일반적으로 컴퓨터를 이용한 디자인 지원 시스템은 다지이너의 행동과 같은 데이터를 통계적으로 분석하여 일련의 디자인 행위를 추출해 내는 인공지능의 접근 방식을 사용하여 왔다. 그러나 이는 많은 양의 수집된 데이터를 기반한 방법이기 때문에 계속해서 변화하는 유행에 대처할 수 없을 뿐만 아니라 개인의 취향을 반영하기도 어렵다. 이같은 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 대화형 유전자 알고리즘(Interactive Genetic Algorithm : IGA)을 이용하여 명시적으로 표현하기 어려운 취향을 적절히 반영하는 디자인 지원 시스템을 제안한다. IGA는 상호작용에서 얻어지는 사용자의 평가를 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘의 하나로, 일반적인 적합도 함수를 결정하기 어려운 디자인이나 예술 등의 문제 해결에 사용될 수 있다. 한편, 몇 개의 부분적인 곡선으로 의상의 디자인을 표현하였던 기존의 방법들과는 달리 전체 디자인을 목과 몸통, 팔과 소매, 치마와 허리선의 세 가지 부분 디자인으로 나누어 표현함으로써 좀더 현실적인 여성복을 디자인할 수 있었다. 시스템의 인터페이스를 보완하기 위해 OpenGL을 이용한 3차원 모델이 사용되었으며, 사용자들을 대상으로 한 실험 결과 제안한 의상 디자인 지원 시스템이 효과적임을 알 수 있었다.
단섬유 강화복합재료의 가공공정에 있어서 유동 중에 일어나는 섬유 배향상태를 정 확히 예측하고 제어하는 일은 대단히 중요하다. 본 연구에서는 섬유현탁액의 거동을 살펴보 기 위하여 뉴톤유체를 매질로하는 섬유현탁액을 대상으로 하여 유변학적 해석을 하였다. 이 를 위해 섬유간 상호계수는 섬유배향상태의 함수의 섬유간 평균거리를 이용하여 계산하였는 데, 섬유간 평균거리는 변형된 Doi-Edwards의 방법을 이용하였다. 축대칭 압출팽창 문제를 예로 수치모사를 하여 본 저자들이 앞서 행한 결과와 비교하였다. 유동장을 축대칭 이차원 으로 하고 섬유배향을 삼차원 모두 고려하여 구한 수치모사의 결과는 실험과 잘 일치하였 다. 진한 섬유현탁액의 경우 섬유간 상호계수는 중요한 인자로서 이것을 섬유 배향상태에 의존하는데 이섬유간 상호계수를 섬유간 거리와 섬유배향상태의 함수로 나타내는 방법을 사 용하여 보다 실제적인 해석을 할수 있었다.
본 연구에서는 복잡하고 비선형 시스템의 모델을 동정하기 위해 Information Granulation에 기반한 퍼지추론 시스템의 새로운 범주를 소개한다. Information Granulation은 근접성, 유사성 EH는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 대상(특히, 데이터)의 연결된 모임으로 간주된다. HCM클러스터링에 의한 Information Granulation은 퍼지 규칙의 전반부 및 후반부에서 사용되는 멤버쉽 함수의 초기 정점과 다항식함수의 초기 값과 같은 퍼지 모델의 초기 파라미터를 결정하는데 도움을 준다. 그리고 초기 파라미터는 PSO 알고리즘과 최소자승법에 의해 효과적으로 동조된다. 제안된 모델은 Box와 jenkins가 사용한 가스로 공정[6]을 모델링하여 기존 퍼지 모델링 방법과 비교 평가한다.
본 연구에서는 풍력 터빈 블레이드의 다분야 통합 최적 설계를 위하여, 진동하는 비정상 공력하중에 의한 작동 수명을 고려한 최적화 과정을 수행하였다. 최적화 대상으로는 NREL의 1.5MW 급 풍력터빈을 baseline 으로 하였고, NREL의 FAST 프로그램을 이용하여 발전기의 정격 출력 및 블레이드에 작용하는 비정상 공력 하중 특성을 분석하였다. 최적화 수행 시 블레이드 형상의 효율적인 구현을 위해 형상모델링 함수를 이용하여 코드 길이와 트위스트 분포를 모델링하였다. 그리고 상용 MDO Framework 인 Piano를 이용하여 블레이드 루트부의 비정상 공력하중 조건을 완화시키는 최적화 설계를 수행하였다. 정격출력을 유지하면서도 Out of Plain 방향의 하중 조건을 개선하여 보다 긴 작동 수명을 기대할 수 있는 블레이드 형상을 설계하였다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.11b
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pp.137-140
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2002
본 연구에서는 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석기법을 이용한 영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 할선법은 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 간략하게 함으로써 역혼합행렬의 경신속도를 빠르게 하기 위함이다. 제안된 기법을 256×256 픽셀(pixel)의 10개 지문영상들로부터 선택된 16×16 픽셀의 20,000개 패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과. 추출된 16×16 픽셀의 160개 독립성분 기저벡터 각각은 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.355-360
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1999
In this paper, we propose a method that optimizes the parameters of fuzzy logic controller : centers and widths of membership functions and scaling factors using genetic algorithm. Before fuzzy logic controller controls a plant in real time, first off it is optimized by genetic algorithm. We select error and error variation between reference trajectory and real output for the input signals of fuzzy controller. We compared and investigated conventional fuzzy control method and proposed method through simulation and experiment using one link manipulator with nonlinear characteristic.
본 논문에서는 입출력 데이터의 특성을 이용하기 위하여 HCM 클러스터링에 의한 정보 입자를 이용한 퍼지 뉴럴 네트워크의 설계를 제안하고 최적화한다. 대상 시스템의 입출력 데이터를 취득하여 데이터들간의 거리를 중심으로 멤버쉽 함수를 정의하고 각 규칙에 속한 입출력 데이터를 추출하여 후반부 추론에 적용한다. 또한, 앞서 정의된 멤버쉽 파라미터는 유전자 알고리즘을 이용하여 최적으로 동정하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 최적화한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 삼각형 멤버쉽 함수를 이용하며, 후반부 추론에는 간략, 선형, 변형된 2차식을 이용한다. 제안된 퍼지 뉴럴 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.147-150
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2000
본 논문은 단일설비로 다종제품을 생산하는 생산시스템에서 생산준비비용의 절감효과를 고려한 동적생산계획 모형을 다룬다. 이 모형에서 각 제품에 대한 수요는 유한계획기간에서 동적으로 발생하고 추후조달은 허용되지 않으며 투입자원은 한 종류가 사용된다. 또한, 생산기간마다 생산설비는 다종제품을 동시에 생산하고 이때 각 제품의 생산량은 전체 투입자원량의 일정비율로 생산된다. 이 모형에서 총비용은 생산준비 비용의 절감을 위한 투자비용, 생산준비비용, 각 제품별 재고유지비용으로 구성된다. 본 논문에서는 절감된 생산준비비용 하에서의 최적생산계획과 생산준비비용의 절감을 위한 최적투자액을 동시에 결정할 수 있는 휴리스틱 알고리즘를 제시한다. 또한, 선형 및 지수 감소함수 형태의 생산준비비용 절감함수 하에서 다양한 문제들을 대상으로 한 시뮬레이션 실험을 통해 제시한 휴리스틱 알고리즘의 효율성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.23-26
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2000
This paper descrtbcs our prlmary study for a new mncthod of recogninng materials. which is need for precision work system. This IS a study of dynarnlc characteristics of sensor. new melhod ($R_{SAI}$) has thc sensing ability of distinguishing materials. Experiment and annlysis are executed for proper dynamic scnslng condition. First. we developed advanced smart sensor Second, we develop new methods that have a sensing ability of distinguish matarialsAccording to frequency changing. mtluence of smart sensor are evaluated through new recognition Index ($R_{SAI}$) that ratioof sensing ability index. Disungush of object is cxucuted wllh RsA, method relalivcly according to liequency changing. Wecan use the RsAl for finding materids. Applfciltionr of thls method are linding abnormal condition of obicct (automanufacturing).keling ofobject (medlcal product). tobolics, safety diagnosis of structure, etc
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.11a
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pp.173-178
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2001
부분구조 합성법(substructuring or substructure synthesis)은 부분구조(substructure)의 주파수 응답함수(FRFs, frequency response functions)를 이용하여 합성된 전체 구조물의 동특성(dynamic behavior)을 파악하는 기술로서 이에 관한 이론은 명확하며 간단하다. 즉, 역행렬 계산과 같은 기본적인 행렬연산으로 부분구조 합성을 수행한다. 그러나, 여러 가지 요인으로 인하여 계산된 합성 결과는 실제로 결합된 전체 구조물의 동특성과는 차이를 보인다. 현실적인 이유로 고려하지 못하는 회전자유도와 실험에서 수반되는 여러 가지 측정오차는 주요한 요인이며 이에 대한 연구 또한 많이 진행되었다. 본 연구에서는 이러한 요인 중, 상대적으로 덜 중요하게 평가된 모드자름 오차(modal truncation error)의 영향을 고려한다. 단순한 구조물에 대하여 모의실험을 수행함으로써, 모드자름 오차로 인하여 완전히 잘못된 합성 결과가 나을 수 있다는 것을 보인다. 측정된 FRE를 이용하여 이러한 오차를 보정(compensation)하는 소개하고 이를 대상 구조물에 적용하여 모드자름 오차의 영향을 상당히 줄일 수 있다는 것을 보인다. 복잡한(complicated) 구조물에 대하여 모드자름 오차의 영향을 줄이기 위해서 모든 FRFs를 보정하는 것은 어려우므로 현실적인 대안을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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