• Title/Summary/Keyword: 혼합형모델

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Multiple Vibration Control of a Trim Panel to Reduce Structure-borne Noise (구조 소음저감을 위한 격자 패널의 다중 진동제어)

  • Kim, In-Soo;Kim, Yeung-Shik
    • Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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    • v.16 no.2 s.95
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    • pp.153-163
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    • 1999
  • 본 연구에서는 격자패널을 통한 소음전달을 감소시키기 위하여 외부 구조적 가진으로부터 유발된 경량 패널의 진동을 능동 제어하는 기법을 기술한다. 최적 되먹임제어기와 적응 앞먹임제어기가 결합된 혼합형 제어기가 진동제어기로 사용된다. 되먹임제어기는 주파수 영역의 모델규명법에 의해 추출된 다중 입/출력 패널진동계 모델에 대하여 LQG 최적기법을 이용하여 감쇠능을 향상시키도록 설계된다. 앞먹임제어기는 되먹임 궤환의 결합효과를 자동적으로 보정할 수 있는 제안된 학습법칙에 기초하여 패널의 잔류진동이 최소가 되도록 적응된다. 45.7${\times}$45.7${\times}$2.54 ${cm^3}$ 벌집형상의 고강도 패널, 4개의 관성형 구동기 및 이산신호처리장치에 의해 구현된 패널 진동계에 대한 능동제어 실험을 수행해 본 결과 600Hz 주파수대역에 대한 12dB 진동저감이 이루어 질 수 있었다.

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Intelligent Shape Analysis Using Multi-sensory Interaction (다중 감각 인터랙션을 이용한 지능형 형상 분석)

  • Kim, Jeong-Sik;Kim, Hyun-Joong;Choi, Soo-Mi
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10a
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    • pp.139-142
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    • 2006
  • 본 논문에서는 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 다중 감각 기반의 지능형 3차원 형상 분석 방법을 소개한다. 지능형 형상 분석 방법은 3차원 모델의 구조에 대한 보다 상세한 정보를 제공한다. 특히 의료 분야에 사용될 경우 전문가의 개입을 최소화하여 질병 진단 및 치료 등에 사용될 수 있다. 본 연구에서는, MRI나 CT 영상으로부터 생성된 3차원 매개변수형 모델을 이용하여 유사 모델 집단을 대표하는 통계 형상을 구축한 후, SVM (Support Vector Machine) 학습 알고리즘을 이용하여 두 집단간 형상 차이를 분석한다. 3차원 형상에 대한 신속한 시각적 이해와 직관적 조작감은 물체 표면의 형상 변화를 분석하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 물체 조작 및 관찰 등의 작업을 수행할 때, 햅틱 피드백과 스테레오 비쥬얼 큐를 혼합한 인터랙션 기법을 사용하여 공간감과 깊이감을 향상시켜 형상 분석 결과를 효과적으로 분석한다. 본 연구에서는 해마, 관상 동맥, 뇌와 같은 인체 장기를 실험 데이터로 사용하여 제안한 SVM 기반의 분석 방법과 인터랙션 환경의 성능을 평가한다. 본 연구에서 구현한 SVM 기반 이진 분류기는 두 집단간 형상 차이를 효과적으로 분석하며, 또한 다중 감각 인터랙션은 사용자가 분석 결과를 관찰하고 카메라 및 형상을 효율적으로 조작하는 데 도움을 준다.

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Study of Neural Network Training Algorithm Comparison and Prediction of Unsteady Aerodynamic Forces of 2D Airfoil (신경망 학습알고리즘의 비교와 2차원 익형의 비정상 공력하중 예측기법에 관한 연구)

  • Kang, Seung-On;Jun, Sang-Ook;Park, Kyung-Hyun;Jeon, Yong-Hee;Lee, Dong-Ho
    • Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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    • v.37 no.5
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    • pp.425-432
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    • 2009
  • In this study, the ability of neural network in modeling and predicting of the unsteady aerodynamic force coefficients of 2D airfoil with the data obtained from Euler CFD code has been confirmed. Neural network models are constructed based on supervised training process using Levenberg-Marquardt algorithm, combining this into genetic algorithm, hybrid genetic algorithm and the efficiency of the two cases are analyzed and compared. It is shown that hybrid-genetic algorithm is more efficient for neural network of complex system and the predicted properties of the unsteady aerodynamic force coefficients of 2D airfoil by the neural network models are confirmed to be similar to that of the numerical results and verified as suitable representing reduced models.

Personality Learning Techniques for Intelligent Information System (지능형 정보시스템을 위한 개인성 학습 기법)

  • 김호준;박정선
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.310-312
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    • 2001
  • 본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.

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피동형격납용기 분석모델 개발 및 민감도 분석

  • Jeong, Beop-Dong;Kim, Seong-Oh;Hwang, Young-Dong;Jang, Mun-Hui;Jeong, Ik
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1997.05a
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    • pp.422-429
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    • 1997
  • 피동형 격납용기 냉각계통 해석을 위하여 격납용기 압력, 온도 과도현상 분석 코드인 CONTEMPT4/MOD5 전산코드에 피동형 격납용기 열전달 모델을 추가하였다. 외부공기의 순환에 의한 철제 격납용기와 차폐건물 사이의 환형 공간의 냉각모델은 자연대류 및 혼합 대류의 기존 실험적 상관식을 사용하였고 상부에서 분사된 물의 증발에 의한 열전달 현상은 analogy 개념을 적용한 질량전달 모델을 도입하였다. 개선된 전산코드로 1000Mwe급 원전의 피동형 격납용기에 대하여 각 실험적 상관식의 차이, 물막의 형성비율, 습식냉각 지연시간 등의 민감도 분석을 수행하였다.

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Pattern-Mixture Model of the Cox Proportional Hazards Model with Missing Binary Covariates (결측이 있는 이산형 공변량에 대한 Cox비례위험모형의 패턴-혼합 모델)

  • Youk, Tae-Mi;Song, Ju-Won
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.25 no.2
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    • pp.279-291
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    • 2012
  • When fitting a Cox proportional hazards model with missing covariates, it is inefficient to exclude observations with missing values in the analysis. Furthermore, if the missing-data mechanism is not Missing Completely At Random(MCAR), it may lead to biased parameter estimation. Many approaches have been suggested to handle the Cox proportional hazards model when covariates are sometimes missing, but they are based on the selection model. This paper suggest an approach to handle Cox proportional hazards model with missing covariates by using the pattern-mixture model (Little, 1993). The pattern-mixture model is expressed by the joint distribution of survival time and the missing-data mechanism. In the pattern-mixture model, many models can be considered by setting up various restrictions, and different results under various restrictions indicate the sensitivity of the model due to missing covariates. A simulation study was conducted to show the sensitivity of parameter estimation under different restrictions in a pattern-mixture model. The proposed approach was also applied to mouse leukemia data.

A Model of Four Seasons Mixed Heat Demand Prediction Neural Network for Improving Forecast Rate (예측율 제고를 위한 사계절 혼합형 열수요 예측 신경망 모델)

  • Choi, Seungho;Lee, Jaebok;Kim, Wonho;Hong, Junhee
    • Journal of Energy Engineering
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    • v.28 no.4
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    • pp.82-93
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    • 2019
  • In this study, a new model is proposed to improve the problem of the decline of predict rate of heat demand on a particular date, such as a public holiday for the conventional heat demand forecasting system. The proposed model was the Four Season Mixed Heat Demand Prediction Neural Network Model, which showed an increase in the forecast rate of heat demand, especially for each type of forecast date (weekday/weekend/holiday). The proposed model was selected through the following process. A model with an even error for each type of forecast date in a particular season is selected to form the entire forecast model. To avoid shortening learning time and excessive learning, after each of the four different models that were structurally simplified were learning and a model that showed optimal prediction error was selected through various combinations. The output of the model is the hourly 24-hour heat demand at the forecast date and the total is the daily total heat demand. These forecasts enable efficient heat supply planning and allow the selection and utilization of output values according to their purpose. For daily heat demand forecasts for the proposed model, the overall MAPE improved from 5.3~6.1% for individual models to 5.2% and the forecast for holiday heat demand greatly improved from 4.9~7.9% to 2.9%. The data in this study utilized 34 months of heat demand data from a specific apartment complex provided by the Korea District Heating Corp. (January 2015 to October 2017).

A Hybrid Type Shaping Scheme in ATM Networks (ATM 망에서 혼합형 셀 간격 제어 기법)

  • 윤석현
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.6 no.1
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    • pp.45-50
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    • 2001
  • Congestion may take place in the ATM network because of high-speed cell transmission features, and cell delay and loss also can be caused by unexpected traffic variation. Thus. traffic control mechanisms are needed. One of them to decrease congestion is the cell shaping. This paper proposes a hybrid type cell shaper composed of a Leaky Bucket with token pool, EWMA with time window, and a spacing control buffer. The simulator BONeS with the ON/OFF traffic source model evaluates the performance of the proposed cell shaping method. Simulation results show that the cell shaping concerning the respective source traffics is adapted to and then controlled on the mean bit rate.

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Analysis of Spray Combustion for the Performance Prediction of Liquid Rocket Combustor (3차원 분무연소장 해석에 의한 액체추진기관 연소실 성능예측에 대한 연구)

  • 황용석;윤웅섭
    • Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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    • v.3 no.3
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    • pp.31-39
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    • 1999
  • In this paper, numerical experiment is attempted to analyze and compare the combustion efficiency of the burning sprays due to OFO, FOF triplet / FOOF split doublet injectors. Preconditioned Wavier-Stokes equation system with low Reynolds number $\kappa$-$\varepsilon$ model for turbulence closure, is LU-SGS time-integrated. Spray processes are modeled by DSF analysis with experimentally determined injection characteristics. n-heptane/air global reaction model approximates the combustion for simplicity, and the influence of turbulence on the chemical reaction is included using eddy dissipation model. The results showed the FOF triplet injector of highest combustion efficiency, whereas the OFO type of poet performance. It was also observed that the droplet mean diameter and the average gas temperature due to the mixing efficiency, are the representative parameters for the performance design of combustion.

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Development of a Tiled Display Framework for Supporting Mixed-Focus Collaboration (혼합형 협업을 지원하는 타일드 디스플레이 프레임워크 기술 개발)

  • Kim, Min-Young;Cho, Yong-Joo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.14 no.12
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    • pp.2698-2706
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    • 2010
  • Most tiled display systems supported a public workspace model where multiple users share the contents and work together on a large public screen. In this research, we developed ICE Display Framework, designed for supporting easy construction of tiled display applications allowing mixed-focus collaboration. Mixed-focus collaboration is a model that allows a number of users to work together as a group or individually on the large workspace. ICE Framework allows users to add personal contents on the tiled display without interrupting other users as well as to put shared works. In this paper, we compare ICE framework with previous research and explain the detail implementation. Then, we introduce the applications built with this framework and discuss the evaluation and analysis of the performance of the new framework.