• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.4
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• pp.505-515
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• 2000

THe purpose of this study is to forecast of runoff hydrographs according to rainfall event in a stream. The neural network theory as a hydrologic blackbox model is used to solve hydrological problems. The Back-Propagation(BP) algorithm by the Levenberg-Marquardt(LM) techniques and Radial Basis Function(RBF) network in Neural Network(NN) models are used. Runoff hydrograph is forecasted in Bocheongstream basin which is a IHP the representative basin. The possibility of a simulation for runoff hydrographs about unlearned stations is considered. The results show that NN models are performed to effective learning for rainfall-runoff process of hydrologic system which involves a complexity and nonliner relationships. The RBF networks consist of 2 learning steps. The first step is an unsupervised learning in hidden layer and the next step is a supervised learning in output layer. Therefore, the RBF networks could provide rather time saved in the learning step than the BP algorithm. The peak discharge both BP algorithm and RBF network model in the estimation of an unlearned are a is trended to observed values.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.3
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• pp.445-459
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• 2014

As a certain job is repeatedly done by a worker, the outcome comparative to the effort to complete the job gets more remarkable. The outcome may be the time required and fraction defective. This phenomenon is referred to a learning-curve effect. We focus on the parametric modeling of the learning-curve effects on count data using a logistic cumulative distribution function and some probability mass functions such as a Poisson and negative binomial. We conduct various simulation scenarios to clarify the characteristics of the proposed model. We also consider a real application to compare the two discrete-type distribution functions.

• Communications of Mathematical Education
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• v.12
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• pp.211-232
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• 2001

수학 교수-학습에서 기호 연산 조작이 가능한 수학 응용소프트웨어인 Maple을 활용한 지도 방안을 모색해 보고자 한다. Maple의 내장함수를 단순히 이용하는 것보다 모듈을 사용하여 학습자가 학습내용에 능동적으로 단계적인 풀이과정과 수학적 개념을 찾아갈 수 있도록 하였다. 이를 위해 Maple Procedure를 사용하여Package를 생성하고, 이를 Cell sheet에 적용시켜, 이차곡선에 대한 일반화된 개념 확립과 교사 - 매체 - 학생간의 원활한 상호작용으로 학생들의 문제해결력 향상에 도움이 될 수 있는 교수-학습 모형을 탐색해 보고자 한다.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1994.11a
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• pp.17-22
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• 1994

오류역전파 신경망을 인산형 연료전지의 조업변수인 산소 및 수소 유량, 작동온도에 대하여 학습시켜 연료전지 모델을 구성하였다. 또한 구성된 모델을 이용하여 다양한 조업조건에서의 단위전지 성능을 예측하여 이를 실험결과와 비교하였으며, 학습된 신경망을 ASPEN PLUS의 단위공정으로 도입하여 50kW 출력의 연료전지 공정을 구성한 후 조업변수에 대한 영향을 살펴보았다. 3개의 층으로 구성된 오류역전파 신경망은 학습단계상수와 모멘텀이 각각 0.7 및 0.9인 경우 단위전지 성능곡선을 가장 정확히 학습하였으며, 이에 의하여 구성된 신경망 모델은 수소 및 산소의 유량, 온도의 변화에 따른 단위전지 성능곡선의 변화를 정확히 예측하였다. 연료전지 전체공정의 모사에서는 개질기의 경우 $600^{\circ}C$의 상압에서 수증기/탄화수소 비율이 2.6일 때, 연료전지의 경우 작동온도가 190~20$0^{\circ}C$일 때 연료전지의 출력이 최대값을 나타내었으며, 단위전지의 전기화학적 효율은 약 45%, 수소이용률은 약 61%, 발전시스템 전체의 효율은 18%이었다.

• Journal of Technology Innovation
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• v.1 no.1
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• pp.84-99
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• 1993

오래도록 생산성향상곡선 (또는 학습곡선), 생산함수, 그리고 대체곡선 등은, 서로 관련이 없는 별개의, 그리고 순전히 경험적인 (empirical) 현상들인 것들로서 이해되어 왔었다. 그러나 1980년대 중반에 발표된 Muth 교수의 탐색이론 (Search Theory)의 생산성향상곡선에서 관찰된 제반현상들을 모두 설명함으로써 이들 현상은 하나의 통합이론체계에 의하여 일관되게 설명되게 되었다. 이 이론의 초기형태는 그 보편성을 구속하는 네 가지 가설 위에 설립되었었으나 점차적으로 이들 가설들이 완화되면서 (relaxed) 이 이론은 또한 해독 력에서 뿐만 아니라 일반성에 있어서도 계속 강화되어 왔다. 본 논문의 목적은, 이들 네 가지 가설들 중 유일하게 아직 완화되지 못하고 있는, 실제 현상과 다분히 유리된, 두 번째 가설, 즉$\ulcorner$생산성향상을 위한 탐색과정에서 새로이 발견된 개량 신기술 (또는 생산방식) 은 즉각적으로 채택될 것$\lrcorner$이라는 가설을 완화함으로써, 보다 현실에 대한 해석력과 일반성 면에서 개선된 모델을 제시하는 데 있다. 이를 위하여 제시된 모델은 Muth 교수의 탐색이론모델에 두가지 변수를 더함으로써 확장하여 만든 모델이다. 이 두 변수는 신기술의 채택 (또는 획득)을 위하여 지불하여야 하는 투자비변수와 탐색과정을 통하여 발견은 되었으나 아직 채택은 되지 않은, 유보상태 신기술의 운영비용 변수(또는 수익성변수)등이다. 이 모델의 내용은, 생산성향상은 신기술이 구현된 (embodied) 장비 (equipment)를 사용함으로써 실현되며, 따라서 창의적 활동의 이득은 이들 장비에 대한 투자행위로서 실현된다는 것이다. 이 모델은 보다 나은 신기술이 또 발견될 것이라는 기대 하에, 현재 발견된 최신기술을 채택하지 않는 투자지연현상을 예측.설명해 주며 따라서 이로 인한 기술적 비효율성의 존재이유를 제시한다. 또한 이 모델은 생산성 향상곡선의 초기굴곡현상, 정체현상, 그리고 도약현상 등을 모두 설명해 준다.

• The Journal of Aerospace Industry
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• s.27
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• pp.61-91
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• 1993

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.1
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• pp.131-139
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• 2002

This study introduces a developed artificial neural networks(ANN) model as a more efficient and reliable prediction model in operating speed Prediction with the 85th percentile horizontal curve of two-way rural highway in the aspect of evaluating highway design consistency. On the assumption that the speed is decided by highway geometry features, total 30 survey sites were selected. Data include currie radius, curve length, intersection angle, sight distance, lane width, and lane of those sites and were used as input layer data of the ANN. The optimized model structure was drawn by number of unit of hidden layer, learning coefficient, momentum coefficient, and change in learning frequency in multi-layer a ANN model. To verify learning Performance of ANN, 30 survey sites were selected while data in obtained from the 20 cites were used as learning data and those from the remaining 10 sites were used as predictive data. As a result of statistical verification, the model D of 4 types of ANN was evaluated as the most similar model to the actual operating speed value: R2 was 85% and %RMSE was 0.0204.

• Journal of Educational Research in Mathematics
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• v.14 no.2
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• pp.171-185
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• 2004

Students are exposed to a concept of tangent from a specific context of the relation between a circle and straight lines at the 7th grade. This initial experience might cause epistemological obstacles regarding learning concepts of tangent to additional curves. The paper provides a method of how to introduce a series of concepts of tangent in order to lead students to revise and improve the concept of tangent which they have. As students have chance to reflect and revise a series of concepts of tangent step by step, they realize the facts that the properties such as 'meeting the curve at one point' and 'touching but not cutting the curve' may be regarded as the proper definition of tangent in some limited contexts but are not essential in more general contexts. And finally students can grasp and appreciate that concept of tangent as the limit of secants and the relation between tangent and derivative.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.261-261
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• 2020

물관리의 기본이 되는 연속적인 유량 자료 확보를 위해서는 정확도 높은 수위-유량 관계 곡선식 개발이 필수적이다. 수위-유량 관계곡선식은 모든 수문시설 설계의 기초가 되며 홍수, 가뭄 등 물재해 대응을 위해서도 중요한 의미를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 유량 측정은 많은 비용과 시간이 들고, 식생성장, 단면변화 등의 통제특성(control)이 변함에 따라 구간분리, 기간분리와 같은 비선형적인 양상이 나타나 자료 해석에 어려움이 존재한다. 특히, 국내 하천의 경우 자연적 및 인위적인 환경 변화가 다양하여 지점 및 기간에 따라 세밀한 분석이 요구된다. 머신러닝(Machine Learning)이란 데이터를 통해 컴퓨터가 스스로 학습하여 모델을 구축하고 성능을 향상시키는 일련의 과정을 뜻한다. 기존의 수위-유량 관계곡선식은 개발자의 판단에 의해 데이터의 종류와 기간 등을 설정하여 회귀식의 파라미터를 산출한다면, 머신러닝은 유효한 전체 데이터를 이용해 스스로 학습하여 자료 간 상관성을 찾아내 모델을 구축하고 성능을 지속적으로 향상 시킬 수 있다. 머신러닝은 충분한 수문자료가 확보되었다는 전제 하에 복잡하고 가변적인 수자원 환경을 반영하여 유량 추정의 정확도를 지속적으로 향상시킬 수 있다는 이점을 가지고 있다. 본 연구는 머신러닝의 대표적인 알고리즘들을 활용하여 유량을 추정하는 모델을 구축하고 성능을 비교·분석하였다. 대상지역은 안정적인 수량을 확보하고 있는 한강수계의 거운교 지점이며, 사용자료는 2010~2018년의 시간, 수위, 유량, 수면폭 등 이다. 프로그램은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(sklearn)을 사용하였고 알고리즘은 랜덤포레스트 회귀, 의사결정트리, KNN(K-Nearest Neighbor), rgboost을 적용하였다. 학습(train) 데이터는 입력자료 종류별로 조합하여 6개의 세트로 구분하여 모델을 구축하였고, 이를 적용해 검증(test) 데이터를 RMSE(Roog Mean Square Error)로 평가하였다. 그 결과 모델 및 입력 자료의 조합에 따라 3.67~171.46로 다소 넓은 범위의 값이 도출되었다. 그 중 가장 우수한 유형은 수위, 연도, 수면폭 3개의 입력자료를 조합하여 랜덤포레스트 회귀 모델에 적용한 경우이다. 비교를 위해 동일한 검증 데이터를 한국수문조사연보(2018년) 내거운교 지점의 수위별 수위-유량 곡선식을 이용해 유량을 추정한 결과 RMSE가 3.76이 산출되어, 머신러닝이 세분화된 수위-유량 곡선식과 비슷한 수준까지 성능을 내는 것으로 확인되었다. 본 연구는 양질의 유량자료 생산을 위해 기 구축된 수문자료를 기반으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 검토한 기초 연구로써, 국내 효율적인 수문자료 측정 및 수위-유량 곡선 산출에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 수자원 환경 및 통제특성에 영향을 미치는 다양한 영향변수를 파악하기 위해 기상자료, 취수량 등의 입력 자료를 적용할 필요가 있으며, 머신러닝 내 비지도학습인 딥러닝과 같은 보다 정교한 모델에 대한 추가적인 연구도 수행되어야 할 것이다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.31 no.2
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• pp.103-121
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• 2017

Taxicab geometry was a typical non-Euclid geometry for mathematically gifted. Most educational material related quadratic curves on taxicab geometry for mathematically gifted served them to inquire the graph of the curves defined by focis and constant. In this study, we provide a shape of quadratic curves on taxicab geometry by applying three definitions(geometric algebraic definition, eccentricity definition, conic section definition).