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정광영,노영재,김백진,Jung, Kwang Young,Ro, Young Jae,Kim, Baek Jin 한국해양학회 2013 바다 Vol.18 No.2
이 연구는 서해 천수만에서 2010년 7월 29일부터 8월 30일까지 33일동안 관측한 ADCP 자료와 바람(기상청), 서산AB지구의 방류량(한국농어촌공사 천수만사업단)자료를 분석하였다. 기술통계, 조류의 조화분석을 통해 조류의 특성을 파악했고, 스펙트럼(spectrum)과 코히런시(coherency) 분석, 콤플렉스 코릴레이션(complex correlation)과 진행 벡터(progressive vector) 등을 통해 비조류 특성을 파악하여 바람과 담수 유입이 잔차류에 미치는 영향을 알아보았다. 관측 유속의 범위는 -30~41 cm/sec였고, 표준편차는 저층에서 1.7 cm/sec, 표층에서 18.7 cm/sec로 계산되었다. 조화분석 결과 유향은 북북서-남남서 방향으로 주된 흐름을 보였다. M2의 조류타원 장축과 단축은 각각 9.4~14.8, 0.1~0.5 cm/sec의 범위를 보였고, S2의 경우 각각 4.4~7.0, 0.4~1.4 cm/sec의 범위를 보였다. 잔차류 전 수층의 대한 스펙트럼 분석 결과 3~6개의 유의한 주기가 2~8일 주기에 포함되어 있었으며, 바람도 유사한 결과를 보였다. 바람과 전 수층 잔차류의 코히런시 분석 결과 3~5개의 유의한 주기가 2.8일 이내의 위상차로 나타났고, 담수 유입량과 표층 잔차류의 코히런시 분석 결과 4.6일 주기가 가장 유의했으며, 위상차는 1.2일이었다. 잔차류의 진행 벡터는 전 층에서 북향했고, 표층보다 중층에서 북향하는 거리가 컸다. 잔차류의 북향은 바람의 계절적 요인에 기인했다고 볼 수 있으나, 만 북부에서 남하하는 담수의 영향(밀도류)에 의해 표층 잔차류 일부가 남향하는 흐름을 보였다. This study analyzed the ADCP records along with wind by KMA and discharge records at Seosan A-, B-district tide embankment by KRC for 33 days obtained in the Chunsu Bay, Yellow Sea, Korea spanning from July 29 to August 30, 2010. Various analyses include descriptive statistics, harmonic analysis of tidal constituents, spectra and coherence, complex correlation, progressive vector diagram and cumulative curves to understand the tidal and sub-tidal current characteristics caused by local wind and discharge effect. Observed current speed ranges from -30 to 40 (cm/sec), with standard deviation from 1.7 (cm/sec) at bottom to 18.7 (cm/sec) at surface. According to the harmonic analysis results, the tidal current direction show NNW-SSE. The magnitudes of semi-major axes range from 9.4 to 14.8 (cm/sec) for M2 harmonic constituent and from 4.4 to 7.0 (cm/sec) for S2, respectively. And the magnitudes of semi-minor axes range from 0.1 to 0.5 (cm/sec) for M2 and from 0.4 to 1.4 (cm/sec) for S2, respectively. In the spectral analysis results in the frequency domain, we found 3~6 significant spectral peaks for band-passed wind and residual current of all depth. These peak periods represent various periodicities ranging from 2 to 8 (days). In the coherency analysis results between band-passed wind and residual current of all depth, several significant coherencies could be resolved in 3~5 periodicities within 2.8 (days). Highest coherency peak occurred at 4.6 (day) with 1.2-day phase lag of discharge to band-passed residual current. The progressive vector of wind and residual current travelled to northward at all layers, and the travel distance at middle layer was greater than surface layer distance. The Northward residual current was caused by a seasonal southern wind, and the density-driven current formed by fresh water input effected southward residual current. The sub-tidal current characteristics is determined by seasonal wind force and fresh water inflow in the Chunsu Bay, Yellow Sea, Korea.
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정광영,이재헌 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3
In today’s manufacturing environment, the process data can be easily measured and transferred to a computer for analysis in a real-time mode. As a result, it is possible to monitor several correlated quality variables simultaneously. Various multivariate statistical process control (MSPC) procedures have been presented to detect an out-of control event. Although the classical MSPC procedures give the out-of-control signal, it is difficult to determine which variable has caused the signal. In order to solve this problem, data mining and machine learning techniques can be considered. In this paper, we applied the technique of decision tree learning to the MSPC, and we did simulation for MSPC procedures to monitor the bivariate normal process means. The results of simulation show that the overall performance of the MSPC procedure using decision tree learning technique is similar for several values of correlation coefficient, and the accurate classification rates for out-of-control are different depending on the values of correlation coefficient and the shift magnitude. The introduced procedure has the advantage that it provides the information about assignable causes, which can be required by practitioners. 현대의 제조공정은 컴퓨터의 발전과 통신 및 네트워크의 발달로 컴퓨터통합제조가 가능해졌다. 이로 인해 고품질 제품의 고속 생산공정이 확대되고, 공정에서 실시간으로 전송되는 다양한 품질변수들의 데이터 축적 또한 가능하게 되었다. 이를 관리하기 위해서는 다변량 통계적 공정관리 절차가 필요하다. 전통적으로 사용하는 다변량 관리도는 이상상태 발생시 이상신호를 주지만, 이상원인이 어떠한 변수에 어떠한 영향을 주는지에 대한 정보를 제공하지 않는다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해데이터마이닝과 기계학습 기법을 이용할 수 있다. 이 논문에서는 의사결정나무 학습 기법을 이용한다변량 공정관리 절차를 소개하고, 이변량인 경우 모의실험을 통하여 그 효율을 살펴보았다. 모의실험 결과를 살펴볼 때, 상관계수에 따라 이상상태 탐지 능력은 비슷한 것으로 나타났고, 이상상태에 대한 분류 정확도는 상관계수와 이상원인의 형태에 따라 차이가 있지만 기존의 다변량 관리도에서는 제공하지 않는 이상원인의 정보를 제공하는 장점이 있음을 알 수 있다.
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A constitutive model for polyurethane foam with strain rate sensitivity
정광영,전성식 대한기계학회 2012 JOURNAL OF MECHANICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY Vol.26 No.7
The present work investigates the strain rate dependent behavior of polyurethane foams and formulates a new constitutive model in order to improve the fit of the experimental data at various strain rates. The model has seven parameters that are decided by quasi-static compression tests at two strain rates. Two models for low and high density polyurethane foams are shown to give stress strain relation at various strain rates. Dynamic compression tests were carried out to give stress strain data at high strain rate and the results are compared with those of the constitutive model.
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