Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.05d
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pp.405-409
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1996
본 연구는 일정 지역의 확률론적 지진위험도 (Probabilistic Seismic Hazard) 평가와 관련하여 전문가가 제시한 제1차 입력자료를 이용하여 제2차 입력자료를 도출할 때 입력자료의 다단계화를 통하여 각 단계별 구간의 입력자료가 확률론적 지진위험도 불확실성에 미치는 상대적 영향을 분석하였다. 확률론적 지진위험도 분석을 위하여 미국지질조사연구소 (USGS) 및 미국 로렌스리버모어 연구소(LLNL)가 개발한 전산코드를 각각 이용하였고 또한 전문가가 제시한 제 1차 입력자료는 기존 연구보고서에서 주어진 자료를 이용하였다. 분석결과 지진활동도 변수 특히 지진규모의 각 단계 및 감쇠특성함수의 진앙거리 단계에 따라서 확률론적 지진위험도의 절대값 및 불확실성에 미치는 영향의 차이가 상대적으로 크다는 것이 확인되었다. 또한 부지별로 이러한 분석을 함으로서 확률론적 지진 위험도 곡선에 영향을 미치는 임의 부지에 고유한 임계 지진규모 및 임계 진앙거리에 대한 분석을 통하여 전반적으로 불확실성을 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 에너지 저장시스템(ESS;energy storage system)의 고장 검출 방법을 제안한다. ESS에 순간적인 고장 발생시 전압의 급격한 변화가 발생할 수 있으며 이는 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 분해된 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)중 현저한 성분의 변화가 관찰되는 고주파 전압 성분을 선택한다. 이를 검증하기 위하여 모든 고주파 전압 성분의 절대값을 적용한 뒤 최대값 정보를 추출한다. 이 때, 추출된 각 성분의 최대값과 최대값의 평균을 비교하되 여러 사전실험을 통해 정해진 특정 임계값 대비 큰 값을 나타낼 때 고장이 발생하였음을 판단한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.931-934
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2000
움직임 추정 및 보상을 위한 방법 중 가장 많이 사용하는 블록 정합 방법은 어떤 평가 함수와 탐색방법(Search Procedure)을 사용했느냐에 따라 그 성능이 달라지게 된다. 본 논문에서는 평가 함수로써 평균 제곱 오차(Mean Squared Error; MSE), 평균 절대값 오차(Mean Absolute Error; MAE), 화소 차분류(Pel Difference Classification: PDC)을, 탐색 방법으로써 전체 탐색 방법(Full Search Method : FSM), 3단계 탐색 방법(Three Step Search : TSS), 대각 탐색 방법(Cross Search Algorithm ;CSA)을 사용하여 이들의 성능을 각각 비교 분석하여 봄으로써 블록 정합 방법을 이용한 움직임 추정에 대한 전반적인 이해를 도모하고자 한다.
Gibbs free energy is a measure of relative stability among substances. Since the nature of the ions in aqueous solution is diverse, their thermodynamic data at extensive experimental conditions is scarce. In this work, the calculation procedure was introduced to obtain the absolute and conventional standard molar enthalpies and entropies of hydration of ions from the standard enthalpies and entropies of formation of hydrated ions. The application of correspondence principle to estimate thermodynamic data at high temperature was explained.
종합 영상정보 매체인 멀티미디어의 효율적인 활용을 위해 다양한 정보들을 영상과 음향 등을 결합하여 전송하거나 저장하고 있다 본 논문에서는 양자화 파라미터를 사용하여 DCT 계수 값을 변화시켜 움직임 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안하였다. DCT 중 DC 계수를 제외한 고주파 성분의 계수에서 원영상의 8*8 블록 내 각 화소들의 평균값을 구하고 그 블록의 평균값과 그 블록 내의 각 화소간의 차를 구하여 이를 절대값으로 변환하고 그 합을 구하였다. DABP 값과 DCT 계수와의 상관관계를 구명하여 블록계수로 하였으며 이 블록계수를 사용하여 DCT 고주파 성분을 조정하므로 영상의 화질을 향상시켰다.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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1997.11a
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pp.20-20
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1997
고강도 알루미늄 대형 링롤재를 급냉할 때 발생하는 잔류응력을 2차원 및 3차원 유한 요소 해석하였고, 3단계 절단법에 의해 측정된 변형율과 ABAQUS의 요소제거 기능을 이용한 해석 값을 직접 비교하였다. 급냉후 잔류응력 해석결과는 2단과시효 후 측정값과 비슷한 경향을 보였으나 그 절대값의 차이가 크게 나타났다 이는 시편 링의 높이가 작아 실험 값이 부정확하였기 때문이며 링의 높이를 증가시켜 높이방향으로 균일한 응력분포를 갖도록 하면 그 차이가 감소될 것으로 판단된다. 잔류응력을 측정하는 3단계 절단 과정을 모사한 3차원 해석결과와 측정된 변형율을 직접 비교함으로써 실험과 해석의 정확성을 향상시킬 수 있도록 하였다. 이로부터 잔류응력이 존재하는 일반적인 알루미늄 구조물의 기계가공에 의한 변형을 정확히 예측할 수 있는 기반을 마련하였으며 구조해석 시 잔류응력의 영향을 고려할 수 있게 되었다.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2000.11a
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pp.89-92
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2000
Liquid Phase Epitaxy 법을 이용하여 La이 첨가된 YIG(Yitrium Ion Garnet)막을 성장시켰다. X선 회절 분석을 이용하여 La의 첨가량을 변화시키며 제조된 막의 격자상수를 조사한 결과, La의 첨가량이 증가함에 따라 성장된 막의 격자상수도 증가하였으며 Y/La이 20인 경우, 막의 격자상수가 기판으로 사용한 GGG의 격자상수와 일치하였다. VSM(Vibration Sample Magnetometer)를 이용하여 구한 막의 포화자화 값은 La의 첨가량과 관계없이 순수한 YIG의 경우와 같은 값인 1750정도로 거의 일정하였다. FMR(Ferro Magnetic Resonance) 측정장치를 이용한 막의 강자성 공명선폭을 측정결과 막의 공명선폭은 La의 첨가량과 관계없이 모든 경우에 순수한 YIG보다 감소하였다. 실험범위내의 La의 첨가에 대해서 기판과의 격자불일치가 순수한 YIG의 경우보다 감소하기 때문이다. La의 첨가량이 많은 조건에서 성장시킨 막은 공명선폭이 크고 두께의 증가에 따라서 선폭이 증가하였으며, Y/La가 20과 30일 때 성장시킨 막에서는 공명선폭의 절대값도 작고 두께에 따른 공명선폭의 변화도 관찰되지 않았다.
본 연구는 DQ좌표계를 이용한 다이오드 브리지형 단상 PFC의 고성능 전류제어에 관한 논문이다. 단상전원에서는 일반적인 DQ좌표계를 구성할 수 없기 때문에 3상전원과 같은 동기좌표계상의 전류제어계를 구성하기가 어렵다. 특히 다이오드 브리지형 PFC의 경우 입력전압이 정현파의 절대값 형태로 나타나므로 이상적인 전류제어가 매우 힘들다. 본 연구에서는 위상각이 0~180도만 유지하는 가상 DQ좌표계를 도입하여 동기좌표계상의 전류제어계를 구현함으로써 전류제어성능을 크게 증가시키고 역률을 1로 유지하는 알고리즘을 제안한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.06a
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pp.359-368
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2001
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
Consider minimizing the sum of absolute deviations for multiple regression models. If a regression line is assumed to pass a given point, then we can find that the $L_1$ regression coefficient can be defined in terms of the weighted medians of the slopes from each data point to the given point. Therefore, $L_1$ method could be regarded to find the optimal point which regression line passes over.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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