• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.25 no.8 s.219
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• pp.36-41
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• 2007

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.14 no.4
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• pp.375-395
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• 2012

According to the local highway tunnel ventilation guideline, ventilation capacity calculation should be performed at the speed ranging from 10 km/h to 80 km/h. This is so reasonable method considering uncongested and congested traffic conditions in urban tunnels. But recently due to low traffic volume and very low congestion frequency in rural highway tunnels, it seems to be an inadequate way to apply the guideline. Therefore the calculation should be performed separately for the free flow and congested traffic cases classified by the appropriate decision model. This paper aims at determining unnecessary running speed range for reasonable tunnel ventilation design, considering free flow and congested traffic conditions. Firstly, traffic volumes in highway tunnels were collected and if any, the causes of congestion were investigated. And with concept of 'margin speed'($u-u_m$), the decision model on traffic congestion was developed. Applicability of the decision model was also analyzed with case study. According to the results, when design speed is 100 km/h, with V/C less than 0.1, then the range of unnecessary speed in tunnel ventilation design is less than 40 km/h; for $V/C{\leqq}0.35$, $V/C{\leqq}0.6$ and $V/C{\leqq}0.75$, the unnecessary speed ranges are found to be ${\leqq}30$, ${\leqq}20$ and ${\leqq}10km/h$, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.2-2
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• 2023

기후변화가 가속화로 인해 수재해의 빈도와 강도 예측이 어려워짐에 따라 실시간 홍수 모니터링에 대한 수요가 증가하고 있다. 합성개구레이다는 광원과 날씨에 무관하게 촬영이 가능하여 수재해 발생시에도 영상을 확보할 수 있다. 합성개구레이다를 활용한 수체 탐지 알고리즘 개발이 활발히 연구되어 왔고, 딥러닝의 발달로 CNN을 활용하여 높은 정확도로 수체 탐지가 기능해졌다. 하지만, CNN 기반 수체 탐지 모델은 훈련시 높은 정량적 정확성 지표를 달성하여도 추론 후 정성적 평가시 경계와 소하천에 대한 탐지 정확성이 떨어진다. 홍수 모니터링에서 특히 중요한 정보인 경계와 좁은 하천에 대해서 정확성이 떨어짐에 따라 실생활 적용이 어렵다. 이에 경계를 강화한 적대적 학습 기반의 수체 탐지 모델을 개발하여 더 세밀하고 정확하게 탐지하고자 한다. 적대적 학습은 생성적 적대 신경망(GAN)의 두 개의 모델인 생성자와 판별자가 서로 관여하며 더 높은 정확도를 달성할 수 있도록 학습이다. 이러한 적대적 학습 개념을 수체 탐지 모델에 처음으로 도입하여, 생성자는 실제 라벨 데이터와 유사하게 수체 경계와 소하천까지 탐지하고자 학습한다. 반면 판별자는 경계 거리 변환 맵과 합성개구레이다 영상을 기반으로 라벨데이터와 수체 탐지 결과를 구분한다. 경계가 강화될 수 있도록, 면적과 경계를 모두 고려할 수 있는 손실함수 조합을 구성하였다. 제안 모델이 경계와 소하천을 정확히 탐지하는지 판단하기 위해, 정량적 지표로 F1-score를 사용하였으며, 육안 판독을 통해 정성적 평가도 진행하였다. 기존 U-Net 모델이 탐지하지 못하던 영역에 대해 제안한 경계 강화 적대적 수체 탐지 모델이 수체의 세밀한 부분까지 탐지할 수 있음을 증명하였다.

• Korean journal of communication and information
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• v.49
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• pp.20-38
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• 2010

This paper was attempting to identify determinants of media repertoires based on new services and technologies. Using the regression and discriminant models, this study examined determinants that included five independent factors such as the degree of innovation, social networks, social influences, demographic variables and media uses. The analyses revealed that all of independent variables except the degree of innovation were significant determinants of media repertoires. Secondly, the results of discriminant analyses showed that terrestrial television use, age, disposable income were significant factors discriminating new media service adopters from the sample. For new media related technologies adopters, family income, and media uses such as newspaper, Internet and radio were significant discriminant variables.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.631-634
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• 2019

단백질의 구조적 동등성을 평가를 위한 형태 기반의 기술자에 대한 연구는 제한적으로 이루어지고 있으며 대부분 지역적 특성 값으로 표현된 지역적 접근 방법이 다수를 이루고 있다. 지역적 특성과 전역적 특성을 포함하는 형태기술자의 경우 각 특성들이 동등한 중요도로 결합되어 있다. 본 연구에서는 선형 회귀분석을 적용하여 각 특성에 대한 중요도를 최적화하여 형태기술자를 재정의 하였다. 최적화된 형태기술자를 단백질의약품인 인슐린 모델에 적용하여 구조적 동등성을 평가할 수 있는 방법론을 제시하였다. 최적화된 형태기술자는 동일한 그룹에 속한 인간 인슐린 단백질 모델과 지역적으로 다른 구조를 가지는 인슐린 아날로그 그룹을 명확히 구분할 수 있음을 확인하였고 이러한 성능은 이전 연구의 형태기술자와 3D 저니크 기술자보다 더 좋은 성능을 보였다. 또한 제안한 방법은 고해상도 단백질 3차 구조 정보를 활용하여 유사성을 판별한 RMSD 방법과 유사하게 서로 다른 표면 구조를 가지는 단백질을 구별할 수 있음을 확인하였다. 이러한 결과로부터 본 연구에서 제시하는 형태기술자 및 최적화된 동등성 평가 함수는 SAXS 분석과 같이 저해상도 단백질 표면 모델을 확보할 수 있는 분석에 적용하여 단백질의 구조적 동등성을 판별할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.4
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• pp.1813-1818
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• 2014

This paper presents the stability analysis of the haptic system including a human impedance using the Routh-Hurwitz criterion. The reflective force is computed from a virtual spring model and is transferred to a human operator using the first-order-hold method. The stability boundary conditions are induced and the relation among a virtual spring ($K_w$), the mass ($M_h$), the damping ($B_h$) and the stiffness ($K_h$) of a human impedance is analyzed. Hence the stability boundary of the virtual spring ($K_w$) is proposed as $K_w{\leq}54413{\sqrt{(M_h+M_d)(B_h+B_d)}}-0.486K_h$ when the sampling time is 1 ms. The average relative error is about 0.5% when the mathematical analysis results are compared with the results of the stability boundary model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1987.07a
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• pp.261-261
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• 1987

황해의 조석 역학을 포함한 중규모 순환을 연구하기 위해 수립되었던 황해 조석 모델(최, 1980 ; 최, 1984)을 세격자체계로서 개선하였다. 과거 기본모델의 위도 1/5도, 경도 1/4도의 해상도(약 12 해리)는 본 모델에 의해 위도 1/15도, 경도 1/12도의 세격자체계로서 육붕 전역을 자세히 해상시켰다. 모델은 일차적으로 주태음반일주조에 의한 황해의 평균 조석 상황을 재현시키는데 이용되었으며 산정된 조류의 검증은 86년 동계의 해양관측중 해류관측결과(미국 Florida 주립대 - 성균관대 협력연구)로서 수행하였다. 계산 결과에 의하면 과거 모델보다 높은 해상력에 의해 연안에서의 조석 파급 효과가 개선되게 산정되었으므로 연안 해양학적인 각종 응용에 더 나은 입력 및 해석에 이용될 수 있다. 계산 시간간격은 69.00333초로서 1태음조석 주기당 648 timestep 을 형성하였는데 매 조석주기당 약 80 C.P.U.(분)이었으며 7번째 조석주기의 산정 결과를 분석하는데 이용하였다. 본 연구는 기보고된 세계 여타 해역의 육붕모델보다도 자세한 해상도를 갖는 3차원 모델의 결과로서 여겨진다. 아마도 육붕단의 조석 관측이 모델 개선을 위해 필수적인 사항으로 대두되는데 이는 조석 입력(예: 구주 서측 deamphidromic zone)의 중요성이 판별되었기 때문이다. 모델을 이용한 추후의 연구는 극한 상황의 3차원적 해류 분포, 대륙붕 해저 경계층 연구를 포함하는 퇴적 역학 연구 등이 될 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.46 no.2
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• pp.383-388
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• 2008

The safe and efficient operation of the chemical processes has become one of the primary concerns of chemical companies, and a variety of fault diagnosis methods have been developed to diagnose faults when abnormal situations arise. Recently, many research efforts have focused on fault diagnosis methods based on quantitative history data-based methods such as statistical models. However, when the history data-based models trained with the data obtained on an operation mode are applied to another operating condition, the models can make continuous wrong diagnosis, and have limits to be applied to real chemical processes with various operation modes. In order to classify operation modes of chemical processes, this study considers three multivariate models of Euclidean distance, FDA (Fisher's Discriminant Analysis), and PCA (principal component analysis), and integrates them with process dynamics to lead dynamic Euclidean distance, dynamic FDA, and dynamic PCA. A case study of the TE (Tennessee Eastman) process having six operation modes illustrates the conclusion that dynamic PCA model shows the best classification performance.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.4
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• pp.435-442
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• 2007

To reduce damage from high concentration ozone in the air, we have researched how to predict high concentration ozone before it occurs. High concentration ozone is a rare event and its reaction mechanism has nonlinearities and complexities. In this paper, we have tried to apply and consider as many methods as we could. We clustered the data using the fuzzy c-mean method and took a rejection sampling to fill in the missing and abnormal data. Next, correlations of the input component and output ozone concentration were calculated to transform more correlated components by modified log transformation. Then, we made the prediction models using Dynamic Polynomial Neural Networks. To select the optimal model, we adopted a minimum bias criterion. Finally, to evaluate suggested models, we compared the two models. One model was trained and tested by the transformed data and the other was not. We concluded that the modified transformation effected good to ideal performance In some evaluations. In particular, the data were related to seasonal characteristics or its variation trends.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.60 no.2
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• pp.223-228
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• 2022

In chemical processes, unintended faults can make serious accidents. To tackle them, proper fault diagnosis models should be designed to identify the root cause of faults. To design a fault diagnosis model, a process and its data should be analyzed. However, most previous researches in the field of fault diagnosis just handle the data set of benchmark processes simulated on commercial programs. It indicates that it is really hard to get fresh data sets on real processes. In this study, real faulty conditions of an industrial polystyrene process are tested. In this process, a runaway reaction occurred and this caused a large loss since operators were late aware of the occurrence of this accident. To design a proper fault diagnosis model, we analyzed this process and a real accident data set. At first, a mode classification model based on support vector machine (SVM) was trained and principal component analysis (PCA) model for each mode was constructed under normal operation conditions. The results show that a proposed model can quickly diagnose the occurrence of a fault and they indicate that this model is able to reduce the potential loss.