• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.28-33
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• 2013

해안선에 비스듬히 입사하는 다방향 불규칙파랑은 굴절에 의해 방향 비대칭성이 발생한다. 방향 비대칭은 최대 방향분포 매개변수($s_{max}$)와 연관된 비대칭 매개변수의 항으로 표현된다. 본 연구에서는 심해에서 다양한 주파향각과 최대 방향분포 매개변수 등의 특징을 갖는 다방향 불규칙파랑에 대해 수심 변화에 따른 비대칭 매개변수와 최대 방향분포 매개변수의 변화를 계산하였다. 계산 값들은 파랑의 방항 비대칭성을 무시한 Goda and Suzuki(1975)에 의한 결과와는 다르다. 비대칭 매개변수와 최대 방향분포 매개변수의 계산을 위해 JONSWAP 스펙트럼(Hasselmamn et al., 1973)과 Lee et al.(2010)의 방향 분포 함수를 사용하였다. 계산 과정과 결과들은 일반화를 위해 심해에서의 유의파고, 첨두주기, 첨두주기에 해당하는 파장 등으로 무차원화 하였다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.61-73
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• 1998

라우드스피커의 비선형 음향특성을 해석하기 위하여 라우드스피커 다이아프램의 비 선형특성을 실험적으로 분석하였다. 라우드스피커를 집중질량계로 모델링하고, 출력소음이 없을 때 적용이 가능한 하모닉 발란스법과 출력소음이 있을 때도 적용할 수 있는 통계적 방 법인 라그란지 배수법을 사용하여 비선형 매개변수를 규명하였다. 70Hz 이하의 주파수 영역 에서는 라그란지 배수법이 2차 하모닉 왜곡특성에서 상대적으로 좋은 결과를 보였으며, 3차 하모닉 왜곡특성에서는 하모닉 발란스법이 실험결과와 잘 일치하였다. 전압가진 및 전류 가 진실험을 통하여, 일반화된 주파수 응답함수를 유도하였고 하모닉 왜곡 및 상호변조 특성을 고찰하였다. 고차 주파수 응답특성은 라우드스피커 비선형 매개변수의 변동에 따른 다이아 프램의 비선형특성을 해석하는데 유용한 수단이 될 수 있음도 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.197-202
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• 2015

삼각퍼지수는 가장 유명한 퍼지수 중의 하나이다. 두 삼각퍼지수 사이의 확장된 대수적 작용소에 대한 많은 결과들이 알려져 있다. 우리는 $\mathbb{R}$ 위에 정의된 삼각퍼지수를 $\mathbb{R}^2$ 위로 일반화하였다. 영역을 값으로 갖는 두 ${\alpha}$-절단 사이에 매개변수 작용소를 정의함으로서 $\mathbb{R}^2$ 위에서 정의된 두 삼각퍼지수에 대한 매개변수 작용소를 얻을 수 있었다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.125-130
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• 2009

한강의 홍수예경보에 자주 사용되고 있는 저류함수법은 강우-유출관계의 비선형성을 고려한 적용성이 뛰어난 모형이지만, 우리나라의 지형특성을 고려한 매개변수 산정식이 존재하지 않아 실무에서 유역별, 사상별 매개변수 추정에 많은 노력과 시간을 투자하고 있는 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용하여 한강유역의 저류함수법 매개변수를 계산하기 위한 공식을 유도하여 저류함수법의 적용성을 높이고자 하였다. 상관분석을 통하여 다중회귀분석의 독립변수로는 유역의 유역면적, 하천경사, 유로연장이 사용되도록 결정되었으며, 다중공선성을 가지고 있는 독립변수들을 제거하고, 독립변수의 수를 달리하면서 한강유역 내 30개 소유역에 대해 일반화된 매개변수 산정식을 유도하였다. 제안된 회귀식은 모형의 개발에 사용되지 않은 한강유역 내 다른 지점인 문막수위표의 강우에 적용하여 그 적용성을 검증하였다. 제안된 회귀식을 한강공식이라고 명하고, 이는 한강유역 내에 홍수예경보나 유출계산에 저류함수법 적용 시 유용한 자료로 활용하고자 하였다.

• 물과 미래
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• 제29권5호
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• pp.223-233
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• 1996

우리나라의 강수와 유역특성을 고려하여 일강우량과 증발량의 입력자료로 일유출량을 모의발생할 수 있는 "한국 하천의 일 유출량 모형(DAWAST)"을 개발하였다. 이 모형은 개념화 모형을 기본모형으로 최적화모형, 일반화모형 및 수계화모형 등 3개의 부모형으로 구성되어 있다. 기본모형은 유역을 지표면, 불포화층과 포화층의 3개 저수층으로 단순화하고 각 저수층에서 일단위로 물수지를 분석하였다. 최적화모형은 관측유출자료가 있는 유역에서 최적화기법으로 매개변수를 보정하여 적용하고, 일반화모형은 유역특성인자로부터 매개변수를 예측하여 미계측 중, 소유역에 적용하고, 수계화모형은 유역특성인자 조사가 없거나 어려운 지점에서 최적화기법으로 분석된 수문지점의 매개변수를 전용하여 미계측 대유역에 적용하여 일유출량을 추정한다.유출량을 추정한다.

• 대한화학회지
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• 제35권6호
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• pp.730-736
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• 1991

Flory의 상태방정식 이론의 관점에서, 고분자용액 및 그 혼합물에서 나타날 수 있는 부분혼합도의 각 경우에 대한 일반화된 조건을 제시하였고, 혼합 Gibbs Energy ${\Delta}G_{mix}$에서 나타나는 에너지항과 free volume항들의 온도에 따른 변화를 조사하여 부분혼합도에 미치는 그것들의 영향을 일반화시켰으며, 그 밖의 매개변수들의 영향도 일반화시켰다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.44.3-45
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• 2021

일반화된 excursion set 이론과 자기 유사 구형 유입(Self-similar spherical infall) 모형에 기반하여 Splashback 질량함수에 대한 해석적 단일 매개변수 모델을 착안하였다. Planck/WMAP7 관측결과를 토대로 구축된 EREBOS N-Body 시뮬레이션의 수치적 결과의 해석적 모델을 이용한 회귀분석을 통해 단일 매개변수이자 Splashback 경계의 확산적 특성을 수치화하는 확산계수(Diffusion Coefficient)의 추정치를 계산하였다. 계산된 확산계수를 적용한 해석적 모델과 수치적 결과가 5 ≤ M/(10¹²h^-1 M_⊙) < 10³의 질량범위에서 매우 근접히 일치하는 것을 보였으며 Baysian and Akaike Information Criterion 검정을 통해 0.3 ≤ z ≤ 3의 범위에서 기존의 모델들보다 본 모델이 선호 돼야함을 확인하였다. 또한 확산계수가 적색편이에 대하여 선형진화에 근접한 변화를 보임을 발견하였으며, 특정 임계 적색편이(z_c)를 기준으로 확산계수가 0에 수렴함을 발견하였다. 더 나아가 두 Planck모델과 WMAP7모델에서 도출된 확산계수는 서로 상당한 차이를 보였다. 이 결과는 암흑물질 헤일로의 splashback 질량함수가 z ≥ z_c에서 매개변수가 없는 온전한 해석적 모델로 설명되고 z_c가 독립적으로 우주의 초기조건을 독립적으로 특정지을 수 있는 가능성을 지님을 시사한다. 이 초록은 The Astrophysical Journal의 Ryu & Lee 2021, ApJ, 917, 98 (arxiv:2103.00730) 논문을 바탕으로 작성되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.326-338
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• 2003

신경회로망 설계 및 모델선택의 목표는 최적의 구조를 가지는 일반화 성능이 우수한 네트워크를 구성하는 것이다. 하지만 학습데이타에는 노이즈(noise)가 존재하고, 그 수도 충분하지 않기 때문에 최종적으로 표현하고자 하는 진확률 분포와 학습 데이타에 의해 표현되는 경험확률분포(empirical probability density) 사이에는 차이가 발생한다. 이러한 차이 때문에 신경회로망을 학습데이타에 대하여 과다하게 적합(fitting)시키면, 학습데이타만의 확률분포를 잘 추정하도록 매개변수들이 조정되어 버리고, 진확률 분포로부터 멀어지게 된다. 이러한 현상을 과다학습이라고 하며, 과다학습된 신경회로망은 학습데이타에 대한 근사는 우수하지만, 새로운 데이타에 대한 예측은 떨어지게 된다. 또한 신경회로망의 복잡도가 증가 할수록 더 많은 매개변수들이 노이즈에 쉽게 적합되어 과다학습 현상은 더욱 심화된다. 본 논문에서는 통계적인 관점을 바탕으로 신경회로망의 일반화 성능을 향상시키는 신경회로 망의 설계 및 모델 선택의 통합적인 프로세스를 제안하고자 한다. 먼저 학습의 과정에서 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습을 통해 수렴속도의 향상과 동시에 과다학습을 방지하여 진확률 분포에 가까운 신경회로망을 얻는다. 이렇게 얻어진 신경회로망에 자연 프루닝(natural pruning) 방법을 적용하여 서로 다른 크기의 후보 신경회로망 모델을 얻는다. 이러한 학습과 복잡도 최적화의 통합 프로세스를 통하여 얻은 후보 모델들 중에서 최적의 모델을 베이시안 정보기준에 의해 선택함으로써 일반화 성능이 우수한 최적의 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 또한 벤치마크 문제를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여, 제안하는 학습 및 모델 선택의 통합프로세스의 일반화 성능과 구조 최적화 성능의 우수성을 검증한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1390-1394
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• 2010

Dempster-Shafer 이론은 미지의 매개변수 추정시 베이지안 기법의 제약을 완화시키기 위한 베이지안 접근법의 일반화로 해석될 수 있으며, 상호배타적인 싱글톤에만 확률이 할당되는 것이 아니라 가능한 결과의 부분집합들이 기본확률할당을 위한 대상으로 고려된다. 베이지안 접근은 우연적 불확실성 및 지식의 불확실성을 효율적으로 구분할 수 없으며, 특정도가 낮고 애매한 증거들을 다룰 수 없는 반면, Dempster-Shafer 증거추론은 이러한 문제들을 효율적으로 평가할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 홍수위험평가 및 수자원 계획 수립시 가장 기본이 되는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성 고려한 확률강우량의 산정 및 불확실성의 영향을 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 불확실성을 고려한 강우빈도해석모델 구축 및 적용을 통해 홍수위험평가 및 수자원 계획 등에 있어서 불확실성 표현 및 처리기법을 제시하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제7권2호
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• pp.119-126
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• 1975

핵임계 사고시에 방출되는 즉발중성자 스펙트럼을 두개의 스펙트럼 매개변수를 갖는 일반화된 Cranberg 식으로 표시할 수 있다고 가정한 다음, 이들 매개변수를 변화시키면서 몇개의 발단 방사화검출체에 대한 평균핵반응단면적의 변화를 고속전자계산기로 계산하였다. 평균핵반응 단면적은 스펙트럼 변화에 따라 민감하게 변화하는데 발단 방사화 에너지가 높을수록 그 변화정도가 심한것 같았다.