• 전기학회논문지P
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• 제51권1호
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• pp.45-51
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• 2002

In this paper are presented dynamic modeling and path-tracking of differential drive wheeled-mobile robots(WMRs) having the limited drive-torques. Instantaneously coincident coordinate system, force/torque propagation and Newton's equilibrium law are used to induce the dynamic model. When drive-torques generated by inverse dynamics exceed the limitation, we make wheeled-mobile robots follow the reference path by modifying the planned reference trajectory with time-scaling method. The controller is introduced to compensate for error owing to modeling uncertainty and measurement noise. And simulation results prove that method proposed by this paper is efficient.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제13권2호
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• pp.117-134
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• 2002

This paper presents a computational method for a confidence region of identified parameters which are affected by measurement noise and error contained in prescribed parameters. The method is based on sensitivities of the identified parameters with respect to model parameter error and measurement noise along with the law of error propagation. By conducting numerical experiments on simple models, it is confirmed that the confidence region coincides well with the results of numerical experiments. Furthermore, the optimum arrangement of sensor locations is evaluated when uncertainty exists in prescribed parameters, based on the concept that square sum of coefficients of variations of identified results attains minimum. Good agreement of the theoretical results with those of numerical simulation confirmed validity of the theory.

• ETRI Journal
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• 제45권6호
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• pp.929-938
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• 2023

The detection of all the symbols transmitted simultaneously in multiuser systems using limited wireless resources is challenging. Traditional model-based methods show high performance with perfect channel state information (CSI); however, severe performance degradation will occur if perfect CSI cannot be acquired. In contrast, data-driven methods perform slightly worse than model-based methods in terms of symbol error ratio performance in perfect CSI states; however, they are also able to overcome extreme performance degradation in imperfect CSI states. This study proposes a novel deep learning-based method by improving a state-of-the-art data-driven technique called deep soft interference cancellation (DSIC). The enhanced DSIC (EDSIC) method detects multiuser symbols in a fully sequential manner and uses an efficient neural network structure to ensure high performance. Additionally, error-propagation mitigation techniques are used to ensure robustness against channel uncertainty. The EDSIC guarantees a performance that is very close to the optimal performance of the existing model-based methods in perfect CSI environments and the best performance in imperfect CSI environments.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제35권1호
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• pp.16-19
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• 2024

A new E_n score of the proficiency test (PT) is formulated; it is applicable when a correlation exists between the reference and participant's values. Based on the uncertainty propagation rule given in ISO/IEC Guide 98-3 (GUM:1995), the E_n score covering the correlation case is newly developed for the PT. The new E_n score will be applied in a future PT organized by the Korea Research Institute of Standards and Science (KRISS) dosimetry team. The new E_n score will enhance measurement traceability and contribute to improving the quality management system of participants in the KRISS PT by avoiding performance underestimation.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제21권1호
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• pp.18-31
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• 1989

대기오염의 제어가 발전 단가에 미치는 영향을 분석하기 위하여 전산 모델이 개발 되었다. POGEN은 석탄 화력 발전소에 대해 대기오염 제어 비용을 가산한 균등화 발전 단가를 계산한다. 부 프로그램 Pollution은 대기 오염 제어 비용을 가산한 지배 방정식을 사용하여 총 자본 비용과 변동비용을 계산한다. 이 비용은 균등화 발전 단가를 계산하는 부 프로그램 GENeration의 추가 입력으로 사용된다. 탈황설비의 직접 비용에 대한 Pollution을 이용한 결과는 경험이 풍부한 선진국에서 발간된 비용 자료로써 검증하였다. 2001년의 전력 생산비용은 석탄화력발전소에 적용된 세 가지의 규제 시나리오에 의해 추정되었다. 입력 변수의 중요도와 미래 발전소에 대한 입력 변수에 포함된 불확실성 때문에 생기는 불확실도의 전파를 검토하기 위해 Latin Hypercube Sampling과 Multiple Least Squares 방법을 사용하여 민감도 분석과 불확실도 분석을 수행하였다. 가장 민감한 입력 변수는 원자력, 화력 공히 할인률이다. 배출가스제어 비용으로서 9-11 mills/kWh 정도가 추가되어야 한다. 이 비용은 전력 생산비용의 거의 20 퍼센트가 되고, 이에 해당하는 투자비는 1GW 용량의 석탄 화력발전소 초기 투자비용의 40%가 될 것이다. 원자력 발전에 대한 단가는 90퍼센트의 신뢰도로써 32.6-65.9, 석탄 화력에 대해서는 45.5-60.5 mills/kWh가 되며, 엄격한 규제 분위기 하에서는 원자력이 95%의 신뢰도로써 유리할 것이 전망된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.769-779
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• 2017

최근 우리나라에서 빈번하게 발생되는 가뭄으로 인하여 많은 피해가 발생하고 있으며, 이에 대한 사전대응의 필요성이 커지고 있다. 가뭄에 대한 효과적인 사전대응을 위해서는 신뢰성 있는 가뭄 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 수문학적 가뭄에 대한 확률론적 예측을 수행하기 위하여 가뭄의 전이현상을 베이지안 네트워크 모형에 반영하였다. 가뭄의 전이현상을 고려한 베이지안 네트워크 기반의 가뭄 예측 모형(PBNDF)은 과거, 현재, 미래에 대한 다중 모형 앙상블 예측결과와 가뭄전이 관계를 결합하여 새로운 수문학적 가뭄 예측 결과를 생산하도록 구축되었다. 본 연구에서 PBNDF 모형은 파머수문학적 가뭄지수를 활용하여 낙동강 유역의 10개 지점을 대상으로 가뭄을 확률적으로 예측하는데 적용되었다. PBNDF 모형의 ROC 분석 결과 ROC 점수가 0.5 이상의 유의한 결과를 나타내 실제 예측 모형으로 활용가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 기존에 개발된 모형(지속성 예측, 베이지안 네트워크 예측 모형)과 평균제곱오차의 제곱근(RMSE), 기술 점수(SS)를 활용하여 비교를 수행하였으며, 그 결과 PBNDF 모형의 RMSE는 상대적으로 낮은 값을 가지며, SS는 약 0.1~0.15 정도 높은 것으로 나타나 예측성능이 향상되었다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국식품과학회지
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• 제38권4호
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• pp.589-593
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• 2006

돈육 가공 공정에 대한 QRA에 Monte Carlo simulation이 적용된 바 있는데, 새로운 방법으로 fuzzy 연산을 적용하여 Monte Carlo simulation과 비교 분석하였다. Carcass단계에 대한 오염 예측치인 fuzzy 값과 Monte Carlo simulation 확률분포 값의 기술통계량인 평균값은 각각 -4.393 log $CFU/cm^2$, -4.589 log $CFU/cm^2$ 로 나타났으며, processing 단계에서는 -4.185 log $CFU/cm^2$, -4.466 log $CFU/cm^2$으로 두 가지 접근 방법들이 비슷한 경향을 보였다. Fuzzy 값은 Monte Carlo simulation 확률분포 값을 포함하는 것으로 나타났다. 한편 최근 국내에서는 위해 평가에 대한 연구가 많이 이루어지고 있는데 대부분 데이터 분석은 Monte Carlo simulation에만 의존하고 있고, 다른 접근 방법에 대한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 연구는 위해 평가를 위한 방법적 도구들을 개발하는데 새로운 접근 방향을 제시하였다 또한 향후 fuzzy 연산법은 데이터가 불충분한 위해 평가의 초기 단계에서 유용하게 사용될 수 있는 방법이 될 것이다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제36권4호
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• pp.373-378
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• 2012

본 논문에서는 공통원인고장을 고려하여 증기터빈 비산확률을 평가하였다. 이 과정에서 저속 및 고속에서 터빈 비산물 발생 경로를 제시하고, 고장수목을 활용하여 비산물 발생빈도를 구하였다. 공통원인고 장을 고려하기 위해서 Alpha Factor 방법론을 사용하였다. 순차 및 비순차 시험에 대해서 각각의 빈도를 비교분석 하였으며, 불확실성을 평가하였다. (1) 고속회전에 의한 연성파괴로 발생하는 터빈비산물 방출빈도는 8.005E-7/year로 평가되었다. (2) 만약, 공통원인고장이 고려되면, 시험방식에 따라 11% 및 33%의 방출빈도 증가를 확인하였다. (3) 사용된 CCF 변수의 불확실성을 고려하면, 터빈방출빈도는 90%의 신뢰도 기준 9.35E-7에서 1.13E-6 사이에 존재함을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.842-848
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1649-1654
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• 2017

GAODV는 목적지의 위치 정보를 이용하여 경로 요청 패킷이 유니캐스트 방식으로 전달되도록 할 수 있지만, GAODV는 목적지의 위치 정보를 알 수 있는 경우에만 활용 가능하다는 제약이 따른다. 본 논문에서는 목적지의 이동에 따른 위치의 불확실성을 완화시킬 수 있는 가상 목적지 도움 GAODV(Virtual Destination Aided GAODV(VDA-GAODV))를 제안한다. 제안하는 VDA-GAODV는, 알려진 목적지 위치를 이용하지 않고, 소스와 목적지를 연결하는 선상에 위치하는 가상의 위치로 경로 요청 패킷이 전달되도록 한다. 경로 요청 패킷 재방송이 목적지가 이동 가능한 영역을 되도록 많이 커버할 수 있도록 하는 최적 가상 위치를 도출한다. VDA-GAODV는, 알려진 목적지 위치를 중심으로 하는 1-hop 통신 영역의 95 % 영역을 경로 요청 패킷 전달 과정에서 커버 가능하며, 이것은 기존 GAODV보다 23 % 향상된 것이다.