• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
• /
• 제12권2호
• /
• pp.251-264
• /
• 1999

본 연구에서는 추계론적 동적시스템의 응답거동을 예측할 수 있는 반해석적 절차를 개발하였으며, 이를 이용하여 구분적선형시스템의 동적거동특성을 확률적 영역에서 분석하였다. 반 해석적 절차는 시스템의 추계론적 미분방정식에 상응하는 Fokker-Planck 방정식을 path-integral solotion을 이용하여 풂으로써 구할 수 있다. 결합확률밀도함수의 시간에 따른 전개과정을 통하여 시스템의 동적 응답거동 특성의 예측과 분석을 하고 시스템의 거동에 미치는 외부노이즈의 영향 또한 조사하였다. 반 해석적 방법은 위상면 상에서 결합확률밀도 함수를 통하여 응답거동의 예측은 물론 거동특성에 대하여 적절한 정보를 제공하는 것을 밝혔다. 혼돈거동의 특성은 외부노이즈가 존재하는 상황에서도 시스템의 응답 안에 잔재하는 것을 밝혔다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• 제35S권10호
• /
• pp.166-174
• /
• 1998

Neural networks, having highly nonlinear dynamics by virtue of the distributed nonlinearities and the learing ability, have the potential for the adaptive prediction of nonstationary signals. This paper describes the nonlinear prediction of these signals in two ways; using a nonlinear module and the cascade combination of nonlinear and linear modules. Fully-connected recurrent neural networks (RNNs) and a conventional tapped-delay-line (TDL) filter are used as the nonlinear and linear modules respectively. The dynamic behavior of the proposed predictors is demonstrated for chaotic time series adn speech signals. For the relative comparison of prediction performance, the proposed predictors are compared with a conventional ARMA linear prediction model. Experimental results show that the neural networks based adaptive predictor ourperforms the traditional linear scheme significantly. We also find that the cascade combination predictor is well suitable for the prediction of the time series which contain large variations of signal amplitude.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• 제15권4호
• /
• pp.37-51
• /
• 2009

One of the critical issues in the management of manufacturing companies is the efficient process of planning and operating service resources such as human, parts, and facilities, and it begins with the accurate service demand forecasting. In this research, service and sales data from the LCD monitor manufacturer is considered for an empirical study on Product Life Cycle (PLC) based service demand forecasting. The proposed PLC forecasting approach consists of four steps : understanding the basic statistics of data, clustering models using a self-organizing map, developing respective forecasting models for each segment, comparing the accuracy performance. Empirical experiments show that the PLC approach outperformed the traditional approaches in terms of root mean square error and mean absolute percentage error.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• 제18권3호
• /
• pp.35-46
• /
• 2013

In order to develop an accurate analytical model for domestic electricity demand forecasting, we propose a prediction method of the electric power demand pattern by combining SMO classification techniques and a dimension reduction conceptualized subspace clustering techniques suitable for high-dimensional data cluster analysis. In terms of electricity demand pattern prediction, hourly electricity load patterns and the demographic and geographic characteristics can be analyzed by integrating the wireless load monitoring data as well as sub-regional unit of census information. There are composed of a total of 18 characteristics clusters in the prediction result for the sub-regional demand pattern by using census information and power load of Seoul metropolitan area. The power demand pattern prediction accuracy was approximately 85%.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.426-426
• /
• 2023

대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
• /
• pp.639-641
• /
• 2000

캐쉬를 사용하는 분산 공유 메모리 시스템에서는 캐쉬들 사이의 일관성 유지를 위한 지연 시간이 성능에 큰 영향을 미친다. 최근에는 각 공유 메모리의 일반적인 접근 패턴을 학습하여 일관성 유지의 예측적 수행을 가능하게 하는 메모리 공유 패턴 예측기가 연구되고 있다. 기존의 메모리 공유 패턴 예측기는 패턴 정보를 저장하기 위해서 모든 메모리 블락마다 예측 테이블들을 할당하지만 실제로 성능 향상에 도움을 주는 테이블들은 소수에 불과하다. 본 논문에서는 적은 양의 패턴 저장 공간을 사용하면서 기존의 예측기와 유사한 성능을 낼 수 있는 캐쉬 구조의 메모리 공유 패턴 예측기를 제안한다, 제안된 예측기에서는 좋은 성능을 내는 예측 테이블들을 선택적으로 저장하게 하는 효율적인 테이블 교체 기법이 요구된다. 본 논문에서는 LRU 교체 기법을 캐쉬 구조의 예측기에 적용시켰을 때의 문제점을 분석하고 제안된 예측기의 특성에 적합한 테이블 교체 기법을 제안한다.

• Composites Research
• /
• 제12권6호
• /
• pp.1-7
• /
• 1999

The change of the coefficients of thermal expansion(CTE) of Carbon/Epoxy was investigated for the temperature variation and a prediction model for the change of CTE was proposed. Elastic properties and CTEs in the principal material directions were measured in the range of room temperature to cure temperature and characterized as functions of temperature. By applying the characterized properties to the classical lamination theory, a computational method to predict the change of CTEs of a general laminate for temperature variation was proposed. the coefficients of thermal expansion of laminates with various stacking sequences were measured and compared with those predicted. Good agreements between the predicted results and the experimental data show that the c hanges of CTEs of a general laminate for temperature variation can be predicted well by using the proposed method.

• Composites Research
• /
• 제12권1호
• /
• pp.59-67
• /
• 1999

The effects of fiber waviness on tensile/compressive nonlinear elastic behaviors of graphite/epoxy unidirectional composite materials are studied theoretically and experimentally. New constitutive models are proposed to predict elastic properties and tensile/compressive nonlinear behaviors of composite materials. Three types of wavy pattern are considered: uniform, graded and localized fiber waviness. Complementary energy density and incremental method are used to incorporate the material and geometrical nonlinearities due to fiber waviness. Tensile/compressive tests are conducted on the specimens with fiber waviness. It is found that the predictions are in good agreement with the experimental results.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• 제20권3호
• /
• pp.47-51
• /
• 2004

An unsaturated hydraulic conductivity function and a soil-water characteristic curve are the essential constitutive factors in studying unsaturated soils. In order to obtain the unsaturated hydraulic conductivity function, prediction functions, which are based on the soil-water characteristic curve, have been used because it is difficult to measure the unsaturated hydraulic conductivity function directly. In this study, a parameter estimation method using the flow pump technique is introduced to determine the unsaturated hydraulic conductivity function. This method provides more accurate and independent solution than previous methods for the determination of the unsaturated hydraulic conductivity function which is not subordinate to the soil-water characteristic curve or prediction models.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• 제14권4호
• /
• pp.959-966
• /
• 2010

Quantitative ultrasound analysis provides fundamental information of various ultrasound parameters using spectral information of the short-gated radiofrequency(RF) data. Therefore, accurate extraction of spectral information from backscattered RF signal is crucial for further analysis of medical ultrasound parameters. In this paper, we propose two techniques for calculating a more accurate power spectrum which are based on the phase-compensation using the normalized cross-correlation to minimize estimation errors due to phase variations, and the weighted averaging technique to maximize the signal-to-noise ratio(SNR). The simulation results demonstrate that the proposed method estimates better results with 10% smaller estimation variances compared to the conventional methods.