• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.247-248
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• 2008

본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• 설비공학논문집
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• 제17권1호
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• pp.47-55
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• 2005

An experimental study has been peformed to develop a scheme for fault detection and diagnosis(FDD) in a vapor compression refrigeration system. This study is to analyze fault effect on the system performance and to find efficient diagnosis rules for easy determination of abnormal system operation. The refrigeration system was operated with a variable speed compressor to modulate cooling capacity. The FDD system was designed to consider transient load conditions. Four major faults were considered, and each fault was detected over wide operating load range by separating the system response to the load change. Rule-based method was used to diagnose and classify the system faults. From the experimental results, COP degradation due to the faults in a variable speed system is severer than that in a constant speed system. The method developed in this study can be used in the fault detection of refrigeration systems with a variable speed compressor.

• 한국문헌정보학회지
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• 제56권3호
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• pp.241-264
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• 2022

서지정보는 연구 주제의 최신 동향의 인지와 유용성을 검증하는 데에 참고할 수 있다. 즉, 각자 연구자들이 필요로 하는 문헌에 신속하게 접근하기 위해서는 학술논문에서 저자 정보, 요약, 초록, 참고문헌 등을 쉬운 방법으로 파악해야 한다. 그러나, 현재 출판되는 PDF 형식의 전자 학술논문은 출판 주체별로 고유한 양식을 띄고 있어서, 몇몇 특징에 의한 규칙 기반 추출법으로는 수많은 문헌에서 목표 정보를 추출하여 요약된 서지사항으로 자동 생성하기 어렵다. 이에 본 연구는 학술논문 서지사항 자동 생성에 있어서 양식의 다양성으로 인한 메타데이터 자동 추출의 난점을 극복할 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 서지사항이 주로 기술되는 학술논문의 첫 페이지에서 목표 영역과 본문의 시작점을 구분할 수 있는 심층신경망 기반 모델과 앞의 모델로 추출된 서지사항을 상세한 메타데이터로 분류하고 재생성하는 규칙 기반 모델로 구성된다. 제안하는 모델은 참고문헌 요약정보를 생성하는 모델도 포함하는데, 본문의 말미와 참고문헌 시작점의 분리, 그리고 개별 참고문헌 추출을 규칙 기반 방법으로 진행하고, 추출한 각개 참고문헌의 서지정보를 분류하는 데에 심층신경망을 이용하도록 구성하였다. 추가로, 논문 자체의 서지정보를 전후처리 없이 추출/생성하는 모델의 가능성을 확인하기 위하여 참고문헌 영역까지 아우르는 모델을 구축하여 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 서지정보를 전후처리 하지 않고 진행한 비교 실험에 비하여 더 높은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.929-936
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• 2004

컴포넌트 기반 플랫폼이 갖는 주 한계점은 컴포넌트 기반 시스템이 갖는 컴포넌트간 상호작용과 관련된 행위에 대한 기술과 추론에 대한 적당한 수단을 제대로 제공하지 못한다는 것이다. 현 컴포넌트 기반 플래폼이 CORBA의 IDL과 같은 컴포넌트에 대한 시그네쳐 수준에서의 기술을 위한 방법을 제공하기는 하지만, 이는 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위 기술을 저 수준에서 제공하는 것에 불과하다 컴포넌트 기반 시스템에서 중요한 과제 중 하나는 바로 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위를 기술하는 것과 이를 바탕으로 행위에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수를 이용하여 컴포넌트 인터페이스의 명세 정의와 추상화된 소프트웨어 아키텍처를 어떻게 만족시킬 것인가를 보장받기위한 role의 결합방법, 생성된 아키텍처에 대한 전개규칙, 시각화방법을 연구한다. 또한 사례연구를 통해 본 논문에서 제안한 명세기법 및 정의의 타당함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.517-523
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• 2002

본 논문에서는 자연언어를 이용하는 인간의 학습방법에 기초한 LIBL방법의 실용화를 위하여 음성지시기반학습(VIBL : Voice Instruction Based Learing)을 선박의 조타 시스템, 주기원격제어시스템(MERCS), 윈치기기에 적용하여 항해사의 조타명령과 같은 언어적 지시가 조타수를 경유하여 수행되는 과정을 대체하는 VIBL법을 이용한 조타기, 주기 원격 조종장치, 윈치 기기를 제어하는 시스템을 제안하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는 조타수의 적절한 조타조작모델을 퍼지추론 규칙을 이용하여 구현하고, 적절한 의미소 및 평가규칙을 제시한 언어지시 기반 학습방법을 선박의 조타시스템에 적용하여 지시자의 음성언어지시에 보다 효율적으로 응답하는 지능형 조타기 제어 시스템을 구현하고, 지시자의 음성지시를 인식하여 주기 원격 조종 장치와 윈치 기기를 제어하는 시스템을 구현한다. 음성언어지시를 인식하여 텍스트로 변환하기 위한 기법과 퍼지추론을 이용하여 조타수의 경험을 바탕으로 한 조타 조작 모델을 구축하였고, 지능형 조타 시스템을 위한 타각, 방위도달시간, 정상상태의 의미소를 제안하여, 조타수 조작 모델 규칙을 수정하기 위한 평가규칙을 제시하였다. 또한, 구현된 음성인식 선박조종 시뮬레이터에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.

• 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.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제32권4호
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• pp.242-251
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• 2020

본 연구에서는 직립 안벽 앞에 설치된 2차원 진동수주형 파력발전장치의 추출효율과 반사율을 규칙파와 불규칙파에 대하여 살펴보고 둘 사이의 상관관계를 조사하였다. 해석이론으로 선형포텐셜 이론에 기반을 둔 고유함수전개법을 사용하였다. 공기실이 완전 개방되었을 때 입사파에 의한 산란문제와 공기실이 닫혀 있을 때 공기실내의 변동압력에 의한 파의 방사문제를 풀어 공기실 내부의 유량을 구하고, 이를 공기실내의 공기 흐름에 대한 연속방정식에 대입하여 변동압력을 구한다. 추출파워가 최대가 되는 최적 터빈계수를 적용하여 진동수주형 파력발전장치의 최대 추출효율과 반사율을 규칙파와 불규칙파에 대하여 구하였다. 파랑에너지를 효율적으로 흡수하도록 설계된 진동수주형 파력발전장치는 동시에 반사파를 줄이는데 기여하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.94-102
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• 2000

본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 연구에서는 SCORM 시퀀싱 모델을 기반으로 학습객체의 구조에 대한 정보, 학습자에게 학습 객체를 어떻게 전달할 지를 결정하는 규칙 등을 포함하고 있는 학습 컨텐츠 구조를 제시한다. 다양한 학습 환경에서 학습 컨텐츠 객체의 재사용과 공유가 쉬워진다. 서로 다른 교수법을 적용하여 학습이 진행되도록 동일한 학습 객체들에 대한 시퀀싱 생성 도구를 개발한다. 또한 학습자 정보 트래킹을 위한 SCO(Sharable Content Object) 함수를 추가하고 학습 객체가 SCORM RTE(Run-Time Environment)와 통신을 위해 PIF(Package Interchange File)로 자동 패키징 시킨다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2567-2569
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• 2003

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.