• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.39 no.8
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• pp.823-830
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• 2015

Structural optimization pursues improved performance of structures. Nowadays, structural optimization is applied to the design of huge and complex structures such as an airplane. As the number of the finite elements is increased, the analysis solution becomes more accurate. However, the design cost using the finite element model is significantly increased. The component mode synthesis method that is using the substructure synthesis method is frequently employed in order to keep the accuracy and reduce the cost. A new design method for structural optimization is proposed to reduce the design cost and to consider the dynamic effect of the structure. The proposed method reduces the design cost by applying the equivalent static loads on the design domain. An example of linear dynamic response optimization is solved and the efficiency of the proposed method is demonstrated.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2011.08a
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• pp.89-89
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• 2011

반도체 공정 등에서 $10^{-6}{\sim}10^{-8}$ mbar의 고진공 환경을 제공하기 위하여 사용되는 고진공 터보분자펌프 (Turbomolecular Pump, TMP)는 다층의 회전깃을 갖는 로터를 회전시켜 분자를 배출시키는 방식을 사용하는 진공펌프이다. 또한 최근에는 디스플레이 및 반도체 공정에서 높은 진공도뿐만 아니라, 높은 배기속도를 요구하는 추세에 따라, 터보 펌프와 드래그 펌프부분을 동시에 가지고 있어 상대적으로 작동 진공도 영역이 넓은 복합 분자펌프(Compound Turbomolecular Pump, CMP)의 활용도가 넓어지고 있다. 이러한 분자펌프가 장시간의 고속회전에 적합하도록 비접촉 방식인 자기부상 방식의 적용이 최근 거의 표준화 되어 있다. 자기베어링 시스템은 전자기력을 이용하여 자성체인 회전축을 부상지지 함으로써 비접촉 고속 회전이 가능하여 윤활이 용이하지 않은 진공 환경 등 가혹한 환경에 적합하며, 터보분자펌프는 자기베어링이 가장 널리 사용되고 있는 분야이기도 하다. 자기베어링 시스템의 설계는 크게 하드웨어와 소프트웨어로 나누어질 수 있는데, 하드웨어의 경우 전체 로터 시스템의 특성을 고려하여 설계되어야 하며, 주로 자기베어링 코어와 코일, 변위센서 및 전력 증폭 시스템 등의 기전적인 요소들이 이루어져 있다. 하드웨어 설계와 함께 제어시스템의 설계도 매우 중요하며, 이는 자기베어링 시스템이 불안정한 특성을 갖는 개루프계를 갖고 있으므로 안정화를 위한 능동제어 시스템이 필수적이며 진동제어 등 여러 가지 기능이 요구되기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 자기부상형 고진공 복합분자펌프의 제어를 위한 선형제어시스템의 구성을 실제 시스템의 적용을 통하여 설명하였다. 각 제어기는 DSP 를 이용한 디지털 제어시스템으로 구성되었으며, 2,500 l/s 급의 복합 분자펌프 시작품에 적용하여 25,000 rpm 까지의 기본 성능시험을 수행하였으며, 발열 특성의 개선을 위한 비선형 제어기의 설계 사례에 대한 시뮬레이션 결과를 나타내었다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.3
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• pp.136-141
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• 2012

One of the main reasons for serious road accidents is driving while drowsy. For this reason, drowsiness detection and warning system for drivers has recently become a very important issue. Monitoring physiological signals provides the possibility of detecting features of drowsiness and fatigue of drivers. One of the effective signals is to measure electroencephalogram (EEG) signals and electrooculogram (EOG) signals. The aim of this study is to extract drowsiness-related features from a set of EEG signals and to classify the features into three states: alertness, drowsiness, sleepiness. This paper proposes a neural-network-based drowsiness detection system using Linear Predictive Coding (LPC) coefficients as feature vectors and Multi-Layer Perceptron (MLP) as a classifier. Samples of EEG data from each predefined state were used to train the MLP program by using the proposed feature extraction algorithms. The trained MLP program was tested on unclassified EEG data and subsequently reviewed according to manual classification. The classification rate of the proposed system is over 96.5% for only very small number of samples (250ms, 64 samples). Therefore, it can be applied to real driving incident situation that can occur for a split second.

• Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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• v.16 no.3
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• pp.1-6
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• 1989

The current linear programming model as for city park planning has the following intrinsic constraints. First of all, it cannot explicity consider choice behaviors of people. Secondly, the objective function of linear programming model cannot sufficiently intergrate satisfactions of people. In order to overcome these weak points of linear programming model, the following extensions have been made in this paper. First of all, bionominal and multinominal logit models based upon logit models, utility maximization of people have been constructed, Secondly, based upon logit models, social welfare function has been constructed in order to aggregate satisfactions of people. By doing this, intrinsic oonstraints of linear programming model have been successfully overcome. In the future research, empirical study of the model developed in this paper will be necessary. By doing this, the construction of optimal investment plan for city parks will be possible.

• Spatial Information Research
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• v.19 no.1
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• pp.73-82
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• 2011

Recently, demand for the use of cadastral map is increasing in both public and private area. To use cadastral map in web or mobile environment, construction of the multi-representation database(MRDB) that is the compressed into multiple scale from the original map data is recommended. In this study, the map generalization methodology for the cadastral map by applying overlay with topographic map and polygon generalization technique is suggested. This process is composed of three steps, re-constructing the network data of topographic map, polygon merging of parcel lines according to network degree, and applying line simplification techniques. Proposed methodologies are applied to the cadastral map in Suwon area. The result map was generalized into 1:5,000, 1:20,000, 1:100,000 scale, and data compression ratio was shown in 15% 8% 1% level respectively.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.7 no.1
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• pp.1-47
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• 2001

증권가격의 시계열을 그래프로 표시하면 이 시계열의 운동양태가 파악될 수도 있다. 그래프를 통하여 추세가 존재하고 있는지 아니면 존재하지 않는지를 파악할 수 있을 것이다. 그리고 이 그래프를 통하여 증권가격 시계열이 정상적과정에 의하여 생성되는지의 여부가 인식될 수도 있을 것이며, (조건부) 이분산이 존재하고 있는지 또는 (조건부) 동분산이 존재하고 있는지도 인식될 수 있을 것이다. 간단한 기술통계량을 통하여 증권시계열의 성질을 파악할수도 있다. 이 시계열이 선형과정에 의하여 생성되는지 아니면 비선형과정에 의하여 생성되는지도 인식할 수 있을 것이다. 뿐만아니라 비선형과정중 하나인 카오스 과정에 의하여 증권가격이 생성되는지의 여부도 파악할 수 있을 것이다. 증권가격의 실현된 표본경로와 시뮬레이션을 통하여 얻은 표본경로가 일치하는지 또는 불일치하는지에 대한 판별을 통하여 모형정립에서 특히 많이 사용되고 있는 확률과정들이 생성시키는 증권가격 시계열이 실제로 관찰된 가격 시계열과 일치하여 현실적합성을 가지고 있는지의 여부도 판단할 수 있을 것이다. 주가시계열 그 자체를 출발점으로 하여 이 시계열의 움직임과 행동양식을 파악해가면 수많은 연구를 통하여 축적된 이론들과 주가를 형성시키는 성질들이 현실적으로 성립하고 있는지도 밝힐 수 있고 개발된 이론들의 장점과 단점을 강도높게 밝힐 수 있는 계기도 갖게 될 것이다. 데이터를 있는 그대로 면밀하게 검토하면 이미 공개된 문제점(open question)도 확인할 수 있을 것이고 아직 알려지지 않은 문제점들과 질문들을 찾게 될 수도 있을 것이다. 이것들은 앞으로의 연구를 위한 중요한 발견이 될 수 있을 것이다. 이 논문에서는 문제와 질문의 발견에 초점을 둔다. 이 논문에서는 한국의 주식시장과 미국의 주식시장을 대비하여 다룬다. 우리가 그동안의 연구를 통하여 미국의 문헌과 미국의 시장에 대한 지식을 상당히 축적하고 있는 만큼 이 대비를 통하여 두 시장이 동일하게 가지고 있는 행동양태와 서로 상이하게 가지고 있는 점들을 파악하면 두 시장에 대한 이해의 폭도 넓어질 것이며 동시에 미국의 연구결과를 수용하는 큰 방향을 결정하는데에도 일조가 되리라고 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.196-196
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 잦은 기상이변과 기후변화의 가속화로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하는 추세로 나타나고 있다. 이러한 기상이변은 우리나라 또한 예외가 아니며 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 많은 인명과 재산피해가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 KMA-RCM 기후자료를 바탕으로 관측자료 및 시나리오의 온도, 강수, 적설량 간의 관계를 이용하여 기상청 산하 기상관측소 58개 대상 지점으로부터 목표기간별(목표 I:1979~2008년, 목표 II:2011~2040년, 목표 II:2041~2070년, 목표IV:2071~2100년) 적설량을 예측하였으며, 빈도별(20년, 30년, 50년, 80년, 100년, 200년) 확률적설량을 산정하고자 하였다. KMA-RCM 자료를 이용한 미래 적설량 예측은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였고, 58개 대상 지점의 30년 이상 관측기상자료 중 온도, 강수, 적설량 자료를 이용하여 지점별로 훈련을 시켜 이를 기후변화 시나리오에 활용하였다. 확률적설량에서 매개변수 추정은 확률가중모멘트법(PWM)을 이용하였고 적정확률분포형으로는 시나리오적 방법 및 비시나리오적 방법에 대한 분포형 검정결과 가장 적합하다고 판정되는 Gumbel분포형을 선정하였다. 위의 방법론을 통하여 미래 목표기간별로 확률적설량을 확률적설량을 산정하였으며 본 연구결과는 기후변화 시나리오를 고려한 목표기간별 적설량 산정 및 관련 방재기준의 개선 방안 및 재설정 기준 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.3 no.11
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• pp.419-426
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• 2014

The recent trend of performance increase in the smart mobile devices demands more power consumption and lower batter life time. Among three battery models of mathematical model, electrochemical model and electric model, the Thevenin's equivalent circuit with non-linear function model of SOC in the electrical model is widely used. However, the OCV results have only limited accuracy because of the characteristic shift caused by temperature and age and atypical impedance property that cannot expressed by electrical components. In this paper, the new battery model that improves the accuracy of the existing models is proposed. In the proposed simulator the mathematical model for SOC characteristic is improved and the adjustment for the temperature, the age of battery and atypical electrical characteristics. In the experimental results of predicting of the battery in the static and dynamic state, the proposed simulator shows improved MSE comparing to the results of the existing methods.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.6
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• pp.768-773
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• 2012

One of the main reasons for serious road accidents is driving while drowsy. For this reason, drowsiness detection and warning system for drivers has recently become a very important issue. Monitoring physiological signals provides the possibility of detecting features of drowsiness and fatigue of drivers. One of the effective signals is to measure electroencephalogram (EEG) signals and electrooculogram (EOG) signals. The aim of this study is to extract drowsiness-related features from a set of EEG signals and to classify the features into three states: alertness, drowsiness, sleepiness. This paper proposes a drowsiness detection system using Linear Predictive Coding (LPC) coefficients and Support Vector Machine (SVM). Samples of EEG data from each predefined state were used to train the SVM program by using the proposed feature extraction algorithms. The trained SVM program was tested on unclassified EEG data and subsequently reviewed according to manual classification. The classification rate of the proposed system is over 96.5% for only very small number of samples (250ms, 64 samples). Therefore, it can be applied to real driving incident situation that can occur for a split second.

• The Journal of Korean Society for Radiation Therapy
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• v.23 no.1
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• pp.51-58
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• 2011

Purpose: In this study, we tried to check the usefulness of two Linear Accelerators, Clinac IX and 21EX (Varian, Palo Alto, CA), which are equipped in Ajou Medical Center. From 2008 to 2010, we evaluated the error range of Absolute Dose based on the daily output, which was measured by CHECKMATE$^{TM}$ (Sun Nuclear, Melbourne, FL). Materials and Methods: For Daily Q.A, photon beams of two linear accelerators, 21EX and IX (6 MV and 10 MV, respectively) were measured daily by using CHECKMATE$^{TM}$ just before the treatment began, while the absolute dose was measured biweekly by using water phantom. We analyzed the data of measured values from the daily Q.A and the absolute dose from 2008 to 2010 for 21EX, and from 2009 to 2010 for IX. We utilized Excel 2007 (Microsoft, USA) to evaluate Average, Standard deviation and Confidence level of the data. Furthermore, in order to check the measured values of CHECKMATE$^{TM}$ and the significance of absolute dose, each error value was compared and analyzed. Results: During the observation period, the output of two equipment's absolute dose increased in process of time and in both 6 MV and 10 MV, there was a similar increasing trend. In addition, the error rate of the measured value of CHECKMATE$^{TM}$ and the value of absolute dose were under 0.34, which means that there is a similarity relationship between the two measured values. After checking that the measured value of CHECKMATE$^{TM}$ increased, We measured the absolute dose to adjust that. When the error range was close to 2~3%, the number of changing the output was four for 21EX and three for IX. Conclusion: As a result of measuring and analyzing the daily output changes for two years by using CHECKMATE$^{TM}$, we could find that there is a significance between the output which we should obey during Q.A, and the measured value of absolute dose within the error tolerance of 2~3%. Thus, the use of CHECKMATE$^{TM}$ can be positively considered for more efficient and reliable daily output verification of linear accelerator. It can also be a good standard for other medical centers to understand the trends of linear accelerator and to refer to for the correction of each output.