• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.83-86
• /
• 2012

본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.296-298
• /
• 2009

Ac-dc 싸이리스터 컨버터에서 전류기준값의 부호가 변화할 경우에 적분항 초기값을 통해 전류제어 과도특성을 개선하는 연구가 있었다. 이 논문에서는 전류기준값의 기울기에 변화가 있을 때 그 변화를 일으키기 위한 전압을 계산하고 그 값을 점호각 $\alpha$로 환산하여 시스템에 적용시켜 변곡점 부근에서의 전류제어 특성을 개선하는 방법을 제시하였다. 또한 전류기준값에 노이즈가 포함된 경우 LPF 유/무에 따른 특성변화와 노이즈가 포함되지 않은 경우 LPF 유/무에 따른 특성변화를 관찰하였다.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
• /
• v.5 no.2
• /
• pp.131-139
• /
• 2000

일반적으로 시스템 인식과 제어에 이용하는 다층 신경회로망은 기존의 역전파 알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기 결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위하여 확장된 칼만 필터링 기법을 역전파 알고리즘에 결합하였으나 계산상의 복잡성 때문에 망의 크기가 증가하면 실제 적용할 수 없다. 최근 신경회로망을 선형과 비선형 구간으로 구분하고 칼만 필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도 값에 크게 영향을 받지 않도록 개선하였으나, 여전히 은닉층의 선형 오차값을 역전파 알고리즘에 의해서 계산하기 때문에 학습계수에 민감하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 위에서 언급한 기존의 신경회로망 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 은닉층의 목표값을 최적기법에 의하여 직접계산하고 각각의 결선강도 값은 반복최소 자승법으로 온라인 학습하는 알고리즘을 제안하고 이들 신경회로망 알고리즘과 비교하고자 한다. 여러 가지 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 방법이 초기 결선강도에 크게 영향을 받지 않으며, 기존의 학습계수 선정에 따른 문제점을 해결함으로써 신경회로망 모델에 기초한 실시간 제어기 설계에 응용할 수 있도록 하였다. 또한, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
• /
• v.40 no.10
• /
• pp.895-900
• /
• 2016

Remaining useful life (RUL) estimation of the Li-ion battery has gained great interest because it is necessary for quality assurance, operation planning, and determination of the exchange period. This paper presents the RUL estimation of an Li-ion battery for an energy storage system using exponential function for the degradation model and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach for parameter estimation. The MCMC approach is dependent upon information such as model initial parameters and input setting parameters which highly affect the estimation result. To overcome this difficulty, this paper offers a guideline for model initial parameters based on the regression result, and MCMC input parameters derived by comparisons with a thorough search of theoretical results.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.16 no.3
• /
• pp.470-475
• /
• 2012

In Q-algorithm of EPCglobal Class-1 Gen-2 RFID system, the initial value of $Q_{fp}$, which is the slot-count parameter, is not defined in the standard. And the values of weight C, which is the parameter for incrementing or decrementing the slot-count size, are not determined. Therefore, if the number of tags is small and we let the initial $Q_{fp}$ be large, the number of empty slot will be large. On the other hand, if we let the initial $Q_{fp}$ be small in spite of many tags, almost all the slots will be collided. Also, if the reader selects an inappropriate weight, there are a lot of empty or collided slots. As a result, the performance will be declined because the frame size does not converge to the optimal point quickly during the query round. In this paper, we propose a scheme to allocate the optimal initial $Q_{fp}$ through the tag number estimation and select the weight based on the slot-count size of current query round.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.26 no.5
• /
• pp.847-856
• /
• 2013

We propose a modified learning process for generalized neural network using a learning algorithm by Liu et al. (2001). We consider the effect of initial weights, training results and learning errors using a modified learning process. We employ an incremental training procedure where training patterns are learned systematically. Our algorithm starts with a single training pattern and a single hidden layer neuron. During the course of neural network training, we try to escape from the local minimum by using a weight scaling technique. We allow the network to grow by adding a hidden layer neuron only after several consecutive failed attempts to escape from a local minimum. Our optimization procedure tends to make the network reach the error tolerance with no or little training after the addition of a hidden layer neuron. Simulation results with suitable initial weights indicate that the present constructive algorithm can obtain neural networks very close to minimal structures and that convergence to a solution in neural network training can be guaranteed. We tested these algorithms extensively with small training sets.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.11a
• /
• pp.493-496
• /
• 2004

본 연구에서는 신경망 학습의 중요한 평가 척도로써 고려될 수 있는 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 방안으로써 초기 가중값과 학습률과 같은 주요 인자들을 이용한 신경망 학습 영향을 살펴본다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 점차적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.334-334
• /
• 2020

우리나라는 서울지역과 수도권 위성도시의 인구분포가 집중되어있으며, 도시지역에 대한 관거 우선 확충에 따라 하수처리구역의 비율이 점차 늘어나고 있다. 초기우수월류에 의한 오염은 비점오염원의 경우로, 발생 및 배출경로가 다양하고 불특정하게 발생한다. 비점 오염원의 유출 농도는 강우 초기에 높게 나타나고, 점차 농도가 낮아지는데, 이러한 강우 특성을 고려하여 오염발생량을 규명하는 것이 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 중랑천 의정부 지역을 대상지역으로 선정하여, 합류식 하수관거 월류부하를 하수도법 관리수준으로 제어하기 위한 초기우수 처리대상 강우량을 산정하고 강우분포형 및 토지이용도 현황별로 초기월류유량 및 부하특성을 검토하였다. 본 연구에서는 SWMM(Strom Water Management Moder)모형을 적용하여, 매년 홍수기에 발생할 수 있는 다양한 강우분포를 고려하여 대상유역의 토지용도별 합류식 처리구역에 대하여 SWMM 모형의 검·보정 절차를 통해 예측값과 측정값 사이의 상관관계를 분석하였고, 의정부 지역의 초기우수월류 오염부하량의 토지용도에 따른 경향성과, 강우량 및 강우분포, 배수면적에 따른 경향성을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.283-285
• /
• 2001

유전자 프로그래밍은 프로그램 자동생성 도구이다. 문제를 해결하는 프로그램코드를 프로그래머가 직접 구현하는 것이 아니라, 적절한 초기값만을 입력하여 컴퓨터가 스스로 적합한 해를 찾아내도록 하는 방법이다. 유전자 프로그래밍은 생물의 진화개념에서 얻어진 여러 아이디어를 사용하여 최적화된 해를 찾아낸다. 본 논문에서는 세포영상인식 문제를 해결하기 위하여 유전자 프로그래밍을 사용하였다. 실험에 사용된 영상은 자궁경부세포진 영상이다. 여러 가지 종류와 상태의 세포들이 뒤섞여 있어 분석하기에 힘들다는 것이 이 영상의 특징이다. 주어진 문제는 샘플 영상이 암인가 아닌가를 판별하는 것이다. 유전자 프로그래밍을 적용하기 위하여 사용한 특징값들은 영상에서 찾을 수 있는 가장 단순한 대표값들과, 산술 및 논리연산자들이다. 실험결과 실제 인식기 제작에 바로 적용하기엔 무리가 있지만, 80%정도를 제대로 판별해 낼수 있었다. 인식률이 낮은 이유는 사용한 특징들이 영상의 정보를 잘 흡수하지 못했기 때문이라 여겨지고, 앞으로 지나치게 복잡하지 않으면서 여상의 특징을 잘 표현하는 특징값들을 찾는 것이 향후과제이다.

• Tunnel and Underground Space
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.134-148
• /
• 2008

The state of in situ stress is an important factor in considering the suitability of a site as a geological repository for nuclear waste. In this study, three-dimensional distinct numerical analysis was conducted to investigate the effect of deformation zones on the state of stress in the Oskarshamn area, which is one of two candidate sites in Sweden. A discontinuum numerical model was constructed by explicitly representing the numerous deformation zones identified from site investigation and far-field tectonic stress was applied in the constructed model. The numerical model successfully captured the variation of measured stress often observed in the rock mass containing large-scale fractures, which shows that numerical analysis can be an effective tool in improving the understanding of the state of stresses. Discrepancies between measured and modelled stress are attributed to the inconsistent quality of measured stress, uncertainty in geological geometry. and input data for fractures.