• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.631-634
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• 2011

본 연구에서는 규칙 파랑 중에 있는 부유식 구조물의 유탄성 거동을 해석 하고, 수치모델의 수렴성을 살펴본다. 부유식 구조물은 보로 모델링 하며, 유체는 이상유체로 가정하여 문제를 해결한다. 보 모델의 경우 Euler-Bernoulli 보 모델과 Timoshenko 보 모델로 나누어 그 특성을 비교 해 본다. 문제의 해석법에 있어서 부유식 구조물의 경우는 유한요소법을, 유체의 경우는 경계요소법을 이용하여, 상호 연성된 방정식을 이끌어 낸다. 상호 연성된 방정식을 토대로 Euler-Bernoulli 보 모델과 Timoshenko 보 모델의 거동 특성을 살펴보고 제시된 수치 모델을 기준으로 수렴성을 분석해 본다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.169-176
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• 1998

불연속적 거동이 탁월한 벽식 프리캐스트 구조물을 해석하기 위한 방법으로 유한요소법과 강체요소법 등이 있으나, 이들 해석법은 접합부의 거동을 정확히 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 패널은 강체적 거동을 하고, 판널과 판널 사이의 접합부는 고체적 거동을 가정하는 강체-고체 복합모델(Coupled Model by Rigid and Solid bodies)에 의한 해석법을 제안하며, 간단한 모델의 예를 통해 검증하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.713-716
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• 2010

본 논문에서는 코리올리 효과를 가진 압전-구조 시스템의 주파수응답 해석을 효율적으로 수행하기 위한 크리로프 부공간 모델차수축소법을 제안하였다. 이 방법은 초기 유한요소모델과 축소모델의 전달함수의 계수인 모멘트를 일치시키는 방법을 이용하는 축소기법으로 이미 대형 유한요소모델의 주파수응답 해석에 효과적으로 이용되고 있다. 예제로 고려된 압전형 미소 각속도계의 해석에는 압전구동 하중과 구조체의 회전에 따른 원심력이 동시에 입력하중으로 고려되는 다중입력의 경우이므로 변환행렬 V의 생성시, block Arnoldi 과정을 이용하여 두 하중의 효과를 축소모델에 함께 고려한다. 본 문제에 제안된 축소기법을 이용한 결과, 축소모델을 이용하여 원래 시스템의 관심영역의 주파수응답을 작은 차수의 모델로도 정확하게 계산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안된 방법을 이용하면 다양한 가진조건과 각속도 입력 하에서의 주파수응답을 정확하고 더욱 효율적으로 계산할 수 있을 것이다.

• Journal of computational fluids engineering
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• v.1 no.1
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• pp.142-149
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• 1996

이차원 노즐을 통하여 저밀도 환경으로 팽창하는 희박류의 분석에 있어서 불연속좌표법과 결합된 유한차분법(finite-difference method coupled with the discrete-ordinate method, FDDO)과 직접모사법(direct-simulation Monte-Carlo method, DSMC)이 비교되었다. FDDO를 이용한 분석에서는 충돌적분모델을 도입하여 간단해진 볼츠만식(Boltzmann equation)이 불연속좌표법을 이용하여 물리적 공간에서는 연속이나 분자속도 공간에서는 불연속좌표로 표시되는 편미분방정식군으로 변환되어 유한차분법에의하여 수치해석 되었다. 직접모사법에서는 분자모델로 가변강구모델(variable hard sphere model, VHS)이, 충돌샘플링모델로는 비시계수법(no time counter method, NTC)이 채택되었다. 전혀 다른 두 가지 방법에 의한 노즐 내부에서의 유체흐름 해석결과는 매우 잘 일치하였으며, 노즐 외부의 plume 영역에서는 FDDO에 의한 해석결과가 직접모사법에 의한 해석결과에 비하여 약간 느린 팽창을 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.685-688
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• 2011

본 논문에서는 다양한 음향 가진에 따른 음향 응답을 유한 요소법을 통하여 효과적으로 계산하기 위한 새로운 모델 축소법을 제안한다. 일반적인 유한 요소법을 통한 기계구조물의 응답을 구하기 위해서는 음향 방정식의 강성 및 행렬을 구한 뒤 이들의 조합을 통한 동적 강성행렬을 구한 뒤 역행렬을 구하여 다양한 주파수 응답을 구하게 된다. 현재 컴퓨터 하드웨어의 발전과 소프트 웨어의 발전에 의하여 더 많은 유한 요소를 사용할 수 있게 되었고 이로 인하여 더욱 정확하고 넓은 대역의 음향 응답을 구할 수 있게 되었다. 그러나, 아직까지도 아주 복잡한 구조물의 음향 응답을 구하기 위하여 유한 요소를 무한정으로 증가할 수 없는 경우가 많다. 이를 해결하기 위하여 일반적으로 모델 축소법(Model order reduction) 기법을 사용한다. 이 모델 축소법은 기본적으로 전체 행렬을 아주 작지만 효율적인 작은 행렬로 바꾸어 응답을 예측하는 기법으로 mode superposition method, ritz vector method, quasi-static ritz vector method등이 있다. 기존의 모델 축소법은 기본적으로 질량 및 강성행렬이 가진 주파수에 영향을 받지 않는 행렬이라 가정한다. 그렇기 때문에 경계조건이나 다공성 재료를 모델링할 경우 가진 주파수에 영향을 받는 강성행렬과 질량행렬이 만들어지게 되어 기존의 모델 축소법은 효과적이지 못하게 된다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 이 논문에서는 Quasi-static ritz vector method의 기본적인 개념을 확장하여 여러 개의 중심 주파수(Center frequency)에서 기저를 계산하고 이를 동시에 이용하는 Multi-frequency quasi-static ritz vector method를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.253-255
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• 2002

본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 문서 자동 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모텔 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고 한 것들인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.8
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• pp.873-879
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• 2012

Metamodels have been developed with a variety of design optimization techniques in the field of structural engineering over the last decade because they are efficient, show excellent prediction performance, and provide easy interconnections into design frameworks. To construct a metamodel, a sequential procedure involving steps such as the design of experiments, metamodeling techniques, and validation techniques is performed. Because validation techniques can measure the accuracy of the metamodel, the number of presampled points for an accurate kriging metamodel is decided by the validation technique in the sequential kriging metamodel. Because the interpolation model such as the kriging metamodel based on computer experiments passes through responses at presampled points, additional analyses or reconstructions of the metamodels are required to measure the accuracy of the metamodel if existing validation techniques are applied. In this study, we suggest a sensitivity validation that does not require additional analyses or reconstructions of the metamodels. Fourteen two-dimensional mathematical problems and an engineering problem are illustrated to show the feasibility of the suggested method.

• Journal of computational fluids engineering
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• v.1 no.1
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• pp.47-54
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• 1996

비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.916-919
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• 2018

심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.49-62
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• 2024

In this paper, a sustainable closed-loop supply chain (SCLSC) network model is proposed for domestic mobile phone industry. Economic, environmental and social factors are respectively considered for reinforcing the sustainability of the SCLSC network model. These three factors aim at minimizing total cost, minimizing total amount of CO₂ emission, and maximizing total social influence resulting from the establishment and operation of facilities at each stage of the SCLSC network model. Since they are used as each objective function in modeling, the SCLSC network model can be a multi-objective optimization problem. A mathematical formulation is used for representing the SCLSC network model and a hybrid meta-heuristic approach is proposed for efficiently solving it. In numerical experiment, the performance of the proposed hybrid meta-heuristic approach is compared with those of conventional meta-heuristic approaches using some scales of the SCLSC network model. Experimental results shows that the proposed hybrid meta-heuristic approach outperforms conventional meta-heuristic approaches.