• 한국측량학회지
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• 제39권6호
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• pp.351-361
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• 2021

화재는 막대한 재산과 인명피해를 초래하고 있으며 크고 작은 화재가 지속해서 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 화재 유형별로 화재에 영향을 미치는 각종 위험요인을 예측하고자 한다. 전국에서 화재 발생 건수가 가장 많은 경기도를 대상으로 화재발생위험요인 예측분석을 실시하였다. 또한, 머신러닝 방법인 SVM, RF, GBRT를 활용하여 각 모형의 정확성을 MAE,RMSE를 통해 적합도가 높은 모형을 제시하였으며 이를 토대로 경기도 화재발생요인 예측분석을 실시하였다. 머신러닝 방법 3가지를 비교분석한 결과 RF가 MAE 1.517, RMSE 1.820으로 나타났으며 MAE, RMSE 검증데이터 및 시험데이터의 경우 MAE값 0.024, RMSE값 0.12의 차이로 매우 유사하게 나타나 가장 우수한 예측력으로 나타났다. RF기법을 적용하여 분석한 결과 공통적으로 발화장소가 화재발생에 가장 큰 영향을 주는 위험요인으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 화재발생에 영향을 주는 요인들의 위험순서를 파악하여 화재안전관리의 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1037-1051
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• 2021

주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.371-376
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• 2006

스피어 디코더의 초기 반지름 결정 문제는 비트 오율 (bit error rate)과 복잡도에 있어서 많은 영향을 미친다. 이런 초기 반지름은 채널의 통계적 특성을 고려함으로 설정되거나, MMSE 결정 값을 이용하여 설정할 수 있다. 채널의 통계적 특성을 이용한 방법은 초기 반지름이 송신 신호에 해당하는 격자점을 매우 높은 확률로 포함한다. MMSE 결정 값을 이용하는 방법은 먼저 수신 신호에서 MMSE 연 판정 부호(soft output information)을 얻은 후, 경 판정(hard decision)을 내린 다음, 수신 신호 공간에서 경 판정 부호에 해당하는 격자점을 찾는다. 그리고 수신 신호와 경 판정 부호에 해당하는 격자점 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 초기 반지름으로 설정한다. 본 논문에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법에 있어서 기존의 복잡한 수식에 비해 간단한 새로운 식을 유도하고, MMSE 결정값을 이용한 방법과 비교 연구 하였다. 비교를 위해 'Tightness'라는 새로운 측도를 이용하였다. 전산 실험 결과, 낮은 SNR 영역과 중간 정도의 SNR 영역에서는 MMSE를 이용한 방법의 더 많이 디코딩 복잡도 감소를 보였고, 높은 SNR 영역에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법이 더 낮은 디코딩 복잡도를 보였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.163-171
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• 2024

본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.

• 전기학회논문지
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• 제62권4호
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• pp.554-561
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• 2013

In this paper, we introduce a modeling and a process simulator developed with the aid of pRBFNNs for activated sludge process in the sewage treatment system. Activated sludge process(ASP) of sewage treatment system facilities is a process that handles biological treatment reaction and is a very complex system with non-linear characteristics. In this paper, we carry out modeling by using essential ASP factors such as water effluent quality, the manipulated value of various pumps, and water inflow quality, and so on. Intelligent algorithms used for constructing process simulator are developed by considering multi-output polynomial radial basis function Neural Networks(pRBFNNs) as well as Fuzzy C-Means clustering and Particle Swarm Optimization. Here, the apexes of the antecedent gaussian functions of fuzzy rules are decided by C-means clustering algorithm and the apexes of the consequent part of fuzzy rules are learned by using back-propagation based on gradient decent method. Also, the parameters related to the fuzzy model are optimized by means of particle swarm optimization. The coefficients of the consequent polynomial of fuzzy rules and performance index are considered by the Least Square Estimation and Mean Squared Error. The descriptions of developed process simulator architecture and ensuing operation method are handled.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권1호
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• pp.87-94
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• 2005

이 논문에서는 저전력의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 필터 뱅크를 설계하는 방식을 제안하였다. 분석단의 기본 저역통과 필터로서 comb 필터를 사용하였으며 comb 필터의 주파수 응답특성을 보완하기 위하여 4차 다항식의 필터를 직렬로 연결한 방식을 제안하였다. 분석단의 고역통과 필터와 합성단의 필터들은 완전복원(perfect reconstruction) 조건을 이용하여 설계하였으며, 이와 같이 설계된 필터들의 최적 필터계수를 얻기 위하여 비용함수를 사용하여 완전복원 조건을 만족하도록 최적화하였다. 제안된 필터 뱅크 설계 결과는 JPEG2000의 (9, 7) 필터 뱅크와 비교하여 실제 이미지를 사용하여 MSE를 비교해본 결과 더 우수한 값을 얻을 수 있었으며, 곱셈의 사용수도 33.3％가 적었다. 따라서 이미지 신호를 압축하는데 널리 사용될 수 있는 저전력 구조임을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.338-344
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• 2017

본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권10호
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• pp.823-832
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• 2007

본 연구에서는 강우강도식의 매개변수를 추정하기 위해서 다목적 유전자알고리즘의 목적함수로 RMSE와 RRMSE를 적용하여 보다 객관적인 기준으로 장 단기간을 구분하는 방법을 제시하였다. 매개변수를 추정하기 위한 장 단기간을 구분하는 방법으로는 정확도를 기준으로한 방법과 그래프상의 접점을 이용하는 방법을 적용하였으며, 기상청에서 관리하는 22개 지점에 대하여 국내에서 널리 사용되고 있는 강우강도식을 이용하여 그 적용성을 살펴보았다. 매개변수를 추정하는 방법에 있어서는 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법의 정확도를 평가하였으며, 장 단기간을 구분하는 방법과 함께 재현기간별로 매개변수를 구하는 방법을 적용하였다. 국내에서 널리 사용되고 있는 세 가지 형태의 강우강도식 중에서 가장 높은 정확도를 얻을 수 있는 것은 허준행 등(1999)이 개발한 강우강도식인 것으로 나타났고, 기존의 선형회귀분석을 통해서 매개변수를 추정하는 것보다 다목적 유전자알고리즘을 적용한 결과가 더 높은 정확도를 보여주는 것으로 나타났다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제34권4호
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• pp.277-282
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• 2014

Nutritive value analysis of feed is very important for the growth of livestock, and ensures the efficiency of feeds as well as economic status. However, general laboratory analyses require considerable time and high cost. Near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) is a spectroscopic technique used to analyze the nutritive values of seeds. It is very effective and less costly than the conventional method. The sample used in this study was a corn kernel and the partial least square regression method was used for evaluating nutrient composition, digestibility, and energy value based on the calibration equation. The evaluation methods employed were the coefficient of determination ($R^2$) and the root mean squared error of prediction (RMSEP). The results showed the moisture content ($R^2_{val}=0.97$, RMSEP=0.109), crude protein content ($R^2_{val}=0.94$, RMSEP=0.212), neutral detergent fiber content ($R^2_{val}=0.96$, RMSEP=0.763), acid detergent fiber content ($R^2_{val}=0.96$, RMSEP=0.142), gross energy ($R^2_{val}=0.82$, RMSEP=23.249), in vitro dry matter digestibility ($R^2_{val}=0.68$, RMSEP=1.69), and metabolizable energy (approximately $R^2_{val}$ >0.80). This study confirmed that the nutritive components of corn kernels can be predicted using near-infrared reflectance spectroscopy.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5036-5041
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• 2010

이 논문은, 델타함수열에 기본을 둔 블라인드 알고리듬을 복소 채널에 적용할 수 있도록 그 복소화 과정을 소개하고 복소 채널의 블라인드 등화에서 채널의 위상왜곡 문제를 해결할 수 있음을 보였다. 또한, 기존의 랜덤 심볼열을 사용한 방식에 비해 가우시안 커널의 폭이 비교적 작은 값을 갖는 것으로 나타나, 출력 신호점을 원하는 심볼점에 끌어오는 정보 포텐셜의 값이 보다 큰 것으로 분석되었다. 16 QAM 시스템에 복소 위상왜곡 채널을 기준으로 하여 자승평균오차 (MSE)의 수렴 성능과 심볼점 집결성능을 평가하였으며 시뮬레이션 결과에서 채널 위상 왜곡이 효과적으로 보상됨을 성상도 성능에서 보였으며 정상상태 MSE 성능에서는 기존 방식보다 5 dB 이상 개선되었다.