• 한국정밀공학회지
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• 제12권6호
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• pp.120-127
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• 1995

A nonlinear empirical state-space model of the Artificial Neural Network(ANN) has been developed. The nonlinear model structure incorporates characteristic, so as to enable identification of the transient response, as well as the steady-state response of a dynamic system. A hybrid feedfoward/feedback neural network, namely a Local Time Delayed Recurrent Multi-layer Perception(RMLP), is the model structure developed in this paper. RMLP is used to identify nonlinear dynamic system in an input/output sense. The feedfoward protion of the network architecture provides with the well-known curve fitting factor, while local recurrent and cross-talk connections provides the dynamics of the system. A dynamic learning algorithm is used to train the proposed network in a supervised manner. The derived dynamic learning algorithm exhibit a computationally desirable characteristic; both network sweep involved in the algorithm are performed forward, enhancing its parallel implementation. RMLP state-space and its associate learning algorithm is demonstrated through a simple examples. The simulation results are very encouraging.

• Steel and Composite Structures
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• 제45권2호
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• pp.281-291
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• 2022

Surmounting complexities in analyzing the mechanical parameters of concrete entails selecting an appropriate methodology. This study integrates a novel metaheuristic technique, namely satin bowerbird optimizer (SBO) with artificial neural network (ANN) for predicting uniaxial compressive strength (UCS) of concrete. For this purpose, the created hybrid is trained and tested using a relatively large dataset collected from the published literature. Three other new algorithms, namely Henry gas solubility optimization (HGSO), sunflower optimization (SFO), and vortex search algorithm (VSA) are also used as benchmarks. After attaining a proper population size for all algorithms, the Utilizing various accuracy indicators, it was shown that the proposed ANN-SBO not only can excellently analyze the UCS behavior, but also outperforms all three benchmark hybrids (i.e., ANN-HGSO, ANN-SFO, and ANN-VSA). In the prediction phase, the correlation indices of 0.87394, 0.87936, 0.95329, and 0.95663, as well as mean absolute percentage errors of 15.9719, 15.3845, 9.4970, and 8.0629%, calculated for the ANN-HGSO, ANN-SFO, ANN-VSA, and ANN-SBO, respectively, manifested the best prediction performance for the proposed model. Also, the ANN-VSA achieved reliable results as well. In short, the ANN-SBO can be used by engineers as an efficient non-destructive method for predicting the UCS of concrete.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제19권2호
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• pp.18-31
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• 2023

Exploring artificial intelligence and machine learning for nuclear safety has witnessed increased interest in recent years. To contribute to this area of research, a machine learning model capable of accurately predicting nuclear power plant response with minimal computational cost is proposed. To develop a robust machine learning model, the Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) approach was used to generate a database to train three models and select the best of the three. The BEPU analysis was performed by coupling Dakota platform with the best estimate thermal hydraulics code RELAP/SCDAPSIM/MOD 3.4. The Code Scaling Applicability and Uncertainty approach was adopted, along with Wilks' theorem to obtain a statistically representative sample that satisfies the USNRC 95/95 rule with 95% probability and 95% confidence level. The generated database was used to train three models based on Recurrent Neural Networks; specifically, Long Short-Term Memory, Gated Recurrent Unit, and a hybrid model with Long Short-Term Memory coupled to Convolutional Neural Network. In this paper, the System Engineering approach was utilized to identify requirements, stakeholders, and functional and physical architecture to develop this project and ensure success in verification and validation activities necessary to ensure the efficient development of ML meta-models capable of predicting of the nuclear power plant response.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제27권2호
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• pp.67-90
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• 2024

The purpose of this study is to present the ecological data for conservation and management of three wetlands by surveying the vascular plants in Ganam reservoir, Ahnshim wetland and Jeomsae swamp. The whole taxa of vascular plants were 376 taxa including 90 families, 252 genera, 341 species, 7 subspecies, 24 varieties, 2 forms, 1 hybrid and 1 cultivar, and the planted species were 66 taxa including Ginkgo biloba and so on. The rare plants were 7 taxa including Euryale ferox(VU), Aristolochia contorta(LC), Koelreuteria paniculata(VU), Sagittaria trifolia(DD), Hydrocharis dubia(LC), Ottelia alismoides(LC) and Sparganium stoloniferum(VU). The Korean endemic plant was 1 taxon of Lespedeza maritima. In total, there were 21 taxa of floristic target species including 1 taxon of garde V, 2 taxa of grade IV, 6 taxa of grade III, 5 taxa of grade II and 7 taxa of grade I . The hydrophytes were 51 taxa including 36 taxa of emergent species, each 6 taxa of floating-leaved and submerged species and 3 taxa of free-floating species. The invasive alien plants were 79 taxa including 75 taxa of naturalized plants and 4 taxa of casual alien plant. The ecosystem disturbing species 6 taxa including Sicyos angulatus, Ambrosia artemisiifolia, Lactuca seriola, Symphyotrichum pilosum, Paspalum distichum and Humulus scandens.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권4호
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• pp.94-104
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• 2008

본 논문에서는 고속의 곱셈-누적 연산을 수행할 수 있는 새로운 MAC의 구조를 제안한다. 곱셈과 누적 덧셈 연산을 통합하고 하이브리드 형태의 CSA 구조를 고안하여 임계경로를 감소시키고 출력율을 개선하였다. 즉, 가장 큰 지연시간을 갖는 누적기 자체를 제거하고 누적기의 기능을 CSA에 포함시킴으로써 전체적인 성능을 향상시킨다. 제안된 CSA 트리는 1의 보수 기반의 MBA 알고리즘을 이용하고, 연산자의 밀도를 높이고자 부호비트를 위한 수정된 배열형태를 갖는다. 또한 최종 덧셈기의 비트수를 줄이기 위해서 CSA 트리 내에 2비트 CLA를 사용하여 하위 비트의 캐리를 전파하고 하위 비트들에 대한 출력을 미리 생성한다. 또한 파이프라인의 효율을 최적화시켜 출력율을 증가시키고자 최종 덧셈기의 출력이 아닌 합과 캐리 형태의 중간 연산결과들을 누적시킨다. 제안한 하드웨어를 설계한 후에 $250{\mu}m,\;180{\mu}m,\;130{\mu}m$, 그리고 90nm CMOS 라이브러리를 이용하여 합성하였다. 이론 및 실험적인 결과를 토대로 제안한 MAC의 하드웨어 자원, 지연시간, 그리고 파이프라인 등의 결과에 대해 분석하였다. 지연시간은 수정된 Sakurai의 alpha power low를 이용하였다. 결과를 살펴보면 제안한 MAC은 표준 설계에 대해서는 여러 측면에서 매우 우수한 특성을 보였고, 최근 연구와 비교할 때 클록속도는 거의 유사하면서 성능은 두 배로 우수하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권3호
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• pp.18-31
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• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권5호
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• pp.512-519
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• 2023

소음공해는 인간과 해양환경에 악영향을 끼치며, 선박과 해양구조물에서 발생하는 유동소음을 예측을 통해 소음에 대한 안전성을 평가하고 해양환경을 보존할 수 있다. 기존 수중구조 유동소음 해석기법은 전산유체역학과 FW-H음향상사식을 이용한 하이브리드법 기반이다. FW-H는 무한공간에서의 음향전파를 가정하여 소음해석을 수행하기 때문에 음파의 반사와 산란, 회절의 영향이 나타나는 근접장 해석이 제한적이다. 반면 격자볼츠만기법 기반의 직접법 유동소음해석을 수행하면 근접장 음향효과를 소음해석에 반영할 수 있다. 직접법 해석은 유동과 소음이 연성된 해석이 수행되고 구조경계에서의 반사와 회절, 유동에 의한 매질 불균일성에 따른 산란효과가 반영된다. 그간 격자볼츠만기법이 수중조건에서 수치적으로 불안정하여 수중환경에 적용이 불가능했다. 하지만 수중환경에서 사용할 수 있는 DM-TS 격자볼츠만기법 충돌연산자가 개발되어 수중으로 확장이 가능해졌다. 본 연구에서는 파이프내 원형구멍에 대하여 격자볼츠만기법 해석을 수행해 수중 유동소음해석이 가능함을 보였다. 격자볼츠만기법 해석을 통해 도출한 유동과 소음을 각각 실험과 비교하여 해석의 신뢰도를 확보하였다. 파이프내 유동소음에 의한 주요 압력 피크가 해석에 반영되었으며 이를 통해 격자볼츠만기법을 이용한 근접장 유동소음해석이 가능함을 확인했다.

• 한국조경학회지
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• 제39권4호
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• pp.49-59
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• 2011

본 연구는 현대 도시 공공공간의 특성에 관하여 역공간 관점의 해석을 시도한다. 새로운 유형의 공공공간의 양상은 기존 공공영역과 공공성에 관한 문화정치적 담론, 공적영역과 사적영역의 혼재에 따른 도시문화적 담론 등의 해석으로만 조망하기 어려울 정도로 다양하고 복합적이다. 현대 공공공간의 다층적이고 유연한 성격을 포착하는 데는 역공간의 개념이 유용하리라는 것은 본 연구의 가설이다. 역공간이란 그 속성상 이곳과 저곳에 속하지 않은 상태를 기본조건으로 삼고 있고, 제의 과정을 경험하면서 시간적인 전개를 기저에 깔고 있다. 이러한 속성은 기존 공공공간에 관한 새로운 시각을 제시한다. 첫째, 공공공간과 사적공간, 반공공공간과 반사적공간 등으로 구분되는 층위적 개념에서 보다 연속적 속성을 부각하는데 유용하며, 둘째, 공적영역과 사적영역이 장소에 기반을 둔 고정적인 상태가 아닌 시간에 따라 변화가 가능한 속성이라는 점을 강조한다. 이러한 이론적 기획을 바탕으로 도시 공공공간의 몇 가지 사례와 그 특성을 살펴본다. 사례를 통하여 확인할 수 있는 것은 현대도시 공공공간의 혼성적 특성이 도시 공간에 활력을 주는 데에 기여한다는 것이다. 역공간 관점의 해석은 공공공간의 지평 확장과 재인식에 기여한다. 첫째, 공공공간의 지형도는 끊임없이 진화한다. 관리 주체나 소유의 관점에서 공공공간은 명확한 경계를 지니지만 혼재성의 관점에서 실제로 인식되고 활용되는 공공공간의 범위는 확장된다. 둘째, 같은 맥락에서 공적공간의 활성화는 사적인 공간과의 관계를 원활하게 접속할 때 활성화할 수 있다. 그러므로 공적영역과 사적영역을 긴밀하게 결합하는 세심한 전략과 고려가 필요하다. 셋째, 역공간으로 본 공공공간은 그 영역과 범위가 다양하게 변동 가능하다는 점이 강조된다. 이 연구의 실천적인 함의는 역공간적 속성을 고려한 공공공간의 도시 설계와 이를 수용하는 유연한 도시 관리가 요구된다는 점이다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제42권11호
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• pp.33-40
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• 2005

본 논문에서는 지상파 DMB 단말기 모뎀의 핵심 기능블록으로 사용되는 FFT/IFFT 코어(FFT256/2k)를 설계하였다. 설계된 코어는 Eureka-147 전송 규격에 명시된 4가지 전송모드를 지원할 수 있도록 256/512/1204/2048점 FFT/IFFT를 선택적으로 수행하도록 설계되었다. R2SDF와 R2SDC 구조를 혼합하여 적용함으로써 메모리 용량을 최소화 하였으며, R2SDC 단일 구조로 구현한 경우에 비해 메모리 크기를 약 $62\%$ 감소시켰다. 또한 TS_CBFP(Two Step Convergent Block Floating Point)를 사용하여 SQNR를 향상시켰으며, 50MHz(a)2.5-V로 동작하는 경우 2048점 FFT/IFFT 연산에 $41-\;{\mu}s$가 소요되었다 Verilog-HDL로 설계된 코어는 $0.25-\;{\mu}m$ CMOS Cell 라이브러리로 합성한 결과 약 68,400개의 게이트와 58,130 비트의 메모리로 구현되었으며, switching activity를 산출하여 전력소모를 측정한 결과 2048점 FFT의 경우 113-mW의 전력을 소모하는 것으로 추정되었다. 설계된 코어를 FPGA에 구현하여 동작시킨 결과 정상 동작을 검증하였으며, 전체 평균 50-dB 이상의 SQNR 성능을 보였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.529-539
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• 2004

철근콘크리트 구조물의 주요 파괴 원인은 철근의 부식에 의한 것으로 철근의 부식에 대한 문제점을 해결할 가능성이 있는 재료 중 FRP 보강근은 그 가능성이 높다. 그렇지만 이와 같은 FRP 보강근은 보강철근과 다른 파괴 메카니즘에 의하여 현저하게 성능이 저하될 가능성을 가지고 있다. 이와 같은 환경에는 알칼리 환경 등이 있다. 따라서 미국, 일본 캐나다 등 많은 나라에서는 환경영향계수를 사용하고 있다. 그렇지만 환경영향계수는 각 나라마다 다르게 적용되고 있는데 이는 FRP 보강근에 대한 장기거동에 대하여 명확한 기준이 제시되어 있지 않기 때문이다. 본 연구에서는 FRP 보강근의 환경영향계수를 제안하는데 그 목표를 두고 있다. 환경영향계수는 내구성 시험결과를 기본으로 하여 결정하였다. FRP 보강근은 알칼리 산 염해 등을 포함한 환경조건에 노출하였다. FRP 보강근은 간단한 질량변화를 측정하여 수분흡수 거동을 평가하였으며 역학적 특성의 변화는 인장, 압축 및 전단시험을 통하여 평가하였다. 시험결과를 기본으로하여 하이브리드 FRP 보강근(A)와 (C) 및 CFRP 보강근은 환경영향계수를 0.85로 결정하였고 하이브리드 FRP 보강근(B) 및 GFRP 보강근은 0.70으로 결정하였다.