• 방송공학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.362-367
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• 2010

영상 표시장치의 화소수가 다양화됨에 따라, 영상 보간법은 더욱 중요한 역할을 하게 되었다. 3차 콘볼루션 보간법(Cubic Convolution Interpolation)은 간단하지만, 적용하는데 제한이 없고, 좋은 성능을 보이기 때문에 널리 쓰이고 있다. 이 논문은 3차 콘볼루션 보간법을 이용한 적응적 방법을 제안한다. 예측하려는 픽셀의 이웃 화소 값의 차이를 고려해서, 3차 콘볼루션 보간법 커널에 있는 파라미터 값을 적응적으로 선택한다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 추계학술대회 초록집
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• pp.59.2-59.2
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• 2011

This study presents a new method for coupling ArcGIS (popular GIS software) with TRaNsient SYstems Simulation (TRNSYS, reference software for researchers and engineers around the world) to use capabilities of the 4 and 5-parameter PV array performance models within the ArcGIS environment. Using the validated and industry-proven solar energy simulation models implemented in TRNSYS and other built-in ArcGIS functionalities, dynamic characteristics of distributed PV potential in terms of hourly, daily or monthly power outputs can be investigated with considerations of diverse options in selecting and mounting PV panels. In addition, the proposed method allows users to complete entire procedures in a single framework (i.e., a preliminary site survey using 3D building models, shading analyses to investigate usable rooftop areas with considerations of different sizes and shapes of buildings, dynamic energy simulation to examine the performances of various PV systems, visualization of the simulation results to understand spatially and temporally distributed patterns of PV potential). Therefore tedious tasks for data conversion among multiple softwares can be significantly reduced or eliminated. While the programming environment of TRNSYS is proprietary, the redistributable executable, simulation kernel and simulation engine of TRNSYS can be freely distributed to end-users. Therefore, GIS users who do not have a license of TRNSYS can also use the functionalities of solar energy simulation models within ArcGIS.

• 전산구조공학
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• 제10권4호
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• pp.267-280
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• 1997

본 논문은 철근콘크리트 보의 시간의존적 거동인 크리이프 변형의 산정에 관한 것으로 크리이프 Compliance 함수의 1차 순환적 단계 알고리즘에 토대를 둔 적층단면법에 대하여 논의하였으며, 단면의 평형조건과 적합조건으로부터 구조물의 크리이프 변형을 쉽게 예측할 수 있는 간략 해석법을 제안하였다. 여러 실험치와 기존 해석방법 및 설계 규준과의 비교를 통해 제안된 해석모델의 효율성을 검증하였고, 적층단면법을 사용한 다양한 해석을 통해 단면의 형상, 철근비의 변화 및 균열의 유무에 따른 구조물의 시간의존적 거동에 비교 및 분석되었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제23권1호
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• pp.63-74
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• 2006

In this paper, the scattering of harmonic elastic anti-plane shear waves by two collinear cracks in functionally graded materials is investigated by means of nonlocal theory. The traditional concepts of the non-local theory are extended to solve the fracture problem of functionally graded materials. To overcome the mathematical difficulties, a one-dimensional non-local kernel is used instead of a two-dimensional one for the anti-plane dynamic problem to obtain the stress field near the crack tips. To make the analysis tractable, it is assumed that the shear modulus and the material density vary exponentially with coordinate vertical to the crack. By use of the Fourier transform, the problem can be solved with the help of a pair of triple integral equations, in which the unknown variable is the displacement on the crack surfaces. To solve the triple integral equations, the displacement on the crack surfaces is expanded in a series of Jacobi polynomials. Unlike the classical elasticity solutions, it is found that no stress singularities are present at crack tips.

• Advances in aircraft and spacecraft science
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• 제7권3호
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• pp.215-228
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• 2020

As is shown in the paper, the Koltunov-Rzhanitsyn singular kernel of heredity (when constructing mathematical models of the dynamics problem of the hereditary theory of viscoelasticity) adequately describes real mechanical processes, best approximates experimental data for a long period of time. A mathematical model of the problem of the flutter of viscoelastic plates moving in a gas with a high supersonic velocity is given. Using the Bubnov-Galerkin method, discrete models of the problem of the flatter of viscoelastic plates flowed over by supersonic gas flow are obtained. A numerical method is developed to solve nonlinear integro-differential equations (IDE) for the problem of the hereditary theory of viscoelasticity with weakly singular kernels. A general computational algorithm and a system of application programs have been developed, which allow one to investigate the nonlinear dynamic problems of the hereditary theory of viscoelasticity with weakly singular kernels. On the basis of the proposed numerical method and algorithm, nonlinear problems of the flutter of viscoelastic plates flowed over in a gas flow at an arbitrary angle are investigated. In a wide range of changes in various parameters of the plate, the critical velocity of the flutter is determined. It is shown that the singularity parameter α affects not only the oscillations of viscoelastic systems, but the critical velocity of the flutter as well.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• Spatial Information Research
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• 제17권3호
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• pp.397-404
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• 2009

기존의 우리나라 지상중력자료는 자료의 분포 및 정밀도에 있어서 문제점을 가지고 있었고 이러한 문제를 해결하기 위하여 2008년 항공중력측정을 통하여 정밀도 1.56mGal의 항공중력자료를 확보한 바 있다. 그러나 항공중력자료는 비행고도 상에서 획득된 값으로 기존의 지상중력자료 및 해상중력자료와 병합하기 위해서는 지표면 상의 값으로 환산되어야 한다. 또한 다양한 자료를 융합하여 정밀한 지오이드를 계산하기 위해서는 Stokes' 적분반경, Stokes' kernel 및 지형 효과 계산 반경 등의 많은 변수들을 최적으로 고려하여야 한다. 본 연구에서는 지상 및 항공중력자료의 분포 및 특성을 고려하여 보다 정밀한 지오이드 결정을 위한 최적의 매개변수들을 결정하고자 하였다. 선정된 최적 변수들을 적용하여 지오이드를 계산한 결과, 항공중력 및 지상중력 기반의 두 지오이드는 평균 -16.95cm, 표준편차 ${\pm}8.50cm$의 차이를 나타내었는데, 이는 지상 및 항공중력자료의 분포와 지상중력자료에 포함된 오차에 기인한 것으로 판단된다. 향후 본 연구에서 고려한 매개변수 외에도 다양한 하향연속 방법, 지형효과 계산 방법이 지오이드에 미치는 효과와 추가적으로 확보한 중력 및 GPS/Leveling 자료, 해상중력자료를 포함하였을 때의 효과에 대한 연구도 진행되어야 할 것이다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제19권1호
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• pp.81-96
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• 2007

단조해안에서의 비선형 천수거동을 가장 강건한 파랑모형인 Navier Stokes 식에 기초하여 수치모의 하였다. 이와 더불어 SUPERTANK LABORATORY DATA COLLECTION PROJECT(Krauss et al., 1992)에서 취득한 자료를 활용하여 Reynolds 응력에 대한 구배모형의 한계를 검증하였다. 취득한 쇄파대 유동계의 자기상관함수는 상당한 특성길이를 지니며 이러한 결과는 구배모형이 큰 오류를 야기할 수 있다는 사실을 시사한다. 이러한 인식에 기초하여 파랑모형은 Large Eddy Simulation(LES), Smooth Particle Hydrodynamics(SPH), Gaussian kernel function을 사용하여 수치 적분하였다. 잔차응력은 Lagrangian Dynamic Smagronski 모형(Meneveau et al.,1996)을 활용하여 모의하였으며 모의 기간 중 유체 알갱이간의 이격거리는 관성부영역의 특성길이보다 작게 유지되도록 노력하였다. 천수과정에서 진행되는 동조 비동조 고차 조화성분으로 전이된 파랑에너지로 인해 상당히 예리하고 왜도된 파형, 파형의 마루로부터 시작되는 물입자 자유낙하, 착수로 인한 커다란 물보라의 형성, 물보라 형성층의 해변으로의 이행, wave finger(Narayanaswamy와 Darlymple, 2002) 등이 비교적 정확히 재현되는 등 상당히 고무적인 결과를 얻었다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.84-90
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• 2010

데이터베이스 시스템의 응용분야가 데이터웨어하우징에서 전자상거래에 이르기까지 광범위해지면서 데이터베이스 시스템이 대형화되었다. 이로 인해 데이터베이스 시스템의 성능 향상을 위한 튜닝이 중요한 논점이 되었다. 데이터베이스 시스템의 튜닝은 워크로드 특성을 고려하여 수행할 필요가 있다. 그러나 복합적인 데이터베이스 환경에서 워크로드를 식별하기는 어려우므로 자동적인 식별 방법이 요구된다. 본 논문에서는 데이터베이스 워크로드를 자동적으로 식별하는 SVM 워크로드 분류기를 제안한다. TPC-C와 TPC-W 성능 평가에서 자원할당 파라미터 변경에 따른 워크로드 데이터를 수집하여 SVM을 통해 분류 한다. SVM의 커널별 커널 파라미터와 오류 허용 임계치 값인 C의 조정을 통하여 최적의 SVM 워크로드 분류기를 선택한다. 제안한 SVM 워크로드 분류기와 Decision Tree, Naive Bayes, Multilayer Perceptron, K-NN 분류기의 분류 성능을 비교한 결과, SVM 워크로드 분류기가 다른 기계 학습 분류기보다 9% 이상 향상된 분류 성능을 보였다.