• Wind and Structures
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• 제15권1호
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• pp.43-64
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• 2012

Many potential small wind turbine locations are near obstacles such as buildings and shelterbelts, which can have a significant, detrimental effect on the local wind climate. A neural network-based model has been developed which predicts mean wind speed and turbulence intensity at points in an obstacle's region of influence, relative to unsheltered conditions. The neural network was trained using measurements collected in the wakes of 18 scale building models exposed to a simulated rural atmospheric boundary layer in a wind tunnel. The model obstacles covered a range of heights, widths, depths, and roof pitches typical of rural buildings. A field experiment was conducted using three unique full scale obstacles to validate model predictions and wind tunnel measurements. The accuracy of the neural network model varies with the quantity predicted and position in the obstacle wake. In general, predictions of mean velocity deficit in the far wake region are most accurate. The overall estimated mean uncertainties associated with model predictions of normalized mean wind speed and turbulence intensity are 4.9% and 12.8%, respectively.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.79-82
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• 2011

본 논문은 다양한 주제 분야의 연구 성과물을 제공하는 학술DB에서 주제어(Keyword) 정보를 바탕으로 SNA(Social Network Analysis)기법을 적용해 검색어와 연관도가 높은 연관검색어를 제공하는 것을 그 목적으로 한다. 이를 위해 주제어들 간의 가중치(Weight)를 계산한 뒤 Ego Network 분석을 통해 검색어와 연관된 연관주제어를 추출하고 이를 기존 학술DB에서 제공한 연관검색어와 비교 정리하였다. 그리고 정리된 결과를 연관규칙 마이닝기법, 유사계수를 적용해 연관도측면에서 비교 평가하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2386-2389
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• 2001

This paper describes neural network steering controller for an AGV using MR sensor. The analytical magnetic fields model was compared with measured data and found to have less than 1 % difference. The neural network was also used to learn the steering behaviour of the AGV relative to the magnetic field values(Bx, By, Bz). A computer simulation of the AGV (including AGV's dynamics and steering) was used to verify the steering performance of the controller using the neural network. Good results were obtained. Also, the handmade AGV using neural network controller verified good results.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제31권1호
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• pp.105-127
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• 2024

We propose recurrent neural network (RNN) methods for forecasting realized volatility (RV). The data are RVs of ten major stock price indices, four from the US, and six from the EU. Forecasts are made for relative ratio of adjacent RVs instead of the RV itself in order to avoid the out-of-scale issue. Forecasts of RV ratios distribution are first constructed from which those of RVs are computed which are shown to be better than forecasts constructed directly from RV. The apparent asymmetry of RV ratio is addressed by the Piecewise Min-max (PM) normalization. The serial dependence of the ratio data renders us to consider two architectures, long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU). The hyperparameters of LSTM and GRU are tuned by the nested cross validation. The RNN forecast with the PM normalization and ratio transformation is shown to outperform other forecasts by other RNN models and by benchmarking models of the AR model, the support vector machine (SVM), the deep neural network (DNN), and the convolutional neural network (CNN).

• 한국농공학회지
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• 제36권2호
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• pp.88-95
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• 1994

This paper is to evaluate the applicability of neural networks to the estimation of evapotranspiration. Two neural networks were developed to forecast daily evapotranspiration of the rice crop with back-propagation and counter-propagation algorithm. The neural network trained by back-propagation algorithm with delta learning rule is a three-layer network with input, hidden, and output layers. The other network with counter-propagation algorithm is a four-layer network with input, normalizing, competitive, and output layers. Training neural networks was conducted using daily actual evapotranspiration of rice crop and daily climatic data such as mean temperature, sunshine hours, solar radiation, relative humidity, and pan evaporation. During the training, neural network parameters were calibrated. The trained networks were applied to a set of field data not used in the training. The created response of the back-propagation network was in good agreement with desired values and showed better performances than the counter-propagation network did. Evaluating the neural network performance indicates that the back-propagation neural network may be applied to the estimation of evapotranspiration of the rice crop. This study does not provide with a conclusive statement as to the ability of a neural network to evapotranspiration estimating. More detailed study is required for better understanding and evaluating the behavior of neural networks.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권1호
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• pp.175-183
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• 2022

선박과 교각이 충돌하면 생명과 안전에 큰 위협이 될 수 있다. 따라서 선박-교각 충돌력 영향 인자를 식별하고 다양한 충돌 조건에서의 충돌력에 대한 연구의 필요성이 있다. 본 논문에서는 선박-교각 충돌의 유한요소 모델을 설정하고, 수치 시뮬레이션을 통해 선적상태, 운항속도, 충돌 각도의 세 가지 입력조건을 조합하여 50가지 케이스에서의 선박-교각 최대 충돌력을 계산하였다. 계산된 유한요소해석 결과를 사용하여 신경망 추정 모델을 학습하고 최대 충돌력을 추정함으로써 빠른 시간에 최대 충돌력을 추정하는 프로세스를 제안하였다. 신경망 예측 모델은 가장 기초적인 역전파 신경망과 시간정보를 고려할 수 있는 순환신경망인 Elman 신경망 2가지 모델을 사용하였다. 10가지 케이스의 테스트 데이터로 시험한 결과 Elman 신경망을 사용했을 경우에 평균상대오차가 4.566%로 역전파 신경망보다 나은 최대 충돌력 추정이 가능함을 확인하였고 8가지 케이스에서 5%이하의 상대오차를 보여 주었다. 본 신경망을 이용한 최대 충돌력 추정법은 유한요소해석을 수행하지 않아도 되므로 계산 시간이 짧아 선박 항해 중 충돌을 회피할 수 없는 경우 피해를 최소화하는 의사결정의 기초 방법으로 사용할 수 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제23권4호
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• pp.385-396
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• 2006

GPS 안테나 절대 PCV를 이용한 결과가 가지고 있는 지구 축척문제가 GPS 위성 안테나의 PCV 추정을 통해 해결되면서, IGS는 기존에 사용해오던 상대 PCV에서 절대 PCV로의 전환을 준비하고 있다. 이에 따라 전 세계 모든 GPS 고정밀 자료처리는 절대 PCV를 사용하여 수행될 예정이다. 그러므로 향후 국내 GPS 관측망 자료처리의 일관성과 안정성 확보를 위해 기존의 상대 PCV를 이용한 자료처리 결과와 절대 PCV를 적용한 결과를 비교 분석할 필요가 있다. 이 논문에서는 절대 PCV의 사용이 GPS 정밀측위에 미치는 영향을 GPS 망 자료처리를 통해 분석하였다. 기선의 길이와 안테나 레이돔의 영향을 알아보기 위해 1000km이상의 기선을 갖도록 IGS 기준국인 중국의 베이징, 우한과 우리나라의 대전, 수원을 사용하여 GPS 망을 구성하고 자료처리를 수행하였다. 기선의 길이가 1000km 이상인 경우 평균 1.33cm의 수직방향 차이를 보였고, 여기에 레이돔을 고려했을 경우 평균 2.97cm의 차이를 보였다. 절대 PCV적용이 국내 GPS망 자료처리에 미치는 영향을 시험하기 위해 한국천문연구원의 상시관측소 9개 중 데이터 품질이 종은 7개의 관측소에 대해 상대 PCV와 절대 PCV를 각각 적용한 결과를 서로 비교 분석하였다. 수직방향의 차이는 평균 0.12cm로써 국내 지역망에서는 그 효과가 크지 않음을 확인하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.430-437
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• 2016

일반적으로 잡음 측정결과는 회로망분석기의 측정결과에 비해 상당히 큰 불규칙 리플을 보인다. 이에 대한 주 원인은 회로망분석기는 측정 시에 상대적인 전력의 비를 이용하고, 잡음 측정은 절대적인 잡음전력 측정에 의존하기 때문이다. 본 논문에서는 잡음측정의 불규칙 리플을 최소화하기 위해서 상대적인 잡음비를 이용한 새로운 잡음상관행렬 측정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 5개의 입력에 대해 측정된 잡음전력들 중 하나를 기준으로 4개의 상대적인 잡음비를 통해 불규칙 리플을 최소화하고, 이를 이용하여 잡음상관행렬 및 잡음 파라미터를 측정하는 방법이다. 제안된 방법을 이용한 잡음파라미터 측정결과, 수동 DUT인 0.5 dB 감쇠기의 경우, S-파라미터를 이용하여 계산되어진 잡음 파라미터의 이론값과 거의 일치하는 결과를 보였다. 그리고 1 dB 이하의 잡음지수를 갖는 능동 DUT에 대해서도 신뢰할 수 있는 잡음파라미터 측정이 가능함을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제38권5호
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• pp.566-572
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• 2014

Recently, indoor navigation has been applied in large convention centers by using wireless sensor networks (WSNs), which provide not only a user's path to be traveled but also orientation and shopping information to increase user's convenience. This paper presents the localization system for estimating relative coordinates without pre-deployment of the reference node based on ultra wide band (UWB) ranging system, which is relatively suitable for indoor localization compared to other wireless communications, and azimuth sensor. The proposed localization system which consists of an azimuth sensor and a mobile node composed of three nodes estimates relative coordinates of the reference node without applying any recursive and time consumption algorithms. Also, in the process of estimating relative coordinates of the reference node, ranging errors are minimized through the proposed technique and the number of nodes can be reduced. Experimental results show the feasibility and validity of the proposed system.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10A호
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• pp.941-949
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• 2007

신규 무선 네트워크 기술의 발전은 현재의 단일 네트워크 위주의 구성을 가진 무선 서비스 사업자에 새로운 다중 네트워크 (Heterogeneous Network) 환경을 맞이하게 하였다. 또한 무선 통신 사용자 수는 계속적인 증가추세에 있고 사용자들이 원하는 서비스의 종류 또한 계속적으로 다양해지고 있으며 사용자가 기대하는 서비스의 질과 수준 역시 높아지고 있다. 이에 무선 서비스 사업자들은 사용자들의 높아진 서비스 품질을 만족시키고 새로운 형태의 서비스를 안정적으로 공급하며, 현재의 네트워크와 신규 네트워크의 조화로운 운용을 위해 새로운 형태의 운용 구조 (Operation Framework)를 필요로 한다. 본 논문에서는 네트워크간의 비용/효용에 대한 한계 비용 (Marginal Cost) 산정 기법을 도입하여 서비스에 따른 최적 네트워크 운용 기법에 대해 논술한다.