• 한국수자원학회논문집
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• 제43권11호
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• pp.945-956
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• 2010

실무적 목적으로 횡방향으로 흐름저항 요소가 변화하는 단면에서는 단면전체의 저항을 반영할 수 있는 복합 조도계수를 산정함으로써 개수로 흐름해석에 사용하고 있다. 본 연구에서는 기존 복합 조도계수 산정식을 가중치 부여방법에 따라 구분하고, 최적의 복합 조도계수 값을 산정하기 위하여 각 소단면 내에서 힘의 균형을 고려한 단면분할기법을 개발하였다. Djajadi (2009)와 Knight and Macdonald (1979)의 수리실험에 의한 실측 복합 조도계수와 비교함으로써 개발된 단면분할기법의 정확성과 타당성을 검증하였으며, 더불어 기존 13개 복합 조도계수 산정식들의 한계 및 적용성을 분석하였다. 분석결과, 대표적인 복합 조도계수 산정식인 Horton 방법은 단면의 통수능을 과소평가할 수 있으며, Lotter 방법은 실측치와 잘 일치하는 결과를 제공할 수 있으나, 선행조건으로 본 연구에서 제안된 Z-method에 근거한 방법처럼 적합한 단면분할방법이 사용되어야 함을 알 수 있었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제22권1호
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• pp.47-58
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• 1997

MCNP4A 코드를 이용하여 MIRD 인형팬텀의 정면과 후방에서 입사하는 넓고 평행한 감마선빔에 대한 단위 공기커마당 유효선량 환산계수와 단위 플르언스당 장기의 등가선량을 계산하였다. 본 연구에서 고려한 감마선은 0.03-10 MeV 에너지 구간에서 20개의 단일에너지에 대해 수행되었다. 환산계수의 계산결과를 ICRP/ICRU의 연구결과 발표예정 출판물에 주어진 해당되는 값과 비교한 결과 편차 10%이내에서 일치하고 있다. 결과의 차이가 발생한 이유는 MIRD 팬텀과 ADAM/EVE 팬텀의 기하학적 차이가 주원인이며 또한 계산에 사용된 전산코드와 단면적 차이 등으로 판단된다. 특정 식도 모델을 사용한 결과로부터 얻어진 유효선량과 흉선과 췌장에 대한 등가선량을 채택함으로써 얻어지는 유효선량은 약간(최고 5%)의 차이를 보인다. 기타장기로부터 상부대장을 제외했을 때 본 연구에서 다루었던 감마선 선량학적 측면의 경우에서는 중요하지 않은 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.81-86
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• 2005

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.129-139
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• 2010

본 연구에서는 도로 네트워크에서 노드의 연계성 평가 모형을 제시하였다. 우선 두 노드 간의 경로 수, 경로의 굴곡도, 설계속도 및 용량을 고려하여 노드 간 연계성 지수를 정의하였다. 노드의 연계성은 그 노드와 타 대상 노드들 간의 연계성 지수의 가중 평균으로 산출되는데, 여기서 대상 노드들과의 연결 가중치는 통행수요와 거리에 의해 결정된다. 본 연구에서 개발한 연계성 평가 모형을 가상 가로망에 적용한 결과 모형이 적용 가능하고 적정한 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연계성 평가 모형은 통행 단위를 통일시키고 철도 링크의 용량 산정 문제를 해결하면 철도 네트워크를 포함하는 통합 교통 네트워크의 연계성 분석에도 활용될 수 있다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제2권4호
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• pp.423-434
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• 2004

In this paper, we introduce a new topology of Self-Organizing Polynomial Neural Networks (SOPNN) based on genetically optimized Multi-Layer Perceptron (MLP) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. Let us recall that the design of the 'conventional' SOPNN uses the extended Group Method of Data Handling (GMDH) technique to exploit polynomials as well as to consider a fixed number of input nodes at polynomial neurons (or nodes) located in each layer. However, this design process does not guarantee that the conventional SOPNN generated through learning results in optimal network architecture. The design procedure applied in the construction of each layer of the SOPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or PNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomials, and input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between the approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented using pH neutralization process data as well as sewage treatment process data. A comparative analysis indicates that the proposed SOPNN is the model having higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.reviously.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.125-150
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• 2019

훈춘지역은 지린성의 대외 개방 문호 및 창-지-투 지역의 유일한 개발개방선도구로 지역 물류의 발전에 중요한 거점 지역으로써 훈춘지역의 물류경쟁력을 촉진시키는 것은 동북지역 경제발전을 촉진시키는데는 중요한 요인이라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 SWOT분석을 적용하여 훈춘지역의 물류경쟁력 활성화 요인을 도출하고, 중국과 한국물류전문가를 대상으로 AHP 설문조사를 통해 훈춘지역 물류경쟁력 활성화 요인의 우선순위를 도출함으로써 정책결정자에게 제시하는데 그 목적이 있다. 분석결과, 기회요인, 강점요인 순으로 가중치가 높게 나타났으며, 일대일로 정책 촉진 및 확대, 국가정책을 통한 적극적 지원, 국제물류센터도시의 건설, 물류중심지 건설, 대량화물 공급지 등의 요인 순으로 우선순위가 높게 제시되었다. 마지막으로, 종합적 관점에서 본 연구는 훈춘지역의 물류경쟁력 강화전략을 위해 훈춘지역이 가진 강점을 중심으로 한 SO전략(강점-기회전략)과 ST전략(강점-위협전략) 등 정책적 시사점을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.475-481
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• 2014

최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제18권1호
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• pp.105-111
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• 2010

In the field of 'Human Vibration', it has been interested subjects to make equal sensation curves related to translational and rotational direction of whole-body, hand-transmitted and head-transmitted vibration, etc. When we consider the vibration of a vehicle, the main factor is vertical whole-body vibration. Until now, most of equal sensation curves used to derive frequency weighting function had been made using Western people. However, because of the inherent differences (for example, characteristic and shape of body parts, muscular and cellular tissue) between the Western people and the Oriental people, equal sensation curves based on Oriental people might be required. Also, the weight differences between the samples which consist of average-weighted and over-weighted group might cause the difference of equal sensation curves. So, in this study, 20 male Korean people were used to find equal sensation curves subject to vertical whole-body vibration on seated posture. Among 20 males, an over weighted group consisted of 10 male persons and an average weighted group was the others. Integrating and analyzing the data of two groups, some of non-parametric tests such as 'The Wilcoxon Signed Rank Test' and 'The Mann Whitney U test' were used.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권7호
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• pp.1429-1435
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• 2020

Applying an accurate parametric prediction model to identify abnormal or false pressurizer water levels (PWLs) is critical to the safe operation of marine pressurized water reactors (PWRs). Recently, deep-learning-based models have proved to be a powerful feature extractor to perform high-accuracy prediction. However, the effectiveness of models still suffers from two issues in PWL prediction: the correlations shifting over time between PWL and other feature parameters, and the example imbalance between fluctuation examples (minority) and stable examples (majority). To address these problems, we propose a cost-sensitive mechanism to facilitate the model to learn the feature representation of later examples and fluctuation examples. By weighting the standard mean square error loss with a cost-sensitive factor, we develop a Cost-Sensitive Long Short-Term Memory (CSLSTM) model to predict the PWL of PWRs. The overall performance of the CSLSTM is assessed by a variety of evaluation metrics with the experimental data collected from a marine PWR simulator. The comparisons with the Long Short-Term Memory (LSTM) model and the Support Vector Regression (SVR) model demonstrate the effectiveness of the CSLSTM.