The Proceeding of the Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.2
no.4
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pp.55-65
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1991
본고의 목적은 선형 전자장 문제의 해를 구하기 위한 일반적이 절차에 대해 간단히 소개하고, 이것을 전자장 문제에 적용시켜 보는 것이다. 이것은 원시 함수 방정식이 행렬 방정식으로 유도되기 때문에, 이러한 과 정을 행렬 방법이라고도 한다. 수학적인 과정으로 행렬 방정식을 얻는 것을 모멘트 법이라고 한다. 종종 이런 과정을 근사 기법이라고도 한다. 그러나 이것은 해가 극한에서 수렴할때에는 틀린 명칭이다. 주어진 정확도를 위해서는 다른 해들과는 달리 계산시간이 많이 요구되는데, 예로 무한 멱급수 전개를 들 수 있다. 물론, 이 방법 은 정확하게 근사해를 구하는데 사용된다. 즉, 이 근사해는 극한에서 수렴하지 않는다. 모멘트 법은 전자장 문제를 다루기 위한 일반적인 절차이지만, 해를 구하는 과정은 특별한 문제에도 폭넓게 적용할 수 있다. 본고에서는 이 방법의 과정을 설명할 뿐만 아니라, 전자장 문제를 다루는 예를 들었다. 이런 예들을 가지고 유사한 문제의 해를 구할 수 있으며, 다른 유형의 문제들에 대해서는 적절하게 확장, 또 는 일부 수정을 하여 해를 구할 수 있다. 전자장 부분에서 예를 들었지만, 이 과정은 모든 종류의 전자장 문제에 적용할 수 있다.
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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.18-20
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1999
히스토그램은 데이터베이스 질의 최적기가 사용하는 통게정보 중의 하나이다. 최근에는 데이터베이스의 크기가 기하급수적으로 커짐에 따라, 데이터의 전체적인 성향을 빠르게 파악할 수 있는 방법의 하나로 히스토그램으로 활용하는 방안이 고려되고 있다. 그를 위해서, 히스토그램에서 얻어진 근사값의 오차를 추정할 수 있는 방법이 요구되었다. 기존의 기법에서는 히스토그램의 각 버켓에 실제 빈도와 평균 빈도의 최대차를 추가하고, 이 값을 이용하여 오차추정을 하였다. 그러나, 이 값이 히스토그램 버켓의 전체적인 데이터 분포를 잘 반영하지 못하기 때문에 실제 오차에 근접한 오차 추정을 할 수가 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해, 히스토그램에 데이터의 분포를 잘 반영하는 정보 즉, 평균값, COUNT/SUM 연산에 대한 최대 오차를 추가하였다. 이 정보들을 이용하여 실제 오차에 보다 근접한 오차 추정을 할 수 있었으며, 부가적으로 SUM/AVG 연산에 대한 보다 정확한 근사값을 얻을 수 있었다.
리튬 이온 배터리는 전압, 전류, 온도 등의 측정 정보를 기반으로 용량, 수명 등 배터리의 상태를 추정해야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 활용되고 있다. 이러한 추정 정보들은 결국 배터리 관리 시스템에서 수행하는 핵심 기능이며 효율적이고 안전한 제어를 수행하기 위해 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 배터리 팩의 실험 데이터를 이용하여 근사 모델을 개발하고 이를 이용하여 배터리 팩의 용량을 추정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 기존 수학적 모델 기반의 알고리즘을 활용하는 방법과 통계적인 기법을 활용하는 방법으로 구현하는 것과 달리, 충분한 데이터 확보가 가능한 경우, 데이터를 표현하는 근사 모델을 생성하고 이에 대한 활용 가능성을 확인하였다.
Recently in the area-based stereo matching field, Adaptive Support-Weight (ASW) method that weights matching cost adaptively according to the luminance intensity and the geometric difference shows promising matching performance. However, ASW requires more computational cost than other matching algorithms do and its real-time implementation becomes impractical. By applying Integral Histogram technique after approximating to the Bilateral filter equation, the computational time of ASW can be restricted in constant time regardless of the support window size. However, Integral Histogram technique causes loss of the matching accuracy during approximation process of the original ASW equation. In this paper, we propose a novel algorithm that maintains the ASW algorithm's matching accuracy while reducing the computational costs. In the proposed algorithm, we propose Sub-Block method that groups the pixels within the support area. We also propose the method adjusting the disparity search range depending on edge information. The proposed technique reduces the calculation time efficiently while improving the matching accuracy.
Park, Chang-Hyun;Ahn, Hee-Jae;Choi, Dong-Hoon;Jung, Cheul-Kyu
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.23
no.5
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pp.501-507
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2010
Structural optimization is performed to minimize the weight of a RC building structure, which has eight floors above ground and three underground, under gravity, wind, and seismic loads. Design optimization problem is formulated to find the values of the design variables that minimize the volume while satisfying various design and side constraints. To solved the optimization problem posed, several design techniques equipped in PIAnO, a commercial PIDO tool, are used. DOE is used to generate training points and structural analysis is performed using MIADS Gen, a general-purpose structural analysis CAE tool. Then, meta-models are generated from structural analysis results and accuracies of meta-models are evaluated. Next, design optimization is performed by using the verified meta-models and optimization technique equipped in PIAnO. Finally, we obtained optimal results, which could demonstrate the effectiveness of our design method.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.39
no.4
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pp.306-313
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2011
The damage tolerance analysis is required to guarantee the structural safety and the reliability for aircraft components. The damage tolerance method, which evaluate the life considering the initial crack, considers a fatigue design model of the aircraft main structure. The fatigue crack growth life should be calculated in damage tolerance analysis and the inspection time to define the replacement cycle. In this paper, the damage tolerance analysis is performed for a turbine wheel which has complex geometry. The equation of the stress intensity factor for complex geometry is hard to know, so that they are usually processed by finite element analysis which takes long time. To solve this problem, the stress intensity factors at specified crack are obtained by the FEA and the crack growth life is evaluated using the surrogate model which is generated by the regression analysis of the FEA data. From the results, the efficiency of the crack growth life calculation and the damage tolerance analysis could be increased by taking the surrogate model.
Park, Chang-Hyun;Ahn, Hee-Jae;Choi, Dong-Hoon;Jung, Cheul-Kyu
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.2
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pp.223-233
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2011
A design optimization problem was formulated to minimize the volume of an RC building structure while satisfying design constraints on structural displacements under vertical, wind and seismic loads. We employed metamodel-based design optimization using design of experiments, metamodeling and optimization algorithm to circumvent the difficulty of the automation of structural analysis procedure. Especially, we proposed a design approach of repetitive design optimizations by stages with changing the side constraint values on design variables and limit values on design constraints until a satisfactory design result was obtained. Using the proposed design approach, the volume of the RC building structure has been reduced by 53.3 % compared to the initial one while satisfying all the design constraints. This design result clearly shows the validity of the proposed design approach.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.270-273
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2017
Productivity through reduced defects in plastic injection molding and reduced cycle times is a long-standing need in the injection industry. In particular, productivity is very urgent for the domestic injection industry, which is caught between the pursuit of latecomers such as China and technological gap with Germany and Japan which will not be narrowed down. Through 30 years of research and experience in the domestic injection industry, we have found that controlling the surface temperature of injection molds is the key of quality control. There have been various attempts to utilize advanced control techniques such as PID control, but the productivity against leading companies in Germany and Japan is still insufficient. Using Approximation Algorithm - "Knapsack" and "Minimum Makespan Scheduling", We want to show how to efficiently control objects with periodic repetitive data patterns that are difficult to solve with PID control. In addition, We want to propose that the control by Approximation Algorithm is effective enough to improve the productivity of the product by analyzing the data extracted from actual injection site.
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