• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권4호
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• pp.135-141
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• 2008

본 논문은 벼에 $^{14}CO_2$ 가스를 단기간 동안 직접 노출시켜 시간대 별 $^{14}C$의 전이 현상에 대한 동적 예측 모델과 동 모델의 타당성을 조사하기 위해 수행된 벼의 $^{14}CO_2$ 피폭 실험에 대해 기술하였다. 본 모델에서 작물은 몸체와 이삭(쌀알)의 두 격실로 구분되었고, 식물의 광합성과 연관된 매개변수의 함수로 표현되는 5개의 격실 간 탄소이동을 고려하였다. 모델예측을 통해 작물의 $^{14}C$ 방사능 오염에 대한 $^{14}CO_2$, 누출 시기 및 지속시간, 매개변수의 영향을 분석하였다. $^{14}CO_2$ 누출 지속시간이 길어지면 본 모델은 비 방사능 모델 적용 영역으로 수렴되었다. 작물의 $^{14}C$ 오염은 광합성이 가장 왕성한 개화기부터 수확기 사이에 작물이 $^{14}CO_2$에 노출되었을 때 가장 큰 것으로 예측되었다. $^{14}CO_2$에 대한 벼 노출 실험결과와 모델예측결과의 비교로부터 본 모델은 벼의 $^{14}C$ 흡수 예측 모델로 충분히 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.257-264
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• 2015

본 논문에서는 개선된 이진 블록 매칭 방법을 사용한 제한된 1비트 변환 (Constrained One-bit Transform : C1BT) 알고리듬을 제안한다. 이진 영상 기반의 움직임 예측은 기존의 정합 오차 기준인 SAD (Sum of Absolute Difference)를 사용한 움직임 예측의 방대한 계산량을 줄이기 위해 정합오차 기준을 이진 논리 연산을 사용하는 NNMP (Number of Non-Matching Points)를 사용하여 움직임 예측의 속도를 향상시키고 하드웨어 구현을 용이하게 하는 방법이다. C1BT 알고리듬은 기존의 1BT알고리듬이 원본의 픽셀값을 1개의 비트만으로 표현하며 발생하는 단점을 보완하여 이진 영상 기반의 움직임 예측의 정확도를 향상시킨 알고리듬이다. 이 논문에서는 이진 블록 기반의 움직임 예측이 작은 크기의 정합블록을 사용할 때 더욱 정확한 정확도를 갖는 방법을 제안하였다. 기존의 C1BT기반의 움직임 예측의 결과와 제안하는 알고리듬의 결과를 비교해 보았을 때 PSNR측면에서 더 우수한 성능을 갖는 것을 볼 수 있다.

• Elastomers and Composites
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• 제47권1호
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• pp.9-17
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• 2012

본 연구에서는 클로로프렌 고무의 열 및 해수에 의한 노화 현상에 따른 물성 변화 및 사용 수명을 예측하였다. 가속 스트레스 수준은 열노화 $80^{\circ}C$, $100^{\circ}C$, $120^{\circ}C$, 해수침지노화 $40^{\circ}C$, $60^{\circ}C$, $80^{\circ}C$에서 2년 3개월(20,000Hr)동안 가속노화를 통해 인장시험을 수행하여 신장률, 인장강도, 경도를 통한 물성변화 측정을 하였다. 분석 결과신장율 저하가 가장 주된 고장지배모드임을 알 수 있었다. 아레누이스 식을 이용한 노화수명 예측 결과 열노화된 CR의 예측 수명은 $23^{\circ}C$에서 125년이며, 해수침지노화된 CR의 예측수명은 $23^{\circ}C$에서 9년이었다. SEM과 SEMEDS 분석 결과, 해수노화시편이 균열과 SEM-EDS에서는 산소의 농도가 증가하였으며, 이를 바탕으로 FT-IR에서는 해수와의 반응에 의하여 C-O와 C=O 결합이 생성되었음을 관찰하였다. 또한 DSC와 TGA 분석에서는 해수침지노화에 의하여 유리전이온도가 상승하며 분해온도가 낮아짐을 관찰하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.241-244
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• 2004

전민동 성당은 얕은 팔각뿔대 형상의 지붕을 가진 팔각기둥의 형태로 재설계되었다. 팔각기둥의 형상은 마주보는 4쌍의 벽들로 인하여 공간에서 정상파가 발생하기 쉽고, 지붕 또한 둥근 형태로 음향 초점이 발생할 수 있는 등 여러가지 문제점을 가지고 있다. 이러한 형태의 전민동 성당에 대하여 여러 가지 음향 인자들을 예측하였고, 예측치와 측정치를 비교하였다. 사용된 음장해석 프로그램은 $CATT^{TM}$이고 예측 또는 측정된 음향인자는 RT, D50, C80 등이다. 건축물만의 특성과 전기음향설비가 포함된 음향특성을 비교하기 위하여, 무지향성 스피커를 이용한 측정과 성당에 장착된 전기음향장치를 이용한 측정을 수행하였다. 공연장과 마찬가지로 성당의 신도석에서도 음이 고르게 분포되는 것이 바람직하며, 신도석에서의 음압분포를 예측과 측정을 통하여 비교하여 보았다.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제7권5호
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• pp.23-28
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• 1993

이 논문에서는 관벽온도에 따른 방전램프의 동작전압과 전류를 예측할 수 있는 수식 모델이 전개된다. 저압 수은-아르곤 가스 방전을 이용하는 형광램프가 모델로 사용된다. 저압 수은-아르곤 가스 방전에서 여기 원자와 전자의 연속방정식, 전자의 에너지 보존식, 열전도도 방정식과 이상기체 상태 방정식이 방전의 물리량을 예측하는데 이용된다. 이들 방정식과 회로 방정식을 이용하여 방전램프의 관벽온도의 효과로 인한 D.C. 저압 방전의 전기적인 특성을 예측한다. 이러한 예측은 방전램프의 설계를 하는 데 있어서 많은 도움이 되리라고 생각된다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제36회 춘계학술대회논문집
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• pp.296-297
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• 2011

본 연구에서는 PTFE 전기절연재의 수명예측을 위해 일련의 열중량 분석시험을 수행하였다. PTFE 시료는 온도상승률을 달리하며 상온에서 $700^{\circ}C$까지 온도를 가하였다. PTFE의 활성화에너지는 일정한 중량감소가 발생할 때의 로그 형태 온도상승률에 대한 변환온도 역수 선도에서 계산하였다. 또한 Toop에 의해 제안된 활성화 에너지와 추정 수명과의 관계식을 이용하면 주어진 운용온도 하에서의 PTFE 수명시간도 예측할 수 있다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제42권5호
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• pp.832-836
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• 2013

어묵의 유통기한을 예측하기 위해서 어묵을 30, 35, $40^{\circ}C$에서 각각 저장하면서 저장기간 중 총 호기성균 수를 측정하였다. Gompertz model을 이용하여 최대성장속도와 유도기를 구하였고, 각 parameter의 온도 의존성에 대한 식을 통해 유통기한에 관한 예측모델 식을 얻었다. 예측모델 식으로부터 계산된 유통기한은 0, 4, $10^{\circ}C$에서 각각 6.9, 5.5, 3.8일이었다. 이렇게 얻어진 예측모델 식의 적합성 평가를 위해 $A_f$와 $B_f$ 값을 산출한 결과, 각각 1.008, 1.003으로 나타나 예측모델식의 적합성이 뛰어났다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 얻어진 유통기한예측 모델 식은 어묵의 유통기한 설정의 기초연구로써 활용될 수 있다고 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.569-575
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• 2021

딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.

• 전자통신동향분석
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• 제9권2호
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• pp.77-86
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• 1994

부품 고장률은 시스템 신뢰도를 계산하는데 기본이 되는 요인이다. 신뢰도 예측은 부품고장률에서 회로팩, 블록, 서브시스템 및 시스템 신뢰도 순으로 계산되는 Bottom-up 방식으로 수행되기 때문이다. 본 고에서는 부품 고장률 계산시 일반적으로 사용되고 있는 미 국방부 전자부품 신뢰도 예측방법인 MIL-HDBK-217를 이용한 Microcircuit의 부품 고장률 계산방법을 나타냈다. 또한 Microcircuit의 신뢰도를 MIL-HDBK-217 예측방법 및 예측결과와 외국 예측방법 및 예측결과로 비교하여 나타냈다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제13권6호
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• pp.17-25
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• 2019

항공기 엔진의 고장예지 및 건전성 관리(PHM)는 고장 또는 수명한계 도달 전에 잔존 유효 수명을 예측하는 것이다. PHM 기술 중 예측모델을 확립하는 방법은 물리 기반과 데이터 기반 방법이 있다. 물리기반 방법은 적은 데이터로 정확한 예측이 가능하지만 확립된 손상 물리 모델이 적어서 적용에 한계가 있다. 본 연구는 따라서 데이터 기반 방법을 적용하였으며, 수명 예측을 위해서 신경회로망 알고리즘 중 Multi-layer Perceptron을 이용하였다. 이를 위해 미국 항공우주국(NASA)에서 개발한 C-MAPSS 코드로 생성된 가상 데이터 세트를 이용하여 신경회로망을 학습하였다. 학습된 신경회로망 모델은 테스트 세트에 적용한 후 잔존 유효 수명의 신뢰구간을 예측하고 실제 값을 통해 정확도를 검증하였다. 또한 본 연구에서 제시된 방법을 기존 문헌의 것과도 비교하였고 그 결과 비교적 양호한 정확도를 확인할 수 있었다.