• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.259-259
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• 2003

유전자 알고리즘은 생물의 유전적 진화과정을 이용한 새로운 문제 해결의 방안으로 결정론적 방법으로 해결하지 못한 난제에 적합한 알고리즘이다. 제어기 설계 기법은 주파수에 의존하는 명세에 의한 설계는 있어 왔으나 Manabe 표준형을 기본으로 사용하는 시간에 의존하는 명세를 만족시키는 제어기 설계 기법은 미미한 단계에 있다. 본 논문에서는 일반화된 Manabe 표준형을 이용하여 플랜트의 성능을 충족시키는 제어기의 설계에 관해 연구한다. 두 변수 구조를 갖는 제어시스템에서 제어기의 계수 설계시 역행렬 방법이나 기존의 의역 행렬 방법으로 해결할 수 없는 경우가 있다. 이 경우에 원하는 폐루프 다항식이 설계된 다항식과 같거나 근사적으로 같도록 새로운 의역 행렬 방법과 경사알고리즘을 이용하여 제어기를 설계하는 두 가지 방법을 제안한다. 다음으로 제안된 제어기 설계 방법들을 자바로 구현한다

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권3호
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• pp.214-219
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• 2011

본 논문에서는 시간영역에서 분리된 잔여 파동장을 이용하여 주파수영역 파형역산을 수행하였다. 시간영역 잔여 파동장들을 절대값의 크기에 따라 정렬하여 분류하고, 이를 여러 개의 그룹으로 분리하였다. 분리된 잔여 파동장들은 각 그룹별로 목적함수의 경사 방향을 정규화한 후 평균하기 때문에 통상적인 잔여 파동장에서 작은 크기를 가지는 파동장들을 상대적으로 강조하는 효과가 있고, 이는 파형역산 시 심부구조의 이미지 향상에 도움을 준다. 파형역산은 시간영역에서 분리된 잔여 파동장을 이용하여 주파수영역에서 수행되며, 목적함수의 경사방향은 구조보정에서 많이 쓰이는 역전파 기법을 적용하여 계산된다. 본 연구에서 제안한 알고리듬의 타당성을 확인하기 위하여 SEG/EAGE 암염 모델과 Marmousi 모델을 이용하여 파형역산을 수행하였다. 역산 결과를 통해 제안된 알고리즘이 일반적인 주파수영역 파형역산에 비해 심부구조에 대하여 향상된 결과를 제시함을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.32-38
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• 2000

적응 신호처리 분야에서 LMS(Least Mean Square)알고리즘은 그 식의 간편함과 구현의 용이함으로 가장 널리 이용되고 있다. 대부분의 LMS 알고리즘은 수렴비를 조절하는 적응계수를 일정한 값으로 정하는데, 이는 안전성과 속도사이에서 트레이드오프가 존재한다. 이러한 단점을 해결하고 성능을 개선하기 위하여 가변 LMS(VLMS: Variable LMS)알고리즘이 발표되었다. 그러나 기존에 발표된 가변 스텝사이즈 알고리즘들도 또 다른 적응인자를 사용하므로 알고리즘이 새로운 적응인자 값에 의해 성능이 좌우된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 오차 제곱의 기울기에 따라 적응인자 스스로 값을 조절하는 가변 스텝사이즈 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 실수값을 갖는 월시-아다말(Walsh-Hadamard)변환을 사용하여 빠른 수렴을 얻도록 하였으며, 계산량을 감소시키기 위해 부분수정 알고리즘에 적용하였다. 제안한 알고리즘의 성능 확인을 위하여 잡음 제거 시스템에 적용하여 기존의 알고리즘들과 비교하여 그 성능이 우수함을 입증하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.93-100
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• 2002

본 논문에서는 피뢰설비에 대한 국내 규격의 재정립을 위해 관련된 기술을 검증할 목적으로 낙뢰로부터의 건축물 보호에 대한 규정과 기술상의 지침 등을 검토하였고, 국내의 피뢰설비에 관한 규격의 몇 가지 문제점을 해결하기 위란 연구를 수행하였다. 기존의 피뢰침에 대하여 피임펄스시험을 수행한 결과, 비교적 낮은 임펄스 전압에서 피뢰침 수뢰부의 절연체 표면에서 섬락을 일으켰고, 피격전류의 대부분은 피뢰침 지지용 금속판을 통하여 홀렀다. 따라서 피뢰침 지지대 부근에서의 전위경도는 매우 높게 상승하게 되어 피뢰설비로서의 기능을 못하게된다. 피뢰침 절연물의 섬락은 초소형 전자기기의 오동작을 비롯하여 감전이나 전기설비의 파손과 같은 막대한 경제적 손실을 가져오게 된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.47-54
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• 2019

본 논문에서는 간단한 시공간 블록 부호 (STBC)를 적용한 MC-CDMA 시스템에서 상수 모듈러스 (CM) 기반의 블라인드 적응 수신기를 설계하는 방법을 제시한다. 전송 심볼들을 검파하기 위하여 사용되는 여파기 계수 벡터들을 부분 벡터들로 분할하고, CM 메트릭을 최소화시키는 최적의 부분 벡터들 간의 특별한 관계식을 유도한다. 이러한 특별한 관계를 이용하여 변형된 CM 메트릭을 제시한다. 그리고 나서, 변형된 CM 메트릭을 최소화시키는 블라인드 적응형 통계적 변화율 CM 알고리즘 (SG-CMA)을 제안한다. 제안하는 기법의 여파기 계수 벡터들은 유도한 특별한 관계를 만족하는 영역에서만 갱신되기 때문에, 제안하는 블라인드 적응 SG-CMA 기법이 기존의 SG-CMA 기법보다 더 빠른 수렴 속도를 갖는다. 그리고, 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안하는 SG-CMA 기법의 우수성을 검증한다.

• 상하수도학회지
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• 제35권1호
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• pp.83-91
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• 2021

The increased turbidity in rivers during flood events has various effects on water environmental management, including drinking water supply systems. Thus, prediction of turbid water is essential for water environmental management. Recently, various advanced machine learning algorithms have been increasingly used in water environmental management. Ensemble machine learning algorithms such as random forest (RF) and gradient boosting decision tree (GBDT) are some of the most popular machine learning algorithms used for water environmental management, along with deep learning algorithms such as recurrent neural networks. In this study GBDT, an ensemble machine learning algorithm, and gated recurrent unit (GRU), a recurrent neural networks algorithm, are used for model development to predict turbidity in a river. The observation frequencies of input data used for the model were 2, 4, 8, 24, 48, 120 and 168 h. The root-mean-square error-observations standard deviation ratio (RSR) of GRU and GBDT ranges between 0.182~0.766 and 0.400~0.683, respectively. Both models show similar prediction accuracy with RSR of 0.682 for GRU and 0.683 for GBDT. The GRU shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively short (i.e., 2, 4, and 8 h) where GBDT shows better prediction accuracy when the observation frequency is relatively long (i.e. 48, 120, 160 h). The results suggest that the characteristics of input data should be considered to develop an appropriate model to predict turbidity.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.21-42
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• 2021

Purpose In order for companies to continue to grow, they should properly manage human resources, which are the core of corporate competitiveness. Employee turnover means the loss of talent in the workforce. When an employee voluntarily leaves his or her company, it will lose hiring and training cost and lead to the withdrawal of key personnel and new costs to train a new employee. From an employee's viewpoint, moving to another company is also risky because it can be time consuming and costly. Therefore, in order to reduce the social and economic costs caused by employee turnover, it is necessary to accurately predict employee turnover intention, identify the factors affecting employee turnover, and manage them appropriately in the company. Design/methodology/approach Prior studies have mainly used logistic regression and decision trees, which have explanatory power but poor predictive accuracy. In order to develop a more accurate prediction model, XGBoost is proposed as the classification technique. Then, to compensate for the lack of explainability, SHAP, one of the XAI techniques, is applied. As a result, the prediction accuracy of the proposed model is improved compared to the conventional methods such as LOGIT and Decision Trees. By applying SHAP to the proposed model, the factors affecting the overall employee turnover intention as well as a specific sample's turnover intention are identified. Findings Experimental results show that the prediction accuracy of XGBoost is superior to that of logistic regression and decision trees. Using SHAP, we find that jobseeking, annuity, eng_test, comm_temp, seti_dev, seti_money, equl_ablt, and sati_safe significantly affect overall employee turnover intention. In addition, it is confirmed that the factors affecting an individual's turnover intention are more diverse. Our research findings imply that companies should adopt a personalized approach for each employee in order to effectively prevent his or her turnover.

• 터널과지하공간
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• 제32권3호
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• pp.203-218
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• 2022

본 연구에서는 유체 주입 중단과 유발 지진 규모의 관계에 대하여 수리역학적으로 분석하였다. 수리적 해석을 통해 공극압의 구배가 유체 주입 중단으로 인해 완만해짐과 동시에 주입 중단 이후에도 수 시간 동안 압력 선두에서 상당한 임계 공극압에 도달하면서 더 넓은 영역에서 추가적인 전단을 일으킬 수 있음을 확인하였다. 수리역학 복합 해석을 단순화된 균열모델에 적용함으로써 유체 주입 중단 후에 최대 규모의 지진이 발생하는 것을 모사하였고, 유체 주입을 유지하는 경우와의 비교를 통해 급작스런 유체 주입 중단이 지진 유발에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 공극압의 분포 이외에도 단층 간의 기하학적 관계와 응력 재분배 등에 의해 임계 공극압의 구배가 변하며 이것이 유발 지진의 규모 평가에 중요하게 고려되어야 함을 확인하였다.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제13권1호
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• pp.641-649
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• 2021

Fuel oil consumption (FOC) must be minimized to determine the economic route of a ship; hence, the ship power must be predicted prior to route planning. For this purpose, a numerical method using test results of a model has been widely used. However, predicting ship power using this method is challenging owing to the uncertainty of the model test. An onboard test should be conducted to solve this problem; however, it requires considerable resources and time. Therefore, in this study, a deep feed-forward neural network (DFN) is used to predict ship power using deep learning methods that involve data pattern recognition. To use data in the DFN, the input data and a label (output of prediction) should be configured. In this study, the input data are configured using ocean environmental data (wave height, wave period, wave direction, wind speed, wind direction, and sea surface temperature) and the ship's operational data (draft, speed, and heading). The ship power is selected as the label. In addition, various treatments have been used to improve the prediction accuracy. First, ocean environmental data related to wind and waves are preprocessed using values relative to the ship's velocity. Second, the structure of the DFN is changed based on the characteristics of the input data. Third, the prediction accuracy is analyzed using a combination comprising five hyperparameters (number of hidden layers, number of hidden nodes, learning rate, dropout, and gradient optimizer). Finally, k-means clustering is performed to analyze the effect of the sea state and ship operational status by categorizing it into several models. The performances of various prediction models are compared and analyzed using the DFN in this study.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제87권3호
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• pp.255-272
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• 2023

Spatial cable systems can provide more transverse stiffness and torsional stiffness without sacrificing the vertical bearing capacity compared with conventional vertical cable systems, which is quite lucrative for long-span earth-anchored suspension bridges' development. Higher economy highlights the importance of refined form-finding analysis. Meanwhile, the internal connection between the lateral and vertical sags has not yet been specified. Given this, an analytic algorithm of form-finding for the earth-anchored suspension bridge with spatial cables is proposed in this paper. Through the geometric compatibility condition and mechanical equilibrium condition, the expressions for cable segment, the recurrence relationship between catenary parameters and control equations of spatial cable are established. Additionally, the nonlinear general reduced gradient method is introduced into fast and high-precision numerical analysis. Furthermore, the analytic expression of the lateral and vertical sags is deduced and discussed. This is very significant for the space design above the bridge deck and the optimization of the sag-to-span ratio in the preliminary design stage of the bridge. Finally, the proposed method is verified with the aid of two examples, one being an operational self-anchored suspension bridge (with spatial cables and a 260 m main span), and the other being an earth-anchored suspension bridge under design (with spatial cables and a 500 m main span). The necessity of an iterative calculation for hanger tensions on earth-anchored suspension bridges is confirmed. It is further concluded that the main cable and their connected hangers are in very close inclined planes.