• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.61-74
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• 2002

본 논문에서는 시간 제한 조건을 가진 자유 선택 신호 전이 그래프로부터 비동기 회로를 합성하는 방법을 기술한다. 이 방법에서는 상태 그래프를 생성하지 않고 신호 전이 그래프로부터 직접 신호 전이들간의 관계를 구하여 비동기 회로를 합성한다. 본 논문의 합성 방법에서는 자유 선택 신호 전이 그래프를 선택 행위가 없는 결정성 신호 전이 그래프에 대하여 타이밍 분석을 수행하여 임의의 두 신호 전이 사이의 시간 제약 병렬 관계와 시간 제약 인과 관계를 구한다. 다음에는 이 관계들을 이용하여 각 결정성 신호 전이 그래프에 대한 합성을 수행하고 그 결과를 합병함으로써 전체 회로를 합성한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 합성 방법은 상태 공간이 큰 회로에 대하여 현저하게 합성시간을 단축시킬 수 있을 뿐 만 아니라 기존의 상태 그래프 기반 합성 방법과 비교하여 거의 같은 면적의 회로를 합성한다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제17권1호
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• pp.32-40
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• 2005

방파제 구조물에 대한 기존의 내진설계 및 내진성능검토에서는 주로 설계지진에 대하여 구조물의 변위 및 응력을 검토함으로써 지진 안전성을 평가한다. 그러나 이러한 검토가 주로 결정론적 접근방법에 의한 것으로 지진의 가장 큰 특성이라 할 수 있는 불확실성을 제대로 반영하기 어렵다. 본 연구에서는 지진발생과 지반계수의 화률론적 분포 특성을 고려한 확률론적 지진위험도 평가에 대해 연구하였다. 우선 항만구조물의 지진에 대한 구조적 취약성을 다수의 지진자료를 이용하여 평가하였고, 지진재해지도를 이용하여 해당 지역에서의 지진재해도를 산정하였으며, 이들을 조합함으로써 방파제 구조물의 확률론적 지진위험도를 평가하였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제12권4호
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• pp.386-392
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• 2012

In this study, life cycle cost (LCC) is analyzed according to insulation panel system type using a deterministic LCC analysis method. Through this analysis, it was found that the construction cost in the deterministic LCC analysis for Ceramic panels was low compared to the construction cost for metal and stone panels. Also, the difference in cost between the Ceramic panel and the metal panel was about 2 times. In the area of maintenance cost, it was found to be similar to the previously analyzed construction cost, in which the metal panel has the highest cost due to the high cost of construction and the frequent need for maintenance. In the case of the stone panel, a small difference in cost is shown compared with that of the Ceramic panel, but the cost is higher than the Ceramic panel. Regarding the cost of waste disposal, the Ceramic panel can reduce the cost by at least 1.5 times and up to 2 times compared to other panel systems. Finally, in the analysis of sensitivity according to changes in discount rates, the Ceramic panel and metal panel systems have a similar cost, and the cost of the metal panel is a bit larger than that of other panel systems. Thus, in the subjects used in the analysis, the Ceramic panel system shows the highest economic benefits.

• 한국가구학회지
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• 제20권4호
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• pp.358-373
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• 2009

Probability based design(PBD)method has some advantages against current design methods. First, it can provide the quantitative values for the structural safety or capacity through the reliability index, $^{\beta}$. That presented the certainty on the corresponding structure for the designer or user, also that permitted the broad consideration in the safety of structures. In addition, it can give the quantitative lifetime of the related structure in the calculation process of target reliability index. Also, incidental economical efficiency can be expected because decrease of required structural material can be obtained by using the practical material data. Unlikely current deterministic structural design methods, main advantage is the reflection of real condition in the structural design process by application of the data with not small clear specimen but structural size material. Advanced countries, namely America, Canada, Europe, Australia and New Zealand already converted from allowable stress design(ASD) method to PBD method and used as a standard wooden structures code in the late 1980s and 1990s. Other domestic constructions standards such as the steel or concrete constructions accepted and used the PBD methods already. Accordingly, wooden structural design method also should be converted from deterministic ASD to probabilistic LRFD(Load and resistance factor design) in order to keep pace with worldwide demands for PBD. Hence, to suggest the reason of introduction the PBD in domestic wooden structural design and analysis, a brief example was used to show the different reliability index by using the different design methods. Definition, merits and demerits of deterministic ASD and probabilistic LRFD were followed. Also the three examples were presented to show the similarity and differences between ASD and LRFD. Finally, connection problems that might cause a disputation in wooden structural design and analysis were broadly examined.

• 지능정보연구
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• 제4권1호
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• pp.133-147
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• 1998

Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.

• Smart Structures and Systems
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• 제7권2호
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• pp.153-167
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• 2011

The Subspace based System Identification Techniques (SSIT) have been very popular within the research circles in the last decade due to their proven superiority over the other existing system identification techniques. For operational (output only) modal analysis, the stochastic SSIT and for operational modal analysis in the presence of exogenous inputs, the combined deterministic stochastic SSIT have been used in the literature. This study compares the application of the two alternative techniques on a typical school building in Istanbul using 100 Monte Carlo simulations. The study clearly shows that the combined deterministic stochastic SSIT performs superior to the stochastic SSIT when the techniques are applied on noisy data from low to mid rise stiff structures.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제10권1호
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• pp.21-36
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• 2018

The incidence of collision damage models on oil tanker and bulk carrier reliability is investigated considering the IACS deterministic model against GOALDS/IMO database statistics for collision events, substantiating the probabilistic model. Statistical properties of hull girder residual strength are determined by Monte Carlo simulation, based on random generation of damage dimensions and a modified form of incremental-iterative method, to account for neutral axis rotation and equilibrium of horizontal bending moment, due to cross-section asymmetry after collision events. Reliability analysis is performed, to investigate the incidence of collision penetration depth and height statistical properties on hull girder sagging/hogging failure probabilities. Besides, the incidence of corrosion on hull girder residual strength and reliability is also discussed, focussing on gross, hull girder net and local net scantlings, respectively. The ISSC double hull oil tanker and single side bulk carrier, assumed as test cases in the ISSC 2012 report, are taken as reference ships.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.69-78
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• 2010

스펙트럴 모델링 합성 (Spectral Modeling Synthesis, SMS)은 뮤지컬 사운드 모델링을 위한 강력한 툴로써 사용되어 왔다. 이 기술은 사운드를 결정적 (deterministic) 성분과 통계적 (stochastic) 성분의 조합으로 간주한다. Deterministic 성분은 크기 (amplitude), 주파수 (frequency), 위상 (phase) 함수에 따른 사인파의 연속으로 표현되는 반면, stochastic 성분은 백색 잡음 (white noise)으로 자극된 시간 변화 필터로서 동작하는 크기 스펙트럼 엔블로프 (spectrum envelop)의 연속으로 표현된다. 이러한 표현들은 원음의 모든 지각적인 특징들을 활용해 합성된 사운드를 구현 가능케 한다. 하지만, 고래 소리와 같은 복잡한 사운드에 대해 기존의 SMS를 사용할 때 연속적인 프로임에 있는 부분 주파수가 다른 경우 결정적 성분에서 상당한 위상 변화가 발생한다. 왜냐하면 기존의 SMS는 사운드의 결정적 성분을 합성하기 위해서 계산된 위상을 이용하기 때문이다. 그 결과 기존의 SMS는 높은 주파수 영역에서 원래 스펙트럼과 합성된 스펙트럼 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 SMS를 제안한다. 제안하는 SMS는 결정적 성분을 합성하기 위해 원래 주파수 정보를 이용할 뿐만 아니라 주파수 영역에서 복잡한 잔재 (residual) 스펙트럼을 계산함으로써 원음과 합성음 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공한다. 다양한 고래 소리 합성을 모의 실험한 결과, 제안된 방법은 시간 및 주파수 영역에서 기존의 SMS와 유사한 성능을 보였다. 하지만, 제안된 방법은 기존의 SMS보다 스펙트럼 매칭에서 더 좋은 성능을 보였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제6권2호
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• pp.137-146
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• 2002

목적: 본 논문에서는 신경망을 이용한 자기공명영상의 분류에 있어 결정론적 이완 방법(deterministic relaxation)과 응집 군집화(agglomerative clustering) 방법에 의한 개선된 영상 분류방법을 제시한다. 제안된 방법은 신경망을 이용한 영상의 분류시 지역적 최소치로의 수렴문제와 입력 패턴의 증대로 인하여 수렴 속가 늦어지는 문제를 해결한다. 대상 및 방법: 신경망을 이용한 영상의 분류는 지역적 계산과 병렬 계산이 가능한 특성을 갖고 있어 기존의 통계적 방법을 대신하는 방법으로 주목을 받고 있다. 그러나 일반적으로 신경망에 의한 분류알고리즘이 지닌 문제점의 하나는 에너지함수가 항상 전역적 최소치로 수렴하지 않고 지역적 최소치로도 수렴할 수 있다는 점이고, 또 다른 문제점은 반복수렴을 수행하는 에너지함수의 수렴속도가 너무 늦다는 점이다. 따라서 지역적 최소치로의 수렴을 방지하고 전역적 최소치로의 수렴속도를 가속화시키기 위하여 본 논문에서는 결정적 이완 알고리즘의 하나인 MFA(Mean Field Annealing) 방법을 적용하여 지역적 최소치로의 수렴문제를 해결하는 방법을 제시한다. MFA는 모의 애닐링의 통계적 성질을 변수의 평균값에 적용하는 결정론적인 수정 법칙들로 대신하고, 이러한 평균값을 최소화함으로서 수렴속도를 개선한 방법이다 아울러 신경망이 갖고 있는 문제점인 과다한 클래스 패턴의 생성에 따른 처리속도 지연의 문제점을 해결하기 위하여 응집 군집화 알고리즘을 이용하여 영상을 구성하는 군집을 결정하여 신경망에 입력되는 값을 초기화하여 영상패턴이 증가되는 것을 제한하였다. 결과: 본 논문에서 제시된 응집 군집화 방법 및 결정론적 이완 방법은 신경망에 의한 자기공명영상의 분류 시 발생할 수 있는 지역적 최적 치로의 수렴 문제를 해결하여 전역적 최적화로 신속히 수렴함을 알 수 있었다. 결론: 본 논문에서는 클러스터의 분석과 결정론적 이완 방법에 의하여 신경망에 의한 자기공명영상의 분류결과를 향상시키기 위한 새로운 방법을 소개하였으며 실험결과를 통하여 그러한 사실을 확인할 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.71-78
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• 1998

최근 선박의 디젤주기관은, 선반의 에너지 절약을 도모하기 위하여 장행정 소수실린더 저속회전화 추세에 있기 때문에 기전력이 커지고 있다. 이러한 결과로 추진축계에 비틂진동이 크게 발생함으로 인하여 축계의 과잉 비틂진동응력과 프로펠러의 추력변동이 크게 야기되면서 추력변동은 축계와 상부구조물의 종진동을 유발시키고 있다. 이와관련하여 추진축계의 기진력이 확정적이라는 가정하에서 확정적 연성강제진동에 관한 연구가 진행되어 왔으며, 또한 축계기진력의 변화성을 고려하여 축계 비틂강제진동에 대한 확률적 해석이 수행되어 왔다. 본 연구에서는 디젤기관 및 프로펠러의 기진력의 확률변수를 동시에 고려하여, 추진축계의 종 비틂연성진동의 확률적 해석에 대한 새로운 방법을 제시하였다. 확률적 해석에 응답면이론과 Monte-Carlo시뮬레이션법이 적용되었다. 본 해석방법의 유용성을 확인하기위하여 시산대상선의 추진축계에 대한 일련의 확정적 및 확률적 수치계산을 각각 수행하고, 그 계산결과를 서로 비교 검토하여 본 결과, 본 해석방법의 유용성이 확인되었다.