• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07a
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• pp.70-72
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• 1999

일반적으로 비선형 정자계 문제를 해석하기 위해서 뉴튼-�N슨(Newton -Raphson : NR)법이 이용된다. 하지만 뉴튼-�N슨법의 경우 각 반복계산 때마다 새로운 선형 시스템의 해를 구하기 위해서 LU-decomposition과 같은 과정을 매 반복계산 때마다 시행해야 하므로 절점(node)의 수가 증가할 경우 계산시간이 증가한다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 최근 TLM (Transmission Line Modeling)법이 새로운 반복계산법으로 비선형 유한 요소 해석에 적용되었으며 뉴튼-�N슨법에 비해 훨씬 우수한 특성을 보여주었다. 하지만 지금까지의 TLM법은 2차원의 정식화만 이루어졌고 3차원에는 적용되지 못한 것이 사실이다. 본 논문에서는 3차원의 비선형 정자계 문제에 TLM법을 적용할 수 있는 수식을 최초로 제안하며 3차원 코어(core)모델에 대해 TLM법을 적용하여 그 타당성을 검증하기로 한다. 또한 3차원 비선형 TLM법을 이용한 해석 결과가 뉴튼-�N슨법에 의한 결과와 완전히 일치하며 수렴 속도에 있어서도 훨씬 향상된 결과를 나타냄을 보이도록 하겠다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.25 no.5
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• pp.477-482
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• 2015

Linear regressions and evolutionary nonlinear regression based compensation techniques for the short-range prediction of wind speed are investigated. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS for wind speed prediction. The proposed method is compared to various linear regression methods for prediction of wind speed. Also, statistical analysis of distribution for UM elements for each method is executed. experiments are performed for KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) re-analysis data from 2007 to 2013 year for Jeju Island and Busan area in South Korea.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1373-1374
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• 2015

본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.1
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• pp.123-137
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• 2018

A nonlinear mixed effects model is mainly used to analyze repeated measurement data in various fields. A nonlinear mixed effects model consists of two stages: the first-stage individual-level model considers intra-individual variation and the second-stage population model considers inter-individual variation. The individual-level model, which is the first stage of the nonlinear mixed effects model, estimates the parameters of the nonlinear regression model. It is the same as the general nonlinear regression model, and usually estimates parameters using the least squares estimation method. However, the least squares estimation method may have a problem that the estimated value of the parameters and standard errors become extremely large if the assumed nonlinear function is not explicitly revealed by the data. In this paper, a new estimation method is proposed to solve this problem by introducing the ridge regression method recently proposed in the nonlinear regression model into the first-stage individual-level model of the nonlinear mixed effects model. The performance of the proposed estimator is compared with the performance with the standard estimator through a simulation study. The proposed methodology is also illustrated using quantitative high throughput screening data obtained from the US National Toxicology Program.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.20 no.2
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• pp.56-66
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• 2016

Robustness is essential for model based FDI (Fault Detection and Isolation) and it is inevitable to have modeling errors and sensor signal noises during the process of FDI. This study suggests an improved method by applying NARX (Nonlinear Auto Regressive eXogenous) model and Kalman estimator in order to cope with problems caused by linear model errors and sensor signal noises in the process of fault diagnoses. Fault decision is made by the probability of the trend of gradually accumulated errors applying Fuzzy logic, which are robust to instantaneous sensor signal noises. Reliability of fault diagnosis is verified under various fault simulations.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.31 no.6
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• pp.523-530
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• 2007

Crane systems are very important in industrial fields to carry heavy objects such that many investigations about control of the systems are actively conducted for enhancing its control performance. This paper presents an adaptive control approach using the model matching for a complex 3-DOF nonlinear crane system. First, the system model is linearized through feedback linearization method and then PD control is applied in the approximated model. This linear model is considered as nominal to derive corrective control law for a perturbed crane model using Lyapunov theory. This corrective control is primitively aimed to compensate real-time control deviation due to partially known perturbation. We additionally study stability analysis of the crane control system using Lyapunov perturbation theory. Evaluation of our control approach is numerically carried out through computer simulation and its superiority is demonstrated comparing with the classical control.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.27 no.2
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• pp.95-102
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• 2014

In this paper, a coupling scheme for applying finite element analysis(FEA) programs, such as, LS-DYNA and MIDAS/Civil, to a nonlinear soil structure interaction analysis by the boundary reaction method(BRM) is presented. With the FEA programs, the structure and soil media are discretized by linear or nonlinear finite elements. To absorb the outgoing elastic waves to unbounded soil region as much as possible, the PML elements and viscous-spring elements are used at the outer FE boundary, in the LS-DYNA model and in MIDAS/Civil model, respectively. It is also assumed that all the nonlinear elements in the problem are limited to structural region. In this study, the boundary reaction forces for the use in the BRM are calculated using the KIESSI-3D program by solving soil-foundation interaction problem subjected to incident seismic waves. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated with a linear SSI seismic analysis problem by comparing the BRM solution with the conventional SSI solution. Numerical comparison indicates that the BRM can effectively be applied to a nonlinear soil-structure analysis if motions at the foundation obtained by the BRM for a linear SSI problem excluding the nonlinear structure is conservative.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2498-2500
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• 2005

본 논문에서는 복잡한 비선형 동력학 시스템에서의 신뢰성 있고, 융통성 있는 동작을 위한 디지털제어기의 퍼지 모델 기반 설계 도구를 제안하고, 연속시간 비선형 시스템을 위해 퍼지 모델 기반 제어기의 지능형 디지털 재설계를 위한 방법을 제안한다. 이를 위해, 연속시간 시스템에 대해 연속시간 TS 퍼지 모델이 구성되고, 그 다음 연속시간 퍼지 모델 기반 제어기는 등가의 이산시간 퍼지 모델 기반 제어기로 변환된다. 마지막으로 단일링크 유연로봇 시스템의 디지털 제어에 제안된 방법을 적용해 그 효용성을 입증한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.105-113
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• 2001

최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.최근 축약 분산 기억 장치(SDM)가 적응적 문제 해결 능력과 하드웨어화의 용이성으로 인해 현실성이 있는 신경망의 한 모델로 제안되었다. 그러나 다층 인식자의 개별 뉴런이 선형 또는 비선형 결정 함수로 해 공간을 이분하고 그들이 다양하게 결합함으로써 일반적인 문제 해결 능력을 갖는데 비해, 축약 분산 기억 장치의 뉴런은 해 공간에서 자신을 중심으로 한 일정 반경 영역을 안과 밖으로 이분하고 이들을 단순하게 합하므로써, 해 공간이 실수 공간과 같이 크기 관계를 갖는 경우 비효율적인 모델로 된다. 본 논문에서는 이러한 축약 분산 기억 장치의 특성과 그 원인을 규명하고, 문제의 해 공간이 단조 증가 또는 감소 결정 함수로 양분되는 경우, 기존의 축약 분산 기억 장치에 크기 비교 과정을 도입함으로써, 주어진 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 수정된 축약 분산 기억 장치 모델을 제안한다. 아울러 제안된 모델을 ATM망에서의 호 수락 제어 과정에 적용한 예를 보인다.

• Korean Journal of Materials Research
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• v.7 no.4
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• pp.339-346
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• 1997

회전 불밀에 있어서 볼의 운동을 비선형 spring과 비선형 deshpot로 구성된 Kelvin모델을 사용한 DEM(Distinct Element Method;개별요소법)에 의하여 2차원으로 해석하였다. 모델에 있어서 점성계수는 볼과 밀벽사이의 반발실험 데이타로 부터 결정하였다. 각볼의 동적인 운동은 비선형 점탄성과 Newton의 운동법칙를 기초로하여 모사되었다. 밀이 회전하는 동안 볼의 궤적과 동적인 운동은 실제 실험에 의한 밀내에서의 볼의 운동고 잘 일치하였다. 본 연구에서 제안된 모델 시뮬레이션은 회전 볼밀내의 실제의 3차원인 볼의 운동에 대한 해석에 중요한 단서가 될 수 있었다. 볼의 운동고 운동에너지는 회전 볼밀의 속도와 볼의 충진율에 의해 크게 영향을 받았다.