• Structural Engineering and Mechanics
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• 제22권3호
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• pp.371-399
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• 2006

The theoretical background and capabilities of the developed program, SAR-CWF, for stochastic analysis of 3D reinforced-concrete shear wall-frame structures subject to seismic excitations is presented. Incremental stiffness and strength properties of system members are modeled by extended Roufaiel-Meyer hysteretic relation for bending while shear deformations for walls by Origin-Oriented hysteretic model. For the critical height of shear-walls, division to sub-elements is performed. Different yield capacities with respect to positive and negative bending, finite extensions of plastic hinges and P-${\delta}$ effects are considered while strength deterioration is controlled by accumulated hysteretic energy. Simulated strong motions are obtained from a Gaussian white-noise filtered through Kanai-Tajimi filter. Dynamic equations of motion for the system are formed according to constitutive and compatibility relations and then inserted into equivalent It$\hat{o}$-Stratonovich stochastic differential equations. A system reduction scheme based on the series expansion of eigen-modes of the undamaged structure is implemented. Time histories of seismic response statistics are obtained by utilizing the computer programs developed for different types of structures.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 추계학술대회논문집
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• pp.466-471
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• 2008

Structural vibration and noise are hot issues in underwater vehicles such as submarines for their survivability. Therefore, active vibration and noise control of submarine, which can be modeled as hull structure, have been conducted by the use of piezoelectric materials. Traditional piezoelectric materials are too brittle and not suitable to curved geometry such as hull structures. Therefore, advanced anisotropic piezoceramic actuator named as Macro-Fiber Composite (MFC), which can provide great flexibility, large induced strain and directional actuating force is adopted for this research. In this study, dynamic model of the smart hull structure is established and active vibration control performance of the smart hull structure is evaluated using optimally placed MFC. Actuating performance of MFC is evaluated by finite element analysis and dynamic modeling of the smart hull structure is derived by finite element method considering underwater condition. In order to suppress the vibration of hull structure, Linear-Quadratic-Gaussian (LQG) algorithm is adopted. After then active vibration control performance of the proposed smart hull structure is evaluated with computer simulation and experimental investigation in underwater. Structural vibration of the hull structure is decreased effectively by applying proper control voltages to the MFC actuators.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.664-674
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• 2001

In this paper, as a new category of fuzzy-neural networks architecture, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN) and discuss a comprehensive design methodology related to its architecture. FPNN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. The FPNN architecture consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules. Here each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN). The conclusion part of the rules, especially the regression polynomial, uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership functions are studied. It is worth stressing that the number of the layers and the nods in each layer of the FPNN are not predetermined, unlike in the case of the popular multilayer perceptron structure, but these are generated in a dynamic manner. With the aid of two representative time series process data, a detailed design procedure is discussed, and the stability is introduced as a measure of stability of the model for the comparative analysis of various architectures.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.391-394
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• 2004

This paper focuses on the DSP implementation of an HMM-based speech recognizer that can handle several hundred words of vocabulary size as well as speaker independency. First, we develop an HMM-based speech recognition system on the PC that operates on the frame basis with parallel processing of feature extraction and Viterbi decoding to make the processing delay as small as possible. Many techniques such as linear discriminant analysis, state-based Gaussian selection, and phonetic tied mixture model are employed for reduction of computational burden and memory size. The system is then properly optimized and compiled on the TMS320C6711 DSP for real-time operation. The implemented system uses 486kbytes of memory for data and acoustic models, and 24.5kbytes for program code. Maximum required time of 29.2ms for processing a frame of 32ms of speech validates real-time operation of the implemented system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2519-2521
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• 2003

In this paper, we propose Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks(SOFPNN) architecture for optimal model identification and discuss a comprehensive design methodology supporting its development. It is shown that this network exhibits a dynamic structure as the number of its layers as well as the number of nodes in each layer of the SOFPNN are not predetermined (as this is the case in a popular topology of a multilayer perceptron). As the form of the conclusion part of the rules, especially the regression polynomial uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership function are studied and the number of the premise input variables used in the rules depends on that of the inputs of its node in each layer. We introduce two kinds of SOFPNN architectures, that is, the basic and modified one with both the generic and the advanced type. The superiority and effectiveness of the proposed SOFPNN architecture is demonstrated through nonlinear function numerical example.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제19권2호
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• pp.138-145
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• 2009

Structural vibration and noise are hot issues in underwater vehicles such as submarines for their survivability. Therefore, active vibration and noise control of submarine, which can be modeled as hull structure, have been conducted by the use of piezoelectric materials. Traditional piezoelectric materials are too brittle and not suitable to curved geometry such as hull structures. Therefore, advanced anisotropic piezocomposite actuator named as Macro-Fiber Composite(MFC), which can provide great flexibility, large induced strain and directional actuating force is adopted for this research. In this study, dynamic model of the smart hull structure is established and active vibration control performance of the smart hull structure is evaluated using optimally placed MFC. Actuating performance of MFC is evaluated by finite element analysis and dynamic modeling of the smart hull structure is derived by finite element method considering underwater condition. In order to suppress the vibration of hull structure, Linear Quadratic Gaussian(LQG) algorithm is adopted. After then active vibration control performance of the proposed smart hull structure is evaluated with computer simulation and experimental investigation in underwater. Structural vibration of the hull structure is decreased effectively by applying proper control voltages to the MFC actuators.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.273-276
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권4호
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• pp.158-166
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• 2008

호박과실파리(Bactrocera depressus)는 파리목 과실 파리과에 속한 곤충으로 박과류 작물의 중요한 해충이다. 이 연구는 호박과실파리의 호박 피해관련 기초생태를 구명하고 성충우화시기 예찰모형을 개발하고자 수행하였다. 애호박 생산농가에서 호박과실파리 산란 흔적은 7월 중하순부터 발생되기 시작하여 8월 하순 최성기를 보였으며 9월 하순부터는 발견되지 않았으며, 이 기간이 호박과실파리 산란활동 시기로 판단되었다. 숙과호박 농가에서는 7월 하순 어린 과실에 산란 흔적이 발견되었고 8월 이후 유충에 의한 호박의 부패가 시작, 10월까지 피해과가 급격히 증가하였다. 호박과실파리 산란흔적은 호박 과실 당 평균 2.2개가 발견되었으며, 과실 당 $28.8{\sim}29.8$개의 산란수를 보였다. 우화트랩으로 조사한 호박과실파리 월동번데기의 우화시기는 초발일이 5월 중순에서 하순 사이로 나타났고, 최성기는 5월 하순 내지 6월 상순이었다. 호박과실파리 월동번데기의 우화까지 발육기간은 $15^{\circ}C$에서 59.0일, $20^{\circ}C$ 39.3일, $25^{\circ}C$ 25.8일, $30^{\circ}C$ 21.4일이었고 $35^{\circ}C$에서는 발육하지 못하였다. 온도와 월동번데기 발육기간 관계에 대한 선형모형 추정결과는 발육영점온도는 $6.8^{\circ}C$로 추정되었고 발육완료에 필요한 적산온도는 482.3 DD 이었다. 또한 월동번데기 발육률과 온도와 비선형적 관계는 Gaussian 모형으로 잘 설명되었다. 적산온도 모형으로 50% 성충우화일을 예측한 결과 실측치와 편차가 1일로 적중률이 높았다. 또한 발육모형과 발육완료시기 분포모형(Weibull 함수)을 이용한 발율률 적산모형의 예측치는 실측치의 우화양상과 유사하였다. 본 연구결과는 향후 호박과실파리의 관리전략 수립에 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.130-135
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• 2004

본 논문에서는 데이터 마이닝을 이용한 단기 전력 부하 예측 시스템의 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 단기 부하 예측시스템은 Takagj-Sugeno (T-S) 퍼지 모델 기반 예측기와 분류기로 구성된다. 또한, 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 분류기는 전반부 가우시안 집합과 후반부 선형화된 베이지안 분류기로 구성된다 분류기의 파라미터들은 주어진 훈련 집합의 통계적 수치로 쉽게 얻어진다. 제안된 T-S 퍼지 모델 기반 예측기는 한 가지 입력에 대한 선형 시계열 예측기의 볼록 조합 형태를 가진다. 후반부 파라미터 추정 문제는 실제 전력 부하와 예측 전력 부하의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 그 문제는 선형 행렬 부등식으로 설정됨으로써 후반부 파라미터는 추정된다. 전반부 파라미터 추정문제는 선형 시계열 예측기들이 모여진 전체 T-S 퍼지 시스템의 출력과 실제 전력 부하 사이의 에러를 최소화하는 문제이다. 이 문제는 경사치 하향 기법이 적용하여 해결되었다 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 하루 후 24시간 전력 부하 예측과 하루 후 최고 전력부하를 예측 실험을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.847-851
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• 2004

Bishop과 Nabnck에 의해 소개된 기존치 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크의 적용가능성에 대해 알아본다.