• Smart Media Journal
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• v.10 no.4
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• pp.28-34
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• 2021

Drape is one of the factors that determine the shape of clothes and is one of the very important factors in the textile and fashion industry. At a time when non-face-to-face transactions are being activated due to the impact of the coronavirus, more and more companies are asking for drape value. However, in the case of small and medium-sized enterprises (SMEs), it is difficult to measure the drape, because they feel the burden of time and money for measuring the drape. Therefore, this study aimed to generate a drape image for the material property value input using a conditional adversarial neural network through 3D simulation images generated by measuring digital properties. A drape image was created through the existing 736 digital property values, and this was used for model training. Then, the drape value was calculated for the image samples obtained through the generative model. As a result of comparing the actual drape experimental value and the generated drape value, it was confirmed that the error of the peak number was 0.75, and the average error of the drape value was 7.875

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.24 no.3
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• pp.198-204
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• 2020

This paper designs a electromagnetic-log (EM-Log) aided navigation filter for maritime environment without global navigation satellite system (GNSS). When navigation is performed for a long time, Inertial navigation system (INS)'s error gradually diverges. Therefore, an integrated navigation method is used to solve this problem. EM-Log sensor measures the velocity of the vehicle. However, since the measured velocity from EM-Log contains the speed of the sea current, the aided navigation filter is required to estimate the sea current. This paper proposes a single model filter and interacting multiple (IMM) model filter methods to estimate the sea current and analyzes the influence of the sea current model on the filter. The performance of the designed aided navigation filter is verified using a simulation and the improvement rate of the filter compared to the pure navigation is analyzed. The performance of single model filter is improved when the sea current model is correct. However, when the sea current model is incorrect, the performance decreases. On the other hands, IMM model filter methods show the stable performance compared to the single model.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1999.11a
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• pp.441-447
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• 1999

본 논문은 복잡 적응 시스템의 분석 및 모델링을 위해, 인공생명의 기본 패러다임인 셀룰라 오토마타를 선택하여, 무정형의 구조를 가지며 투명한 자료 전파 특성을 갖는 셀룰라 신경 회로망의 설계하고 개발하는데 중점을 두었다. 우선, 신경 회로망의 불규칙한 구조를 발생학적으로 다루어 무정형의 은닉층을 생성하고, 다윈의 진화론을 적용하여 구조적 진화 및 선택을 통해 최적화된 신경 회로망을 설계하였다. 주변 셀의 상태를 감지하여 자신의 상태를 수정해나가는 방식의 셀룰라 오토마타의 투명한 신호 전파 모델로 자료 및 오차의 역전파에 적용하도록 고안하였고, 라마르크의 용불용설을 활용한 오차의역전파 학습 알고리즘을 유도하였다. 이러한 복잡 적응계의 학습 과정을 유도하여 시뮬레이션에서 그 타당성을 입증하였다. 시뮬레이션에서는 신경 회로망의 XOR 문제와 다중 입력 다중 출력 함수에 대한 근사화 문제를 풀었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.33 no.2
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• pp.75-83
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• 2005

NASA/DLR Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) mission, which consists of two co-orbiting low altitude satellites, is to measure the Earth gravity field with unprecedented accuracy. Its key instruments include inter-satellite ranging systems and three-axis accelerometers. For the preliminary design and requirements analysis, extensive instrument simulation models are developed. These modeling techniques and orbit-gravity field estimation techniques are described.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.1
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• pp.25-33
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• 2009

Recently, the TS fuzzy models that include the linear equations in the consequent part are widely used for time series forecasting, and the prediction performance of them is somewhat dependent on the characteristics of time series such as stationariness. Thus, a new prediction method is suggested in this paper which is especially effective to nonstationary time series prediction. First, data preprocessing is introduced to extract the patterns and regularities of time series well, and then multiple model TS fuzzy predictors are constructed. Next, an appropriate model is chosen for each input data by an adaptive model selection mechanism based on rough sets, and the prediction is going. Finally, the error compensation procedure is added to improve the performance by decreasing the prediction error. Computer simulations are performed on typical cases to verify the effectiveness of the proposed method. It may be very useful for the prediction of time series with uncertainty and/or nonstationariness because it handles and reflects better the characteristics of data.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.25 no.4
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• pp.445-458
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• 2008

Image chain analysis of synthetic aperture radar (SAR) satellite is one of the primary activities for satellite design because SAR image quality depends on spacecraft bus performance as well as SAR payload. Especially, satellite pointing and stability error make worst effect on the original SAR image quality which is implemented by SAR payload design. In this research, Image chain analysis S/W was developed in order to analyze the SAR image quality degradation due to satellite pointing and stability error. This S/W consists of orbit model, attitude control model, SAR payload model, clutter model, and SAR processor. SAR raw data, which includes total 25 point targets in the scene of $5km{\times}5km$ swath width, was generated and then processed for analysis. High resolution mode (spotlight), of which resolution is 1m, was applied. The results of image chain analysis show that radiometric accuracy is the most degraded due to the pointing error. Therefore, the successful design of attitude control subsystem in spacecraft bus for enhancing the pointing accuracy is most important for image quality.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.36 no.10
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• pp.1147-1154
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• 2012

In this study, a method for designing blade pitch and generator torque controllers for a wind turbine generator is presented. This method consists of two steps. First, the Lyapunov stability theory is used to obtain nonlinear control laws that can regulate the rotor speed and the power output at all operating ranges. The blade pitch controller is chosen such that it always decreases a positive definite function that represents the error in rotor speed control. Similarly, the generator torque controller always decreases a positive definite function that reflects the error in power output control. Then, the simulation-based optimization technique is used to tune the design parameters. The controller design procedure and simulation results are presented using the widely adopted two-mass model of the wind turbine.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.109-114
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• 2001

본 논문에서는 비선형 제어시스템의 성능 개선을 위한 새로운 신경망 직접 적응제어 알고리즘을 제시하였다. 제어칙은 Gaussian RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 또한 신경망에 사용된 가중치와 보조입력의 파라미터를 조정하기 위한 적응칙은 Lyapunov 안정도 이론에 의하여 구하였다. 이렇게 함으로써 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 또한 제시된 알고리즘의 효용성을 알아보기 위하여 Duffing forced oscillation 시스템에 대하여 시뮬레이션 하여본 결과 만족할만한 성능을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.156-156
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• 2021

본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.1E
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• pp.12-19
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• 1993

덕트에서의 능동소음감쇄 문제를 다루었다. 음향귀환이 있는 경우의 덕트를 중첩의 원리를 이용하여 모델링하였다. 본 논문에서 다루어진 능동소음제어를 위한 덕트모델은 consistent하다고 가정했다. 스피커와 오차 마이크로폰 사이의 2차 경로 전달함수를 추정하기 위한 새로운 알고리즘을 제안했으며 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 계산양이 작아 다중 채널 능동소음제어에도 이용될 수 있으리라 생각된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 보이기 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 행했다.