• 한국분무공학회지
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• 제13권2호
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• pp.79-84
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• 2008

The correlations for cross-flow have not been well established, because of the complexity of breakup and atomization mechanism. A study was performed to investigate the characteristics of spray behaviour of liquid jet in the bag breakup regime injected into low-speed cross-flow with the pressure single-hole nozzle. The shadow-graphy method was used for the cross-flow jet visualization. The experimental variables of liquid jet were nozzle diameter $(0.3mm{\sim}1.0mm)$, injection pressure $(50kPa{\sim}150kPa)$, and the velocity of cross-flow $(27m/s{\sim}42m/s)$. The highest penetration trajectories of liquid jet are governed by the momentum ratio $({\rho}_{\iota}U_{\iota}^2/{\rho}_aU_{cross}^2)$ rather than the Weber number and the new empirical equations of the highest penetration trajectory and breakup point at low-speed corss-flow are established.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.422-426
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• 2007

CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 춘계종합학술대회
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• pp.447-452
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• 2005

기존의 단층 퍼셉트론은 출력 노드가 선형 분리 가능한 패턴들만을 분류할 수 있고 Exclusive OR와 같은 비선형 문제에 대해서는 분류할 수 없는 단점이 있다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 퍼지소속 함수(fuzzy membership function)를 적용하여 단층 구조로 Exclusive OR 문제와 같은 고전적인 문제를 개선하였다. 그러나 퍼지 단층 퍼셉트론은 기존의 단층 퍼셉트론과 마찬가지로 결정 경계선이 진동하는 경우가 생기며 초기 가중치의 범위와 학습률에 따라 수렴성이 매우 낮아지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 바이어스항을 도입하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하여 수렴성을 개선시키고 선형 활성화 함수를 제안하고 학습률과 모멘텀 개념을 도입하여 학습 시간을 단축시키는 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법과 퍼지 단층 퍼셉트론간의 학습 성능을 분석하기 위하여 인공 신경망에서 벤치마크로 사용되는 exclusive OR 문제와 문자 패턴 분류에 적용하여 epoch 수와 수렴성을 비교한 결과, 제안된 방법이 기존의 퍼지 단층 퍼셉트론보다 학습 시간이 적게 소요되고 수렴성이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제12권1호
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• pp.99-106
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• 1998

3차원 파수조에서 완전 비선형파를 시뮬레이션하기 위하여 우선 랜킨 소스를 기저로한 적분방정식을 고차경계요소법을 이용하여 이산화하였다. 그리고 방사경계조건은 파흡수 비치와 포텐셜 스트레칭 기법을 이용하여 모델링하였으며, 비선형 자유표면과 경계조건식은 고차 예측 및 보정 기법을 이용하여 시간 적분하였다. 파흡수 비치는 파의 진행방향 특성에 따라 수조내에 다양하게 배치할 수 있으며 비칭서 흡수가 덜된 파는 수조의 길이 방향 끝단에서 포텐셜 스트레칭 기법에 의하여 반사없이 진행하도록 하였다. 수치실험 결과 일-에너지 보존법칙과 모멘텀-임펄스 보존 법칙이 만족됨으로써 본 수치기법의 효용성이 검증되었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.353-356
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• 2000

본 논문에서는 데이터 내의 비선형 속성을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위한 수정된 학습알고리즘의 비선형 주요 성분분석 신경망을 제안한다. 제안된 학습알고리즘은 신경망의 학습시에 과거의 속성을 반영하기 위한 모멘트 항이 추가된 학습기법이다. 이는 최적해로의 수렴에 따른 발전을 억제하여 그 수렴성능을 좀더 개선시키는 모멘텀의 장점을 그대로 살리기 위함이다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 128$\times$128 픽셀의 Lenna와 256$\times$128 픽셀의 차량 번호판 영상들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 제안된 학습알고리즘이 기존의 비선형 주요성분 분석을 위한 신경망이나 선형속성을 가지는 역전파 알고리즘을 이용한 신경망보다 더욱 우수한 수렴 성능과 특징추출 성능이 있음을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권6호
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• pp.51-58
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• 2006

횡단 유동장내에서 일어나는 분무 현상에 대하여 분사각 변화에 대한 특성과 단일 노즐 형상에서 노즐의 크기와 길이에 대한 분무 특성을 연구하였다. 노즐은 단일 구멍으로 직경이 0.5 ㎜이고 노즐 대 노즐길이의 비(L/D)는 1.0에서 6.0이며 이미지는 고해상 줌 렌즈를 이용한 CCD 카메라를 통해 얻었으며, SMD와 액적의 속도는 PDPA와 상용 프로그램인 Image Express를 사용하였다. 액체 제트의 궤적은 웨버수와 모멘텀비, 노즐형상 변화(L/D)에 영향을 받아 액주가 후방으로 휘어지는 현상이 나타났다. 분사각이 낮을 때(${\theta}$ < $90^{\circ}$)에 노즐 형상보다는 웨버수 증가가 액체 제트의 궤적에 더 크게 영향을 미쳤으며, 분사각이 높을 때(${\theta}$ > $90^{\circ}$)에 노즐 형상 변화에 의한 분열점 변화가 액체 제트의 궤적에 더 크게 영향을 미쳤다.

• 한국음향학회지
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• 제37권2호
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• pp.83-91
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• 2018

팁젯 로터의 소음원은 로터 블레이드 소음과 제트 소음으로 분리할 수 있다. 로터 블레이드 소음은 두께 소음, 하중 소음, 비선형 사중극 소음으로 구성되고 제트 소음은 노즐 모멘텀 소음과 제트 방사 소음으로 나뉜다. 로터 블레이드 소음을 해석하기 위해 유동 해석 정보를 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 해석으로 얻은 뒤 투과면, 비투과면 FW-H(Ffowcs Williams-Hawkings) 음향 상사법을 동시에 적용하여 각 소음원을 구분하였다. 그리고 제트 소음은 노즐 출구 조건을 활용하여 투과면 FW-H 음향 상사법으로 노즐 모멘텀 소음을 구하고 기존 고정익 제트에 대한 경험식을 활용하여 제트 방사 소음을 얻었다. 검증 기체의 소음 측정값을 기준으로 해석 기법의 신뢰성을 검증하였고 스펙트럼 분석을 통해 팁젯 로터의 독특한 소음 특성을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제25권4호
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• pp.59-70
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• 2021

슬링거 연소기 회전연료노즐의 유량과 회전수의 변화에 따른 분무 특성을 관측하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 물 공급장치, 고속 회전모터, 회전연료노즐, 시험용 챔버로 구성된 분무 시험리그를 구성하였으며, 고속카메라와 고출력 광원을 사용하여 회전연료노즐 오리피스로부터 토출되는 물의 분무를 가시화하였다. 실험 결과 유량이 감소하고 회전수가 증가할수록 미립화가 향상됨을 확인하였다. 분무 특성 모드와 성능함수로 구성된 맵을 도출한 결과, 기체의 공기역학적 Weber 수와 액체-기체 모멘텀 플럭스 비는 액체의 주 분열 특성과 관련이 있으며, 액체-기체 모멘텀 플럭스 비와 Rossby 수는 액체 분출 모드와 밀접한 상관관계를 가짐을 확인하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제16권3호
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• pp.41-48
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• 2012

사운딩로켓의 고도 극대화를 위한 최적의 분사조건을 결정하기 위한 연구를 수행하였다. 공력저항을 고려한 단순화된 1차원 모멘텀 방정식의 거동을 조사하였다. 해석적 해가 존재하는 경우와 분사 유량이 일정한 경우에 대해 계산을 수행하였으며, 해는 수치 해와 비교하였다. 사운딩로켓의 고도를 최대로 하는 최적의 분사조건이 존재하며, 최적조건은 로켓의 질량비의 함수임을 보였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.131-139
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• 2002

본 연구는 도로의 설계일관성 평가를 위해 지방부 2차로 도로의 평면 곡선부 85백분위 주행속도 예측모형을 기존의 회귀모형에 비해 보다 효율적이고 신뢰성 높은 인공신경 망 이론을 적용하여 개발하였다. 곡선반경, 곡선길이, 교차각, 시거, 차로폭, 차선(안쪽, 바깥쪽)과 같은 기하구조 특성에 의해 속도가 결정된다는 가정하에 30개 조사지점을 통해 얻어진 자료를 모형의 입력층 자료로 이용하였고, 입력층 변수에 따라 네 가지 유형의 신경망 모형을 제시하였다. 신경망 모형 중 다층신경 망 모형을 적용하여 은닉충의 유니트 수, 학습계수, 모멘텀계수, 학습횟수의 변화에 따른 최적 모형 구조를 도출하였다. 신경망 모형의 학습성능을 검증하기 위하여 선정된 30개 조사지점에서 20개 지점을 모형의 학습자료로 나머지 학습되지 않은 10개 지점을 예측자료로 활용하였다. 분석결과, 네 가지 유형의 신경망 모형 중에서 모형 D가 통계적 검증결과 $R^2$값이 85%이며, %RMSE=0.0204로 가장 실제값에 유사한 모형으로 평가되었다.