• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.241-243
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• 2004

위치기반서비스 응용 분야에서 위치 데이터를 저장하기 위하여 일반적으로 이동체의 위치 데이터를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이터는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이터와 오차가 발생한다. 따라서 오차가 존재하는 불확실한 미래 위치 데이터로 인하여 미래 위치 색인에서 검색의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 주기적인 위치보고 이동체에서 발생하는 불확실한 위치 데이터를 처리하기 위해서 예측된 위치 데이터에 예측 오차분을 반영한 불확실성 영역을 사용한다 그리고 이동체의 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제안하고 이를 기반으로 하는 불확실 위치 처리 기법을 이동체 미래 위치 색인에서 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 예측 기법보다 불확실 위치 처리 기법이 영역 검색의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.359-362
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• 2000

ANC시스템에 있어서 현재 많이 이용되고있는 Filtered-X LMS 알고리즘에서 2차 음원과 제어점간의 임펄스응답은, 미리 동정하여 사용하는 것이 일반적이지만, 2차 음원과 제어점간의 전달특성이 이후에 변화할 경우, 실제의 전달함수와 적응에 이용한 전달함수간에 모델링 오차가 발생하게된다. 이 모델링 오차에 의하여 알고리즘은 오동작을 일으키고, 시스템은 불안정하게 되기도 한다. 따라서, 본 연구에서는 참조신호가 랜덤신호일 경우에 발생하는 모델링 오차와 Filtered-X LMS 알고리즘의 오동작에 관한 이론식을 도출하고, 시뮬레이션을 통하여 이를 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.97-100
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• 1998

옵션의 가격을 계산하기 위한 수치해법은 크게 격자모형, 유한차분법, 그리고 몬테카를로 시뮬레이션의 세 가지로 분류된다. 유한차분법은 옵션가격함수가 만족하는 편미분 방정식의 모든 편도함수를 유한 차분식으로 근사하여 옵션을 평가하는 방법이다. 본 연구에서는 유한차분법을 이용하여 옵션을 평가 할 때 발생하는 가격계산 오차의 가장 큰 원인이 옵션 만기 손익구조(payoff)의 비선형성에 있음을 보인다. 특히, 옵션 시장에서 가장 거래가 많이 이루어지는 손익분기옵션(at the money option) 그리고 손익분기점에 가까운 옵션(around the money option)에서 가장 큰 오차가 발생함을 보인다. 또한 본 연구에서는 이러한 오차를 효율적으로 줄이기 위하여 행사가격 근처의 일부 구간에서만 구간점 사이의 간격을 변화시키는 수정된 유한차분법을 제시하고 오차의 크기와 계산의 효율성 측면에서 기존의 유한차분법과 비교·분석한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.6 no.1
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• pp.29-40
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• 1993

In a model-based sampling problem, it often happens that the functional form of variance of error terms in regression model cannot be specified in an exact form. The goal of error-robust sampling design will be to minimize the 'ill effects' resulting from a lack of knowledge of the error structure. A sampling criterion, which is optimal if it minimizes the average of an inefficiency measure when taken with respect to all candidate error structures, is proposed and a computer algorithm is developed for construction of optimal sampling plans. Auditing problem is of particular relevance because of the uncertainty that currently clouds specification of the error structure.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.9
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• pp.909-917
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• 1992

This paper proposes the realization of state-space digital filters with minimum output error variance. The algorithm is transforms of controllability and observability gramian in linear time invariant systems by weighted function and can improve performance of the digital filters by reducing the put error variance for state space coeffient variation. A numerical example shows that algorithm structure has much lower output error variance than that of other four structures(canonical, parallel, statistical sensitivity, balanced).

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2019.07a
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• pp.378-379
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• 2019

본 논문은 LCL 필터를 사용하는 3상 계통연계 인버터의 그리드 전류 오차를 개선하고 고조파 왜곡 현상을 억제하기 위해 다중 공진제어 기법을 슬라이딩 평면에 적용한 슬라이딩 제어기(SMC)를 제시한다. 일반적으로 시스템 파라미터가 변경되거나 계통에 외란이 발생할 경우 슬라이딩 평면이 표류하는 현상이 나타나며 이러한 표류 현상은 시스템 정상상태 오차와 시스템에 고조파 왜곡 현상을 일으키고 계통연계 인버터의 전류 품질에 심각한 영향을 미치게 된다. 이러한 현상을 해결하기 위해 적분 함수가 추가된 SMC가 제안되었으나 해당 제어기는 효과적으로 정상상태 오차를 제거하는 반면 슬라이딩 평면의 표류현상을 충분히 줄여주지 못하는 한계를 가지고 있다. 이러한 정상상태 오차와 표류현상을 제거하기 위해 다중 공진제어 조건을 슬라이딩 평면 함수에 추가한 제어기를 제시한다.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.13 no.3
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• pp.559-566
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• 2021

The aggregate gradation analysis is a study that evaluates the accuracy of a specific purpose for the aggregate gradation analysis results essential for construction-related major education. This study is to evaluate the effect of aggregate moisture content on aggregate gradation analysis. The change in the moisture content of the aggregate stored in the asphalt plant cold bin and stock piles was monitored for one year, and based on the results, a sample of aggregate with different moisture content was produced. The gradation curve for each aggregate sample was analyzed to evaluate the effect of aggregate moisture content on aggregate gradation analysis. As a result of the gradation evaluation, it was confirmed that as the moisture content increased, the particle size error for particles less than 5 mm increased in the gradation analysis of the oven-dried aggregate, and this error increased as the particle size decreased. In addition, for aggregate particles of 5 mm or more, it was confirmed that the error in gradation analysis rapidly decreased due to the increase in the moisture content. An analysis was performed on the effect of the error in gradation analysis on the management of hot-bin aggregates in asphalt plants. As a result of the analysis, it was found that the minimum aggregate size of the first hot-bin in a general asphalt plant was 2.38 mm or more, so the maximum gradation error due to the non oven-dry aggregate was less than 2%. Therefore, it seems possible to use the results of the gradation analysis of cold bin non oven-dry aggregate for quality management of asphalt mixture production.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1721-1725
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• 2006

유한요소법으로 공학적 문제를 해결할 때에는 적절한 모델링을 통하여 가장 빠르고 정확한 해를 얻도록 해야 한다. 유체 흐름의 기본 변수인 속도는 그 공간 도함수가 요소간에 불연속을 이루게 된다. 속도의 공간 도함수는 기본적으로 유체에서의 응력, 압력, 및 와도 등과 밀접한 관련이 있다. 또한 이러한 요소간의 속도의 공간 도함수에서 발생하는 불연속의 크기는 요소망이 세분화되어 감에 따라 감소하면서 정확한 해에 수렴하게 된다. 즉 속도의 공간 도함수를 대상으로 오차에 정도를 판단하는 것이 기존의 유한요소 모델의 타당성을 판단하는 기준으로 적합함을 알 수 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.267-277
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• 2016

This paper considers we consider the estimation of copula parameters based on residuals in stochastic regression models. We prove that a semiparametric estimator using residual empirical distributions is consistent under some conditions and apply the results to the copula-ARMA model. We provide simulation results for illustration.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.575-583
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• 2000

본 논문에서 임의의 데이터가 입력되면 기준 영상 중에서 가장 유사도가 큰 영상을 찾아 국부 승리자로 선택하고, 그 국부 승리자 중에서 전체 승리자를 선택하여 최종 출력값을 얻는 계층적 FGNN(Fuzzy Genetic Neural Network)을 제안하고, 이에 하이브리드 퍼지 소속함수와 유전자 알고리즘을 적용하였다. 하이브리드 퍼지 소속함수는 입력 값을 0~1 사이의 값으로 함으로써 시스템의 속도를 빠르게 하고 유전자 알고리즘을 입력값을 일정한 오차 이내로 하여 최적의 영상을 얻도록 하였다. 위의 계층적 FGNN 알고리즘을 회로 설계 및 검증하였다. 또한 제안한 FGNN을 이용하여 영상에 포함된 잡음을 제거하고, 이와 유사한 구조를 가진 FDNN(Fuzzy Decision Neural Network) 성능보다 FGNN의 성능이 우수함을 여러 가지 영상을 통하여 확인하였다. 또한 모의 실험 결과 영상에 대한 평균자승오차(MSE : Mean Square Error)를 비교하였으며, 그 결과 하이브리드 퍼지 함수와 유전자 알고리즘을 적용한 FGNN이 메디안 필터, OC, CO, FDNN 등에 비해 우수함을 확인하였다. FGNN 알고리즘을 Top-Down 방식으로 VHDL(VHSIC Hardware description Language)을 이용하여 코딩(Coding)하고, Synopsys 툴을 이용하여 하드웨어를 설계하였다. 이 알고리즘의 하드웨어는 총 5개의 블록으로 가지고 있고 각각의 블록은 파이프라인 형태로 구성하고, 이는 Synopsys 툴을 이용하여 동작 및 성능을 검증하였다.