• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1249-1263
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• 2013

장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1431-1445
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• 2022

We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.

• 정보관리학회지
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• 제21권4호
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• pp.109-131
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• 2004

정보자원의 전달 매체와 형태가 다양화됨에 따라서 이에 대한 관리방법 또한 다양화되어 왔다. 도서관 환경에서는 정보자원를 위한 관리방법으로서 AACR, KCR 등의 목록규칙이 정립되었으며 이러한 목록규칙에 근거한 정보자원관리를 자동화하고자 하는 노력의 결과로서 MARC가 개발되었다. 하지만, MARC 레코드는 서지 레코드가 지니고 있는 의미적 관계의 표현을 지원하지 못하는 구조적 경직성으로 인해 다양하고 상이한 기술적 특성을 지니는 정보자원들을 적절히 기술하는데 제약이 따른다. 즉, MARC의 기본 설계 목적이 몇몇 정보유형에는 비교적 적합하더라도 새로운 형태의 정보유형의 다양성을 지원하는데 어려움이 있다. 또한 MARC를 활용한 정보자원 관리 방식에서는 정보자원 간 연결 관계의 표현을 지원하지 못한다. 즉, MARC의 데이터 모델은 자원기술의 대상을 단일의 객체로 파악하는 단층 데이터 모델이기 때문에 여러 객체들 간의 연결 관계를 설정할 수 있는 다층 데이터 모델을 이용한 정보자원 기술이 필요한 경우는 적절치 못하다. 본 연구에서는 다층 데이터 모델을 지원하는 IFLA FRBR 기본 모델을 기초로 하여 전자도서관에서 사용되는 고서, 고문서, 음악 자료, 학술회의 및 세미나 자료의 관리에 있어서 이용자의 정보요구를 최대한 수용할 수 있는 최적의 메타데이터 모델과 이에 대한 XML 스키마 기반의 표현 체계를 제시하고자 한다.

• 한국추진공학회지
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• 제16권3호
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• pp.9-15
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• 2012

본 연구는 다중 접착계면에서의 초음파 전달 현상을 시스템 응답함수의 일반식을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 추진기관의 모의결함시편을 제작하여 모델링의 결과를 검증하였다. 실험 결과 추진제-라이너 미접착 결함을 초음파 펄스 반사법으로 검출할 수 있었으며, 시뮬레이션 결과와 측정된 초음파 파형이 잘 일치함을 알 수 있었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.9-17
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• 2011

In this paper, the general equation of motion of damped sandwich beam with multi-viscoelastic material layer was derived based on the equation presented by Mead and Markus. The viscoelastic layer, which has characteristics of complex shear modulus, was assumed to be dominantly under shear deformation. The equation of motion of n-layered damped sandwich beam in bending could be represented by (n+3)th order ordinary differential equation. Finite element model for the n-layered damped sandwich beam was formulated and programmed using higher order shape functions. Several numerical examples were implemented to show the effects of damped material.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2011년도 제37회 추계학술대회논문집
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• pp.912-918
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• 2011

본 연구는 다중 접착계면에서의 초음파 전달 현상을 시스템 응답함수의 일반식을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였고, 추진기관의 모의결함시편을 제작하여 모델링의 결과를 검증하였다. 실험 결과 추진제-라이너 미접착 결함을 초음파 펄스 반사법으로 검출할 수 있었으며, 시뮬레이션 결과와 측정된 초음파 파형이 잘 일치함을 알 수 있었다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권3호
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• pp.556-561
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• 2012

본 연구에서는 고분자형 연료전지(PEMFC) 내의 기체확산층(GDL)에서의 물질 거동 전산해석을 통하여 GDL 물성이 전지성능에 미치는 영향을 알아보았다. GDL 내에서 기상의 산소와 액상의 물의 거동을 계산하기 위하여 multi-phase mixture($M^2$) 모델을 사용하였다. GDL의 접촉각, 기공도, 기체투과도, 두께에 변화를 주며 계산을 실시하여 GDL 내에서의 물질 거동의 변화를 확인 하였고, GDL 물성이 전지성능에 미치는 영향을 파악하였다. 전산해석 결과, GDL의 접촉각과 기공도가 커지고, 두께가 얇아짐에 따라 물질전달 저항이 감소하여 GDL과 촉매층 사이의 계면에서의 물포화도가 낮아지고 산소농도는 증가하여 전지성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.55-68
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• 2005

The advancement in semiconductor technology is leading toward smaller critical dimension designs and larger wafer manufactures. Due to such phenomena, semiconductor industry is in need of an accurate control of the process. Photolithography is one of the key processes where the pattern of each layer is formed. In this process, precise superposition of the current layer to the previous layer is critical. Therefore overlay parameters of the semiconductor photolithography process is targeted for this research. The complex relationship among the input parameters and the output metrologies is difficult to understand and harder yet to model. Because of the superiority in modeling multi-nonlinear relationships, neural networks is used for the simulator modeling. For training the neural networks, conjugate gradient method is employed. An experiment is performed to evaluate the performance among the proposed neural network simulator, stepwise regression model, and the currently practiced prediction model from the test site.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.600-601
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• 2021

제5의 전장인 사이버 공간은 전자기 스펙트럼을 이용하여 사이버 공간과 물리 공간 사이에서 다영역 기동에 활용될 수 있다. 이것은 사이버전과 전자전의 특징을 융합하는 사이버전자전의 주요 개념이 된다. 본 연구에서는 OSI 참조 모델을 활용하고, 2계층 데이터링크 계층의 위협 요소를 살펴봄으로써, 사이버전자전 개념을 분석한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제38권7호
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• pp.575-584
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• 2005

수질오염 사고를 판단하기위한 경보모형은 다중퍼셉트론과 다층신경망, 뉴로-퍼지 모형들로 구성되었으며, 개발된 기준축에 따른 안정, 주의, 경고 상태를 학습하였다. 수질예측 모형에 유출예측 모형을 연계하고 경보모형을 결합하여 인공지능 시스템을 구축하였으며, 구축된 시스템을 GUI로 구현하였다. GUI 화면은 초기화면, 자료 전처리 과정, 유량예측 과정, 수질예측 과정, 경보시스템의 순으로 진행된다. 수질오염 사고에 대한 시나리오를 작성하여 시스템의 적용성을 검토하였으며, 인공지능 경보시스템은 이상수질에 대하여 위험 및 안정 상태를 적합하게 구별하는 것으로 나타났다.