• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.495-508
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• 1999

변형된 라이저의 단위 접선벡터상의 운동학적 제약조건을 적용하여 심해저 라이저의 비선형 동적해석을 행한다. 이 조건의 적용으로 자유도수를 감소시킬 수 있으며 심한 비선형성으로 인한 해의 발산 가능성을 제거할 수 있다. 라이저의 거대변형으로 인한 기하학적 비선형성과 비선형 경계조건이 고려된다. 또한, 비선형성이 포함되는 수동학적 하중이 조류와 파랑에 의해 발생하여 내부에 정상류가 흐르는 라이저관의 외벽에 작용하게 된다. 이 외에도라이저 자체의 축방향 변형조건을 고려한다. Galerkin의 유한요소 근사화와 시간증분자를 적용하여 유한요소에 대한 평형 메트릭스 방정식을 유도하고, 수치해석을 위한 알고리즘을 제안하며 API 보고서의 결과와 비교함으로써 제안된 모델이 검증된다. 또한, 기하학적 비선형성으로 인한 영향을 조사하였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.51-54
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• 2009

본 논문에서는 MLS기반 유한요소에 대한 개략적인 현재 개발상황과 향후 예상할 수 있는 응용분야에 대한 제안을 하였다. 이동최소제곱근사를 이용하여 형상함수를 생성하는 MLS기반 유한요소는, 요소의 경계에서 기존 유한요소의 성질-크로네커 델타 조건-을 가지면서도 기존 요소가 갖지 못했던 임의의 절점추가가 자유롭다는 장점이 있어 다양한 변절점요소로의 개발이 이루어져왔다. 선형 또는 이차형상함수를 갖는 2차원 변절점요소 뿐 아니라, 균열선단과 균열면을 포함하고 있는 2차원 균열요소와 3차원에서의 제한적인 변절점요소 등이 개발되어 다양한 불연속성 문제에 적용 가능함이 입증되었다. 이러한 MLS기반 유한요소는 향후 2차원 변절점 3각요소, 2차원 삼각균열요소, 변절점 쉘요소, 균열 쉘요소, 마칭큐브알고리즘에 적합한 3차원 변절점요소로의 개발이 가능할 것으로 예상되며, 본 논문에서는 3차원 변절점요소를 이용한 복잡한 요소망 생성에 대한 예제로 대퇴골의 요소망 생성을 보였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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• v.29B no.11
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• pp.16-21
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• 1992

The validity of the application of the second-order Born equation to the ultrasound tomography algorithm is studied by comparing the scattered fields computed using the first-order Born equation, the first-order Rytove equation, and the second-order Born equation. The second-order Born equation turns out to provide more desirable results than the other two equations for a certain group of test objects. Phantom images with resolutions upto 1 pixel$\times$1 pixel are satisfactorily reconstructed using the second-order Born equation. It is shown that when the view angle is limited, good resonstruction results are also obtained using multi-frequency incident fields.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.234-237
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• 2005

강화학습을 위한 많은 방법 중 정책 반복을 이용한 actor-critic 학습 방법이 많은 적용 사례를 통해서 그 가능성을 인정받고 있다. Actor-critic 학습 방법은 제어입력 선택 전략을 위한 actor 학습과 가치 함수 근사를 위한 critic 학습이 필요하다. 본 논문은 critic의 학습을 위해 빠른 수렴성을 보장하는 RLS(recursive least square)를 사용하고, actor의 학습을 위해 정책의 기울기(policy gradient)를 이용하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 그리고 이를 실험적으로 확인하여 제안한 논문의 성능을 확인해 보았다.

• Composites Research
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• v.16 no.4
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• pp.36-43
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• 2003

In this research, the optimization of composite structures was performed using metamodels. The optimization of composite structures requires a lot of time when optimizing the result of the time-consuming analysis. Thus, metamodels are used to replace the time-consuming analysis with simple models. RSM, kriging and neural networks are widely used metamodels. RSM and kriging were used in this study. The ultimate failure load analysis of the composite structure was approximated by metamodels. The optimizations of the composite plate were performed to maximize ultimate failure load using genetic algorithm and metamodels.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.15 no.11
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• pp.1137-1143
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• 2009

This paper presents the FPGA implementation of efficient algorithms for approximating exponential function based on floating point format data. The Taylor-Maclaurin expansion as a conventional approximation method becomes inefficient since high order expansion is required for the large number to satisfy the approximation error. A format converter is designed to convert fixed data format to floating data format, and then the real number is separated into two fields, an integer field and an exponent field to separately perform mathematic operations. A new assembly command is designed and added to previously developed command set to refer the math table. To test the proposed algorithm, assembly program has been developed. The program is downloaded into the Altera DSP KIT W/STRATIX II EP2S180N Board. Performances of the proposed method are compared with those of the Taylor-Maclaurin expansion.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.5 no.2
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• pp.1-7
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• 1999

We present an algorithm to reconstruct a pipe surface from a set of unorganized points. A pipe surface is defined by a spine curve and a radius of a swept sphere. In this paper, by using the shrinking and moving least-squares methods, a point cloud is reduced to a thin curve-like point set that can be easily approximated with a spine curve of a pipe surface. The distance between a point in the thin point cloud and a corresponding point in the original point set represents the radius of a swept sphere of a pipe surface.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.10-13
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• 2001

Nonlinear Function Approximation of Moduled Neural Network Using Genetic Algorithm Neural Network consists of neuron and synapse. Synapse memorize last pattern and study new pattern. When Neural Network learn new pattern, it tend to forget previously learned pattern. This phenomenon is called to catastrophic inference or catastrophic forgetting. To overcome this phenomenon, Neural Network must be modularized. In this paper, we propose Moduled Neural Network. Modular Neural Network consists of two Neural Network. Each Network individually study different pattern and their outputs is finally summed by net function. Sometimes Neural Network don't find global minimum, but find local minimum. To find global minimum we use Genetic Algorithm.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.3 no.3
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• pp.45-50
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• 2010

In this study, Discrete Wavelet Transform(DWT), which can detect more correct QRS complex, approximated through impulse response for reducing complexity to suit real-time system during exercise. Also, rhythm information, which is Arrythmia, Bradycardia and Tachycardia, is provided through continuously monitoring QRS complex. Proposed algorithm is evaluated by computer simulation of ECG signal that is measured during exercise.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1873_1874
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• 2009

본 논문에서는 대표적인 시스템 모델링 도구중의 하나인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)를 설계한다. 제안된 RBF 뉴럴 네트워크는 은닉층의 활성함수로서 Fuzzy C-Means 클러스터링을 사용하며 더 나아가 모델의 최적화를 위해 PSO 알고리즘을 사용하여 은닉층의 노드 수와 다수의 입력을 가질 경우 입력의 종류를 동정한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 NOx 데이터를 적용하였으며 제안된 모델의 근사화와 일반화 능력을 분석한다.