• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.2
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• pp.92-101
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• 2008

To dissolve the multi-layered model problems, and to complement 2-layered model's simplicity, assumed fluid-fluid-solid 3-layered model. Generally it is known that if the sediment thickness is more than 10 wavelength, the half space's influence to the in-water acoustic field could be disregarded. By tracking the maximum correlation coefficient of calculated results and experimental ones we confirmed that the requirement could be more realized. To calculate the maximum correlation coefficient we used single sensor transmission loss. On the assumption that the sediment sound velocity was 1813 m/s and frequency range 50 kHz to 120 kHz, the conversion condition was from 2.5 to 7.7 wavelength.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.205-208
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• 2023

양식장에서 최적의 생육환경을 유지할 수 있는 제어시스템 개발을 위해 수질에 영향을 미치는 요인들의 상관관계 분석을 위한 머신러닝 모델을 개발하고자 한다. 데이터간의 상관관계 분석 및 예측모델 생성을 위해 알고리즘의 결정계수와 MSE, RMSE 등의 수치를 통하여 데이터의 적합성을 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.393-393
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• 2021

도시화는 도시 호우 유출 발생으로 인한 수질 악화를 초래했고 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 보다 정확한 설계를 위해 그린인프라(Green Infrastructure, GI)의 구조적 특성과 수문학적인 특성을 이용해 어떤 인자들이 설계에 필요한지 상관관계를 통해 분석하였다. GI의 종류 중 저류지와 저류연못의 총부유사량(Total Suspended Solids, TSS)와 총인 (Total Phosphorous, TP)의 유입수, 유출수, 비점오염원 농도, 수문학적인 특성 그리고 GI의 구조적 특성을 Ordinary Least Squares regression(OLS)과 Multi Linear Regression(MLR) 방법을 적용하였다. GI의 구조적인 특성은 한 BMP마다 달라지지 않으나 호우사상의 데이터 개수에 의한 편향이 있을 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 일정한 범위를 가지고 무작위로 데이터를 추출하는 방법과 이상치를 제외하는 방법을 사용하여 모델에 적용하였다. 이러한 OLS와 MLR 모델들의 정확도를 PBIAS(Percent Bias), NSE(Nash-Sutcliffe efficiency), RSR(RMSE-observations standard deviation ratio)을 통해 분석할 수 있다. 연구 결과 유입수의 비점오염원의 농도뿐만 아니라 수문학적 특성과 GI의 구조적 특성이 함께 들어갈 시 더 좋은 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있다. 저류지가 저류연못보다 모델의 성능평가 면에서 좋은 값을 가지고 있지만 특성별 상관관계는 저류연못이 더 뚜렷한 결과를 보여준다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.5 no.1 s.17
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• pp.53-61
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• 2004

As remodeling project is progressed in the constraint which is utilization of existing resource, the subject of remodeling and extend of construction are affected by the correlation between building element. Therefore, this research analyze the correlation between component of building element in the design phase and proposed the diagram model for correlation between building element and proposed selection method of alternative plan for optimized combination of building element in remodeling project.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2513-2515
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• 2004

본 논문에서는 주어진 데이터를 나누어 부분공간으로 구성하여 특성을 구분하거나 또다른 모델의 입력 파라미터로 제공하는 방법 중 하나의 클러스터링의 성능 개선과 이를 이용하여 퍼지 모델링을 실시하였다. 일반적인 클러스터링에서 볼 수 있는 초기 파라미터 결정 문제와 알고리즘의 수렴 문제에 대하여 문제점을 개선하였으며 클러스터링에 의하여 추정된 파라미터를 퍼지 모델에 적용하였다. 또한 일반적인 퍼지 모델의 경우 각 입력의 차원이 서로 독립적으로 구성되어 있어 데이터에서 존재하는 입력간의 상관관계를 고려하지 않았다. 제안된 퍼지 모델에서는 클러스터링에서 추정된 입력간의 상관관계(공분산)까지 고려하여 모델의 성능을 개선하였다. 제안된 논문의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06b
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• pp.384-388
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• 2010

일반적인 결함 문제와는 달리 커널 크래쉬는 커널 기반의 시스템에서 가장 중대하고 심각한 문제이다. 이러한 문제는 시스템이 복잡하고 거대해 질수록 문제가 심화되는데, 얼마나 야기하는지 또는 어떠한 요소들이 관련되어 있는지에 대한 연구가 미비하다. 즉, 시스템의 복잡도와 커널 크래쉬 간의 상관관계를 직접적으로 다룬 연구가 아직 존재하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 시스템 복잡도에 관련된 요소와 전체 시스템의 커널 크래쉬 발생 확률과의 상관관계를 모델화 하여 도식하고, 분석하였다. 이를 위해 기존의 소프트웨어 복잡도 모델 중 반영할 만한 요소를 추려내고 커널 크래쉬 모델에 반영하였다. 또한 모델 분석과 수치 예제를 통해 평가하고자 하였다. 본 논문의 결과는 새로운 커널 크래쉬 처리 방안을 설계하고자 할 때, 또는 기존 커널을 분석하여 신뢰성을 향상시키는 새로운 구조 설계에 크게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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• 2001.11a
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• pp.178-180
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• 2001

작물의 엽면적 등 다양한 생육정보를 간편하고 비파괴적으로 추정할 수 있다면 작물의 생리 생태학적 모델에의 적용을 통하여 다양한 작물 연구에 중요한 공헌을 할 수 있다. 본 연구에서는 오이 개개 잎의 형태정보를 이용하여 오이의 개개 엽면적, 생체중 및 건물중 예측하는 것을 목적으로 하였고, 이를 위하여 엽면적은 5가지 모델을 사용하였고, 생체중 및 건물중은 6가지의 모델을 사용하여 분석하였다. 또한 신경회로망은 3 layer의 back propagation method를 사용하여 분석하였다. 각 모델들은 독립변수로는 Robinson ＆ Pharr이 사용한 개개 잎의 폭 및 길이를 사용하였다. 회귀모델에 의한 추정 결과, 모델의 정확성 및 정밀성은 엽면적 > 생체중 > 건물중 순 이었지만, 특히 건물중의 경우는 상대적으로 낮은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다. 회귀모델을 사용하여 건물중 추정하는 것에는 한계가 있는 것으로 생각되며, 신경회로망도 이와 유사한 관계를 나타냈지만 다양한 변수 수정을 통하여 상관계수를 증가시킬 수 있을 것이라고 생각된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.25 no.2
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• pp.233-236
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• 1993

For one-dimensional two-phase flow without phase change and without axially-temporally rapid change of pressure, the interrelationship between the drift-flux model and the two-fluid model is studied. It is derived on the basis of the fact that the vapor conservation equation is related to the momentum equation by the drift flux. Starting from the two-fluid model, we obtain the interfacial friction expressed in terms of drift-flux parameter. Also, by deriving the void propagation equation, the drift-flux is shown to have jnterrelationship with forces in the two-fluid model.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.383-388
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• 2024

This paper is a study to derive the predicted value of power generation based on the photovoltaic power generation data measured in Jeollanam-do, South Korea. Multivariate variables such as direct current, alternating current, and environmental data were measured in the inverter to measure the amount of power generation, and pre-processing was performed to ensure the stability and reliability of the measured values. Correlation analysis used only data with high correlation with power generation in time series data for prediction using partial autocorrelation function (PACF). Deep learning models were used to measure the amount of power generation to predict the amount of photovoltaic power generation, and the results of correlation analysis of each multivariate variable were used to increase the prediction accuracy. Learning using refined data was more stable than when existing data were used as it was, and the solar power generation prediction algorithm was improved by using only highly correlated variables among multivariate variables by reflecting the correlation analysis results.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.3
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• pp.2234-2241
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• 2015

This study has been undertaken to develop a relationship between the shear strength coefficients and the cone index. The theoretic mathematical equations for the relationship were rigorously investigated, and then a Artificial Neural Network(ANN) analysis was adapted to enhance the reliability of the investigation. The theoretical investigation involved various assumptions resulting in the significant error involvement of geotechnical behaviors of ground. Therefore, a model using the ANN has been learned to enhance the prediction of the cone index form the shear strength parameters. Site investigation reports from various construction fields were used for ANN model learning. The results of the study show that the model predicts the cone index from the shear strength parameters of soils very well. The further study that is undertaking has a potential promise of the generalized prediction technique for the cone index from the soil parameters.