• Structural Engineering and Mechanics
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• 제43권1호
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• pp.15-30
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• 2012

A damped Timoshenko beam element is introduced for the DOF-efficient forced vibration analysis of beam-like structures coated with viscoelastic damping layers. The rotary inertia as well as the shear deformation is considered, and the damping effect of viscoelastic layers is modeled as an imaginary loss factor in the complex shear modulus. A complex composite cross-section of structures is replaced with a homogeneous one by means of the transformed section approach in order to construct an equivalent single-layer finite element model capable of employing the standard $C^{0}$-continuity basis functions. The numerical reliability and the DOF-efficiency are explored through the comparative numerical experiments.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.273-275
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• 1998

This paper presents a method of determining the minimum amount of reactive power capacity installation and minimizing transmission line losses. It deals with maintaining voltage profile within an acceptable range with respect to the increase in load demand. Our approach provides three-different stages to power system planner. First stage considers existing capacitors. Second stage considers expanding the size of the installed capacitors. Third stage considers existing capacitors and newly installed capacitors whose locations are irrelevant to the locations of existing ones. Validity and effectiveness of the proposed algorithm are confirmed by results on modified New England 30 bus test system.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제1권1호
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• pp.63-86
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• 1991

In this paper, our concern is the artificial neural network-based patten classification, when can resolve the difficulties in the Autoregressive Moving Average(ARMA) model identification problem To effectively classify a time series into an approriate ARMA model, we adopt the Multi-layered Backpropagation Network (MLBPN) as a pattern classifier, and Extended Sample Autocorrelation Function (ESACF) as a feature extractor. To improve the classification power of MLBPN's we suggest an integrated neural network system which consists of an AR Network and many small-sized MA Networks. The output of AR Network which will gives the MA order. A step-by-step training strategy is also suggested so that the learned MLBPN's can effectively ESACF patterns contaminated by the high level of noises. The experiment with the artificially generated test data and real world data showed the promising results. Our approach, combined with a statistical parameter estimation method, will provide a way to the automation of ARMA modeling.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제24권3호
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• pp.321-330
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• 2020

Data classification and clustering is one of the most common applications of the machine learning. In this paper, we aim to provide the insight of the classification for Turing pattern image, which has high nonlinearity, with feature engineering using the machine learning without a multi-layered algorithm. For a given image data X whose fixel values are defined in [-1, 1], X - X³ and ∇X would be more meaningful feature than X to represent the interface and bulk region for a complex pattern image data. Therefore, we use X - X³ and ∇X in the neural network and clustering algorithm to classification. The results validate the feasibility of the proposed approach.

• 한국측량학회지
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• 제37권5호
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• pp.359-366
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• 2019

Indoor spatial data has great importance as the demand for representing the complex urban environment in the context of providing LBS (Location-based Services) is increasing. IndoorGML (Indoor Geographic Markup Language) has been established as the data standard for spatial data in providing indoor navigation, but its definitions and relationships must be expanded to increase its applications and to successfully delivering information to users. In this study, we propose an approach to integrate IndoorGML with Indoor POI (Points of Interest) data by extending the IndoorGML notion of space and topological relationships. We consider two cases of representing Indoor POI, by 3D geometry and by point primitive representation. Using the concepts of the NRS (node-relation structure) and multi-layered space representation of IndoorGML, we define layers to separate features that represent the spaces and the Indoor POI into separate, but related layers. The proposed methodology was implemented with real datasets to evaluate its effectiveness for performing indoor spatial analysis.

• 식품과학과 산업
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• 제51권1호
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• pp.61-71
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• 2018

The evaluation of food taste is one of the important activities of human consciousness and it is practiced by sensory analysis using 5 terminal sensorial consciousness among many other functions. These consciousness activities may be conducted by 3 way branching transformation (3-WBT) logic, which choose one out of 3 options under the multi-layered consciousness decision making system. On the basis of this logic, cognitive sensory evaluation (CSE) method was developed to carry out questionnaire survey covering objective and subjective issues during consumption of food for pregnant women. The results of the CSE for several food items was presented with the Table-pattern called CSET covering consciousness factors and their effects on the food consumers.

• 경영정보학연구
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• 제8권1호
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• pp.43-61
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• 2006

향후 전자시장에서 운영될 유비쿼터스 서비스의 상용화를 위해서 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스를 평가하는 것은 매우 중요한 이슈로 대두된다. 그러나 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스에 대한 평가의 중요성과 유용성에도 불구하고, 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 평가는 아주 초기단계에 머물러 있다. 더우기, 무엇이 '유비쿼터스 컴퓨팅 서비스'인지의 기준에 대한 연구도 충분히 이루어지지 않은 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스를 평가하는 통합 방법론을 제공하는 것을 목적으로 한다. 다계층 접근법은 기술적 관점 뿐만 아니라 행태적인 관점도 동시에 포함하고 있다. 평가 모델의 실행 가능성을 보이기 위해, 3가지의 사용 예를 연구하고 평가하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.247-252
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• 2019

다층 주기 구조에 의한 광 신호의 회절 특성은 기본 격자구조와 연계된 Fourier 확장을 사용하여 2D 공간에서 공식화 된다. 그때 각 층에서의 필드들은 특성 모드에 의하여 표현되며, 완전한 해는 적절한 경계 값 문제에 의존하는 모드 전송선로이론(MTLT)을 사용하여 정확하게 얻을 수 있다. 이러한 해석법은 일반적으로 다층 구조에 평행 또는 수직 방향에 따라 광학 특성을 갖는 임의의 형태의 유전체 성분을 포함하는 모든 주기적 격자들을 처리할 수 있다. 본 논문은 간단한 주기적인 원형 2D-구조에 대하여 과거에 보고된 데이터와 비교하여 현 해석법을 설명하였다. 또한 제시한 해석법은 가능한 표준 형태와 높은 유전율을 가지는 복수의 주기적인 영역을 포함하는 매우 복잡한 구조들에 대하여 쉽게 적용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 청정기술
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• 제25권3호
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• pp.206-222
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• 2019

최근에는 다양한 다상오염물 거동 흐름 모델들이 개발되었고 일부는 상용화되기도 하였으나, 대부분이 압력기저접근방식을 갖고 개발된 프로그램들이므로 다양한 수치적 어려움을 내재하고 있다. 이러한 수치적 어려움을 극복하기 위해서는 분율흐름접근방식을 따르는 기존 다상흐름거동 수치모델로 개발된 MultiPhaSe flow (MPS) 모델에 계면활성제에 의한 용해 현상을 모사할 수 있는 오염물 거동 모듈을 결합해서 MultiPhaSe flow and TranSport (MPSTS) 프로그램을 본 연구에서 개발하였다. 개발된 모델은 Clement의 해석 해를 사용하여 검증하였다. 여기서 MPSTS프로그램은 입자추적법과 결합한 라그랑지안-율러리안 기법을 이용해서 상간물질전달 효과와 다상내 오염물 거동 기능을 결합한 계면활성제 활용 복원과정을 모사할 수 있는 프로그램이다. 본 연구에서는 개발된 모델을 이용해서 소수성 액체(non aqueous phase liquid, NAPL)로 오염된 지역의 계면활성제에 의한 오염 정화 시 층상구조를 가지는 수리지질학적 불 균질성이 복원효율에 미치는 영향을 수치 모의 하였다. 수치모의 결과, 하부 층의 수리전도도가 상부 층의 수리전도도보다 10배, 20배, 50배로 큰 경우에 대해서 하부에서 물속에 용해된 디젤의 농도가 높게 나타난다. 왜냐하면 계면활성제가 하부 층을 따라서 좀 더 빨리 움직여서 하부 층에서 잔류 소수성 액체를 좀 더 많이 용해시켰기 때문이다.