• Wind and Structures
• /
• 제36권6호
• /
• pp.367-377
• /
• 2023

This study proposes a few-shot learning model for extrapolating the wind pressure of scaled experiments to full-scale measurements. The proposed ML model can use scaled experimental data and a few full-scale tests to accurately predict the remaining full-scale data points (for new specimens). This model focuses on extrapolating the prediction to different scales while existing approaches are not capable of accurately extrapolating from scaled data to full-scale data in the wind engineering domain. Also, the scaling issue observed in wind tunnel tests can be partially resolved via the proposed approach. The proposed model obtained a low mean-squared error and a high coefficient of determination for the mean and standard deviation wind pressure coefficients of the full-scale dataset. A parametric study is carried out to investigate the influence of the number of selected shots. This technique is the first of its kind as it is the first time an ML model has been used in the wind engineering field to deal with extrapolation in wind performance prediction. With the advantages of the few-shot learning model, physical wind tunnel experiments can be reduced to a great extent. The few-shot learning model yields a robust, efficient, and accurate alternative to extrapolating the prediction performance of structures from various model scales to full-scale.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제31권6호
• /
• pp.458-467
• /
• 2019

본 연구는 자료동화에 필요한 매개변수의 최적화된 값를 산정하기 위해 서남해안을 포함하는 한반도 중심해역에 해양순환수치모델 FVCOM(Finite Volume Community Ocean Model)을 구축 및 검증하고 이에 연속관측된 수층별 유속자료와 OI(Optimal Interpolation)를 자료동화하였다. 자료동화에는 서남해안에 위치한 4정점에서 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)을 통해 관측된 수층별 유속자료를 사용하였다. 자료동화에 사용된 배경 모델은 복잡하고 불규칙한 지형적 특성을 가진 서남해안 중심의 한반도 해역을 비구조격자체계의 해양순환수치모델인 FVCOM으로 구성하고 이를 조석검증하였다. 최적내삽법의 Correlation length와 Scale factor는 자료동화 과정에서 관측값의 영향 범위를 결정하고 오차를 보정할 수 있는 매개변수다. 자료동화기법 내 매개변수는 연구 지역에 존재하는 해양학적 특성에 따라 능동적으로 변동되기 때문에 이를 토대로 경험적인 산정 연구가 필요하다. 따라서 서남해안에서 요구되는 각 매개변수들을 Taylor diagram을 활용하여 관측정점별로 분석하고 최적값을 산정하였다. 산정된 최적매개변수는 관측정점마다 요구되는 값이 상이하며 연안에서 외해로 갈수록 증가하는 추세를 보인다. 추가로 조석검증 전과 후에 따른 배경 모델이 갖는 정확성이 자료동화 효과에 미치는 영향을 분석하였다. 조석검증을 통해 정확성이 높아진 배경 모델은 배경오차공분산이 상대적으로 감소됨에 따라서 총 비중 함수가 0에 가까워지고 결과적으로 최적매개변수값이 감소하였다. 이러한 최적매개변수는 광역 모델이 갖고 있는 연안역까지 도달하는 개방경계의 한계점을 완화시켜줄 것으로 기대하며 향후 관측정점별로 요구되는 최적매개변수값을 독립적으로 적용하도록 개선한다면 향상된 해양예측 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제10권4호
• /
• pp.241-251
• /
• 2007

본격적인 지진관측 이래 최대 규모의 내륙 지진으로 기록된 오대산지진의 관측 스펙트럼을 이용하여, 점지진원 스펙트럼 모델의 지진원 크기 및 오차의 공간적인 특성을 평가하였다. 먼저 지진원 스펙트럼을 추정하기 위해, 최근까지 국내에 축적된 지진자료를 기반으로 비교적 상세하게 추정된 추계학적 지진동모델(Boore, 2003)의 지진파 전달, 부지특성(연관희, 2007)을 이용하여 관측 자료를 보정하였다. 추정된 오대산지진의 지진원 스펙트럼을 $1-f_c$(1개의 코너주파수) Brune의 ${\omega}^2$ 지진원모델에 적합한 결과, 기존에 제시된 지진규모-응력강하량 대표모델(연관희 등, 2006)에 의해 잘 예측되었으며, 오대산지진의 지진원 스펙트럼은 최근까지 한반도 인근에서 발생한 중규모 이상의 지진원 스펙트럼으로부터 추정된 $2-f_c$(2개의 코너주파수)의 경험적인 지진원모델에 보다 잘 부합되었다. 또한 일반적으로 무작위 잡음으로 취급되는 점지진원 지진파 스펙트럼 모델링 오차에 대해 방위각에 따른 방향성과 지역별 전달특성을 평가한 결과, 오차가 완전한 무작위 특성이 아님을 확인할 수 있었다. 이러한 모델링 오차의 방향성은 이론적으로 추정된 방사패턴과도 매우 유사한 관측된 방사패턴을 나타내었으며, 지역별로는 지질학적인 경계 혹은 지진파전달의 불연속적 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 판단되는 주파수별로 상이한 공간적인 분포 특성을 보여주었다.

• 응용통계연구
• /
• 제26권5호
• /
• pp.847-856
• /
• 2013

본 연구에서는 Liu 등의 학습 알고리즘과 Wu와 Zhang의 초기 가중값의 범위 설정, 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan의 초기 가중값에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화 네트워크를 구할 수 있는 개선된 학습을 제안하고, 최적화된 신경망 학습률들을 이용하여 개선된 학습 과정의 학습효율등을 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층으로부터 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 네트워크에서 학습회수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하면서 초기 가중값들에 관한 기존 연구들을 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조를 갖는 일반화 네트워크로 추정할 수 있게 된다. 이러한 학습률들을 변화시키는 모의실험을 통하여 기존의 연구 결과와의 학습 효율을 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.149-153
• /
• 2006

강우는 물과 에너지 순환에서 가장 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 원격탐사를 이용하여 추출한 강우자료의 불확실성 (uncertainty)이 수치수문모형에서 수문인자 (토양함수, 토양온도, 유출, 증발산, 열전도 등)를 모의할 때 공간 스케일의 영향을 검토해 보았다. 지상강우관측을 이용하여 보정된 WSR-88D (NEXRAD)에 의해 추출한 강우자료와 현장에서 측정된 기상자료를 입력 자료로 사용하여, 오프라인 CLM(Community Land Model) 수문모형을 세 가지의 다른 공간 스케일 $0.25^{\circ},\;0.5^{\circ}\;and\;1.0^{\circ}$에 대하여 수행하였다. 이어서 현장에서 측정된 기상자료는 고정시키고 동시공간에 해당하는 IR (Infrared) 밴드를 기반으로 하는 인공위성 강우자료로 대치시켜 같은 모형을 수행하여 비교 검토하였다. 이 연구에서는 물리적 이론을 기반으로 하는 CLM수문모형의 매개변수는 지표면-대기의 수문반응 (land-atmosphere interaction)을 적절하게 묘사하도록 정의되었다고 가정한다. 모형의 실험결과는 강우입력의 불확실성이 수문반응의 공간분포 결과에 어떻게 영향을 미치는지를 보여준다. 이 연구는 수문모형을 수행할 때 수문반응의 불확실성에 대한 정보를 제공해 주며, 결국은 기후 변화에 따른 수자원의 재분배를 이해하는데 이바지 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.73-83
• /
• 2014

이 논문은 인도의 공예분야 사회적기업 인더스트리 크래프트가 정부 보조금 의존에서 벗어나 지난 30년간 어떻게 수익을 창출하고 글로벌 사회적기업으로 지속가능한 성장이 가능했는지를 분석한 논문이다. 분석을 통해 도출한 성공요인들은 다음과 같다. 첫 번째 요인은 이해관계자들의 가치 창출로서 사회적 미션을 목표로 각 이해관계자들의 가치를 최우선 고려하였으며 가치를 상호간 공유했다는 점이다. 두 번째 요인은 독특한 내부경영방식으로서 더 많은 부가가치 창출을 위해 조직체계에 독특한 비즈니스 모형과 4P전략을 도입하고 생산자집단의 자립을 돕는 경영방식을 도입했다는 것이다. 세 번째 요인은 학습 및 혁신문화 조성으로서 변화를 두려워하지 않고 끊임 없이 새로운 디자인 전략을 세워 도전하고 시행착오를 조직학습으로 이끈 학습문화를 구축했다는 점이다. 마지막 네 번째 요인은 시의적절한 재정 및 자원의 확보로서 규모 확대 시기 때마다 민간기업과의 제휴 및 투자 유치, 충분한 기술인력자원 확보 등 적절한 재정 및 자원을 확보했던 점을 들 수 있다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.268-278
• /
• 2001

본 연구는 웹기반 교수 시스템을 이용하는 학습자의 지식 수준을 지능적으로 진단하기 위하여 문항 반응을 이용한 진단 모듈의 설계와 구현에 관하여 다룬다. 문항 반응 이론은 기존의 학습자 검사 방법처럼 전체 문항에서 정답 문항의 총점에 근거를 두고 학습자를 진단하는 것이 아니라 문항 하나 하나에 근거를 두고 학습자의 지식 수준을 검사하는 것이다. 기존의 웹기반 교수 시스템의 경우 학습자의 지식 수준은 고려하지 않고 검사의 총점 결과만을 가지고 진단한 뒤 그 결과를 토대로 이분법적인 학습을 진행하는 오류를 범하고 있다. 이는 학습자의 올바른 진단이 될 수 없으며 학습자 모델을 구성하기가 어려워 진보한 지능형 교수 학습 시스템에 적용하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기존에 연구된 문항 반응 이론을 수학 학습에 응용하여 학습자의 지식 수준을 진단하기 위한 학습자 진단 모듈의 설계 및 구현에 대한 방향을 제시하고자 한다.

• 전기학회논문지
• /
• 제59권5호
• /
• pp.972-980
• /
• 2010

In this study, we introduce the design methodology of an optimized type-2 fuzzy cascade controller with the aid of hierarchical fair competition-based genetic algorithm(HFCGA) for ball & beam system. The ball & beam system consists of servo motor, beam and ball, and remains mutually connected in line in itself. The ball & beam system determines the position of ball through the control of a servo motor. Consequently the displacement change of the position of the moving ball and its ensuing change of the angle of the beam results in the change of the position angle of a servo motor. The type-2 fuzzy cascade controller scheme consists of the outer controller and the inner controller as two cascaded fuzzy controllers. In type-2 fuzzy logic controller(FLC) as the expanded type of type-1 fuzzy logic controller(FLC), we can effectively improve the control characteristic by using the footprint of uncertainty(FOU) of membership function. The control parameters(scaling factors) of each fuzzy controller using HFCGA which is a kind of parallel genetic algorithms(PGAs). HFCGA helps alleviate the premature convergence being generated in conventional genetic algorithms(GAs). We estimated controller characteristic parameters of optimized type-2 fuzzy cascade controller applied ball & beam system such as maximum overshoot, delay time, rise time, settling time and steady-state error. For a detailed comparative analysis from the viewpoint of the performance results and the design methodology, the proposed method for the ball & beam system which is realized by the fuzzy cascade controller based on HFCGA, is presented in comparison with the conventional PD cascade controller based on serial genetic algorithms.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제53권3호
• /
• pp.180-188
• /
• 2020

Objectives: The Short Form 36 (SF-36) questionnaire is increasingly being used to measure health-related quality of life (HRQoL) in Indonesia. However, evidence that it is valid for use in Indonesian adults is lacking. This study assessed the validity and reliability of the SF-36 in Indonesian middle-aged and older adults. Methods: Adults aged 46-81 years (n=206) in Yogyakarta, Indonesia completed the SF-36, another measure of HRQoL (the EuroQoL visual analogue scale [EQ-VAS]), and measures assessing their demographic characteristics. Fifty-four percent (n=121) completed the SF-36 measure again 1 week later. Confirmatory factor analysis was conducted to confirm the factor structure of the SF-36. Internal consistency reliability was estimated using Cronbach's alpha, and test-retest reliability was assessed using intraclass correlations. Convergent and discriminant validity were assessed by computing correlations among SF-36 subscales, between subscales and the 2 component scores, and between component scores and EQ-VAS scores. Results: Most scaling assumptions were met. The hypothetical factor structure fit the data poorly (root mean square error of approximation [RMSEA]=0.108) and modification was required for a good fit (RMSEA=0.060). Scores on all subscales demonstrated acceptable internal consistency (α>0.70) and test-retest reliability (r>0.70). Divergent validity was supported by weak to moderate interscale correlations (r=0.19 to 0.64). As expected, the 2 summary scores were moderately to strongly correlated with the EQ-VAS (r>0.60). Conclusions: The findings adequately support the use of SF-36 in Indonesian middle-aged and older adults, although the optimal algorithm for computing component scores in Indonesia warrants further investigation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권7호
• /
• pp.267-274
• /
• 2018

본 논문에서는 PTZ 카메라를 이용한 머리자세추정 방법에 대하여 서술한다. 회전 또는 이동에 의하여 카메라의 외부인자가 변경되면, 추정된 얼굴자세도 변한다. 본 논문에는 PTZ 카메라의 회전과 위치 변화에 독립적으로 머리자세를 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 얼굴검출, 특징추출 그리고 자세추정으로 이루어진다. 얼굴검출은 MCT특징을 이용해 검출하고, 얼굴 특징추출은 회귀트리 방법을 이용해 추출하고, 머리자세 추정은 POSIT 알고리즘을 사용한다. 기존의 POSIT 알고리즘은 카메라의 회전을 고려하지 않지만, 카메라의 외부인자 변화에도 강건하게 머리자세를 추정하기 위하여 본 논문은 원근투영법에 기반하여 POSIT를 개선한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 방법 보다 RMSE가 약 $0.6^{\circ}$ 개선되는 것을 확인했다.