• Proceedings of the Korean Society of Fisheries Technology Conference
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• 2001.05a
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• pp.307-308
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• 2001

축제식 양식장 호지의 노령화를 방지하기 위해 수차를 이용하여 호지에 폭기 및 순환작용을 활성화하여 수질과 저질을 개선하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 이차원 수심적분 Reynolds 방정식을 지배방정식으로 하였고 이를 유한차분식으로 이산화한 수치모형(PDM)을 개발하였다. PDM은 수차 1대에 의한 유속발생에 적용하여 수차로부터 l0m 거리마다 층별 유속을 측정한 자료와 비교하여 검증하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1998.10a
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• pp.322-323
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• 1998

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.577-579
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• 2020

최근 인공지능을 활용한 대기질 예측 모델 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 시계열 데이터 기반 예측 시스템 개발에 장점을 가진 DNN, LSTM 알고리즘을 활용한 다양한 예측 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 모델과 Fully-Connected 기반의 DNN 모델을 활용한 대기질 예측 시스템을 개발하고 두 모델의 예측 정확도를 비교한다. 성능 평가 결과를 보면 LSTM 모델이 DNN 모델보다 모든 면에서 좋은 결과를 보여줬다. 그리고 이산화황(SO₂), 이산화질소(NO₂), 초미세먼지 (PM_2.5)에 대해서는 그 차이가 두드러지게 나타났다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.308-312
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• 1999

DEVS(Discrete Event System Specification) 형식론은 계층적이고 모듈화된 형태로 이산사건 시스템을 기술한다. 본 논문에서는 DEVS 형식론에 기반한 모델들을 시뮬레이션하기 위한 분산 시뮬레이션 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 시뮬레이션 방법은 계층적 DEVS 모델들을 비 계층적 모델로 구성하여 시뮬레이션한다. 제시한 시뮬레이션 방법은 전통적인 계층적인 시뮬레이션 시 발생하는 overhead를 제거한다. 또한 시뮬레이션 동기화를 쉽게 구현할 수 있고 더불어 시뮬레이션 엔진의 안정성을 높일 수 있다. 제시한 시뮬레이션 방법의 효용성을 보이기 위해 Windows 시스템에 실행 가능한 시뮬레이션 엔진을 구현하여 대규모 물류 시스템으로 성능을 측정하였다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.9 no.1
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• pp.9-17
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• 2023

Deep learning with large amount of computations is difficult to implement on micro-sized IoT devices or moblie devices. Recently, lightweight deep learning technologies have been introduced to make sure that deep learning can be implemented even on small devices by reducing the amount of computation of the model. Quantization is one of lightweight techniques that can be efficiently used to reduce the memory and size of the model by expressing parameter values with continuous distribution as discrete values of fixed bits. However, the accuracy of the model is reduced due to discrete value representation in quantization. In this paper, we introduce various quantization techniques to correct the accuracy. We selected APoT and EWGS from existing quantization techniques, and comparatively analyzed the results through experimentations The selected techniques were trained and tested with CIFAR-10 or CIFAR-100 datasets in the ResNet model. We found out problems with them through experimental results analysis and presented directions for future research.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.27 no.1
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• pp.91-99
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• 2018

Discrete event simulation environments often need to be modified because additional questions to systems may become apparent while observing the simulation results repeatedly. It leads to increasing development budget and depreciating the effectiveness of the environment. To avoid the modifications and to generate the altered results, this paper applies an Event Control Model (ECM) with control functions that modulate, delete and generate the events at the simulation time. In addition, this paper suggests an easier approach for domain-users, who do not want to program at source code level, by using ECM templates. The simulators with the ECMs can have better extensibility because it becomes more adaptable to possibly unanticipated changes. It prevents increasing development costs due to modifications or development of new models by M&S experts, and it provides a new alternative step to domain users. To support the effectiveness of this approach, this paper describes a relevant example, which is composed of an initial simulation model based on our empirical studies. It will show that there exist the uncountable benefits because the existing simulator is reused by domain users without new projects.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.31 no.5_6
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• pp.288-296
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• 2004

This paper proposes a new mesh simplification algorithm using differential error metric. Many simplification algorithms make use of a distance error metric, but it is hard to measure an accurate geometric error for the high-curvature region even though it has a small distance error measured in distance error metric. This paper proposes a new differential error metric that results in unifying a distance metric and its first and second order differentials, which become tangent vector and curvature metric. Since discrete surfaces may be considered as piecewise linear approximation of unknown smooth surfaces, theses differentials can be estimated and we can construct new concept of differential error metric for discrete surfaces with them. For our simplification algorithm based on iterative edge collapses, this differential error metric can assign the new vertex position maintaining the geometry of an original appearance. In this paper, we clearly show that our simplified results have better quality and smaller geometry error than others.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.199-202
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• 2002

신경회로망을 동적 정보처리에 응용하기 위해서는 비대칭 결합 신경회로망에서 생성되는 동적 상태천이에 관한 직관적 이해가 필요하다. 자기결합을 갖고 결합하중치가 비대칭인 순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클이 기억 가능하다는 것이 알려져 있다. 현재까지 이산시간 모델의 네트워크에 대한 상태천이 해석은 상세하게 이루어져 왔다. 그러나 연속시간 모델에 대한 해석은 네트워크 규모의 증가에 따른 급격한 계산량의 증가 때문에 연구가 그다지 활발하게 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화된 결합하중 +1 및 -1로 연결된 연속시간모델 순환결합형 신경회로망의 동적인 상태천이 특성을 해석하여 이산시간 모델에서 기억 가능한 리미트사이클과의 차이점을 분석한다. 또한 연속시간 네트워크 모델에 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클간의 천이를 제어할 수 있는 가능성을 분석하여 동적정보처리에 네트워크를 응용할 수 있는 가능성을 검토한다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2017.05a
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• pp.939-941
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• 2017

The use of composites is increasing for lightweight aerospace structures. Among these structures, the ring frame and the parts of the projectile body are mainly made of a fiber reinforced composite material which is less susceptible such as delamination to structural damage. As the use of fiber reinforced composites increases, interest in modeling efficient methods of stiffness and strength is increasing. This paper predict the mechanical strength according to the repeating unit cell(RUC) of the 2-D triaxial braided composites of fiber reinforced composites. Yarn slice definition, incremental approach and stiffness reduction model were used as strength prediction. Finally, the results of strength prediction are verified by comparing with experimental data of 2-D triaxial braided composites specimens.