• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.367-373
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• 2021

본 연구에서는 항내 파고를 신속하고 비교적 정확하게 예측할 수 있는 딥러닝 모델을 구축하였다.다양한 머신러닝 기법들을 외해파랑의 항내로 전파 변형 특성을 감안하여 모델에 적용하였으며 스웰로 인해 하역중단 문제가 심각했던 포항신항을 모델적용 대상지로 선정하였다. 모델의 입력 자료는 외해의 파고, 주기, 파향 그리고 출력 및 예측 자료로는 항내 파고자료로 하여 모델을 학습시켰다. 이때 자료의 전처리 과정으로 항내·외 파랑 시계열자료의 상관성을 감안하여 파향 자료를 분리하는 방법을 적용하고 딥러닝 기법을 이용하여 모델을 학습하였다. 결과적으로 모델을 통해 예측한 값이 항내관측치의 파고 시계열자료를 잘 재현하였으며 모델의 안정성을 크게 향상시켰다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.95-101
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• 1999

In this paper, a comparison between different methods to combine predictions from neural networks will be given. These methods are bagging, bumping, and balancing. Those are based on the analysis of the ensemble generalization error into an ambiguity term and a term incorporating generalization performances of individual networks. Neural Networks and AI machine learning models are prone to overfitting. A strategy to prevent a neural network from overfitting, is to stop training in early stage of the learning process. The complete data set is spilt up into a training set and a validation set. Training is stopped when the error on the validation set starts increasing. The stability of the networks is highly dependent on the division in training and validation set, and also on the random initial weights and the chosen minimization procedure. This causes early stopped networks to be rather unstable: a small change in the data or different initial conditions can produce large changes in the prediction. Therefore, it is advisable to apply the same procedure several times starting from different initial weights. This technique is often referred to as training ensembles of neural networks. In this paper, we presented a comparison of three statistical methods to prevent overfitting of neural network.

• 방송공학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.489-496
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• 2015

본 논문에서는, 밝기 변화가 존재하는 영상에서의 부호화 효율을 향상하기 위해 새로운 가중치 예측 기술이 제안된다. 종래의 가중치 예측 기술은 참조 영상 단위로 지원되고 하나의 가중치 예측 계수 세트만을 사용하기 때문에 전체적 밝기 변화가 존재하는 영상에서만 효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 알고리즘은 상황에 따라 세 가지 종류의 가중치 예측을 사용한다. 제안한 방법의 실험 결과는 기존 기술 대비 BD-rate 기준으로 최대 -10.2%의 성능 향상을 가져오며 인코더의 복잡도는 163%, 디코더의 복잡도는 약 101% 변화가 존재한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1995년도 제12회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 12권 1호)
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• pp.184-187
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• 1995

This paper proposes an algorithm for machine recognition of phonemes in continuous speech. The proposed algorithm is static strategy neural network. The algorithm uses, at the stage of training neuron, features such as PARCOR coefficient and auditory-like perceptual liner prediction . These features are extracted from speech samples selected by a sliding 25.6msec windows with s sliding gap being 3 msec long, then interleaved and summed up to 7 sets of parmeters covering 171 msec worth of speech for use of neural inputs. Perfomances are compared when either PARCOR or auditory-like PLP is included in the feture set.

• 설비공학논문집
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• 제18권6호
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• pp.526-533
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• 2006

The prediction of heat-up time of an LCD glass plate in LCD glass pre-treatment process has been implemented in the present study. Firstly, the analytical solution for one-dimensional radiation heat transfer from IR heaters to a LCD glass plate is obtained. When the surface temperature of the IR heaters is set at 473 K, the heat-up time of LCD glass to averaged temperature of 383K is 28 seconds. In addition, a three dimensional full CFD analysis using STAR-CD is implemented in an effort to consider the effect of 3-D heat loss through the furnace walls. From the results of the 3-D CFB analysis, the heat-up time increases up to 32.5 seconds under the same conditions. When the IR heater temperature in creases up to 573 K, the heat-up time decreases to 12 seconds for the one-dimensional analytical solution and to 13.5 seconds for the 3-D CFD analysis, respectively.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1249-1263
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• 2013

장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

• 한국철도학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.203-210
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• 2011

본 논문에서는 열차 충돌로 발생되는 충격으로 차축에 큰 수직하중 및 수평하중이 부과될 때 플랜지가 레일을 타고 오르는 탈선현상을 예측할 수 있는 단일 윤축의 이론적 탈선 모델을 연구하였다. 철도차량 충돌 시 크게 타고오름(wheel-climbing), 들려오름(lift-up), 전복(roll-over) 등과 이들의 복합유형탈선이 발생할 수 있다. 타고오름 및 복합 유형의 탈선은 세 가지(Climb-over, Climb/roll-over, Roll-over)로 정의할 수 있다. 본 논문에서는 충돌 후 탈선거동을 예측하기 위하여 타고오름 및 복합 유형 탈선에 대한 단일윤축 이론모델을 제안하고, 정의한 세 가지 탈선거동이 발생하기 위한 조건을 제시하였다. 타고오름 및 복합 유형의 탈선거동을 예측하기 위하여 제안된 단일윤축 이론모델의 타당성을 단순플랜지 형상 윤축모델을 사용한 동역학 시뮬레이션을 통하여 검증하고, 타당성을 보인다.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• 제11권E호
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• pp.23-29
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• 1995

산업 도시 부산에서 관측된 기상자료와 대기오염 자료를 이용해 대기오염과 대기투과도의 상호 관계를 연구하였다. 부산에서 대기오염에 의한 대기투과도를 예측하는데 경험적인 모델을 구축하기 위해 여러 기상 요소와 대기오염을 사용하였고, 이 결과를 Yamamoto et al.(1968)에 의한 대기투과도 계산 방법과 비교하였다. 그 결과, 두 방법에 의한 결과는 좋은 상관을 나타내었다. 따라서 본 연구에 의해 제시된 대기오염의 모수화는 부산에서 대기투과도와 직달일사량을 신뢰성 있게 예측하는 하나의 방법이라 생각된다. Relationship between atmospheric aerosol transmissivity and air pollution was analyzed using observed data in a large industrial city, Pusan, Korea. The atmospheric aerosol transmissivity predicted by method of present study in Pusan was assessed by the method of Yamamoto et al.(1968) in order to set up an empirical model to predict the transmissivity using the various meteorological parameters and air pollution. As a result, good correlation between these tow method re observed. Thus, it is possible to conclude that the parameterization of air pollution suggested by this study is another method to give reliable estimate of atmospheric aerosol transmissivity and direct solar irradiance in Pusan.

• 대한기계학회논문집B
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• 제35권6호
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• pp.593-601
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• 2011

다양한 작동 조건에서 고분자 전해질형 연료전지의 성능 변화를 예측하기 위한 해석 프로그램을 구성하여 열관리가 시스템의 성능에 미치는 영향을 해석하였다. 전체 시스템은 연료전지 스택, 공기공급계, 연료공급계, 열 관리계로 구성 되었으며 각 구성부의 설계점을 고려하여 열역학적 모델링을 적용 하였다. 외기온 변화와 냉각 시스템의 성능 변화에 따라 연료전지 스택의 온도 및 출력 변화가 예상되므로 탈설계 해석을 하여 전체 시스템의 성능 변화를 예측하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권44호
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• pp.257-261
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• 1997

Patents often serve as leading indicators of technological change. This patenting activity reflected R&D (Research & Development) of new technology. The purpose of this study is to set up a forecasting model that anticipate the number of domestic patent applications and the number of patents granted relating to R&D inputs (R&D expenditure, R&D manpower) at the level of three industrial sectors in Korea : electrical-electronic, machinery, chemical etc. In this study, forecasting models were used trend extrapolation and a set of regressions. Both Theil's inequality coefficient and MAE(Mean Absolute Error) were utilized to test the precision of predicted value. The patent data and the R&D data were based on Indicators of Industrial Technology data throught 1980 to 1996. The major results obtained in this study are as follows (1) The regression model is more useful for forecasting the trends of the number of patent applications and patents granted than the trend extrapolation method. (2) The variance of Theil's inequality is smaller in patent applications than in patent granted.