The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.3
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pp.833-841
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1998
The ann of this study is 10 propose all eff'tcient mclhod for partition of multi-dimensIOnal feature space into pattern subspace for automated generation of fuzzy rule. The suggested mclhod predicates on sequential subdivision of the fuzzy subspacc. and the size of construc1cd pattern space is variable. Under this procedure, n-dimensional pattern space, after considering the distributional characteristic patterns, is partitioned into two different pattern subspaces. From the two subspaces, the pattern space for further subdivision is chosen; then, this subdivision procedure recursively repeats itself until the stopping condition is fulfilled. The result of this study is applied to 2, 4, 7 band of satellite Landsat TM and satisfac10ry result is acquired.
To estimate array shape with reference sources in SONAR systems, nearfield signal modeling is required for the reference sources near a towed array. Array shape estimation method based on the nearfield signal modeling generally exploits the spatial covariance matrix of the received reference sources. Among those method, nearfield eigenvector method uses the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue as a steering vector of the reference source. In this paper, we propose a simplified subspace fitting method based on the nearfield signal modeling with spherical wave modeling. Furthermore, we analyze performance of the array shape estimation methods based on the nearfield signal modeling for various environments. The results of the numerical experiments indicate that the simplified subspace fitting method and the nearfield eigenvector method with single reference source shows almost similar performance. Furthermore, the simplified subspace fitting method with 2 reference sources consistently estimates the shape of the array regardless of the incident angle of the reference sources, whereas the nearfield eigenvector method cannot apply for the case of 2 reference sources.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.75-75
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2017
하천의 합류부는 서로 다른 지형학적 특성과 수리학적 특성을 가지는 두 개의 하천이 하나로 합쳐지는 구간으로 급격한 흐름의 변화 및 퇴적물의 유입과 수리학적 지형변화가 발생하는 구간이다. 이러한 합류부에서는 흐름구조와 물의 물리 화학적인 특성이 지속적으로 변화할 수 있고, 침식과 퇴적으로 인한 하상변동과 같은 하도 변화가 발생할 수 있다. 또한, 하천의 합류부는 두 지류가 만나 형성되는 지역으로 하천생태계에서 매우 중요한 역할을 하는 구간이다. 이러한 합류부 구간의 혼합 매커니즘을 이해하기 위해서는 지류의 다양한 유입조건에 따른 본류와의 수체혼합의 공간적인 패턴을 분석하는 것이 중요하다. 그러나, 대부분의 합류부 연구들은 실측에 기반한 공간적인 수체혼합의 패턴 분석의 어려움으로 인해 수리 및 수질 수치모형에 의존하여, 실측자료에 기반하여 지류의 유입에 따른 수체혼합을 공간적으로 분석하는 연구는 매우 제한적이었다. 따라서, 본 연구에서는 ADCP를 활용하여 합류부의 혼합 현상을 규명하는 인자로 유속과 수심 등 기본적인 수리학적 인자들뿐만 아니라 최근 활발하게 연구되고 있는 ADCP의 초음파반사율을 활용하여 상이한 농도의 유사가 혼합되는 양상을 측정하여 합류부의 혼합 특성을 공간적으로 분석하고자 하였다. 초음파반사율은 부유사와 관련되는 인자로 SonTek ADCP 이동식으로 측정된 SNR자료를 확산, 물에 의한 흡수를 고려하여 보정한 후 3차원 혼합거동의 공간적인 분포를 도출하였다. 그리고 초음파반사율을 활용한 방식을 검증하고 지류와 본류의 유입 전후 입도분포를 확인하기 위해 LISST 측정을 수행하였고, 드론 영상을 활용하여 유입 유사의 2차원 공간적인 분포를 확보하여 초음파반사율을 활용한 방법과 비교하였다. ADCP, LISST, 드론의 계측자료는 낙동강과 남강 합류부에서 측정되었고, ADCP로부터 제공되는 유속, 수심자료의 공간적인 분포를 분석하여 합류부의 수리특성을 분석할 수 있었고, 초음파반사율을 유사 혼합의 공간적 특성을 규명하는 인자로 활용하여 본류와 지류의 유입량에 따른 다양한 유사 혼합의 3차원 공간적인 패턴을 분석할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2003.11b
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pp.82-84
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2003
도시생태환경복원을 위한 녹지기본계획에서 취급되어질 수 있는 녹지유형 구분에 관한 한일비교연구로, 한국의 환경부, 서울시, 울산시의 계획과 일본의 동경도, 오사카부, 아오모리현, 효고현, 가나가와현, 요코하마시의 녹의 기본계획을 참고로, 녹지공간의 구분기준에 대한 고찰을 행하였다. 그 결과내용은 다음과 같다. 한국에서의 녹화공간의 구분은 녹지 공간배치를 중심으로하는 시점에서의 공간 구분을 행하고 있어, 공간 위계질서 체계를 구축함에 유용한 구분으로 되어있다. 이와 달리, 일본에서의 녹화 공간구분은 관련법규와의 연계성을 고려한 행정적인 시점에서의 공간 구분을 행하고 있어, 실현성 높은 공간 구분으로 행정적인 관리체계에까지 일괄적인 연계가 가능하도록 고려되어 있다. 또한, 도시공간의 동일한 지역구분을 하고 있으나, 그 지역 내의 특성을 살릴 수 있도록 세부지역을 구분하여 지역성을 남길 수 있는 유연성을 갖고 있다. 이와 같은 점을 종합적으로 검토한 결과. 비록 법적인 체계 정립이 미비한 한국이지만, 녹화의 계획적인 면보다는 행정적으로 실질성을 가질 수 있는 녹지계획의 관련법규 및 규제 등을 고려한 공간유형구분이 보다 유용하다는 것을 시사하고 있다.
In this paper, we analyze the input-output characteristics of fuzzy inference systems according to the division of entire input spaces and the fuzzy reasoning methods to identify the fuzzy model for nonlinear process. And fuzzy model is expressed by identifying the structure and parameters of the system by means of input variables, fuzzy partition of input spaces, and consequence polynomial functions. In the premise part of the rules Min-Max method using the minimum and maximum values of input data set and C-Means clustering algorithm forming input data into the hard clusters are used for identification of fuzzy model and membership function is used as a series of triangular membership function. In the consequence part of the rules fuzzy reasoning is conducted by two types of inferences. The identification of the consequence parameters, namely polynomial coefficients, of the rules are carried out by the standard least square method. And lastly, we use gas furnace process which is widely used in nonlinear process and we evaluate the performance for this nonlinear process.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.279-282
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2009
본 논문에서는 행렬응축기법 및 부구조기법을 이용하여 가변형 입체 복합 공간 구조물을 효율적으로 해석할 수 있는 해석기법을 제안하였다. 최근 구조공학의 발전과 더불어 다양한 사회적 경제적 요구에 의해 가변형 입체 복합 공간 구조물에 대한 연구가 진행되고 있다. 가변형 입체 복합 공간 구조물은 많은 구조부재가 필요 하며, 부재 수가 많아짐에 따라 각 절점이 가지는 자유도수가 크게 증가하여 초기 해석 과정에서 많은 시간이 요구된다. 또한 구조물이 변경되는 경우에는 변경되는 부분의 강성의 변화에 따라 전체 구조물의 강성이 변경되므로 이에 따른 전체 구조물의 재해석 과정이 필요하다. 이러한 점에서 구조물의 자유도수를 줄여주는 행렬응축기법과 반복적인 해석과정을 줄여주는 부구조기법은 가변형 입체 복합 공간구조물을 효율적으로 해석 할 수 있는 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 행렬응축기법과 부구조기법을 이용하여 가변형 입체 복합 공간 구조물을 효율적으로 해석할 수 있는 해석기법을 제안하고, 이를 토대로 구체적인 알고리즘을 작성하였다. 또한 알고리즘을 구체화시켜 가변형 입체 복합 공간 구조시스템에 적합한 구조해석 프로그램을 개발하여 예제 구조물에 대하여 구조해석을 수행하였으며, 구조해석 결과를 상용프로 그램의 구조해석 결과와 비교하여 해석기법에 대한 정확성 및 효율성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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