• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.533-541
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• 2000

본 논문에서는 독립변수들의 차원을 감소시켜 일반회귀 신경망의 성능을 개선하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 적응적 학습 알고리즘의 주요성분분석 기법을 이용하여 독립변수 패턴의 특징을 추출하고 이를 일반회귀 신경망의 학습데이터로 이용하였다. 이는 주요성분분석 기법이 가지는 대용량의 입력 데이터를 통계적으로 독립인 특징들의 집합으로 변환시키는 속성을 살려 학습데이터의 차원을 감소시킴으로서 고차원의 학습데이터에 따른 일반회귀 신경망이 가지는 제약을 해결하기 위함이다. 제안된 기법의 일반회귀 신경망을 3개의 독립변수 패턴을 가진 암모니아 제조공정문제와 10개의 독립변수 패턴을 가진 자동차 연비문제에 각각 적용하여 시뮬레이션한 결과, 기존의 일반회귀 신경망에 의한 결과와 비교할 때 더욱 우수한 학습성능과 회귀성능이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 커널함수의 평활요소 설정 면에서도 우수한 특성이 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.25 no.6
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• pp.203-207
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• 2015

This paper introduces a probabilistic analysis method in order to analyze the effect of manufacturing tolerance on induction motor performance occurring in massive production. The univariate dimension reduction method is adapted to predict probabilistic characteristics of a performance function due to certain probabilistic distributions of design variables. Moreover, the sensitivity information on mean and variance of the performance function is estimated, and then the effect of randomness of individual design variables on the probability performance function is analyzed. The effectiveness and accuracy of the method is investigated with a mathematical model and an induction motor.

• Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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• v.22 no.3
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• pp.21-27
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• 2018

In this paper the laminate design parameters are researched to maximize the performance index of a composite pressure vessel. To maximize the performance index, the three design variables that the thickness of each of helical and hoop layers and the length of hoop layer are considered under the assumption of fixed internal space. To optimize the variables, the response surface method is introduced for construction of the surrogate model and the ANOVA(analysis of variance) is performed to evaluate the effects of the variables. The optimization problem is formulated to maximize performance index under the burst pressure constraint. To verify the effectiveness of the research, numerical analyses are performed for the optimum model.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1-2
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• 2011

온라인 전기자동차에 적용된 무선전력전송 시스템의 자기장 설계 기술은 전송되는 전력의 용량, 효율, 누설자기장 세기 등 전기적인 성능변수들을 결정하는 핵심 기술이다. 최대의 전력용랑과 효율을 만들어내면서 동시에 누설 자기장에 대한 전파법의 규격을 만족시켜야 한다. 이를 위해 자기장의 형상화에 영향을 주는 다양한 설계변수를 찾아내고, 변수들의 최적화에 대한 체계적인 접근이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 온라인 전기자동차의 자기장 설계에 영향을 주는 설계변수의 특성과, 성능변수에 미치는 영향을 분석하고, 최적의 성능변수를 만들어 내기 위한 방법을 제시한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2471-2473
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• 2004

원격조작시템은 일반적으로 주로봇, 종로봇과 이들을 연결하는 통신채널로 구성되는데, 통신채널에는 반드시 시간 지연이 존재하고 이는 전체 시스템을 불안정하게 만드는 가장 큰 요인으로 알려져 있다. 시간지연으로 인한 불안정성 문제를 해결하기 위한 연구가 활발히 진행되어 왔는데, 최근에는 웨이브변수를 적용한 원격조작시스템이 많이 사용되고 있다. 웨이브변수를 적용하면 통신채널에 시간지연이 존재하더라도 수동성 관점에서 안정성을 보장할 수 있고, 다른 제어방법에 비하여 구조가 간단하기 때문에 구현하기가, 용이한 장점이 있으나, 특성 임피던스에 따른 성능 변화를 해석한 연구는 없었다. 따라서, 본 논문에서는 웨이브변수를 도입한 원격조작시스템에 대하여 특성 임피던스에 따른 성능을 투명성의 관점에서 해석하고자 한다. 또한, 시간 지연이 존재하는 원격조작시스템에 웨이브 변수를 적용한 실험을 통하여 시간지연 시스템에 대한 웨이브 변수의 강인성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.17-20
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• 2001

본 논문에서는 분절 특징 HMM(SFHMM)의 매개변수를 줄이는 방법을 제안한다 SFHMM이 HMM보다 우수한 성능을 보이더라도, SFHMM의 매개 변수 수는 HMM보다 많기 때문에 매개 변수 수를 줄이는 방법에 대한 연구가 필요하다. 일반적으로 궤적(trajectory)은 경향(trend) 정보와 위치(location) 정보로 분리될 수 있다. 경향은 분절 특징의 변이를 나타내며, SFHMM 변수의 많은 부분을 담당하기 때문에, 경향 정보를 공유할 수 있다면 SFHMM의 매개 변수 수는 감소될 수 있을 것이다. 제안된 방법은 궤적의 경향 정보를 양자화(quantization)에 의하여 공유한다. 제안된 방법의 성능을 살펴보기 위하여 영어 데이터베이스인 TIMIT 자료를 사용하여 실험하였다. 실험 결과 제안된 방법의 성능은 기존 연구와 거의 유사하나, 궤적의 다양한 정보를 이용한다면 궤적 정보의 공유에 의하여 매개 변수를 줄일 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.365-369
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• 2002

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 패턴들을 클러스터링하는데 있어서 반지름 값이 되며 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 핀다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 벡터와 기대 벡터 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 벡터들을 대략적으로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경험적으로 경계 변수를 설정해야 단점이 있다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식율을 저하시킨다. 된 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴들과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용한 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 1999.04a
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• pp.10-10
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• 1999

선형 및 비선형 GPA 기법을 이용한 가스터빈 엔진의 성능예측 및 진단을 연구하고 전형적 산업용 가스터빈 엔진인 TB5000에 적용하여 최적의 계측변수를 정의하였다. 선형 GPA는 가스가 지나가는 구성품의 계측가능한 온도, 압력, 연료유량, 로터 회전수 등과 같은 종속변수와 효율, 유량과 같은 측정불가능한 독립변수의 관계 방정식을 열역학 법칙, 연속방정식, 질량 및 에너지 보존법칙, 구성품 성능곡선 등으로부터 유도하는 것이며 비선형 GPA는 독립변수와 종속변수의 비선형 관계를 충분히 고려하기 위해 선형 GPA를 반복적으로 적용하는 방법이다. 본 연구에서 반복기법은 Newton-Raphson 반복기법을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.289-292
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• 2005

Because of accumulation of operation time, the performance of main components(compressor, combustor, turbine, etc.) come to be deteriorated in gas-turbine engine. So, high reliability and minimun of expense are important problem for engine manufacturer and user in operation of gas-turbine engine. In this study, the diagnostic code of the engine performance using the thermodynamic sensitivity between the sensed parameters and the health parameters has been developed without an application of the commercial program. The single performance deterioration of the turbo-shaft engine has been estimated with this code.

• Journal of Energy Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.250-260
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• 2000

유동층 연소기술은 다양한 연료의 사용과 SOx와 같은 공해물질의 배출제어가 용이하여 환경규제에 대한 대처능력이 우수한 발전방식으로 널리 적용되고 있는 추세이다. 국내에서도 동해화력 1,2호기(200MWe급)가 유동층 연소방식을 도입하여 운전중에 있으며, 국내 무연탄을 연료로 사용하는 최대 규모의 순환 유동층 보일러라 할 수 있다. 본 논문에서는 IEA-CFBC 모델을 이용하여 개발된 동해화력 순환유동층 성능모사 시뮬레이션 틀을 이용하여 여러 가지 운전변수 변화에 따른 성능예측을 수행하였으며, 특히, 연소로의 성능향상을 위한 방안의 일환으로 사이클론 개조를 수행하고 그에 따른 성능모사를 고찰하였다. 본 성능평가 결과 연소로내 전체 차압을 증가시키는 운전을 지향하는 것이 연소로내 희박상의 온도분포를 낮추고, 탈황효율을 증가시켜 운전 안정화에 기여하는 것으로 나타났다. 또한, 본 시뮬레이션 틀을 이용한 운전변수 변화에 대한 성능예측 결과 동해화력 운전 실측치와 잘 일치하는 것으로 고찰되었다.