• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.435-441
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• 2000

본 논문은 일차원 Robbins-Monro 확률근사법에 사용된 계수 $a_{n}$을 진보시켜 새로운 알고리즘을 제안하고 실례를 들어 효율성을 입증 하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.3
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• pp.372-384
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• 1993

The inverted pendulum system has interesting and challenging problems related to robotics and rocket attitude control view of both control theory and applications. Generally approximately linearized plant models are employed to control the system. In this paper a recently developed control theory based on differentiable manifold theory is used to control the inverted pendulum system which is typically nonlinear. First, the nonlinear model is transformed into the approximate feedback linearized system by nonlinear state feedback. Secondly, the linear controller is designed using the pole-placement method for the approximate feedback linearized plant model, the output of which are finally inverse-transformed to yield the control input to the actual system of the inverted pendulum. The proposed method is evaluated by the computer simulation to compare with the 3rd order linearization model.

• Aerospace Engineering and Technology
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• v.3 no.1
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• pp.1-8
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• 2004

In this study, the method of computing and extracting the generalized unsteady aerodynamic matrices using MSC/NASTRAN and MSC/NASTRAN DMAP ALTER has been suggested for the analysis and control of aeroelastic phenomena such as flutter and gust response analysis. In addition to that, the method of approximating the generalized unsteady aerodynamic matrices using minimum state approximation method has been proposed in order to cast the aeroelastic equations of motion in state space form for aeroelastic analysis and control application. Simplified aircraft wing box model has been used for the validation of the methods suggested in this study.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.17 no.3
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• pp.52-56
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• 1980

The Signal -to- Noise Ratio of delta modulation for a fi rEt -order Gauss -Markov signal is derived and an approximate expreession of SND is discussed, in the case that only granular noise arises. Cross covariance of input and error signals are negligible when the adjacent correlation of input signal is larger than the difference between the adjacent correlation and the prediction coefficient of local decoder. The approximately derived SNR is available for any value of adjacent correlation.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.18 no.4
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• pp.160-164
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• 2004

In DS/CDMA(direct sequence code division multiple access) system using the approximated analytic chip waveforms are applied. Proposed chip waveforms are classified into 2 types: uniform chip waveforms with uniform envelope and non-uniform chip waveforms with non-uniform envelope. It has confirmed that the similarity of the approximated analytical chip waveforms is compared using chip waveforms, envelope, phase, correlation, and bandwidth properties.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.8 no.1
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• pp.119-131
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• 1995

Based on Monte-Carlo simulation results we propose a robust analysis of variance procedure by utilizing trimmed mean and Winsorized variance. We deal with mainly the one-way classification case. We evaluate the empirical distribution of a pseudo-F statistic based on symmetrically Winsorized sum of squares when the population is normally distributed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.3
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• pp.25-36
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• 1996

Conventional radial-basis-function networks and fuzzy systems have serious problems in dealing with the non1inea:r approximations on high-dimensional spaces due to the explosive increase of the number of hidden nodes or fuzzy IF-THEN rules. In order to avoid such problems, this paper proposes a tree-structured intelligent system in which semi-local basis functions form its basic elements, and develops a training algorithm for the proposed system based on the modified genetic algorithm and LMS rule. Theoretical analysis is performed on the approximation capability of the proposed system, together with experimental studies which demonstrate the effectiveness of the developed methodology.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.109-114
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• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.568-573
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• 2010

본 논문에서는 압축하중 및 풍하중, 지진하중을 받는 RC (Reinforced Concrete) 빌딩 시공에 필요한 부재의 재료비를 최소화하기 위해 부재의 부피를 최소화하는 최적설계를 수행한다. 최적설계 수행을 위해 상용 PIDO (Process Integration and Design Optimization) 툴인 PIAnO (Process Integration, Automation and Optimization)에서 제공하는 다양한 설계기법들을 이용한다. 먼저 실험계획법을 사용하여 실험계획을 세우고, 실험점에 따라 범용 구조해석 프로그램인 MIDAS Gen을 사용하여 구조해석을 수행한다. 그리고 해석결과를 바탕으로 각 응답에 대한 근사모델을 생성한 후 근사모델과 최적화기법을 이용하여 최적설계를 수행하고, 제한조건을 만족하면서 부재의 부피를 최소화함으로써 제안된 설계방법의 유효성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.384-389
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• 1998

본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.