• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
• /
• v.42 no.1
• /
• pp.33.3-33.3
• /
• 2017

현재 관측되는 대부분의 성단들은 구형의 구조를 보이는 반면, 별탄생 지역은 구형의 구조와는 다른 프랙털(fractal) 구조를 보이고 있다. 본 연구에서는 초기에 프랙털 구조를 가지는 성단이 우리 은하 중심부근에서 어떻게 진화하는지 N-body 시뮬레이션을 이용해 연구하였다. 그 결과, 프랙털 구조의 성단이 우리 은하 중심부근의 강력한 조석력장 내에서 살아남기 위해서는 초기 밀도가 높아야 한다는 것을 발견하였다. 성단의 초기 밀도가 높기 때문에 프랙털 구조의 성단은 빠른 역학적 진화를 보이며 구형의 성단으로 진화한다. 플러머 (Plummer) 구조의 성단도 프랙털 구조의 성단과 같이 초기 밀도가 높아야 살아남지만 프랙털 구조보다는 역학적인 진화가 느렸다. 이러한 결과들은 Arches 성단처럼 우리 은하 중심부근에서 관측되는 성단들의 형성과 진화에 제약조건을 줄 수 있을 것으로 예상된다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.42-50
• /
• 1992

다공성 물질이 충전된 밀폐용기 내에서 수용성 이원혼합용액($H_2O{+}NaCl$)이 수평한 상부전열면으로 부터 동결될 때 혼합용액의 초기농도, 액체의 과열 및 다공성물질의 입자직경 크기가 온도와 농도분포에 미치는 영향을 실험하였으며, 동결이 진행됨에 따라 이동하는 고액상 혼합영역의 계명위치를 측정하였다. 다공성물질은 평균직경이 2.85mm, 6mm인 구형의 유리구슬을 이용하였다. 수용성 혼합용액의 초기농도는 공융농도도 이하로 하였으며 상부 전열면은 공융온도 이하로, 하부전열면은 액상선온도 이상으로 유지하여 동결 실험한 결과 상부 전열면으로 부터 고체 영역, 고액상혼합영역, 액체영역으로 구분되었다. 액체의 초기농도가 5%인 경우 과냉현상이 관찰되었으나 10%, 15%인 경우 액체온도는 액상선 온도보다 더 높았다. 용액의 초기농도를 감소시킬수록 고체와 고액상혼합영역의 범위는 증대되었으며 고액상혼합영역과 고체영역의 계면은 더욱 강해진 자연대류에 의하여 2차원성이 증가된 형상을 보였다. 용액의 자연대류는 다공성물질의 직경이 클수록 증가되었으며 계면에서의 제융해현상은 관찰되지 않았다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2001.07a
• /
• pp.323-326
• /
• 2001

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기 구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한국전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1992.10a
• /
• pp.525-532
• /
• 1992

본 연구는 한글 글자를 지각하는데 있어서 인식의 초기 단계에 사람들이 글자의 유형을 처리하는지 알아보기 위하여 시행되었다. 글자인식의 초기 단계에서 유형 분류를 한다는 것은 이미 인공시각 연구자들에 의해 시뮬레이션을 통해 검증된 바 있으나, 그것이 심리학적으로 실재성을 가지는지에 대한 검토는 없었으므로 본 연구를 실시하게 된 것이다. 먼저 예비실험을 통해 본 실험에서 쓸 자극제시시간을 구했으며, 실험은 한글 글자 중 낱자 수가 두 개인 유형 1, 2 의 글자를 자극으로 쓰는 경우와, 낱자 수가 세개인 유형 3, 4, 5 의 글자를 자극으로 쓰는 경우를 나누어서 실시하였다. 실험 1 과 실험 2 의 결과는 모두 가설을 강력히 지지하는 것으로 나왔다. 즉 자극제시시간을 역치하로 했을 경우 글자의 정답율과 유형의 정답율을 비교해 보았을 때 유형의 정답율이 유의하게 높았으며, 이는 아직 글자의 의미처리가 일어나기 전인 인식의 초기 단계에서 이미 글자의 유형에 대한 처리가 일어났음을 시사해 주는 것이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.15 no.5 s.65
• /
• pp.94-102
• /
• 2000

시험기간 동안 수집된 고장 데이터를 이용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 모델은 많으나 이 예측 방법은 정확하지 못하며, 특히 초기 시험 단계에서는 더욱 더 부정확하여 예측자들은 이러한 소프트웨어 신뢰도 모델의 적용을 주저한다. 한편 소프트웨어 신뢰도 성장 모델은 유사 프로젝트나 개발 초기에 얻은 정보를 가지고는 신뢰도 예측 데이터로 활용이 불가능하다. 예를 들면 최근의 소프트웨어 시스템들은 항시 유사 프로젝트들로부터 활용이 가능한 일련의 정보와 동일 응용 영역의 초기 또는 최신의 정보들이 변경, 개선되기 때문이다. 본 논문에서는 유사한 프로젝트로부터 얻은 공통의 데이터들을 활용하여 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있는 방법들을 제안한다. 특히 일반적으로 사용되고 있는 Goel-Okumoto(G-O) 모델이나 고장 검출률을 이용하거나 시험 데이터를 활용하는 방법 등을 이용하여 모델 파라미터를 추정하고 실제 프로젝트 수행중에 얻어진 각종 결과를 토대로 해서 Numerical Algorithm이 아닌 통계적인 관점의 분석 결과와 MLE(Maximum Likelihood Estimation) 추정 방법 등을 동원하여 초기에 우리 프로젝트에 맞는 정확한 소프트웨어 신뢰도 평가 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 1998.03a
• /
• pp.53-56
• /
• 1998

본 논문에서의 공학적인 체계성을 갖고 초기 연결 가중치 및 임계치를 결정해 주면서, 학습까지 가능한 신경망을 제안한다. 기존의 오류 역전파 신경망을 적용할 때 경험에 의하여 은닉층 노드수를 결정하거나 임의의 실수 값으로 초기 연결 가중치 및 임계값을 주었을 때 자주 발생하는 학습 마비 현상을 피할 수 있고, Bose가 제안된 Voronoi 공간 분류에 의한 신경망 구성에서 학습이 불가능하다는 제안적인 단점을 보안하였다. 초기 가중치는 Voronoi 공간 분류가 이루어져 있다고 할 때 Bose가 제안한 초기 가중치 결정법을 개선하여 사용하고, Bose의 경우 신경망 노드가 Step function을 이용하여 정보를 전달하였으나 본 연구에서는 학습이 가능한 함수인 Sigmoid function을 이용하였다. 제안된 새로운 신경망의 성능 및 효율성을 비교하기 위하여 선형분리가 불가능한 XOR문제를 실험한 결과, 기존의 학습 가능한 EBP에서 허용오차 0.05 수준일 때 80%정도 학습마비 현상이 발생하였던 심각한 문제점을 보완할 수 있었고, 또한 학습 속도면에서 8~9배 정도 빠른 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• v.2
• /
• pp.459-462
• /
• 2006

스트랩다운 관성항법장치에 사용되는 대표적인 광학식 자이로인 링레이저 자이로(Ring Laser Gyro ; RLG)는 회전체가 없어 기존의 기계식 자이로가 가지고 있던 g-sensitive 오차가 발생하지 않지만 RLG 내부에 부착되어 링레이저를 반사시키는 기능을 하는 반사경의 산란에 의해 일정 크기의 작은 입력 각속도를 측정하지 못하는 lock-in이 발생한다. 이러한 lock-in을 제거하기 위해 정현파 진동을 RLG 몸체에 인가하며 이 진동에 의하여 자이로 출력에 랜덤워크 성분이 유발되어 RLG 성능저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 RLG 랜덤워크에 의한 관성항법장치의 초기정렬 기법에 따른 초기정렬 성능을 분석하고 이에 대한 시뮬레이션 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.750-752
• /
• 2014

K-Means 알고리즘은 구현이 쉽고, 패턴수가 n일 때 시간 복잡도가 O(n)인 장점을 가져 대용량 데이터에서 널리 이용된다. 그러나, K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 중심을 어떻게 선정하는가에 따라 할당-재계산 횟수, 클러스터링 결과를 결정짓는다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘에서 클러스터 초기 중심 선정 연구를 살펴보고 계통임의추출법을 적용하여 K-Means 초기 중심 선정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 대용량 데이터의 클러스터링 시간을 감소하고 정확도를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.107-108
• /
• 2016

본 논문에서는 위치 센서 없이 영구자석 선형 전동기의 초기 자극 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 선형 전동기의 고주파 특성을 이용하여 초기 자극 위치를 추정한다. 정지 좌표계 상에서 고주파 전압을 주입하였을 때 유도되는 전류 데이터를 추출하여 분석한 결과, 전류 파형과 기준 신호와의 위상 차이가 자극의 위치에 따라 180도의 주기를 가지고 달라짐을 확인하였다. 이러한 위상 차이와 자극의 위치 사이의 관계를 이용하여 초기 위치를 추정할 수 있다. 제안하는 방법은 이동자의 움직임을 필요로 하지 않으므로 선형 전동기의 수직 방향 움직임을 필요로 하는 분야에서 위 센서 없는 제어에 효과적으로 사용될 수 있다. 실험을 통해 알고리즘의 타당성 및 효과를 검증하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2015.05a
• /
• pp.181-181
• /
• 2015

최근 계속적인 도시화와 개발로 인해 불투수층이 증가함에 따라, 도시비점오염물질이 동반된 표면유출수가 증가하고 있다. 또한 도시 오염물질 배출특성 중 하나인 초기세척효과(First Flush Effect)가 대두되고 있다. 초기세척효과란 강우 시 강우초반에 고농도의 오염물질 나타나는 현상을 의미한다. 최근 이와 같은 도시 오염물질을 관리 및 저감을 위해 저영향개발(Low Impact Development)이 대안으로 나타나고 있다. 하지만 이러한 저영향개발을 분석 및 정량하기 위해서는 많은 실험적인 연구와 모델링이 필요하다. 본 연구에서는 광주광역시에 위치한 상업지구에 대해 모니터링과 LID 모델링을 실시하였고, 또한 Mass First Flush (MFF)라는 지표를 이용하여 최적 LID 크기를 산정하였다. 본 연구에선 나온 LID 크기는 1.2 mm부터 3.0 mm 정도로 나타났다. 이 결과는 향후 초기세척처리를 LID의 가이드라인으로 유용할 것이다.