• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.151-158
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• 2014

본 논문에서는 Hard 분산 분할 방법을 이용하는 추론 시스템을 소개하고 비선형 공정을 모델링한다. 이를 위해 입력 공간을 분산 형태로 분할하고 소속 정도가 0 또는 1을 갖는 Hard 분할 방법을 이용한다. 제안한 방법은 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의해 구현되며, 초기 중심값에 민감한 단점을 보완하기 위해 LBG 알고리즘을 적용하여 이진 분할에 의한 초기 중심값을 이용한다. Hard 분산 분할된 입력 공간은 규칙 기반의 시스템 모델링에서 규칙을 형성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 C-Means 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 공정을 모델링한 후 특성을 평가한다.

• Composites Research
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• 제33권3호
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• pp.140-146
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• 2020

본 논문은 차량에 사용되는 파티션 패널을 기존의 알루미늄 소재에서 Carbon Fiber Reinforced Plastics(CFRP)로 소재를 변경하여 경량화 가능성을 확인하는 것을 목적으로 한다. 복합재 제작에는 3가지 방법의 직조 방법(평직, 능직, 주자직)이 사용되었고, 복합재 시편을 제작하고 시험을 수행하여 물성을 도출하였다. 이를 통해 비틀림 조건에 대한 복합재 파티션 패널 해석 모델을 구성하고, Tsai-Hill 파손 기준에 따라 구조적 안정성과 시스템 강성을 평가하였다. 섬유 배향 각도와 적층 순서에 대한 설계변수를 통해, 진화론적 알고리즘을 수행하였고, 그 결과로 최적의 복합재 파티션 패널을 설계하였다. 또한, 강도 및 비강성에 대한 구조해석 결과를 기존의 알루미늄 파티션 패널과 복합재 파티션 패널를 비교하여, 경량화 가능성을 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.141-147
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• 2024

최근 개인의 성향을 반영한 맞춤형 서비스가 각광 받고 있다. 이와 관련하여 개인의 개성을 인식하고 활용하고자 하는 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 각 개인의 개성을 인식하고 평가하는 방법은 다수가 있지만, OCEAN 모델이 대표적으로 사용된다. OCEAN 모델로 각 개인의 개성을 인식할 때 언어적, 준언어적, 비언어적 정보를 이용하는 멀티 모달리티 기반 인공지능 모델이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 비언어적 정보인 사용자의 표정을 기반으로 OCEAN을 인식하는 인공지능 모델에서 영상 데이터에서 얼굴 영역을 추출할 때 지정하는 얼굴 영역 여유값(Margin)에 따른 개성 인식 모델 정확도 성능을 분석한다. 실험에서는 2D Patch Partition, R2plus1D, 3D Patch Partition, 그리고 Video Swin Transformer에 기반한 개성 인식 모델을 사용하였다. 얼굴 영역 추출 시 여유값을 60으로 사용했을 때 1-MAE 성능이 0.9118로 가장 우수하였다. 따라서 개성 인식 모델의 성능을 최적화하기 위해서는 적절한 여유값을 설정해야 함을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권1호
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• pp.91-110
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• 2024

본 연구의 목적은 이 통합모델인 직사각형 분할 모델을 초등학교 교실에서 교수·학습하였을 때, 학생들이 이 통합모델을 어떻게 이해하는지, 분수 나눗셈 상황들 사이의 관계를 어떻게 구성하는지 알아보는 데 있다. 이 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, 제수의 역수를 곱하는 이유나 역수의 의미를 상기시키기 위해서 분수의 나눗셈식을 측정 맥락이나 단위 비율 결정 맥락으로 해석하여 계산 과정을 설명할 필요가 있다. 둘째, 직사각형 분할 모델은 분수의 나눗셈식을 측정 맥락으로 해석할 때 기존 모델에서 나타나는 우회적이거나 부적절한 부분을 보완할 수 있다. 또한 카테시안 곱의 역 맥락의 문제에서 표준알고리즘을 도출하기에 적절한 모델이라고 할 수 있다. 셋째, 카테시안 곱의 역 맥락에서 직사각형 분할 모델은 측정 맥락과 단위 비율 결정 맥락에서의 계산 과정을 자연스럽게 드러낼 수 있다. 그리고 하나의 나눗셈식이 왜 두 가지 해석이 가능한지를 보여줄 수 있어 통합모델로 사용할 수 있다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제9권1호
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• pp.57-76
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• 2006

본 연구에서는 예비중등교사의 수학화 경험을 위해, 초보적인 상황의 문제를 기반으로 수를 분할하는 문제로 일반화하여, 수의 분할에 관한 일련의 문제 및 상황을 제공하는데 적절한 수 분할 모델을 고안하고, 그것을 탐구하는 교수단원 <분할 모델의 탐구>를 Wittmann의 교수단원 사상에 따라 설계한다. 이 연구에서 설계하는 <분할 모델의 탐구>는 (1) 실마리 문제 (2) 분할 관점에서의 통합 (3) 분할 모델의 정의 (4) 분할 모델을 활용한 탐구의 네 단계로 이루어진다. 이 교수단원이 예비중등수학 교사교육에 기여할 수 있는 바는 다음과 같다. 첫째, 예비교사들로 하여금 수학화를 경험할 수 있게 해준다. 둘째, 예비교사들로 하여금 학교수학과 학문수학의 연결을 볼 수 있게 한다. 셋째, 에비교사들의 수학적 창의력을 기르는데 도움이 될 수 있다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제5권4호
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• pp.145-149
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• 1984

The entropy and heat capacity are calculated for the Morse oscillator model in order to test the quality of the partition function recently deduced by two of us. It is found that these analytical expressions are more reliable than the usually accepted one and give better results in the calculation of thermodynamic properties.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1254-1259
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• 2005

In this paper, we proposed a learning algorithm for the neuro-fuzzy modeling using a learning rule to adapt clustering. The proposed algorithm includes the data partition, assigning the rule into the process of partition, and optimizing the parameters using predetermined threshold value in self-constructing algorithm. In order to improve the clustering, the learning method of neuro-fuzzy model is extended and the learning scheme has been modified such that the learning of overall model is extended based on the error-derivative learning. The effect of the proposed method is presented using simulation compare with previous ones.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권2호
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• pp.95-101
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• 2005

In this paper, we proposed a learning algorithm for the neuro-fuzzy modeling using a learning rule to adapt clustering. The proposed algorithm includes the data partition, assigning the rule into the process of partition, and optimizing the parameters using predetermined threshold value in self-constructing algorithm. In order to improve the clustering, the learning method of neuro-fuzzy model is extended and the learning scheme has been modified such that the learning of overall model is extended based on the error-derivative learning. The effect of the proposed method is presented using simulation compare with previous ones.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.687-689
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• 2014

This paper deals with the optimal muffler model by using acoustic analysis and CFD(computational fluid dynamics) analysis. The complicated muffler model could be better noise reduction performance. However, it could be worse affected to back-pressure performance by pressure drop in working fluid. High back-pressure is caused to low system efficiency. Therefore, it is important for the muffler design to consider the pressure drop. The muffler models are changed their partition plate position. Acoustic power transmission loss(TL) and pressure drop of working fluid are calculated by using computational analysis and used to build database for finding their trends. The optimal muffler model in user-interested frequency range could be selected by analyzing this database.

• 전산구조공학
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• 제36권2호
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• pp.19-23
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• 2023