• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.101-110
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• 2002

본 연구는 통행배분 모형과 네트워크 로딩의 일반적인 원리 및 그 관계를 규명하고. 시간을 고려한 네트워크 로딩방법 즉, 동적네트워크 로딩 방법을 소개한다. 우선 본 연구에서는, 동적 네트워크 로딩을 올바로 구현하기 위해 인과성 (causality), FIFO(First-In-First-Out), 교통량전파(flow propagation), 교통류보존(flow conservation) 등의 조건이 만족되어야 함을 제기한다. 그리고, 구체적인 동적 네트워크 로딩 방법을 알고리즘 형식으로 설명하였으며, 이후 링크 비용함수로써 결정적 대기행렬모형을 도입하여 가상 네트워크 속에서 동적 네트워크 로딩이 어떻게 이루어지는지를 수치적으로 보여준다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.281-286
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• 2005

The main objective of the research work presented in this article is to present a systematic approach for designing a multilayer feed-forward artificial neural network based self-tuning power system stabilizer (ST-ANNPSS). In order to suggest an approach for selecting the number of neurons in the hidden layer, the dynamic performance of the system with ST-ANNPSS is studied and hence compared with that of conventional PSS. Finally the effect of variation of loading condition and equivalent reactance, Xe is investigated on dynamic performance of the system with ST-ANNPSS. Investigations reveal that ANN with one hidden layer comprising nine neurons is adequate and sufficient for ST-ANNPSS. Studies show that the dynamic performance of STANNPSS is quite superior to that of conventional PSS for the loading condition different from the nominal. Also it is revealed that the performance of ST-ANNPSS is quite robust to a wide variation in loading condition.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권4호
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• pp.1103-1120
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• 2015

A self-sensing magnetorheological (MR) damper with embedded piezoelectric force sensor has recently been devised to facilitate real-time close-looped control of structural vibration in a simple and reliable manner. The development and characterization of the self-sensing MR damper are presented based on experimental work, which demonstrates its reliable force sensing and controllable damping capabilities. With the use of experimental data acquired under harmonic loading, a nonparametric dynamic model is formulated to portray the nonlinear behaviors of the self-sensing MR damper based on NARX modeling and neural network techniques. The Bayesian regularization is adopted in the network training procedure to eschew overfitting problem and enhance generalization. Verification results indicate that the developed NARX network model accurately describes the forward dynamics of the self-sensing MR damper and has superior prediction performance and generalization capability over a Bouc-Wen parametric model.

• Journal of Communications and Networks
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• 제8권4호
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• pp.432-441
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• 2006

As the community antenna television (CATV) networks becomes ubiquitous, instead of constructing an entirely new broadband network infrastructure, it has emerged as one of the rapid and economic technologies to interconnecting heterogeneous network to provide broadband access to subscribers. How to support ubiquitous real-time multimedia applications, especially in a heavy traffic environment, becomes a critical issue in modern CATV networks. In this paper, we propose a time guaranteed and efficient upstream minislots allocation algorithm for supporting quality-of-service (QoS) traffic over data over cable service interface specification (DOCSIS) CATV networks to fulfill the needs of realtime interactive services, such as video telephony, video on demand (VOD), distance learning, and so on. The proposed adaptive fast expansion algorithm and the loading statistics with dynamic swapping algorithm have been shown to perform better than that of the multimedia cable network system (MCNS) DOCSIS.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권1호
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• pp.63-75
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• 2020

Substructure pseudo-dynamic hybrid simulation (SPDHS) combining the advantages of physical experiments and numerical simulation has become an important testing method for evaluating the dynamic responses of structures. Various parameter identification methods have been proposed for online model updating. However, if there is large model gap between the assumed numerical models and the real models, the parameter identification methods will cause large prediction errors. This study presents an ANN (artificial neural network) method based on forgetting factor. During the SPDHS of model updating, a dynamic sample window is formed in each loading step with forgetting factor to keep balance between the new samples and historical ones. The effectiveness and anti-noise ability of this method are evaluated by numerical analysis of a six-story frame structure with BRBs (Buckling Restrained Brace). One BRB is simulated in OpenFresco as the experimental substructure, while the rest is modeled in MATLAB. The results show that ANN is able to present more hysteresis behaviors that do not exist in the initial assumed numerical models. It is demonstrated that the proposed method has good adaptability and prediction accuracy of restoring force even under different loading histories.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.205-215
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• 2008

1980년대 후반부터 선진외국에서 ITS 정책과 연구에 대해 관심을 갖기 시작한 이후 정적 노선배정(Static Traffic Assignment)의 현실 정책 응용에 한계에 직면하면서 동적노선배정(Dynamic Traffic Assignment)에 대한 연구가 초점을 받기 시작하였으며 그 결과 급속한 연구 발전이 있게 되었다. 본 연구에서는 현실적인 정책분석 가능성을 고려하여 노선선택행태(route choice behavior)는 거시적 모형이고, 차량의 네트워크 상 동적위치배정(dynamic network loading)은 미시적 모형 그리고 교통류는 단순화된 미시적 모형(microscopic model)이 적용된 시뮬레이션 기반의 Dynameq 프로그램을 활용한 연구를 수행하였다. 본 연구의 핵심 내용은 우리나라 전국 고속도로 네트워크와 동적 O/D자료로 동적노선배정 분석 한 결과인 추정치와 관측 링크 교통량과의 차이를 비교 검증하는 연구를 수행함으로써 모형의 현실적 정책분석 가능성에 대한 판단 기준을 제시하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 고속도로 체계에 있어 영업소에서 영업소 간의 동적 O/D자료가 TCS(Toll Collection System)자료를 통해 정확하게 확보할 수 있다는 점을 이용하였으며, 순수하게 동적노선배정 모형 자체의 현실적 묘사능력을 시간대별 관측 교통량과 비교 검증함으로써 정책응용 가능성을 확인하고자 한 것이다. 또한 동적노선배정 분석 예제로 버스전용차로 정책에 대한 동적 분석과 정책 효과를 분석하였다.

• Computers and Concrete
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• 제14권5호
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• pp.563-575
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• 2014

Concrete which is a composite material is frequently used in construction works. Properties and behavior of concrete are significant under the effect of different loading cases. Impact loading which is a sudden dynamic one may have destructive effects on structures. Testing apparatuses are designed to investigate the impact effect on test members. Artificial Neural Network (ANN) is a computational model that is inspired by the structure or functional aspects of biological neural networks. It can be defined as an emulation of biological neural system. In this study, impact parameters as acceleration and impact force values of a reinforced concrete slab are obtained by using a testing apparatus and essential test devices. Afterwards, ANN analysis which is used to model different physical dynamic processes depending on several variables is performed in the numerical part of the study. Finally, test and predicted results are compared and it's seen that ANN analysis is an alternative way to predict the results successfully.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 2002년도 제41회 학술발표회논문집
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• pp.97-139
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• 2002

The aim of the present study is to find a good quality user equilibrium assignments under time varying condition. For this purpose, this study introduces a dynamic network loading method that can maintain correct flow propagation as well as flow conservation, and it develops a novel solution algorithm that does not need evaluation of the objective function by modifying the Schittenhelm (1990)'s algorithm. This novel algorithm turns out to be efficient and convenient compared to the conventional Frank-Wolfe (1956) algorithm because the former finds solutions based on routes rather than links so that it can maintain correct flow propagation intrinsically in the time-varying network conditions. The application of dynamic user equilibrium (DUE) assignment model with this novel solution algorithm to test networks including medium-sized one shows that the present DUE assignment model gives rise to high quality discrete time solutions when we adopt the deterministic queuing model for a link performance function, and we associate flows and costs in a proper way.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.113-130
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• 2002

본 연구에서는 Moving Cell theory에 기반한 DNL(Dynamic Network Loading) 모형을 개발하고 이를 이용해 혼잡이 존재하는 교통망에서 교통류가 갖는 동적 특성을 분석하였다. 제시된 모형에서는 동일 시간대에 링크에 진입하는 교통량을 하나의 Cell로 형성하고 Cell following rule에 따라 링크에서 진행시킨다. 기존의 DNL 모형들은 링크에서 발생하는 물리적인 패기행렬을 묘사하기 위해 연속성을 갖는 단일 링크를 주행구간과 대기행렬 구간으로 분리하여 링크에서 발생하는 동적 상태(state)를 주행과 대기로 간단히 묘사하는 방법을 사용하고 있다. 하지만, 이러한 기법은 교통류의 다양한 동적 특성을 묘사하는데 한계점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 연구에서는 오염물질 확산분석 등에 주로 이용되었던 Lagrangian method과 차량 추종모형을 결합한 Moving Cell theory를 개발하였다. Moving Cell theory하에서 차량군(platoon)은 Cell로 표현되며, 각 Cell들은 추종이론에 따라 진행하게 된다. 이러한 Moving Cell 기반의 시뮬레이선 모형은 이미 Cremer et al.(1999)에 의해 제시된 바 있으나 그 분석 대상이 고속도로 본선구간이었기 때문에 합류나 분류문제를 풀 수 있는 모형을 제시하지 못하였고, Cell이 포함 가능한 차량대수를 인위적으로 설정하는 등 기초적인 수준을 크게 벗어나지 못하였다. 본 연구에서는 위의 연구들이 갖는 한계점을 극복할 수 있는 새로운 형태의 Moving Cell theory를 개발함으로서, 교통류의 연속적인 동적 특성 변화를 Cell의 이동과 상태 변화를 통해 재현하였다. 개발된 모형은 합류와 분류가 존재하는 간단한 가상교통망에서 실행되었고, 기존 DNL 모형에 비해 향상된 동적 교통류 묘사능력을 얻을 수 있었다.on constraint)을 토대로 다음 통행배정 시간대의 실시간 수요로서 반영할 수 있는 방안을 제시한다.여도 취소소송의 대상으로 삼도록 하는 보다 명확하고 일관성 있는 논의전개를 제안하였다.수 있었다.로 첨가하여 48시간 배양한 후 암항원 유전자 발현성을 측정한 결과 세포주에 따라 다소 차이는 있으나 대개 0.2 uM농도에서도 유전자 발현이 유도되었으며 1, 5 uM농도에서 매우 강하게 유도되었다. ADC 처리가 페암세포주의 MHC와 B7 발현을 증가시키는가를 알아보기 위해 1 uM 농도의 ADC를 72시간 처치한 후 FACS 분석을 실시한 결과 4개의 페암세포주에서 MHC 및 B7분자의 발현은 유도되지 않았다. 또 ADC농도가 세포성장에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ADC를 0.2, 1, 5 uM농도로 96시간 처치 후 세포수를 측정하여 상대성장지수를 알아본 결과 ADC 처치 농도가 증가함에 따라 세포의 성장은 매우 감소하였다. 결론: 폐암세포주에서 ADC처치는 MAGE, GAGE 및 NY-ESO-1과 같은 세포독성 T 림프구 반응을 유도할 수 있는 암항원의 발현을 증가시킬 수 있으며, ADC의 세포독성과 항원 발현 유발시간을 분석할 때 1 uM 농도에서 48시간 처치한 후 ADC가 없는 배지에서 수일간 배양하는 것이 가장 효과적이라고 생각된다. 그러나, ADC를 처치하여도 MHC 및 B7의 발현의 변화는 없었으므로 ADC를 처치한 폐암세포를 암백신으로 사용하기 위해서는 MHC나 B7 및 cytokine의 발현을 증가시키는 추가적인 처치가 필요하다고 생각된다.ded.한 질소제거를 N-balance로부터 구해보면, R3 반응조의 경우가 가장 높은 제거율(40.9%)을 보였다. 이상의 결과들을 볼 때, Bncillus 균주는 호기적 탈질을 일으킬 수 있는 가능성이 있고, Bncillus 균주를 이용한 B3 공정은 탈질에 이용되는 탄소량이 거의 없고, 적은

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.346-348
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• 2022

적재폐기물에서 발생하는 발효열의 발화요인 분석 자료를 기반으로 발생 원인을 규명하는 모니터링 시스템을 구성하였다. 화재 조기경보 유형별 시나리오의 구성과 신속성을 위해 실시간 런타임 환경을 제공하기 위한 유니버설미들웨어를 활용하였다. 적재폐기물의 적재 높이와 압력, 대표적인 구성폐기물인 목재, 건전지, 플라스틱 폐기물의 건조, 표면의 탄화변화를 동적으로 인지해야 한다. 따라서, 저온발화 화재 가능성 데이터 분석을 위한 IoT 상황인지 플랫폼을 동적으로 구성하여 제시하였다.