• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.115-117
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• 2013

수평자세제어에 대한 활용은 다양한 진동이 발생하는 환경에서 정확한 수평제어를 필요로 하는 모든 분야에 활용할 수 있다. 이러한 수평제어에 대한 문제는 다수의 액추에이터(Actuator)를 어떠한 방법으로 제어하는가에 따라 그 성능이 달라지며, 발생한 외란에 대하여 어떠한 방법으로 외란을 계측하고 특성을 분석하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 비선형성이 강한 수평자세제어에 대하여 인공지능기법인 신경회로망의 학습기능을 활용하여 그 수평자세 제어에 대한 성능을 연구하고 있는 추세에 있다. 본 논문에서는 고속이며 신뢰성을 보장하고 있는 CAN 통신방식을 활용하여 3개의 리니어 액추에이터(Linear Actuator)를 동시에 제어하도록 하고, 플랜트의 기울어진 상태는 자이로센서를 활용하여 플랜트의 상태를 지능적으로 판단하게 하였다. 또한 플랜트에 발행하는 왜란은 수평자세제어를 위한 플랜트 위에 볼(ball)을 놓아 비선형적인 왜란이 발생하도록 하였다. 이러한 왜란에 대하여 영상처리 기법을 활용하여 지능적으로 제어하도록 하여 CAN 통신의 활용성과 영상처리시스템(Image Processing System)의 활용성 및 지능제어의 활용성을 제시하고자 한다.

• Computational Structural Engineering
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• v.9 no.2
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• pp.93-101
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• 1996

An artificial neural network is a computational model that mimics the biological system of the brain and it consists of a number of interconnected processing units where it can reasonably infer by them. Because the neural network is particularly useful for evaluating systems with a multitude of nonlinear variables, it can be used in experimental results predictions, in structural planning and in optimum design of structures. This paper describes the basic theory related to the neural networks and discusses the applicability of neural networks to predict the ultimate shear capacity of the precast concrete vertical joints by comparing the neural networks with a conventional method such as regression.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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• 2006.05a
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• pp.422-425
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• 2006

본 연구는 도체주변에 감겨진 광섬유 코일에 따라 선형편광축이 자기장에 의해 회전하는 Faraday Effect를 이용한 GIS(Gas Insulated Switchgear,이하 GIS) 용 광 전류센서의 구성과 DAQ(Data Acquisition,이하 DAQ)보드를 장착한 PC를 이용하여 실시간 데이터 취득, 분석 그리고 저장을 동시에 수행하였다 광원은 1310[nm]의 레이저 다이오드를 이용하였다. 센서부는 GIS에 맞게 원형으로 제작하였고 $9/125[{\mu}m]$규격 단일모드의 일반 통신용 광섬유를 지름 31[cm]의 센서부 코어에 20[회] 감아 설치하였다. PC기반의 실시간 데이터 분석 프로그래밍은 NI사의 Labview를 이용하여 코딩하였으며 PD(Photo Diode,이하 PD)의 전기적인 신호는 터미널 블록을 거쳐 NI사의 16bit DAQ M시리즈를 이용하여 수집되어진다. 직접 코딩한 프로그램을 이용하여 $700A\sim1400A$ 측정한 출력값 선형적인 증가추세를 보여주었다. 또한 OCS(Oscilloscope,이하 OCS)를 이용한 측정시스템과의 출력신호 및 정밀도를 비교 검토하였다. 그리고 Labview에서 지원하는 Web Tool기능을 이용하여 Web기반의 원거리 측정에서도 안정된 출력을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2006.06a
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• pp.509-510
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• 2006

전류 및 전압을 측정하는 것은 오래전부터 CT(current transformer)/PT(potential transformer) 가 많이 사용되어져 왔지만, 이들은 iron core를 사용하기 때문에 포화특성이 발생하게 되어, 오차를 유발하게 된다. 이에 대한 대처 방안으로서 현재는 로고스키코일 및 분압방식을 이용한 ECT/EVT에 대한 적용이 진행이 되고 있다. ECT/EVT는 포화특성이 없고, 선형성이 매우우수하며, 소형, 경량이라는 점에서 현재 배전반의 변화 추세를 구현할 수 있는 충분한 능력을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 ECT/EVT를 제작하여, 특성을 분석하고자 한다. 특이점은 ECT/EVT가 EPOXY SPACER에 내장이 되어 사용이 되며, 이런 사용조건하에서의 이들의 특성이 변화 될 수 있는지를 살펴보았다. 그 결과 EPXOY 몰딩하에서도 그 선형성을 잃지 않았으며, 원하는 오차인 ${\pm}1%$에 부합되는 결과를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.267-267
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• 2012

전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

• Journal of Integrative Natural Science
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• v.14 no.1
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• pp.27-34
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• 2021

전 세계적으로 인공지능(AI)을 구현하려는 움직임이 많아지고 있다. AI구현에서는 많은 양의 데이터, 목적에 맞는 데이터의 분류 등 데이터의 중요성을 뺄 수 없다. 이러한 데이터를 생성하고 가공하는 기술에는 사물인터넷(IOT)과 빅데이터(Big-data) 분석이 있으며 4차 산업을 이끌어 가는 원동력이라 할 수 있다. 또한 이러한 기술은 국가와 개인 차원에서 많이 활용되고 있으며, 특히나 특정분야에 집결되는 데이터를 기준으로 빅데이터 분석에 활용함으로써 새로운 모델을 발견하고, 그 모델로 새로운 값을 추론하고 예측함으로써 미래비전을 제시하려는 시도가 많아지고 있는 추세이다. 데이터 분석을 통한 결론은 데이터가 가지고 있는 정보의 정확성에 따라 많은 변화를 가져올 수 있으며, 그 변화에 따라 잘못된 결과를 발생시킬 수도 있다. 이렇듯 데이터의 분석은 데이터가 가지는 정보 또는 분석 목적에 맞는 데이터 분류가 매우 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 빅데이터 분석결과 통계량의 신뢰성과 정교함을 얻기 위해서는 각 변수의 의미와 변수들 간의 상관관계, 다중공선성 등을 고려하여 분석해야 한다. 즉, 빅데이터 분석에 앞서 분석목적에 맞도록 데이터의 분류가 잘 이루어지도록 해야 한다. 이에 본 고찰에서는 AI기술을 구현하는 머신러닝(machine learning, ML) 기법에 속하는 분류분석(classification analysis, CA) 중 의사결정트리(decision tree, DT)기법, 랜덤포레스트(random forest, RF)기법, 선형분류분석(linear discriminant analysis, LDA), 이차선형분류분석(quadratic discriminant analysis, QDA)을 이용하여 데이터를 분류한 후 데이터의 분류정도를 평가함으로써 데이터의 분류 분석률 향상을 위한 방안을 모색하려 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.360-360
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• 2023

최근 태풍 및 집중호우로 인한 국내 홍수 피해 규모 및 빈도는 증가하고 있는 추세이며 이에 대한 대응과 수해 방지 대책 수립에 많은 어려움을 겪고 있다. 이와 같은 홍수 피해를 경감시키기 위해서는 유출 모의에 따른 유역 홍수 방어 대책 수립이 이루어져야 하나, 하천 상류 등과 같은 미계측유역이 존재하며 정확한 유출량 산정에 많은 어려움이 따른다. 통상, 미계측유역 유출량 산정은 비유량법, 지역회귀방법, 수문모형에 의한 모의 등이 있다. 그러나 기존의 통계적 방법은 기왕 자료간 관계의 선형성만을 고려한다는 한계가 있으며, 물리적 방법은 다양한 자료 활용에 대한 유연성이 낮다는 한계가 있다. 딥러닝 기반 방법은 자료 내 존재하는 비선형성과 입·출력간 인과관계를 반영하여 모의할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 미계측유역 유출량 산정을 위해 국내 유역을 대상으로 딥러닝 모형에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 알려진 미계측유역 유출량 산정 기법들과 물리적 요소를 고려한 개선된 딥러닝 구조를 활용한 기법에 대한 평가를 수행하였다. 미계측유역에 대한 첨두유출 모의 및 유출용적에 대한 평가를 수행하였으며, 홍수 유출이벤트에 대한 도시적 평가를 통해 딥러닝 기반 미계측유역 유출 모의 기법의 적용성을 평가하였다. 평가 결과, 물리적 요소를 고려한 딥러닝 기반 방법의 정확도가 상대적으로 높은 정확도를 보였으며 첨두 유출 모의를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 향후, 유역의 다양한 특성을 활용하는 유출 모의 기법 개발 및 평가가 이루어져야 될 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.374-376
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• 2023

최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.1
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• pp.19-33
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• 2008

Linear regression method, proposed by Haseman and Elston(1972), for detecting linkage to a quantitative trait of sib pairs is a linkage testing method for a single locus and a single trait. However, multivariate methods for detecting linkage are needed, when information from each of several traits that are affected by the same major gene are available on each individual. Amos et al. (1990) extended the regression method of Haseman and Elston(1972) to incorporate observations of two or more traits by estimating the principal component linear function that results in the strongest correlation between the squared pair differences in the trait measurements and identity by descent at a marker locus. But, it is impossible to control the probability of type I errors with this method at present, since the exact distribution of the statistic that they use is yet unknown. In this paper, we propose a multivariate nonparametric trend test for detecting linkage to multiple traits. We compared with a simulation study the efficiencies of multivariate nonparametric trend test with those of the method developed by Amos et al. (1990) for quantitative traits data. For multivariate nonparametric trend test, the results of the simulation study reveal that the Type I error rates are close to the predetermined significance levels, and have in general high powers.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.29 no.4
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• pp.412-418
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• 2007

The purpose of this study was to determine the several factors for affecting chlorine disinfection by-products(DBPs) characteristics by reacting chlorine and organic matters in the aquatic phase. The results of this research yield the following specific conclusions: The concentration of trihalomethanes(THMs) was increased with increasing dissolved organic carbon(DOC), and a trend of THMs formation was parabolic with increasing organic matters. Formations of THMs increased straightly for the first 4 hours and the amounts of producted THMs for the 30 minutes were up to $25\sim43%$ in the entire experiment periods(168 hours). When keeping up the concentration of organic matters at constant and changing that of bromide, the quantity of formed THMs did not show distinguished difference with the reaction times. THMs were gradually increased at $4^{\circ}C$ even though a reaction phase was parabolic formation(PF) phase. However, THMs were increased rapidly in the instantaneous formation(IF) phase and then became slowdown in the PF phase between $20\sim35^{\circ}C$. THMs were gradually increased although entering in the PF phase at pH 5. However, THMswere increased rapidly in the IF phase and then became slowdown in the PF phase at pH 7 and pH 9, and these treads were much more clear at pH 9 than at pH 7.