• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
• /
• pp.113-116
• /
• 2007

본 논문은 인간의 보행에 대한 에너지 분석을 통해 biped robot의 설계 단계에서 최적의 보행제어인자를 추출하기 위한 연구이다. 에너지 효율이 높은 보행인자 값을 얻기 위해 인간의 보행영상을 획득하고, 획득된 영상을 5-link biped robot model로 근사화하여 dynamics와 energy를 분석한다. 또한 link의 길이 비율과 link의 무게, link의 관성의 변화를 통해 5-link로 근사화된 인간의 보행 효율과 기구적 요소 사이의 민감도를 판단할 수 있다. 인간과 자유도가 다른 biped robot이 인간과 같은 보행을 위하여 설계단계에서 고려되어야할 중요한 기구적 요소가 이러한 민감도를 통해 구해진다.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.1-7
• /
• 1989

가장자리로 부터 역비례로 저항률이 변하는 반평면에 H분극 평면파가 입사되는 경우, 산란파를 Kontorovich-Lebedev 변환을 이용해서 정확한 적분식으로 얻었으며, 이로부터 모든 각도에서 쓸 수 있는 균일 근사식 및 계산된 산란파를 광선적(光線的)으로 해석할 수 있도록 해주는 비균일 근사식도 구했다. 저항율의 상수 여러 값에 대하여 가장자리 회절 패턴을 보였다. 결과들은 물리적으로 타당함을 알 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2280-2282
• /
• 2003

신경 진동자는 이미지정보의 해석, 음성인식, 지질 변화 예측 등의 진동하는 시스템에 응용되어진다. 이러한 진동하는 시스템에 기존의 역전파 알고리즘을 이용하는 경우, 복잡 다양한 입력 패턴을 추정하기가 어려우므로 학습단계에서 더 많은 양의 학습 데이터가 필요하게 되며 수렴 속도의 지연과 근사화가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 모델에 대한 함수의 근사화가 쉬우며 학습하는 구조를 가지는 신경 진동자에 의한 위상 동기화 특성을 연구하고 이를 이용한 한글 문자 인식시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.149-155
• /
• 2013

일반적으로 재료절단 문제는 재료를 절단할 수 있는 패턴을 찾고 선형계획법으로 최적의 패턴 수를 찾는다. 그러나 패턴 수는 일반적으로 지수적으로 증가하기 때문에 사전에 모든 패턴을 고려하는 것은 비현실적인 것으로 알려져 있다. 본 논문은 Suliman의 실현 가능 패턴을 구하는 방법을 적용하여 사전에 패턴을 구하는 방법을 적용하였다. 또한, 실현 가능 패턴들을 대상으로 선형계획법이나 근사 알고리즘을 적용하지 않고 정확한 해를 다항시간으로 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 실현 가능 패턴들 중 모든 요구의 1st 발생 빈도가 손실량 0에 모두 분포하는 경우와 다양한 손실량에 분산되어 분포하는 경우로 구분하여 패턴 수를 분배하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 2개의 데이터에 적용한 결과 모든 데이터에서 정확한 해를 구하는데 성공하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
• /
• pp.105-108
• /
• 1999

TTS(Text-To-Speech) 시스템 합성음성의 자연감을 개선하기 위해 하나의 언어에 대해 존재하는 운율 법칙을 정확히 구현해야 한다. 존재하는 운율 법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어 자료 구축이 필요하다. 그러나 이 방법은 존재하는 운율 현상이 포함된 언어자료에 대해 완벽한 운율을 파악할 수 없으므로 합성음성의 질을 좋게 할 수 없다. 본 논문은 한국어 음성의 운율을 학습하기 위해 2개의 인공 신경망을 제안한다. 하나의 신경망으로 문장의 각 음소에 대한 피치 변화를 학습시키는 것이며, 다른 하나는 에너지 변화를 학습하도록 하였다. 신경망은 BP 신경망을 이용하며 11개의 음소를 나타내기 위해 11개의 입력과, 중간 음소의 피치와 에너지 변화곡선을 근사하는 다항식 계수를 출력하도록 하였다. 신경망시스템의 학습과 평가에 앞서, 음성학적 균형잡힌 고립단어를 기반으로 의미있는 문장을 구성하였다. 문장을 남자 화자로 하여금 읽게 하고 녹음하여 음성 DB를 구축하였다. 음성 DB에 대해 각 음소의 운율 정보를 수집하여 신경망에 맞는 목표 패턴과 훈련 패턴을 작성하였다. 이 목표 패턴은 회귀분석을 통한 추세선을 이용해 피치와 에너지에 대한 2차 다항식계수로 구성하였다. 본 논문은 목표패턴에 맞는 신경망을 학습시켜 좋은 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제27권4A호
• /
• pp.324-329
• /
• 2002

Digital If(Intermediate frequency) 처리단과 같은 고속과 저전력을 요구하는 필터에서 덧셈기만을 사용하여 CSD(Canonical Signed Digit)형의 필터계수들을 구현하는 구조가 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 CSD형의 선형위상 FIR(Finite Impulse Response) 필터에서 수직의 공통패턴을 공유하는 구조를 제안한다. 선형위상 FIR 필터를 CSD형의 코드를 사용하여 구현할 때에, 선형위상의 계수대칭의 특성 때문에 수평 공통패턴의 방식이 사용되어 왔다. 그러나 본 논문에서는 선형위상 필터는 근접해 있는 계수들끼리 근사의 값을 갖기 때문에 MSB가 같다는 것을 이용하여 수직 공통패턴을 사용하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 구현의 정세도가 낮을수록, 구현하는 탭의 길이가 길수록 더욱 효과가 큼을 예제를 통하여 보였다. 따라서 제안된 방식은 고 고속/저전력 구현을 요하는 이동 통신용 필터에서 사용하기에 적합한 필터임을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 전력전자학회논문지
• /
• 제3권4호
• /
• pp.365-374
• /
• 1998

본 연구에선는 고조파 저감효과가 크고 실시간 제어가 가능하도록 근사화된 3레벨 SHE PWM 방식을 제안하였다. SHE PWM 방식으로 특정 고조파를 제거할 수 있는 스위칭 각을 얻으면 기본파 전압의 크기에 따라 불연속적이고 비선형적인 분포를 이루게 되어 실시간제어에의 적용이 어려우므로 이들 비선형적인 분포를 부분적으로 근사화시킨 직선방식을 얻고 직선방정식의 계수들의 집합을 하나의 조견표로 작성하여 새로운 SHE PWM 스위칭 각 분포를 얻었다. 이때 인버터 dc 링크 전압의 변동을 보상할 수 있도록 인버터 출력 기본파전압과 직류전원 전압의 비를 일정하게 유지시켜며, 이렇게 새로이 얻어진 SHE PWM에 의한 스위칭 패턴을 3레벨 인버터에 적용하여 유도전동기를 운전할 때 인버터 출력전압의 고조파분포를 해석하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 전동기 전류의 고조파 왜곡 및 토크리플 특성도 해석하여 제안한 3레벨 근사화 SHE PWM 방식의 고조파 저감효과가 3레벨 SPWM 방식의 결과와 비교하여 우수하며, 직류링크전압 변동에 대한 보상이 이루어짐을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제37권11호
• /
• pp.1397-1405
• /
• 2013

본 연구에서 탑승자 머리 보호를 위한 센터 필라 트림의 리브 패턴 최적설계는 두 가지 방법에 의해 수행된다. 첫째는 실험계획법과 반응표면법을 이용한 근사최적화 기법으로써, 상대적으로 큰 비중을 차지하는 해석비용 저감을 위하여 근사모델 구성에 필요한 최소한의 해석만을 수행하고 실제 최적화 과정에는 구성된 모델을 이용함으로써 근사적으로 최적 점을 찾아가는 방법이다. 하지만 이러한 방법은 시행착오적인 반복과정을 거쳐야 하는 단점이 있다. 따라서 저자들의 선행연구에서 제안한 순차적 실험계획법과 인공신경망을 이용하여 인자의 상한 또는 하한에 걸리지 않는 근사최적 해를 체계적인 반복과정을 통해 도출하고자 하며, 이를 수학적인 예제와 구조물 문제에 적용함으로써 실용성을 확인하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.270-273
• /
• 2017

플라스틱 사출물의 불량 감소 및 사이클 타임 축소를 통한 생산성 향상은 사출업계의 오랜 숙원 사항이다. 특히 중국 등 후발 주자의 추격과 좁혀지지 않는 독일, 일본과의 기술격차 사이에 끼어 있는 국내 사출업계에게 생산성 향상은 매우 절실하다. 30여년 국내 사출업계의 연구와 경험을 통해 금형 내 사출물 표면 온도 제어가 품질 관리의 핵심임을 알게 되었고 PID 제어 등 고급제어 기법을 활용한 다양한 시도가 있었으나 독일, 일본의 유수 업체의 생산성에는 아직 부족하다. 이에 근사알고리즘 중 "Knapsack"개념과 "Minimum Makespan Scheduling"기법을 활용하여 PID 제어로 풀기 어려운 수렴하지 않고 주기적인 반복 데이터 패턴을 지닌 대상을 효율적으로 제어할 수 있는 방법을 소개하고 또한 실제 사출 현장에서 추출한 데이터 분석으로 사출품의 생산성 향상에 근사알고리즘을 이용한 제어가 충분히 효과적임을 제시하고자 한다.