• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권10호
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• pp.415-420
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• 2017

OS-level의 가상화 기술은 애플리케이션을 배포하기 위한 새로운 패러다임으로, 기존의 가상화 기술인 가상 머신을 대체할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 특히 컨테이너는 기존의 리눅스 컨테이너에 유니온 마운트 포인트(Union Mount Point) 와 레이어 구조의 이미지를 적용함으로써 보다 빠르고 효율적인 애플리케이션의 배포가 가능하다. 이러한 컨테이너의 특징들은 스냅숏 기능을 제공하는 레이어 구조의 파일 시스템에서만 사용될 수 있으며, 애플리케이션의 특징에 따라 적절한 레이어 파일 시스템을 선택하는 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 대표적인 레이어 파일 시스템들의 특징을 조사한 뒤, 레이어 파일 시스템의 동작 원리인 Allocate-on-Demand 및 Copy-up 방식에 따른 파일 시스템의 쓰기 성능 평가를 수행한다. 또한 각 레이어 파일 시스템 방식의 블록 입출력 사용 데이터를 학습한 인공 신경망을 통해 임의의 애플리케이션에 대해 적합한 레이어 파일 시스템 방식을 결정하는 방법을 제시하고 이에 대한 타당성을 검토한다.

• Computers and Concrete
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• 제8권3호
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• pp.279-292
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• 2011

The main purpose of this study includes investigation of the rheological properties of fresh self consolidating cement paste containing chemical and mineral additives using Artificial Neural Network (ANN) model. In order to develop the model, 200 different mixes are cast in the laboratory as a part of an extensive experimental research program. The data used in the ANN model are arranged in a format of fourteen input parameters covering water-binder ratio, four different mineral additives (calcium carbonate, metakaolin, silica fume, and limestone), five different superplasticizers based on the poly carboxylate and naphthalene and four different Viscosity Modified Admixtures (VMAs). Two common output parameters including the mini slump value and flow cone time are chosen for measuring the rheological properties of fresh self consolidating cement paste. Having validated the model, the influence of effective parameters on the rheological properties of fresh self consolidating cement paste is investigated based on the ANN model outputs. The output results of the model are then compared with the results of previous studies performed by other researchers. Ultimately, the analysis of the model outputs determines the optimal percentage of additives which has a strong influence on the rheological properties of fresh self consolidating cement paste. The proposed ANN model shows that metakaolin and silica fume affect the rheological properties in the same manner. In addition, for providing the suitable rheological properties, the ANN model introduces the optimal percentage of metakaolin, silica fume, calcium carbonate and limestone as 15, 15, 20 and 20% by cement weight, respectively.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2004년도 춘계학술발표회
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• pp.946-951
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• 2004

ITIS is applied to the several tunnel construction sites in Korea. Tunnel construction properties which are acquired from these sites are transferred to information management server(SQL 2000 server)by client application program in real time. Access permission to DB server depends on the user's roles. Some functions which cannot be embodied in SQL Server are serviced through XML and GMS server is used for spatial data based on GIS part. This system is supposed to give engineers the advantages which are not only easy handling of the program and computerized documentation on every information during construction but also analyzing the acquired data in order to predict the structure of ground and rock mass to be excavated later and show the guideline of construction. Neung-Dong tunnel and Mu-Gua express way tunnel are now under construction and with this system they have 3D visualized map of the geology and tunnel geometry and accumulate database of construction information such as tunnel face mapping results, special notes and pictures of construction and 3D monitoring data, all matters on the stability of rock bolts and shotcrete, and so on. Ground settlement prediction program included in ITIS, based on the artificial neural network(ANN) and supported by GIS technology is applying to the subway tunnel. This prediction tool can make it possible to visualize the ground settlement according to the excavation procedures by contouring the calculated result on 3D GIS map and to assess the damage of buildings in the vicinity of construction site caused by ground settlement.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2004년도 춘계학술발표회
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• pp.154-161
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• 2004

The flat dilatometer test(DMT) is a geotechnical tool to estimate in-situ properties of various types of ground materials. The undrained shear strength is known to be the most reliable and useful parameter obtained by DMT. However, the existing relationships which were established for other local deposits depend on the regional geotechnical characteristics. In addition, the flat dilatometer test results have been interpreted using three intermediate indicesmaterial index($I_p$), horizontal stres index($K_p$), and dilatometer modulus($E_p$) and the undrained shear strength is estimated only by using the horizontal stress index($K_D$). In this paper, an artificial neural network was developed to evaluate the undrained shear strength by DMT and the ANN, based on the $p_0,\;p_1,\;p_2,\;{\sigma}'_v_0$, and porewater pressure. The ANN which adopts the back-propagation algorithm was trained based on the DMT data obtained from Korean soft clay. To investigate the feasibility of ANN model, the prediction results obtained from data which were not used to train the ANN and those obtained from existing relationships were compared.

• 한국정밀공학회지
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• 제26권11호
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• pp.108-115
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• 2009

In metal forming technologies, the stamping process is one of the significant manufacturing processes to produce sheet metal components. It is important to design stamping process which can produce sound products without defect such as fracture and wrinkle. The objective of this study is to propose the feasible formability diagram which denotes the safe region without fracture and wrinkle for effective design of stamping process. To determine the feasible formability diagram, FE-analyses were firstly performed for the combinations of process parameters and then the characteristic values for fracture and wrinkle were estimated from the results of FE-analyses based on forming limit diagram. The characteristic values were extended through training of the artificial neural network. The feasible formability diagram was finally determined for various combinations of process parameters. The stamping process of turret suspension to support suspension module was taken as an example to verify the effectiveness of feasible formability diagram. The results of FE-analyses for process conditions within fracture and wrinkle as well as safe regions were in good agreement with experimental ones.

• 한국식품과학회지
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• 제28권5호
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• pp.916-921
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• 1996

감자칩의 생산 공정에서 속슬렛 추출법에 의한 지방 함량의 측정은 측정 시간이 길어서 공정 제어에 이용하기에 적절하지 못하기 때문에, 근적외선 분광 분석법에 의한 감자칩의 지방 함량의 신속한 측정에 대한 연구를 수행하였다. 분쇄된 시료와 분쇄되지 않은 시료에 대한 스펙트럼과 지방 함량과의 상관 관계를 각각 분석하였고, 분석된 상관 관계를 토대로 하여 예측 모형을 개발하였으며, 개발된 예측 모형에 대해 검증하였다. 예측 모형의 개발에는 회귀 분석과 신경회로망 기법을 이용하였다. 분쇄된 시료에 대한 지방 함량의 예측 모형은 회귀모형과 신경 회로망 기법에 의해서, 결정 계수가 각각 093, 0.92, SEP는 각각 1.29%, 1.17%였다. 이와 같은 결과에 의해서, 근적외 분광 분석법에 의한 분쇄된 감자칩의 지방 함량의 예측 모형 개발이 가능하다고 판단되었다. 또한 SEP를 비교할 때, 회귀 모형보다는 신경 회로망 기법에 의한 예측 모형이 더 우수한 것으로 나타났다. 분쇄되지 않은 시료에 대한 흡광도와 지방 함량과의 상관 관계 분석 결과, 근적외 분광 분석법에 의한 지방 함량의 예측 모형의 개발은 적절하지 못하다고 판단되었다.

• 한국식품과학회지
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• 제34권1호
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• pp.136-139
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• 2002

검정현미에 내포한 특이한 향기성분을 토대로 수입산 또는 국내산인지의 여부를 전자코로 분석하였다. 주성분 분석 결과 전반적으로 수입산과 국내산의 판별이 뚜렷하게 구별 가능하였다. 또한 인공신경망 분석 프로그램을 이용하여 학습시켜 원산지를 모르는 시료를 분석한 결과 국내산 검정현미가 수입산인지 국내산인지를 구별할 수 있었다. E-Nose 5000을 이용한 결과는 69종의 국내산 검정현미를 국내산으로 판별한 경우가 64종으로 92.75%이었고, 13종의 수입산 검정현미를 수입산으로 판별한 경우는 11종으로 92.31%의 높을 확률로 metal oxide sensor로만 구성된 전자코의 판별정도보다 더 정확하게 구별할 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제6권4호
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• pp.359-376
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• 2014

Thermal conductivity of ground has a great influence on the performance of Ground Heat Exchangers (GHEs). In general, the ground thermal conductivity significantly depends on the density (or porosity) and the moisture content since they are decisive factors that determine the interface area between soil particles which is available for heat transfer. In this study, a large number of thermal conductivity experiments were conducted for soils of varying porosity and moisture content, and a database of thermal properties for the weathered granite soils was set up. Based on the database, a 3D Curved Surface Model and an Artificial Neural Network Model (ANNM) were proposed for estimating the thermal conductivity. The new models were validated by comparing predictions by the models with new thermal conductivity data, which had not been used in developing the models. As for the 3D CSM, the normalized average values of training and test data were 1.079 and 1.061 with variations of 0.158 and 0.148, respectively. The predictions became somewhat unreliable in a low range of thermal conductivity values in considering the distribution pattern. As for the ANNM, the 'Logsig-Tansig' transfer function combination with nine neurons gave the most accurate estimates. The normalized average values of training data and test data were 1.006 and 0.954 with variations of 0.026 and 0.098, respectively. It can be concluded that the ANNM gives much better results than the 3D CSM.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.26-31
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• 1994

화자인식을 위한 음성특징을 카오스의 어트랙터와 신경망를 이용해서 추출하는 방법을 제시한다. 기존의 음성신호 표현방법과 특징 추출법은 음성인식 시스템에서 별 무리가 없이 사용되었으나 2차원 표현에서 오는 한계는 아직까지 극복해야할 과제로 남아있다. 본 연구에서는 최근 각광받고있는 새로운 시그날표현기법인 카오스이론이 스트레인저 어트랙터를 이용하여 음성특징을 추출하는 화자인식시스템에 적용하고자 한다. 입력된 음성신호는 3차원 공간안에서 어트랙터라 불리우는 기하학적인 형태로 표현되는데 이 3차원 어트랙터를 이용하면 기존의 2차원적인 표현으로부터 얻는 특징보다 더 많은 정보를 추출할 수 있을 것이다. 특징추출 기법은 3가지를 제안하였고 각 기법으로 추출된 특징벡터는 신경회로망을 통해 학습되어 인식률을 실험하였다. 제시한 기법들에 따라 다르나 인식률은 약 82%부터 96%까지 나타났다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.109-115
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• 2011

Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.