Retention relative times(RRTs) of PAH molecules and their derivatives in gas chromatography are trained and predicted in testing sets using a multiple linear regression(MLR) and an artificial neural network(ANN). The main descriptors of PAHs and their derivatives in QSRR are the square root of molecular weight(sqmw), molecular connectivity($^1{\chi}_v$), molecular dipole moment(D) and length-to-breadth ratios(L/B). The results of MLR shows that a heavy molecule has a propensity for long retention time. L/B closely related with slot model is a good descriptor in MLR. On the other hand, ANN which is not effected by the linear dependencies among the descriptors were exclusively based on molecular weight and molecular dipole moment. The variances which shows the accuracy of prediction for retention times in testing sets are 1.860, 0.206 for MLR and ANN, respectively. It was shown that ANN can exceed the MLR in prediction accuracy.
본 연구는 현실에 부합하는 연약지반의 압밀거동을 예측하기 위한 연구로서, 일단 3차원 배수 조건하에서 지반의 자중 및 압축성과 투수성의 비선형적 성질이 고려된 비선형 압밀모델을 구성하였다. 또한 연직 배수재의 시공과정에서 발생할수 있는 지반의 교란현상 및 다양한 이질층의 구성, 점증적인 하중재하 조건, 연직배수재의 부분관입 조건에 대한 고려가 가능하도록 비선형 압밀모델을 수정, 보완하였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 유한차분방법에 의한 수치해석을 실시하였고 최종적으로 각종 희귀분석과정을 도입한 3차원 비선형 압밀해석 프로그램을 개발하였다. Ska-Edeby의 시험시공 사례를 통한 개발 프로그램의 검증을 실시하였는데, 시험시공 사례의 경우, 현장에서 측정한 깊이별 침하량 및 간극수압 결과를 개발 프로그램에 의한 예측결과와 비교, 분석하였다. 또한 개발 프로그램을 이용하여 다층지반 해석과 관련된 기존 해석방법의 문제점 및 지반의 교란효과와 연직배수재의 부분관입조건, 점증적인 하중재하 조건등이 지반의 압밀거동에 미치는 영향에 대해 살펴보았다.
해성토층 위에 준설매립된 수도권 해안매립지역에서 원형의 대심도 굴착공사로 인하여 발생하는 지중연속벽의 수평변위를 예측하기 위하여 수치해석을 수행하였고, 이러한 수치해석결과와 현장측정값을 비교하여 각각의 수치해석방법의 적용성을 평가하였다. 수치해석법으로는 지반반력해석, 선형 유한요소법 그리고 비선형 유한요소법이 수행되었다. 각각의 방법들에서는 미소변형률에서의 지반거동특성인 비선형성과 굴착으로 인한 구속압감소효과를 고려한 경우와 고려하지 않은 경우에 대하여 수치해석을 수행하여 각각 그 결과들을 비교.분석하였다. 이러한 분석결과 미소변형률에서의 비선형성과 굴착으로 인한 구속압감소 효과를 고려한 비선형 유한요소해석법이 가장 정확하게 수평변위를 예측할 수 있는 방법임을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.7
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pp.963-971
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2022
Water pipeline network in local and metropolitan area is buried underground, by which it is hard to know the degree of pipe aging and leakage. In this study, assuming various sensor combinations installed in the water pipeline network, the optimal algorithm was derived by predicting the water flow rate and pressure through artificial intelligence algorithms such as linear regression and neuro fuzzy analysis to examine the possibility of detecting pipe leakage according to the data combination. In the case of leakage detection through water supply pressure prediction, Neuro fuzzy algorithm was superior to linear regression analysis. In case of leakage detection through water supply flow prediction, flow rate prediction using neuro fuzzy algorithm should be considered first. If flow meter for prediction don't exists, linear regression algorithm should be considered instead for pressure estimation.
전력 계통의 운용 계획을 최적화 하기 위해서 수요예측에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 수요예측 기법의 최대 오차는 특수일이 토요일과 월요일인 경우와 연휴인 경우에 발생한다. 이 중 특수일이 토요일과 월요일인 경우는 퍼지 선형회귀분석법과 상대계수법을 이용하여 우수한 결과를 도출한 바 있다. 구정과 추석은 특수일 중 평일과의 부하 차이가 가장 큰 특수일이며 약 $45{\sim}50%$ 정도가 감소된다. 이러한 부하의 감소 폭은 서서히 줄어서 연휴 당일 4일 후에는 완전히 복구가 되며 연휴 전 부하가 낮아지는 시점은 연휴 당일 3일 전이다. 연휴 예측의 불확실성은 연휴 기간의 길이 변동 및 기타 다양한 변수들에 의한 유동성에 기인한다. 특히 추석의 경우 과거 데이터 이용에 더욱 신중해야 하며 타 특수일에 비해 부하 값의 예측이 힘들다. 또한 직전 평일 대비 추석 연휴의 부하는 변화가 심하게 나타나며 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 기본으로 변형된 알고리즘으로 향상된 예측도를 제시한다.
Numerous studies of short-term, beat-to-beat variability in cardiovascular signals have used linear analysis techniques. However, no study has been done about the appropriateness of linear techniques or the comparison between linearities and nonlinearities in short-term, beat-to-beat variability. This paper aims to verify the appropriateness of linear techniques by investigating nonlinearities in short-term, beat-to-beat variability. We compared linear autoregressive moving average(ARMA) with nonlinear neural network(NN) models for predicting current instantaneous heart rate(HR) and mean arterial blood pressure(BP) from past HRs and BPs. To evaluate these models. we used HR and BP time series from the MIMIC database. Experimental results indicate that NN-based nonlinearities do not play a significant role and suggest that 10 technique provides adequate characterization of the system dynamics responsible for generating short-term, beat-to-beat variability.
현대사회의 발전으로 인해 생성되는 수많은 정보는 시간과 공간의 제약이 없는 다차원적인 특성을 갖고 있으며, 사회 전반에 걸쳐 보다 나은 결과를 위한 의사결정에 활용되고 있다. 또한 우리생활에서 발생하는 많은 현상을 보다 합리적이고 과학적인 방법으로 분석하여 정확한 예측이 이루어진다면 미래의 불확실성에 대한 불안을 해소하고, 현재의 의사 결정을 하는데 큰 도움이 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 다층 신경망을 이용하여 비선형적 관계를 표현할 수 있는 적응 능력을 갖을 뿐만 아니라 비선형 통계예측에 적용이 가능한 알고리즘을 제안하고 분석하였다.
이 논문에서는 Frequency weighting을 이용하여 선형예측 부호화기의 명료성을 개선하는 방법 을 연구한다. 잡음이 섞이지 않은 음성에 대해서는 음성을 분석하기전에 frequency weighting을 행한다. 또한 잡음이 섞인 음성인 경우에는 잡음성분을 spectral subtraction 방법에 의해서 제거한 다음에 frequency weighting을 준다. 이 때 frequency weighting을 주기 위해서 귀의 특성과 연관되어 잘 알려 진 C- message weighting 함수, flanagan weighting 함수 및 articulation index를 약간 수정한 weighting 함수를 사용했다. 여러 객관적인 distance measure를 사용하여 frequency weighting 방법의 성능을 측정하고 귀로 들어 본 결과, frequency weighting 방법을 사용하여 선형예측 방법에 의한 합성 음의 명료도를 효율적으로 개선할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.207-207
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2019
최근 우리나라는 지역 특성 및 기후변화의 영향으로 인해 수문학적 요소의 변동성이 커지고 수자원의 지속적인 관리에 있어 유출량은 중요한 문제로 여겨지고 있다. 특히 일부 소하천 또는 접경지역과 같은 미계측유역은 수문학적 요소에 대한 자료가 부족하고 수문모형의 초기치 설정과 과거 유출량 자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야하므로 장기유출분석이 어렵다. 본 연구의 적용유역으로 미계측유역인 임진강상류 유역에 대한 유출량 추정을 위해 계측 유역의 자료를 활용하여 모형의 매개변수 등을 추정하는 지역화 기법인 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 활용하여 유출량을 산정 및 검증하였다. 또한, 확률론적 예측이 가능한 앙상블 기법 적용을 통한 유출량 예측을 하였고, 이를 예측 정확성 평가지표를 통해 효율성 검토를 수행하여 미계측유역의 유출량에 대해 확률론적 예측을 수행하였다. 대표적 지역화 기법의 적용성을 검토한 결과, 계측유역을 통해 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 abcd 모형에 적용하였다. 모의유출량을 산정하고 실측 유출량과 비교 분석 결과 모의정확성이 높게 분석되었다. 이와 같은 검증 결과를 토대로 미계측유역의 유출량을 추정하였다. 또한, 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량 예측의 효율성을 검토하였다. 적용유역과 같은 지류를 포함하고 있는 임진강하류 유역을 대상으로 수행하였다. 검증기간(2013년~2017년) 동안의 월 예측 유출량 앙상블 생성을 위해 과거 강우량와 증발량(1988년~2012년) 자료를 사용하였으며, 지역화 기법을 적용한 abcd 모형을 이용하였다. 예측 유출량의 정확성 평가를 실시하였으며, 정확성이 비교적 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 토대로 미계측유역의 확률론적 유출량을 예측하였다. 따라서, 대표적 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량을 예측할 경우 보다 정확한 유출량 예측이 가능하다.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.02a
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pp.208-208
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2011
최근 유연기판 기술을 기반으로 대면적 roll to roll 공정기술 개발이 활발히 연구됨에 따라 이에 적용 가능한 대면적 플라즈마 소스의 중요성이 대두되고 있다. 대면적 플라즈마 처리 공정에 적용 가능한 소스 중 closed drift 타입의 선형 이온 소스는 제작 및 대면적화가 용이함에 따라 다양한 산업 분야에서 사용되고 있다. 선형 이온 소스를 다양한 표면처리 공정에 효과적으로 적용하기 위해서는 방전 특성에 대한 이해를 바탕으로 각 공정에 맞는 이온빔 전류 밀도, 방전 전압 등의 방전 인자 조절이 필수적이다. 본 연구에서는 표면 개질, 식각 및 박막 증착 등의 다양한 분야에 활용 가능한 선형 이온 소스를 개발하였으며, 선형 이온 소스를 통한 표면 식각 공정을 집중적으로 연구하였다. 전극 및 자기장 구조에 따른 선형 이온 소스 내 플라즈마 방전거동 분석을 위해 object oriented particle in cell(OOPIC) 전산모사를 수행하였으며, 이를 통해 식각 또는 증착 공정에 적합한 이온 소스의 구조 및 공정 조건을 예측하였다. 또한 OOPIC 전산모사를 통해 예측된 이온빔 인출 경향을 Faraday cup을 이용한 이온빔 전류 밀도 측정을 통해 확인하였다. 실리콘 기판 식각 공정의 경우, 이온 전류밀도 및 에너지에 따른 식각 거동 분석, 이온빔 입사각 변화에 따른 식각 특성 분석을 통해 최적 식각 공정 조건을 도출하였다. 특히, 이온빔 입사각 변화에 따른 식각률 변화는 일반적으로 알려진 입사각에 따른 스퍼터링율과 유사한 경향을 보였다. 이온빔 에너지 3 kV, Ar 압력 1.3 mTorr 조건에서 기판 정지 상태시 약 8.5 nm/s의 식각 속도를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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