• 대한토목학회논문집
• /
• 제30권5A호
• /
• pp.399-406
• /
• 2010

본 논문에서는 내진설계되지 않은 교량의 내진보강에 사용될 수 있는 지진격리장치의 하나인 마찰받침의 설계최적화에 대하여 연구하였다. 강상형교와 콘크리트교에 대하여 El Centro지진파와 인공지진파를 적용하여 마찰받침을 가진 교량구조물의 비선형동적해석을 수행하고 유전자알고리즘을 사용하여 구조물의 응답을 최적화하였다. 이 때 마찰받침의 전단력과 변위를 동시에 고려할 수 있도록 목적함수를 작성하고 전단력과 변위의 가중치를 변화시키면서 최적화를 수행하였다. 그 결과 상대적으로 경량인 강교에서는 전단력에, 상대적으로 중량인 큰 콘크리트교에서는 변위에 큰 가중치를 주는 경우 최적의 응답을 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.134-134
• /
• 2022

Streamflow forecasting plays a crucial role in water resource control, especially in highly urbanized areas that are very vulnerable to flooding during heavy rainfall event. In addition to providing the accurate prediction, the evaluation of effects and importance of the input predictors can contribute to water manager. Recently, machine learning techniques have applied their advantages for modeling complex and nonlinear hydrological processes. However, the techniques have not considered properly the importance and uncertainty of the predictor variables. To address these concerns, we applied the GA-BART, that integrates a genetic algorithm (GA) with the Bayesian additive regression tree (BART) model for hourly streamflow forecasting and analyzing input predictors. The Jungrang urban basin was selected as a case study and a database was established based on 39 heavy rainfall events during 2003 and 2020 from the rain gauges and monitoring stations. For the goal of this study, we used a combination of inputs that included the areal rainfall of the subbasins at current time step and previous time steps and water level and streamflow of the stations at time step for multistep-ahead streamflow predictions. An analysis of multiple datasets including different input predictors was performed to define the optimal set for streamflow forecasting. In addition, the GA-BART model could reasonably determine the relative importance of the input variables. The assessment might help water resource managers improve the accuracy of forecasts and early flood warnings in the basin.

• 한국해양공학회지
• /
• 제38권1호
• /
• pp.18-29
• /
• 2024

Waves are a complex phenomenon in marine and coastal areas, and accurate wave prediction is essential for the safety and resource management of ships at sea. In this study, three types of machine learning techniques specialized in nonlinear data processing were used to predict the waves of Korea waters. An optimized algorithm for each area is presented for performance evaluation and comparison. The optimal parameters were determined by varying the window size, and the performance was evaluated by comparing the mean absolute error (MAE). All the models showed good results when the window size was 4 or 7 d, with the gated recurrent unit (GRU) performing well in all waters. The MAE results were within 0.161 m to 0.051 m for significant wave heights and 0.491 s to 0.272 s for periods. In addition, the GRU showed higher prediction accuracy for certain data with waves greater than 3 m or 8 s, which is likely due to the number of training parameters. When conducting marine and offshore research at new locations, the results presented in this study can help ensure safety and improve work efficiency. If additional wave-related data are obtained, more accurate wave predictions will be possible.

• Advances in materials Research
• /
• 제13권1호
• /
• pp.1-18
• /
• 2024

The present experimental investigation focuses on finding optimal parametric data-set of laser micro-drilling operation with minimum taper and Heat-affected zone during laser micro-drilling of Carbon Nanotube/Epoxy-based composite materials. Experiments have been conducted as per Box-Behnken design (BBD) techniques considering cutting speed, lamp current, pulse frequency and air pressure as input process parameters. Then, the relationship between control parameters and output responses is developed using second-order nonlinear regression models. The analysis of variance test has also been performed to check the adequacy of the developed mathematical model. Using the Response Surface Methodology (RSM) and an Accelerated particle swarm optimization (APSO) technique, optimum process parameters are evaluated and compared. Moreover, confirmation tests are conducted with the optimal parameter settings obtained from RSM and APSO and improvement in performance parameter is noticed in each case. The optimal process parameter setting obtained from predictive RSM based APSO techniques are speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), Air pressure (1 kg/cm²) for Taper and speed=150 (m/s), current=22 (amp), pulse frequency (3 kHz), air pressure (3 kg/cm²) for HAZ. From the confirmatory experimental result, it is observed that the APSO metaheuristic algorithm performs efficiently for optimizing the responses during laser micro-drilling process of nanocomposites both in individual and multi-objective optimization.

• Nonlinear Functional Analysis and Applications
• /
• 제29권1호
• /
• pp.131-164
• /
• 2024

In this research, we study a modified relaxed Tseng method with a single projection approach for solving common solution to a fixed point problem involving finite family of τ-demimetric operators and a quasi-monotone variational inequalities in real Hilbert spaces with alternating inertial extrapolation steps and adaptive non-monotonic step sizes. Under some appropriate conditions that are imposed on the parameters, the weak and linear convergence results of the proposed iterative scheme are established. Furthermore, we present some numerical examples and application of our proposed methods in comparison with other existing iterative methods. In order to show the practical applicability of our method to real word problems, we show that our algorithm has better restoration efficiency than many well known methods in image restoration problem. Our proposed iterative method generalizes and extends many existing methods in the literature.

• 지능정보연구
• /
• 제17권2호
• /
• pp.97-107
• /
• 2011

본 논문에서는 2차원 바코드를 이용한 오디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 삽입되는 워터마크 정보로는 2차원 바코드인 QR 코드를 변형하여 이용하였다. 2차원 바코드가 1차원 바코드에 비하여 많은 정보를 표현할 수 있고, 코드자체가 에러 보정능력을 내재하고 있는 장점을 이용하여 워터마킹 알고리즘의 견고성을 높였다. 또한 부분적인 워터마크 정보의 손실에 대응하기 위하여 직교코드를 이용하여 삽입대역을 확산했으며, 삽입강도 0.7에서 50dB 이상의 우수한 품질을 확보할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_1호
• /
• pp.695-713
• /
• 2023

연안 해역에서 식물성플랑크톤, 부유입자, 용존유기물은 복합적이고 비선형적으로 해수반사도를 변화시킨다. 최근 빠르게 발전하는 신경망 기술은 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 기존 연구에서는 성분별 고유광특성을 도출하기 위하여 세 단계의 신경망을 구성하였으나 본 연구에서는 심층신경망을 직접 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서 활용한 데이터세트는 국제해색조정그룹에서 제공하는 합성데이터를 활용하였으며, 입력데이터는 9개의 파장의 원격반사도를 입력하였다. 이를 통해 해수 고유광특성을 심층신경망을 기반으로 도출하였다. 성능을 평가하기 위해 준분석 알고리즘(quasi-analytical algorithm)과 비교하였으며, 데이터 분포에 따른 로그 변환 여부가 심층신경망 알고리즘의 성능에 영향을 미치는 정도를 비교 분석하였다. 그 결과, 준분석 알고리즘보다 심층신경망 알고리즘을 활용하면 부유입자에 대한 흡광계수를 제외한 고유광특성을 정확하게 추정할 수 있으며(R² 0.9 이상), 부유입자와 용존유기물의 흡광계수를 부유입자와 용존유기물 흡광계수로 각각 분리할 수 있었다. 그리고 심층신경망을 직접적으로 적용하는 알고리즘은 데이터의 로그 변환을 하지 않아도 성능 차이가 거의 없음을 파악할 수 있었다. 이 연구 결과를 해색 자료 처리에 실제 적용하기 위해서는 다양한 해역의 현장자료 및 추가적인 데이터 세트를 활용한 학습을 진행하여, 경험적 및 반분석적 방법과 비교 분석하고 알고리즘 간 장단점을 적절히 파악하는 연구가 필요하다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.29-37
• /
• 2020

과거 자연현상에서 발생하는 복잡한 비선형성에 따른 문제를 해결하기 위해 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘들이 개발되었고 개발된 알고리즘의 적용성을 검토하기 위해 다양한 연구들이 진행되었다. Self-adaptive vision correction algorithm (SAVCA)는 수학 문제에서는 우수한 성능을 보여주었지만 복잡한 공학 문제들에 적용되지 않았을 뿐만 아니라 SAVCA의 적용과정에 대한 검토가 필요하다. SAVCA의 공학 문제에 대한 적용 및 적용과정에 대한 검토를 위해 최근 개발되어 우수한 성능을 보여주었던 advanced nonlinear Muskingum flood routing model (ANLMM-L)에 적용하였다. 먼저 SAVCA에 의해 초기 해집합을 생성한 후 ANLMM-L을 통해 적합도를 산출하였다. 국지탐색 및 전역탐색에 의해 선택된 새로운 값을 SAVCA에 넣고 새로운 해를 생성한 후 다시 ANLMM-L을 적용하여 적합도를 계산하였다. 새로운 해와 기존 해집합의 결과를 비교하여 개량하는 방법을 통해 마지막 연산이 진행되었다. 관측 유출량과 계산된 유출량과의 오차를 계산하기 위해 sum of squares (SSQ)가 사용되었으며 적용한 결과는 기존 방법들과 비교하였다. Muskingum 홍수추적에서 우수한 성능을 보여준 SAVCA는 다양한 공학 문제들에 적용되어 우수한 성능을 보여줄 것으로 예상된다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권5호
• /
• pp.79-87
• /
• 2006

본 연구에서 인공 와우 환자의 잡음 상황에서 음성 신호 강조와 잡음 제거를 위한 전 처리로서 companding strategy를 적용하고 이를 평가하였다. Companding은 인간의 청각 특성인 two tone suppression에 기반하며 이는 음성 스펙트럼 피크를 강화하고 배경 잡음을 감소시킨다. 하지만 companding은 잡음 제거와 스펙트럼 피크의 강화에 효과적인 반면, 제한된 채널의 수와 비선형 블록으로 인한 음성 정보 손실의 교환 특성을 가진다. 따라서 본 연구에서는 잡음 제거와 음성 정보 손실의 정도가 상대적인 두 companding 구조를 설계하여 개인마다 잡음 상황에서 언어 인지 특성차이에 따른 적절한 필터 뱅크를 도출하였으며, 낮은 신호 대 잡음 비 환경에서 인공 와우 환자의 언어 인지 향상을 위한 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 잡음 밴드 시뮬레이션을 이용하여 정상인 5명에게 평가되었다. 모든 피실험자에게서 효과적인 언어 인지의 향상이 관측되었고, 각 피실험자가 선호하는 필터 뱅크는 다르게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.77-82
• /
• 2017

본 논문은 16-QAM과 같은 스펙트럼 효율적인 nonconstant modulus 신호 전송에서 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 보상하기 위한 SE-MMA (Signed Error-Multiple Modulus Algorithm) 블라인드 적응등화 알고리즘에서 오차 신호의 비선형성을 이용한 가변 적응 스텝 크기를 적용하여 등화 성능을 개선할 수 있는 VSS_SE-MMA (Varying Step Size_SE-MMA)에 관한 것이다. SE-MMA는 기존 MMA 적응 등화기의 탭 계수 갱신시 오차 신호의 극성만을 이용하므로서 연산량을 줄이기 위하여 등장하였으나 이로 인한 등화 성능이 열화되는 문제점이 있다. VSS_SE-MMA에서는 이와 같은 SE-MMA의 문제점을 개선하기 위해 오차 신호를 고려한 스텝의 크기를 변화시켜 적응 등화기의 탭 계수 갱신에 이용하므로서 이의 성능을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 이의 개선된 성능을 확인하기 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE, 채널의 신호대 잡음비에 따른 SER을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과 VSS_SE-MMA 알고리즘이 SE-MMA보다 수렴 속도에서 거의 비슷하면서도 정상 상태에서 모든 성능 지수에서 개선됨을 확인하였다.