• Journal of Drive and Control
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• v.14 no.1
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• pp.29-34
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• 2017

This study analyzed a life test method for a power take-off (PTO) gearbox. An engine transfers mechanical power (rotation and torque) to a hydraulic pump through a PTO Gearbox with one input shaft and three output shafts. PTO gear box durability under high loads over long time periods was tested using dynamometers. In order to reflect the rated operating conditions, power must be distributed to each output shaft, and experiments were conducted under various conditions to verify the characteristics of the distributed power. An accelerated life test was designed using speed and torque as acceleration factors. Also, efficiency tests were conducted under various load conditions. Also, a lubrication oil composition analysis was performed to analyze gearbox wear status.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1990.10a
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• pp.3-8
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• 1990

소음/진동 문제를 해결하는 데 있어서 우선은 소음/진동원들의 위치를 알아 내고 그들 중에 비중이 가장 큰 소음/진동원을 파악하는 것이 중요하다. 다 입력/단일출력 모형을 이용한 소음/진동원 규명에 대한 방법에는 주파수 응 답함수를 이용하는 방법(frequency response function approach)과 부분 기여 도 함수(partial coherence function)를 이용하는 방법 등이 있는데, 입력들 사이의 상호상관(correlation)이 없는 경우에는 전자의 방법을 사용하여 출력 에 가장 큰 비중을 차지하는 소음/진동원을 알아낼 수 있으나 상호상관이 존 재하는 경우에는 후자의 방법을 사용하게 된다. 그러나 후자의 방법을 적용 함에 있어서도 기본적으로 소음/진동원들의 위치를 알아야 하는 것 이외에 그들 사이의 원인.효과관계(causaling), 또는 우선순위(rank)를 우선적으로 아 는 것이 중요한데 이는 입력들 사이의 우선순위를 어떻게 두느냐에 따라 해 석 결과가 다르게 나타나기 때문이다 [1,2,3]. 본 연구에서는 부분 기여도 함 수를 이용하여 소음/진동원을 규명할 때 그들 사이의 우선순위를 결정하는 방법을 제시하고 2입력/1출력 모형에 대해 적용하여 보았다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.414-418
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• 2021

다국어 음성인식은 단일언어 음성인식에 비해 높은 난이도를 보인다. 하나의 단일 모델로 다국어 음성인식을 수행하기 위해선 다양한 언어가 공유하는 음성적 특성을 모델이 학습할 수 있도록 하여 음성인식 성능을 향상시킬 수 있다. 본 연구는 딥러닝 음성인식 모델인 Wav2Vec2.0 구조를 변경하여 한국어와 영어 음성을 하나의 모델로 학습하는 방법을 제시한다. CTC(Connectionist Temporal Classification) 손실함수를 이용하는 Wav2Vec2.0 모델의 구조에서 각 언어마다 별도의 CTC 출력 계층을 두고 각 언어별 사전(Lexicon)을 적용하여 음성 입력을 다른 언어로 혼동되는 경우를 원천적으로 방지한다. 제시한 Wav2Vec2.0 구조를 사용하여 한국어와 영어를 잘못 분류하여 음성인식률이 낮아지는 문제를 해결하고 더불어 제시된 한국어 음성 데이터셋(KsponSpeech)에서 한국어와 영어를 동시에 학습한 모델이 한국어만을 이용한 모델보다 향상된 음성 인식률을 보임을 확인하였다. 마지막으로 Prefix 디코딩을 활용하여 언어모델을 이용한 음성인식 성능 개선을 수행하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.4 no.3
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• pp.21-32
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• 1985

서로 상관관계가 있는 다입력원 진동계의 진동원을 규명하기 위한 방법을 제안하였다. 다차원 스펙트럼 해석을 이용함으로써 지하철 진동의 가장 중요한 진동원을 발견하였다. 이 분석은 진동의 전 달경로가 매우 복잡할 때 다입력-단일출력으로 모델화 하여 분석하는 방법이다. 또한 레지듀 스펙트럼 분석과 부분기여함수의 개념을 적용하여 지하철 진동이 콘크리트 구조물의 진동에 미치는 영향을 마이 크로 컴퓨터로 계산하였다. 이러한 연구의 결과로 지하철 진동의 다차원 스펙트럼의 오버올레벨을 측정 치와 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1994.04a
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• pp.179-184
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• 1994

다입력/단일출력 모형을 이용하여 소음/진동원을 규명할 때 입력들간의 상관관계가 존재하면 이들 사이의 우선순위 결정은 매우 중요한 문제가 된다. 본 실험에서는, 이러한 상관관계를 입력들간에 구성되는 선형계 H$_{xy}$(f)로부터 힐버트 관계와 충격응답함수의 특성을 살핌으로써 우선순위를 결정하였으며, 부분 기여도함수 기법을 적용하여 차량의 실내 소음원과 전달경로에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 그러나 충격응답함수와 전달함수의 힐버트 관계를 이용한 우선순위 결정법의 상대적인 차이점, 오차등에 대해서는 앞으로 더 연구 되어야 할 과제이다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.42 no.4 s.304
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• pp.19-24
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• 2005

In this paper, some algorithms for robust stabilization of linerar time - invariant single - input - multi output(SIMO) systems subject to parameter perturbatations are presented. .The range of structure perturbation was obtained by using the gradient optimization algorithm. These algorithms iteratively enlarge the stability hypersphere in plant parameter space and can be used to design a robust controller to stabilize a plant subject to givien range of parameter ecxursions.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1909-1910
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• 2006

산업 프로세스에서 볼 수 있는 이중탱크 시스템(Coupled Tank System)을 수학적으로 모델링하고 그에 대한 제어기를 구성하여 제어성능과 특성을 시뮬레이션을 통해 살펴 보고자 한다. 본 논문에서는, 다입력-다출력의 비선형적인 시스템에 대해서도 단순히 IF-THEN 형태의 규칙만으로 손쉽게 비선형 제어기를 구현할 수 있는 퍼지제어(fuzzy control)를 이용하고자 한다. 이중탱크 시스템은 단일탱크에 비하여 시간지연이 크고, 비선형성이 큰데, 이러한 경우에도 퍼지제어를 이용하여 손쉽게, 그리고 유용하게 제어기를 구성할 수 있음을 보이고자 한다. 특히, 첫번째 탱크에서 오버플로가 발생할 위험이 있는데, 이를 위해 본 논문에서는 이중 피드백 루프의 구조로 구성하여 레벨 제어를 하고자 한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.06a
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• pp.1041-1044
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• 1999

In This paper, we investigated the single step prediction for output responses of chaotic system with multi Input multi output using chaotic neural networks. Since the systems with chaotic characteristics are coupled between internal parameters, the chaotic neural networks is very suitable for output response prediction of chaotic system. To evaluate the performance of the proposed neural network predictor, we adopt for Lorenz attractor with chaotic responses and compare the results with recurrent neural networks. The results demonstrated superior performance on convergence and computation time than the predictor using recurrent neural networks. And we could also see good predictive capability of chaotic neural network predictor.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.90-93
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• 1998

입？출력 데이터 쌍만을 이용하여 규칙 및 소속 함수를 자동적으로 결정하는 자기 학습 퍼지 알고리즘 중에서, 가장 이해하기 용이하고 퍼지 규칙 및 소속 함수 생성이 빠른 방법으로 기울기 강하를 이용한 방법들이 있다. 기울기 강하를 이용한 방법중에서 가장 대표적인 Araki가 제안한 방법은 퍼지 조건부가 퍼지 집합 형태이고 결론부는 단일값으로 구성된 알고리즘으로써 입력 퍼지 공간을 세분화하면서 시스템을 규명해나가는 간단하면서도 효율적인 알고리즘이다. 그러나 이 방법은 퍼지 입력 변수가 증가하면 퍼지 공간이 세분화 되면서 소속 함수 및 규칙 생성 개수가 급격히 제곱배로 증가하는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 퍼지 입력 변수가 증가함에 따라 급격히 퍼지 규칙 및 소속 함수의 수가 증가하는 Araki 알고리즘의 문제점을 분석하여 소속 함수 및 규칙 수의 급격한 증가를 억제하고 Araki 방법에 비해 학습속도가 현저히 향상된 새로운 방안을 제안한다. 연구 결과, Arki 방법이 입력 변수의 개수가 증가 할수록 규칙 수가 기하 급수적으로 많이 필요하였던 것에 비해 제안한 방법은 훨씬 적은 규칙 수로 우수한 성능을 얻을 \ulcorner 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.1
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• pp.41-49
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• 2004

Analytical performance evaluation is crucial for justifying the merit of the design of Multistage Interconnection Networks(MINs) in different operational conditions. While several analytical models have been proposed for the performance evaluation of MlNs, they are mainly for uniform traffics. Even the models for nonuniform traffics have various shortcomings. In this paper, an accurate model for the performance evaluation of multi buffered banyan-type MIN's under nonuniform traffic condition is obtained. The accuracy of proposed models are conformed by comparing with the results from simulation.