• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2012년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.253-254
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• 2012

The purpose of this study is to suggest and verify high-strength concrete mix design model applying neural network theory, in order to minimize effort and time wasted by using trial and error method utill now. There are 7 input and 2 output to predict mix design. 40 data of mix design were learned with back-propagation algorithm. Then they are repeatedly learned back-propagation in neural network theory. Also, to verify predicted model, we analyzed and compared value predicted from 60MPa mix design with value measured by actual compressive strength test.

• 한국해양공학회지
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• 제22권4호
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• pp.1-7
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• 2008

The primary aim of the paper is to solve an unstable axisymmetric initial value problem of wave propagation when given initial data that is deteriorated by noise such as measurement error. To overcome the instability of the problem, Tikhonov's regularization, known as a non-iterative numerical regularization method, is introduced to solve the problem. The L-curvecriterion is introduced to find the optimal regularization parameter for the solution. It is confirmed that fairly stable solutions are realized and that they are accurate when compared to the exact solution.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2001년도 추계학술대회 논문집 Vol.14 No.1
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• pp.46-51
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• 2001

For Fast Real-time Recognition of Nonlinear Error Data, a new Neural Network algorithm which recognized the map in real time is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion, In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of map, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear map information is processed,

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.46-51
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• 2001

For Fast Real-time Recognition of Nonlinear Error Data, a new Neural Network algorithm which recognized the map in real time is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of map, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear map information is processed.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제9권1호
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• pp.52-68
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• 1992

태양의 활동과 밀접한 관계를 갖고 있는 이온층은 그 상태 변화에 따라서 무선통신 및 위성 통신 등 전파통신에 큰 영향을 주고 있다. 이온층에서의 전파의 산란과 전파 에너지 감쇄, 그리고 전파시간의 지연과 각 또는 위치 오차 등은 각 주파수 대역에 따라 크게 변화하므로 원활한 전파통신을 위해서는 시시각각으로 이온층의 상태변화에 대한 고찰이 필요하다. 본 논문에서는 1985년 1월부터 1989년 10월까지 전파연구소에서 관측된 국내 이온층 자료를 토대로 5년간의 국내 이온층의 상태변화를 고찰하였으며, 그 분석에 의한 이온층의 실제 높이와 Chapman 모델을 이용한 전자 밀도 분포를 계산하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제4권4호
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• pp.277-286
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• 2002

터널을 설계함에 있어서 굴착방법이나 지보패턴을 결정할 때 어려움을 겪는 주된 요인은 현지 지반에 작용하는 응력조건 및 암반상태를 정확히 파악하는데 한계가 있기 때문이다. 현장 장비의 제약, 터널을 굴착 위치까지 접근성이 난이함 등의 기술적인 제약뿐만 아니라 최근에는 민원이나 각종 인허가 등으로 더욱 많은 제약요건이 존재한다. 그럼에도 불구하고 최근들어 대안설계나 턴키설계를 통하여 직접적인 시추에 의존하지 않더라도 미지의 산악터널구간에 대한 지반정보를 획득할 수 있는 고급화된 물리탐사기술이 눈부시게 발전하는 추세이며 이를 통하여 터널굴착구간의 암반에 대한 직 간접적인 지반정보를 입수할 수 있다. 인공신경망 (ANN)의 장점은 이러한 적은 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성있는 결과를 제공하여 준다는 것이다. 본 연구에서는 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 지반정보를 입력항목으로 하여 인공신경망의 오류역전파 학습알고리즘기법에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미지의 터널굴착구간에 대한 예비 암반분류 (RMR)를 수행하는데 그 목적을 두었다. 이를 위하여 연장 4km에 달하는 ${\triangle}{\triangle}$터널현장에 대한 인공신경망 모형적용시 입력자료에 대한 적정성을 사전 평가하였고, 그 이후에 물리탐사자료를 입력변수로 활용하여 미지의 터널구간에 대한 RMR을 예측하였다. 그 결과 자료의 일치성이나 예측 RMR에 대한 신뢰도가 높은 것으로 나타났으며, 향후에는 학습효과를 높이기 위한 입력변수의 민감도 분석 (sensitivity analysis)수행 및 모델과정에서 노출된 몇가지 문제점 보완등을 통하여 설계에 적극적으로 활용하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.102.2-102
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• 2002

In this paper, the improved Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) model is identified and optimized using HCM (Hard C-Means) clustering method and optimization algorithms. The proposed Multi-FNN is based on FNN and use simplified and linear inference as fuzzy inference method and error back propagation algorithm as learning rules. We use a HCM clustering and genetic algorithms (GAs) to identify both the structure and the parameters of a Multi-FNN model. Here, HCM clustering method, which is carried out for the process data preprocessing of system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN according to the divisions of input-output space using I/O process data. Also, the parame...

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제12권3호
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• pp.191-202
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• 1991

This paper describes ECG data compression algorithm using neural network. As a learning method, we use back error propagation algorithm. ECG data compression is performed using learning ability of neural network. CSE database, which is sampled 12bit digitized at 500samp1e/sec, is selected as a input signal. In order to reduce unit number of input layer, we modify sampling ratio 250samples/sec in QRS complex, 125samples/sec in P & T wave respectively. hs a input pattern of neural network, from 35 points backward to 45 points forward sample Points of R peak are used.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.470-476
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• 2002

본 논문에서는 순환 DFT 기반의 위상 측정 알고리즘을 구현함에 있어서 계수 근사 및 주파수 변이에 따른 성능 열화를 해석하였다. 오차의 영향을 해석하기 위해서 근사 순환 DFT식을 이용하여 오차 방정식(error dynamics)을 정의하고 이의 통계적 특성을 이용하여 오차의 특성을 분석한다. 오차 전력은 오차파급의 주요 영향 요소인 근사 bit수, DFT 구간 길이와 잡음에 관한 closed-form으로 유도되어 진다. 해석적으로 유도한 식과 시뮬레이션 실험을 통해 얻을 결과를 비교하여 타당성을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2822-2831
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• 1997

ATM을 기반으로 하는 B-ISDN 망은 다양한 트래픽 특성과 서비스 요구사항을 가진 여러가지 종류의 서비스를 지원해야한다. ATM 계층에는 link 계층간의 흐름 제어나 에러 제어가 없다. 그러나 다양한 종류의 각종 서비스를 위해 각기 다른 다른 흐름／에러 제어 기법이 AAL 계층이나 상위 계층(예를 들어 OSI 7 계층의 4번 전송 계층)에서 수행될 수 있다. 전통적인 데이타망에서는 에러 제어 기법이 결합된 윈도우 흐름 제어 기법이 널리 사용되었다. 그러나 윈도우 흐름 제어 기법은 전파 전달 지연(Propagation delay)이 전송률(Transmission rate)에 비해 상대적으로 너무 크기 때문에 ATM 망에서 유용하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 양단간(end-to-end) 자료 전송을 위한 매우 간단한 흐름제어 기법인 RCT (Rate Control for end-to-end Transport)를 제안한다. RCT는 평균 과부하(Overload) 기간의 분포가 특정 시간대에 편중되어 있을 때에 높은 성능을 보인다．