• 한국경영과학회지
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• 제12권1호
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• pp.27-33
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• 1987

A stochastic model for an inventory system in which depletion of stock takes place due to random demand as well as random loss of items is studied under the assumption that the intervals between cussessive unit demands as well as those between cussessive unit losses, are independently and identically distributed random variables having negative exponential distributions with respective parameters .mu. and .lambda. It is further assumed that leadtime for each order is an outstanding-order-dependent random variable. The steady state probability distribution of the net inventory level is derived under the continuous review (S -1, S) inventory policy, from which the total expected coast expression is formulated.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.637-641
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• 1991

One of the most difficult problems in depth control for underwater vehicle is the effect of seaway disturbance. When a underwater vehicle operates in a near surface environment, the seaway generates essentially two types of stochastic disturbances that influence the boat notion. One component of the seaway forces is of large magnitude with a relatively narrow-band, first order component. The other component is generally of somewhat smaller magnitude, second order component. Since the magnitude of the first order component is generally such greater than the compensating force that can be generating by the planes, it is undesirable for the controller to generate a control command. In this paper, we used LPC(Linear Predictive Coding) processing to uncontrollable seaway disturbance. This method can be used extensively in sensor signal processing of underwater vehicles.

• 한국음향학회지
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• 제37권4호
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• pp.256-261
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• 2018

차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.575-581
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• 2012

일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제27권3호
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• pp.336-343
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• 1995

적응제어의 한 방식인 자기동조제어(STR) 방식이 비선형 노심 모델의 출력 조정에 적용된다. 적응제어는 비선형, 시변 및 확률(Stochastic) 시스템을 위한 준최적 제어기를 설계하기 위한 적절한 제어 방식이다. 제어계통은 미지의 시변 파라메타를 갖는 3차 선형 모델에 기초한다. 파라메타는 가변 망각계수를 도입한 늑장 최소자승법에 의하여 매시간(Time Step) 순환적으로 평가된다. 평가된 파라메타를 이용하여 한 스텝 먼저 냉자재 평균온도가 예측되고 이 예측된 값과 Setpoint 값과의 차이를 최소화함은 물론, 제어봉의 움직임을 막고자 가중(Weighted) One-step-ahead 제어기가 설계된다. 또한 적분동작이 첨가되어 정상상태 에러가 제거된다. 넓은 운전영역을 포괄하는 비선형 PWR 모델이 원자로 출력 조정을 위한 본 제어기를 시뮬레이션하는데 이용되었다. 시뮬레이션 결과로부터 본 제어기의 성능이 우수한 것으로 판명되었다.

• Computers and Concrete
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• 제32권2호
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• pp.149-163
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• 2023

One of the main design parameters traditionally utilized in projects of geotechnical engineering is the uniaxial compressive strength. The present paper employed three artificial intelligence methods, i.e., the stochastic fractal search (SFS), the multi-verse optimization (MVO), and the vortex search algorithm (VSA), in order to determine the compressive strength of concrete (CSC). For the same reason, 1030 concrete specimens were subjected to compressive strength tests. According to the obtained laboratory results, the fly ash, cement, water, slag, coarse aggregates, fine aggregates, and SP were subjected to tests as the input parameters of the model in order to decide the optimum input configuration for the estimation of the compressive strength. The performance was evaluated by employing three criteria, i.e., the root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and the determination coefficient (R²). The evaluation of the error criteria and the determination coefficient obtained from the above three techniques indicates that the SFS-MLP technique outperformed the MVO-MLP and VSA-MLP methods. The developed artificial neural network models exhibit higher amounts of errors and lower correlation coefficients in comparison with other models. Nonetheless, the use of the stochastic fractal search algorithm has resulted in considerable enhancement in precision and accuracy of the evaluations conducted through the artificial neural network and has enhanced its performance. According to the results, the utilized SFS-MLP technique showed a better performance in the estimation of the compressive strength of concrete (R²=0.99932 and 0.99942, and RMSE=0.32611 and 0.24922). The novelty of our study is the use of a large dataset composed of 1030 entries and optimization of the learning scheme of the neural prediction model via a data distribution of a 20:80 testing-to-training ratio.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.335-345
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• 2021

하천에서의 용존물질의 혼합거동을 신속하게 예측하기 해석하기 위하여 1차원 추적모형이 개발되어 왔다. 그 중 저장대모형(Transient Storage Model, TSM)은 자연하천의 복잡하고 불규칙한 수리·지형적인 특성을 단순하게 반영할 수 있다는 장점때문에 가장 많이 사용되는 1차원 추적모형이다. 하지만 TSM의 정확도는 본류대 및 저장대의 면적, 물질교환계수 등 모형의 매개변수에 의존하며 이들은 직접적으로 측정될 수 없다는 단점이 있다. 또한 TSM은 농도곡선의 꼬리에 나타나는 저장대특성의 형태를 지수함수형태로 반영하는데 이는 실제 추적자실험을 통해 관측되는 꼬리는 형태와 다르다는 평가가 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 1차원 확률론적 저장대모형에 대한 수치모형을 개발하여 자연하천에 적용하고 그 결과를 TSM의 모의결과와 비교하였다. 상기의 모형을 검증하기 위하여 낙동강의 1차 지류 중 하나인 감천의 4.85 km의 구간에서 추적자 실험을 실시하였다. 본 추적자 실험을 통해 측정한 농도곡선과 본 연구에서 제시된 확률론적 저장대모형의 모의 곡선의 꼬리부 멱함수 기울기를 비교해본 결과, 오차율은 평균 0.24으로 나타났는데, 이는 1차원 이송-분산 모형과 TSM로부터의 오차율인 14.03과 1.87에 비해 보다 정확한 값이다. 본 연구 결과, 감천에서의 저장대 특성을 나타내는 하상의 체류시간분포는 지수함수분포보다는 멱함수 분포에 가까운 것으로 밝혀졌다.

• 한국측량학회:학술대회논문집
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• 한국측량학회 2007년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.81-84
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• 2007

This paper describes general procedure and results of the GPS 3rd odor network adjustment which has been carried out for determining coordinates sets with respect to new Korean Geodetic Datum, so-call Korean Geodetic Datum 2002 (KGD 2002). The adjustment begins with minimally constrained adjustments with respect to each of the 69 campaign networks. This was followed by constructing and adjusting sixteen block network. After detecting and removing outliers in the observation file, an attempt was made by applying the empirical stochastic modeling techniques used in the 2nd order network adjustment, so as to determine the magnitude of absolute and relative error for the estimated baseline vector from the GPS data processing. The over constrained adjustment were, in sequence, performed against each of the block network. In this adjustment, both of the 2nd order control points in the block network and the 3rd order control points overlapped with adjacent network whose coordinates were already determined from a preceding adjustment. The final adjustment results have shown that the accuracy of the 3rd order network adjustment was better than 1cm and 2cm in horizontal and vertical component, respectively.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.13-20
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• 2005

This paper addresses a new blind channel equalization method using fourth-order cumulants of channel inputs and a three-layer neural network equalizer. The proposed algorithm is robust with respect to the existence of heavy Gaussian noise in a channel and does not require the minimum-phase characteristic of the channel. The transmitted signals at the receiver are over-sampled to ensure the channel described by a full-column rank matrix. It changes a single-input/single-output (SISO) finite-impulse response (FIR) channel to a single-input/multi-output (SIMO) channel. Based on the properties of the fourth-order cumulants of the over-sampled channel inputs, the iterative algorithm is derived to estimate the deconvolution matrix which makes the overall transfer matrix transparent, i.e., it can be reduced to the identity matrix by simple recordering and scaling. By using this estimated deconvolution matrix, which is the inverse of the over-sampled unknown channel, a three-layer neural network equalizer is implemented at the receiver. In simulation studies, the stochastic version of the proposed algorithm is tested with three-ray multi-path channels for on-line operation, and its performance is compared with a method based on conventional second-order statistics. Relatively good results, withe fast convergence speed, are achieved, even when the transmitted symbols are significantly corrupted with Gaussian noise.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.324-325
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• 2011

This paper addresses the assessment of voltage sag costs based on the stochastic prediction of voltage sags. When voltage sags below a certain voltage threshold occur at sensitive industrial process, the industrial customer will experience financial damage. In order to mitigate voltage sag costs and devise efficient solutions to mitigate damage, a study on the financial loss assessment of voltage sags is basically needed. In order to assess the voltage sag costs, the expected sag frequency at a sensitive load point should be calculated by using the concept of the area of vulnerability and historical fault statistics. Then, financial loss due to voltage sags can be obtained by multiplying the expected sag frequency by the cost per sag event.