• 한국항공우주학회지
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• 제31권9호
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• pp.88-93
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• 2003

본 논문은 헬리콥터용 시뮬레이션 프로그램 개발에 관한 연구이다. 일반적으로 헬리콥터 비행시뮬레이션에 사용되는 수학모델은 고 충실도를 가져야 한다. 그러므로 시뮬레이션을 실행할 때 보다 정교하 공력 모델이 필요하게 되며, 계산시간이 많이 걸린다. 어떠한 특수 목적을 수행하는 UAV 비행제어시스템에서는 제어기를 설계할 때 사용되는 선형모델을 비선형모델로부터 얻는 시간을 최소화 하는 것이 중요하다. 이와 같은 목적을 달성하기 위한 첫 번째 단계는 실제로 헬리콥터 동특성을 잘 나타내는 비선형 모델을 완성하는 일이다. 두 번째 단계는 비선형방정식으로부터 특정 비행조건에 맞는 트림값을 계산하는 것이다. 그리고 나서 수치적인 방법으로 안정미계수와 조종미계수를 계산하여 특정 비행 상태 조건에 부합하는 선형모델을 구한다. 이러한 과정을 편리하게 처리하는 프로그램을 MATLAB GUI를 사용해서 개발하였다. 이 논문에서 제안된 방법은 기존의 실물크기 모델헬리콥터 시뮬레이션 방법에 비해 간략화된 것이다. 따라서 선형모델을 얻기까지의 연산시간이 짧아서 무인헬리콥터의 비행제어시스템을 설계하는데 유용할 것이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권7호
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• pp.721-728
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• 2004

공개키 기반 구조 (PKI; Public Key Infrastructure)에 필수적인 요소인 인증서의 상태 검증에 있어서 인증서 상태 검증 서버인 OCSP (Online Certificate Status Protocol) 서버는 실시간 상태 검증을 제공한다. 그러나 서버와 클라이언트의 메시지 인증을 위해 전자 서명을 수행해야 하며, 이때 사용되는 공개 암호 연산 과정의 복잡성은 동시에 많은 클라이언트의 요청이 발생할 경우에 응답 시간을 크게 지연시킨다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 인증서 상태 검증 서버의 시뮬레이션 모델을 DEVS (Disvrete EVent system Specification) 방법론을 이용하여 설계하였다. 이 모델은 인증서의 상태 검증을 요청하는 영역에 위치하여 해쉬함수를 적용한 인증을 수행하도록 구성되었으며, 시뮬레이션 결과는 제시한 방법이 인증서 상태 검증 속도를 증대시켜 결과적으로 사용자의 응답 시간이 감소되는 것을 보여준다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1997년도 춘계학술대회
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• pp.165-170
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• 1997

In this paper, we consider the aortic sinus baroreceptor, which is the most representative baroreceptors sensing the variance of pressure in the cardiovascular system(CVS), and propose heart activity control model to observe the effect of delay time in heart period and stroke volume under the regulation of baroreflex in arotic sinus. The proposed heart activity baroreflex regulation model contains CVS electric circuit sub-model, baroreflex regulation sub-model and time delay sub-model. In these models, applied electric circuit sub-model is researched by B.C.Choi and the baroreflex regulation sub-model transforms the input, the arotic pressure of CVS electric circuit sub-model, to outputs, heart period and stroke volume by mathematical nonlinear feedback. We constituted the time delay sub-model to observe sensitivity of heart activity baroreflex regulation model by using the variable value to represent the control signal transmission time from the output of baroreflex regulation model to efferent nerve through central nervous system. The simulation object of this model is to observe variability of the CVS by variable value in time delay sub-model. As simulation results, we observe three patterns of CVS variability by the time delay. First, if the time delay is over 2.5 sec, arotic pressure, stroke volume and heart rate is observed nonperiodically and irregularly. Second, if the time delay is from between 0.1 sec and 0.25 sec, the regular oscillation is observed. Finally, if time delay is under 0.1 sec, then heart rate and arotic pressure-heart rate trajectory is maintained in stable state.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.165-172
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• 1998

USM의 전기 기계적인 변환은 USM의 고정자에 정렬된 PZT트랜듀서를 구동하기 위한 2-상 고주파 전력 변환부와 고정자와 회전자 사이에 마찰력을 변환하는 기계적인 트러로써 나눠지며 이러한 구조특성 때문에 온도에 의한 비선형 특성이 내포하게 된다. 초음파 모터의 외함의 온도가 +2$0^{\circ}C$~3$0^{\circ}C$에서는 정상적인 특성을 나타내지만 장시간의 운전에 의한 모터의 마찰열에 의해 온도증가는 구동주파수, 구동전류, 속도의 감소를 가져온다. 현재 사용되고 있는 초음파 모터는 온도에 대한 보상이 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 퍼지제어 기법을 통해 초음파 모터의 운전중 외함의 온도증가에 따른 속도 보상용 시스템을 제안한다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제26권1호
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• pp.31-36
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• 1987

식물병(植物病) 진전곡선(進展曲線)을 간편하고 융통성있게 기술하는 절편(切片) 1차(次) 회귀(回歸)모델이 본(本) 연구(硏究)에서 제안(提案)되었다. 이 모델은 병진전상황(病進展狀況)을 그 진전형태(進展形態)에 따라 소수(少數)의 1차(次) 회귀식(回歸式)으로 나누고 지표변수(指標變數)를 사용(使用)하여 다시 한개로 묶어 작성(作成)된다. 포장시험(圃場試驗)에서 얻은 12개(個)의 실제병진전상황(實際病進展狀況)에 대(對)한 절편(切片) 1차(次) 회귀(回歸)모델의 통계적(統計的) 적합도(適合度)는 기존(旣存)의 두모델(Logistic모델과 Gompertz모델)에 비(比)하여 증진(增進)되었으며 이 모델이 가진 단순성(單純性), 융통성 및 모수예측(母數豫測)의 용이성(容易性)이 논의(論議)되였다. 그 결과(結果), 절편(切片) 1차(次) 회귀(回歸)모델은 식물병(植物病) 진전(進展)을 기술(記述)하는 한 통계적(統計的) 모델로써 유용(有用)하게 사용(使用)될 수 있으리라 생각된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권3호
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• pp.521-528
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• 2008

중공사막 접촉기에 적절한 PVDF 중공사막을 상전이 공정에 의하여 제조하였으며, SEM 과 기체투과도에 의하여 그 특성을 분석하였다. 벤치규모 중공사막 접촉기에서 $SO_2$ 제거를 위한 흡수제는 수산화나트륨 수용액을 사용하였다. 기체는 shell side, 액체는 lumen side로 흐르는 counter-current로 실험하였으며, 흡수제의 농도, 기체의 유속, 액가스비, 유입 $SO_2$ 농도에 따른 영향을 알아보았으며, 수학적 모델링에 의해 막 물질전달계수($k_m$)를 측정하였다. 흡수제의 농도와 액기비가 증가함에 따라 기-액 계면에서 충분한 알칼리도가 제공되므로, 액체막 저항이 감소하며, 총괄물질전달 용량계수는 증가하였다. 기체유속이 증가함에 따라 기체막저항은 감소하게 되므로 총괄물질전달 용량계수는 증가하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제7권4호
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• pp.401-407
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• 2005

Simulations are currently an essential tool to develop and test wireless sensor networks (WSNs) protocols and to analyze future WSNs applications performance. Researchers often simulate their proposals rather than deploying high-cost test-beds or develop complex mathematical analysis. However, simulation results rely on physical layer assumptions, which are not usually accurate enough to capture the real behavior of a WSN. Such an issue can lead to mistaken or questionable results. Besides, most of the envisioned applications for WSNs consider the nodes to be at the ground level. However, there is a lack of radio propagation characterization and validation by measurements with nodes at ground level for actual sensor hardware. In this paper, we propose to use a low-computational cost, two slope, log-normal path­loss near ground outdoor channel model at 868 MHz in WSN simulations. The model is validated by extensive real hardware measurements obtained in different scenarios. In addition, accurate model parameters are provided. This model is compared with the well-known one slope path-loss model. We demonstrate that the two slope log-normal model provides more accurate WSN simulations at almost the same computational cost as the single slope one. It is also shown that the radio propagation characterization heavily depends on the adjusted model parameters for a target deployment scenario: The model parameters have a considerable impact on the average number of neighbors and on the network connectivity.

• 한국수소및신에너지학회논문집
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• 제31권5호
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• pp.436-443
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• 2020

The performance prediction model of a solid oxide fuel cell stack has been developed using deep neural network technique, one of the machine learning methods. The machine learning has been received much interest in various fields, including energy system mo- deling. Using machine learning technique can save time and cost requried in developing an energy system model being compared to the conventional method, that is a combination of a mathematical modeling and an experimental validation. Results reveal that the mean average percent error, root mean square error, and coefficient of determination (R2) range 1.7515, 0.1342, 0.8597, repectively, in maximum. To improve the predictability of the model, the pre-processing is effective and interpolative machine learning and application is more accurate than the extrapolative cases.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.153-161
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• 2017

전염병 확산에 대한 확률과정모형으로 활용되는 분기과정은 실제 데이터를 통해 모수를 추정할 수 있다는 장점이 있다. 음이항 분포를 분기과정의 생산 분포 모형으로 적용할 수 있는데 음이항 분포를 적용하기 위해서는 평균과 산포 모수를 추정하여야한다. 기존의 생물학 연구와 역학 연구 분야에서는 이를 최대우도법을 이용하여 추정하고 있다. 그러나 대부분의 역학 자료의 특성상 분기과정에서 이용되는 음이항 분포는 소표본이어서 최대우도 추정량의 정도를 충족시킬 수 없다. 본 논문에서는 소표본 자료에서 좋은 통계량의 성질을 만족한다고 알려져 있는 베이지안을 이용하여 모수를 추정하는 방법을 제안한다. 2015년 국내 메르스 사례에 베이지안 방법을 적용하여 모수를 추정하고 사후 분포를 적합하였다. 그 결과 어떠한 사전 분포를 가정하더라도 안정적으로 모수를 추정하는 것을 알 수 있었다. 추정된 산포 모수를 이용하여 분기과정에서의 전염병 소멸 확률을 유도하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.39-44
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• 2018

심층 신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 어떠한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있기 때문에 최근 시계열 예측 분야에서 주목 받고 있다. 본 논문에서는 주가의 일별 종가를 예측하기 위한 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 예측 정밀도를 높이기 위해 단일 층의 오토인코더와 4층의 신경회로망이 결합된 구조를 갖는다. 오토인코더 층은 주가 예측에 필요한 최적의 입력 특징을 추출하고 4층의 신경회로망은 추출된 특징을 사용해 주가 예측에 필요한 동특성을 반영하여 주가를 출력한다. 제안된 심층 신경회로망의 학습은 층별로 단계적으로 이뤄지며 최종 단계에서 전체 심층 신경회로망에 대해 한 번 더 학습이 실행된다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 일별 종가를 예측하는 심층 신경회로망을 구현하고 기존 방법과 예측 정확도를 비교, 평가한다.