• 한국항공우주학회지
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• 제49권9호
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• pp.729-738
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• 2021

본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제39권5호
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• pp.289-295
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• 2021

Recently, owing to the development of autonomous vehicles, research on precisely determining the position of a moving object has been actively conducted. Previous research mainly used the fusion of GNSS/IMU (Global Positioning System / Inertial Navigation System) and sensors attached to the vehicle through a Kalman filter. However, in recent years, new technologies have been used to determine the location of a moving object owing to the improvement in computing power and the advent of deep learning. Various techniques using RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), and NARX (Nonlinear Auto-Regressive eXogenous model) exist for such learning-based positioning methods. The purpose of this study is to compare the precision of existing filter-based sensor fusion technology and the NARX-based method in case of GNSS signal blockages using simulation data. When the filter-based sensor integration technology was used, an average horizontal position error of 112.8 m occurred during 60 seconds of GNSS signal outages. The same experiment was performed 100 times using the NARX. Among them, an improvement in precision was confirmed in approximately 20% of the experimental results. The horizontal position accuracy was 22.65 m, which was confirmed to be better than that of the filter-based fusion technique.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권12호
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• pp.90-96
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• 2008

최근 들어, 광 기록 저장 시스템을 위한 다양한 기록 방식들이 연구되고 있다. BD (Blu-ray Disc)나 HD-DVD (High-Definition Digital Versatile Disc) 기록 방식의 표준화가 진행된 후에 차세대 광 기록 방식에 대한 관련 업계의 초점이 모아지고 있다. 이러한 차세대 광 기록 저장 시스템 가운데 기술의 호환성이 장점인 Super-RENS (Super-Resolution Near Field Structure) 기술이 유력한 후보 중 하나이다. 본 논문에서는 Super-RENS 디스크를 위한 신경망 기반의 비선형 등화기 (NNEQ)를 제안하였다. 비선형 심볼간 간섭 (Inter-Symbol Interference : ISI)을 제거하기 위해 신경망의 한 종류인 NARX (Nonlinear AutoRegressive eXogenous) 모델을 적용하였다. Super-RENS 디스크로부터 획득한 RF 신호 샘플들을 사용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안된 비선형 등화기의 성능은 비트오율 측면에서 등화기가 없는 경우나 기존의 Limit-EQ 보다 우수한 성능을 나타내었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제2권2호
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• pp.11-14
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• 2014

In the smart grid, it will be possible to communicate with the consumers for the purposes of monitoring and controlling their power consumption without disturbing their business or comfort. This will bring easier administration capabilities for the utilities. On the other hand, consumers will require more advanced home automation tools which can be implemented by using advanced sensor technologies. For instance, consumers may need to adapt their consumption according to the dynamically varying electricity prices which necessitates home automation tools. This paper tries to combine neural network and nonlinear autoregressive with exogenous variable (NARX) class for next week electric load forecasting. The suitability of the proposed approach is illustrated through an application to electric load consumption data. The suggested system provides a useful and suitable tool especially for the load forecasting.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권3호
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• pp.53-60
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• 2008

최근 들어, 광 기록 저장 시스템을 위한 다양한 기록 방식들이 연구되고 있다. BD (Blue-ray Disc)나 HD-DVD (High-Definition Digital Versatile Disc) 기록 방식의 표준화가 진행된 후에 차세대 광 기록 방식에 대한 관련 업계의 초점이 모아지고 있다. 이러한 차세대 광 기록 저장 시스템 가운데 기술의 호환성이 장점인 Super-RENS (Super-Resolution Near field Structure) 기술이 유력한 후보 중 하나이다. 본 논문에서는 HOS (Higher-Order Statistics)에서 사용되는 bicoherence 테스트를 통해 Super-RENS read-out 신호의 비선형성을 분석하고, Super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 신경망을 적용하고자 한다. 본 논문에서 고려하는 모델 구조는 NARX (Nonlinear AutoRegressive eXogenous) 모델이다. 모의실험 결과, Super-RENS read-out 신호의 비선형성이 존재함을 알 수 있었고, Super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 신경망이 유용하게 활용될 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권12호
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• pp.109-114
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• 2020

The aim of this study is to develop basic artificial neural network models in forecasting the in-sample gross domestic product (GDP) of Malaysia. GDP is one of the main indicators in presenting the macro economic condition of a country as set by the world authority bodies such as the World Bank. Hence, this study uses an artificial neural network-based approach to make predictions concerning the economic growth of Malaysia. This method has been proposed due to its ability to overcome multicollinearity among variables, as well as the ability to cope with non-linear problems in Malaysia's growth data. The selected inputs and outputs are based on the previous literatures as well as the economic growth theory. Therefore, the selected inputs are exports, imports, private consumption, government expenditure, consumer price index (CPI), inflation rate, foreign direct investment (FDI) and money supply, which includes M1 and M2. Whilst, the output is real gross domestic product growth rate. The results of this study showed that the neural network method gives the smallest value of mean error which is 0.81 percent with a total difference of 0.70 percent. This implies that the neural network model is appropriate and is a relevant method in forecasting the economic growth of Malaysia.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-578
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• 2020

주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.671-683
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• 2018

도시유역에 대한 집중호우에 따른 침수피해가 증가하고 있으며, 기존에 수행된 많은 연구에서 입증 되어진 바와 같이 도시 침수는 하수관망의 통수능을 상회함에 따라 발생하는 내수침수에 주로 기인하고 있다. 도시화가 상당히 진행되고 인구가 밀집되어 있는 지역에 대한 침수피해는 심각한 사회 경제적 피해를 야기한다. 이에 따라 도시지역에 대한 홍수 예측을 위한 확정 및 확률론적 연구가 진행되어 왔지만, 충분한 선행시간을 확보하며 단시간에 홍수량에 대한 예측결과를 도출하기에는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 최적의 실시간 도시 홍수 예측 기법을 제시하기 위하여 도시유출해석 기반 실시간 홍수 예측을 위한 IDNN, TDNN 그리고 NARX 동적신경망을 비교하였다. 강남 지역의 2010, 2011년 실제 호우사상에 대하여 총 홍수량 예측 결과, 입력 지연 인공신경망의 최대 Nash-Sutcliffe 효율 계수는 각각 0.86, 0.53, 시간 지연 인공신경망의 경우 0.92, 0.41, 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀의 경우 0.99, 0.98으로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 각 맨홀 누적월류량을 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 외생변수를 이용한 비선형 자기 회귀 기법을 사용하는 것이 추후 도시 홍수 대응체계 구축에 적합할 것으로 나타났다.

• 대한조선학회논문집
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• 제51권4호
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• pp.274-282
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• 2014

Time series of the dynamic response of a slender marine structure was predicted using quadratic Volterra series. The wave-structure interaction system was identified using the NARX(Nonlinear Autoregressive with Exogenous Input) technique, and the network parameters were determined through the supervised training with the prepared datasets. The dataset used for the network training was obtained by carrying out the nonlinear finite element analysis on the freely standing riser under random ocean waves of white noise. The nonlinearities involved in the analysis were both large deformation of the structure under consideration and the quadratic term of relative velocity between the water particle and structure in Morison formula. The linear and quadratic frequency response functions of the given system were extracted using the multi-tone harmonic probing method and the time series of response of the structure was predicted using the quadratic Volterra series. In order to check the applicability of the method, the response of structure under the realistic ocean wave environment with given significant wave height and modal period was predicted and compared with the nonlinear time domain simulation results. It turned out that the predicted time series of the response of structure with quadratic Volterra series successfully captures the slowly varying response with reasonably good accuracy. It is expected that the method can be used in predicting the response of the slender offshore structure exposed to the Morison type load without relying on the computationally expensive time domain analysis, especially for the screening purpose.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권11호
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• pp.1021-1029
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• 2018

본 연구에서는 미급수지역의 주요 수원인 지하수의 수위 변동 상황을 기반으로 한 미급수지역 가뭄 예보 기법 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해 지역화된 표준지하수지수(SGI)와 표준강수지수들(SPIs)의 상관관계를 분석하였다. 관측 지하수위로부터 산정된 SGI의 자기회귀 특성 및 지속기간별 SPI와 SGI의 상관관계를 동시에 고려할 수 있는 NARX (nonlinear autoregressive exogenous model) 인공신경망 모형을 이용하여 지역별 예측모형을 구축하였다. 학습기간 동안 관측 SGI와 모델 출력 SGI의 상관계수는 0.7 이상인 곳이 전체 167개 지역별 모형 중 146개(87%)로 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 적용기간에 대해서는 평균제곱근오차와 상관계수로 모형을 평가하였다. 본 연구를 통해 기상청에서 제공하는 59개 관측소별 강수량 전망 값으로부터 산정된 지속기간별 SPI와 관측된 지하수위를 이용한 지역별 SGI 전망이 가능하도록 하였으며, 미급수지역의 가뭄 예 경보를 위한 기초자료로 활용이 가능토록 하였다.