• 제목/요약/키워드: nonlinear classification

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신경망기법과 보조 자료를 사용한 원격측정 토양수분자료의 Downscaling기법 개발 (Development a Downscaling Method of Remotely-Sensed Soil Moisture Data Using Neural Networks and Ancillary Data)

  • 김광섭;이을래
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제37권1호
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    • pp.21-29
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    • 2004
  • 국내에서 예상되는 물부족 현상을 극복하기 위해서는 수문 현상의 이해를 통한 수자원의 안정된 확보, 관리, 개발 등 수자원 관련 기술격의 발전이 필수적이라 하겠다. 물순환계통의 올바른 이해와 적합한 모형의 개발 및 검증을 위해서는 강우 및 토양수분의 대규모 원격측정이 필수적일 뿐 아니라 관측 격자 내에서 일어나는 변화도에 대한 이해가 필요하다. 가까운 장래에 예상되는 전구 관측 토양수분자료의 격자크기인 10km는 중ㆍ소규모 지역의 수문ㆍ기상모델 적용에 한계를 가진다. 목적에 따라 각 모델들이 필요로 하는 입력 자료의 격자크기가 다른 반면 각 모델에 대한 적합한 크기의 격자를 가진 다양한 입력 자료의 부재는 토양수분자료에 대한 적합한 downscaling 기법을 필요로 한다. 사용 가능한 보조 자료와 토양수분의 선형상관관계는 상당히 낮으므로 이들 상호관계를 선형관계의 합으로 나타내는데 한계를 가진다. 그러므로 본 연구에서는 physically-based 분리기법과 자료들 간의 비선형 상관관계를 나타내는데 적합한 신경망 기법을 이용한 downscaling 기법을 개발하였다. 개발된 downscaling 기법은 Washita'92 실험으로부터 획득된 토양수분 및 보조 자료를 사용하여 4km자료를 0.2km자료로 downscaling 하였으며 출력자료는 기존의 전형적 기법에 의하여 smoothing된 자료보다 개선된 결과를 보여주었다.

압축최종강도(壓縮最終强度)를 기준으로한 이중갑판구조(二重甲板構造)의 안전성(安全性) 및 신뢰성(信賴性) 평가(評價) (Ultimate Compressive Strength-Based Safely and Reliability Assessment of the Double Skin Upper Deck Structure)

  • 백점기
    • 대한조선학회논문집
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    • 제28권1호
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    • pp.150-168
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    • 1991
  • 본 연구에서는 압축최종강도(壓縮最終强度)를 기준으로 한 이중갑판구조(二重甲板構造)의 실용적인 안전성(安全性) 및 신뢰성(信賴性) 평가법을 제안한다. 이를 위하여 선체상갑판(船體上甲板)에 작용하는 압축응력(壓縮應力)을 기존의 선급규정에 의해 근사적으로 추정하며, 압축최종강도(壓縮最終强度)는 이상화구조요소법(理想化構造要素法)을 적용하여 해석한다. 초기(初期)처짐 및 잔류응력(殘留應力)의 영향과 국부좌굴(局部挫屈) 및 전체좌굴(全體挫屈)의 상관효과(相關效果)를 고려한 이상화판요소(理想化板要素)를 정식화한다. 이상화판요소(理想化板要素)의 정도(精度)와 유용성(有用性)은 단위(單位) 판부재(板部材) 및 상자형 용접구조물(熔接構造物)에 대한 기존의 실험결과(實驗結果) 또는 유한요소해석결과(有限要素解析結果)와 비교하여 확인한다. 본 제안법을 이중선각구조설계(二重船殼構造設計)개념하에서 설계된 정유운반선(精油運搬船)의 갑판구조(甲板構造)의 안전성(安全性) 및 신뢰성평가(信賴性評價)에 적용하고, 초기처짐, 잔류응력(殘留應力)등의 영향과 고장력강(高張力鋼)을 사용한 경우의 효과등에 대해 고찰한다.

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감정평가에 기반한 환경과 행동패턴 학습을 위한 궤환 모듈라 네트워크 (Learning for Environment and Behavior Pattern Using Recurrent Modular Neural Network Based on Estimated Emotion)

  • 김성주;최우경;김용민;전홍태
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.9-14
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    • 2004
  • 감정은 지능을 지닌 존재의 이성판단에 영향을 준다. 그래서 주변 환경정보에 의해 평가된 기본적이고 보편적인 감정을 로봇에 가미하면 더욱 인간과 가까운 지능 로봇이 될 것이다. 그러나 인간의 감정을 학습하기 위해서는 다양한 감각정보의 학습과 패턴 분류가 선행되어야 하고 이를 위해서 적합한 네트워크 구조가 요구된다. 신경망은 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 임시적 혼선현상과 지역 최소치에 수렴하는 단점이 있다. 그래서 복잡한 문제를 단순한 여러 개의 부분적인 문제로 나누어 해결하는 모듈라 설계방법이 관심의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 수많은 감정평가와 학습 데이터 패턴들을 학습하기 위해서 재결합과 재구성에 탁월한 성능을 지닌 Jacobs와 Jordan이 제안한 모듈라 네트워크와 상황의 재 표현이 가능하고 예측값과 모델링에 적합한 특징을 지닌 궤환 신경망을 결합하였다. 구성된 구조는 기존의 모듈라 네트워크의 학습결과와 비교 검토하였다.

433 MHz 무선주파수와 2G 통신 기반의 스마트 관개 모니터링 시스템 (433 MHz Radio Frequency and 2G based Smart Irrigation Monitoring System)

  • 마농기 엔드류 프랭크;안성훈
    • 적정기술학회지
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    • 제6권2호
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    • pp.136-145
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    • 2020
  • 개발도상국에 있어서 농업은 국가 경제의 중추임에도 불구하고, 대부분의 개도국에서는 장비와 지능형 시스템, 데이터 모니터링 등을 이용한 현상에 대한 통합적 판단 없이 인력에 의해 농업을 수행하고 있다. 농업의 중요한 요소인 관개는 작물 생산에 영향을 미치는 핵심적인 과정으로서, 연간 강우량의 변동에 대응하고자 대부분의 농장에서는 관개 시스템을 적용하고 있다. 그러나, 농장 관개 시스템의 모니터링과 제어 등에 대한 기술적 기반이 부족하여 생산성의 증대와 효율적인 농업용수 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 탄자니아 농촌 지역 관개 시스템의 스마트화를 위하여 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 스마트 관개 측정 시스템과 농업용수 선불 시스템을 제안한다. 개발된 스마트 관개 시스템은 기상 데이터와 토양 수분 데이터를 하이브리드로 분석하도록 설계되었는데, 탄자니아 Arusha 지역의 Ngurudoto 마을로의 적용을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 기상 측정 컨트롤러, 토양 수분 센서, 수류 센서, 솔레노이드 밸브 및 선불 시스템으로 구성되었는데, 센서를 통해 수집된 데이터는 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 통신 아키텍처 모듈을 통해 서버로 전송된다. 본 시스템은 인터넷 운용이 제한되는 지역에 적합할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 상태 판단과 실시간 예측이 가능하다. 개발된 시스템의 데이터 분석 알고리즘은 동적 회귀 알고리즘과 Naïve Bayes 알고리즘을 적용하여 선형 및 비선형분석 모두에 있어서 높은 정밀도를 보인다. 또한, 농장의 용수공급 시기와 용수의 양, 소요되는 전력에 대한 판단 뿐만 아니라 전체 시스템 하드웨어의 작동 및 오류에 대한 모니터링이 가능하다. 부가하여, 사용자가 농업용수를 공급받기 전에 선금을 지불하는 시스템을 적용하여 관리의 효율성을 도모하였으며, 농업의 전 과정에서 측정된 센서 데이터 및 용수 사용량은 사용자 인터페이스를 통하여 실시간으로 모니터링이 가능하도록 개발되었다. 본 연구를 통하여 개발된 RF(Radio Frequency) 및 2G 기반 스마트 관개 모니터링 시스템은 현장 적용의 편의성과 함께 사용자 중심의 모니터링 시스템을 통해 개발도상국의 경제, 사회 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.