퍼지 제어기에 신경회로망을 병렬로 연결시키므로 제어성능 향상을 위해 필요했던 소속함수의 미세조정 과정이 학습으로 대신되게 하는 제어기 구조를 제안하였다. 신경회로망의 학습은 오차 역전파 알고리듬에 의해 수행되고 퍼지 제어기의 출력이 학습에 사용되는 오차량으로 사용된다. 따라서 본 제어기는 전문가의 경험과 지식을 제어기 설계에 이용할 수 있고, 별도의 학습과정 없이 제어과정 중에서 신경회로망 제어기가 학습되어 초기의 제어특성이 개선되어지는 특성이 있다. 그리고 본 구성에서 퍼지 제어기는 사용된 규칙에 의해 형성되는 위상평면상의 슬라이딩 면으로 필요한 제어특성과 신경회로망의 학습기준을 제시하는 한편 신경회로망이 학습되기전 제어 시스템의 제어특성이 안정되도록 하며, 신경회로망은 시스템의 상태궤적이 퍼지제어기에 의해 형성된 슬라이딩 면을 가능한한 근사하게 추종하도록 학습되어져 위상평면상 임의의 위치에 있는 시스템의 상태가 슬라이딩 면을 따라 안정점에 도달하도록 하게한다.
In practice, the design of forging processes is performed based on an experience-oriented technology, that is designer's experience and expensive trial and errors. Using the finite element simulation and the artificial neural network, we propose an optimal die geometry satisfying the design conditions of final product. A three-layer neural network is used and the back propagation algorithm is employed to train the network. An optimal die geometry that satisfied the same between inner extruded rib and outer extruded one is determined by applying the ability of function approximation of neural network. The neural networks may reduce the number of finite element simulation for determine the optimal die geometry of forging products and further they are usefully applied to physical modelling for the forging design.
본 논문에서는 절단된 제약적 최소 제곱 필터를 이용하여 방향 적응적으로 영상을 복원하는 방법을 제안한다. 제안하는 영상복원 필터는 공간영역에서 이론적으로 영상 전체의 크기를 갖는 제약적 최소 제곱(constrained least squares; CLS) 필터를 Maxwell-Boltzmann 커널을 사용하여 절단한 유한 임펄스 응답(finite impulse response; FIR) 필터의 구조로 실시간 영상복원을 가능하게 한다. 또한 화소 단위로 공분산 행렬을 분석하여 방향성을 추정하여, 화소마다 필터의 계수를 적응적으로 생성하여 방향 적응적으로 영상을 복원한다. 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 선명하고 부작용(artifacts)이 적은 결과를 얻는 것을 검증하였다.
본 논문에서는 시스템의 차수가 고차이고 잡음과 시간지연이 있으며 파라미터가 변하는 비최소위상 시스템에 적응할 수 있는 다변수 일반화 자기동조 제어기의 설계 하중다항식 계수들을 온-라인으로 조정하는 방법을 제안한다. 다변수 일반화 최소분산 자기동조 제어기의 파라미터는 순환최소자승법으로 추정하고 설계 하중다항식 계수들의 값은 확률근사법인 Robbins-Monro알고리듬을 이용하여 자동 조절하였다. 제안한 다변수 자기동조 방법은 극제한방법보다 간단하고 효과적이다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 시스템의 파라미터가 변하고 시스템의 영점이 단위원 밖에 있는 고차 다변수 시스템에 잘 적응함을 보였다.
A current trend of design methodologies is to make engineers objectify or automate the decision-making process. Numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, the Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, a design procedure for global robust optimization is developed based on the kriging and global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the function. Robustness is determined by the DACE model to reduce real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. As the postprocess, the first order second-moment approximation method is applied to refine the robust optimum. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
컨테이너 크레인의 제어방법에 관한 기존 연구는 피제어 변수의 최종목표치의 오차를 최소화하는 목적함수를 사용하여 제어계산을 하였기 때문에 계산에서 얻어진 입력은 실제 운전에 적합하지 않은 과도한 변화를 가지게 되었다. 본 연구에서는 컨테이너 크레인의 비선형 모델을 사용하여 4차 Chevyshev 함수로 근사한 제어입력을 계산하는 새로운 제어계산 방법을 제안하였다. 제어 목적식은 편차의 절대치의 합을 최소화하도록 구성하였고 최적화 계산에는 심플렉스 알고리듬을 활용하였다. 본 제안의 제어방법으로 계산된 제어 입력과 출력을 기존의 제어방식으로 계산된 결과와 비교하여 본 제안의 제어방식의 결과가 기존 제어방식에 비해 안정된 컨테이너 크레인 운전성능을 보였다.
3차원 그래픽 API인 OpenGL과 Direct3D를 효율적으로 처리하기 위해 sine, cosine, 역수, 역제곱근, 지수 및 로그 연산을 처리하는 부동소수점 연산회로를 설계하였다. 고속 연산과 2 ulp 보다 작은 오차를 만족시키기 위해 2차 최대최소 근사 방식과 테이블 룩업 방식을 사용하였다. 설계된 회로는 65nm CMOS 표준 셀 조건에서 2.3-ns의 최대 지연시간을 갖고 있으며, 약 23,300 게이트로 구성된다. 최대 400 MFLOPS의 연산 성능과 높은 정밀도로, 설계한 연산회로는 3차원 모바일 그래픽 분야에 효율적으로 적용 가능하다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제11권1호
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pp.83-90
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2000
이원분할표의 두 범주형 변수에 대한 독립성을 검정할 때 흔히 카이제곱 검정통계량이 사용된다. 표본추출 모형이 다항이나 곱다항인 경우 이 검정통계량이 독립성 가정하에서 근사적으로 카이제곱 분포를 따르게 되는 것은 잘 알려진 사실이다. 두 주변값이 모두 주어진 경우 독립성 가정하에서 표본추출 모형은 다중 초기하분포가 되며 앞의 모형과 마찬가지로 카이제곱 통계량에 근거한 검정을 사용할 수 있다. 이 연구에서는 주변값이 주어진 경우에 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 대표본 분포인 카이제곱 분포와 비교하고자 한다. 표본크기가 작은 몇 개의 경우에 대해 카이제곱 통계량의 소표본 분포를 직접 계산해보았다. 표본크기가 큰 몇 개의 경우는 간단한 몬테칼로 알고리듬을 통해 소표본 분포를 생성하고 카이제곱 확률도와 콜모고로브-스미노브 단일표본 검정을 이용하여 대표본 분포와의 일치성을 알아보았다.
NaI(Tl) 섬광 결정과 광전자 증배관를 결합한 형태의 감마선 검출기는 감도와 개발비용 면에서 우수하여 일반적으로 환경 감시용 검출기에 잘 활용된다. 본 연구에서는 보다 조작이 용이하고 다목적으로 활용할 수 있는 지능형 감마선 검출기와 연동되어 동위원소 자동인식이 가능한 분석 소프트웨어를 개발하였다. 개발된 소프트웨어는 크게 네트워크 인터페이스 모듈과 스펙트럼분석 모듈, 그리고 그래픽 유저 인터페이스 모듈의 세부분으로 나누어진다. 이중 핵심부분은 스펙트럼분석모듈로서 네트워크를 통해 수집된 신호로부터 해당 동위원소에 대한 에너지스펙트럼의 피크정보를 추출하고 이를 토대로 입력 동위원소의 종류를 판별해 내는 것이다. 일반적으로 채널과 에너지의 관계는 근사적으로 선형적인 함수관계가 있으므로 피크 정보를 정확히 얻어내면 해당 동위원소의 인식이 가능하다. 본 연구에서 개발된 피크 검출 알고리듬은 두 개의 피크를 가진 표준 동위원소에 대한 라이브러리 구축 및 이를 기준으로 한 미지의 동위원소에 대한 자동인식을 수행하도록 개발되었다. 대상 하드웨어인 뉴캐어메디컬시스템의 GammaPro 1410을 사용하여 연동 실험을 수행한 결과 하나의 미지의 선원에 대한 인식률을 측정할때 1% 이내의 피크 검출오차를 기록하였다. 또한 효율적인 네트워크 연동모듈의 설계를 통하여 세계 수준인 200K CPS의 데이터 처리속도를 달성하였다. 감마선 검출기와 본 소프트웨어에 더하여 선량분석 알고리듬에 대한 개발이 이어진다면 실시간 지능형 검출시스템으로서 의료기관 및 발전소, 연구시설 등 폭넓은 분야에 활용될 것으로 기대된다.
토목이나 건설 그리고 환경 분야에서 요구하는 지반 조사에 대한 공학적인 적용을 위하여 주파수 영역 루프-루프 전자탐사 연구를 수행하였다. 이를 위하여 송신 루프와 수신 루프가 동일면을 이루는 수평동일면 배열과 수직동일면 배열을 이용하였고, 각 배열에 대해 세 개의 이상성분을 측정 자료로 하여 영상을 구성하였다. 본 연구에서의 모형 반응 계산은 확장된 Born 근사를 이용한 2.5차원 적분방정식을 이용하였고, 역산 과정에서 분해능의 향상을 위해 ACB(Active Constraint Balancing)를 채택하였다. 모형 반응을 통한 1차원 및 2차원 역산 알고리듬을 적용시켜 본 결과, 층서구조에서는 비교적 1층의 전기전도도가 높을수록 모델 변수의 추정이 용이하였으며, 2차원 고립 이상체에 대한 역산 결과는 전도성 이상체와 비전도성 이상체의 위치를 잘 확인할 수 있었다. 또한 VCP배열 자료의 역산 결과보다 HCP배열 자료의 역산 결과에서 보다 나은 해상도를 보였으며, HCP배열과 VCP배열의 자료를 동시에 역산하였을 경우에 분해능의 향상을 확인하였다. 실제 루프-루프 전자탐사의 현장 자료 획득을 위해서 캐나다 Geonics사의 전자탐사 장비 EM34-3XL을 이용하였으며, 전기비저항 탐사 자료와 동일 측선상에서 비교 분석하였다. 역산 결과, 1차원 역산 보다는 2차원 역산 알고리듬을 이용하여 구성한 영상에서 전기비저항 탐사 결과와 매우 유사한 만족할만한 전기비저항 분포를 확인할 수 있었다. 따라서 현장에서의 개략적인 지반 조사를 위한 루프-루프 전자탐사의 응용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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