• 한국수자원학회논문집
• /
• 제31권3호
• /
• pp.317-326
• /
• 1998

시계열자료의 분해능력이 뛰어난 wavelet 변환을 사용하여 물소비특성을 분석하였다. Wavelet 변환의 기저함수로는 물수요량의 경우 Coiflets5 함수, 기온측정치의 경우 Coiflets3 함수를 사용하였으며 해석결과 212 scale에서 목표된 장기간에 걸친 변화추이는 hyperbolic tangent 함수의 형태로 전기간에 걸처 꾸준한 증가세를 보였다. 또한 절기혹은 경기주기와 밀접한 관련이 있을 것으로 생각되는 추가수요가 6월과 12월말을 정점으로 발생하였으며 이 추가 수요량은 하절기의 경우 $1,700\;\textrm{cm}^3/hr$, 동절기의 경우 $500\;\textrm{cm}^3/hr$ 정도인 것으로 관측되었다. 정수장 생산량 시계열자료에 내재한 주기성분은 주기가 각각 3.13day, 33.33 hr, 23.98hr와 12hr인 것으로 규명되었다. 진폭은 주기가 23,98hr인 성분이 가장 큰 것으로 밝혀졌으며 2i[i = 1,2,…12] scale에서 목도된 단주기성분들은 Gaussian PDF를 따르는 것이 확인되엇다. 잔차성분의 상호독립성, 자색파여부와 FPE의 최소화를 기준으로 할 경우 물수요량의 최적예측모형으로는 기온을 입력자료로한 다원 AR[32, 16, 23]과 다원 ARM [20, 16, 10, 23]인 것으로 판단된다.

• Journal of electromagnetic engineering and science
• /
• 제12권4호
• /
• pp.290-292
• /
• 2012

This paper proposes a setup for a best multisine design method that uses a time-domain optimization. The method is based on minimization of the time-domain error, so its resulting multisine has a very accurate ACLR estimation. This is because its probability distribution and sample-to-sample correlation are close to those of the original signal, which are crucial for the testing of nonlinear power amplifiers. In addition, a hyperbolic-tangent function is introduced to control the ripple of tone magnitudes within signal bandwidth. For the verification, multisines were generated and compared for many aspects such as normalized error, in-band ripple, and ACLR estimation. Test results with different numbers of tones provide supporting evidence that the suggested multisine design has better ripple suppression, by up to 7 dB, and better accuracy, by up to 0.2 dB, when compared to the conventional method. The accuracy of the ACLR was improved by about 5 dB when the number of tones was 4. The suggested method improves the ACLR estimation performance of multisine testing due to its closer resemblance to the target modulation signal.

• 소성∙가공
• /
• 제20권5호
• /
• pp.339-343
• /
• 2011

This paper presents methods for analyzing the extent of cylindrical-shaped void closure. In addition, a quantitative relationship between change in void fraction and height reduction ratio of a compressed specimen is proposed. The height reduction ratio, number of deformation steps and billet rotation were chosen as key process parameters influencing the void closing behavior, namely, the changes in void shape and size during hot open die forging of a large ingot. The extent of void closure was analyzed from microscopic observations and estimated from tensile test results. The tensile strengths of specimens with closed voids and those without were compared for various reduction ratios in height. The results confirmed that void closure occurs at reduction ratios greater than 30 %. The void closing behavior could be expressed as a hyperbolic tangent function of reduction ratio in height, number of paths, and billet rotation. The knowledge presented in this paper could be helpful for optimizing deformation paths in open die forging processes.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제16권1호
• /
• pp.51-65
• /
• 2009

제 1상 임상시험은 사람을 대상으로 처음 실시되므로 약물 투여의 안전성과 정확성이 신중히 고려되어야 한다. 따라서 제 1상 임상시험에서는 적은 수의 피험자를 통해 최대허용용량(maximum tolerated dose)을 정확하게 찾아야 한다. 제 1상 임상시험에서 최대허용용량을 결정하는 방법에는 표준방법(standard method), 연속재평가방법(continual reassessment method) 그리고 가속적정계획(accelerated titration designs) 방법이 있다. 본 연구에서는 동일한 모형에서 세 방법을 동시에 고려하여 최대허용용량의 안전성과 정확성을 살펴보았다. 또한 세 방법에 대해 최대허용용량에서 기대독성확률을 구하여 비교하였다. 그리고 ATD와 CRM의 단점을 보완한 수정된 ATD와 수정된 CRM을 포함하여 여러 방법들을 동일한 모형에서 동시에 그 성능을 비교하였다.

• Membrane and Water Treatment
• /
• 제9권2호
• /
• pp.115-121
• /
• 2018

Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.

• Earthquakes and Structures
• /
• 제20권1호
• /
• pp.39-53
• /
• 2021

By means of installing sloped rolling-type seismic isolators (SRI), the horizontal acceleration transmitted to the to-be-protected object above can be effectively and significantly reduced under external disturbance. To prevent the maximum horizontal displacement response of SRI from reaching a threshold, designing large and conservative damping force for SRI might be required, which will also enlarge the transmitted acceleration response. In a word, when adopting seismic isolation, minimizing acceleration or displacement responses is always a trade-off. Therefore, this paper proposes that by exploiting the possible information provided by an earthquake early warning system, the damping force applied to SRI which can better control both acceleration and displacement responses might be determined in advance and accordingly adjusted in a semi-active control manner. By using a large number of ground motion records with peak ground acceleration not less than 80 gal, the numerical results present that the maximum horizontal displacement response of SRI is highly correlated with and proportional to some important parameters of input excitations, the velocity pulse energy rate and peak velocity in particular. A control law employing the basic form of hyperbolic tangent function and two objective functions are considered in this study for conceptually developing suitable control algorithms. Compared with the numerical results of simply designing a constant, large damping factor to prevent SRI from pounding, adopting the recommended control algorithms can have more than 60% reduction of acceleration responses in average under the excitations. More importantly, it is effective in reducing acceleration responses under approximately 98% of the excitations.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제12권2호
• /
• pp.73-82
• /
• 2019

최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.33-41
• /
• 2018

본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권spc1호
• /
• pp.1143-1154
• /
• 2021

활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.