• Ecology and Resilient Infrastructure
• /
• 제7권2호
• /
• pp.114-125
• /
• 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.

• 통합자연과학논문집
• /
• 제9권1호
• /
• pp.10-15
• /
• 2016

In this paper the approximation methods of offset curve of conic with explicit error bound are considered. The quadratic approximation of conic(QAC) method, the method based on quadratic circle approximation(BQC) and the Pythagorean hodograph cubic(PHC) approximation have the explicit error bound for approximation of offset curve of conic. We present the explicit upper bound of the Hausdorff distance between the offset curve of conic and its PHC approximation. Also we show that the PHC approximation of any symmetric conic is closer to the line passing through both endpoints of the conic than the QAC.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.221-225
• /
• 2023

본 연구에서는 코로나 바이러스 감염증은 음성만으로 빠르게 진단하는 효율적인 방법을 제안하였다. 기존의 딥러닝 기반 방법들의 연산시간과 대용량 학습자료 요구조건을 완화하기 위해서 Separable Transformer(SepTr)의 구조를 개선하여 파라미터의 수를 대폭 감소시키고 빠른 진단을 가능하게 하는 새로운 Strided Convolution Separable Transformer(SC-SepTr)를 제안하였다. 공개 음향 데이터인 Coswara에 대하여 실험을 수행한 결과 제안된 방법은 상대적으로 소규모의 학습자료에 대해서도 Area Under the Curve(AUC) 성능을 보장하면서도 신속하게 진단을 수행할 수 있음을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
• /
• pp.171-173
• /
• 1997

This study proposes a method for evaluating composite power system effective load duration curve(CMELDC) al load points. The concept of ELDC in power system planning is very useful and important in HLI as well as HLII. Effective load duration curve of composite power system can be obtained from convolution integral processing or both probability function of unarrival power and load duration curve at load points. The characteristics and effectiveness of this methodology arc illustrated by case studyings of simple system.

• 대한수학회지
• /
• 제36권1호
• /
• pp.193-207
• /
• 1999

Let ${\gamma}$ : Ilongrightarrow R2 be a sufficiently smooth curve and $\sigma$${\gamma}$ be the affine arclength measure supported on ${\gamma}$. In this paper, we study the Lp - improving properties of the convolution operators T$\sigma$${\gamma}$ associated with $\sigma$${\gamma}$ for various curves ${\gamma}$. Optimal results are obtained for all finite type plane curves and homogeneous curves (possibly blowing up at the origin). As an attempt to extend this result to infinitely flat curves we give and example of a family of flat curves whose affine arclength measure has same Lp-improvement property. All of these results will be based on uniform estimates of damping oscillatory integrals.

• 전자공학회논문지A
• /
• 제30A권9호
• /
• pp.14-23
• /
• 1993

In this paper, we present analysis results of various intermodulation products (IMPs) evaluation methods previously proposed for nonlinear systems. The results indicate that out of these methods, Fuenzalida and Simbo's method is the best for efficient evaluation of IMPs. Also, we present a detailed mathematical analysis of IMP and show how to apply the equations related to IMP to actual program implementations with examples. In this paper, we newly introduce three methods to reduce the IMP calculation time and improve the accuracy of the outputs :1) TWTA curve fitting method by LS (Least Square), 2) IMP evaluation technique which is based on a look-up table 3) Gaussian spectral shaping for PSK signal instead of convolution. The IMP evaluation results obtained by the new approaches introduced in this paper resulted in a good match with the published outputs in the open literature and showed improved performance especially in the TWTA curve .

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.471-476
• /
• 2015

This paper presents a maximum velocity trajectory planning algorithm for differential mobile robots with wheel velocity constraint to cope with physical limits in the joint space for two-wheeled mobile robots (TMR). In previous research, the convolution operator was able to generate a central velocity that deals with the physical constraints of a mobile robot while considering the heading angles along a smooth curve in terms of time-dependent parameter. However, the velocity could not track the predefined path. An algorithm is proposed to compensate an error that occurs between the actual and driven distance by the velocity of the center of a TMR within a sampling time. The velocity commands in Cartesian space are also converted to actuator commands to drive two wheels. In the case that the actuator commands exceed the maximum velocity the trajectory is redeveloped with the compensated center velocity. The new center velocity is obtained according to the curvature of the path to provide a maximum allowable velocity meaning a time-optimal trajectory. The effectiveness of the algorithm is shown through numerical examples.

• 한국음향학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.118-128
• /
• 2018

본 논문은 사이드 스캔 소나 영상을 컨볼루션 신경망으로 학습하여 수중물체를 탐색하는 방법을 다루었다. 사이드 스캔 소나 영상을 사람이 직접 분석하던 방법에서 컨볼루션 신경망 알고리즘이 보강되면 분석의 효율성을 높일 수 있다. 연구에 사용한 사이드 스캔 소나의 영상 데이터는 미 해군 수상전센터에서 공개한 자료이고 4종류의 합성수중물체로 구성되었다. 컨볼루션 신경망 알고리즘은 관심영역 기반으로 학습하는 Faster R-CNN(Region based Convolutional Neural Networks)을 기본으로 하며 신경망의 세부사항을 보유한 데이터에 적합하도록 구성하였다. 연구의 결과를 정밀도-재현율 곡선으로 비교하였고 소나 영상 데이터에 지정한 관심영역의 변경이 탐지성능에 미치는 영향을 검토함으로써 컨볼루션 신경망의 수중물체 탐지 적용성에 대해 살펴보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
• /
• pp.444-444
• /
• 2021

하천의 오염부하량 관리 계획은 지속적인 모니터링을 통한 자료 구축과 모형을 이용한 예측결과를 기반으로 수립된다. 하천의 모니터링과 예측 분석은 많은 예산과 인력 등이 필요하나, 정부의 담당 공무원 수는 극히 부족한 상황이 일반적이다. 이에 정부는 전문가에게 관련 용역을 의뢰하지만, 한국과 같이 지형이 복잡한 지역에서의 오염부하량 배출 특성은 각각 다르게 나타나기 때문에 많은 예산 소모가 발생 된다. 이를 개선하고자, 본 연구는 합성곱 신경망 (convolution neural network)과 수문학적 이미지 (hydrological image)를 이용하여 강우 발생시 BOD 및 총인의 부하량 예측 모형을 개발하였다. 합성곱 신경망의 입력자료는 일반적으로 RGB (red, green, bule) 사진을 이용하는데, 이를 그래도 오염부하량 예측에 활용하는 것은 경험적 모형의 전제(독립변수와 종속변수의 관계)를 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있다. 이에, 본 연구에서는 오염부하량이 수문학적 조건과 토지이용 등의 변수에 의해 결정된다는 인과관계를 만족시키고자 수문학적 속성이 내재된 수문학적 이미지를 합성곱 신경망의 훈련자료로 사용하였다. 수문학적 이미지는 임의의 유역에 대해 2차원 공간에서 무차원의 수문학적 속성을 갖는 grid의 집합으로 정의되는데, 여기서 각 grid의 수문학적 속성은 SCS 토양보존국(soil conservation service, SCS)에서 발표한 수문학적 토양피복형수 (curve number, CN)를 이용하여 산출한다. 합성곱 신경망의 구조는 2개의 Convolution Layer와 1개의 Pulling Layer가 5회 반복하는 구조로 설정하고, 1개의 Flatten Layer, 3개의 Dense Layer, 1개의 Batch Normalization Layer를 배열하고, 마지막으로 1개의 Dense Layer가 연결되는 구조로 설계하였다. 이와 함께, 각 층의 활성화 함수는 정규화 선형함수 (ReLu)로, 마지막 Dense Layer의 활성화 함수는 연속변수가 도출될 수 있도록 회귀모형에서 자주 사용되는 Linear 함수로 설정하였다. 연구의 대상지역은 경기도 가평군 조종천 유역으로 선정하였고, 연구기간은 2010년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지로, 2010년부터 2016년까지의 자료는 모형의 학습에, 2017년부터 2019년까지의 자료는 모형의 성능평가에 활용하였다. 모형의 예측 성능은 모형효율계수 (NSE), 평균제곱근오차(RMSE) 및 평균절대백분율오차(MAPE)를 이용하여 평가하였다. 그 결과, BOD 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 1031.1 kg/day, MAPE는 11.5%로 나타났으며, 총인 부하량에 대한 NSE는 0.9, RMSE는 53.6 kg/day, MAPE는 17.9%로 나타나 본 연구의 모형은 우수(good)한 것으로 판단하였다. 이에, 본 연구의 모형은 일반 ANN 모형을 이용한 선행연구와는 달리 2차원 공간정보를 반영하여 오염부하량 모의가 가능했으며, 제한적인 입력자료를 이용하여 간편한 모델링이 가능하다는 장점을 나타냈다. 이를 통해 정부의 물관리 정책을 위한 의사결정 및 부족한 물관리 분야의 행정력에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
• /
• 제49권4호
• /
• pp.195-198
• /
• 2000

This paper illustrates a new method for constructing composite power system effective load duration curve(CMELDC) at load points. The main concept of proposed method is that the CMELDC can be obtain from convolution integral processing of the outage probabilistic distribution function of not supplied power and the load duration curve given at each load point. The effective load duration curve (ELDC) at HLI plays an important part in probabilistic production simulation, reliability evaluation, outage cost assessment and power supply margins assesment for power system planning and operation. And also, the CMELDC at HLII will extend the application areas of outage cost assessment and reliability evaluation at each load point. The CMELDC at load points using the Monte Carlo method and a DC load flow constrained LP have already been developed by authors. The effective load concept at HLII, however, has not been introduced sufficiently in last paper although the concept is important. In this paper, the main concept of the effective load at HLII which is proposed in this study is defined in details as the summation of the original load and the probabilistic loads caused by the forced outage of generators and transmission lines at this load point. The outage capacity probabilistic distribution function at HLII can be obtained by combining the not supplied powers and the probabilities of the not supplied powers at this load point. It si also expected that the proposed CMELDC can be applied usefully to research areas such as reliability evaluation, probabilistic production cost simulation and analytical outage cost assessment, etc. at HLII in future. The characteristics and effectiveness of this methodology are illustrated by case study of IEEE-RTS.