• KSBB Journal
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• v.15 no.1
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• pp.14-21
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• 2000

In this study, algae cultivation using the photobioreactor has been applied to remove the nitrogen and phosphorus compounds in the wastewater of the livestock industry. The optimal ratio of nitrate and ortho-phosphate concentration was found for the enhancement of removal efficiency. To achieve the high density culture of algae, the photobioreactor consisted of optical fibers wes developed to get the sufficient light intensity. The light could be illuminated uniformly from light source to the entire reactor by the optical fibers. The structured kinetic model was proposed to describe the growth rate, consumption rate of nitrates and ortho-phosphates in algae culture. The self-organizing fuzzy logic controller incorporated with genetic algorithm was constructed to control the semi-continuous wastewater treatment system. The proposed fuzzy logic controller was applied to maintain the nitrated concentration at the given set-point with the control of wastewater feeding rate. The experimental results showed that the self-organizing fuzzy logic controller could keep the nitrate concentration and enhance algae growth.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.4
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• pp.911-917
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• 2008

In this paper. we introduce and investigate new architectures and comprehensive design methodologies of intelligent dimming converter and evaluate the proposed model and the system through a series of numeric experiments. The intelligent dimming converter is developed by using the regression polynomial fuzzy model. In this paper, we put emphasis on the design of electronic ballast based on intelligent dimming converter and the energy saving according to the day-light and the user setting by applying the intelligent model to a fluorescent lamp. We show the superiority of the proposed intelligent dimming converter through the evaluation of performance with conventional electronic ballast by applying the intelligent model to real systems.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.17 no.1
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• pp.53-60
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• 2011

In this study, the priority was assessed and the compensation relationships were analyzed with regard to the issue of port development with conflicts among decision makers. First, the assessment factors were selected by the relevant literatures on port development, and fuzzy structure modeling was used to select assessment factors via structuralization analysis. Second, the local residents, port users, and local government were chosen as the main port-development related entities, and the analytic hierarchy process was used to calculate the total assessment value. Third, the justice based on majority power rule method was used as an assessment method that would minimize the amount of complaints according to the total assessment results and the alternative selection when a partnership was formed among the assessment entities. Moreover, the compensation issue according to the alternative selection was quantified, and the compensation relationships were analyzed. As a result, it was found that port development in Busan must be the top priority in terms of port development in South Korea, that awareness of environmental issues must be promoted among the port users, and that the local governments must promote environmental incentive policies for Environment-friendly port development.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2003.10a
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• pp.103-114
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• 2003

This paper aims to propose a method that helps maintenance engineers to evaluate the damage states of bridge structure systems by using a Fuzzy Fault Tree Analysis. It may be stated that Fuzzy Fault Tree Analysis may be very useful for the systematic and rational fuzzy reliability assessment for real bridge structure systems problems because the approach is able to effectively deal with all the related bridge structural element damages in terms of the linguistic variables that incorporate systematically experts experiences and subjective judgement. This paper considers these uncertainties by providing a fuzzy reliability-based framework and shows that the identification of the optimum maintenance scenario is a straightforward process. This is achieved by using a computer program for LIFETIME. This program can consider the effects of various types of actions on the fuzzy reliability index profile of a deteriorating structures. Only the effect of maintenance interventions is considered in this study. However. any environmental or mechanical action affecting the fuzzy reliability index profile can be considered in LIFETIME. Numerical examples of deteriorating bridges are presented to illustrate the capability of the proposed approach. Further development and implementation of this approach are recommended for future research.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.326-326
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• 2021

장기간에 걸쳐 넓은 지역에 대해 발생하는 가뭄을 예측하기위해 많은 학자들의 기술적, 학술적 시도가 있어왔다. 본 연구에서는 복잡한 시계열을 가진 가뭄을 전망하는 방법 중 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법과 실시간으로 가뭄을 예측하는 비시나리오 기반의 방법 등을 이용하여 미래 가뭄전망을 실시했다. 시나리오에 기반을 둔 가뭄전망 방법으로는, 3개월 GCM(General Circulation Model) 예측 결과를 바탕으로 2009년도 PDSI(Palmer Drought Severity Index) 가뭄지수를 산정하여 가뭄심도에 대한 단기예측을 실시하였다. 또, 통계학적 방법과 물리적 모델(Physical model)에 기반을 둔 확정론적 수치해석 방법을 이용하여 비시나리오 기반 가뭄을 예측했다. 기존 가뭄을 통계학적 방법으로 예측하기 위해서 시도된 대표적인 방법으로 ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델의 예측에 대한 한계를 극복하기위해 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR)와 웨이블릿(wavelet neural network) 신경망을 이용해 SPI를 측정하였다. 최적모델구조는 RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error) 및 R(correlation Coefficient)를 통해 선정하였고, 1-6개월의 선행예보 시간을 갖고 가뭄을 전망하였다. 그리고 SPI를 이용하여, 마코프 연쇄(Markov chain) 및 대수선형모델(log-linear model)을 적용하여 SPI기반 가뭄예측의 정확도를 검증하였으며, 터키의 아나톨리아(Anatolia) 지역을 대상으로 뉴로퍼지모델(Neuro-Fuzzy)을 적용하여 1964-2006년 기간의 월평균 강수량과 SPI를 바탕으로 가뭄을 예측하였다. 가뭄 빈도와 패턴이 불규칙적으로 변하며 지역별 강수량의 양극화가 심화됨에 따라 가뭄예측의 정확도를 높여야 하는 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 복잡하고 비선형성으로 이루어진 가뭄 패턴을 기상학적 가뭄의 정도를 나타내는 표준강수증발지수(SPEI, Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)인 월SPEI와 일SPEI를 기계학습모델에 적용하여 예측개선 모형을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1996.04a
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• pp.235-239
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• 1996

분류가 모서리에 충돌할 때 발생하는 순음성 소리인 쐐기소리(edgetone)는 공력음향의 대표적인 현상으로서 지금까지 수많은 연구가 있어 왔으며 그 대부분의 특성이 규명되었다고 할 수 있다. 쐐기소리의 발생기구인 되먹임(feedback) 이론을 처음으로 제안한 이는 Powell로서 그는 되먹임사이클의 위상조건에 의하여 주파수특성에 관한 모델을 제안하였으며, 최근 그 모델의 위상인자에 관하여 Kwon은 새로운 값을 제안한 바 있다. 그런데, 쐐기소리의 이론은 주로 분류가 쐐기나 벽에 충돌할 경우에 집중되어 왔으며 분류가 원통에 충돌하여 발생하는 경우에 관한 연구는 Krothapalli의 초음속분류에 관한 연구와 Mochizuki등의 아음속분류에서 원통지름의 영향에 관한 연구를 들 수 있을 뿐이다. Mochizuki등은 원통의 지름이 노즐의 높이보다 작은 경우에 쐐기 소리의 주파수가 원통의 와류이탈(vortex shedding) 주파수와 같은 것을 관찰하였다. 그러나 분류와 원통이 작용하여 발생하는 쐐기소리의 주파수 특성에 관한 이론적 해석을 시도한 연구는 없으며 또한 방사음장의 특성에 관하여도 Han과 Kwon에 의한 모델이 발표된 바 있으나 실험적으로 입증되지 못하였다. 따라서, 본 연구의 목적은 2 fig.1과 같이 2차원 분류가 원통에 충돌할 때 발생하는 쐐기소리의 주파수특성의 정량적인 모델을 세우고 방사음장의 지향특성의 이론 모델을 확립하는 것이다. 먼저 주파수특성을 실험하고 되먹임이론을 적용하여 분석하므로써 유효음원의 위치를 구하고 또한, 수직벽에 작용하여 발생하는 충돌음(impinging tone)의 경우를 실험하여 주파수특성을 비교 고찰하므로써 유효음원의 위치에 관한 이론을 입증한다. 아울러 원통과 평면벽의 각 경우에 방사음장의 지향특성을 측정하고 고찰한다.2,5,6]을 단계별로 고찰하여, 점점 까다로워져 가는 선박 진동규제[3,4]에 대처하고 승무원의 안락성에 대한 욕구, 구조물의 안전성, 장비의 성능보존이 만족되는 저진동 선박의 건조를 위해 향후 해결해야할 과제들을 도출하여 선박진동분야이 연구개발 방향을 제시하고자 한다. 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다. 존재하여도 모우드 변수들을 항상 정확하게 구할 수 있으며, 또한 알고리즘의 안정성이 보장된 것이다.. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.61 no.4
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• pp.650-655
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• 2012

This paper proposed PSO-Fuzzy controller design method. We could improve the learning performance of fuzzy controller by using PSO algorithm, which had recently showed its robust of performance while solving various difficult optimization problems. In other words, our aim was to forward the controller is performance by deciding fuzzy model structure that had good performance on optimization of the controller, based on PSO. During a simulation, we could see whether the mobile robot could convergence on the final goal or not, and also see the error, and through this process, we found out that this controller is more robust than the conventional controller.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.507-509
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• 1999

In this paper, we propose a new fuzzy model identification method that can yield a successful fuzzy rule base for fundamental approximations. The method in this paper uses a set of input-output data and is based on a hybrid messy genetic algorithm (mGA) with a fine-tuning scheme. The mGA processes variable-length strings, while standard GAs work with a fixed-length coding scheme. For successfully identifying a complex nonlinear system, we first use the mGA, which coarsely optimizes the structure and the parameters of the fuzzy inference system, and then the gradient descent method which tine tunes the identified fuzzy model. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its application to a nonlinear approximation.

• Communications of Mathematical Education
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• v.18 no.2 s.19
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• pp.93-108
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• 2004

Wassily Leontief가 미국 경제의 모델에 선형 대수를 적용한 이론으로 1973년에 노벨 경제학상을 받은 후로는 인문${\cdot}$사회 과학(특히 상경(商經) 분야)을 전공하는 사람에게도 선형 대수는 큰 관심 분야가 되었다. 그래서 1980년대 부터는 대학의 기초 과목으로써 선형 대수를 가르치는 것은 유행처럼 퍼졌고 또 가르침에 관한 연구도 활발하여졌다. 현행 우리나라의 초${\cdot}$중${\cdot}$고등 학교의 수학과 교육과정(이른바 “제 7차 개정”) 속에는 선형대수의 내용이 어느 정도 있으나 학생들에게 확실한 개념을 갖도록 가르치고 있지 않다. 수직선, 순서 쌍, n-겹수, 직교 좌표, 벡터 등 해석기하적인 내용과 선형 방정식계의 풀이법(가우스${\cdot}$조르단 소거법을 쓰지 않는 풀이법) 등 일반 대수적인 내용은 다루지만 선형 변환, 벡터 공간의 구조 등은 다루지 않는다. m${\sim}$n 행렬은 수학II에 나와 있긴 하나 소개하는 정도에 그친다. 한편 과학 계열 고등학교 학생을 위한 "고급 수학"에는 비교적 많은 양의 선형 대수의 내용이 있다. 일반 계열 고등학교의 수학에서도 선형 대수의 내용을 확장하고 학생들에게 확실한 개념을 갖도록 가르쳐서 이들이 대학에 진학하여 전공 분야에서 아무 어려움이 없도록 하는 것이 바람직하다.