• 한국통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1793-1801
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• 1994

본 논문에서는 직렬 연결된 N-단 증폭기의 1dB 이득 억압점을 예측하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 각 증폭기 제작사로부터 제공된 스칼라 데이터를 사용하여 각 증폭기의 입출력 전력 전달함수를 산출하고 이것을 각 증폭기의 입출력이 정합되었다는 가정하에 스칼라 형태로 곱함으로써 서브 시스템의 입출력 전력 전달 함수를 산출한다. 이렇게 구해진 전달 함수를 이용하여 역으로 서브 시스템의 1dB 이득 억압점을 예측할 수 있다. 제안된 방법은 스칼라 데이타의 수에 관계없이 사용할 수 있는 일반적인 방법이지만 본 논문에서는 2개의 스칼라 데이타(선형 전력 이득, 1dB 이득 억압점)와 3개의 스칼라 데이타(선형 전력 이득, 1dB와 0.5dB 이득 억압점)만을 사용할 경우에 대해서만 각각 분석된다. 제안된 방법의 유용성을 확인하기 위해 Ku-band에서 동작하는 두개의 표본 증폭기를 사용하여 기존의 방법과 제안된 방법에 의한 예측 결과와 실험에 의해 측정된 결과를 서로 비교하기 위해 함께 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.34-45
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• 1997

본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.128-135
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• 2002

선형 플랜트의 극한 이득과 주기를 찾기 위해 포화함수를 이용하여 자기 진동을 발생 시켰다. 포화함수 사용으로 극한이득과 주기의 정확성을 높였다. 발견한 극한 이득과 극한 주기는 PID 제어기 값을 구하는데 사용하였다. 정적인 부하 왜란 등이 있는 경우 비대칭 진동이 발생할 수 있다. 발생하는 비대칭 자기 진동을 분석하였고 분석결과로부터 극한 이득과 주기를 찾는 방법을 제안하였다.

• 에너지공학
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• 제5권1호
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• pp.28-33
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• 1996

본 연구는 소형 가스엔진 열병합시스템에서 엔진 냉각수를 포함한 시스템의 온도 동특성을 안정하게 제어하기 위해 적절한 PID제어기의 조율방법을 구하는데 있다. 제어기의 이득값(gain)을 결정하기 위하여 공정 전달함수를 일차시간지연 함수(First Order Plus Dead Time)로 근사시킨 후 여러 조율방법을 사용하여 제어기 이득값을 구하였다 이 이득값과 전달함수를 가지고 공정모사기인 "MATLAB"을 사용하여 시스템에 적합한 조율방법과 이득값을 선정하였으며 실증실험결과 부하 변동에 대해 시스템의 온도동특성이 안정됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.26-37
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• 2001

일반적인 역전파 알고리즘의 여러 가지 문제점들을 개선하기 위하여 활성화 함수의 이득을 퍼지 로직 시스템을 이용하여 자동 조절하는 방식을 제안하였다. 퍼지 로직 시스템을 구성하기 위하여 먼저 활성화 함수의 이득의 변화가 학습율, 연결강도 바이어스 등의 변화와 등가인 관계를 조사하였다 퍼지 로직 시스템의 입력은 마지막층에 대한 오차의 감도와 은닉층에 대한 오차의 평균 감도를 사용하였고, 출력은 활성화 함수의 이득을 사용하였다. 제안한 방식과 일반적인 역전파 알고리즘을 패리티 문제, 함수 근사화 문제 및 패턴 인식 문제등에 대하여 시뮬레이션하여 비교 검토한 결과 수렴비, 평균 학습 반복수, 정말도 및 새로운 입력 에 대한 원하는 오차 범위의 출력을 얻는 등의 성능이 개선됨을 알았다.

• 한국음향학회지
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• 제4권3호
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• pp.8-15
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• 1985

본 논문에서는 코클리어 기저막 운동에 관한 전기적 모델링을 래더회로를 이용하여 구현하였다. Budak 의 이론에 근거한 이득이 1보다 큰 RC 수동회로를 이용하여 귀에서의 Place Principle을 만족시 키는 특성을 갖는 모델을 제시하였으며 이는 간단한 회로를 첨가시킬시에 이득이 1보다 큰 주파수를 검 지해낼 수도 있다. 컴퓨터 Simulation을 이용한 전달함수 분석에서는 특이한 형태 의 전압전달함수를 얻 을 수 있었으며, 연구결과, 본 모델은 코클리어 기저막운동을 표현하기에 적합하다는 결론을 얻을 수 있 었다. 본 모델은 임상의학이나 그 외의 공학분야등에 이용이 가능하리라고 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.310-312
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• 2002

반복적 죄수의 딜레마게임은 복잡한 사회현상들을 모델링 하기 위하여 주로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 집단을 협동으로 진화시키는데 있어서 전략적 연합을 이용하는 방법과 전략적 연합에 속해 있는 전략들이 연합의 의사를 결정할 때 어떠한 방법을 선택할 경우 더 빠르고 안정적으로 진화하는가에 대한 실험 결과를 제시한다. 의사결정방법으로는 신경망으로 결합에 주로 사용되는 투표방법 Borda 함수, Condorect 함수, 평균방법 그리고 최고이득 함수방법 등을 사용하였다. 실험결과 최고이득 함수 방법이 가장 좋은 결과를 보였으며 결합 방법에 따라 다소 상이한 결과를 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.263-269
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• 1998

릴레이 대신 포화함수를 이용하여 선형 플랜트의 극한 이득과 주기를 결정하였다. 포화함수를 사용함으로서 플랜트의 고주파 성분을 감소 시켜 묘사함수 사용에 의한 극한이득과 주기 결정의 정확도를 증가시켰다. 또한 적절한 포화함수를 사용할 수 있는 간단한 절차를 기술하였으며 진동이 발생하지 않는 플랜트에 대해서 지연요소를 이용한 자동동조 방법을 제시하였다.

• 한국광학회지
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• 제14권3호
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• pp.279-285
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• 2003

InGaAsP/InP 비대치 다중 양자우물 구조에서 모드 이득의 이론 및 실험적 해석을 통해 광대역 이득특성을 확인하였고, 여러가지 선폭증가 함수를 적용하여 비대칭 선폭증가 함수가 가장 실험치에 근접한 모델임을 확인하였다. 광대역 이득 대역폭을 얻기 위한 활성층 구조를 설계하여 RWG형 FP-LD를 제작하였고, 공진기 길이가 400 $\mu\textrm{m}$에서 발진개시 전류는 36 ㎃, 주입전류가 33 ㎃에서 -1 ㏈ 이득폭은 45 nm, -3 ㏈ 폭은 80 nm을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.257-265
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• 2000

자연계의 많은 합리적인 이기적 개체들 사이에는 수많은 선택적 갈등이 존재한다. 반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma: IPD)게임은 합리적인 이기적 개체들 사이의 경쟁과 협동에 대한 선택적 갈등을 다루는데, 사회, 경제 및 생물 시스템에서 협동의 진화를 연구하는데 사용되어 왔다. 이제까지는 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 연구가 있었는데, 이 논문에서는 진화방식을 이용하여 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타나며 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 진화됨을 알 수 있었다.