• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.18 no.7
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• pp.1009-1017
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• 1993

The Robust Adaptive Servo Controller in this paper has an error-corrected and robust structure which guarantees asymptotic regulation and tracking in the presence of bounded parameter perturbations. The adaptive mechanism tunes the controller parameters such that a quadratic performance index is minimized. Through the speed and position control of the DC servo model with computer simulations, the minimum variance controller parameters are robust with respect to finite parameter perturbation and bounded disturbance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.652-654
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• 2005

베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.410-413
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• 2002

일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.825-828
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• 1998

경혈을 대상으로 인체를 진단하는 의료기기들은 경혈점에 미세한 직류전류를 인가하고, 이 점에서의 전기저항과 세포의 분극에 의해 반응하는 경락체계의 균형상태를 측정하여 인체를 종합적으로 진단한다. 따라서 전 과정이 정확한 경혈의 위치에서 이루어져야만 치료효과와 진단의 신뢰성이 보장된다. 그러나 대부분의 경락관련 치료기들이 정확한 혈위식별에 어려움이 있고 사용자의 전문적 숙련을 요구한다. 따라서 선행연구에서 일정한 주파수로 교호되는 자극패턴(SPAC) 방식을 사용하여 식별률을 높인 혈위식별기 DM96A-1를 개발하였다. DM96A-1은 단일전원이 양방향으로 교호되는 전류로 자극펄스를 출력하고 측정범위가 0.5∼50㎂인 전류메터와 레벨메터를 이용하여 혈위의 전류량을 표시한다. 이에 따라 방향전환 소자의 두 채널 제어신호가 교호되는 과도기에서 두 자극패턴의 중첩 도통에 의해서 누설전류가 발생하는 경우가 있으며 이를 제거하기 위하여 정밀한 조정을 필요로 하는 불편이 있었다. 따라서 이와 같은 단점들을 보완하여 신뢰성 있는 출력 파라메터를 얻을 수 있도록 마이크로프로세서 i80c196kc를 사용하여 DM96A-2를 재 설계하였으며 임상실험에 의하여 개선된 최적 파라메터의 타당성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.7 no.1
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• pp.46-51
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• 2006

We present simulation results for a method designed to extract key parameter values of DFB-type LDs based on ASE spectrum measurements. Comparisons were made between the given (actual) and the extracted (estimated) parameters, as well as the associated spectra, fur a variety of DFB-type LDs, and the two sets of results were found to be in excellent agreement.

• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.2
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• pp.235-250
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• 1999

The test of digital VLSI devices is to insure that the device will perform all of its designed functions while in the worst-case environments. According to increasing the integration of the communication device, there are important consideration about the improvement of the reliability in the product. To improve the reliability of the device, the test parameters and test time are increased. There are basically three kinds of tests: functional, DC parametric, and AC parametric. There are no pin-to-pin short test and pin-to-pin leakage test in the present test items to analysis the characteristics and reliability of the device. The purpose of the paper is to model the pin-to-pin phenomenon and propose to modify the test method and to test the new pin-to-pin DC parameters. These modified and additive test items were applied to product test and confirmed to improve the reliability of product test.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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• pp.323-326
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• 2003

본 논문에서는 PID 제어기를 이용해 외란제거를 함은 물론 최적 제어가 될 수 있는 파라메터를 유전자 알고리즘을 통해 구하는 방법을 제안하였다. 외란제거를 위해 $H_\infty$-norm을 응용하여 제어시스템의 외란 제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 PID 제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 유전자 알고리즘을 이용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ITSE(Integral of time weighted squared error)성능지수를 이용하였다. 위의 설계 기법들을 서보모터의 제어에 적용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.33 no.12
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• pp.885-893
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• 2006

The Bayesian network(BN) has emerged in recent years as a powerful technique for handling uncertainty iii complex domains. Parameter learning of BN to find the most proper network from given data set has been investigated to decrease the time and effort for designing BN. Off-line learning needs much time and effort to gather the enough data and since there are uncertainties in real world, it is hard to get the complete data. In this paper, we propose an online learning method of Bayesian network parameters from incomplete data. It provides higher flexibility through learning from incomplete data and higher adaptability on environments through online learning. The results of comparison with Voting EM algorithm proposed by Cohen at el. confirm that the proposed method has the same performance in complete data set and higher performance in incomplete data set, comparing with Voting EM algorithm.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11b
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• pp.319-322
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• 2003

본 논문에서는 PID제어기를 이용해 외란이 존재하는 이차 시스템을 제어하는 경우 외란 제거와 최적제어가 동시에 될 수 있는 PID 파라메터를 면역 알고리즘을 통해 구하였다. 지금까지 면역알고리즘을 적용한 최적화 문제에서는 외란이 존재하는 시스템에 대한 적용 사례가 매우 적었다. 그러므로 본 논문에서는 면역알고리즘이 외란이 존재하는 시스템에서 어떠한 성능을 가지는 알아보기 위하여 외란이 존재하는 이차 시스템에 적용하여 그 성능을 알아보았다. 외란제거를 위해 $H_\infty$-norm을 응용하여 제어시스템의 외란제거 조건들을 제시하고 이 조건들을 만족하는 PID 제어기를 설계하였다. 설계된 PID제어기의 최적 파라메터를 구하기 위해 면역 알고리즘을 적용하였고 최적 파라메터를 평가하기 위하여 ISE(integral of squared error)성능지수를 이용하여 만족할 만한 결과를 얻었다.

• Journal of Korean Society for Quality Management
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• v.36 no.4
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• pp.29-36
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• 2008

최근 자동차 경량화를 위한 부단한 노력이 진행되고 있다. 이 목적에서, HSS (high strength steel)는 전통적인 연강 (mild steel)의 대안으로 널리 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 판금의 형단조에 있어서의 공구와 공정설계를 위하여 HSS의 스프링백(springback)을 정확히 예측하기 위한 성공적인 방법론을 추구하고자 함이다. 연구를 위하여 먼저 스프링백의 개념과 그의 측정치들을 설명했으며 U-draw bending 시험을 수행하였다. 시험 결과 및 선정된 파라메터들 중심의 수행평가기준에 근거하여, 주어진 파라메터 조합들을 중심으로 유한요소 해석을 수행하였다. 직교배열을 통하여 스프링백에 대한 인자 효과들을 포괄적으로 분석하였으며 최적 인자 조합들을 도출하였다. 이 과정에서 직교배열상의 한 조합 전체의 데이터가 가용하지 않는 문제가 수반되었으며, 반복적으로 signal-to-noise 비(ratio)를 개선해가는 기법을 적용하여 해결하였다.