• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.369-373
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• 2001

In this paper, we proposes the steps adopted to construct the neural network model for GMAW welds. Conventional, automated process generally involves sophisticated sensing and control techniques applied to various processing parameters. Welding parameters are influenced by numerous factors, such as welding current, arc voltage, torch travel speed, electrode condition and shielding gas type and flow rate etc. In traditional work, the structural mathematical models have been used to represent this relationship. Contrary to the traditional model method, neural network models are based on non-parametric modeling techniques. For the welding process modeling, the non-linearity at well as the coupled input characteristics makes it apparent that the neural network is probably the most suitable candidate for this task. Finally, a suitable proposal to improve the construction of the model has also been presented in the paper.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.246-253
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• 2013

본 논문에서는 유동의 안정된 흐름 제어를 위한 유동제어에 대해 다룬다. 전산유체역학 해석을 통해 제공된 대용량의 유동 데이터를 POD 방법을 통하여 축약하고, 제어측면에서 시간 및 주파수 영역에서의 분석에 근거하여 적절한 수준의 저차 모델링한다. 한편, 유동장 표면에 부착된 압력센서로부터 공간상의 유동상태 추정을 위해 신경망 구조를 갖는 유동추정기를 구성하고, 되먹임 유동제어기를 설계함으로써 유동제어루프를 구성한다.

• 지질공학
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• 제3권2호
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• pp.125-148
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• 1993

암반지하수유동 해석의 복잡성은 열극과 공극간의 유동관계, 응력의 영향, 열극체계의 복잡한 기하학적 분포상태에 기인한다. 열극체계의 불규칙한 발달로 인한 규모종속과 이방성 특성은 지금까지의 해석방법으로는 만족할 만한 결과를 얻을 수 없다. 분리열극망(Discrete Fracture Network) 모델은 암반 지하수가 근본적으로 분리된 열극을 통하여 유동한다는 가정하에서 출발한다. 유동경로(flow path)는 열극의 기하학적 분포 및 상호간의 연결형태에 의하여 결정되며, 열극분펴 및 수리특성은 현장조사자료의 통계학적 처리에 의한 접근방법을 시도하고 있다. 본 모델을 적용한 연구지역은 평택군 포승면 원정리 일대 $1\textrm{km}^2$지역으로서, 열극자료 분석은 등면적투영도로부터 6개의 set를 도출하였으며, 열극의 크기는 lognormal분포를 나타냈다. 6개 열극 set가 차지하는 총투수성열극확률밀도(conductive fracture intensity)는 1.52로 나타났으며, set 1의 투수성열극밀도가 0.37로 가장 높게 나타났다. 지하공동으로으 유입량 계산은 열극투수계량계수를 $10^{-8}\textrm{m}^2/s$으로 하였을 경우, 29ton/일로 산출되며, $10^{-7}\textrm{m}^2/S$로 하였을 때 약 22배가 큰 65ton/일로 계산되었다. 본 모델은 지하공동건설시 부지특성조사나 평가시에 해석도구로 사용될 수 있으며, 정량적인 자료뿐만 아니라 정상적인 자료도 해석 및 평가과정에 응용될 수 있는 반복적인 실행을 통한 Forward 모델링방법을 사용하는 장점이 있다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권1호
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• pp.80-87
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• 2010

본 연구는 Athabasca 오일샌드광구의 역청 생산방법인, SAGD 수행에 영향을 주는 불균질한 유효투수도의 분포도를 만드는 저류층 모델링 작업 공정을 개발하기 위한 것이다. 암석학적 상 분포는 연구 지역 역청 저류층 내의 불균질성의 주요 원인이다. 대상 매질은 사암과 이암으로 구성된 하천에서 바다로 이어지는 채널로서 이암이 유체의 흐름을 방해해 유효 투수도를 감소시키고 있다. 본 연구에서는 암석학적 상등을 이암의 모양에 따라 마른 특성의 유효투수도를 갖는 세 종류로 분류하였다. 본 연구의 저류층 모델링 작업과정은 상 모델과 투수도 모델링, 두 가지 주요 모듈로 구성되어 있다. 상 모델링은 확률적인 접근을 이용하여 유효투수도 결정에 중요한, 세가지 상등 중에 어떤 종류에 속하는지를 알려준다. 투수도 모델링은 먼저 이암의 체적율을 구하고 그것을 유효투수도로 변환시킨다. 암석상들의 소형 모델에 대한 일련의 시뮬레이션 적용을 통해 이암 체적율을 유효투수도로 변환시키는 변환함수를 얻는다. 탄성파 자료는 지구통계학적 방법으로 상 모델링에 입력되는 상등의 우선 확률을 제공함으로써 상 모델링에 기여한다. 특히, 본 연구에서는 상들의 우선 확률을 개선하기 위해 상등의 예측 시 다양한 탄성파 속성들을 복합적으로 사용하는 신경망 방법을 이용하였다. 상 구분에 있어서의 얼마만큼 개선되었는지를 보여주기 위해 상 모델링 시 개선된 우선 확률을 사용한 결과를 단일 탄성파 속성을 이용하는 기존 방법의 결과와 비교하였다. 다중 탄성파 속성들의 복합적인 사용에서 밀도와 P파 속도를 조합해서 이용하는 것이 상구분을 향상시키는데 필수적이다. 또한 본 연구에서는 검층으로부터 얻은 공극률과 P파 속도, 사진찍은 것 같이 예측된 이암의 부피를 이용하여 sand matrix의 공극률이 정확하게 평가원 연구지역에서, 다른 상등 사이에서 P파 속도가 달라지게 하는 sand matrix의 공극률에 대해서도 논의하였다.

• 전자공학회논문지A
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• 제28A권10호
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• pp.774-781
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• 1991

A communication network protocol among programable devices built-i manufacturing field, MAP (Manufacturing Automation Protocol), has to provide the job transfer service carrying out a lot of jobs distributively, and the MMS( manufacturing message specification) defines the above application layer protocol. In this paper user software required in job transfer was implemented. So as to provide each service with compatibility and extension, each module was designed according to the functions. A method is selected in double-assigning their domain and program applicable even in complex process, which loads and proceeds several programs sequentially. In order to confirm the logical validity of the designed protocol, local applying test is accomplished for the application layer of response station. Modelling the job flow process, each serice module is verified with the I/O primitives.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권9A호
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• pp.1299-1305
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• 2000

도래할 B-ISDN 환경하에서 중추적 역할을 할 ATM의 실현을 위해서는 다중매체의 통화유량을 최적하에 제어할 수 있는 방법이 제시되어야 한다. 그러나 다중매체 통화유량의 특성이 완전히 밝혀지지 못한 상태에서 ATM의 제어, 특히 최적한 폭주제어의 실현은 난제로 남아있다. 그러므로 본 논문에서는 다중매체 통화유량 모델을 시변비선형함수라 가정하고 이를 실시간 추정하기 위해 병렬로 연결된 3중의 신경망 모델을 제시하며 모의실험을 통해 시변비선형함수를 추정하여 ATM의 폭주제어에 이용될 수 있는 가능성을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권11호
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• pp.1123-1133
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• 2008

유역의 강우-유출 현상을 분포형으로 모의하기 위해서는 삼각형 혹은 사각형 요소로 유역을 모형화하고 각 요소에서의 수문성분의 변화를 해석하여야 한다. 본 연구는 사각형 요소인 격자로 모형화된 유역에서의 강우-유출 현상을 1차원 운동파 방정식을 이용하여 모의할 때 각 격자에서 발생된 흐름의 추적을 위한 격자 네트워크 해석에 대해 수행하였다. 격자의 흐름방향은 D8-method(deterministic eight-neighbors method)에 의해 결정된 단방향 흐름정보를 이용하였고, 각 격자별 흐름방향과 흐름누적수 정보를 이용하여 해당 격자의 계산 순서를 결정하게 된다. 또한 1차원 운동파 방정식을 유한체적법으로 해석할 때 격자간의 흐름방향 형태에 따른 해석방법을 제시하고, 이를 격자별 유출량 계산에 적용하였다. 본 연구에서 제시된 격자 네트워크 해석법은 물리적 기반의 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)에 적용하였으며, 단순화된 가상의 유역에 대한 모의결과를 $Vflo^{TM}$ 모형의 모의결과와 비교함으로써 타당성을 검토하였다. 또한 한강 수계의 중랑천 유역의 적용을 통해 실유역에 대한 적용성을 검토하였다. 중랑천 유역의 적용결과 모의된 유출 수문곡선은 관측 수문곡선을 잘 재현하였으며, 이에 따라 격자 네트워크 해석 과정의 실유역 적용이 타당한 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제30권4호
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• pp.320-334
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• 2020

본 수치해석연구에서는 국제공동연구프로젝트 DECOVALEX2019의 Task B의 일환으로 PFC3D를 기반으로한 수리역학연계모델을 개발하여 스위스 Mont Terri 지하연구시설에서 수행된 단층의 유체주입으로 인한 슬립시험을 모사하였다. 이를통해, 개발한 PFC3D 수리역학연계모델이 가진 한계점과 향후 보완할 점을 검토하고자 하였다. PFC3D를 기반으로한 3차원 입자결합모델 내 공극-유동통로모델을 생성하였으며 이를 사용하여 Mont Terri Step 2 단층내 유체주입실험을 모사하였다. 모델링결과 단층대를 따라 주입유체의 유동에 의한 단층대의 변형을 확인하였지만, 관측정에서의 시간에 따른 수압변화는 현장측정치와 부분적으로 일치하는 경향을 확인하였다. 현장측정 관측수압은 초기 유체주입 압력증가에 거의 변화를 보이지 않고 주입수압이 최대치에 도달할때쯤 급격한 증가를 보이는반면, 모델링에서는 주입압력이 증가함에 따라 관측수압도 부드럽게 증가하는 경향을 보였다. 이러한 부분적으로 일치하는 결과의 원인으로는 Mont Terri 현장의 단층을 모사하는 방법에 기인하는 것으로 판단하다. PFC3D에서는 단층을 손상대와 코어균열의 조합으로 모사하였고 단층대의 두께가 약 2 m로 주입유체가 단층대를 통해 유동하도록 모사하였기에 현장에서의 주입유체의 단층내 유동보다 그 유동범위가 크게 모사되었다고 판단한다. 또한, 현장단층에서와 같이 단층내부에 존재하는 충진물질로 인해 단층내 수리유동이 제한되어 국부적으로 과잉공급수압이 형성될 수 있는 기재를 모사하지 못한 점 또한 모델링 결과와 현장측정결과가 부분적으로 일치하는 원인일 수 있다. 단층변형의 경우는 모델링결과와 현장측정결과 유사한 수준으로 일치하는 결과를 확인하였다. 수치모델을 변형하여 단층대의 두께를 감소시키고 단층내 충진 물질의 비균질적인분포를 모사할 수 있는 방법론에 대한 후속 연구를 통해 PFC3D 수리역학연계모델의 유체주입으로 인한 단층활성화 연구로의 적용성을 향상시키는 것을 제안하고 한다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제9권2호
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• pp.115-121
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• 2018

Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.

• 환경영향평가
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• 제20권5호
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• pp.705-716
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• 2011

For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.