 경쟁요인에 따라 이용수요에 차이를 보이게 된다 따라서 지역간 철도내부의 서비스 및 경쟁요인의 변화는 결과적으로 차종별 분담률에 영향을 주는 요인이 된다 본 연구에서는 지역간 철도통행에서 역간 수요의 차종별 분담률에 영향을 주는 요인으로서 열차운영계획과 밀접한 관련이 있는 빈도, 차내 시간 그리고 운임변수를 고려하여 다항로짓모형을 추정하고, 모형을 이용한 예측치와 실제 통행량을 비교함으로써 모형의 적정성을 검토해 보았다. 지역간 철도에서 역간 수요의 차종별 분담률은 빈도와 차내 시간이 차종선택에 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었으며 열차운영계획의 매우 중요한 고려대상임을 확인할 수 있었다. 또한 일반적으로 철도수요가 요일별 특성이 뚜렷하지만 역간 수요의 차종별 분담률은 요일별 특성을 보이지 않는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 효율적인 열차운영계획의 수립과 철도서비스 구축을 위한 기반을 제공할 수 있을 것으로 기대되며, 다양한 전략적 정책적 해석이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제41권11호
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• pp.1065-1075
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• 2017

본 연구는 고속충돌에 따른 파괴로 인하여 발생한 파편들의 분산거동을 예측하기 위해 고속충돌 실험과 함께 재료거동 모델링 및 수치해석을 수행하였다. 알루미늄 합금과 강철로 각각 구성된 2종류의 위협체 및 표적판에 대해 충돌실험을 수행하였으며 위협체는 약 1 km/s의 속력으로 표적판과 충돌하고, 이 충돌로 인하여 발생한 파편은 알루미늄 합금 관측판에 손상을 유발시키게 하였다. 사용된 소재의 차이에 의해 파편의 분산거동이 상이하였으며 이에 따라 관측판에 형성된 파편의 분산 반경 또한 다름을 확인하였다. 수치해석은 실험과 동일한 조건하에서 수행되었으며 파편으로 인한 파괴 및 손상을 모사하기 위하여 입자완화 유체동역학(smoothed particle hydrodynamics, SPH)기법과 유한요소(finite element, FE) 연계 기법을 적용하였다. 실험 측정된 결과와 해석값을 비교분석한 바, 표적판의 관통부 지름과 관측판상의 파편 분산반경은 5 % 이내의 오차로 잘 일치하였다. 아울러 강철 위협체와 강철 표적판이 충돌한 경우 가장 큰 분산반경을 보임에 따라 타 경우에 비해 가장 위협적임을 알 수 있었다.

• 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.

• 한국수자원학회논문집
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• 제37권8호
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• pp.643-651
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• 2004

본 연구에서는 미국 환경청에서 개발하여 유역 오염총량관리를 위한 수질모형으로 이용되고 있는 HSPF 모형을 선정하여 발안 HP#6 시험유역을 대상으로 모형의 적용성을 분석하였다. HSPF모형을 이용하여 HP#6 시험유역에서 모형의 보정기간인 1996년부터 1997년까지 유출량을 모의한 결과, RMSE는 2.1mm, RMAE는 0.4mm, $R^2$는 0.92로 모의되었으며, 모형의 검정기간인 1999년부터 2000년의 모의 결과 RMSE는 6.03mm, RMAE는 0.49mm, $R^2$는 0.84로 모의되었다. 총질소에 대한 모형의 보정결과 RMSE는 0.086kg/ha/day, RMAE는 0.534kg/ha/day, $R^2$는 0.81로 나타났으며, 모형의 검정결과 RMSE는 0.326kg/ha/day, RMAE는 0.708kg/ha/day, $R^2$는 0.43으로 분석되었다. 총인에 대한 모형의 보정 결과 RMSE는 0.012 kg/ha/day, RMAE는 0.622kg/ha/day, $R^2$는 0.70으로 모의되었으며, 모형의 검정결과 RMSE는 0.063kg/ha/day, RMAE는 2.269kg/ha/day, $R^2$는 0.76으로 분석되었다.