• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.203-206
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• 2002

동적 시스템의 동정은 시스템의 관측된 데이터를 가지고 동적 모델의 수학적 모델을 찾는 문제를 다루는 것이다. 기존의 고전적인 방법으로는 차분 방정식(ARX 또는 ARMAX) 또는 상태 공간 표현에 관한 계수들을 추정하기 위해서 회귀 기법 등을 사용하였다. 그러나 이러한 고전적인 방법들은 파라미터가 비선형이고, 실세계 문제에서 모델링 오차나 측정 잡음을 수반하게 되면 탐색의 어려움을 가지게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복하고자 퍼지 이론이나 신경망 이론 둥이 이용되었으나 본 논문에서는 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 최근 복잡한 최적화 문제를 해결하는 도구로 점점 관심을 받고 있는 유전 알고리즘을 동정 알고리즘으로 제안하고, 비선형 동적 시스템의 파라미터 동정에 유전 알고리즘을 응용한 몇 가지 예를 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07b
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• pp.434-436
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• 1997

본 연구에서는 저속에서 발생하는 측정잡음에 대한 문제를 불규칙 확률시스템으로 고려하여 Kalman 필터를 관측자로서 사용하고 고속에서뿐만 아니라 저속에서의 위치와 속도 추정성능을 향상시키고자 한다. Kalman 필터는 확률적 외란을 포함하고 있는 동적시스템에 적용되는 최적상태 추정자이다. 또한 이 Kalman 필터는 외란을 가지는 이산형 실시간 동적 처리 시스템에서 최적의 미지 상태를 추정하기 위해 선형, 불편향, 그리고 최소 오차분산 회귀형 알고리즘을 제공한다. 또한, MRAS(Model Reference Adaptive System) 방법을 이용하여 모터와 부하에 대응되는 기계적 시정수를 동정한다. 이 방법은 기계적인 시정수가 알려지지 않은 시스템에 적용하여 위치와 속도의 추정을 가능하게 하기 위해서이다. 더욱이 동정의 결과를 이용하여 Kalman 필터 알고리즘에 적용한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.03a
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• pp.112-115
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• 1998

본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.436-438
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• 2000

다양한 실행 경로가 존재하는 실시간 시스템을 이해하기 위해 시스템의 정적 정보와 함께 동정 정보가 사용자에게 적절히 제공되어야 한다. 본 논문은 정적 정보와 동적 정보를 표현하기 위해 SRL(System Representation Language)을 사용한다. 정적 정보는 SRL 노드를 분석해서 얻고 동적 정보는 SRL을 실행함으로 얻는다. SRL의 가상 실행은 시스템 독립적인 자바 가상 기계를 통해 이루어진다. 가상 실행은 순방향뿐만 아니라 역방향으로도 이루어진다. SRL 실행 라이브러리는 순.역방향 실행을 위해 SRL 각 구문의 의미 규칙에 맞게 정의하며 자바 가상 기계를 통해 실행되는 클래스 파일로 컴파일된다. 메모리에 로딩된 SRL은 SRL 실행 라이브러리를 동적으로 호출하여 가상 실행을 이룬다. 동적 실행을 통해 추출된 동적 정보는 SRL에 포함된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.6
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• pp.20-30
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• 2005

In the anaerobe identification, when we develop the clinical decision support system for department of laboratory medicine, we must consider expression of an incomplete knowledge structure and addition of an evolving knowledge based on an expert's informal and heuristic knowledge is very complicated work flow. In the present study, we developed the system for anaerobe identification to advise on identification of unknown bacillus using knowledge base and inference engine. In the future, we are planning to develop the clinical decision support system for the whole bacteria not only an anaerobe but also aerobe to offer an expert's static and dynamic knowledge.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2003.05a
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• pp.390-395
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• 2003

PMSM 드라이브의 벡터제어를 위한 속도제어기는 일반적으로 PI 알고리즘을 사용한다.［1］PI 알고리즘에서는 플랜트의 동적 특성을 동정하기 위하여 연속적인 측정이 가능한 플랜트 파라미터의 자동동조 또는 적응 알고리즘을 추가하여 사용하기도 한다. 그러나 PI 제어기는 플랜트의 변동이 발생하여 연속적으로 적응추종을 해야할 경우, 계산이 매우 복잡하고 응답특성이 저하된다.(중략)

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.265-268
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• 2011

하중 속도에 따른 콘크리트 재료의 역학적 특성은 구조물의 동적파괴거동에 영향을 미친다. 본 연구는, rigid-body-spring network를 이용하여 파괴해석을 수행하고, 거시적 시뮬레이션에서 속도효과를 표현하기 위하여 점소성 파괴모델을 적용하였다. 보정을 위해서 Perzyna 구성관계식의 점소성 계수들이 다양한 하중속도에 따른 직접인장실험을 통해서 결정되었다. 동정상승계수를 이용하여 하중 속도가 증가함에 따른 강도 증가를 표현하였고 이를 실험결과와 비교하였다. 다음으로 느린 하중속도와 빠른 하중속도에 따라 단순 콘크리트 보와 철근 콘크리트 보에 대한 휨 실험을 수행하였으며, 하중 속도에 따라서 서로 다른 균열 패턴을 관찰할 수 있었다. 빠른 하중은 보의 파괴가 국부적으로 나타나게 만드는데, 이는 속도 의존적 재료의 특성 때문이다. 구조적인 측면에서, 보강재는 느린 하중속도에서 균열의 크기를 줄이고 연성을 높이는 데 큰 영향을 미친다. 본 논문은 속도 의존적 거동에 대한 이해와 동적하중에 대한 보강효과를 제시한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.5 no.1
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• pp.33-44
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• 2012

A class of recurrent neural networks is proposed and proven to be capable of identifying any discrete-time dynamical system. The applications of the proposed network are addressed in the encoding, identification, and extraction of finite state automata. Simulation results show that the identification of finite state automata using the proposed network, trained by the hybrid greedy simulated annealing with a modified error function in the learning stage, exhibits generally better performance than other conventional identification schemes.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.12
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• pp.1635-1642
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• 2012

The identification of the dynamic properties of structural joints is important for predicting the dynamic behavior of assembled systems. However, the identification of the properties using analytical or experimental approaches is extremely difficult or even impossible. Several studies have proposed hybrid or synthesis methods that simultaneously used analytical and experimental approaches to identify the dynamic properties of a joint. However, among the many types of joints, only the bolt joint was treated as a practical example in these studies. In this study, for a simple assembly system comprising two plates and one hinge joint, a simple methodology involving the use of the static-based subpart analysis method to identify the dynamic properties is proposed. Finally, the proposed method is applied to a glove box in a passenger vehicle that includes hinge joints.

• Journal of Power System Engineering
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• v.12 no.2
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• pp.55-61
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• 2008

This paper discusses the advantages of using Fourier-based periodic excitation and of combining internal and external models in dynamic robot parameter identification. Internal models relate the joint torques or forces with the motion of the robot; external models relate the reaction forces and torques on the bedplate with the motion data. This combined model allows to combine joint torque/force and reaction torque/force measurements in one parameter estimation scheme. This combined model estimation will yield more accurate parameter estimates, and consequently better predictions of actuator torque, which is shown by means of a simulated experiment on a CRS A465 industrial robot.