• 한국소성가공학회:학술대회논문집
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• 한국소성가공학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.292-296
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• 2008

A new method of evaluating critical damage values of commercial materials is presented in this paper. The method is based on the previous study of the methodology [1] of acquisition of true stress-strain curves or flow stress curves over large strain from the tensile test in which the flow stress is described by the Hollomon law-like form, that is, by the strain dependent strength coefficient and the strain hardening exponent. The strain hardening exponent is calculated from the true strain at the necking point to meet the Considere condition. The strength coefficient is assumed to be constant before necking and represented by a piecewise linear function of strain after necking. With the predicted flow stress, a tensile test is simulated by a rigid-plastic finite element method with higher accuracy of less than 0.5% error between experiments and predictions. The instant when the fracture begins and thus the critical damage is obtained is determined by observing the stress variation at the necked region. It is assumed that the fracture due to damage begins when the pattern of stress around the necked region changes radically. The method is applied to evaluate the critical damage of a low carbon steel.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제12권3호
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• pp.149-164
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• 1996

탄성지반에서 지반스프링을 이용하여 굴착단계별로 토류벽의 거동을 검토하였다. 토막선형함수를 이용하여 지반계수에 따른 p-y 특성곡선을 산정한 수 있는 수학적 모델을 사용하였고, 토류벽의 굴착단계는 beam-column 방법에 의해 분석하였다. 개발된 프로그램의 신뢰도는 예측치와 실제변위의 비교를 통해 검증하였다. 건설단계를 잘 반영하므로, 앵커로 지지된 토류벽의 변위예측이 향상되었다. 분석결과에 따르면 제안된 방법은 민감도해석에 적용되는 계수들의 상대적 중요성의 평가에 효과적으로 이용될 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.577-582
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• 2002

Neural network can be trained to approximate an arbitrary nonlinear function of multivariate data like the mini-mill crown values in Automatic Shape Control. The trained weights of neural network can evaluate or generalize the process data outside the training vectors. Sometimes, the blind modeling of the process data is necessary to compare with the scattered analytical model of mini-mill process in isolated electro-mechanical forms. To come up with a viable model, we propose the blind neural-based range-division domain-clustering piecewise-linear modeling scheme. The basic ideas are: 1) dividing the range of target data, 2) clustering the corresponding input space vectors, 3)training the neural network with clustered prototypes to smooth out the convergence and 4) solving the resulting matrix equations with a pseudo-inverse to alleviate the ill-conditioning problem. The simulation results support the effectiveness of the proposed scheme and it opens a new way to the data analysis technique. By the comparison with the statistical regression, it is evident that the proposed scheme obtains better modeling error uniformity and reduces the magnitudes of errors considerably. Approximatly 10-fold better performance results.

• 한국농공학회지
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• 제39권2호
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• pp.62-73
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• 1997

The application of nutrients and pesticides to agricultural lands has been reported to contribute to groundwater contamination, which can be explained by preferential flow in lieu of convective-dispersive flow. An one-dimensional numerical model depicting preferential water and solute movement was modified to describe multi-layer flows. The model is based on a piecewise linear conductivity function. By combining conservation of mass and Darcy's law and using the method of characteristics a solution is obtained for water flow in which water moves at distinct velocities in different flow regions instead of an average velocity for the whole profile. The model allows transfer ofqr solutes between pore groups. The transfer is characterized by assuming mixing coefficients. The model was applied to undisturbed soil columns and an experiment site with structured sandy clay loam soil. Chloride, bromide, and 2, 4-D were used as tracers. Simulated solutes concentrations were in good agreement with the soil column data and field data in which preferential flow of solute is significant. The proposed model is capable of describing preferential solute transport under laboratory and field conditions.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.204-210
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• 2005

본 논문에서는 TSK 퍼지 모델을 위한 온라인 식별 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 거리를 이용하여 TSK 퍼지 모델에 대한 전건부의 구조를 식별하고, 재귀적 최소자승법으로 후건부를 구성하는 부분 선형 함수들의 매개 변수를 구한다. 대부분의 다른 연구들에서는 전건부의 구조를 구하기 위해서 클러스터링을 수행할 때 입력 공간에서만 고려하였으나. 제안된 알고리즘에서는 입력 공간 및 출력 공간 모두에서 고려하여, 아웃라이어를 효과적으로 배제할 수 있다. 기존의 대부분의 다른 알고리즘에서 샘플 데이터자체를 클러스터의 중심으로 사용하여 잡음에 민감한 단점이 있었으나, 제안된 알고리즘에서는 데이터 자체를 클러스터의 중심으로 사용하지 않아 잡음에 대해 민감하지 않다. 제안된 알고리즘은 많은 데이터의 저장을 필요로 하지 않고, 한 번 통과함으로써 모델을 구할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권3C호
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• pp.322-328
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• 2009

본 논문은 BER 성능을 높인 LDPC 복호를 위한 새로운 SSP 알고리즘을 제안한다. 제안하는 SSP 알고리즘은 추가적인 연산 없이 곱셈 연산과 나눗셈 연산을 덧셈 연산과 뺄셈 연산으로 대체가 가능하다. 제안하는 SSP 알고리즘은 In[tanh(x)] 함수와 $tanh^{-1}[exp(x)]$ 함수를 각각의 양자화 테이블을 사용하여 단순화하기 때문에 연산 복잡도를 줄일 수 있다. 시뮬레이션 결과 제안하는 SSP 알고리즘은 기존의 근사화 SP 알고리즘과 비교하여 BER 성능을 $0.3\;{\sim}\;0.8\;dB$ 향상시킨 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.2382-2390
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• 2007

본 논문에서는 비선형 앰프를 선형화 하는 다항식에 기반한 사전왜곡 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 다항식 기반 방식과는 다르게 사후왜곡기의 도움 없이 직접 학습 방식으로 사전왜곡 계수를 추정한다. 먼저 앰프의 특성이 부분 선형으로 가정하여 알고리즘이 유도되고, 다음에 이 알고리즘을 앰프에 대한 어떠한 가정이 필요없는 구조로 변경한다. 제안된 사전왜곡기는 복소 계수를 가지는 다항식으로 구성되며 다항식의 계수는 RLS(recursive least squares)에 기반하여 찾게 된다. 컴퓨터 모의실험에 의하면 제안된 직접방식의 알고리즘이 기존의 간접 학습 방식에 비해 앰프의 초기 계수나 포화 영역에서 강인한 특성을 보인다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제17권4호
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• pp.357-368
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• 1988

An application of thermal response coefficient method for obtaining thermal load on stud-frame walls in a typical house is presented. A set of stud-frame walls is two-dimensional heat conduction transients with composite structure. The ambient temperature on the right-hand face of the stud-frame walls is a typical day-cycle input and the room temperature on the left-hand face is a constant input. The desired output is thermal load at the left-hand face. The time-dependent ambient temperature is approximated by a continuous, piecewise-linear function each having one hour interval. The conduction problem is spatially discretized as 8 computer modelings by finite elements to obtain thermal response coefficients. The discretization and round-off errors can be neglected in the range of adequate number of nodes. A 60-node discretization is recommended as the optimum model among 8 computer modelings. Several sets of response coefficients of the stud-frame walls are generated by which the rate of heat transfer through the walls or some temperature in the walls can be calculated for different input histories.

• 한국음향학회지
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• 제14권1호
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• pp.31-39
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• 1995

선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.217-224
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• 2020

본 논문에서는 초고층 건물의 철근콘크리트 아웃리거 벽체 개구부의 최적설계를 위한 수학적 최적화 프레임워크를 제시하였다. 전용 유한요소해석 프로그램을 이용하여 아웃리거 벽체를 해석하였으며 깊은 보의 스트럿-타이 거동을 고려하여 개구부를 배치하였다. 최적화를 위해 파이썬 SciPy 라이브러리 중 순차이차계획법(Sequential Quadratic Programming)을 이용하여 제약 경계 최적화를 수행하였다. 최적화에 필요한 미분가능한 연속 함수를 얻어내기 위해 선형 보간법을 사용하였으며, 최적화 프로그램의 효율성을 위해 데이터베이스를 이용하였다. 2변수 최적화의 결과를 탐색 알고리즘의 이동 경로를 통해 살펴본 결과 알고리즘이 최적화된 결과를 효율적으로 찾아냄을 확인하였다. 그리고 개구부의 폭을 모두 같게 설정한 것이 아닌 각각의 개구부의 크기를 개별 변수로 설정하였을 경우 목적함수의 값이 최소화되어 더 우수한 최적화 결과를 도출함을 확인하였다. 또한, 최적화의 과정에 있어 데이터베이스를 이용할 경우 최적화 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있음을 확인하였다.