Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.5
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pp.645-652
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2016
The statistical modeling of input random variables is necessary in reliability analysis, reliability-based design optimization, and statistical validation and calibration of analysis models of mechanical systems. In statistical modeling methods, there are the Akaike Information Criterion (AIC), AIC correction (AICc), Bayesian Information Criterion, Maximum Likelihood Estimation (MLE), and Bayesian method. Those methods basically select the best fitted distribution among candidate models by calculating their likelihood function values from a given data set. The number of data or parameters in some methods are considered to identify the distribution types. On the other hand, the engineers in a real field have difficulties in selecting the statistical modeling method to obtain a statistical model of the experimental data because of a lack of knowledge of those methods. In this study, commonly used statistical modeling methods were compared using statistical simulation tests. Their advantages and disadvantages were then analyzed. In the simulation tests, various types of distribution were assumed as populations and the samples were generated randomly from them with different sample sizes. Real engineering data were used to verify each statistical modeling method.
Two representative river water quality models have been compared in this paper. The steady water quality model, QUAL2E, and the unsteady model, CE-QUAL-RIV1, have been chosen for comparative simulations. Under same reaction coefficients and boundary conditions, the water quality of the Geum river below the Daechung dam has been simulated using two different models, and the water quality equations are compared each other. Since basic model algorithm is very close, the input data required for model run is very similar. Upon the simulation under steady condition, the results of two models show very good agreement especially for BOD, DO, and $NH_3-N$, while the results of specific constituent such as dissolved P is quite different. As a result, dominant water quality parameters to compute each corresponding water quality variables are summarized and tablized through the sensitivity analysis.
Hydraulic models has a module to calculate SCS-CN values in order to estimate amount of water flow, which can be done with remotely sensed data and GIS data. The choice of the ancillary data tends to determine the range of SCS-CN values. We compare the results of SCS-CN value with satellite data of different spatial resolution and with soil maps of different scale. Mokhyun river basin was chosen,partly because of availbility of water quality and quantity data, partly because of rapid changes in land use and land cover since last ten years. The average CN values were calculated with spatial resolutions of 2.5 meter and 30 meter, We could not find any different result due to spatial resolution of CN resolution but due to both soil maps and to land cover maps. Further studies should be done for more than two kinds of satellite data.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.5
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pp.969-976
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2019
A lightweight artificial intelligence hardware has made great strides in many application areas. In general, a lightweight artificial intelligence system consist of lightweight artificial intelligence engine and preprocessor including feature selection, generation, extraction, and normalization. In order to achieve optimal performance in broad range of applications, lightweight artificial intelligence system needs to choose a good preprocessing function and set their respective hyper-parameters. This paper proposes a unified framework for a lightweight artificial intelligence system and utilization method for finding models with optimal performance to use on a given dataset. The proposed unified framework can easily generate a model combined with preprocessing functions and lightweight artificial intelligence engine. In performance evaluation using handwritten image dataset and fall detection dataset measured with inertial sensor, the proposed unified framework showed building optimal artificial intelligence models with over 90% test accuracy.
기존에 사용자 인터페이스 디자인 개발시 다양한 사용자 니즈들이 수집되고 이러한 정보들의 효과적 활용을 위하여 여러 가지 분석방법들이 활용, 개발되고 있다. 그중 Video Ethnography는 특정 시스템 상에서 나타나는 사용자의 행동을 중심으로 한 환경내의 변화를 비디오를 이용해 저장하고 저장된 상황 의 변화요인을 해석 체계에 의거해 분석하는 기법이다. 이는 기존의 다른 방법에 비해 사용자의 자연스 러운 작업의 수행을 분석하는 데 초점을 맞추고 있기 때문에 실험실에서 행해지는 계획된 실험에서 얻 을 수 없는 시스템에 관한 발견점을 찾아낼 수 있다는 장점이 있다. 하지만 현재 Video Ethnography를 수행하는 과정에서 수집된 사용성 정보들이 총체적인 관점에서 체계적으로 관리, 분석되지 못하고 있고, 관리 시스템의 부재로 인하여 비디오 데이터를 분석, 관리하는데 필요이상의 시간과 노력이 필요한 실정 이다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 해결하고자 Video Ethnography를 통해 얻어진 사용자 니즈를 체 계적으로 수집,해석, 관리하는 효과적인 도구의 개발에 중점을 두었다. 특정한 사용상황에 맞추어 수집 된 다양한 형태의 사용자 니즈들은 먼저 컴푸터를 통해 입력되고 입력된 데이터는 과업의 목적, 주변상황, 시스템과 사용자와의 상호작용 등 다양한 변수에 의해 분석된다. 이러한 분석의 과정을 통해특정 시스템 에 대한 사용자의 니즈가 도출되고 새로운 디자인 해결안이 제시될 수 있는 것이다. 이러한 일련의 과정 은 사용자 니즈 데이터베이스로 구축되며 추후 제품 개발의 근거로서 활용될 수 있다. 앞으로 다양한 사 용환경에 대한 사용자 니즈 데이터베이스가 확충되면 각 사용상황하의 사용성 문제 해결안뿐만 아니라 서로 관련이 있는 사용상황간의 연계 연구를 통해 좀 더 광범위한 개념의 제품 개발도 가능해 질 수 있을 것이다.와 만족도와의 관계 및 이상형에 대해 구체적으로 파악할 필요가 있다. 또한, 신체에 대한 이상형은 시대의 여러 여건에 따라서 변화할 수 있으므로 의복 착용자가 의복을 통해서 표현하고자 하는 이상형의 시대적 변화를 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 신체에 대한 인식도 및 만족도, 이상형에 대한 설문지 조사와 신체측정을 통하여 신체 크기에대한 만족도를 객관적인 척도로 고찰하고, 이상형과 실제 체형에 관하여 고찰하고자 한다. 도한, 1992년도 자료와의 비교를 통하여 시대에 따른 신체만족도와 이상형의 변화를 파악하고자 한다. 이를 기초로 한 의복원형 제작 및 의복 디자인에 대한 연구를 통해 의복의 맞음새가 좋을뿐만 아니라 의복착용자들 에게 심리적 만족을 줄 수 있는 의복 제작에 도움이 될 수 있을 것이다.적입지로 분석되었다.등 다양한 모형들을 고려해 본 뒤, 적절한 모형을 적용할 것이다. 가로망 설계 모형에서 신호제어를 고려하기 위해서는 주어진 가로망에 대한 통행 배정과정에서 고려되는 통행시간을 링크통행시간과 교차로 지체시간을 동시에 고려해야 하는데, 이러한 문제의 해결을 위해서 최근 활발히 논의되고 있는 교차로에서의 신호제어에 대응하는 통행배정 모형을 도입하여 고려하고자 한다. 이를 위해서 지금까지 연구되어온 Global Solution Approach와 Iterative Approach를 비교, 검토한 뒤 모형에 보다 알맞은 방법을 선택한다. 차량의 교차로 통행을 고려하는 performance function의 경우 비신호 교차로와 신호교차로에 대한 적절한 비교가 현재로서는 고려되고 있지 못하기 때문에, 구성되는 가로망의 경우 신호교차로들로만 구성되며, 부득이한 경우 입체교차의 형태로 구성되는 것으로 가정한다. 실제 가로망의 경우, 교통향이 많은 도시부의 경우 주가로망은 대부분 신호교차로와 입체교차로 구성되기 때문에
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.2
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pp.155-160
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2014
There are many image processing based algorithms and applications that fail when illumination change occurs. Therefore, the illumination change has to be detected then the illumination change occurred images need to be enhanced in order to keep the appropriate algorithm processing in a reality. In this paper, a new method for detecting illumination changes efficiently in a real time by using local region information and fuzzy logic is introduced. The effective way for detecting illumination changes in lighting area and the edge of the area was selected to analyze the mean and variance of the histogram of each area and to reflect the changing trends on previous frame's mean and variance for each area of the histogram. The ways are used as an input. The changes of mean and variance make different patterns w hen illumination change occurs. Fuzzy rules were defined based on the patterns of the input for detecting illumination changes. Proposed method was tested with different dataset through the evaluation metrics; in particular, the specificity, recall and precision showed high rates. An automatic parameter selection method was proposed for contrast limited adaptive histogram equalization method by using entropy of image through adaptive neural fuzzy inference system. The results showed that the contrast of images could be enhanced. The proposed algorithm is robust to detect global illumination change, and it is also computationally efficient in real applications.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1457-1460
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2010
최근 기후변화로 인해 태풍 등과 같은 집중성 강우가 많이 발생하고 있고, 강우시 유출 등으로 인한 유역내 발생하는 토양침식으로 인해 유역의 하천을 비롯하여 유출구에서의 탁수 및 유사 발생 문제는 우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 심각한 환경문제로 대두되고 있다. 강우시 유역에서 발생하는 이러한 탁수문제를 효과적으로 해결하기 위하여 여러 최적관리기법 (Best Management Practices, BMPs) 들이 제안되어왔다. 본 연구의 목적은 볏짚매트 사용으로 인한 토양유실 저감 실측자료를 바탕으로 볏짚매트를 다양한 경사지 밭에 적용하였을 경우 유역에서의 토양유실 저감효과를 평가하기 위한 모델링 기법을 개발하는데 있다. 볏짚 매트의 효과를 Soil and Water Assessment Tool (SWAT) 모형으로 모의하기 위해서는 볏짚매트의 효과를 모형에서 반영할 수 있는 인자를 선택하여 최적의 인자값을 산정해야 한다. 본 연구에서는 유사 저감 효과 실험 결과를 VFSMOD-W 모형을 이용하여 USLE P 인자값을 도출하였으며, 경사도에 따른 USLE-P 값을 산정하여, SWAT 모형에 입력자료로 사용하였다. 분포형 모형과는 달리 준분포형 모형인 SWAT 모형은 소유역내 수문학적 반응단위별로 유출, 유사, 그리고 비점오염 발생을 평가하는데 이때 Hydrologic Response Unit (HRU)의 지형정보가 활용된다. 이 지형정보는 SWAT 유사 평가시 매우 민감한 변수중의 하나이기 때문에 유역 단위 유사 평가시 정확한 지형자료의 입력이 요구된다. 그러나 SWAT 모형은 소유역내 HRU의 경사도 및 경사장을 직접 산정하지 않고, 소유역의 평균경사도를 기준으로 하여 산정된 경사도를 소유역내 모든 HRU에 동일하게 적용하는 단점이 있다. 본 연구에서는 준분포 모형인 SWAT 모형의 단점을 개선하기 위하여 SWAT Spatially Distributed (SD)-HRU를 적용하였다. 이를 통해 다양한 경사지 밭에서의 볏짚매트의 효과를 분석할 수 있게 되었다. 볏짚매트 미적용시 모의 기간내 유사량 총합은 74,954.42 ton 이고, 월평균 유사량은 814.72 ton 으로 산정되었고, 볏짚매트를 적용하였을 경우 모의 기간내 (2000년 1월 - 2007년 8월) 유사량 총합은 48,460.55 ton 이고, 월평균 유사량은 526.75 ton 으로 볏짚매트를 적용하지 않았을 때보다 약 35.35 % 저감된 값을 보였다. SD-HRU를 적용하고 각 농경지의 경사도에 따라 USLE P 값을 수정하여 볏짚매트에 의한 효과를 분석하였을 때, 볏짚매트를 적용하지 않았을 때 보다 볏짚매트를 적용하였을 때 모의 기간내 약 35% 정도의 유사량이 감소된 것을 알 수 있었다. 본 연구결과에서 보여주는 바와 같이 고랭지 지역에서의 영농활동 시 볏짚매트를 설치한다면 강우시 발생하는 토양유실을 효과적으로 저감시킬 수 있을 것이라 판단된다.
In the United States, a number of ocean outfalls discharge primary treated effluent into deep sea water and contribute for more efficient wastewater treatment. The long multiport diffuser connected by long pipe from a treatment plant discharge wastewater into deep water due to the steep slope of the sea bed. However, Plume discharged from the diffuser can have significant impacts on coastal communities and possibly immediate consequence on public health. Therefore, there have been growing interests about the dynamics of plume in the vicinity of the ocean outfalls. It is expected that the ocean outfall should be considered for more efficient and reliable wastewater treatments as soon as possible around coastal area in South Korea. A number of studies of plume ynamics have used various models to predict plume behavior. However, in many cases, the calculated values of plume behavior are in significantly poor agreement with realistic values. Therefore, in this study, it is recommended that improvements should be made in the application of the plume model to more simulate the actual discharge characteristics and ocean conditions. It should be noted that input parameters in plume models reflect realistic ocean conditions like waves as well as currents. In this study, as one of the new parameters, current and long wave-influenced plume rise and initial dilution have been taken into account by using simple linear wave theory under some specific assumptions for more reliable plume behavior description. Among the improved plume models approved by EPA (Environmental Protection Agency), the RSB(Roberts-Snyder-Baurngartner) and UM(Updated Merge) models were chosen for the calculation of plume behavior, and the variation calculated by both models on the basis of long period wave was compared in terms of plume rise and initial dilution.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.1B
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pp.9-20
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2012
Recently to overcome limitations of conceptual, hydrological and physics based models for flood stage forecasting, multiple linear regression model as one of data-driven models have been widely adopted for forecasting flood streamflow(stage). The objectives of this study are to compare performance of different multiple linear regression models according to regression coefficient estimation methods and determine most effective multiple linear regression flood stage forecasting models. To do this, the time scale was determined through the autocorrelation analysis of input data and different flood stage forecasting models developed using regression coefficient estimation methods such as LS(least square), WLS(weighted least square), SPW(stepwise) was applied to flood events in Jungrang stream. To evaluate performance of established models, fours statistical indices were used, namely; Root mean square error(RMSE), Nash Sutcliffe efficiency coefficient (NSEC), mean absolute error (MAE), adjusted coefficient of determination($R^{*2}$). The results show that the flood stage forecasting model using SPW(stepwise) parameter estimation can carry out the river flood stage prediction better in comparison with others, and the flood stage forecasting model using LS(least square) parameter estimation is also found to be slightly better than the flood stage forecasting model using WLS(weighted least square) parameter estimation.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.1
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pp.69-78
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2011
In this study, an optimization method using multi-objective genetic algorithm(MOGA) has been proposed to develop a fuzzy control algorithm that can effectively control a smart tuned mass damper(TMD). A 76-story benchmark building subjected to wind load was selected as an example structure. The smart TMD consists of 100kN MR damper and the natural period of the smart TMD was tuned to the first mode natural period of the example structure. Damping force of MR damper is controlled to reduce the wind-induced responses of the example structure by a fuzzy logic controller. Two input variables of the fuzzy logic controller are the acceleration of 75th floor and the displacement of the smart TMD and the output variable is the command voltage sent to MR damper. Multi-objective genetic algorithm(NSGA-II) was used for optimization of the fuzzy logic controller and the acceleration of 75th story and the displacement of the smart TMD were used as objective function. After optimization, a series of fuzzy logic controllers which could appropriately reduce both wind responses of the building and smart TMD were obtained. Based on numerical results, it has been shown that the control performance of the smart TMD is much better than that of the passive TMD and it is even better than that of the sample active TMD in some cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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