• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2005.05b
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• pp.1164-1168
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• 2005

최근에 홍수범람도나 재해지도를 작성하는 등 하천에 대한 범람해석의 연구가 활발히 진행되고 있는 실정이다. 1차원 하천범람해석은 홍수위를 산정하고 지리정보시스템을 이용하여 범람구역을 작성하는 경우가 일반적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 ArcView를 이용하여 광양항 유역특성에 대해 조사하고 홍수범람을 예측하기 위해 HEC-GeoRAS 및 HEC-RAS를 이용하여 홍수범람지역 및 수리특성을 분석하였다. 광양항 지역특성인 조석 및 다수의 유입지류가 존재하는 조건을 고려하기 위해 HEC-RAS 부정류 모의을 이용하여 수위를 분석하였다. 또한 기존 수치지도와 현 상태를 재측량한 성과를 합성하여 지형자료를 추출하여 지형적 오차를 방지하였다. 본 연구에서 1차원 하천 부정류 모의 결과는 각 측점에 대해 시간대별로 수리특성을 계산하였으며 최대수위는 EL. 3.05m로 산정되었다. 또한 유속과 유량이 음(-)의 값을 갖는 경우에 흐름 방향이 역전되므로, 측점 4040.969에서 흐름이 분기되는 것으로 판단되었다. 또한 대상구간에 대한 홍수범람해석을 HEC-GeoRAS 후처리과정을 이용하여 각 측점에 따라 시간별대로 산정하였다. 일부 하천구간 및 저지대의 경우에 침수되는 것으로 표시되었으며, 이것은 1차원 범람해석상의 한계로 판단되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.01a
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• pp.151-154
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• 2017

소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.956-961
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• 2006

Keystroke time intervals can be a discriminating feature in the verification and identification of computer users. This paper presents a comparison result obtained using several classification methods including k-NN (k-Nearest Neighbor), back-propagation neural networks, and Bayesian classification for keystroke identification. Performance of k-NN classification was best with small data samples available per user, while Bayesian classification was the most superior to others with large data samples per user. Thus, for web-based on-line identification of users, it seems to be appropriate to selectively use either k-NN or Bayesian method according to the number of keystroke samples accumulated by each user.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.5_6
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• pp.257-267
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• 2004

Most algorithms for handling distributed deadlock problem in the generalized request model use the diffusing computation technique where propagation of probes and backward propagation of replies carrying dependency information between processes are both required to detect deadlock Since fast deadlock detection is critical, we propose an algorithm that lets probes rather than replies carry the information required for deadlock detection. This helps to remove the backward propagation of replies and reduce the time cost for deadlock detection to almost half of that of the existing algorithms. Moreover, the proposed algorithm is extended to deal with concurrent executions, which achieves further improvement of deadlock detection time, whereas the current algorithms deal only with a single execution. We compare the performance of the proposed algorithm with that of the other algorithms through simulation experiments.

• Elastomers and Composites
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• v.35 no.3
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• pp.215-226
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• 2000

Cure characteristics of carbon black-filled rubber compounds with different rubber composition were studied using a rheometer. The carbon black-filled rubber compounds with single, binary, and ternary rubber compositions of natural rubber (NR), styrene-butadiene rubber (SBR), and butadiene rubber (BR) were used. Delta-torques of the NR/BR- and SBR/BR-based compounds with a high BR content were higher than those of the single rubber-based compounds. For ternary rubber-based compounds, the delta-torques of the compounds were lower when the difference in the rubber content ratios was small than when it was big. Scorch and optimum cure times of the rubber compounds became shorter by increasing the content of NR in the compounds while those became longer by increasing the SBR content. Cure rates of the rubber compounds increased with a decrease of the SBR content in the rubber compounds. Reversion ratios decreased with an increase of the SBR content in the rubber compounds.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.3 no.2
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• pp.397-402
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• 1999

In this paper, we derive dynamic equation of a simulated helicopter and propose the control method base on a neural network to control its attitude. The coupling coefficients are adjusted to minimize the error between the output of a control system and the reference value. The gain of the proposed controller are automatically adjusted by the back propagation of a neural network. Simulation results using MATLAB are given in this paper.

• Proceedings of the Korean Society of Applied Pharmacology
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• 1997.04a
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• pp.91-91
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• 1997

흰쥐의 뒷발바닥에 carragennan(cg)을 피하투여하여 염증성 통증을 유발한 뒤, 그 통증이 최고에 달하는 3시간 뒤 Ach이나 SNP를 동일한 항법으로 투여해서 30분 후 cg유발 통증에 대하여 그 효과를 Randall-Selitto paw pressure test로 검색하였고, 체내 Nitric Oxide Synthase(NOS) 억제제인 L-NAME과 L-NOARG를 용량별로 적용하여 Ach의 진통효과를 억제하는 정도와 Methylene Blue 및 Hemoglobin을 투여해서 SUP효과 억제를 검사하였다. 그리고 척수 지주막하강내로 catheter를 삽입하여 위의 NO donor를 주입하고, NO의 중추신경계에서의 통각전도에 미치는 효과를 Tail-Flick test로 살펴보았다. 끝으로 NO가 가진 급,만성 통각관련효과를 희석한 formalin을 써서 검색하였다. 결 과: Ach과 SNP는 흰쥐에게 말초경로투여시 유의성있는 진통효과를 보였으며, NOS inhibitor와 NO scavenger로 그 효과가 역전되었다. 또한 NOS inhibitor간에는 억제효과가 용량의존성이 유사하게 나타났고, 중추신경계로의 직접투여때는 여러 생리적 조건이 직, 간접으로 관여함이 확인되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.305-308
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• 2007

본 논문은 교통표지판을 자동으로 인식하는 방법에 관한 연구로 기존의 교통표지판 인식시스템에서는 인식하는데 걸리는 시간이 길고 잡음환경에서 인식률이 저하되며 변경된 교통표지판은 인식하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기위해 컬러정보를 이용하여 교통표지판 영역을 추출하고 추출된 이미지를 인식하는데 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘을 적용하여 교통표지판 인식시스템을 제안한다. 제안된 방법은 교통표지판의 컬러를 분석하여 영상에서 교통표지판 영역을 추출한다. 영역을 추출하는 방법은 RGB 컬러 공간으로부터 YUV, YIQ, CMYK 컬러 공간이 가지는 특성을 이용한다. 형태처리는 교통표지판의 기하학적 특성을 이용하여 군집화한다. 교통표지판 인식은 학습이 가능한 다층퍼셉트론의 오류역전파알고리즘을 적용하여 인식한다. 다층퍼셉트론 신경망 알고리즘은 패턴인식 분야에서 우수한 성능이 입증 되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07a
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• pp.145-148
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• 2003

본 논문에서는 TCP/IP 기반에서 웨이블릿 변환과 신경회로(Neural Network)를 이용하여 실시간으로 동영상 전송을 위한 알고리즘에 대해 연구하였다. 우선, 서버에서 카메라를 이용하여 영상을 획득한다. 획득한 영상에 대해 2 단계 웨이블릿 변환을 한 후, 인터넷을 통하여 수신 측으로 전송한다. 그 다음, 수신 측에서는 동영상을 보이기 위해, 제한된 시간 안에 수신한 이미지 프레임(image frame)만을 가지고 역웨이블릿변환을 하여 보여주게 된다. 만약 네트워크에 혼잡이 발생하게 되면 소량의 이미지 프레임 만을 전송하도록 하였다. 수신 측에서는 네트워크의 혼잡 정도를 송신 측에 특별한 목적으로 제안된 프레임을 전송함으로써 알려주도록 하였으며, 송신 측에서는 이러한 정보를 수신한 후 역전파 신경회로(back-propagation neural network)를 이용하여 송신할 데이터의 양(data rate)을 조절하여줌으로써 네트워크 속도에 대처하도록 하였다. 이러한 방법을 통해서 우리는 네트워크의 혼잡에 알맞게 조정된 동영상의 스트림(stream)을 보낼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.291-291
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• 2011

우리나라는 기상학적 지리학적 영향으로 여름철에 강우가 집중하여 내리며 최근에는 짧은 시간에 많은 양의 강우가 내리는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 이러한 집중호우는 하천의 수위를 증가시켜 하천범람 및 제방붕괴의 위험을 가져와 많은 재산과 인명피해를 가져올 수 있다. 하천 수위의 예측은 기존에 물리적, 개념적 모형을 통해 강우-유출을 해석하는 과정에서 주로 다루어 졌다. 그러나 자연현상인 강우와 유출관계를 규명하는 과정은 지역의 다양한 특성, 강우의 시 공간적 분포 등 복잡하고 다양한 인자를 고려해야 한다는 문제와 부딪쳐 많은 어려움을 겪어왔다. 따라서 본 연구에서는 복잡한 비선형 과정들의 모형화가 가능한 인공 신경망 모형을 이용하여 수위예측 모형을 구성하고 100mm이상의 강우가 연속해서 내린 호우사상을 훈련시켜 집중호우 발생시 수위예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 인공신경망 모형을 금강유역 보청천에 적용한 결과 중소하천유역인 보청천 유역의 홍수위 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.