• 한국항해항만학회지
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• 제33권1호
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• pp.65-70
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• 2009

대수심의 유체운동을 포텐셜 운동으로 가정하여 자유수면의 거동을 신속히 해석하는 BEM 해석법과 구조물 근방에서 유체의 자유 수면 변화를 계산하기 위하여 NS방정식의 해석으로 CADMAS-SURF 기법을 결합하여 하이브리드 수치기법을 개발하였다. 하이브리드 해석법에서는 반사파를 고려해야 할 넓은 영역에서, 대수심의 영역은 BEM이, 천수역은 CADMAS-SURF가 계산하게 된다. 특히, 하이브리드 모델은 장시간에 걸친 불규칙파의 운동에 대해서는 단독의 CADMAS-SURF을 이용한 계산에 비해 거의 동일한 정확도로 월등히 신속하게 계산할 수 있다. 본 연구에서는 완경사 해저면을 가진 넓은 해역에서, 호안구조물에 내습하는 파랑의 처오름과 월파와 같은 강비선형 파랑장 계산에 결합해석모델을 적용하였다. 계산결과는 각각 토요시마(풍도(豊島))의 규칙과 처오름 실험과 고다(합전(合田))가 제안한 불규칙파의 월파량 산정도와 비교하였다.

• 한국진공학회지
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• 제3권4호
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• pp.457-465
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• 1994

유도결합 플라즈마의 해석식으로 양극성 확산, 정상상태를 가정한 확산식, 열평형식과 변위전류 를 무시한 맥스웰 식을 사용하였다. 해석기법으로는 유한 차분법과 적분법을 축대칭 2차원(R, Z)모델에 적용하였다. 유도 결합 플라즈마장치의 RF 전력, 압력, 석영창 두께, 차폐부 높이에 따른 전자온도, 전자 밀도, 등가 정항 등가 인덕턴스 효율 결합계수 K, Q-factor의 변화를 구하였다. 특히 등가정항은 진공챔 버, 차폐부 및 코일의 손실저항을 고려하여 구하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.40-44
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• 1995

본 논문에서는 결합부의 강성도를 나타내기 위해 그동안 사용되어 오던 기존의 스프링 모델을 사용하는 대신 등가빔 조인트 모델을 차체의 유한요소모델에 적용하여 보았으며 차체의 기본 진동 모드 해석을 통해 그 타당성을 검증하여 보았다. 특히 본 연구를 통해 차체 설계시 특정 결합부 강성도를 효율적으로 결정할 수 있는 방법의 개발이 가능해졌으며 그 방법의 개발을 위해 현재 계속 연구가 진행되고 있음을 밝힌다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.361-366
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• 2002

자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 뉴럴네트워크는 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 연속시간모델 뉴럴네트워크에 대한 상태천 이를 조사하여 이산시간 모델에서 기억가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에의 네트워크 응용가능성을 검토한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제11권1호통권38호
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• pp.23-31
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• 1999

결합부위의 해석을 위하여, 계산 효율과 정확성이 모두 뛰어난 단순모델의 사용이 필요한 경우가 많다. 이 단순모델은 결합부위의 특성을 잘 묘사하는 파라미터들로 구성된다. 이들 파라미터의 값은 실험을 통하여 얻어지게 된다. 따라서 단순모델은 실험에서 사용된 하중하에서는 결합부위의 거동을 잘 묘사하지만, 그외 다른 하중하에서는 결합부위의 거동을 어느 정도 구현할지 알 수 없다. 따라서 단순모델의 정확성을 객관적으로 얻을 수 있는 방법이 필요하게 된다. 본 연구에서는 역최적화 (antioptimization) 개념으로 최악의 하중조건을 정의하여, 이 하중하에서 단순모델의 정확성을 평가하는 방법을 제시하였다. 최악의 하중조건 하에서, 용접으로 체결된 3차원 결합부위의 단순모델과 2차원 구조물에서의 결합부위 단순모델의 정확성을 평가하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.147-156
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• 2008

콘크리트의 일축압축실험에서 축하중이 발생함에 따라 새로운 균열이 발생하고 이 균열의 확장이 파괴의 주된 원인이 되는 경우가 대부분인데 이는 입자 결합 모델에서 입자간의 결합이 파괴되어 해석 대상체의 균열 모사와 유사하게 해석될 수 있어 콘크리트의 표준 공시체에 대하여 일축압축실험의 모사 가능성을 연구하였다. 그러나 입자 결합 모델은 해석 대상체를 입자간의 집합체로 모사하기 때문에 입자간의 결합을 결정하는 미시변수에 의해서 해석 대상의 거시물성이 변하게 되어 이들 변수간의 정량적인 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서 사용된 접촉 결합 모델에서는 총 8개의 미시변수가 있어 이들 변수와 일축압축실험결과 나오는 거시물성-탄성계수, 일축압축강도, 포아송비-와 콘크리트의 압축파괴거동에 관련이 있는 균열 개시 응력과 일축압축강도와의 비로서 5개의 거시물성에 대하여 부분배치법 및 회귀분석을 통하여 이들 간의 정량적인 관계를 도출하였고 그 결과 일축압축강도를 가정한 가상시료 및 조사 자료로부터 얻은 일축압축강도를 비교적 잘 모사할 수 있었다. 또한 해석을 수행한 공시체의 응력-변형률 곡선이나 응력 수준별 균열 발생의 빈도 및 파괴거동을 관찰한 결과 일반적인 콘크리트의 일축압축하중 하에서의 파괴거동과 상당부분 유사함을 보여 입자 결합 모델을 이용하여 콘크리트 공시체에 대한 일축압축실험을 잘 모사할 수 있다고 본다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.804-805
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• 2008

이 논문은 열계와 히스테리시스 손실로 인한 추가적인 열원을 프라이자흐 모델의 전자기장과 결합된 유한요소법을 이용한 동기형 릴럭턴스 전동기(SynRM)의 특성 해석을 다루었다. 이 논문의 초점은 SynRM에서 동손과 히스테리시스 손실과 관계된 열해석이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 C
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• pp.1126-1127
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• 1999

연산자 분리 시영역 모델을 이용하여 광섬유 커플러 ADM(add-drop multiplexer)의 필터링 효과를 분석하였다. 이 모델은 방향성 결합기나 브래그 격자를 포함하는 소자의 해석에 유용하다. 본 논문에서는 비대칭 구조를 고려했으며 결합계수, 코어의 반경, 개구수, 굴절율 변조 등의 파라미터를 이용하여 최적의 필터링 효과를 얻기 위한 구조를 설계하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.70-76
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• 2010

유도 전동기의 인버터 사용이 증가하면서, 인버터의 고주파 스위칭에 대한 유도전동기의 특성 해석 연구가 요구되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 인버터와의 결합 모델의 개발 필요성을 느끼고 있으면서도 인버터 모델링의 어려움뿐만 아니라 결합 어려움 때문에 고정된 전원을 가정하고, 유도기 모델을 단순화 시켜서 모사를 하고 있는 경우가 대부분이다. 이에 인버터로 구동되는 유도 전동기의 고주파 해석 모델과 고주파 고려 유도 전동기 해석 모델 및 인버터 동작을 시뮬레이션할 수 있는 모델을 개발하여, 위와 같은 경우의 시뮬레이션을 가능하게 하고자 한다. 이로부터, 인버터에 의한 유도전동기 구동에서의 고주파에 의한 영향을 해석할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.586-589
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• 2024

본 실험 연구에서는 주의 메커니즘과 컨볼루션 신경망을 결합하여 모델을 개선하는 방법을 탐색하는 딥 러닝 기술을 소개한다. 이 기술은 지도 학습 방식을 위해 공개 데이터 세트의 쓰레기 분류 데이터를 사용하고, Grad-CAM 기술과 채널 주의 메커니즘 SE 를 적용하여 모델의 분류 의사 결정 과정을 더 잘 이해하기 위해 히트 맵을 생성한다. Grad-CAM 기술을 사용하여 히트 맵을 생성하면 분류 중에 모델이 집중하는 영역을 시각화할 수 있다. 이는 모델의 분류 결정을 설명하는 방법을 제공하여 다양한 이미지 카테고리에 대한 모델 결정의 기초를 더 잘 이해할 수 있다. 실험 결과는 전통적인 합성곱 신경망과 비교하여 제안한 방법이 쓰레기 분류 작업에서 더나은 성능을 달성한다는 것을 보여준다. 주의 메커니즘과 히트맵 해석을 결합함으로써 우리 모델은분류 정확도를 향상시킬 수 있다. 이는 실제 응용 분야의 이미지 분류 작업에 큰 의미가 있으며 해석 가능성에 대한 딥 러닝 연구 진행을 촉진하는 데 도움이 된다.