• 대한화학회지
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• 제54권1호
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• pp.71-76
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• 2010

298.15~318.15 K 온도에서 디지탈 진동 U-tube densimeter 와 Ubbelohde 모세관 점성계을 사용하여 2-브로모프로판/메탄올 이성분 혼합물의 밀도와 점성도를 측정하였다. 온도와 농도에 대한 밀도와 점성도 상호 의존 관계를 조사하였다. 이성분 혼합물의 여분 몰부피와 여분 점성도를 실험으로 얻어진 밀도와 점성돌로부터 계산하여 구하였다. 모델이 실험치와 잘부합됨을 발견하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.436-454
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• 2016

This research presents the battery discharge rate models for the energy consumption of mobile phone batteries based on machine learning by taking into account three usage patterns of the phone: the standby state, video playing, and web browsing. We present the experimental design methodology for collecting data, preprocessing, model construction, and parameter selections. The data is collected based on the HTC One X hardware platform. We considered various setting factors, such as Bluetooth, brightness, 3G, GPS, Wi-Fi, and Sync. The battery levels for each possible state vector were measured, and then we constructed the battery prediction model using different regression functions based on the collected data. The accuracy of the constructed models using the multi-layer perceptron (MLP) and the support vector machine (SVM) were compared using varying kernel functions. Various parameters for MLP and SVM were considered. The measurement of prediction efficiency was done by the mean absolute error (MAE) and the root mean squared error (RMSE). The experiments showed that the MLP with linear regression performs well overall, while the SVM with the polynomial kernel function based on the linear regression gives a low MAE and RMSE. As a result, we were able to demonstrate how to apply the derived model to predict the remaining battery charge.

• 대한산업공학회지
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• 제30권1호
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• pp.27-35
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• 2004

A study was conducted to investigate an optimal vibration frequency for mobile phones with just noticeable difference(JND). The just noticeable difference, Weber's law, is the minimum amount by which stimulus intensity must be changed in order to produce a noticeable variation in sensory experience. In order to find the optimal vibration frequency, sixteen frequencies ranged from 24Hz to 603Hz were selected. Subjects then wereasked to differentiate a pair of vibration frequencies. For the analysis, the psychometric function to determine the optimal vibration frequency and the logistic regression to validate the determined frequency were used. The results show that the 2nd order polynomial equations were best fitted for the JND psychometric function and the optimal mobile phone vibrations were determined at 140Hz, 151 Hz, and 160Hz. With the ogive-shaped psychometric function developed by the logistic regression, the results of this study was validated that the determined vibration frequencies (140Hz, 151 Hz, and 160Hz) were optimal mobile phone vibration frequencies.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제37권6호
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• pp.377-395
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• 2007

Near infrared(NIR) spectral data have been used for the noninvasive analysis of various biological samples. Nonetheless, absorption bands of NIR region are overlapped extensively. It is very difficult to select the proper wavelengths of spectral data, which give the best PCR(principal component regression) models for the analysis of constituents of biological samples. The NIR data were used after polynomial smoothing and differentiation of 1st order, using Savitzky-Golay filters. To find the best PCR models, all-possible combinations of available principal components from the given NIR spectral data were derived by in-house programs written in MATLAB codes. All of the extensively generated PCR models were compared in terms of SEC(standard error of calibration), $R^2$, SEP(standard error of prediction) and SECP(standard error of calibration and prediction) to find the best combination of principal components of the initial PCR models. The initial PCR models were found by SEC or Malinowski's indicator function and a priori selection of spectral points were examined in terms of correlation coefficients between NIR data at each wavelength and corresponding concentrations. For the test of the developed program, aqueous solutions of BSA(bovine serum albumin) and glucose were prepared and analyzed. As a result, the best PCR models were found using a priori selection of spectral points and the final model selection by SEP or SECP.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.1016-1021
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• 2013

수소혼합가스토치를 이용하여 유리 모서리 접합 시 접합부의 형상은 수소혼합가스의 유량, 토치의 이송속도, 토치와 유리사이의 거리 등 많은 공정변수들에 의해 영향을 받는다. 모서리 접합형상은 유리패널의 단열 및 기밀, 강도성능에 영향을 미치므로, 공정변수에 따른 접합부 형상예측에 대한 연구가 수행되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 공정변수 설정 및 실험분석을 통하여, 공정변수에 따른 단면형상을 예측할 수 있는 회귀식을 도출하였다. 도출된 회귀식에 각 공정변수값을 적용하여 접합형상을 예측하고, 실제 모서리 접합 실험결과와 비교하여 회귀식의 타당성을 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.208-216
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• 2020

With the spread of smart manufacturing, one of the key topics of the 4th industrial revolution, manufacturing systems are moving beyond automation to smartization using artificial intelligence. In particular, in the existing automatic machining, a number of machining defects and non-processing occur due to tool damage or severe wear, resulting in a decrease in productivity and an increase in quality defect rates. Therefore, it is important to measure and predict tool life. In this paper, ν-ASVR (ν-Asymmetric Support Vector Regression), which considers the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, was proposed and applied to the tool wear prediction problem. In the case of tool wear, if the predicted value of the tool wear amount is smaller than the actual value (under-estimation), product failure may occur due to tool damage or wear. Therefore, it can be said that ν-ASVR is suitable because it is necessary to overestimate. It is shown that even when adjusting the asymmetry of ⲉ-tube and the asymmetry of penalties for data out of ⲉ-tube, the ratio of the number of data belonging to ⲉ-tube can be adjusted with ν. Experiments are performed to compare the accuracy of various kernel functions such as linear, polynomial. RBF (radialbasis function), sigmoid, The best result isthe use of the RBF kernel in all cases

• Wind and Structures
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• 제38권5호
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• pp.381-398
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• 2024

This study presents a mode analysis of 3D turbulent velocity data around a square-section building model to identify the dynamic system for Kármán-type vortex shedding. Proper orthogonal decomposition (POD) was first performed to extract the significant 3D modes. Magnitude-squared coherence was then applied to detect the phase consistency between the modes, which were roughly divided into three groups. Group 1 (modes 1-4) depicted the main vortex shedding on the wake of the building, with mode 2 being controlled by the inflow fluctuation. Group 2 exhibited complex wake vortexes and single-sided vortex phenomena, while Group 3 exhibited more complicated phenomena, including flow separation. Subsequently, a third-order polynomial regression model was used to fit the dynamics system of modes 1, 3, and 4, which revealed average trend of the state trajectory. The two limit cycles of the regression model depicted the two rotation directions of Kármán-type vortex. Furthermore, two characteristic periods were identified from the trajectory generated by the regression model, which indicates fast and slow motions of the wake vortex. This study provides valuable insights into 3D mode morphology and dynamics of Kármán-type vortex shedding that helps to improve design and efficiency of structures in turbulent flow.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권6호
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• pp.822-831
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• 2021

선박의 주묘 위험성을 평가할 수 있는 프로그램이 개발되어 있지만 선박의 제원에 해당되는 다양한 입력요소들을 직접 찾아서 입력해야 하므로 VTS 관제사가 정박지에 정박 중인 선박들로부터 이러한 입력요소들을 모두 확인하여 프로그램을 활용하는 것은 현실적으로 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 VTS 관제사 입장에서 선박으로부터 쉽게 획득할 수 있는 총톤수(GT)를 독립변수로 설정하고 프로그램 입력요소들을 종속변수로 하여 선형 및 비선형 회귀분석을 실시하였다. 다항식 모델(선형)과 멱급수 모델(비선형)의 적합도를 비교한 결과, 컨테이너선과 벌크선의 경우에는 모든 입력요소에서 멱수급 모델이 적합한 것으로 평가되었다. 하지만 탱커선의 경우에는 수선간장, 선폭, 흘수는 멱수급 모델이 적합하고, 정면풍압면적, 앵커의 무게, 의장수, 묘쇄공으로부터 선저까지의 높이는 다항식 모델이 더 적합한 것으로 평가되었다. 또한 탱커선의 정면풍압면적 요소를 제외한 다른 나머지 종속변수들은 모두 결정계수가 0.7 이상으로 높은 적합도를 보였다. 따라서 주묘 위험성 평가 프로그램의 입력요소 중 외력 요소, 해저 저질, 수심 및 앵커 체인의 신출량을 제외한 나머지 입력요소들은 선박의 총톤수만 입력하면 회귀분석 모델식에 의해 자동으로 입력됨으로써 주묘 위험성 평가가 가능할 것으로 판단된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.150-157
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• 2024

본 논문은 딥러닝 기반 객체 탐지 모델과 다항 회귀모델을 이용하여 사과나무에 열린 사과의 개수를 예측할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 사과나무에 열린 사과의 개수를 측정하면 사과 생산량을 예측할 수 있고, 농산물 재해 보험금 산정을 위한 손실을 평가하는 데에도 활용할 수 있다. 사과 착과량 측정을 위해 사과나무의 앞면과 뒷면을 촬영하였다. 촬영된 사진에서 사과를 식별하여 라벨링한 데이터 세트를 구축하였고, 이 데이터 세트를 활용하여 1단계 객체 탐지 방식의 CNN 모델을 학습시켰다. 그런데 사과나무에서 사과가 나뭇잎, 가지 등으로 가려진 경우 영상에 포착되지 않아 영상 인식 기반의 딥러닝 모델이 해당 사과를 인식하거나 추론하는 것이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해, 우리는 두 단계로 이루어진 추론 과정을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 영상 기반 딥러닝 모델을 사용하여 사과나무의 양쪽에서 촬영한 사진에서 각각의 사과 개수를 측정한다. 두 번째 단계에서는 딥러닝 모델로 측정한 사과 개수의 합을 독립변수로, 사람이 실제로 과수원을 방문하여 카운트한 사과 개수를 종속변수로 설정하여 다항 회귀 분석을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 2단계 추론 시스템의 성능 평가 결과, 각 사과나무에서 사과 개수를 측정하는 평균 정확도가 90.98%로 나타났다. 따라서 제안된 방법은 수작업으로 사과의 개수를 측정하는 데 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있다. 또한, 이 방법은 딥러닝 기반 착과량 예측의 새로운 기반 기술로 관련 분야에서 널리 활용될 수 있을 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제37권4호
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• pp.259-265
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• 2004

사과의 영양진단에서 사과잎 분석을 신속히 하기 위한 방법을 모색하기 위해 생잎과 건조잎을 이용해 근적의 스펙트럼을 측정하고 이를 질소 함량과의 최적의 상관관계를 도출하기 위해 부분소자승(PLS)과 주성분회귀(PCR)과 같은 다변량 분석법을 이용하여 비파괴 검량식을 작성하였다. 또한 검량식 작성에서 비파괴 측정 정확도를 향상시키기 위하여 smoothing, mean normalization, multiplicative scatter correction (MSC). derivative 등의 다양한 데이터 전처리 조작을 수행하여 정확도 향상 가능성을 조사하였다. 사과 건조잎의 비파괴 측정 가능성을 조사한 결과 PLS-1 모델에서 Norris first derivate하였을 태 RMSEP가 $0.6999g\;kg^{-1}$ 로 가장 좋았으며, 생잎은 Savitzky-Golay first derivate하였을 때에 RMSEP 가 $1.202g\;kg^{-1}$으로 가장 좋았다. 건조잎의 PCR 모델은 mean normalization 처리 후 Savitzky-Golay first derivative하였을 때가 RMSEP 가 $0.553g\;kg^{-1}$, 이었으며 생잎에서도 RMSEP는 $1.047g\;kg^{-1}$로 나타났다. 이와 같은 견과로서 사과의 생잎과 건조잎의 분석이 근적외분석기술에 의해 가능할 것으로 판단된다.