• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제34회 춘계학술대회논문집
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• pp.443-449
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• 2010

최근 초월공동 어뢰와 같이 극초고속으로 이동하는 수중운동체의 저항감소기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 수중 운동체 주위의 초월공동 동을 해석할 수 있는 수치기법을 개발하고, 다양한 형상을 가지는 축대칭 운동체에서 발생되는 초월공동을 추정하였다. 또한 충남대학교 캐비테이션터널에서 실험을 수행하여 발생되는 초월공동을 관찰하고 개발된 수치기법의 결과와 비교, 검증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권6호
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• pp.929-936
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• 2018

A basic characterization of uranium samples was performed using gamma- and X-ray spectroscopy. The studied uranium samples were eight types of certified reference materials with $^{235}U$ enrichments in the range of 1-97%, and the measurements were performed over 24 h using a high-resolution and high-purity planar germanium detector. A general peak analysis of the spectrum and the $XK_{\alpha}$ region of the uranium spectra was carried out by using HyperGam and HyperGam-U, respectively. The standard reference sources were used to calibrate the spectroscopy system. To obtain the absolute detection efficiency, an effective solid angle code, EXVol, was run for each sample. Hence, the peak activities and isotopic activities were determined, and then, the total U content and $^{234}U$, $^{235}U$, and $^{238}U$ isotopic contents were determined and compared with those of the certified reference values. A new method to determine the model age based on the ratio of the activities of $^{223}Ra$ and $^{235}U$ in the sample was studied, and the model age was compared with the known true age. In summary, the present study developed a method for basic characterization of uranium samples by nondestructive gamma-ray spectrometry in 24 h and to obtain information on the sample age.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권11호
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• pp.936-946
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• 2009

그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.883-888
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• 2004

In this paper, we propose a method to avoid obstacles that have unstable limit cycles in a chaos trajectory surface. We assume all obstacles in the chaos trajectory surface have a Van der Pol equation with an unstable limit cycle. When a chaos UAVs meet an obstacle in an Arnold equation, Chua's equation and hyper-chaos equation trajectory the obstacle reflects the UAV( Unmanned Aerial Vehicle).

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.517-524
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• 2015

Unlabeled examples are easier and less expensive to be obtained than labeled examples. In this paper semisupervised approach is used to utilize such examples in an effort to enhance the predictive performance of nonlinear quantile regression problems. We propose a semisupervised quantile regression method named semisupervised support vector quantile regression, which is based on support vector machine. A generalized approximate cross validation method is used to choose the hyper-parameters that affect the performance of estimator. The experimental results confirm the successful performance of the proposed S2SVQR.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1539-1547
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• 2014

In this paper we apply the autoregressive process to the nonlinear quantile regression in order to infer nonlinear quantile regression models for the autocorrelated data. We propose a kernel method for the autoregressive data which estimates the nonlinear quantile regression function by kernel machines. Artificial and real examples are provided to indicate the usefulness of the proposed method for the estimation of quantile regression function in the presence of autocorrelation between data.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권1호
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• pp.64-72
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• 2016

In this paper, we utilize a Gaussian process to predict the power consumption in the air-conditioning system. As the power consumption in the air-conditioning system takes a form of a time-series and the prediction of the power consumption becomes very important from the perspective of the efficient energy management, it is worth to investigate the time-series model for the prediction of the power consumption. To this end, we apply the Gaussian process to predict the power consumption, in which the Gaussian process provides a prior probability to every possible function and higher probabilities are given to functions that are more likely consistent with the empirical data. We also discuss how to estimate the hyper-parameters, which are parameters in the covariance function of the Gaussian process model. We estimated the hyper-parameters with two different methods (marginal likelihood and leave-one-out cross validation) and obtained a model that pertinently describes the data and the results are more or less independent of the estimation method of hyper-parameters. We validated the prediction results by the error analysis of the mean relative error and the mean absolute error. The mean relative error analysis showed that about 3.4% of the predicted value came from the error, and the mean absolute error analysis confirmed that the error in within the standard deviation of the predicted value. We also adopt the non-parametric Wilcoxon's sign-rank test to assess the fitness of the proposed model and found that the null hypothesis of uniformity was accepted under the significance level of 5%. These results can be applied to a more elaborate control of the power consumption in the air-conditioning system.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.107-112
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• 2022

드론과 같은 임베디드 시스템에서 데이터를 서버로 전송해 실시간 분석을 진행함에 있어진행하는 데 초분광 영상 전체를 저장, 전송, 분석하는 데 전력 소모와 시간이 많이 소요되어 어려움이 있다. 그래서 초분광 영상 데이터는 차원 축소 또는 압축 전처리를 통해 서버로 전송하게 된다. 분석에 필요한 밴드만 보내기 위해서는 피처 선택 기법을 사용하는데 이러한 알고리즘은 대게 효율은 높더라도 영상 크기에 따라 처리 시간이 매우 소요가 크다. 본 논문에서는 밴드선택 알고리즘의 시간적인 단점을 개선하여한 기댓값 기반의 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 8GB 데이터의 40000*682 해상도 이미지 기준 평균 소요 시간인 24시간을 60~180초 내외로 감소시키고, 150개 밴드 중에 45개를 활용하여 7.6GB 램 사용을 2.3GB로 크게 감소시켰다. 시간은 크게 줄였음에도 픽셀 분류 성능은 기존과 유사하게 98% 이상의 분석 결과를 도출하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.503-508
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• 2023

트립탄 유도체는 급성 편두통을 치료하는 물질로 크로마토그래피, 전기화학, 분광학 및 모세관 전기영동학 등의 분석법과 관련된 연구가 많이 진행되었다. 최근 분석화학자들의 약물 분석과 생물학적 중요성에 대한 근본적인 문제 해결에 더욱 관심이 깊어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 트립탄 유도체의 분자단위 수준의 구조적 특성을 알아보기 위하여 HyperChem8.0의 반경험적 PM3 방법을 이용하여 수마트립탄, 리자트립탄, 나라트립탄 그리고 엘레트립탄의 전체에너지, 밴드갭, 정전포텐셜, 전하량을 계산하여 각 유도체의 분자 구조적 변화에 따른 화학적 특성을 조사하였다. 본 연구의 결과 수마트립탄, 나라트립탄 그리고 엘레트립탄의 경우 황 원자에 결합된 산소와 질소 원자를 중심으로 화학작용이 진행될 것으로 예상된다. 또한, 황원자가 없는 리자트립탄의 경우는 5원헤테로 고리화합물의 17, 19번 질소에서 화학작용이 진행될 것으로 나타났다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권6호
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• pp.559-567
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• 2012

초탄성을 고려한 비선형 구조의 레벨셋 기반 위상 및 형상 최적설계 방법을 개발하였다. 전체 영역에서 재료의 극단적인 불균형 분포로 기인하는 부정확한 접강성행렬(tangent stiffness matrix)로 인해, 비선형 문제의 위상 최적설계는 심각한 수렴성의 어려움을 겪는다. 이를 해결하기 위해, 임의의 형상을 표현할 수 있는 레벨셋 방법의 장점을 이용하여 정확한 접강성 행렬을 구하기 위해 명시적인 경계(explicit boundary)를 이용하였다. 레벨셋 함수로 표현되는 임의의 영역을 암시적 고정 격자(implicit fixed grid)를 이용하여 계산하는 것 대신에 명시적으로 그 영역을 이산화하기 위해 딜라우네이 삼각화 기법(Delaunay triangulation scheme)을 이용하였다. 레벨셋 방정식을 풀기 위해 최적화 조건으로부터 라그란지안(Lagrangian; 목적함수)가 감소하는 방향이 되도록 속도장을 결정하였다. 실제 영역 바깥쪽 속도장은 Adalsteinsson와 Sethian(1999)가 제안한 속도확장 기법을 이용하여 구하였다. 레벨셋 기반의 최적화 기법에 위상 민감도를 이용하여, 최적화 과정에서 원하는 시기와 위치에 위상 변화가 가능하도록 하였다.