• 한국경제지리학회지
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• 제20권2호
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• pp.189-213
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• 2017

본 연구는 클러스터 진화의 분석에 있어서 클러스터 적응주기 모델의 의의와 한계점을 비판적으로 검토하고, 이를 토대로 향후 클러스터 진화 분석을 위한 연구 과제를 제시하고자 하였다. 1980년대 이전까지 클러스터를 비롯한 산업집적지 연구는 특정 시점에서 경제 공간의 양상에 주목하는 '정태적 관점'을 기초로 이루어졌지만, 최근에는 '복잡적 응계'의 '진화'에 주목하는 '동태적 연구'로 패러다임이 전환되었다. 이에 역동적 지속적으로 진화하는 클러스터에 적절한 분석도구로 적응주기 모델이 주목받게 되었으나, 클러스터 및 그 진화의 속성에 맞게 수정 및 보완되어 클러스터 적응주기 모델이 등장하게 되었다. 클러스터 적응주기 모델은 자원축적, 상호의존성 그리고 회복력의 측면에서 클러스터 진화의 특성을 규명하고, 클러스터 진화 경로를 6가지로 구분하여 살펴 볼 수 있는 포괄적인 분석틀이지만, 모델의 확대 및 심화를 위해서 이론적 경험적 연구 측면에서 더욱 활발한 논의와 보완이 요구된다. 따라서 향후 클러스터 진화 분석에 있어서의 연구 과제로는 클러스터 진화 모델의 구체화 및 정교화, 회복력 개념의 강조 그리고 경험적 연구를 통한 모델의 적용가능성과 유용성의 검증을 제시하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
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• 제26권3호
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• pp.167-202
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• 2023

A central problem of mathematics teaching worldwide is probably the insufficient adaptive handling of tasks-especially in computational practice phases and modeling tasks. All students in a classroom must often work on the same tasks. In the process, the high-achieving students are often underchallenged, and the low-achieving ones are overchallenged. This publication uses different modeling of the tennis serve as an example to show a possible solution to the problem and develops and discusses one adaptive task each for middle school, high school, and college using three mathematical models of the tennis serve each time. From model to model within the task, the complexity of the modeling increases, the mathematical or physical demands on the students increase, and the new modeling leads to more realistic results. The proposed models offer the possibility to address heterogeneous learning groups by their arrangement in the surface structure of the so-called parallel adaptive task and to stimulate adaptive mathematics teaching on the instructional topic of mathematical modeling. Models A through C are suitable for middle school instruction, models C through E for high school, and models E through G for college. The models are classified in the specific modeling cycle and its extension by a digital tool model, and individual modeling steps are explained. The advantages of the presented models regarding teaching and learning mathematical modeling are elaborated. In addition, we report our first teaching experiences with the developed parallel adaptive tasks.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권8호
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• pp.725-734
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• 2011

높은 받음각에서 항공기는 Wing Rock 이라고 알려진 Limit cycle 형태의 횡방향 진동 운동을 보일 수 있다. 이 논문에서는 이러한 불안정 진동운동과 관련한 불확실성에 적응하여 안정화시키는 고전 및 신경회로망기반 적응제어기법들의 상세 설계내용을 제시하였다. 모든 기법들은 80도 후퇴각을 가진 삼각날개를 갖는 모델에 적용하여 시뮬레이션하였고 그 결과를 비교분석하였다.

• 대한교통학회지
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• 제19권6호
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• pp.143-160
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• 2001

본 연구에서는 국내 일부지역에 운영중인 첨단신호제어시스템(COSMOS)의 효율성을 평가할 수 있는 미시적(microscopic), 모의실험기(simulator)의 원형(prototype)을 개발하였다. 이 모의실험기의 개발은 원형적인 형성을 목표로 차량의 이동방식과 모듈적용체계 그리고 첨단신호알고리즘 중 독립교차로 실시간제어의 기능을 개발모형의 범위로 하였으며 구체적인 개발 사항은 다음과 같다. 첫째로, 기본적인 차량진행 외에 부가적인 첨단신호기능을 수행하기 위해서 검지기 체계를 통한 자료수집 및 지역제어기 그리고 센터시스템의 알고리즘의 수행이 필요하므로, 미시적 시뮬레이터의 가장 큰 문제점인 연산속도의 문제는 더욱 대두된다. 따라서 이러한 점을 개선할 수 있도록 소프트웨어적인 측면에서 차량의 이동방식을 공간중심방식으로 구성하여 진행시킬 것과 링크별로 각 수행모듈을 합리적으로 적용하도록 제안하였다. 그리고 차량추종 및 차로변경의 모형의 적용을 포함한 링크의 이원화 적용 제안이 타당한지를 평가하기 위하여 NETSIM모형과 비교를 실시하였다. 둘째로, 이러한 모의실험기의 구조를 기초로 개별차량의 검지자료 수집과 매 주기마다 주기 및 녹색시간을 결정하는 독립교차로 실시간 제어 알고리즘의 구현으로 첨단신호제어의 전략을 평가할 수 있는 가능성을 제시하였다. 마지막으로 독자적인 모의실험기로 발전할 수 있도록 Animation 기능과 다양한 효과척도를 산출하여 종합적인 연구를 수행하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.293-304
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• 2022

In this work, a novel reliability approach for combined high and low cycle fatigue (CCF) estimation is developed by combining active learning strategy with least squares support vector machines (LS-SVM) (named as ALS-SVM) surrogate model to address the multi-resources uncertainties, including working loads, material properties and model itself. Initially, a new active learner function combining LS-SVM approach with Monte Carlo simulation (MCS) is presented to improve computational efficiency with fewer calls to the performance function. To consider the uncertainty of surrogate model at candidate sample points, the learning function employs k-fold cross validation method and introduces the predicted variance to sequentially select sampling. Following that, low cycle fatigue (LCF) loads and high cycle fatigue (HCF) loads are firstly estimated based on the training samples extracted from finite element (FE) simulations, and their simulated responses together with the sample points of model parameters in Coffin-Manson formula are selected as the MC samples to establish ALS-SVM model. In this analysis, the MC samples are substituted to predict the CCF reliability of turbine blades by using the built ALS-SVM model. Through the comparison of the two approaches, it is indicated that the reliability model by linear cumulative damage rule provides a non-conservative result compared with that by the proposed one. In addition, the results demonstrate that ALS-SVM is an effective analysis method holding high computational efficiency with small training samples to gain accurate fatigue reliability.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제4권3호
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• pp.122-129
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• 1996

The spark timing is one of major parameters to the engine performance and emissions. The ECU controls the spark timing based on preset values, which are functions of load and speed, in most of today's automotive SI engine. In this system, the preset spark timing can be different from optimum value due to the deviations from mass production, aging effects and so on. In the present study, a control logic is investigated for real time adaptation of spark timing to optimal value. It has been found that crank angle of miximum cylinder pressure is one of the appropriate parameters to estimate the optimum spark timing throught experiment. It has also been observed for spark timing convergence by variation of engineering model factors. The simulation program including engineering model for cycle by cycle variation of combustion is developed for surveying spark timing control logic. It is also shown that simulation results reflect experiment outputs and reasonableness of spark timing control logic for crank angle of maximum cylinder pressure.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제3A권4호
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• pp.191-197
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• 2003

Accurate detection and classification of faults on transmission lines is vitally important. In this respect, many different types of faults occur, such as inter alia low impedance faults (LIF) and high impedance faults (HIF). The latter in particular pose difficulties for the commonly employed conventional overcurrent and distance relays, and if undetected, can cause damage to expensive equipment, threaten life and cause fire hazards. Although HIFs are far less common than LIFs, it is imperative that any protection device should be able to satisfactorily deal with both HIFs and LIFs. Because of the randomness and asymmetric characteristics of HIFs, their modeling is difficult and numerous papers relating to various HIF models have been published. In this paper, the model of HIFs in transmission lines is accomplished using the characteristics of a ZnO arrester, which is then implemented within the overall transmission system model based on the electromagnetic transients program (EMTP). This paper proposes an algorithm for fault detection and classification for both LIFs and HIFs using Adaptive Network-based Fuzzy Inference System (ANFIS). The inputs into ANFIS are current signals only based on Root-Mean-Square (RMS) values of 3-phase currents and zero sequence current. The performance of the proposed algorithm is tested on a typical 154 kV Korean transmission line system under various fault conditions. Test results demonstrate that the ANFIS can detect and classify faults including LIFs and HIFs accurately within half a cycle.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권4호
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• pp.567-584
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• 2013

본 연구의 목적은 클러스터 적응주기모델을 토대로 미국 수도권지역에 위치한 페어팩스 카운티 IT서비스산업의 진화경로를 탐색하는 것이다. 1970년대부터 현재까지 지역 IT서비스산업에 대한 문헌, 업체 및 고용수, 인터뷰자료를 이용하여 시기별 특성을 분석하였고, 1990~2011년 기간 동안 지역산업의 성장요인을 알기 위해 변이할당분석을 시행하였다. 적응주기모델에 따르면 페어팩스 카운티의 IT서비스산업은 클러스터 변화지속형 궤적을 보이고 있음을 알 수 있다. 지역산업은 국방성과의 지리적 근접성, 수도권이라는 지역적 특수성으로 인해 정부정책의 영향을 많이 받아왔다. 2000년대 후반 경기침체에도 불구하고, 지역 회복력이 높아 끊임없이 변모하는 클러스터 유형을 보이는 데에는 정부의 안정적인 수요와 기업의 역량강화, 지원부문과 기업 등 행위주체의 긴밀한 연계로 인해 충격으로부터 회복력이 높았다는 점과 지식기반서비스업이 정책변화나 경제, 산업기술적환경의 변화에 보다 유연적으로 적응하였기 때문이라고 판단된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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• pp.1222-1229
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• 1993

An advanced design environment , which is based on adaptive and knowledge -based finite elements (INTELMESH), has been developed. Unlike other approaches, INTEMMESH incorporates the information about the object geometry as well as the boundary and loading conditions to generate an ${\alpha}$-priori finite element mesh which is more refined around the critical regions of the problem domain. INTEMMESH is designed for planar domains and axisymmetric 3-D structures of elasticity and heat transfer subjected to mechanical and thermal loading . It intelligently identifies the critical regions/points in the problem domain and utilize the new concepts of substructuring and wave propagation to choose the proper mesh size for them. INTEMMESH generates well-shaped triangular elements by applying trangulartion and Laplacian smoothing procedures. The adaptive analysis involves the intial finite elements analyze and an efficient ${\alpha}$-posteriori error analysis involves the initial finite element anal sis and an efficient ${\alpha}$-posteriori error analysis and estimation . Once a problem is defined , the system automatically builds a finite element model and analyzes the problem though automatic iterative process until the error reaches a desired level. It has been shown that the proposed approach which initiates the process with an ${\alpha}$-priori, and near optimum mesh of the object , converges to the desired accuracy in less time and at less cost. Such an advanced design/analysis environment will provide the capability for rapid product development and reducing the design cycle time and cost.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.65-76
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• 2016

자가-적응 소프트웨어는 스스로 문제를 인지하여 인지한 문제에 대하여 소프트웨어 사이클이 멈추지 않고 해당 요구사항에 맞게 적응하는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 임계점이 존재하는 시스템에서 발생하는 불필요한 적응 수행을 감소시키기 위하여 선행적 방식으로 임계점 이후의 상황을 예측함으로써 문제가 되는 이벤트를 사전에 처리하고자 한다. 실측치는 대부분 선형과 비선형이 모두 나타나기 때문에 하이브리드 모델을 사용하여 임계점 이후를 예측하며, 예측 기법의 사용 여부는 예측의 정확도를 기반으로 하는 적응 시점 판단 지표를 기준으로 한다. 본 논문의 기여점으로는 하이브리드 모델을 MAPE-K에 적용하여 임계점 이후 상황을 예측함으로써 실제 변화에 대한 불확실성을 감소시켰다는 점과 적응 시점 판단 지표를 기반으로 적응 시점을 판단함으로써 불필요한 적응 수행을 줄였다는 데에 있다.