• 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.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1058-1062
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• 2008

지구 온난화에 의한 대기 순환의 변화와 이에 따른 수증기 수송 및 강수량의 변화는 전지구 및 지역적인 수문환경의 변화를 초래하므로 장기적인 차원의 수자원 계획 수립에는 반드시 기후 변화에 따른 영향이 제대로 반영되어야 한다. 그러나 개별 모델이 사용하는 역학과정과 물리과정의 모수화 및 분해능이 다르고 이에 따른 모의 결과도 다르게 나타나는 등의 상당한 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 관한 정부간 패널인 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에 참여한 대기해양결합 대순환모델(AOGCMs)이 온실가스 배출 시나리오를 바탕으로 생산한 기온과 강수의 불확실성을 동아시아에 대해 평가하고 이를 바탕으로 미래 기후를 전망하였다. 국립기상연구소 ECHO-G/S 모델과 IPCC 23개 모델의 배출 시나리오(Special Report on Emissions Scenarios, SRES) 자료는 20세기(1900-1999년)와 21세기(2000-2099년)의 200년 동안이고, 관측자료는 영국 CRU(Climate Research Unit) 월평균 2m 기온의 30년(1961-1990년) 평균값과 CMAP 월 평균 강수량의 21년간(1979-1990년) 평균값을 이용하였다. 동아시아지역 기온과 강수의 불확실성을 평가하기 위해서 모델과 관측간 편이, 평균제곱근오차(RMSE) 등의 통계적인 방법을 사용하였다. 동아시아 지역의 연평균 기온은 대체로 모델의 기온이 관측보다 적게 모의되는 음의 편이를 나타내고, 강수는 모델이 관측보다 더 크게 모의 되는 양의 편이를 나타냈다. 계절적으로는 여름철 강수와 봄철 기온의 편이가 크게 나타났다. 연평균 및 겨울철 강수와 기온의 RMSE는 비례하는데 이는 기온 모의성능이 좋은 모델이 강수 모의성능도 좋게 나타나는 것을 의미한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.317-317
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• 2020

수재해는 수자원 인프라의 부족 및 관리 미흡 등 많은 요인들이 있지만 강우의 유무와 크기가 가장 원초적인 요인들 중 하나이다. 정확한 강우량 추정 및 강우발생시간 예측은 수재해로 인한 피해를 예방하고 빠르게 대처할 수 있다. 그러나 강우예측에는 많은 불확실성을 내포하고 있기 때문에 이러한 불확실성을 이해하고 줄여 나가는 것이 필요하다. 최근 컴퓨터의 성능의 발전에 비례해 강우 예측 자료들도 점진적으로 발전을 거듭하고 있다. 이를 강우-유출 모형에 적용시 유출량 예측의 정확성 또한 비례하여 한층 더 발전할 수 있을 것이다. 하지만 신뢰성이 낮은 입력자료를 대상으로 하는 유출해석 모형은 많은 불확실성을 내포할 것이다. 따라서 본 연구에서는 위천 유역에 대해 LENS(Limited area ENsemble prediction System) 강우앙상블 예측자료의 적용성을 검토하고 그리드 기반 강우 유출 모델 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) 에 적용하여 유출예측의 불확실성을 평가하고자 하였다. 또한 강우예측 및 유출예측은 수 많은 매개변수를 포함하며 최종적인 예측은 더 큰 불확실한 범위로 산출될 수 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Python3 기반 코딩으로 LENS 자료 구축 및 GRM 모형의 매개변수 보정을 각 2000회 씩에 걸쳐 총 2회 실시하여 수문학적, 지형학적 인자에 따른 불확실성 범위를 보정하고자 하였다. 매개변수의 보정은 비정형우도(Informal likelihood) NSE, 정형우도(Formal likelihood) Lognormal(Log-likelihood function)의 우도에 따른 행위모델을 산정하여 보정하였다. 따라서 본 연구에서는 선행연구들을 참고한 정형, 비정형 우도의 임계치를 이용한 불확실성해석에 적용하였으며 이는 사용자의 행위모델선정 임계치 범위 선정으로 인한 불확실성을 줄여나감에 기여할 수 있을것으로 사료된다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.2
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• pp.270-275
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• 2005

This paper presents a fuzzy model-based adaptive approach for synchronization of chaotic systems which consist of the drive and response systems. Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model is employed to represent the chaotic drive and response systems. Since the parameters of the drive system are assumed unknown, we design the response system that estimates the parameters of the drive system by adaptive strategy. The adaptive law is derived to estimate the unknown parameters and its stability is guaranteed by Lyapunov stability theory. In addition, the controller in the response system contains two parts: one part that can stabilize the synchronization error dynamics and the other part that estimates the unknown parameters. Numerical examples, including Doffing oscillator and Lorenz attractor, are given to demonstrate the validity of the proposed adaptive synchronization approach.

• Journal of IKEEE
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• v.17 no.4
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• pp.434-439
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• 2013

Artificial landmarks have been widely used for reducing the uncertainty in localization of a mobile robot. In addition, research for efficient placement of artificial landmarks has been considered as one of the fundamental issues since the cost of localization is increased with the number of used landmarks. Therefore, this paper proposes a method in which landmarks are efficiently placed by considering the uncertainty characteristics of the motion model and the sensor model. Because two models have different uncertainty distributions, the final uncertainty can be considerably reduced through their efficient combination. The usefulness of the proposed method is demonstrated by simulation results.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.317-320
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• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.35 no.2
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• pp.29-36
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• 2019

There always exist the spatial variations of material properties such as a shear wave velocity in a dam and between same type dams. These uncertainties cause those in evaluation of a shear wave velocity profile of a dam and should be considered in determining the shear wave velocity profile for a rockfill zone of a fill dam. In this paper, these uncertainties of a shear wave velocity in the rockfill zone of the fill dam in Korea are evaluated. And the shear wave velocity profile model considering these uncertainties in rockfillzone is proposed using the method based on Harmonic wavelet transform. The proposed shear wave velocity profile model is compared with Sawada-Takahashi model widely used for evaluation of a shear wave velocity profile of a rockfill zone of fill dams.

• 대한공업교육학회지
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• v.34 no.2
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• pp.396-410
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• 2009

The goal of this work is to present an advanced method of an estimation of the Modeling Uncertainties coming up in industrial rigid robot's manipulator and actuators. First, with the given physical robot model, the motion equation was derived. Considering a fictitious model, a new extended motion equation is developed. Based on this extended model, an observer and observer bank are designed for the estimation of modeling uncertainties which are involving the effects of gravity, friction, mass unbalance, and Coriolis which show the nonlinear characteristics in operation states.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.2
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• pp.144-149
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• 2006

This paper deals with a balanced model reduction for uncertain nonlinear systems via T-S fuzzy approach. We define a generalized controllability/observability gramian and obtain a balanced state space model using generalized gramians which can be obtained from solutions of linear matrix inequalities. We present a balanced model reduction scheme by truncating not only state variables but also uncertain elements. An upper bound of the model reduction error will also be suggested. In order to demonstrate the efficacy of our method, a numerical example will be presented.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.17 no.2
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• pp.245-258
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• 2011

Best management practices (BMPs) are widely accepted and implemented as a mitigation method for soil erosion and non-point source problems. Estimating the amount of soil erosion and the effectiveness of BMPs using hydrological models help to understand the condition, identify the problems, and make plans for conservation practices in an area, typically a watershed. However, the accuracy and reliability of assessment of BMP impacts estimated by hydrological models can be often questionable due to the uncertainties from various sources including GIS(Geographic Information System) data, scale, and model. This study reviewed the development and the background of hydrological models, and the modeling issues such as the selection of models, scale, and uncertainties of data and models. This study also discussed the advantage of a small scale and spatially distributed model to estimate the impacts of BMPs.