• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.95-108
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• 2010

본 연구에서는 동영상으로부터 동적 수신호 패턴을 효과적으로 인식하기 위한 방법론으로서 복합형 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 특징추출 모듈과 패턴분류 모듈로 구성되는데, 이들 각각을 위하여 수정된 구조의 CNN 모델과, WFMM 모델을 도입한다. 또한 목표물의 움직임 정보에 기초한 시공간적 템플릿 구조의 데이터표현을 소개한다. 본 논문에서는 우선 수신호 패턴 데이터에서 특징점의 시간적 변이 및 공간적 변이에 의한 영향을 보완하기 위하여 3차원 수용영역 구조로 확장된 CNN 모델을 제시한다. 이어서 패턴분류 단계를 위하여 가중치를 갖는 구조의 FMM 신경망 모델을 소개하고, 신경망의 구조와 동작특성에 관해 기술한다. 또한 제안된 모델이 기존의 FMM 신경망에서 중첩 하이퍼박스의 축소과정에서 발생하는 학습효과의 왜곡현상을 개선할 수 있음을 보인다. 응용으로 가전제품 원격제어 문제를 전제하여 간략화된 수신호패턴 인식 문제에 적용한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.

• 대한기계학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.1158-1174
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• 1988

본 연구에서는 계단형 벽면조건을 없게 하기 위해서 비직교 좌표계(non-orth- ogonal coordinate system)를 사용하여 수치해석하였다. 비직교 좌표계를 이용한 수 치해석의 예는 Thompson등이 Laplace방정식 혹은 Poisson방정식을 해석함으로써 비직 교 격자망을 구성한 바 있고, Fahgri와 Asako는 대수적 비직교 좌표변환으로 유한차분 방정식을 유도하여 비정규경계면을 갖는 관로에서의 유동특성을 해석하였으며 이재헌 과 이상렬은 Fahgri와 Asako의 방법을 비정규경계면을 갖는 밀폐공간내에서의 자연대 류의 수치해석에 적용한 바 있다. 본 해석에서도 Fahgri와 Asako의 변환법으로 유한 차분방정식을 유도하였는데, 이 방법을 사용할 경우 확대관의 경사벽면을 계단형으로 만들지 않고 유한차분방정식을 유도할 수 있어서 계단형 벽면으로 인한 해의 오차를 제거할 수 있다. Fig.2는 본 해석에서 사용한 비직교 격자망을 나타낸다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권2호
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• pp.205-210
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• 2014

기계시스템의 결함을 진단하기 위한 방법으로 패턴인식 기법이 널리 사용되고 있다. 진동신호의 변화를 감지하여 기계시스템의 건전성을 판단하는 방법이 패턴인식 기법이다. 대표적 패턴 인식기법으로 최근 은닉 마르코프 모델과 인공신경망이 여러 분야에서 사용되고 있다. 본 연구에서는 결함진단에 은닉 마르코프 모델과 인공신경망을 혼합한 방법이 제시되었으며 결함진단 대상 구조물로는 크랙을 가진 회전하는 풍력터빈 블레이드가 선정되었다. 본 연구에서는 크랙발생 여부뿐만 아니라 그 위치 및 크기도 동시에 진단하고자 하였다. 아울러서 본 연구에서는 일정 주파수들을 갖는 모멘트를 대상 구조물에 가함으로써 외부 잡음에도 불구하고 높은 결함진단 확률을 가질 수 있도록 하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제40권1호
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• pp.21-36
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• 2008

High bum-up fuel technology has been developed through a national R&D program, which covers key technology areas such as claddings, $UO_2$ pellets, spacer grids, performance code, and fuel assembly tests. New cladding alloys were developed through alloy designs, tube fabrication, out-of-pile test and in-reactor test. The new Zr-Nb tubes are found to be much better in their corrosion resistance and creep strength than the Zircaloy-4 tube, owing to an optimized composition and heat treatment of the new Zr-Nb alloys. A new fabrication technology for large grain $UO_2$ pellets was developed using various uranium oxide seeds and a micro-doping of Al. The uranium oxide seeds, which were added to $UO_2$ powder, were prepared by oxidizing and heat-treating scrap $UO_2$ pellets. A $UO_2$ pellet containing tungsten channels was fabricated for a thermal conductivity enhancement. For the fuel performance analysis, new high burnup models were developed and implemented in a code. This code was verified by an international database and our own database. The developed spacer grid has two features of contoured contact spring and hybrid mixing vanes. Mechanical and hydraulic tests showed that the spacer grid is superior in its rodsupporting, wear resistance and CHF performance. Finally, fuel assembly test technology was also developed. Facilities for mechanical and thermal hydraulic tests were constructed and are now in operation. Several achievements are to be utilized soon by the Korea Nuclear Fuel and thereby contribute to the economy and safety of PWR fuel in Korea

• Steel and Composite Structures
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• 제23권4호
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• pp.409-420
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• 2017

This paper theoretically studies the cyclic behavior of hybrid connections between steel coupling beams and concrete shear walls with embedded steel columns. Finite element models of connections with long and short embedded steel columns are built in ABAQUS and validated against the test results in the companion paper. Parametric studies are carried out using the validated FE model to determine the key influencing factors on the load-bearing capacity of connections. A close-form solution of the load-bearing capacity of connections is proposed by considering the contributions from the compressive strength of concrete at the interface between the embedded beam and concrete, shear yielding of column web in the tensile region, and shear capacity of column web and concrete in joint zone. The results show that the bond slip between embedded steel members and concrete should be considered which can be simulated by defining contact boundary conditions. It is found that the loadbearing capacity of connections strongly depends on the section height, flange width and web thickness of the embedded column. The accuracy of the proposed calculation method is validated against test results and also verified against FE results (with differences within 10%). It is recommended that embedded steel columns should be placed along the entire height of shear walls to facilitate construction and enhance the ductility. The thickness and section height of embedded columns should be increased to enhance the load-bearing capacity of connections. The stirrups in the joint zone should be strengthened and embedded columns with very small section height should be avoided.

• Clinical and Experimental Reproductive Medicine
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• 제48권2호
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• pp.163-173
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• 2021

Objective: This study aimed to characterize a validated model for predicting oocyte retrieval in controlled ovarian stimulation (COS) and to construct model-based nomograms for assistance in clinical decision-making regarding the gonadotropin protocol and dose. Methods: This observational, retrospective, cohort study included 636 women with primary unexplained infertility and a normal menstrual cycle who were attempting assisted reproductive therapy for the first time. The enrolled women were split into an index group (n=497) for model building and a validation group (n=139). The primary outcome was absolute oocyte count. The dose-response relationship was tested using modified Poisson, negative binomial, hybrid Poisson-E_max, and linear models. The validation group was similarly analyzed, and its results were compared to that of the index group. Results: The Poisson model with the log-link function demonstrated superior predictive performance and precision (Akaike information criterion, 2,704; λ=8.27; relative standard error (λ)=2.02%). The covariate analysis included women's age (p<0.001), antral follicle count (p<0.001), basal follicle-stimulating hormone level (p<0.001), gonadotropin dose (p=0.042), and protocol type (p=0.002 and p<0.001 for short and antagonist protocols, respectively). The estimates from 500 bootstrap samples were close to those of the original model. The validation group showed model assessment metrics comparable to the index model. Based on the fitted model, a static nomogram was built to improve visualization. In addition, a dynamic electronic tool was created for convenience of use. Conclusion: Based on our validated model, nomograms were constructed to help clinicians individualize the stimulation protocol and gonadotropin doses in COS cycles.

• 한국표면공학회지
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• 제53권6호
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• pp.330-342
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• 2020

Since the original report on ferroelectricity in Si-doped HfO2 in 2011, fluorite-structured ferroelectrics have attracted increasing interest due to their scalability, established deposition techniques including atomic layer deposition, and compatibility with the complementary-metal-oxide-semiconductor technology. Especially, the emerging fluorite-structured ferroelectrics are considered promising for the next-generation semiconductor devices such as storage class memories, memory-logic hybrid devices, and neuromorphic computing devices. For achieving the practical semiconductor devices, understanding polarization switching kinetics in fluorite-structured ferroelectrics is an urgent task. To understand the polarization switching kinetics and domain dynamics in this emerging ferroelectric materials, various classical models such as Kolmogorov-Avrami-Ishibashi model, nucleation limited switching model, inhomogeneous field mechanism model, and Du-Chen model have been applied to the fluorite-structured ferroelectrics. However, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are reported to be strongly affected by various nonideal factors such as nanoscale polymorphism, strong effect of defects such as oxygen vacancies and residual impurities, and polycrystallinity with a weak texture. Moreover, some important parameters for polarization switching kinetics and domain dynamics including activation field, domain wall velocity, and switching time distribution have been reported quantitatively different from conventional ferroelectrics such as perovskite-structured ferroelectrics. In this focused review, therefore, the polarization switching kinetics of fluorite-structured ferroelectrics are comprehensively reviewed based on the available literature.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권1호
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• pp.75-85
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• 2021

본 논문에서는 개인사업자 부도율을 보다 정확하게 예측하기 위한 새로운 방법으로 개인사업자의 기업 신용 및 개인 신용정보를 가공, 분석하여 입력 특성으로 활용하는 심층 신경망기반 예측 모델을 제시한다. 다양한 분야의 모델링 연구에서 특성 선택 기법은 특히 많은 특성을 포함하는 예측 모델에서 성능 개선을 위한 방법으로 활발히 연구되어 왔다. 본 논문에서는 부도율 예측 모델에 이용된 입력 변수인 거시경제지표(거시변수)와 신용정보(미시변수)에 대한 통계적 검증 이후 추가적으로 신용정보 특성 선택 방법을 통해 예측 성능을 개선하는 특성 집합을 확인할 수 있다. 제안하는 신용정보 특성 선택 방법은 통계적 검증을 수행하는 필터방법과 다수 래퍼를 결합 사용하는 반복적·하이브리드 방법으로, 서브 모델들을 구축하고 최대 성능 모델의 중요 변수를 추출하여 부분집합을 구성 한 후 부분집합과 그 결합셋에 대한 예측 성능 분석을 통해 최종 특성 집합을 결정한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.193-202
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• 2022

The classification of hyperspectral imagery (HSI) is essential in the surface of earth observation. Due to the continuous large number of bands, HSI data provide rich information about the object of study; however, it suffers from the curse of dimensionality. Dimensionality reduction is an essential aspect of Machine learning classification. The algorithms based on feature extraction can overcome the data dimensionality issue, thereby allowing the classifiers to utilize comprehensive models to reduce computational costs. This paper assesses and compares two HSI classification techniques. The first is based on the Joint Spatial-Spectral Stacked Autoencoder (JSSSA) method, the second is based on a shallow Artificial Neural Network (SNN), and the third is used the SVM model. The performance of the JSSSA technique is better than the SNN classification technique based on the overall accuracy and Kappa coefficient values. We observed that the JSSSA based method surpasses the SNN technique with an overall accuracy of 96.13% and Kappa coefficient value of 0.95. SNN also achieved a good accuracy of 92.40% and a Kappa coefficient value of 0.90, and SVM achieved an accuracy of 82.87%. The current study suggests that both JSSSA and SNN based techniques prove to be efficient methods for hyperspectral classification of snow features. This work classified the labeled/ground-truth datasets of snow in multiple classes. The labeled/ground-truth data can be valuable for applying deep neural networks such as CNN, hybrid CNN, RNN for glaciology, and snow-related hazard applications.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1603-1611
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• 2021

본 연구에서는 에너지 저장장치인 배터리를 기존의 발전기 전력계통에 연계하기 위하여 양방향 전력의 흐름이 가능한 BDC(Bi-Directional Converter) 적용을 위해 모델링을 통하여 제어 프로세스를 설계하고, 해상 상황에 따라 변화하는 부하에 최적화된 전력 공급이 가능한 배터리의 충전 혹은 방전 메커니즘에 대하여 제안한다. 본 연구는 MATLAB/Simulink를 이용하여 BDC를 모델링 하였으며 부하 시나리오에 따라 배터리 충전 및 방전 시의 전류 제어 및 SOC(State Of Charge) 최적화를 시뮬레이션 하였다. 이를 통해 선내 운전되는 발전기가 최적운전 범위에 운전될 수 있도록 배터리와 전력 및 부하를 연동할 수 있도록 하였으며, 발전기가 높은 연료효율 범위에서 운전될 수 있도록 전력제어관리를 수행하였다.