• 전자공학회논문지SC
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• 제44권3호
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• pp.14-21
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• 2007

조준경이 장갑차 주행에 의한 진동 등을 포함한 온갖 비선형적인 외란이 가해지는 상황에서 표적에 대해 조준선을 유지하도록 제어하는 시스템이 조준경 안정화 시스템이다. 본 논문에서는 이 조준경 안정화 시스템에 대해 시스템 인식 알고리즘의 하나인 순환최소자승법을 이용하여 시스템 파라미터를 구하여 안정화 시스템을 인식하여 모델링하였으며 이렇게 구해진 모델을 제어하기 위해 지식기반제어기인 퍼지제어기 및 퍼지 PI이득조정 제어기를 설계하였다. 또한 비선형적인 잡음을 추가한 상황에서 현재 차기보병전투장갑차의 조준경 안정화 시스템의 제어기로 사용하고 있는 Lead PI제어기와 설계된 제어기의 성능을 비교하는 시뮬레이션을 수행하여 그 성능을 확인하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권4호
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• pp.321-331
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• 2011

본 연구는 theta 투영법을 이용하여 터보제트 터빈 블레이드 크리프 특성을 파악하는데 목적이 있다. Theta 투영법은 우수한 정확성을 지니고 있어 폭넓게 사용되고 있다. 크리프 특성을 파악하기 위해 고온 크리프 시험을 수행하였으며, 시험 조건은 터보제트 엔진 운용조건과 소재의 비선형 특성을 고려하여 선정하였으며, four theta 모델의 적합성을 평가하기 위해 크리프 시험 결과와 비교하였다. 크리프 시험결과를 활용하여 크리프 곡선은 four theta model을 이용하여 생성하였다. 반복적인 계산을 통하여 비선형 최소자승법을 이용하여 시험 결과에 대해 최적의 theta 값을 도출하였다. Theta 투영법을 이용하여 크리프 곡선을 생성한 결과 $R^2$값이 0.95이상의 우수한 정확성을 지니는 것을 확인하였다. 또한 four theta 모델의 검정을 위해 수행한 시험 결과와 비교하여 예측된 theta 값이 90.0%의 정확도를 가지어, theta 투영법은 크리프 거동을 예측하여 설계목적에 이용하기 위해 유용하게 사용될 수 있다.

• 전력전자학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.131-139
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• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 추계학술대회 논문집
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• pp.903-907
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• 1996

Under two level block loading, the carbornitrizing specimen can be expected to show different behavior from other uniform material because the properties of surface layer and inner material are different from each other. In this research, the modified Marco-Starkey cumulative theory, which considers load interaction effect, can predict the life of SCM415 carbornitrizing and original notched and smooth specimen, In the low-high test of carbornitrizing specimen which has long life, however, we may additionally consider the increase of life by means of the stress hardening of inner original material.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2000년도 춘계학술대회논문집A
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• pp.236-241
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• 2000

In this paper, transparent dynamic photoelastic experimental hybrid method for propagating cracks in orthotropic material is developed. Using transparent dynamic photoelastic experimental hybrid method, we can obtain stress intensity factor and separate the stress components from only isochromatic fringe patterns without using isoclinics. It is certified that the dynamic photoelastic experimental hybrid method is very useful for the problems of the dynamic tincture mechanics.

• 대한기계학회논문집A
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• 제27권8호
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• pp.1273-1280
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• 2003

In this paper, transparent dynamic photoelastic experimental hybrid method for propagating cracks in orthotropic material was developed. Using transparent dynamic photoelastic experimental hybrid method, we can obtain stress intensity factor and separate the stress components from only isochromatic fringe patterns without using isoclinics. When crack is propagated with constant velocity, the contours of stress components in the vicinity of crack tip in orthotropic material are similar to those of isotropic material or orthotropic material with stationary crack under the static load. Dynamic stress intensity factors are decreased as crack growths. It was certified that the dynamic photoelastic experimental hybrid method was very useful for the analysis of the dynamic fracture mechanics.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.261-263
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• 2009

본 연구에서는 복잡한 비선형 모델링 방법인 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 PNN(Polynomial Neural Network)을 접목한 새로운 형태의 Radial Basis Function Polynomial Neural Network(RPNN)를 제안한다. RBF 뉴럴 네트워크는 빠른 학습 시간, 일반화 그리고 단순화의 특징으로 비선형 시스템 모델링 등에 적용되고 있으며, PNN은 생성된 노드들 중에서 우수한 결과값을 가진 노드들을 선택함으로써 모델의 근사화 및 일반화에 탁월한 효과를 가진 비선형 모델링 방법이다. 제안된 RPNN모델의 기본적인 구조는 PNN의 형태를 이루고 있으며, 각각의 노드는 RBF 뉴럴 네트워크로 구성하였다. 사용된 RBF 뉴럴 네트워크에서의 커널 함수로는 FCM 클러스터링을 사용하였으며, 각 노드의 후반부는 다항식 구조로 표현하였다. 또한 각 노드의 후반부 파라미터들은 최소자승법을 이용하여 최적화 하였다. 제안한 모델의 적용 및 유용성을 비교 평가하기 위하여 비선형 데이터를 이용하여 그 우수성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.48-55
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• 2011

본 논문은 비선형 공정의 퍼지 모델을 동정하기 위해 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하며, 퍼지 모델의 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 공정을 표현한다. 퍼지 규칙에서 전반부 파라미터의 동정에는 입출력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 공간을 분할한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력 공간을 형성한다. 후반부 동정에서 퍼지 추론 방법은 간략 추론 및 선형 추론에 의해 시스템을 표현한다. 또한, 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 후반부 다항식의 계수를 동정하기 위해 표준 최소자승법을 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 사용하며 이 공정에 대해 성능을 평가한다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.263-268
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• 2017

한 개 측선에서 얻어진 중력 변화율 텐서 자료를 이용하여 주향과 경사를 가지는 선형 이상체의 위치를 결정하는 알고리즘을 제시하였다. 기존에 연구된 중력 변화율 텐서를 이용한 선형 이상체의 주향과 경사를 결정하는 방법을 발전시켜서, 선형 이상체의 주향과 경사를 결정한 이후 이상체의 위치를 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 선형 이상체의 주향과 경사는 2차원 이상체로부터 얻어지는 중력 변화율 텐서가 회전 변환 후 2개의 독립 성분만을 가진다는 특징을 이용하여, 중력 변화율 텐서의 5개의 독립 성분을 2개의 독립 성분으로 축소시키는 회전 변환 각으로부터 선형 이상체의 주향과 경사를 결정한다. 이상체의 위치를 가리키는 방향 벡터는 중력 변화율 텐서의 회전변환 후 남은 2개 독립 성분의 비를 이용하여 유도하였다. 여러 측점에서 계산된 이상체를 가리키는 방향 벡터가 수렴하는 영역이 선형 이상체의 위치로 결정된다. 최소자승법을 이용하여 방향 벡터의 수렴 영역을 결정하는 알고리즘을 제시하였고, 수치모델링 자료를 통하여 유용성을 검토하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제24권4호
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• pp.607-627
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• 2015

배출권 가격의 변동성은 기업의 온실가스 감축투자를 위한 의사결정 수립 시에 중요한 요인으로 고려된다. 본 논문의 목적은 우리나라 특성 상 재무구조가 연결된 발전사의 입장에서 배출권 가격의 불확실성을 고려하여 온실가스 저감투자의 실물옵션 가치를 평가할 수 있는 방법론을 제시하는 데 있다. 이윤함수가 선형적으로 분리불가한 경우에는 고전적인 실물옵션 기법으로 적정 투자임계 가격을 도출하는 것이 불가능하기 때문에, 몬테카를로 최소자승법을 적용하여 투자임계 가격을 산출하는 알고리즘을 제시하였으며, 가스, 석유, 석탄의 주요 화력발전원의 수치를 이용하여 투자임계 가격을 시뮬레이션 분석하였다. 배출권 가격으로 표시된 투자임계 가격이 가스와 석유가 석탄에 비해 현저히 낮은 것으로 평가되어, 온실가스 감축투자 측면에서 이들 화석연료가 석탄에 비해 상대적으로 유리한 것으로 나타났다.