• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.07d
• /
• pp.2057-2058
• /
• 2006

선형 전동기는 일반 회전기를 펼친 상태로 유도기, 전동기, 직류기 및 기타 특수 전동기로 분류하며 그 원리는 회전형 전동기와 같다. 직선 운동을 필요로 하는 시스템에서 기계적 변환 기구를 사용하지 않고 직접 직선 운동을 얻을 수 있으므로 향후 자동화 기기, 교통수단, 산업용 기기 등에 많은 수요를 창출할 수 있는 전동기이다. 또한 선형 전동기는 일반 회전형 전동기에 비해 스크류, 체인, 기어 시스템 등의 기계적인 변환장치가 없이 선형 구동력을 직접 발생시키므로 청정을 필요로 하는 환경에서 회전형에 비해 절대적으로 우세하다. 그러나 이상과 같은 장점을 지닌 선형 전동기를 실제 시스템에 적용하기 위해서는 속도의 저하에 따른 저 출력, 저 효율 및 고 가격과 같은 문제들을 우선적으로 해결해야 한다. 본 논문에서는 이 선형 전동기 기술이 적용되는 차세대 LCD 공정 자동화설비인 10,000N급 Stocker System에 적용되는 핵심기술과 기술개발 동향에 대한 소개를 하고자 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.119-123
• /
• 2006

In this paper, we propose fault diagnosis of induction motor based on PCA and MLP. To resolve the main drawback of MLP, we calculate the reduced features by PCA in advance. Finally, we develop the diagnosis system based on nonlinear classifier by MLP rather than linear classifier by conventional k-NN. By various experiments, we obtained better classification performance in comparison to the results produced by linear classifier by k-NN.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.24 no.1
• /
• pp.33-39
• /
• 2013

In the transformation of response variable in partial linear models outliers can cause a bad effect on estimating the transformation parameter, just as in the linear models. To solve this problem the processes of estimating transformation parameter and detecting outliers are needed, but have difficulties to be performed due to the arbitrariness of the nonparametric function included in the partial linear model. In this study, through the estimation of nonparametric function and outlier detection methods such as a sequential test and a maximum trimmed likelihood estimation, processes for transforming response variable robust to outliers in partial linear models are suggested. The proposed methods are verified and compared their effectiveness by simulation study and examples.

• 한국방재학회:학술대회논문집
• /
• 2011.02a
• /
• pp.57-57
• /
• 2011

지진해일은 진행속도가 빠르고 파장이 길며 파형의 변화 없이 먼 거리를 진행 할 수 있어 주변지역은 물론 멀리 떨어진 지역에도 심한 범람피해를 야기시킨다. 지진해일의 일반적인 특징으로 장파와 단파가 합성되어 있고 먼 거리를 전파할 경우 분산효과의 역할이 중요하게 된다. 특히 우리나라의 동해안에 영향을 주는 지진해일은 단주기파 성분이 강하고 파장에 비해 먼 거리를 전파하기에 분산을 고려하는 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 지금까지의 지진해일 전파모의를 위한 모형은 선형 Boussinesq 방정식의 복잡한 계산과 계산시간이 길다는 단점 때문에 선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하고 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려해왔다. 지진해일 해석 시 일반적으로 사용되어 오던 기존의 leap-frog 유한차분 모형(Imamura et al., 1988; 조용식, 1996)은 지배방정식으로 선형 천수방정식을 사용하고 파의 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려하므로 정해진 시간 간격에 대해 수심에 따라 격자 간격을 적절히 선택해야 하는데 수심이 복잡하게 변하는 경우 격자간격 조정이 불가능하여 분산효과를 정도 높게 고려할 수 없다. 이 문제점을 해결하기 위하여 윤성범 등(2004)은 파동방정식의 인위적인 분산항을 이용하여 Boussinesq 방정식의 분산효과를 고려할 수 있는 능동적인 분산보정기법을 제안하였고 Cho et al.(2007)는 일정한 수심에서 수치적인 분산오차가 Boussinesq 방정식의 물리적인 분산항을 대체하도록 수심, 격자 간격 및 계산 시간 간격 사이의 관계식을 유도하고 Boussinesq 방정식의 분산항과 일치하는 수치분산을 이용하여 실용적인 분산보정기법을 개발하였다. 이에 Ahn(2010)은 현재 컴퓨터의 계산 능력이 향상되어 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 계산하는데 무리가 없다고 판단하여 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 기존의 원해 지진해일 전파모의에 이용되어왔던 선형 천수방정식에 수치분산을 고려한 모형 대신 선형 Boussinesq 방정식의 유한차분 모형을 제안하였으며 기존의 선형 Boussinesq 방정식 모형의 격자와 수심간의 제약을 없애기 위해 차분 기법을 달리 한 2차 정확도의 유한차분 모형을 제안하였다. 검증을 위하여 선형 Boussinesq 방정식의 해석해(Carrier, 1991)와 비교하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.6 no.5
• /
• pp.227-232
• /
• 2015

The fuzzy linear programming(FLP) is the useful approach to many real world problems under uncertainty. This paper deals with a FLP whose objective value is fuzzy. And the right hand sides of convergent equality constraints are fuzzy numbers. We assume that the membership function of the objective value is piecewise linear and those of the right hand side are trapezoidal. Each of these trapezoidal functions can be algebraically replaced with three linear functions. Then the FLP problem is transformed into the Zimmermann's symmetric model. The fuzzy solution based on the max-min rule can be obtained by solving the crisp linear programming problem derived from the symmetric model. A numerical example has illustrated our approach. The application of our approach to the inconsistent linear system can enable generate us to get define the useful and flexible inexact solutions within acceptable tolerance. Further research is required to generalize the membership function.

• Communications of Mathematical Education
• /
• v.26 no.4
• /
• pp.351-362
• /
• 2012

Until the 1950s, linear algebra was considered only as one of abstract and advanced mathematics subject among in graduate mathematics courses, mainly dealing with module in algebra. Since the 1960s, it has been a main subject in undergraduate mathematics education because matrices has been used all over. In Korea, it was considered as a course only for mathematics major students until 1980s. However, now it is a subject for all undergraduate students including natural science, engineering, social science since 1990s. In this paper, we investigate the early history of linear algebra and its development from a historical perspective and mathematicians who made contributions. Secondly, we explain why linear algebra became so popular in college mathematics education in the late 20th century. Contributions of Chinese and H. Grassmann will be extensively examined with many newly discovered facts.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

Deep neural networks are widely used to solve various problems. In a fully connected neural network, the nonlinear activation function is a function that nonlinearly transforms the input value and outputs it. The nonlinear activation function plays an important role in solving the nonlinear problem, and various nonlinear activation functions have been studied. In this study, we propose a combined parametric activation function that can improve the performance of a fully connected neural network. Combined parametric activation functions can be created by simply adding parametric activation functions. The parametric activation function is a function that can be optimized in the direction of minimizing the loss function by applying a parameter that converts the scale and location of the activation function according to the input data. By combining the parametric activation functions, more diverse nonlinear intervals can be created, and the parameters of the parametric activation functions can be optimized in the direction of minimizing the loss function. The performance of the combined parametric activation function was tested through the MNIST classification problem and the Fashion MNIST classification problem, and as a result, it was confirmed that it has better performance than the existing nonlinear activation function and parametric activation function.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.504-506
• /
• 2023

본 연구에서는 기존 여행지 추천의 플랫폼에 있어 개인의 취향에 맞는 여행지 추천이 어렵다는 점을 해결하고자, 비선형적 관계를 해결할 수 있는 NCF 심층신경망 추천시스템을 이용하여 개인의 성향에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 이를 평가한 결과를 보고한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.333-338
• /
• 2001

In this paper, fuzzy-ARTMAP equalizer is developed mainly for overcoming the obstacles, such as complexity and long training, in implementing the previously developed neural-basis equalizers. The proposed fuzzy-ARTMAP equalizer is fast and easy to train and includes capabilities not found in other neural network approaches a small number of parameters, no requirements for the choice of initial weights, no risk of getting trapped in local minima, and capability of adding new data without retraining previously trained data. In simulation studies, binary signals were generated at random from linear channel with Gaussian noise. The performance of the proposed equalizer is compared with other neural net basis equalizers, such as MLP and RBF equalizers. The fuzzy ARTMAP equalizer combines relatively simple structure and fast processing speed; it gives accurate results for nonlinear problems that cannot be solved with a linear equalizer.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.15 no.9
• /
• pp.47-55
• /
• 2010

Linear constraint satisfaction optimization problem is a kind of combinatorial optimization problem involving linearly expressed objective function and complex constraints. Integer programming is known as a very effective technique for such problem but require very much time and memory until finding a suboptimal solution. In this paper, we propose a method to improve the search performance by integrating local search and integer programming. Basically, simple hill-climbing search, which is the simplest form of local search, is used to solve the given problem and integer programming is applied to generate a neighbor solution. In addition, constraint programming is used to generate an initial solution. Through the experimental results using N-Queens maximization problems, we confirmed that the proposed method can produce far better solutions than any other search methods.