• 한국전자파학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.285-289
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• 2018

본 논문에서는 지능적인 원거리 무선전력전송의 방식으로 시간 역전(time reversal) 기반 전파 집속 방법을 제시하였다. 시간 역전 기반의 무선전력전송은 복잡한 전파환경에서도 기기의 위치에 상관없이 전파를 선택적으로 집속하여 높은 peak 전력을 전달할 수 있다. 현실과 가까운 전파환경 시뮬레이션을 통하여 시간 역전 기반의 시 공간 전파 집속 현상을 검증하였고, 집속된 RF를 정류하여 전달된 DC 전압을 확인하였다. 또한 일반적인 협대역 신호(CW) 대비 시간 역전 신호의 peak 향상률과 정류 전력비를 확인한 결과, 최대 12 dB 향상된 peak 전력이 전송되었으며, 따라서 보다 높은 효율로 전력전송이 이루어짐을 확인하였다.

• 항공우주기술
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• 제8권2호
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• pp.149-159
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• 2009

본 논문은 Circumferentially Uniform Stiffness (CUS) 형상의 복합재료 얇은 벽 보로 모델링한 항공기 날개의 에일러론 역전 특성에 대해 해석적인 연구를 수행하였다. CUS 복합재료 날개의 에일러론 역전 특성을 연구하기 위해, 신장-비틀림 구조 연성, 날개의 가로세로비, 에일러론 대 날개의 시위비 및 길이비, 초기 받음각, Sweep 각 등을 고려하여야 한다. 얇은 벽 보의 항공기 날개에 대한 보다 더 효과적인 설계를 위해, 에일러론 역전 특성과 관련한 연구 결과는 매우 중요한 역할을 담당할 수 있을 것이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권12호
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• pp.1192-1200
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• 2009

본 논문에서는 굽힘-비틀림 연성운동이 일어나는 CAS 형태의 이방성 복합재료 항공기 날개의 에일러론 역전 특성에 관한 해석적인 연구를 수행하였다. 복합재료 날개는 박판보로 모델링되었다. 복합재료 날개의 에일러론 역전 특성에 관한 연구에서, 횡전단변형 및 와핑구속, 굽힘-비틀림 연성, 후퇴각, 날개의 가로세로비, 날개와 에일러론의 길이비 및 시위비, 등을 고려하는 것이 필요하다. 얇은 벽 보의 항공기 날개에 대한 보다 더 효과적인 설계를 위해, 에일러론 역전 특성과 관련한 연구 결과는 매우 중요한 역할을 담당할 수 있을 것이다.

• 한국자기학회지
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• 제25권6호
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• pp.180-184
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• 2015

실시간 자구 관찰이 가능한 광자기 현미경을 이용하여 강자성 나노자성체 CoFe 박막에서의 자화역전현상을 연구하였다. 흥미롭게도, 박막의 두께가 증가함에 따라 자구벽의 운동이 단일 자구벽의 운동 성향에서 무작위적인 자구들의 역전 성향으로 변함을 알 수 있었다. 또한, 자구벽 운동에서의 자구들의 점프사이즈들의 통계적인 해석 결과, CoFe박막에서의 자구역전현상이 임계지수 ${\tau}{\sim}1.33$를 가지는 임계축척현상을 보임을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.464-470
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• 2004

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 제어 시스템을 적용하여 학습률을 자동으로 조정하는 개선된 역전파 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성과 부정확성의 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자 패턴 분류에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1275-1278
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• 2003

본 논문에서는 오차 역전파 알고리즘의 전역 최소값을 찾지 못하는 문제점에 대해서 설명하였고, 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘에 대해서 설명하였다. 오차 역전파 알고리즘은 기본적으로 경도 하강법을 따른다. 따라서 신경망의 각 가중값 행렬이 만드는 고차의 오차 평면이 대부분의 문제에서 다수의 국부 최소값들을 가지는게 일반적인데, 가중값의 변화가 한방으로 진행하기 시작하여, 오차가 증가되어지는 언덕이 학습 계수보다 크다면 더 이상 학습은 진행되지 않고 거기에서 빠져나가지 못한다. 따라서 초기의 위치가 중요한 역할을 하는데, 이 문제를 해결하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 신경망 초기화 방법을 제안하였다. 끝으로, 간단한 실험으로 제안된 방법을 구현하고 결과에 대해서 논하였다

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2001년도 춘계 학술발표논문집
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• pp.68-71
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• 2001

밝고 바람이 없는 저녁, 지표근처의 냉각은 많고 일출 전후에 최저기온이 나타난다(Nishiyama, 1985). 그리고 기온은 지표근처에서 가장 낮고 고도가 높아질수록 높아진다. 이러한 상태를 지표역전(surface inversion) 또는 지면역전(ground inversion)이라 한다. 지표 역전층은 지표근처에 강한 복사냉각(radiative cooling)에 의해 형성되고, 다른 하나는 차가운 공기의 drainage에 의해 이류(advection) 되어 지표근처에 축적된다.(중략)

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.199-201
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• 2003

실시간 운영체제(Real-Time OS)는 우선순위 기반의 선점형 스케줄링을 제공하는 운영체제로서 시간 결정성 (Determinism)을 보장하는 특징이 있다. 그러나, 우선순위가 높은 태스크가 우선순위가 낮은 태스크에 의해 CPU를 점유 당하는 우선순위 역전(Priority Inversion)이 발생하여 시간 결정성이 보장되지 못하면 시스템의 심각한 결함을 야기할 수 있다. 본 논문에서는 우선순위 역전을 해결하기 위하여 Priority Inheritance Protocol 을 적용한 세마포 (Semaphore)의 구현에 대해 기술한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.484-489
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• 2003

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자패턴 문제에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.308-314
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• 2002

본 논문은 2인용 보드게임의 정보에 대한 전략을 학습할 수 있는 방법을 유전자기반 역전파 신경회로망과 Temporal Difference학습알고리즘을 이용하여 제안하였다. 학습의 과정은 역전파에 의한 초기학습에 이어 국부해의 단점을 극복하기 위하여 미세학습으로 유전자알고리즘을 이용하였다. 시스템의 구성은 탐색을 담당하는 부분과 기물의 수를 발생하는 부분으로 구성되어 있다. 수의 발생부분은 보드의 상태에 따라서 갱신되고, 탐색커널은 αβ탐색을 기본으로 유전자알고리즘을 이용하여 가중치를 최적화하는 유전자기반 역전파 신경회로망과 TD학습을 결합하여 게임에 대해 양호한 평가함수를 학습하였다. 일반적으로 많은 학습을 통하여 평가함수의 정확도가 보장되면 승률이 학습의 양에 비례함을 알 수 있었다.