• 한국관개배수논문집
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• 제18권2호
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• pp.33-42
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• 2011

Climate change has impacts on not only the average temperature rise but also the intensity and frequency of extreme events such as flood and drought. It is also expected that the damages on agricultural infrastructure will be increased resulting from increased rainfall intensity and frequency caused by climate change. To strengthen the climate change adaptation capacity, it is necessary to identify the vulnerability of a given society's physical infrastructures and to develop appropriate adaptation strategies with infrastructure management because generally facilities related to human settlements are vulnerable to climate changes and establishing an adaptive public infrastructure would reduce the damages and the repair cost. Therefore, development of mitigation strategies for agricultural infrastructure against climatic hazard is very important, but there are few studies on agricultural infrastructure vulnerability assessment and adaptation strategies. The concept of vulnerability, however, is difficult to functionally define due to the fact that vulnerability itself includes many aspects (biological, socioeconomic, etc.) in various sectors. As such, much research on vulnerability has used indicators which are useful for standardization and aggregation. In this study, for the vulnerability assessment for agricultural infrastructure, 3 categories of climate exposure, sensitivity, and adaptation capacity were defined which are composed of 16 sub-categories and 49 proxy variables. Database for each proxy variables was established based on local administrative province. Future studies are required to define the weighting factor and standardization method to calculate the vulnerability indicator for agricultural infrastructure against climate change.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1399-1408
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• 2013

본 논문은 유도전동기의 제어에 있어서 성능향상을 위하여 가중치를 도입한 새로운 적분제어기법을 제안하여 $H_{\infty}$ T-S 퍼지제어기와 함께 사용하였다. $H_{\infty}$ T-S퍼지제어기는 유도전동기의 비선형성과 강인성을 위하여 사용되었고 가중치를 도입한 적분제어기는 추적문제를 조정기문제로 바꾸어 줌과 동시에 제어성능을 향상시키기 위해서 사용되었다. $H_{\infty}$ T-S퍼지제어기는 국부선형모델을 기반으로 구해지는 국부선형제어기 들의 선형결합으로 구성되며 각각의 국부 선형제어이득들은 LMI(Linear Matrix Inequlity)를 이용하여 계산된다. 본 논문에서는 가중치에 따라 결정되는 다양한 LMI해의 선택을 가능하게 함으로써 제어성능을 향상시켰다.

• 물과 미래
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• 제26권3호
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• pp.137-148
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• 1993

종확산 방정식에 대한 유한차분 모형으로서, 5차의 보간다항식을 사용한 Holly-Preissmann 기법과 Generalized Crank-Nicholson 기법을 결합한 혼합모형을 개발하였다. 순간적으로 부하된 오염원의 종확산문제에 본 모형 및 특성곡선을 고려한 다른 수치기법들을 적용하여 정확해와 비교하였다. 보 모형에 의한 계산결과, Courant 수에 관계없이 수치진동이 전혀 발생하지 않았으며, 최대농도 발생지점도 정확해와 일치하였다. 모형의 적용에 있어서 시간가중치 $\theta$의 값이 작을수록 계산의 정확성이 전반적으로 향상되는 것으로 나타났으며, $\theta$의 값을 크게 할수록 최대농도값을 과대평가하는 경향을 보였다. 전반적으로 Courant 수가 작을수록 정확한 계산결과를 나타내고 있으나 그 민감도는, 특히 $\theta$의 값이 작을수록, 매우 작게 나타났다. 3차의 보간다항식을 사용하는 혼합모형 및 연산자 분리방법들과의 비교결과, 이송항이 지배적일수록 본 모형이 정확해와 가장 근사한 계산결과를 보임을 알 수 있었다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제40권1호
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• pp.9-14
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• 2010

Purpose : We evaluated the absorbed doses to the organs and calculated the effective doses when using the digital panoramic radiography. Materials and Methods : The absorbed dose averages in major organs of oral and maxillofacial region were measured using the Dental head phantom (CIRS Co., USA), $^nLi_2B_4O_7$ TLD chip and UD-716AGL dosimeter (Matsushita Electric Industrial Co., JPN) when performing indirect and direct digital panoramic radiography. Effective doses were calculated from correspond to ICRP 2007 recommendations for two panoramic radiography. Results : The absorbed dose average on indirect and direct digital panoramic radiography was highest in parotid glands as measured 1259.6 mGy and 680.7 mGy respectively. Absorbed dose average in another organs were high in order of esophagus, submandibular gland, tongue and thyroid gland on both types of digital panoramic radiography. The absorbed dose average was higher on indirect type than direct one (p<0.05). The effective dose was higher on indirect type than direct one as measured 13.28 mSv and 8.70 mSv respectively. Conclusion : The absorbed doses in salivary gland and oral mucosa were high. However, thyroid gland also demands the attention on radiography due to high tissue weighting factor in spite of the low absorbed dose.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제30권3호
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• pp.191-198
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• 2017

발하중을 받는 구조물의 거동을 연구하기 위해서는 폭발물에 의한 하중을 정확히 산정하는 것이 중요하며 실내폭발의 폭발하중의 경우에는 특히 그러하다. 반사효과를 포함하는 실내폭발의 폭발하중 산정방법으로는 전산유체역학을 기반으로 한 수치해석적 방법이 비교적 정확한 폭발하중을 산정할 수 있다고 알려져 있다. 하지만 수치해석적 방법은 해석모델링이 어렵고 해석에 많은 시간이 소요되는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실내폭발에서 고려되어야 하는 여러 효과 중 대표적인 반사효과를 간단히 반영할 수 있는 해석적 폭발하중 산정방법을 연구하였다. 대상 구조물은 큰 인명피해와 연쇄붕괴를 일으킬 수 있는 실내폭발하중을 받는 주거시설의 슬래브로 설정하였다. 우선 수치해석적 방법을 이용해 실내폭발 효과와 탄성체로 가정한 슬래브의 최대 처짐을 알아보고, 이를 본 연구에서 제안하는 해석적 방법과 비교를 하였다. 제안된 해석적 방법에서는 보 이론을 적용한 반사효과의 가중치를 결정함으로써 보다 정확한 폭발하중 산정방법이 되도록 하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제52권7호
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• pp.1429-1435
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• 2020

Applying an accurate parametric prediction model to identify abnormal or false pressurizer water levels (PWLs) is critical to the safe operation of marine pressurized water reactors (PWRs). Recently, deep-learning-based models have proved to be a powerful feature extractor to perform high-accuracy prediction. However, the effectiveness of models still suffers from two issues in PWL prediction: the correlations shifting over time between PWL and other feature parameters, and the example imbalance between fluctuation examples (minority) and stable examples (majority). To address these problems, we propose a cost-sensitive mechanism to facilitate the model to learn the feature representation of later examples and fluctuation examples. By weighting the standard mean square error loss with a cost-sensitive factor, we develop a Cost-Sensitive Long Short-Term Memory (CSLSTM) model to predict the PWL of PWRs. The overall performance of the CSLSTM is assessed by a variety of evaluation metrics with the experimental data collected from a marine PWR simulator. The comparisons with the Long Short-Term Memory (LSTM) model and the Support Vector Regression (SVR) model demonstrate the effectiveness of the CSLSTM.

• 대한지하수환경학회지
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• 제6권2호
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• pp.87-94
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• 1999

본 연구는 GIS를 활용하여 미국 EPA에서 개발한 DRASTIC 모델에 구조선 밀도, 토지이용을 추가한 변형된 DRASTIC 모델을 개발하고 경기도 평택군 지역의 지하수 오염 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서 부가적인 인자를 사용한 이유는 구조선 밀도의 경우 우리 나라의 수리지질 환경에서 대수층은 대부분 암반 대수층인 점을 고려했을 때, 지하수 및 오염 물질 유동에 있어서 구조선의 역할이 매우 중요하기 때문이며, 토지 이용은 점오염원 혹은 비점오염원의 영향을 간접적으로 연구지역에 적용할 수 있기 때문이다. 통계적인 분석을 위하여 각각의 인자별 벡터 레이어를 격자 레이어로 전환하고 각 인자별 상관계수. 3 방향의 주성분 분석에 의한 공분산. 고유치, 고유벡터 등을 구하여 인자들간의 상관관계를 비교 분석하였다. 또한 일반적인 DRASTIC 레이어와 구조선 밀도 레이어, 토지이용 레이어간의 상관계수를 각각 구하고, 이를 각각의 가중치로 적용하여 최종적인 변형된 DRASTIC 모델을 구축하였다. 변형된 DRASTIC 모델을 사용한 결과 일반적인 DRASTIC 모델에 비해 오염 가능 지역이 많이 세분화되었고. 그 결과 오염 가능성이 높은 취약 지역을 구체적으로 구분할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.81-86
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• 2005

본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템을 모델 동정하기 위해 정보 granules에 기반한 퍼지 추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. 비공식적으로 말하면, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 수치 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM 클러스터링에 의한 정보 granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 포기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 포기 파라미터는 유전자 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 또한, 퍼지 모델의 성능사이의 상호균형을 얻기 위하여 하중값을 가진 합성 목적함수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 모델은 수치적인 예제를 가지고 평가하고, 문헌에서 나타난 기존의 퍼지 모델의 성능과 대조된다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권2호
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• pp.194-202
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• 2003

In this paper, we introduce a category of Multi-FNN (Fuzzy-Neural Networks) models, analyze the underlying architectures and propose a comprehensive identification framework. The proposed Multi-FNNs dwell on a concept of fuzzy rule-based FNNs based on HCM clustering and evolutionary fuzzy granulation, and exploit linear inference being treated as a generic inference mechanism. By this nature, this FNN model is geared toward capturing relationships between information granules known as fuzzy sets. The form of the information granules themselves (in particular their distribution and a type of membership function) becomes an important design feature of the FNN model contributing to its structural as well as parametric optimization. The identification environment uses clustering techniques (Hard C - Means, HCM) and exploits genetic optimization as a vehicle of global optimization. The global optimization is augmented by more refined gradient-based learning mechanisms such as standard back-propagation. The HCM algorithm, whose role is to carry out preprocessing of the process data for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNNs. The detailed parameters of the Multi-FNN (such as apexes of membership functions, learning rates and momentum coefficients) are adjusted using genetic algorithms. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the proposed model, two numeric data sets are experimented with. One is the numerical data coming from a description of a certain nonlinear function and the other is NOx emission process data from a gas turbine power plant.

• 한국전자파학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.120-127
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• 2005

연속적으로 연결된 방향성 결합기를 사용한 트랜스버설 필터 설계 방법을 제안하였다. 그 결합기형 트랜스버설 필터는 연속적으로 변화하는 불균일 결합선로로 간주될 수 있다. 이 설계 방법은 결합도 주파수 특성 패턴이 갖는 극점을 제어함으로써 원하는 결합도의 최적값을 도출하는데 기반을 두며, 이 최적화 과정에서 Woodward-Lawson 샘플링법을 개선 및 적용시키므로서 트랜스버설 필터가 갖는 분포된 지연요소와 가중치 요소를 쉽게 합성할 수 있도록 하였다. 응용을 위해 스펙트럴 영역법을 사용하여 마이크로스트립 트랜스버설 필터를 제작하고 결합기의 모드 위상속도 보상을 위해 최적한 유전체 덮개층을 적용시켰다. 실험결과로부터 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.