• 콘크리트학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.203-212
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• 2008

본 연구에서는 다양한 배근상세를 갖는 짧은 연결보 (short coupling beam)의 주기거동특성과 에너지소산 메커니즘을 연구하였다. 주기하중을 받는 연결보의 수치해석을 위하여 비선형트러스모델 (nonlinear truss model)을 사용하였다. 수치해석 결과, 일반적인 수직 수평배근상세를 갖는 연결보는 핀칭이 심한 주기곡선을 보이며 거의 에너지를 소산하지 못하였다. 반면 대각배근상세를 갖는 연결보는 핀칭이 없는 안정적인 주기거동을 보이며 많은 에너지를 소산하였으며, 연결보의 에너지소산은 취성재료인 콘크리트보다 주로 대각 방향으로 배치된 철근에 의하여 발생됐다. 이러한 분석 결과를 토대로 대각철근의 변형률 이력을 사용하여 연결보의 에너지소산량을 예측할 수 있는 간편한 평가식을 개발하였다. 검증을 위하여 제안된 평가식과 실험으로 구한 연결보의 에너지소산량을 실험 결과와 비교하였다. 그 결과, 제안된 평가식은 배근형태, 전단경간비, 비탄성 변형 크기 등 다양한 설계변수의 영향을 고려하여 전단경간비가 1.25이하인 짧은 연결보의 에너지소산량을 비교적 정확히 예측하였다. 제안된 에너지소산량 평가 방법은 철근콘크리트구조물 및 부재의 성능 기초 내진평가/설계에 손쉽게 활용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.328-333
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• 2012

현재 운영 중인 위성항법보정시스템(Differential GPS)은 기준국(Reference Station), 감시국(Integrity Monitor), 그리고 제어국(Control Station)으로 구성되어 있다. 기준국(RS)에서는 의사거리 보정정보(Pseudorange Correction)를 계산하고 RTCM 국제표준 메시지를 생성하여 사용자에게 방송한다. 감시국(IM)에서는 기준국으로부터 보정정보를 수신하여 보정정보가 허용치 이내인지를 검사한다. 그리고 제어국(CS)에서는 기준국과 감시국의 기능 및 성능 파라미터 제어, 상태 감시를 수행한다. DGPS 무결성 감시국의 핵심 기능은 보정정보의 검사와 기준국으로 피드백 메시지를 전송하는 것이다. 하지만 무결성 감시를 위한 현재의 알고리즘은 위성 이상이 발생할 경우 그 무결성 기능에 한계가 있다. 그러므로 본 논문에서는 해상 DGPS RSIM을 위한 위성 이상 검출 및 식별기법에 중점을 둔다. 먼저 현재 운영 중인 DGPS RSIM의 기능 분석을 토대로 DGPS RSIM을 위한 무결성 기능의 한계를 분석하고, 다음으로 위성시계 이상을 검출하고 이상위성을 식별하기 위한 기법을 제안한다. 위성이상 검출 및 식별 기법을 실제 위성시계 이상사례에 적용하여 그 실험 결과를 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권9B호
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• pp.778-790
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• 2004

본 논문에서는 광 버스트 교환 (Optical Burst Switching; OBS) 기반의 광 통신망에 GMPLS (Generalized Multiprotocol Label Switching) 기술을 적용하기 위한 OBS 라우터의 기능 모델을 제시한다. 또한 이 모델에서 운용되고 사용자의 QoS 요구를 수용하는 연결 수락 제어 알고리즘을 제안한다. 기능 모델을 제시하기 위하여 IP/WDM(IP over WDM) 기반 광 인터넷을 위한 기존의 GMPLS와 OBS 특정을 먼저 고려한다. 이를 기반으로 현재의 파장 경로 배정 기반 GMPLS가 제어 정보를 이용하여 버스트 데이터의 경계를 구분하고 광 링크에서 버스트 단위의 통계적 다중화가 가능한 OBS의 특정을 수용하도록 기능 모델을 제안한다. 마지막으로 제안된 모델에 서 버스트 손실률과 서비스 차등률 같은 QoS 파라미터를 고려하여 연결 수락 제어가 가능하도록 OBS을 위한 offset 시간 결정 (offset time decision; OTD) 알고리즘을 이용한다. 제안된 연결 수락 제어 알고리즘은 LSP (Label Switched Path)의 인가된 부하와 파장 정보 요구 QoS 파라미터를 OTD 알고리즘에 대업한다. 새로운 LSP 설정 요구가 발생할 때 OTD 알고리즘으로 결정된 offset 시간으로 요구 QoS를 만족하면 설정 요구를 수락한다. 성능 평가는 시뮬레이션을 이용하며 제안된 방식이 기존 방식에 비해서 많은 LSP에 의한 이용을 증가와 요구 QoS를 만족시킴을 보인다.

• 전기화학회지
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• 제7권1호
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• pp.38-43
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• 2004

전기화학적으로 이온을 흡착시켜 제거시키는 capacitive deionization(CDI) 공정용 전극으로 탄소에어로젤에 실리카젤이 첨가된 다공성 탄소에어로젤 복합전극을 사유하여 1,000ppm NaCl수용액에서 10회와 100회 동안 싸이클을 변화시켜 탈염과 재생 특성에 대한 충전과 방전 시 시간에 따른 전류변화, 싸이클에 대한 전하량 변화, 그리고 CDI효율을 조사하였다. Paste rolling법으로 제조된 탄소에어로젤 복합전극은 CDI반응진행에 대한 전극 활물질의 탈락이 없이 전극의 성형성이 크게 향상되었고, 전극시트 제조시간을 $50\%$ 이상 단축시킬 수 있었다. 10분동안 충전과 방전으로 10회 싸이클까지의 전하량 결과를 살펴보면, $50wt.\%$의 실리카젤이 첨가된 C복합전극의 평균 충전 전하량이 실리카젤이 첨가되지 않은 A전극에 비해 $3\%$ 증가하였으며, 평균 방전 전하량은 $7\%$증가하였다. 5분동안 충전과 방전으로 100회 싸이클까지 평균 충전 전하량을 보면 $25w1.\%$와 $50wt.\%$의 실리카젤이 첨가된 B복합전극과 C복합전극은 A전극에 비해 각각 $6\%,\;14\%$증가하였으며, 또한 평균 방전 전하량도 각각 $9\%,\;21\%$증가하여 복합전극의 전하량 특성이 매우 우수하였다. 100회 싸이클까지의 CDI효율은 싸이클이 진행되면서 $70\%$ 이상으로 안정하게 유지하였고, 100회 싸이클에서는 B 복합전극이 $72.3\%$, C 복합전극이 $74.0\%$로 A 전극$(63.1\%)$보다 $10\%$이상 우수한 CDI 효율을 나타내었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.819-826
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• 2018

일반화된 해밍무게는 선형부호의 중요한 파라미터의 하나로써 암호시스템에 적용할 때 부호의 성능을 결정한다. 그리고 격자도를 이용하여 블록부호를 연판정으로 복호할 때 구현에 필요한 상태복잡도를 평가하는 척도가 되기도 함으로써 그 중요성이 한층 부각되고 있다. 특별히 삼항다항식을 기반으로 하는 유한체 상의 비트-병렬 곱셈기에 대한 연구가 진행되어왔다. 셀룰라오토마타(Cellular Automata, 이하 CA)는 국소적 상호작용에 의해 상태가 동시에 업데이트되는 성질이 있어서 LFSR보다 랜덤성이 우수하다. 본 논문에서는 효과적인 암호시스템 설계에 있어 중요한 요소 중 하나인 의사난수열 생성기의 효과적 합성에 관하여 다룬다. 먼저 간단한 90/150 전이규칙 블록의 특성 다항식의 성질을 분석하고, 이 규칙블록을 이용하여 삼항다항식 $x^2^n+x^{2^n-1}+1$($n{\geq}2$)에 대응하는 가역 90/150 CA와 $2^n$차 최대무게다항식에 대응하는 90/150 가역 CA(RCA)의 합성알고리즘을 제안한다.

• Earthquakes and Structures
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• 제13권1호
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• pp.59-66
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• 2017

Modern seismic codes rely on performance-based seismic design methodology which requires that the structures withstand inelastic deformation. Many studies have focused on the inelastic deformation ratio evaluation (ratio between the inelastic and elastic maximum lateral displacement demands) for various inelastic spectra. This paper investigates the inelastic response spectra through the ductility demand ${\mu}$, the yield strength reduction factor $R_y$, and the inelastic deformation ratio. They depend on the vibration period T, the post-to-preyield stiffness ratio ${\alpha}$, the peak ground acceleration (PGA), and the normalized yield strength coefficient ${\eta}$ (ratio of yield strength coefficient divided by the PGA). A new inelastic deformation ratio $C_{\eta}$ is defined; it is related to the capacity curve (pushover curve) through the coefficient (${\eta}$) and the ratio (${\alpha}$) that are used as control parameters. A set of 140 real ground motions is selected. The structures are bilinear inelastic single degree of freedom systems (SDOF). The sensitivity of the resulting inelastic deformation ratio mean values is discussed for different levels of normalized yield strength coefficient. The influence of vibration period T, post-to-preyield stiffness ratio ${\alpha}$, normalized yield strength coefficient ${\eta}$, earthquake magnitude, ruptures distance (i.e., to fault rupture) and site conditions is also investigated. A regression analysis leads to simplified expressions of this inelastic deformation ratio. These simplified equations estimate the inelastic deformation ratio for structures, which is a key parameter for design or evaluation. The results show that, for a given level of normalized yield strength coefficient, these inelastic displacement ratios become non sensitive to none of the rupture distance, the earthquake magnitude or the site class. Furthermore, they show that the post-to-preyield stiffness has a negligible effect on the inelastic deformation ratio if the normalized yield strength coefficient is greater than unity.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제1권1호
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• pp.157-162
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• 2015

대용량 초전도 에너지저장장치(Superconducting Magnetic Energy Storage, SMES)용 초전도 권선을 제작하기 위해서는 높은 자장특성을 가고 있는 2세대 고온초전도 (2nd Generation High-Temperature Superconductor, 2G HTS) 선재를 사용하는 것이 효율적이다. 자기에너지 저장 밀도를 높이기 위해서는 권선에 높은 전류밀도를 인가해야 하는데, 도체의 평면에 수직 방향으로 인가되는 자속밀도가 커지면 임계전류가 작아지는 2세대 HTS 선재의 특성상 토로이드 형태의 권선을 구성하는 것이 일반적이다. 이러한 고온초전도 권선을 설계하기 위해서는 권선 특성의 정확한 해석이 필요한데 이를 위해 유한요소법을 사용한 프로그램을 이용하여 해석이 가능하나 토로이드 형태의 권선은 대칭성의 문제로 3차원 해석을 해야만 하며, 이는 모델링에 많은 어려움과 높은 컴퓨터 사양, 그리고 매우 긴 계산 소요시간이 필요함을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 분석적이고 통계적으로 고온 초전도 코일에서 작용하는 최대 수직자장과 저장된 에너지를 결정하는데 이해하기 쉽고 효율적으로 계산하는 방법을 제시했다. 이 방법은 현저한 시간단축과 효율적인 설계를 할 수 있는 새로운 계산 방법으로 기존의 유한요소법에 의해 소요되는 계산 시간에 비해 1/1000정도로 계산시간 단축을 할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권5호
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• pp.475-480
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• 2005

선박에서 발생하는 오${\cdot}$폐수를 처리하기 위하여 생물학적 질소 및 인의 제거공정으로 사용되고 있는 연속 회분식 공정을 이용하여 유기물의 제거 특성과 산소 소모량, 반응조내에서 우점하고 있는 Bacillus sp.균주의 상태를 알아보기 위하여 Lab-sacle로 수행하였다. 반응조에서 COD의 제거효율은 $92.0\%$, 암모니아성질소는 $90.0\%$, 총질소의 제거효율은 $84.0\%$, 인의 제거효율은 $93.0\%$로 나타났다. Bacillus sp.를 이용한 SBR를 사용한 선박폐수의 처리효율은 안정적이었다. 포기시에 SBR 내의 pH는 초기의 8.1에서 30분동안에 pH는 7.0으로 감소하였다. 무산소 단계인 3단계와 4단계에서 pH는 증가하기 시작하여 최종적으로 pH는 7.3으로 유지되었다. TOC제거량에 대한 슬러지 생성량은 약$0.36kg{\cdot}MLSS/kg{\cdot}TOC$으로 나타났으며 낮은 슬러지 발생율과 높은 슬러지 침강성을 나타내었다. 반응조에서 바실러스균의 평균 우점율은 $24.2\%$로 나타났고 각 반응단계에서 안정적인 처리효율을 얻을 수 있어 충분히 우점화 되었다고 판단할 수 있었다.