• 한국해안해양공학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.63-68
• /
• 2006

조석 주기 동안에 시간에 따라 위치가 변하는 수륙 경계선은 조간대 지형을 측정하는 보조 자료로 활용될 수 있다. 즉 밀물 시 연속적으로 촬영된 영상으로부터 추출된 수륙경계선의 표고는 해수면 변화 자료를 이용하여 등심선으로 이용할 수 있으며 등심선의 수평거리는 영상 기하보정 처리를 통하여 정량적인 값으로 변환할 수 있다. 이러한 관측 기술을 서해안의 대이작도 큰풀안 백사장에 적용하였다. 조간대에서의 자연적인 수위변화를 이용하는 영상 관측 기법은 정확도가 높으며 또한 시간과 경제적인 측면에서 유리하다. 이러한 기술은 3차원 수조에서 연안지형 변화를 연구하는 물리모형 실험에서 시간별 지형 변화를 관측하는데 효과적으로 사용될 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.761-767
• /
• 1998

PML(Perfectly Matched Layer)은 넓은 주파수 대역에서 우수한 흡수 성능을 나타내므로 분산 특성이 강한 도파관 구조에 적합한 흡수경계조건이다. 본 논문에서는 기존의 PML의 계산 효율을 향상시키기 위해 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 입/출력 포트의 한 변에서 필드를 모드로 전개한 후, 모드에 따라 홉수 경계조건을 적용한다. 제안된 방법은 1차원으로 계산 영역을 해석하므로 메모리와 계산 시간이 절약된다. 두 께가 두꺼운 비대칭 아이리스를 갖는 WG-90 구형도파관을 기존의 PML과 본 논문에서 제안한 1차원 모드 P PML을 적용하여 유한차분 시간영역법으로 해석을 한다. 제안된 방법의 계산 효율이 매우 뛰어남을 수치 계산을 통해 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권6_4호
• /
• pp.1545-1553
• /
• 2018

2018년 4월 말부터 감지되기 시작한 킬라우에아 화산의 최근 마그마 분화 활동은, 5월과 6월에 걸쳐 용암의 분출과 함께 급격한 지표 변형을 발생시켰다. 킬라우에아 정상부에 위치한 Halema'uma'u 분화구에서는 용암호의 수위가 빠르게 하강하여 대규모 지반 침하 및 지반 붕괴가 나타났으며, GPS와 경사계의 기록을 통해 약 2미터 가량의 변화를 감지할 수 있었다. 이 연구에서는 단 기간에 큰 변화를 보인 킬라우에아 분화 활동의 초기과정에 대해 다중 시기 COSMO-SkyMed SAR 영상을 이용한 시계열 지표변위 분석을 수행하고자 하였다. 전체 관측기간에 대해 측정된 최대의 지표 변위는 위성의 관측방향으로 약 -1.5미터이며, 입사각을 고려하여 수직변위로 변환할 때 약 -1.9미터의 침하를 나타낸다. 또한 대부분의 지표 변위는 분화 직후인 5월 초에서 6월말 사이에 발생하며, 7월부터는 안정기에 들어선 것을 확인할 수 있다. 시계열 지표변위를 통해 마그마 소스 모델링을 실시한 결과, 마그마 챔버가 지표로부터 2-3 km 사이에 위치하는 것으로 산출되었으며, 마그마 소스의 중심 위치는 남서부 방향으로 이동하는 것으로 관측되었다. 이러한 마그마 모델의 시계열 변화는 편향된 관측자료를 통한 초기 결과이므로 이후의 연구에서 정밀한 3차원 관측을 이용한 보완이 필요할 것으로 보여진다.

• 응용통계연구
• /
• 제35권6호
• /
• pp.685-701
• /
• 2022

FDR은 1종 오류를 제어하는 매우 보수적인 FWER과 달리 더 자유로운 변수 판단을 제공하여 고차원 자료의 추론에 있어 널리 쓰이고 있다. 본 논문은 Barber와 Candès (2015)가 제안한 knockoff 방법론을 사용하여 FDR을 일정 수준으로 제어하면서 고차원 장기억 시계열 모형인 성근 VHAR 모형을 추정하는 방법을 제안한다. 또한 기존의 방법론인 AL (adaptive Lasso)와의 모의실험을 통한 비교 연구를 통해서 장단점을 비교하였다. 그 결과 AL이 성근 일치성을 보이는 등 전체적으로 좋은 성질을 가지고 있지만, FDR의 관점에서는 비교적 높은 값을 주는 것을 관찰했다. 즉 AL은 0인 계수를 0이 아닌 계수로 추정하려는 경향이 있었다. 반면, knockoff 방법론은 FDR을 일정 수준으로 유지하였지만 표본의 수가 작을 경우 매우 보수적으로 0이 아닌 계수를 찾아냄을 관찰할 수 있었다. 하지만, 모형이 희박할 수록 knockoff의 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있어 표본의 개수가 크고 성근 모형일 경우 knockoff 방법론이 우수함을 살펴볼 수 있었다.

• 한국항해학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.443-450
• /
• 2000

Before some experiments were carried out with analog bandpass filter which used for filtering the noise included in sound source signal. And this filter was constituted by condenser, register and operational amplifier. Hut these elements made the phase characteristics to differentiate in each sensing channel and cause a little of measurement error. We made new measurement system that was substituted digital filter for the analog filter in order to develop the optimal system which could find the time delay between each sensors with high accuracy. This paper describes the new system's constitution and the function of each parts. Specially three digital filters were designed and applied to the digital signal processing Part. And a series of experiments were carried out with the source＇s distance 9.53meters and the random bearing interval within the limits of $0^{\circ}$ ~ $180^{\circ}$. As a result, we have recognized that the accuracy of measurements were differentiated by the methods what kind of digital filter were adopted. And we have confirmed the facts that IIR LPF was suitable for sound source's bearing measurement and FIR LPF reduced the range measurement error.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제21권3호
• /
• pp.419-425
• /
• 2010

커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다.

• Computers and Concrete
• /
• 제20권5호
• /
• pp.583-593
• /
• 2017

Applications of fibre-reinforced polymer (FRP) composites for retrofitting, strengthening and repairing concrete structures have been expanded dramatically in the last decade. FRPs have high specific strength and stiffness compared to conventional construction materials, e.g., steel. Ease of preparation and installation, resistance to corrosion, versatile fabrication and adjustable mechanical properties are other advantages of the FRPs. However, there are major concerns about long-term performance, serviceability and durability of FRP applications in concrete structures. Therefore, structural health monitoring (SHM) and damage detection in FRP-retrofitted concrete structures need to be implemented. This paper presents a study on investigating the application of Rayleigh wave for detecting debonding defect in FRP-retrofitted concrete structures. A time-of-flight (ToF) method is proposed to determine the location of a debonding between the FRP and concrete using Rayleigh wave. A series of numerical case studies are carried out to demonstrate the capability of the proposed debonding detection method. In the numerical case studies, a three-dimensional (3D) finite element (FE) model is developed to simulate the Rayleigh wave propagation and scattering at the debonding in the FRP-retrofitted concrete structure. Absorbing layers are employed in the 3D FE model to reduce computational cost in simulating the practical size of the FRP-retrofitted structure. Different debonding sizes and locations are considered in the case studies. The results show that the proposed ToF method is able to accurately determine the location of the debonding in the FRP-retrofitted concrete structure.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권3호
• /
• pp.61-66
• /
• 2022

Object classification is one of the main fields in neural networks and has attracted the interest of many researchers. Although there have been vast advancements in this area, still there are many challenges that are faced even in the current era due to its inefficiency in handling large data, linguistic and dimensional complexities. Powerful hardware and software approaches in Neural Networks such as Deep Neural Networks present efficient mechanisms and contribute a lot to the field of object recognition as well as to handle time series classification. Due to the high rate of accuracy in terms of prediction rate, a neural network is often preferred in applications that require identification, segmentation, and detection based on features. Neural networks self-learning ability has revolutionized computing power and has its application in numerous fields such as powering unmanned self-driving vehicles, speech recognition, etc. In this paper, the experiment is conducted to implement a neural approach to identify numbers in different formats without human intervention. Measures are taken to improve the efficiency of the machines to classify and identify numbers. Experimental results show the importance of having training sets to achieve better recognition accuracy.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제55권1호
• /
• pp.100-108
• /
• 2023

In this study, a neural network model inspired by a one-dimensional convolution U-net is developed to automatically accelerate edge localized mode (ELM) detection from big diagnostic data of fusion devices and increase the detection accuracy regardless of the hyperparameter setting. This model recognizes the input signal patterns and overcomes the problems of existing detection algorithms, such as the prominence algorithm and those of differential methods with high sensitivity for the threshold and signal intensity. To train the model, 10 sets of discharge radiation data from the KSTAR are used and sliced into 11091 inputs of length 12 ms, of which 20% are used for validation. According to the receiver operating characteristic curves, our model shows a positive prediction rate and a true prediction rate of approximately 90% each, which is comparable to the best detection performance afforded by other algorithms using their optimized hyperparameters. The accurate and automatic ELM-burst detection methodology used in our model can be beneficial for determining plasma properties, such as the ELM frequency from big data measured in multiple experiments using machines from the KSTAR device and ITER. Additionally, it is applicable to feature detection in the time-series data of other engineering fields.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
• /
• 제3권1호
• /
• pp.27-36
• /
• 2011

In the proposed paper numerical calculations are carried out using two versions of a three-dimensional, timedomain panel method developed by the group of Prof. P. Sclavounos at MIT, i.e. the linear code SWAN2, enabling optionally the use of the instantaneous non-linear Froude-Krylov and hydrostatic forces and the fully non-linear SWAN4. The analytical results are compared with experimental results for three hull forms with increasing geometrical complexity, the Series 60, a reefer vessel with stern bulb and a modern fast ROPAX hull form with hollow bottom in the stern region. The details of the geometrical modeling of the hull forms are discussed. In addition, since SWAN4 does not support transom sterns, only the two versions of SWAN2 were evaluated over experimental results for the parent hull form of the NTUA double-chine, wide-transom, high-speed monohull series. The effect of speed on the numerical predictions was investigated. It is concluded that both versions of SWAN2 the linear and the one with the non-linear Froude-Krylov and hydrostatic forces provide a more robust tool for prediction of the dynamic response of the vessels than the non-linear SWAN4 code. In general, their results are close to what was expected on the basis of experience. Furthermore, the use of the option of non-linear Froude-Krylov and hydrostatic forces is beneficial for the accuracy of the predictions. The content of the paper is based on the Diploma thesis of the second author, supervised by the first one and further refined by the third one.