• 전자공학회논문지CI
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• 제40권5호
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• pp.250-258
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 모델의 온라인 동정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 고려하는 퍼지 모델은 후건부가 싱글톤인 퍼지 시스템으로 퍼지 기저함수의 선형 합으로 표현된다. 온라인 동정을 위해서 제곱 코사인 소속함수를 제안한다. 제곱 코사인 함수는 다른 소속함수에 비해 적은 파라미터를 갖으며 전 구간에서 미분 가능한 특징을 갖는다. 퍼지 모델의 파라미터는 그레디언트 하강법과 확장칼만필터를 이용하여 온라인으로 결정한다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성을 확인한다.

• 동위원소뉴스
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• 12호통권108호
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• pp.6-9
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• 2005

• 전력전자학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.282-290
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• 2001

유도전동기의 고성능 응답을 얻기 위해서는 전동기 매개변수의 정확한 추정이 필수적이다. 본 논문에서는 고정자(회전자)저항, 고정자(회전자)누설 인덕턴스, 상호 인덕턴스, 관성 모멘트와 같은 매개변수들을 오프라인으로 측정하였다. 고정자(회전자) 저항과 고정자(회전자) 누설 인덕턴스는 정지좌표계의 방정식들로부터 측정한 반면, 상호 인덕턴스는 스칼라 제어 상태에서 측정되었다. 마지막으로, 확장 칼만필터를 이용하여 회전자 역시 상수를 온라인 상에서 동정하였다. 본 논문에서 언급하는 추정알고리즘들의 유용성을 보이기 위해 실험결과들을 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권4호
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• pp.414-422
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• 2002

본 논문에서는 적응 제어 문제를 다루기 위해 CFCM 클러스터링과 퍼지 균등화 기법을 이용하여 새로운 적응 뉴로-퍼지 제어기를 설계하고자 한다. 먼저 오프라인에서 CFCM은 입력데이터의 성질과 출력 패턴의 성질까지도 고려한 퍼지 클러스터링 기법으로 적응 뉴로-퍼지 제어기의 구조동정을 수행한다. 파라미터 동정은 역전과 알고리즘과 RLSE(Recursive Least Square Estimate)을 이용한 하이브리드 학습을 수행한다. 온라인 학습에서는 시변특성으로 인해 전제부 및 결론부 파라미터를 실시간으로 계산된다. 시뮬레이션으로 온 라인 적응 뉴로-퍼지 제어 시스템의 성능을 입증하기 위해 목욕물 온도제어 시스템에 대해 다루고 전형적인 퍼지 제어기에 비해 오프 라인과 온 라인 설계 모두 좋은 성능을 보이고자 한다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권10호
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• pp.1293-1302
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• 1999

In this paper, an on-line process scheme is presented for implementation of a intelligent on-line modeling of nonlinear complex system. The proposed on-line process scheme is composed of FNN-based model algorithm and PLC-based simulator, Here, an adaptive fuzzy-neural networks and HCM(Hard C-Means) clustering method are used as an intelligent identification algorithm for on-line modeling. The adaptive fuzzy-neural networks consists of two distinct modifiable sturctures such as the premise and the consequence part. The parameters of two structures are adapted by a combined hybrid learning algorithm of gradient decent method and least square method. Also we design an interface S/W between PLC(Proguammable Logic Controller) and main PC computer, and construct a monitoring and control simulator for real process system. Accordingly the on-line identification algorithm and interface S/W are used to obtain the on-line FNN model structure and to accomplish the on-line modeling. And using some I/O data gathered partly in the field(plant), computer simulation is carried out to evaluate the performance of FNN model structure generated by the on-line identification algorithm. This simulation results show that the proposed technique can produce the optimal fuzzy model with higher accuracy and feasibility than other works achieved previously.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권6호
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• pp.496-507
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• 2023

본 연구는 대한민국 온라인 시장에서 판매되는 48개의 새우 제품의 종판별 및 제품 표시 사항 일치 여부를 조사하였다. 사용 원재료의 종 판별을 위해 cytochrome c oxidase subunit I 유전자의 염기서열을 분석하여 NCBI GenBank 및 BOLD system 데이터베이스에 등록된 생물종의 염기서열과 비교하였다. 또한 계통분석을 수행하여 동정된 새우종을 추가로 검증했다. 종판별 결과 총 16종[흰다리새우(Penaeus vannamei, Whiteleg shrimp or Pacific white shrimp), 북쪽분홍새우(Pandalus borealis, Alaskan pink shrimp), 그라비새우(Palaemon gravieri, Chinese ditch prawn), 돗대기새우(Leptochela gracilis, Lesser glass shrimp), 얼룩새우(Penaeus monodon, Giant tiger prawn), 아르헨티나붉은새우(Pleoticus muelleri, Argentine red shrimp), 산모양깔깔새우(Metapenaeopsis dalei, Kishi velvet shrimp), 태평양난바다곤쟁이(Euphausia pacifica, Isada krill), 가시배새우(Lebbeus groenlandicus, Spiny lebbeid), 꽃새우(Trachypenaeus curvirostris, Southern rough shrimp), 진흙새우(Argis lar, Kuro shrimp), 가시발새우(Metanephrops thomsoni, Red-banded lobster), 깔깔새우(Metapenaeopsis barbata, Whiskered velvet shrimp), 긴발딱총새우(Alpheus japonicus, Japanese snapping shrimp), 대하(Penaeus chinensis, Fleshy prawn), 긴뿔민새우(Mierspenaeopsis hardwickii, Spear shrimp)]이 확인되었으며, 흰다리새우(n=22, 45.8%)가 가장 큰 비중을 차지하였다. 일반명 '새우'를 포함하는 35개 제품(72.9%)에서 표시사항과 불일치를 나타내었으며, 일반명(n=30)을 제외할 경우 불일치율은 10.4%로 낮아졌다. 가공 정도별 불일치율은 다중 가공 제품(n=25, 89.3%)이 단순 가공 제품(n=10, 50%)보다 높은 비율을 보였다. 원산지별 분석 결과 특정 국가와 불일치율과의 상관성은 확인할 수 없었다. 본 연구 결과는 향후 새우 제품의 모니터링 수행 및 새우의 국명 표시 개선을 위한 기초자료로 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권6호
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• pp.464-475
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• 2023

본 연구에서는 온라인 마켓에서 판매되는 50개 복어제품의 종판별 및 표시사항 일치여부 모니터링을 수행했다. 복어의 종판별을 위해 cytochrome c oxidase subunit I 및 cytochrome b 유전자의 염기서열을 분석하여 NCBI GenBank 데이터베이스에 등록되어있는 생물종의 염기서열과 비교 후 계통 분석을 수행했다. 참복, 흰점참복, 까치복, 복섬, 검복, 국매리복, 흑밀복 총 7종이 동정되었으며, 35개 제품(70%)에서 표시사항과의 불일치를 나타냈다. 12개의 제품(24%)에서는 식품공전에서 제시한 식용 가능한 복어 21종의 국명 대신 일반명(복어)을 사용하였다. 가공 정도별 불일치율은 다중가공 제품(n=9, 81.8%)이 단순가공 제품(n=26, 66.7%)보다 높은 비율을 보였으며, 원산지별 불일치율의 경우 중국산 제품(n=8, 80%)이 국산 제품(n=26, 66.7%)보다 높은 비율을 보였다. 시장명, 방언 등의 이름이 혼용되어 다수의 복어종을 밀복, 졸복으로 표시하였다. 이러한 분류체계의 어려움으로 인해 흰점참복, 국매리복과 같은 식용불가 복어가 식용 가능한 복어인 졸복으로 혼용되어 판매되는 것이 확인되었다. 따라서 식용 가능한 복어를 정확히 분류할 수 있는 방법의 개발이 필요하며, 수입 및 국내 유통 복어 제품의 주기적인 모니터링이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권11호
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• pp.571-579
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• 2020

본 연구는 2018년 2월 F1의 레이싱 모델 제도 폐지 발표에 대한 현대인의 감성을 탐색하는 데 목적이 있었다. 이를 위하여 댓글 저널리즘을 바탕으로 레이싱 모델 제도 폐지와 관련된 블로그 15건, 카페 글 10건, 유튜브 영상 1건, 그리고 이 세 온라인 콘텐츠에 달린 429개의 댓글에 대한 해석적 텍스트 분석을 하였다. 레이싱 모델 제도 폐지에 대한 댓글 분석 결과로써 가장 높은 빈도를 기록한 범주는 반 페미니즘 정서이며, 이는 다시 페미니스트/여성에 대한 혐오, 페미니즘 비판, 여성의 적은 여성이라는 관념의 재확인 등으로 세분되었다. 이 외에도 직업을 박탈당한 레이싱 모델들에 대한 동정 정서, 유사업종에 대한 형평성 요구, 남녀의 공간적 분리, 레이싱 모델 폐지 찬성 담론 등이 발견되었다. 이와 같은 결과는 레이싱 모델에 대한 사회적 이미지가 기존 여권주의에서 근거하고 있는 성 상품화의 개념을 벗어나 보다 개방된 직업으로서 인정받고 있다는 현대인의 감성을 보여주고 있으며, 이를 통해 레이싱 모델이 성 상품화가 아닌 보통의 직업으로서 존중받을 수 있는 계기가 되기를 기대한다.