• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.206-211
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• 2006

수량화 문제는 n개의 성질을 갖는 m개의 개체들을 각 개체들의 유사도(similarity)를 가장 잘 반영하도록 p차원의 공간 상에 대응시키는 문제이다. 본 논문에서는 물리학에서의 열평형 상태(thermal equilibrium state)에서 분자시스템의 해석적 근사 움직임에 대한 이론인 평균장 이론(mean field theory)에 의한 분자의 평균 변화량 계산과 어닐링(annealing) 방법에 의한 평균장 신경회로망(mean field neural network)을 수량화 문제(quantification analysis problem)의 해결에 적용하였다. 그 결과, 제안한 최적화 응용기법 이 기존의 고유치 분석방법(eigen value analysis)에 비해 비용측면에서 좀 더 최적에 가까운 해답을 찾아낼 수 있음을 확인하였다.

• ETRI Journal
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• 제14권3호
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• pp.67-74
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• 1992

Discrete variable을 갖는 Mean Field Theory(MFT) neural network은 이미 많은 combinatorial optimization 문제에 적용되어져 왔다. 본 논문에서는 이를 확장하여 continuous variable을 갖는 mean field annealing을 제안하고, 이러한 network에서 integral로 표현되는 spin average를 mean field에 기초하여 어렵지 않게 구할 수 있는 one-variable stochastic simulated annealing을 제안하였다. 이런 방법으로 multi-body problem을 single-body problem으로 바꿀 수 있었다. 또한 이 방법을 이용한 응용으로서 통계학에서 잘 알려진 문제중의 하나인 quantification analysis 문제에 적용하여 타당성을 보였다.

• Composites Research
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• 제36권5호
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• pp.329-334
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• 2023

기존의 멀티스케일 유한요소법(Multiscale finite element, FE² )은 거시 스케일의 모든 적분점에서 대표 체적요소(representative volume element, RVE)의 미시 경계치 문제를 반복적으로 계산하기 때문에 긴 해석 시간과 많은 데이터 저장 공간을 필요로 한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서 평균장 균질화 데이터 기반 멀티스케일 해석 기법을 개발하였다. 데이터 기반 전산역학(data-driven computational mechanics, DDCM) 해석은 변형률-응력 데이터 셋을 직접적으로 사용하는 모델-프리(model-free)접근 방식이다. 멀티스케일 해석을 수행하기 위해, 평균장 균질화(mean-field homogenization)를 활용하여 복합재의 미세구조에 대한 변형률-응력 데이터베이스(database)를 효율적으로 구축하고, 이를 기반으로 데이터 기반 전산역학 시뮬레이션을 수행하였다. 본 논문에서는 개발한 멀티 스케일 해석 프레임워크(framework)를 예제에 적용하여, 초탄성(hyperelasticity) 복합재의 미세 구조를 고려한 데이터 기반 전산역학 시뮬레이션 결과를 확인하였다. 따라서, 데이터 기반 전산역학 접근 방식을 활용한 멀티스케일 해석기법은 다양한 재료 및 구조에 적용될 수 있으며, 멀티스케일 해석 연구 및 응용 가능성을 열어줄 것으로 기대된다.

• Journal of Magnetics
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• 제19권4호
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• pp.315-322
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• 2014

In this work, Artificial Neural Network (ANN) was used to model the dynamic behavior of ferromagnetic hysteresis derived from performing the mean-field analysis on the Ising model. The effect of field parameters and system structure (via coordination number) on dynamic critical points was elucidated. The Ising magnetization equation was drawn from mean-field picture where the steady hysteresis loops were extracted, and series of the dynamic critical points for constructing dynamic phase-diagram were depicted. From the dynamic critical points, the field parameters and the coordination number were treated as inputs whereas the dynamic critical temperature was considered as the output of the ANN. The input-output datasets were divided into training, validating and testing datasets. The number of neurons in hidden layer was varied in structuring ANN network with highest accuracy. The network was then used to predict dynamic critical points of the untrained input. The predicted and the targeted outputs were found to match well over an extensive range even for systems with different structures and field parameters. This therefore confirms the ANN capabilities and indicates the ANN ability in modeling the ferromagnetic dynamic hysteresis behavior for establishing the dynamic-phase-diagram.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.417-424
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• 1995

본 논문에서는 정량화(Quantification) 문제를 MFT(Mean Field Theroy)를 통해서 해결하는 기법을 제안한다. 통계학에서 중요한 문제의 하나인 정량화 문제는 주어진 공간에서 대상들간의 유사성에 따라서 최적의 상태를 갖도록 하는 문제이다. 평균장 접근 방법에 기초한 한개의 변수로 표현되는 확률적 시뮬레이티드 아닐링을 제안하고 정량화 문제를 패널티(penalty) 파라메타 항을 첨가한 비한정된 최적화 문제로 변형하 여 MFT를 적용하였다. 또한 연속변수를 갖는 신경회로망에서 실제 값을 계산하는 것 보다 평균장 접근방법으로 계산하는것이 더 빠르게 계산될 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 실험결과 해석적인 방법보다 좋은 정량적 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권8호
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• pp.3630-3656
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• 2018

Degree distribution can provide basic information for structural characteristics and internal relationship in social network. It is a critical procedure for social network topology analysis. In this paper, based on the mean-field theory, we study a special type of social network with exponential distribution of time intervals. First of all, in order to improve the accuracy of analysis, we propose a spreading coefficient algorithm based on intimate relationship, which determines the number of the joined members through the intimacy among members. Then, simulation show that the degree distribution of follows the power-law distribution and has small-world characteristics. Finally, we compare the performance of our algorithm with the existing algorithms, and find that our algorithm improves the accuracy of degree distribution as well as reducing the time complexity significantly, which can complete 29.04% higher precision and 40.94% lower implementation time.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 하계학술대회 논문집 E
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• pp.1824-1826
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• 1997

In this paper, in order to obtain statistical informations on lightning electromagnetic waveforms, electric field waveforms produced by lightning return strokes were measured and analyzed. The electric field measuring system consists of hemisphere antenna 30[cm] in diameter, integrator and data acquisition. system. The frequency bandwidth of the measuring system is 200[Hz] to 1.56[MHz], and the sensitivity is 0.96[mV/V/m]. The mean value of front time of electric field waveforms produced by positive lightning return strokes is 5.87[${\mu}s$], and that of negative is 4.12[${\mu}s$]. The mean values of zero-crossing time for positive or negative electric field waveforms are 35.00 and 26.61[${\mu}s$], respectively. The mean value of percentage dip-depth for positive electric field waveforms is 33.68[%], and that for negative is 28.36[%].

• 한국통신학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.185-192
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• 1997

We propose a method of paramete estimation using order-of-magnitude analysis for optimal boundary smoothing in Mean Field Annealing(MFA) technique in this paper. We previously proposed two boundary smoothing methods for consistent object representation in the previous paper, one is using a constratined regulaization(CR) method and the other is using a MFA method. The CR method causes unnecessary smoothing effects at corners. On the other hand, the MFA method method smooths our the noise without losing sharpness of corners. The MFA algorithm is influenced by several parameters such as standard deviation of the noise, the relativemagnitude of prior ter, initial temperature and final temperature. We propose a general parameter esimation method for optimal boundary smoothing using order-of-magnitude analysis to be used for consistent object representation in this paper. In addition, we prove the effectiveness of our parameter estimation and also show the temperature parameter sensitivities of the algorithm.

• 전기학회논문지
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• 제58권2호
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• pp.308-313
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• 2009

This paper presents a reliability analysis of S-bonds for AF track circuits, which detect train movement and transmit a speed control signal to the train. Field survey shows that S-bonds are exposed to very large vibrations transferred from rail, and suffer from frequent failures when they were installed on ballasted track. We collected the time-to-failure data of S-bonds from the maintenance field of Seoul metro line 2, and made a parametric approach to estimate the statistical distribution that fits the time-to-failure data. The analysis shows that S-bonds have time-to-failure characteristics described by Weibull distribution. The estimated shape parameter of Weibull distribution is 1.1, which means the distribution has constant failure rate characteristics like exponential distribution. The reliability function, hazard function, percentiles and mean lifetime are derived for maintenance support.

• 전기전자학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.160-165
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• 1998

본 연구에서는 2차원 자계 해석 프로그램을 이용하여 평판형 브러시레스 직류 전동기의 자계 해석을 위한 방법을 제시하였다. 정확한 자계 해석을 위해서는 3차원 자계 해석이 필요하지만 많은 시간 및 비용이 요구되는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 자계 해석을 위하여 3차원 문제를 해당 자석의 평균 반지름에 대한 원통방향의 단면으로 해석하여 2차원 경계치 문제로 축소시켰다. 본 방법을 이용할 경우 시스템의 크기 및 형태에 관계없이 정확한 2차원 자계해석 결과가 합리적으로 얻어지게 된다.