• Journal of Korea Game Society
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• v.8 no.3
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• pp.87-95
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• 2008

This paper proposes an algorithm for efficient behaviors of boids which freely move and have no predefined position. By finding the kNN and computing the value of behavioral characteristic of a boid approximately, the proposed algorithm improves the conventional spatial partitioning one. To do this, this paper defines and uses the representative boid which has the average direction and position for a group of boids. The proposed algorithm was implemented and compared with the conventional one experimentally. The results of the experimental comparisons show that the proposed algorithm outperforms the conventional one about $-5{\sim}130%$ in terms of the ratio of the number of rendering frames per the second.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2000.04b
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• pp.449-457
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• 2000

The paper describes the study of global approximate optimization utilizing soft computing techniques such as genetic algorithms (GA's), neural networks (NN's), and fuzzy inference systems(FIS). GA's provide the increasing probability of locating a global optimum over the entire design space associated with multimodality and nonlinearity. NN's can be used as a tool for function approximations, a rapid reanalysis model for subsequent use in design optimization. FIS facilitates to handle the quantitative design information under the case where the training data samples are not sufficiently provided or uncertain information is included in design modeling. Properties of soft computing techniques affect the quality of global approximate model. Evolutionary fuzzy modeling (EFM) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) are briefly introduced for structural optimization problem in this context. The paper presents the success of EFM depends on how optimally the fuzzy membership parameters are selected and how fuzzy rules are generated.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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• v.39 no.1
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• pp.37-45
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• 2002

This paper proposes new features for recognizing telltale bulb in a cluster. A typical feature employed in model-based pattern recognition is polygonal approximation points of object. But recognition using these dominant points has many mismatching counts in small model such as telltale bulb. To reduce mismatching counts, proposed features are the circle distribution of object pixel and the ratio of distance from center to boundary in object. This Paper also proposes new decision function using three features. In simulation result, we make a comparison mismatching counts between recognition using dominant points and the new recognition algorithm using three features.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.14 no.2
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• pp.135-141
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• 2001

차량 충돌시 자동차의 시트는 승객 및 운전자를 보호해야 한다. 따라서 자동차시트는 충분한 강도를 가져야 하며 이것은 여러 가지 법규에 의해서 제재되고 있다. 물리적 실험 결과가 법규에 정한 규정치를 만족시키기 위해 과대설계 될 수 있다. 그러나 이것은 연비를 줄이기 위한 경량화의 만족이라는 설계요구에 상충한다. 본 논문에서는 헤드레스트 강도시험을 시뮬레이션하고 과대 설계되어 있다고 판단되는 어퍼암을 최적화 모델로 최적설계를 수행하였다. 순차 이차 계획법인 PLBA 알고리즘과 민감도 해석을 위하여 직접근사해석법을 사용하였다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.17 no.1
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• pp.33-40
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• 2003

기존 대부분의 진동제어법이 모드제어에 근거한 것인데 반면, 본 연구에서는 진동억제의 또다른 방법인 파동제어기법을 다루었다. 무반사조건을 만족하면서 진동에너지를 흡수하는 파동제어는 특히 1차원 구조계에 유용하게 사용될수 있으리라고 기대되는데, 현실적으론 제어알고리즘의 실현화에 그 어려움이 있다. 본 연구에서는 근사화된 무한구조계를 계산기내에 구축하여, 진동에너지가 근사 무한구조계에 흡수되는 조건을 제어기가 실현하는 제어수법을 개발하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 파동제어기법에 의해 이동하는 현수체의 진동억제가 효율적으로 이루어짐을 확인할 수가 있었다.

• Journal of Ocean Engineering and Technology
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• v.17 no.1
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• pp.26-32
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• 2003

기존 대부분의 진동제어법이 모드제어에 근거한 것인데 반면, 본 연구에서는 진동억제의 또다른 방법인 파동제어기법을 다루었다. 무반사조건을 만족하면서 진동에너지를 흡수하는 파동제어는 특히 1차원 구조계에 유용하게 사용될 수 있으리라고 기대되는데, 현실적으론 제어알고리즘의 실현화에 그 어려움이 있다. 본 연구에서는 근사화된 무한구조계를 계산기내에 구축하여, 진동에너지가 근사 무한구조계에 흡수되는 조건을 제어기가 실현하는 제어수법을 개발하였다. 시뮬레이션과 실험을 통하여, 본 연구에서 제안한 파동제어기법에 의해 회전체의 비틀림 진동억제가 효율적으로 이루어짐을 확인할 수가 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.303-304
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• 2011

영역기반 스테레오 매칭의 분야에서 최근 인간의 시각체계(Human Visual System)에 기반하여 영역내의 밝기값과 거리값에 따라 적응적으로 가중치를 부여하는 적응적 영역 가중치(Adaptive Support-Weight) 방법이 좋은 매칭 결과를 보이고 있다. 하지만 이 방법은 영역 윈도우의 크기가 커짐에 따라 기하급수적으로 계산량이 많아지는 단점을 보이고 있다. 이에 Bilateral filter 수식으로 근사화 후 Integral Histogram 기법을 적용하여 영역 윈도우의 크기에 상관없이 상수 시간 O(1) 내에 매칭을 수행하는 연구가 진행되었다. 하지만 이 방법은 근사화 과정에서의 원 ASW 수식을 왜곡하기 때문에 매칭 정확도의 손실을 가져오게 된다. 이에 본 논문에서는 Bilateral 접근 방식, Sub-Block 방식 및 적응적 시차 탐색 방식에 대하여 각 방식에서 필요한 메모리 자원과 소모되는 계산량의 비용과 동시에 매칭 결과 정확도 면에서 비교하고 가장 좋은 접근 방식을 도출하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.21 no.1
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• pp.32-37
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• 1984

In this paper, a practical and simple scheme is described for the implementation of a moving average filter which is known to be able to provide low pass filter characteristics, and the estimated cut off frequency formulation of the filter and filtering algorithm are presented for the filter design. Some results of an experimental system using the commerical Z-80 microprocessor are given. It shown that high frequency noises are canceled effectively in frequency domain and time domain experiments and that results of the estimated cut off frequency formular is compared with measured one.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.81-84
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• 2003

$\varepsilon$-SVR(e-Support Vector Regression)학습방법은 SV(Support Vector)들을 이용하여 함수 근사(Regression)하는 방법으로 최근 주목받고 있는 기법이다. SVM(SV machine)의 한 가지 방법으로, 신경망을 기반으로 한 다른 알고리즘들이 학습과정에서 지역적 최적해로 수렴하는 등의 문제를 한계로 갖는데 반해, 이러한 구조들을 대체할 수 있는 학습방법으로 사용될 수 있다. 일반적인 $\varepsilon$-SVR에서는 학습 데이터와 관사 함수 f사이에 허용 가능한 에러범위 $\varepsilon$값이 학습하기 전에 정해진다. 그러나 Nu-SVR(ν-version SVR)학습방법은 학습의 결과로 최적화 된 $\varepsilon$값을 얻을 수 있다. 정해진 기저함수가 포함되는 $\varepsilon$-SVR 학습방법(Sermparametric SVR)은 정해진 독립 기저함수를 사용하여 함수를 근사하는 방법으로, 일반적인 $\varepsilon$-SVR 학습방범에 비해 우수한 결과를 나타내는 것이 성공적으로 입증된 바 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 정해진 기저함수가 포함된 ν-SVR 학습 방법을 제안하고, 이에 대한 수식을 유도하였다. 그리고, 모의 실험을 통하여 제안된 Sermparametric ν-SVR 학습 방법의 적용 가능성을 알아보았다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.5
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• pp.1597-1600
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• 2010

In this paper, a direct controller for nonlinear plants using a neural network is presented. The composed of the control input by using RBF neural networks and auxiliary input to compensate for effects of the approximation errors and disturbances. In the results, using this scheme, the output tracking error between the plant and the reference model can asymptotically converge to zero in the presence of bounded disturbances and approximation errors. Simulation results show that it is very effective and can realize a satisfactory control of the nonlinear system.