• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1265-1271
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• 2009

본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.20 no.1
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• pp.100-110
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• 2006

This paper presents the demagnetization and iron loss analysis of the single phase Flux Reversal Machine. It has a magnetic configuration similar to the switched reluctance machine but with multipole permanent magnets of alternate polarity on each stator salient pole embraced by concentrated coils. But it can be demagnetized by sudden over current and core losses increase because switching frequency is getting faster. This paper show demagnetization of permanent magnet and iron loss characteristic, and proposed a solution.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.14 no.1
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• pp.13-21
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• 1995

In this paper, we improve an image classifier algorithm based on neural network learning. It consists of two steps. The first is input pattern generation and the second, the global neural network implementation using an improved back-propagation algorithm. The feature vector for pattern recognition consists of the codebook data obtained from self-organization feature map learning. It decreases the input neuron number as well as the computational cost. The global neural network algorithm which is used in classifier inserts a control part and an address memory part to the back-propagation algorithm to control weights and unit-offsets. The simulation results show that it does not fall into the local minima and can implement easily the large-scale neural network. And it decreases largely the learning time.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.272-275
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• 2004

플라즈마 식각공정은 소자제조를 위한 미세 패턴닝 제작에 이용되고 있다. 공정 메커니즘의 정성적 해석, 최적화, 그리고 제어를 위해서는 컴퓨터 예측모델의 개발이 요구된다. 역전파 신경망 (backpropagation neural network-BPNN) 모델을 개발하는 데에는 다수의 학습인자가 관여하고 있으며, 가장 그 최적화가 어려운 학습인자는 초기웨이트이다. 모델개발시, 초기웨이트는 random 값으로 설정이 되며, 이로 인해 초기웨이트의 최적화가 어렵다. 본 연구에서는 유전자 알고리즘 (genetic algorithm-GA)을 이용하여 BPNN의 초기웨이트를 최적화하였으며, 이를 식각공정 모델링에 적용하여 평가하였다. 실리카 식각공정 데이터는 $2^3$ 인자 실험계획법을 이용하여 수집하였으며, GA에 관여하는 두 확률인자의 영향을 42 인자 실험계획법을 이용하여 최적화 하였다. 종래의 모델에 비해, 최적화된 모델은 실리카 식각률, Al 식각률, Al 선택비, 그리고 프로파일 응답에 대해서 각 기 24%, 13%,, 16%, 그리고 17%의 향상률을 보였다. 이는 제안된 최적화 기법이 플라즈마 모델의 예측성능을 증진하는데 효과적으로 응용될 수 있음을 의미한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.11a
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• pp.18-20
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• 2005

일반적으로 저압계통의 고장전류를 차단하기 위해 설치된 차단기의 차단원리는 주로 역전압발생법올 이용하고 있다. 역전압발생법은 효과적으로 저압계통의 고장전류를 차단할 수 있으나, 제한된 한류성능과 긴 아킹 시간은 차단기는 물론 주변 전력기기에 전기적/열적/기계적 스트레스를 주게 된다. 국내외 업체는 고장전류를 보다 빠르고 효과적으로 제한 및 차단을 할 수 있는 한류형 차단기를 제안하고 있는 실정이다. 저압계통의 경우, 정온도계수 (Positive Temperature Coefficient, PTC) 특성을 가지는 한류소자를 기존 차단기에 직렬 혹은 병렬로 연결하여 저압계통의 고장전류를 매우 빠르고 효과적으로 제한 및 차단하는 추세에 있으며, 또한 PTC 한류소자를 이용함으로써 저압계통의 차단보호협조를 효과적으로 구현하고자 하고 있다. PTC 한류소자는 소자는 열팽창이 큰 비전도성 성분과 열팽창이 작은 전도성 성분이 혼합되어 구성되며, 소자의 온도가 증가함에 따라 비전도성 성분이 상대적으로 큰 부피 팽창을 하여 저항이 증가하게 된다. 이러한 PTC 소자를 전력계통에 적용함으로써 고장전류에 따른 줄열에 의한 저항증가로 고장전류를 제한하게 된다. 본 연구에서는 일반적으로 배터리 보호용으로 사용되는 폴리에틸렌 수지 및 카본블랙으로 구성된 폴리머 PTC 한류소자를 이용하여, 기존의 저전력 배터리 보호 폴리머 PTC 소자로부터, 저압계통의 단락사고시 발생하는 단락전류를 효과적으로 제한할 수 있는 대전력 폴리머 PTC 소자를 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.425-428
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• 2002

본 논문에서는 한 장의 정면 얼굴 영상만으로 회전 변형을 수행할 수 있는 새로운 영상기반렌더링(Image Based Rendering, IBR) 기법을 제안한다. 3차원 기하학적 모델을 대신하면서 수평 회전 변형을 연출하기 위해, 특정 인물의 정면, 좌우 반측면, 좌우 측면의 얼굴 영상에 대한 표준 메쉬 집합을 작성한다. 변형하고자 하는 임의의 인물에 대해서는 정면 영상에 대한 메쉬만을 작성하고, 나머지 측면 참조 메쉬들은 표준 메쉬 집합에 의해 자동으로 생성된다. 입체적인 회전 효과를 연출하기 위해, 회전 변형시 발생할 수 있는 제어점들간의 중첩 및 역전을 허용하도록 기존의 두 단계 메쉬워프 알고리즘을 개선한 역전가능 메쉬워프 알고리즘(invertible meshwarp algorithm)을 제안한다. 이 알고리즘을 이용하여 다양한 남녀노소의 정면 얼굴 영상에 대해 회전에 따른 포즈 변형을 수행하여 비교적 자연스러운 포즈 변형 결과를 얻었다.

• 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.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.2
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• pp.93-103
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• 1998

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.303-304
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• 2003

연안도시의 경우 해양 배경농도의 영향과 내륙과 비교해 강한 풍속조건이 형성됨으로 오존농도의 일변화 폭이 적으며 야간에 농도상승 현상이 빈번히 나타난다. 또한 일반적으로 여름철 주로 발생하는 해풍에 의해 고농도를 경험하게 되는데, 이는 해풍역전으로 인한 연직혼합의 억제와 (Lu and Turco, 1994) 해풍전선의 이동 (McElroy and Smith, 1991), 해풍의 내륙침투 시 생기는 Fumigation 효과(Entwistle, et al., 1997; Zhang et al., 1998) 등으로 설명되어 진다. 아울러 해륙풍순환으로 생기는 오전의 대기정체현상은 오후의 오존의 광화학 생성과 축적에 기여하게 되며 (Liu et al., 1994), 해풍 발달 시에는 오존 및 전구물질이 내륙 수송되어 풍하측 지역에 고농도가 나타나게 된다(Zhang et al., 1998). (중략)

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.174-175
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• 2011

본 논문에서는 자계소호(Magnetic Trun-Off) 원리를 이용한 전류제한기를 제안하였다. 본 한류기는 전력전자 소자를 이용하여 고장시 신속한 제어가 가능하고, 동작시 역전압 및 반발력이 발생하지 않으므로 고도의 동작 신뢰성을 확보할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 한류기는 유도형 초전도 한류기와 원리는 유사하나, 초전도 소자를 이용하지 않으므로 극저온 유지장치를 제거할 수 있고 ��치시 복귀 기술이 별도로 필요하지 않다는 장점이 있다. 따라서 본 한류기를 우리나라 전력계통에 적용한다면 차단기의 재폐로 동작책무를 완벽하게 만족하는 안정적인 계통운영이 가능할 뿐 아니라, 고장전류 증가에 따른 차단기 교체비용 절감이 가능하다.