• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1982_1983
• /
• 2009

본 연구에서는 기존의 특정 음성 변수에 대한 모수적 통계 접근 방법을 탈피하고 새로운 음성을 이용한 사상체질 분류 알고리즘을 개발하고자 먼저 5개의 모음과 2개의 문장으로 이루어진 총 120명의 여성 음성 데이터 수집하였다. 이후 다양한 음성 신호 분석 방법과 툴을 이용하여 총 134개의 음성 변수를 추출하였다. 각 변수에서는 체질별 최대값들의 최소값, 최소값들의 최대값을 이용해 4개의 조건 변수를 새로 생성하고 이를 관리하기 위한 메모리와 체질 점수 개념을 도입하여 비모수적인 통계 방법을 기반으로 한 분류 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 성능 테스트를 위해 10-fold cross 검정테스트를 실시하였으며 본 알고리즘은 최종적으로 이진 분류에서 진단률 41.5%와 정확률 79.5%를 가지는 것으로 확인되었다.

• Tunnel and Underground Space
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.201-211
• /
• 2016

A method for estimating rock joint size distribution using contained traces length distribution from 3D cylindrical window survey was suggested. To reduce the numerical error, an improved technique was applied. The accuracy was verified by referring to Monte-Carlo simulation and it was found that the error can be decreased with suitable gamma values.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.41 no.1
• /
• pp.63-68
• /
• 2017

This paper reviews the learning model of a forward slip ratio in order to improve the mass-flow stability and strip qualities in the hot strip finishing mill process. Firstly, it is shown, from mathematical analysis, that the significant parameters of the forward slip ratio are the tension, looper angle, and roll velocity. Secondly, a discrete-time learning model of the forward slip ratio is proposed from these parameters, which is identified by an instrumental variable (IV) identification algorithm. Finally, it is shown from computer simulation that the proposed learning model is more effective than the existing learning model.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 1986.10a
• /
• pp.95-96
• /
• 1986

시스템을 입력과 출력값 만으로 제어하고자 할 경우에는, 플랜트의 파라메타를 추정하면서 제어해 나가야 할 것이다. 이러한 경우에는, 귀환제어나 최적제어 형태로는 여러가지 문제점이 발견되어서, 최근에 적응제어가 많이 연구되고 있다. 이에는 Gain-Scheduling 방법, Self-tuning regulator 방법 및 model reference adaptive control 방법이 있다. Gain-Scheduling 방법은 미지의 파라메타가 plant에 있을지라도, 이를 즉시 예측할 수 있을 경우 보조변수 추정을 통하여 이득을 조절하여 시스템을 안정시키는 것이고, self tuning regulator는 보조변수를 직접 조정하여 시스템을 제어한다. 또 model reference adaptive control 방법은 기준모델을 정하여, 이에 따라 관측기 등을 통하여, 플랜트의 파라메타를 추정 제어해 나가는 것이다. 이때 기준 모델의 출력과 플랜트 출력사이의 오차를 어떻게 할 것인가? 추정되는 파라메타와 오차와의 대수관계 및 차수 등, 그 한계 해석이 최근의 MRAC 설계연구에 큰 과제가 되어 왔다. 이에 본 연구에서는 신호합성 및 해석에 뛰어난 기능이 있는 Walsh 함수를 이용하여, 간단한 Micro computer의 도움으로, 오차 함수를 합성하고, 미지의 파라메타를 추정하여, 시스템의 adaptive filter설계에의 가능성에 대하여 연구하고자 한다. 또 이를 실제 예를 들어 고찰하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.21 no.2
• /
• pp.178-185
• /
• 2011

In this paper, we propose the position estimation algorithm based on the multisensor fusion using equalization of state variables and feedback structure. First, the state variables measured from INS of main sensor with large error and DVL of assistance sensor with small error are measured before prediction phase. Next, the equalized state variables are entered to each filter and fused the enhanced state variables for prediction and update phases. Finally, the fused state variables are returned to the main sensor for improving the position estimation of UUV. For evaluation, we create the moving course of UUV by simulation and confirm the performance of position estimation by applying the proposed algorithm. The evaluation results show that the proposed algorithm is the best for position estimation and also possible for robust position estimation at the change period of moving courses.

• Journal of Energy Engineering
• /
• v.6 no.1
• /
• pp.11-18
• /
• 1997

This paper describes a daily operation scheduling of cogeneration systems using Genetic Algorithm. The simulation was performed in the case of bottoming cycle. The efficiency of cogeneration system which has nonlinear characteristic is obtained by the least square method based on the real data of industrial cogeneration system. In this paper, Genetic Algorithm is coded as a vector of floating point representation which can reduce computation time and obtain high precision The simulated results show that the genetic algorithm can be efficiently applied to establish the operation scheduling.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.132-135
• /
• 2010

LDPCA 부호는 부호율-적응적인 특성과 함께 뛰어난 압축률을 가지고 있어 분산 소스 부호화 시스템에서 사용되는 오류정 정부호로서 많이 사용되고 있다. 하지만 소스와 보조정보 사이의 상관관계가 낮은 영역에서는 급격한 성능열화가 일어나게 된다. 본 논문에서는 기존 LDPCA 부호에 특정 압축률 이상의 단계에서 추가 누적 신드롬 대신 변수노드와 일대일로 연결되어 있는 차수-1 신드롬을 전송하는 방식을 적용하여 이 영역에서 급격하게 발생하는 성능열화를 줄였다. 또한 차수-1 신드롬과 연결할 변수노드 집합을 선택할 때 복호화기에서 사용하는 LDPCA 부호의 검사노드 차수 분포를 집중시키는 알고리즘을 제안하여 성능을 더욱 향상시켰다.

• 한국정보통신설비학회:학술대회논문집
• /
• 2003.08a
• /
• pp.70-72
• /
• 2003

본 논문에서는 설계민감도 해석법과 위상최적화 기법을 사용하여 산란체의 물질상수 분포를 알기위한 수치해석 알고리즘을 제안하였다. 설계민감도 해석법과 보조변수법을 사용하여 복소 유전율에대한 목적함수의 미분정보를 계산하였고 이 민감도 정보를 통해 물질정보를 최적화 하였다. 최적화 기법으로 최대경사법(Steepest descent Method)을 사용하였으며 이 제안한 해석 기법을 2차원 TMz 모델에 적용함으로써 검증하였다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.602-613
• /
• 2022

This paper proposes an algorithm for correcting indirect situations resulting from the wheelchair moving the stairs with wheel-type caterpillar and seat position variable. For analyzing the Yawing movement model, the change of Yaw value was estimated using Roll, Pitch, and Yaw in the driving environment, and it was used as a control variable and the information of the wheel drive controller. The verification confirmed the correction of about 10° of Yawing movement within about 7 seconds. It was confirmed that the angular velocity was reduced by 47.5% in seat position change.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.35 no.1
• /
• pp.131-146
• /
• 2022

Logit models are commonly used to predicting and classifying categorical response variables. Most Bayesian approaches to logit models are implemented based on the Metropolis-Hastings algorithm. However, the algorithm has disadvantages of slow convergence and difficulty in ensuring adequacy for the proposal distribution. Therefore, we use auxiliary mixture sampler proposed by Frühwirth-Schnatter and Frühwirth (2007) to estimate logit models. This method introduces two sequences of auxiliary latent variables to make logit models satisfy normality and linearity. As a result, the method leads that logit model can be easily implemented by Gibbs sampling. We applied the proposed method to diabetes data from the Community Health Survey (2020) of the Korea Disease Control and Prevention Agency and compared performance with Metropolis-Hastings algorithm. In addition, we showed that the logit model using auxiliary mixture sampling has a great classification performance comparable to that of the machine learning models.