• 한국건축시공학회지
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• 제9권6호
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• pp.141-149
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• 2009

본 연구에서는 GFRP 하부근과 상부근의 정착길이 설계식을 제안하기 위하여 실험적 연구를 수행하고 실험결과의 통계적 분석을 실시하였다. 상부근과 하부근 각각 52개의 수정인발실험을 계획하였으며, 실험변수는 보강근의 묻힘길이(보강근 지름의 15, 30, 45배), 순피복두께(보강근 지름의 0.5-2.0배), 상부근 효과, 보강근 종류(국내산 2종, 국외산 1종 등 3종) 및 보강근지름(D10, D13, D16)이다. 하부근과 하부근 각각에 대하여 수정인발실험을 통하여 평균부착강도를 결정하고, 평균부착강도에 대한 2변수 선형회귀분석을 실시하였다. 2변수 선형 회귀분석의 결과에 대하여 5% 분위수를 적용하여 보수적인 방법으로 정착길이 설계식을 제안하였다. 2변수 선형 회귀분석에 의한 하부근과 하부근의 정착길이 설계식을 제안하고 상부근과 하부근의 정착식을 비교하고, ACI 440.1R-06 식과 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.116-116
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• 2012

하천유역 내의 인자를 이용하여 댐의 하천유량(stream flow)을 예측하는 일은 수문특성의 연구와 자연재해에 대한 대비 및 수공구조물과 방재시설의 설계 시 중요한 역할을 한다. 이러한 연구는 과거부터 활발히 이루어졌으며, 아직도 보다 높은 정확도의 결과를 얻기 위해 많은 연구들이 이루어지고 있다. 특히 기존의 유역 내 자료를 통해 비선형적 모델인 인공신경망(artificial neural network)을 이용한 하천유량을 예측하는 연구 역시 활발히 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 여러 유역인자들 중 하천유량에 가장 영향을 미치는 변수를 추출하고 보다 정확한 예측모델을 구축하는 것이다. 기존의 입력자료 선정기법중의 하나인 상호정보량(mutual information)과 수문기상자료의 비선형 동역학적 성분을 추출하는 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 사용하여 인공신경망에 적용시켰다. 인공신경망을 적용하는 경우, 수문자료에 있어서 변수의 선택과 자료의 상태가 강우예측의 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 변수의 선택에 있어서 상호정보량을 바탕으로 한 인공신경망 입력변수 선택기법이 많이 사용되고 있다. 일반적으로 시계열자료는 경향성(trend), 주기성(periodicity) 및 추계학적 성분(stochastic component)의 선형조합으로 가정될 수 있으며, 특히 경향성과 주기성은 시계열 모형을 위해 제거되어야 할 결정론적 성분으로 취급한다. 즉. 수문 기상자료에 포함되어 있는 경향성과 주기성과 같은 비선형 동역학적 잡음(nonlinear dynamical noise)을 제거하고 입력자료의 카오스적 거동을 보이는 성분을 분리하기 위해 웨이블렛 변환을 사용하였다. 대상유역은 한강 유역에 포함되어 있는 충주댐으로 선택하였다. 유역 내 다양한 인자들과 하천유량사이의 상호정보량을 구해 영향력이 가장 큰 변수를 추출하고, 그 자료를 웨이블렛 변환을 적용하여 인공신경망의 입력자료로 사용하였다. 본 논문에서는 위와 같은 과정을 이용해 추정한 하천유량 결과와 기존의 방법인 상호정보량을 이용해 인공신경망을 적용한 결과를 실제자료와 비교하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제15권3호
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• pp.405-423
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• 2006

본 연구는 자본과 노동의 요소투입물 증가가 환경오염의 증가를 유발하고 기술축적자체도 환경오염을 유발한다는 가설모형을 설정하고, 사회계획자모형과 환경오염방지활동이 이루어지지 않는 시장경제모형을 구축하여 이론모형을 도출한다. 도출된 이론모형을 이용하여 환경오염변수와 경제성장률(또는 국민소득 수준) 간에 선형이 아닌 비선형동학(nonlinear dynamics) 관계가 존재하는지를 분석하기 위하여 변수의 부드러운 곡면전환이 이루어지는 평활전이자기회귀모형(Smooth Transition Autoregressive : STAR)을 사용하였다. 서울시 산업생산지수와 대기오염도를 이용한 실증분석에서 경제성장률과 환경오염변수 간에 비선형 동태적인 관계와 비선형 그랜저 인과관계가 존재하는 것으로 나타나 서울지역에서의 환경쿠즈네츠곡선가설이 성립하고 있음을 간접적으로 확인하였다. 그러나 그 해석에는 한계가 있음을 지적하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제12권2호
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• pp.43-54
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• 1992

낮은 아치는 동하중 재하시 재료는 탄성범위 내에 있더라도 큰 변형이 발생할 수 있으며, 좌굴 가능성이 높기 때문에 선형해석으로는 정확한 거동을 구명하기 어렵다. 본 연구에서는 이에 따라 낮은 아치의 동적 비선형 해석방법 및 좌굴판단기준을 제시하였으며, 제시된 방법을 토대로 낮은 아치의 동적 비선형 해석을 수행하고 임계좌굴하중을 구하였다. 형상의 비선형성은 Lagrangian 운동좌표를 고려하여 해석하였으며 동적운동방정식을 풀기 위하여 유한요소법을 사용하였다. 이 때, 동적 운동방정식의 시간적분으로 Newmark 해법을 채택하였다. 프로그램은 만재 방사형 등분포하중을 받는 낮은 원호 아치를 해석하여 그 결과치를 다른 연구결과와 비교하여 검증하였다. 모형해석을 통해서는 큰 동하중을 받는 원호 아치는 기하학적 비선형 거동을 고려하여 해석되어야 하며, 아치가 낮아질수록 좌굴발생 가능성이 높아짐을 알았다. 여러가지 형상의 아치에 대한 좌굴해석을 실시하여 임계 좌굴하중을 구하였으며 기존의 연구와 비교하여 정확성을 확인하였다. 원호 아치의 거동을 본 연구에서 사용한 무차원 매개변수를 이용하여 해석한 결과로 부터, 동일한 형상매개변수를 가진 아치들은 실제하중을 하중매개변수로 환산하여 같은 하중매개변수를 재하했을 때 시간매개변수에 따라 처짐비를 기준으로 같은 거동을 함을 알았으며, 좌굴현상도 같은 하중매개변수에서 나타남을 확인하였다. 또한, 포물선형상의 아치와 연직하중이나 집중하중이 재하된 경우의 해석에도 개발된 프로그램이 유용하게 사용될 수 있음을 해석예를 통하여 밝혔다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1377-1383
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• 2008

3차원 메쉬 매개변수화는 기하학적 모델링과 컴퓨터그래픽스의 여러 응용분야에서 핵심적인 문제이다. 메쉬 매개변수화 방법에는 크게 두 가지의 패러다임, 에너지 최소화 방법과 볼록 조합법이 있다. 일반적으로 볼록 조합법은 간단한 개념과 일대일 대응 때문에 널리 이용되고 있다. 그러나 이 방법은 경계선 근처의 높은 왜곡이 생긴다는 문제와 선형 시스템 구성에 있어 다소 많은 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 이 방법은 다루는 메쉬 의 기하학 정보에 따라 선형시스템의 안정성이 해손 될 수도 있다. 본 논문에서는 볼록 조합법이 갖고 있는 선형시스템 안정성 문제와 시간 복잡도 문제를 중간값 좌표계를 이용하여 해결한다. 빠른 시간에 안정적으로 처리가 가능하기 때문에 보다 실용적이라 할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권5호
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• pp.1079-1094
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• 2014

상호정보 (mutual information)를 이용한 변수 선택법은 반응변수와 설명변수간의 선형적인 연관성뿐만 아니라 비선형적인 연관성을 감지하며, 설명변수 사이의 연관성도 고려하는 좋은 변수선택 방법이다. 하지만 고차원 자료에서 상호정보를 추정하기가 쉽지 않아 이에 대한 연구가 필요하다. Cai 등 (2009)은 조건부 상호정보를 이용한 전진선택법과 가지치기법을 이용하여 이러한 문제를 해결하였으며, 마이크로어레이 자료와 같은 고차원 자료에서 조건부 상호정보를 이용한 변수 선택법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능이 SVM-RFE 및 기존의 필터링 방법으로 선택된 변수들로 구성된 SVM의 분류 성능보다 뛰어남을 보였다. 하지만 조건부 상호정보를 추정할 때 사용된 Parzen window 방법은 변수의 수가 많아질수록 변수 선택 시간이 길어지는 단점으로 인해 이에 대한 보완이 필요하다. 본 논문에서는 조건부 상호정보 계산 시 필요한 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정함으로써 변수선택을 위한 계산시간을 단축시키며 동시에 변수선택의 성능을 향상시키고자 한다. 반면, 설명변수의 분포를 다변량 정규분포로 가정한다는 것은 강한 제약이 될 수 있으므로 이를 완화시킨 Edgeworth 근사를 이용한 조건부 상호정보 기반의 변수 선택법을 제안한다. 실증분석을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 살펴보았으며, 기존의 조건부 상호정보 기반 변수 선택법에 비해 계산 속도나 분류 성능 면에서 우수함을 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.2087-2089
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• 2004

Capacitive pressure sensor는 Piezo type sensor에 비해 온도의 영향이 적어 공업계측, 전기용품 등 그 용도가 다양하여 폭넓게 사용되어지고 있지만, 측정값의 비선형성이 존재하여 측정값에 대한 신뢰도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 capacitive pressure sensor의 비선형적 output을 개선하기 위한 방법으로 touch mode capacitive pressure sensor를 제안하였다. 또한, 실제 Device제작에 앞서 FEM 해석을 수행하였다. 2mm X 2mm 크기의 diaphragm, $25{\mu}m$의 두께, $20{\mu}m$의 gap을 갖는 Sensor를 Simulation하였으며 설계 변수를 추출하여 각각의 설계변수에 대한 해석을 실시하였다. 그 결과 15.2psi${\sim}$31psi의 영역에서 8.58pF${\sim}$54.31pF의 capacitance가 선형적으로 나타나는 sensor임을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.641-648
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• 1997

상관계수가 변수간의 선형 상관관계를 나타내듯이 mutual information은 변수간의비선형 상관관계를 나타내준다. 본 논문에서는 mutual information 추정법으로 다변수 핵 미도함수(multivariate kernel density estimator)를 이용한 방법이 여러 time lags값에 대하여 산정 되었다. 많은 수문자료에서 보여지는 비선형 관계를 Mutual Information으로 확인하여 보았고, 또한 Mutual Information값이 거의 0인 점에서 optimal delay time을 구하여, 하나의 자료로부터 다변수 회귀분석 모델을 만들 때 이용할 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.211-231
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• 2002

본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권2호
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• pp.29-36
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• 2004

본 논문에서는 시변 시간지연을 갖는 선형시스템의 분수 모델 간략화를 다룬다. 이를 위해 선형 시간지연 시스템의 축소된 소인수 분해를 정의하고 선형 행렬부등식의 해를 이용하여 구한다. 축소된 소인수의 일반화 가제어성, 가관측성 그래미안을 이용하여 시스템의 균형화된 상태공간 모델을 구현한다. 모델 차수축소는 균형화된 상태공간 모델의 일부 상태변수를 절삭하여 얻어지며 모델 오차의 상한치를 제시한다. 제안된 방법의 효용성을 수치 예를 통하여 입증한다.