• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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• pp.564-566
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• 1999

계측 시스템이나 시스템 식별을 수행할 때 정확히 모델링 되는 플랜트를 가정할 경우, 입출력 신호간 혹은 상태 변수들 사이의 비선형 함수 관계를 유도해 낼 수 있다. 그런데 특히 비선형 함수가 매우 복잡하여 해를 닫힌 형태로 구할 수 없을 경우 고려하는 변수들 양자간의 수학적 모델링을 기반으로 루프내 변수가 방정식의 해로 수렴하는 대수 루프를 구성할 수 있다. 이는 모델을 정확히 아는 시스템에 대하여 출력으로부터 입력을 추정하는 역시스템(inverse system)을 구성하는 것과 유사하다. 이러한 개념을 응용한 간단한 예로 용량형 센서의 입출력 비선형성을 제거해주는 역시스템을 대수 루프를 통하여 구현하였다. 또한 구현한 루프가 항상 유일한 해로 수렴할 수 있도록 하는 조건을 구하였다. 해석된 결과를 바탕으로 구현된 루프가 컴퓨터 시뮬레이션 및 아날로그 회로 실험에서도 잘 동작함을 검증하였다. 시뮬레이션 결과로 보인 잡음에 대한 강인성과 실제 회로 실험 결과는 대수 루프의 구현이 실제 용량형 센서 등에 용이하게 적용될 수 있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.543-546
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• 2004

Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1781-1782
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• 2008

본 논문은 시간 지연을 가지는 이산 시간 비선형 상호 결합 시스템의 분산 퍼지 출력 궤환 제어기의 설계에 대해 연구한다. T-S(Takagi-Sugeno) 퍼지 모델 기법을 이용하여 퍼지 상호 결합 시스템을 구한다. 이를 바탕으로 분산 퍼지 출력 궤환 제어기를 설계하고, 폐루프 시스템의 안정도 충분 조건을 선형 행렬 부등식 (LMI)의 형태로 나타낸다. 설계된 이득값을 통하여 상호 결합 시스템이 안정화됨을 모의실험을 통하여 보인다.

• 오토저널
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• 제17권1호
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• pp.20-30
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• 1995

제1부에서는 소음기를 구성하는 각종 기본요소의 구조에 따른 음향성능의 특성을 간략히 살펴보았고, 제2부에서는 소음기의 음향특성을 해석할 때 쓰이는 각종 성능지수의 정의와 계산상 처리방법에 관하여 토론을 하였다. 본 3부에서는 선형음향해석시에 관련된 각 요소당 관련변수에 대해 알아보고, 소음계 설계에 있어서 기본적으로 염두에 두어야 할 사항들에 대해 논의하고자 한다. 최근에는 컴퓨터 원용설계가 일반적으로 적극 수용되고 있으며 여기서는 이를 이해하기 위한 음향해석의 기본원리를 토론하고, 개념설계시에 사용되는 기본요소들의 기초적 특성에 대하여 언급하고자 한다. 1. 선형 음향해석. 1.1 일반적 가정. 1.2 선형모델에 포함된 소음계 요소의 기하학적 변수. 1.3 각 소음계 요소의 전달 매트릭스. 2. 가장 기초적인 일반 설계 지침.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.1597-1600
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• 2010

본 논문은 비선형 동적 신경망을 이용하여 직접 제어에 관한 연구이다. RBF 신경망을 이용한 제어입력과 근사화 오차 및 외란의 영향을 제거하기 위한 보조제어 입력으로 구성하였다. 외란이나 근사화 오차에 관계없이 플랜트와 기준모델 사이의 오차가 0이 되도록 하는 알고리즘을 구할 수 있었다. 시뮬레이션 결과는 매우 효과적이며 비선형 시스템의 만족스러운 학습 성능을 증명하였다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제5권1호
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• pp.37-44
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• 2001

면진기술은 주로 저층 구조물의 내진설계에서 적용되는 방법으로 건물과 기초사이에 면진장치를 설치하여 상부로 전달되는 지진하중을 효과적으로 감소시킨다. 그러나 이 방법은 중.고층 구조물에 그대로 적용하기에는 여러 가지 기술적 문제가 따르므로, 구보물의 중간층 일부를 분리시켜 상부로 전달되는 지진력을 감소시킬 수 있을 것이다. 본 노문에서는 저층 뿐만 아니라, 중.고층 정형구조물의 주상복합건물과 같은 비정형 구조물에 대하여 구조물의 중간층 일부를 비선형 면진장치로 면진시키고 그 효과를 분석하였다. 이러한 중간층 면진 구조물의 경우, 고정기초 구조물에 비하여 적은 층간변위나 층전단력이 발생하였으며, 특히 주상복합건물에서 상당한 효과를 볼 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.45-51
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• 2001

본 논문은 이산 시간 Takagi-Sugeno (TS) 퍼지 시스템에 대한 출력 추종 제어기 설계에 관하여 연구한다. 출력 추종 제어기의 설계를 위하여 이산 시간 TS 퍼지 시스템을 불확실성을 포함한 선형 시스템의 집합으로서 표현하는 기법을 제시한다. 시스템의 상태에 대하여 어파인 변환을 하여 출력 추종 제어문제를 안정화 문제로 변환한다. 점근적 추종성능을 보장하는 제어기 설계를 위한 충분조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 표현되면 주어진 제어기 설계의 해는 여러 가지 수치적 기법을 이용하여 효율적으로 구해질 수 있다. 트레일러 트럭의 임의의 위치에 후진 주차시키기 위한 제어기 설계의 예를 통하여 본 논문에서 제안한 추종 제어 기법의 효용성을 검증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.75-83
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• 2004

본 논문에서는 잘 알려진 선형 대수 이론을 이용하여 LFSR을 활용한 LFSM의 구현 방법을 제시한다. 이를 사용하여 셀룰라 오토마타를 MFSR대신 사용하여 Anderson 정보누출과 같은 스트림 암호의 좋지 않은 성질을 제거하고자 하는 시도로는 안전성을 높일 수 없음을 보인다. 또한 LFSM에 기반한 비선형 필터 생성기가 Anderson 정보 누출의 위험성이 있는 형태로 변형 가능한지 확인하는 방법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2007

본 논문에서는 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 트리의 깊이에 따른 over-fitting으로 인한 훈련 및 검증데이터의 일관성 문제점을 해결하기 위해 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하는 노드간의 중심벡터와 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 무게 중심법을 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.