• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.168-171
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• 2004

본 논문에서는 대표적인 비선형 동특성을 가지는 실제 헬리콥터의 회전 및 자세 운동을 근사화한 모형 헬리콥터의 시스템을 소개하고 이 시스템의 정지 자세 제어를 위하여 WAVENET 제어기와 PID 제어기를 설계하였으며, WAVENET의 신경망 연결 가중치(weight) 및 웨이브렛의 신축 및 이동변수와 PID 제어기의 최적 이득 계수를 GA를 사용하여 조정되도록 하였다. 그리고 과도 응답 특성이 우수한 WAVENET 제어기와 정상 상태 특성이 우수한 GA-PID 제어기를 Hybrid 형태로 구성한 Hybrid GA-PID WAVENET 제어기를 비선형 시스템인 모형 헬리콥터 시스템에 적용하여 제안한 제어기 설계 알고리즘의 유효성과 우수성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.463-466
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• 2004

본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.93-98
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• 1998

자연스러운 한국어 음성을 합성할 수 있는 비정형 합성단위 선택기술 및 접합을 이용한 한국어 합성 시스템의 갭라을 최종 목표로 하고 있다. 이러한 최종 목쵸에 도달하기 위해 본 연구팀에서 검토중인 연구방향과 시스템의 구조 및 이를 토대로 현재까지 진행된 결과를 보고한다. 현재 검토중인 시스템은 입력된 문장으로부터 목적치 패턴을 생성하고, 이에 근사한 임의 길이 합성단위를 대량의 음성DB 로부터 선택하여 접합시키는 방식을 이용하고자 한다. 본 논문에서는 음성의 왜곡을 최소화할 수 있는 비정형 합성단위의 추출법에 관한 검토 결과와 본 연구팀에서 성능평가 중인 F0 자동 생성 알고리즘에 대하여 보고한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.441-447
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• 1999

본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.4 no.4 s.12
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• pp.58-64
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• 2000

Data compression and retrieval method are investigated for the effective utilization of measured process data. In this paper, a new data compression method, Clustering Compression(CC), which is based on the k-means clustering algorithm and piecewise linear approximation method is suggested. Case studies on industrial data set showed the superior performance of clustering based techniques compared to other conventional methods and showed that CC could handle the compression of multi-dimensional data.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1887-1888
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• 2008

본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.816-817
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• 2015

본 논문에서는 매입형 영구자석 전동기의 코깅토크 저감을 위해 회전자 표면에 노치를 적용하여 최적 설계를 수행하였다. 최적 설계를 위해 전역 최적점의 빠른 탐색이 가능한 크리깅 근사모델을 이용한 진화전략 알고리즘이 사용되었다. 설계 변수인 노치 크기에 대해 코깅 토크를 목적 함수로 두고 최적 설계를 진행하였으며, 이를 통해 찾은 전역 최적점과 지역 최적점 가운데 역기전력 특성을 고려하여 최종 설계안을 도출하였다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 1999.11a
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• pp.17-22
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• 1999

Convergence characteristics and efficiency of three implicit approximate factorization schemes(ADI, DDADI and MAF) are examined using 2-Dimensional compressible upwind Navier-Stokes code. Second-order CSCM(Conservative Supra Characteristic Method) upwind flux difference splitting method with Fromm scheme is used for the right-hand side residual evaluation, while generally first-order upwind differencing is used for the implicit operator on the left-hand side. Convergence studies are performed using an example of the flow past a NACA0012 airfoil at steady transonic flow condition, i. e. Mach number 0.8 at $1.25^{\circ}$ angle of attack. The results were compared with other computational results in order to validate the current numerical analysis. The results from the implicit AF algorithms were compared well in low surface with the other computational results; however, not well in upper surface. It might be due to lack of the grid around the shock position. Because the algorithm minimizes the errors of the approximate decomposition, the improved convergence rate with MAF were observed.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.20 no.2
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• pp.163-169
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• 2017

There are various algorithms evaluating a threshold for image segmentation. Among them, Otsu's algorithm sets a threshold based on the histogram. It finds the between-class variance for all over gray levels and then sets the largest one as Otsu's optimal threshold, so we can see that Otsu's algorithm requires a lot of the computation. In this paper, we improved the amount of computational needs by using estimated Otsu's threshold rather than computing for all the threshold candidates. The proposed algorithm is compared with the original one in computation amount and accuracy. we confirm that the proposed algorithm is about 29 times faster than conventional method on single processor and about 4 times faster than on parallel processing architecture machine.