• 전자공학회논문지CI
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• 제42권1호
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• pp.59-65
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• 2005

본 논문에서는 새로운 강인한 TSK 퍼지 모델링 알고리즘을 제안한다. 데이터에 노이즈나 아웃라이어가 존재할 때 모델링하기 위한 다양한 강인한 접근법이 제안되었지만 주로 손실함수를 사용하여 아웃라이어나 노이즈의 효과를 감소시키는 접근방법들이 수행되었다. 제안된 알고리즘은 노이즈 클러스터링의 변형된 형태로, 손실함수를 사용하지 않고 노이즈를 하나의 클래스로 클러스터링하는 방법을 채택하였다. 노이즈 클러스터링은 포로토타입 기반의 클러스터링 알고리즘으로, 리그레션을 할 수 없기 때문에 먼저 데이터를 클러스터링한 후 다음으로 퍼지 리그레션을 수행한다. 전건부와 후건부의 매개변수를 동시에 얻기 위한 다른 방법들이 고안되었지만 그들 알고리즘들은 매개변수를 구한 후 좀더 정확한 함수의 근사화를 위해 매개변수에 대한 적응과정을 거친다. 본 논문에서는 노이즈 클러스터링 알고리즘을 변경하여 함수의 리그레션을 동시에 수행 할 수 있게 하였다. 제안된 알고리즘은 전건부와 후건부의 매개변수를 동시에 얻을 수 있으며, 매개변수를 구한 후 이에 대한 적응과정이 필요하지 않다. 제안된 알고리즘의 검증을 위하여 몇 가지 간단한 예제를 사용하여 실험하였으며, 기존에 연구된 다른 알고리즘과 비교, 분석하였다. 제안된 알고리즘은 노이즈나 아웃라이어에 대하여 강인한 성능을 보이며, 구현이 용이하다.

• 지구물리
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• 제9권4호
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• pp.321-331
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• 2006

최근 급격한 인구증가와 산업화, 도시화로 포장지역의 증가에 따른 불투수지역의 증가로 유역의 유출 특성의 변화를 유발시키고 있다. 도시화 유역의 효율적인 관리를 위해서는 유역에 대한 정확한 지형인자 및 수문관련 인자들이 추출되어야 함에 따라 본 연구에서는 지리정보체계와 유전자알고리즘의 결합을 통하여 입력정보의 정확성을 향상시키고, 매개변수를 추정하였다. 이러한 목적에 따라 본 연구에서는 전형적인 한국의 도시화하천으로서 본류와 상류로부터 오전천, 당정천 등의 지류를 지니고 있는 안양천을 연구대상으로 선정하여 유출량 해석에 XP-SWMM을 적용하였고, 이의 적용과정을 개선하기 위하여 지리정보체계와 유전자 알고리즘을 적용하였다. XP-SWMM 매개변수들의 민감도 분석을 통하여 도시 유출의 거동특성을 조사하였으며, 이를 바탕으로 매개변수들의 개선규칙을 설정하였고 이러한 규칙 및 사실등을 통하여 유전자 알고리즘을 구성하였다. GIS를 이용하여 지형도로부터 각각의 소유역에 대하여 면적, 경사도, 유역폭 등 수문정보를 얻었고, 토지이용도와 토양도로부터 불투수비, 토지이용상태, 침투능에 대한 정보를 얻었다. 도시유출 모형인 XP-SWMM을 선택하여 모의 후 민감도 분석을 통해 선정된 매개변수에 대하여 보정은 자동보정으로 무작위 탐색법의 일종인 유전자알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하여 매개변수들을 추정하였고, 이의 적용성을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권10호
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• pp.891-904
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• 2006

합리적인 수공구조물의 설계를 위해서 확률강우량의 산정은 필수적이며, 확률 강우량을 산정하는 기법은 크게 지점빈도해석과 지역빈도해석으로 구분 지을 수 있다 이 중에서 지역빈도해석은 지점의 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 L-모멘트로 확률분포형의 매개변수를 추정하고, 강우 계열의 동질성이 검정된 자료를 빈도분석하여 확률 강우량을 결정하는 기법이다. 이와 같은 지역빈도해석 기법은 매개변수를 선형조합하여 확률분포형의 종류와 크기 및 형상을 결정하여 확률 강우량을 산정하게 된다. 여기서 각 지점별 강우 자료들이 동질성 검정을 통과하였다 하더라도 지점별로 최적의 분포형이 다를 수 있으나, 부족한 강우자료를 보완하기 위해서 동일한 분포형을 따르는 것으로 가정하고 빈도해석을 수행하게 된다. 그러므로 지역빈도해석기법은 확률 분포형을 가정하고 강우자료를 적용하는 과정에서 기존에 매개변수적 빈도해석의 약점을 갖게 된다 따라서 본 연구에서는 변동핵밀도 함수를 동질성이 확보된 강우자료에 적용하여 빈도해석을 수행함으로써 기존의 빈도해석이 가지는 약점을 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 기상청에서 관리하는 16개 강우관측소의 강우자료를 수집하여 매년최대 연강우량 계열을 구성해 지점빈도해석과 지역빈도해석을 수행하였다. 지점빈도해석은 매개변수적 기법과 비매개변수적 기법을 모두 적용하였으며, 지역빈도채석은 Index Flood 기법과 L-모멘트 기법을 적용하였다. 또한 변동핵밀도함수를 지역빈도해석에 적용하였으며, 각 기법별로 산정된 확률강우량을 비교 분석하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권3호
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• pp.275-280
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• 2016

본 연구에서는 코일스프링의 동적 거동 분석을 위해 스프링 릴리즈 시험기를 설계하고 시험을 실시하였다. 시뮬레이션을 위해 집중 매개변수 스프링모델을 개발하였다. 실험계획법을 이용하여 코일스프링의 설계변수들을 최적화하였다. 2수준의 요인배치법을 사용하여 설계변수들의 민감도와 교호작용을 분석하였다. 민감도와 교호작용 분석결과를 통해 설계변수의 수준을 재배열하였다. 혼합수준 요인배치법을 이용하여 설계변수를 최적화 하였다. 최적설계 결과에 따르면, 스프링 조작기의 성능이 2.90 % 개선되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.541-552
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• 2002

본 연구에서는 전체탐색기법 중 Simplex법의 원리를 이용한 SCE-UA법과 Annealing-Simplex (A-S)법을 일유출량 추정 수문모형인 탱크모형의 매개변수 보정에 적용하여 국부탐색기법인 Downhill Simplex법의 결과와 비교하여 탐색능력을 평가하였다. 오차가 없는 합성자료를 사용한 보정에서 A-S법이 목적함수에 관계없이 전역최적해를 탐색하는 결과를 나타냈으며, SCE-UA법은 ABSERR를 목적함수로 사용할 경우에 전역최적해를 탐색하는 결과를 나타냈으며, 다른 목적함수를 사용하는 경우에는 최적해에 가까운 탐색결과를 나타냈다. Downhill Simplex법은 초기값에 따라 다근 탐색결과를 나타냈으며, 최적해에 가까운 초기값을 사용할 경우 전역 최적해를 탐색하는 결과를 나타냈다. 실측자료를 사용한 보정에서는 A-S법과 SCE-UA법이 목적함수에 관계없이 양호한 결과를 나타냈다. 두 개의 서로 다른 단일 목적함수를 조합하여 만든 목적함수 중 DRMS와 NS의 조합에 의해 만들어진 목적함수인 DN이 다른 목적함수보다 저유량에 비중을 더 둔 예측결과를 나타냈으며, 전체 자료기간에 대해서 양호한 예측결과론 나타냈다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권3호
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• pp.29-41
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• 2010

본 연구는 미측정점의 값을 모델링하기 위해 사용되는 여러 가지 공간보간방법들의 예측오차를 비교하고 정확성을 검증하였다. 동해안 해안 지역의 표고점을 대상으로 역거리가중법, 크리깅, 지역 다항식보간법, 방사기반함수의 공간보간법과 관련된 매개변수들을 동일한 조건하에서 실행하여 평균제곱근을 산출한 결과, 단순 크리깅 방법의 원형 모델이 가장 작은 값으로 나타났다. 래스터의 연산 결과, 방사기반함수의 다중방정식에 의한 예측 지도가 대상 지역의 불규칙삼각망 표현과 일치정도가 높았다. 또한 공간보간 실행시 선택된 조건하에서 제공되는 최적 파워값을 사용하는 것이 양호한 보간 결과를 얻을 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3A호
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• pp.439-445
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• 2006

터널과 같이 구조물의 크기가 매질의 영역에 비하여 상대적으로 작은 경우와 같은 무한영역의 문제는 유한요소법을 적용하여 해석할 수 있으나 해석의 정밀도를 높이기 위해서는 해석영역을 크게 선정하게 되어 계산량이 증가하고, 인위적인 경계조건에 의한 오차의 영향을 피할 수 없다. 이를 개선하기 위해 관심영역은 유한요소로 모델링하고 무한영역은 무한요소로 모델링하는 혼합법을 적용하면 보다 효과적이다. 본 연구에서는 다양한 감쇠함수를 적용한 등매개변수형 무한요소를 제안하였고 매개변수해석을 통하여 터널해석에 적합한 감쇠함수의 특성치를 제시하였다. 또한 이를 적용한 3차원 혼합모델이 터널 해석에 유효함을 입증하였다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2009년 춘계학술대회논문집
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• pp.57-65
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• 2009

An efficient and high-fidelity design approach for wing-body shape optimization is presented. Depending on the size of design space and the number of design of variable, aerodynamic shape optimization process is carried out via different optimization strategies at each design stage. In the first stage, global optimization techniques are applied to planform design with a few geometric design variables. In the second stage, local optimization techniques are used for wing surface design with a lot of design variables to maintain a sufficient design space with a high DOF (Degree of Freedom) geometric change. For global optimization, Kriging method in conjunction with Genetic Algorithm (GA) is used. Asearching algorithm of EI (Expected Improvement) points is introduced to enhance the quality of global optimization for the wing-planform design. For local optimization, a discrete adjoint method is adopted. By the successive combination of global and local optimization techniques, drag minimization is performed for a multi-body aircraft configuration while maintaining the baseline lift and the wing weight at the same time. Through the design process, performances of the test models are remarkably improved in comparison with the single stage design approach. The performance of the proposed design framework including wing planform design variables can be efficiently evaluated by the drag decomposition method, which can examine the improvement of various drag components, such as induced drag, wave drag, viscous drag and profile drag.

• 소음진동
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• 제9권3호
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• pp.607-612
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• 1999

일반적으로 보아 고유진동수는 주어진 보의 진동해석 및 동적 안정해석에서 대단히 중요한 역할을 한다. 그러나 보의 단면이 부재축에 따라 연속적으로 변할 때의 고유진동수 산정은 해석적 방법으로는 불가능하거나 대단히 복잡한 것이 보통이기 때문에 수치해석법을 이용하게 된다. 여기서는 유한요소법에 의하여 고유진동수를 산정하였으며 수치해석법의 결과를 일반화하기 위하여 taper ratio를 변수로 하는 회귀식을 제안하였다. 회귀식을 이용한 고유진동수의 추정치는 해석적 방법으로 얻어진 값 또는 수치해석 결과로부터 얻어진 값들과 비교적 잘 일치한다.

• 한국가스학회지
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• 제16권1호
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• pp.26-32
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• 2012

화학물질의 화재위험을 나타내는 가장 중요한 물성의 하나인 자연발화점의 실험 데이터는 그 필요에도 불구하고 데이터를 얻는 것이 어려운 경우가 많다. 이 연구에서는 DIPPR 801에서 얻은 503개 유기물의 자연발화점 실험데이터로부터 자연발화점을 예측하는 부분최소자승법(PLS) 및 support vector machine(SVM) 모델을 만들고 비교하였다. 그룹기여법을 이용하여 59개 작용기가 이 예측모델의 독립변수가 되었다. 두 모델에서 결정해야 할 매개변수는 교차검증으로 계산된 오차를 이용하여 결정되었고, SVM모델은 그 매개변수가 많아 particle swarm optimization을 이용한 최적화를 이용하였다. 전체 데이터에 대해 계산된 평균절대오차는 PLS가 58.59K였고, SVM이 29.11K여서 SVM이 PLS에 비해 매우 우수한 예측성능을 보였다.