• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.588-593
• /
• 2006

자연하천은 일반적으로 만곡수로나 사행수로 형태를 보이고 있으며, 직선수로에서와 달리 원심력에 기인한 이차류 영향을 받게 된다. 이차류에 의해서 수면에서는 만곡부 바깥쪽으로, 하상에서는 만곡부 안쪽으로의 흐름특성을 보이게 된다. 만곡부 안쪽으로 가해지는 하상 전단응력에 기인하여 하상에서의 입자가 만곡부 안쪽으로 이송되며, 결과적으로 만곡부 안쪽에는 점사주가, 바깥쪽에는 소(pool)가 생성된다. 또한 지형경사의 생성으로 입자에 가해지는 중력효과도 변화된다. 따라서 이와 같은 자연하천의 흐름과 하상변동을 수치모의 하기 위해서는 만곡부 이차류 특성을 고려한 모형이 필요하다. 본 연구에서는 수심 적분된 흐름방정식과 하상토 보존방정식 (Exner equation)을 이용한 하상변동을 위한 비연계 수치모형을 위해서 하상토 보존방정식의 유한요소 알고리즘을 개발하였다. 하상토 보존방정식은 흐름 특성에 따른 평형 유사량의 공간변화율을 이용하여 일정 기간 동안의 하상 변화량을 계산한다. 이 때 이차류에 의한 하상 전단응력의 편각 및 지형경사 변화에 따른 실제 입자의 이송방향을 보정하여 평형 유사량이 계산된다. 이러한 보정식을 적용시키기 위해서는 유속성분의 공간변화량 및 지형경사의 공간성분이 필요하다. 유한요소법은 연속성 변수를 이산화시켜 근사해를 구하는 수치기법의 일종이기 때문에, 요소망이 불규칙적으로 구성되었을 경우 임의의 절점에서 연속성을 지닌 변수의 공간변화율을 계산하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 평형 유사량 계산 시에 절점이 아닌 요소 내부에서 평형 유사량을 계산하는, 하상토 보존방정식의 새로운 유한요소 알고리즘을 개발하고, 새로운 알고리즘을 적용시킨 수치모형의 검증을 행하였다. 경계조건 알고리즘의 검증으로 위해서 Soni 등 (1980)이 행한 상류 유입 유사량에 따른 하상변동을 수치 모의하고 실험치와 비교하였으며, Sutmuller와 Glerum (1980)이 수행한 만곡수로에서의 하상변동을 모의하고 실험과 비교하였다. 새로운 알고리즘을 적용시킨 하상토 보존방정식의 유한요소 수치모형의 결과는 매우 안정적이며, 실험과 매우 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 본 수치모델은 현재 균일한 입자의 하상토만을 고려하므로, 입자분급이나 하상 장갑화 현상 등은 무시한다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.1012-1015
• /
• 2011

눈 모형이 열린 경우 간결하고 좋은 수렴 특성을 갖는 결정-지향 자력 등화 알고리듬이 자주 사용된다. 그러나 눈 모형이 닫힌 채널에서 결정-지향 알고리듬의 수렴은 보장되지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 무기억 비선형 함수로 hyperbolic tangent 함수를 사용하는 수정된 Bussgang 알고리듬의 적용이 Filho 등에 의하여 제안되었다. 그러나 이 알고리듬의 적용은 hyperbolic tangent 함수 그리고 이의 미분에 대한 계산 및 채널의 변화에 따른 룩업 테이블을 위한 많은 메모리를 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 Filho 등이 제안한 알고리듬의 계산량 또는 하드웨어 복잡도를 줄이기 위하여 결정-지향 알고리듬을 위한 개선된 기법을 제안한다. 무기억 비선형 함수를 signum 함수로 설정하고, 이의 미분인 디락 델타 함수(Dirac delta function)를 협소한 사각 펄스로 근사화하여 결정-지향 알고리듬에 적용하면 Filho가 제안한 알고리듬의 수렴 및 정상 상태 성능은 유지하면서 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권7호
• /
• pp.1-8
• /
• 2008

본 논문에서는 다시점 비디오의 카메라 특성 불일치에 따른 시점간 비정합 문제를 해결하기 위한 보상 알고리즘을 제시한다. 시점간 비정합은 다시점 영상의 융합을 어렵게 할 뿐 아니라 압출 효율의 저하를 가져온다. 따라서 이를 보상하기 위한 전처리 기술은 다시점 부호화기의 성능 개선에 있어 필수적이다. 우선, 광-전 전달 특성의 불일치에 의한 다시점 카메라 출력신호의 비정합이 이득과 오프셋의 1차원 모형으로 근사화 될 수 있음을 보인다. 그리고 겹침 영역 검출에 기반한 새로운 시점간 비정합 파라미터 추정 및 보상 알고리즘을 제시한다. Rectify 된 다양한 스테레오 영상을 대상으로 한 모의실험을 통해 제안 알고리즘이 기존 방법에 비해 시점간 비정합을 더욱 정확하게 보상함을 보인다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권2B호
• /
• pp.121-129
• /
• 2009

본 연구는 효율적이며 정확한 격자생성기법인 분할격자기법을 이용하여 댐붕괴 흐름을 수치모의한다. 분할격자기법은 부분적으로 비구조격자를 사용하지만, 대부분의 흐름영역을 균일한 크기의 Cartesian 격자로 이산화한다. HLLC Riemann 근사해법과 TVD-WAF기법의 유한체적기법을 적용하여 흐름률을 계산하고 분할격자의 영역을 위한 수치모형을 구성한다. 수치모형을 검증하기 위하여 이상적인 하도에서의 정상류, 불균일하도에 의해 형성되는 정상류 및 사각형수조의 자유진동흐름을 모의하여 해석해와 비교하였다. 마지막으로, 실험수로에서 발생한 댐붕괴파의 흐름을 모의하여 관측값과 비교하여 정확하고 안정된 결과를 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제32권3호
• /
• pp.301-310
• /
• 1999

본 연구에서는 하천-대수층 계에서 수치모형과 두 종류의 해석모형을 적용하여 유도침투량 곡선을 유도하여 비교하였으며, 투수계수의 이방성비 및 지하수 유입 방향이 유도침투량 산정에 미치는 영향을 평가하였다. 유도침투량 곡선은 단순한 그래프 형태로 표시되며, 유도침투량, 양수량, 하천과 우물사이의 거리, 유동 지하수 유입량 등의 4가지 인자만을 포함하기 때문에 유도침투량의 결정에 유용하게 적용될 수 있다. 검토된 조건 아래에서 Wilson 해석모형과 FEWA 수치모형의 유도침투량 곡선은 근사적으로 일치하였으며, 투수게수의 이방성비는 유도침투량에 큰 영향을 미치는 인자로 평가되었다. 본 연구에서 적용된 방법과 도출된 결과들은 유도침투 현상을 이해하는데 도움이 되며, 양수우물의 계획 및 설계, 용수공급 우물의 수질관리에 필요한 유도침투량과 양수량의 최적 결정에 적용될 수 있다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
• /
• 대한교통학회 2002년도 제41회 학술발표회논문집
• /
• pp.17-42
• /
• 2002

전통적인 OD조사에 의한 OD추정의 여러 문제점들로 인해 링크관측교통량과 기존OD를 결합해 OD를 추정하고자 하는 연구들이 제시되고 있다. Yang(1995)은 일반화최소자승법을 풀기 위한 IEA와 SAB 알고리즘을 제시하였다. 그러나 두 알고리즘의 문제점은 첫째 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에 기존 OD를 중요한 추정기준으로 설정한다는 것으로, 이러한 추정의 종속성으로 인해, 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못한다. 두 번째 문제는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 것이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD나 관측교통량의 오차에 일관적인 해도출 기법이 필요하다. OD추정 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하여 전역해 탐색기법이 필요하기 때문에 전역최적화가 가능한 유전알고리즘을 이용한 OD추정모형(GAM)을 개발하였다. 사례네트워크 분석결과, GAM은 기존 OD의 오차에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는(기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다. 또한 기존 OD 추정모형은 비교적 용이하게 차종별로 관측할 수 있는 링크교통량을 차종구분 없이 단일차종으로 이용함으로써, 정보의 손실을 초래하여 결과적으로 모형의 추정력을 저하시켰다. 그렇지만 다차종 링크관측교통량으로부터 다차종 OD 추정연구는 거의 없었으며, 그 결과가 단일차종에 대한 추정결과와 어떻게 다른지에 대한 연구도 전무하였다. 본 연구에서는 유전알고리즘을 이용한 OD 추정모형을 다수단 OD 추정모형(GAMUC)으로 확대하였다. 사례 분석 결과 단일차종 OD추정기법은 심각한 추정오류를 범할 수 있으며, 그 적용성도 낮다는 것을 보였다. 다차종 OD 추정기법이 단일차종 OD 추정기법보다 양호한 추정력을 보였으며, 다차종 기법 중에서는 GAMUC가 IEAMUC보다 우수한 추정력을 보였다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제3권4호
• /
• pp.21-31
• /
• 1983

흐름단면(斷面)이 급변화(急變化)하는 개수로(開水路)의 순환현상(循環現象)을 깊이에 대하여 적분(積分)한 2차원(次元) Navier Stockes 연속방정식(方程式)을 Galerkin 형(型) 유한요소법(有限要素法)을 이용(利用)하여 수치적(數値的)으로 해석하였다. 1차원구형수로(次元矩形水路)의 수치해석(數値解析)에서 implicit 방법(方法)과 explicit 방법(方法)을 적용(適用)한 결과(結果) 수치해(數値解)는 정확해(正確解)와 잘 맞았으며, 확대부(擴大部)가 있는 개수로(開水路)에서는 수치실험(數値實驗)에 의해 예상(豫想)된 흐름 상태(狀態)가 얻어졌으며 순환(循環)의 중심(中心)은 기하학적(幾何學的) 중심(中心)과 일치하였으나 유속(流速)의 크기는 작게 나타나 개선(改善)이 요망된다. 교각(橋脚) 등(等)의 장애물(障碍物)이 있는 수로(水路)에서 수치모형(數値模型)에 의해 계산(計算)한 수면곡선(水面曲線)은 수리모형실험결과(水理模型實驗結果)와 근사(近似)하게 나타나 배수영향(背水影響)을 해석할 수 있는 수단(手段)으로서 개발가능성을 제시하는 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제3권5호
• /
• pp.542-549
• /
• 2000

본 논문에서는 곡선 그리드상의 2차원 플로우를 분석하고 시각화하기 위한 다해상도 모형을 제안한다. 다해상도 분석은 여러 상세 단계에서 윤곽을 나타내고 분석하는 매우 유용한 도구이다. 일반적으로 벡터 필드의 데이터는 매우 크고 복잡하기 때문에 벡터 필드 시각화에 다해상도 분석을 적용하는 것은 매우 유용하다. 낮은 해상도에서의 근사 값을 사용하면 벡터필드 위상의 전체적인 개요를 짧은 시간 안에 파악할 수 있다. 부분 합성은 사용자가 관심 있는 부분만 합성함으로써 효과적으로 화대 또는 축소할 수 있게 해준다. 이 새로운 모형은 네스트된 곡선 그리드 영역 상에 구분 적으로 정의된 함수의 네스트된 공간에 기초를 두고 있다. 네스트된 영역은 안쪽 경계선의 원래 기하학적 형상을 유지하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 이러한 영역 위에서 Haar 웨이브릿에 대한 정제 방정식과 합성 방정식을 제안하고 예제들을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.390-402
• /
• 1997

자동차의 점화계통에서 발생하는 전자파 잡음을 측정하고 통계확률적인 방법을 이용하여 모델링을 하였다. 낮은 크기의 잡음도 측정이 가능하도록 수신기와 3축 안테나의 사이에 저잡음증폭기와 대역통과필터를 연결 구성하고, 800 MHz 대역의 진폭확률분포(APD)와 펄스간격분포(PSD)를 측정하였다. 측정된 APD 곡선을 3개(A급) 또는 6개(B급)의 변수로 모형화하였으며, 변수의 최적치를 쉽게 계산할 수 있는 합성근사화 알고리즘을 사용하였다. 진폭확률분포에 관한 모형변수를 추출함으로써 전자파환경의 데이터 베이스화가 가능하며, 송.수신기의 출력 및 감도의 마진 결정에 기초적인 자료로 이용이 가능하다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.33-40
• /
• 1998

최근 Yang과 Tseng이 제안한 직교 신경망(ONN)은 직교 함수를 이용하여 신경망을 구성한 것으로서, 다층 신경망이 가지는 층의 구조에 대한 어려움이 없이 전체 구조를 결정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또한 요구되는 정확성을 기준으로 직교 함수의 급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전제 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 직？ 함수의급수를 증가시키므로써 학습하는 동안에 전체 구조를 변형하는 것이 가능하고 가중치의 학습 알고리듬이 오차 역전파법 학습 알고리듬에 비해 간단하며 수렴 속도가 빠르다는 장점도 있다. 그러나 이러한 직교 신경망은 구조의 골격이 디ㅗ는 직교 함수를 변형할 수 없는 구조를 가진다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 입력 변환을 이용하여 직교함수를 학습할 수 있는 구조를 가지는 수정된 직교 신경망(MONN)을 제안한다. 제안한 수정된 지？ 신경망을 이용하여 비선형 시스템을 식별하기 위해 식별기 구조를 설정하고 목적을 달성하기 위한 수정된 직교 신경망의 학습 알고리듬을 유도한다.사례연구른 통하여 본 논문에서 제안한 수정된 직교 신경망의 비선형 시스템 모형화 능력, 입력 변환의 유용성을 다충 신경망, 직교 신경망과 비교하여 검증한다.