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방은영;윤정방
- 한국원자력학회:학술대회논문집
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- 한국원자력학회 1995년도 춘계학술발표회논문집(2)
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- pp.1011-1016
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- 1995
구조물의 미지구조계수를 추정하기 위한 방법으로 신경망이론을 사용하였다. 다층퍼셉트론과 Gaussian Basis function Network의 장점을 살리기 위해, 복합신경망을 제안하였으며, 제안된 신경망이 학습시 수렴속도가 향상되고, 적절한 분할확대의 수를 결정하면 일반화 성능도 유지할 수 있음을 확인하였다. 적단건물모형에 대하여 구조계수추정의 절차를 설명하였으며, 제안된 신경망의 효율성을 보였다.
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진동식;정재훈;안철오;이상환
- 대한기계학회:학술대회논문집
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- 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집E
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- pp.259-264
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- 2001
High-resolution simulations using vortex methods have been performed for simulating unsteady viscous flows around an impulsively started square cylinder. In order to investigate the phenomenon from laminar to transition flow, simulations are performed for Reynolds numbers 25, 50, 150 and 250. At extremely low Reynolds number, flow around a square cylinder is known to separate at the trailing edges rather than the leading edges. With an increase of Reynolds number, the flow separation at the leading edges will be developed. The main flow characteristics of developing recirculation region and separations from leading and trailing edges are studied with the unsteady behavior of the wake after the cylinder starts impulsively. A notable change in the flow evolution is found at Re=150, that is, it is shown that the flow separations begin at both leading and trailing edges of the square cylinder. On the other hand, when Re=250, the strong secondary vorticity from the rear surfaces of the square cylinder increases the drag coefficient as the primary vortex layer is pushed outwards. The comparisons between results of the present study and experimental data show a good consistency.
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신경진;이인성
- 한국음향학회지
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- 제20권7호
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- pp.47-54
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- 2001
본 논문은 스펙트럴 크기 파라미터들에 대한 효율적인 가변 차원 양자화 기법을 제안한다. 특히, 하모닉 부호화 기에서의 스펙트럴 크기값 계수들은 가변차원이기 때문에 가변 차원의 양자화를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 스펙트럴 크기값 계수들에 대해 가변 이산 코사인 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 및 가변 차원에 적합한 훈련구조를 가지는 비정방형 변환 벡터 양자화 (NSTVQ: Nonsquare Transform Vector Quantization)를 홀수/짝수 구조 및 분할(Split) 구조 그리고 다단계(Multi-stage) 구조 등과 결합시킨 효율적인 양자화 기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 주파수 왜곡(SD: Spectral Distortion) 값을 사용하였으며, 다단계 비정방형 변환 벡터 양자화(MSNSTVQ: Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization)가 가장 좋은 성능을 나타내었다.
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