• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.26 no.1B
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• pp.27-38
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• 2006

The storage function model (SFM) has been used for the flood forecasting in Korea. The SFM has a simple calculation process and it is known that the model is more reasonable than linear model because it considers non-linearity of flood runoff. However, the determination of parameters is very difficult. In general, the trial and error method which is an manual calibration by the decision of a model manager. This study calibrated the parameters by the trial and error method and optimization technique. The calibrated parameters were compared with the representative parameters which are used in the Flood Control Centers in Korea. Also, the evaluation indexes on objective functions and calibration methods for the comparative analysis of simulation efficiency. As a result, the Genetic Algorithm showed the smallest variation in objective functions and, in this study, it is known that the objective function of SSR (Sum of Squared of Residual) is the best one for the flood forecasting.

• Asia Marketing Journal
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• v.6 no.2
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• pp.55-68
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• 2004

After Nakanishi and Cooper(1982) suggested a way of transforming the complicated nonlinear MCI model into a simple linear form, the application of MCI model has been increased. However, the use of MCI model in Korea is quite limited. The goal of this paper is to demonstrate the practical application of MCI(Multiplicative Competitive Interaction) model to a consumer goods industry. MCI model is a form of the attraction model explaining the relation between marketing mix variables and market share. In this study, multiple sources of empirical data are incorporated in the model formulation stage. In the estimation process, the equity estimation is applied to solve the possible multi-collinearity problem among marketing mix variables. Results from the fitted model suggest meaningful managerial implications for the management of brand equity and the allocation of resources among marketing mix variables.

• Journal of Biosystems Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.199-206
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• 1990

연구 I에서 수행한 소뇌모델 선형조합 신경망(CMLAN)의 분석 결과와 제안된 능률적 학습 알고리즘들에 의거하여 이차원 비선형 함수치의 출력 모의시험과 팔의 형태에 따라 두개의 목적치를 갖는 2 자유도 머니퓨레이터의 동작지령 산출 모의시험을 행하였다. 특히 2 자유도 머니퓨레이터의 경우, 작업공간에 적절한 입력네트의 변수를 선정하고 하나의 입력공간을 공유하는 두개의 세부 소뇌모델 선형조합 신경망을 서로 연결하는 구조로써 팔의 형태와 목적 지점에 따라 네트를 선정하는 구조를 갖도록 하였다. 제안한 학습 알고리즘의 성능 및 CMLAN의 학습에 따른 효과를 학습이득에 따라 컴퓨터로 모의시험하였으며 그 결과를 분석하였다. 잘 알려진 신경망인 BACK-PROPAGATION 다층(Multi-Layer) 신경망과 함수연결 신경망(Functional Link Net)을 이용한 모의시험 결과를 비교 분석하였다. CMLAN의 학습 능률성은 학습에 소요되는 컴퓨터의 cpu시간과 학습 중의시스템의 최대 편차와 RMS 편차의 변이도 및 최종 시스템 수렴치로서 나타내었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.4
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• pp.342-349
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• 1991

In this paper, a method is presented for designing a tracking and disturbance rejecting controller for a nonlinear control system in which approximate linearization is not applicable due to a s stiff nonlinearity. Only the measurable variables are used for the controller synthesis. The system is augmented by a compensator at the output side for the tracking and disturbance rejection. An output delayed feedback controller is designed for the augmented system without nonlinearity. Then the feedback parameters are adjusted by describing function method to overcome the limit cycle due to the nonlinearity.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.15 no.2
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• pp.213-222
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• 2002

The 3-hour-interval prediction of ground-level temperature up to +45 hours in Seoul area is performed using dynamic linear models(DLM). Numerical outputs and observations we used as input values of DLM. According to compare DLM forecasts to RDAPS forecasts using RMSE, DLM improve the accuracy of prediction and systematic error of numerical model outputs are eliminated by DLM.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1863_1864
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 입력개수, 입력변수, 클러스터의 개수를 PSO알고리즘(Particle Swarm Optimization)을 사용하여 최적화 시켰다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.96-106
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• 1998

본 연구에서는 복잡한 비선형시스템의 전체적 응답거동의 중요한 (그리고 잠재적으로 유익한) 특성을 상세히 분석하였다. 특히 강성도 및 여기력에 내재된 복잡한 비선형을 소유하는 수중다점계선해양시스템의 분기집합에 내재된 초구조와 혼돈거동의 가능경로에 대하여 해석적 및 수치적으로 분석하였다. 분기는 국부적 안정해석을 통하여 매개변수 영역상에서 확인되었으며, 정상 상태의 분기초구조는 수치해석을 통하여 밝혀졌다. 비선형정도와 해의 차원을 나타내는 공명수를 유도하였으며, 차수공명수를 통해 공명주위의 구조를 밝혔으며 열조화, 울트라조화, 울트라열조화 등과 같은 고도의 비선형 응답의 발생을 예측할 수 있음을 보였다. 결과에서 얻은 초구조는 시스템의 안정성과 이상끌개의 징후를 지배하는 메커니즘임도 밝혔다. 혼돈으로 가는 주기증가의 무한시퀀스에 대한 유연한 변환 외에 돌연한 격발(saddle에 의해 분리된 인접끌개의 충돌)로 인한 혼돈으로의 가능경로도 발견되었으며 이는 수치적으로도 입증되었다.

• Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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• v.11 no.4
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• pp.158-164
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• 2003

The suspension system of cars is composed of dampers and springs, which usually have nonlinear characteristics. The nonlinear characteristics make the differences in the results of analytical models and experiments. In this study, the nonlinear system identification method which does not assume a special form for nonlinear dynamic systems and minimize the error by calculating the error reduction ratio is devised to estimate the nonlinear parameters of the suspension system of an EF-SONATA car from the field running test data. The results show that the spring has a cubic nonlinear term and the damper has a coupled nonlinear term. Also, the numerical results with the estimated nonlinear parameters agree well with the field test data for the different running speeds.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.11b
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• pp.183-186
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• 2004

본 논문에서는 Lie Group 및 Lie Transformation의 수학적인 근원을 분석하고 이를 비선형 제어기에 제공하였다. 제어기의 구성형태는 Lead-Lag와 LQR 관측기를 결합한 혼합형 비선형 전력계통안정화장치(NPSS)이다. 이 분석에 사용된 제어기는 첫째로 기존의 PSS type인 Lead-Lag 형태의 선형화 제어기이다. 둘째로 제안된 제어기는 Lie group theory를 적용하여 이를 상태변수에 반영한 Lead-Lag와 LQR 관측기를 결합한 것이다. 제안된 혼합형 비선형 전력계통안정화장치(NPSS)의 효과분석은 MATLAB을 이용하였다. 분석모델은 1기 4차 비선형 전력계통의 모델에 적용하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1480-1490
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• 2008

Design of a linear predictor and matching of an entropy coder is the art of lossless audio coding. In this paper, we use the covariance method and the Choleskey decomposition for calculating linear prediction coefficients instead of the autocorreation method and the Levinson-Durbin recursion. These results are compared to the polynomial predictor. Both of them, the predictor which has small prediction error is selected. For the entropy coding, we use the Golomb-Rice coder using the block-based parameter estimation method and the sequential adaptation method with LOCO-land RLGR. The proposed predictor and the block-based parameter estimation have $2.2879%{\sim}0.3413%$ improved compression ratios compared to FLAC lossless audio coder which use the autocorrelation method and the Levinson-Durbin recursion. The proposed predictor and the LOCO-I adaptation method could improved by $2.2879%{\sim}0.3413%$. But the proposed predictor and the RLGR adaptation method got better results with specific signals.