• Proceedings of the Korean Society of Tribologists and Lubrication Engineers Conference
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• 1996.05a
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• pp.24-29
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• 1996

본 연구에서는 베어링 하우징의 탄성 변형을 고려한 커넥팅 로드 베어링의 탄성 유체 윤활 해석을 통해 축 중심의 궤적, 최소 유막 두께 변화, 최대 유막 압력 변화를 예측하였다. 베어링 하우징의 탄성 변형을 고려한 해석 결과 강체 해석 결과보다 축의 편심율과 최소 유막 두께는 크게, 최대 유막 압력은 낮게 예측되었다. 또 축의 회전 속도가 증가할수록, 실린더 압력이 증가할수록 최소 유막 두께는 감소하였다.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.37 no.5
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• pp.609-617
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• 2013

This paper presents a near-minimum time path planning algorithm for autonomous driving. The problem of near-minimum time path planning is an optimization problem in which it is necessary to take into account not only the geometry of the circuit but also the dynamics of the vehicle. The path planning algorithm consists of a candidate path generation and a velocity optimization algorithm. The candidate path generation algorithm calculates the compromises between the shortest path and the path that allows the highest speeds to be achieved. The velocity optimization algorithm calculates the lap time of each candidate considering the vehicle driving performance and tire friction limit. By using the calculated path and velocity of each candidate, we calculate the lap times and search for a near-minimum time path. The proposed algorithm was evaluated via computer simulation using CarSim and Matlab/Simulink.

• Journal of Chest Surgery
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• v.36 no.2
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• pp.98-100
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• 2003

Recently, Minimally invasive direct coronary artery bypass surgery (MIDCAB) is becoming one of the rapidly developing strategies in cardiac surgery. We report a case of MIDCAB used in upper sternotomy because of severe pleural adhesion.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.28 no.3
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• pp.319-322
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• 1983

Species-area and species-quadrat number curves were used to determine the minimum sampling size and the minimum quadrat number for weed data collection in transplanted rice. In both cases, characteristic curves that first increased abruptly and then leveled off as fewer species were added with increased sampling size or quadrat number were obtained. Using these techniques, it was determined that three quadrats each 0.3㎡ (0.5m ${\times}$0.6m) in area were needed to adequately represent the weed community when it was sampled at rice heading.

• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.10 no.5
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• pp.83-93
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• 1996

In this paper, a minimum variance control system is proposed and practically implemented, which is adequate to the induction motor speed control system with frequent load variation. Minimum variance control method is used as a control law and recursive least square method with selective forgetting factor is proposed and analyzed with general forgetting algorithm as an estimation method. Designed control system is based on PC-DSP structure for the purposed of easiness of applying adaptive algorithm. Through computer simulation and experimental results, it is verified that proposed control system is robust to the load variation and practical implementation is possible.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07a
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• pp.345-347
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• 2003

본 논문에서는 디지털 보호 계전기에 쓰이는 필터 중에서 최소 자승 알고리즘을 이용한 고성능 FIR 필터를 설계하였다. 기존의 DFT필터와 MATLAB 시뮬레이션을 이용하여 비교하였으며 FIR 필터의 VHDL모델 및 합성에 중점을 두었다. FIR 필터는 기본적으로 유한개의 임펄스 응답이 이루어지기 때문에 기타 다른 필터에 비하여 안정도가 높으며 선형적인 위상을 가지기 때문에 차단 주파수 대역의 왜곡현상을 없앨 수 있는 장점을 가지고 있다. 여러 가지 알고리즘으로 구현한 FIR 필터를 시뮬레이션 한 결과 최소 자승 알고리즘이 가장 우수한 결과를 나타내었다. 기본적으로 디지털 보호 계전기에서 디지털 필터의 기능은 사고 전압, 전류로부터 60Hz의 기본파 추출 CT, PT 왜곡 및 DC offset을 제거하는데 있다. 본 논문에서는 이러한 기능을 가지면서 샘플링 주파수와 차수를 같게 하여 FIR 필터와 DFT 필터의 주파수 응답과 연 산 속도를 비교 하였다. 본 논문에서 설계된 최소 자승 알고리즘을 이용한 FIR 필터는 같은 조건의 DFT필터에 비해 1고조파와 2고조파의 차이가 10db 이상 더 우수 하였으며 연산 속도 또한 2배 이상 좋은 결과를 보였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• v.6 no.2
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• pp.137-146
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• 2002

Purpose : This paper introduces an improved classification approach which adopts a deterministic relaxation method and an agglomerative clustering technique for the classification of MRI using neural network. The proposed approach can solve the problems of convergency to local optima and computational burden caused by a large number of input patterns when a neural network is used for image classification. Materials and methods : Application of Hopfield neural network has been solving various optimization problems. However, major problem of mapping an image classification problem into a neural network is that network is opt to converge to local optima and its convergency toward the global solution with a standard stochastic relaxation spends much time. Therefore, to avoid local solutions and to achieve fast convergency toward a global optimization, we adopt MFA to a Hopfield network during the classification. MFA replaces the stochastic nature of simulated annealing method with a set of deterministic update rules that act on the average value of the variable. By minimizing averages, it is possible to converge to an equilibrium state considerably faster than standard simulated annealing method. Moreover, the proposed agglomerative clustering algorithm which determines the underlying clusters of the image provides initial input values of Hopfield neural network. Results : The proposed approach which uses agglomerative clustering and deterministic relaxation approach resolves the problem of local optimization and achieves fast convergency toward a global optimization when a neural network is used for MRI classification. Conclusion : In this paper, we introduce a new paradigm to classify MRI using clustering analysis and deterministic relaxation for neural network to improve the classification results.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.4 no.2
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• pp.184-191
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• 1999

일반적으로 시스템 인식과 제어를 위해 이용하는 다층망 신경회로망은 기존의 역전파알고리즘을 이용한다. 그러나 결선강도에 대한 오차의 기울기를 구하는 방법이기 때문에 국부적 최소점에 빠지기 쉽고, 수렴속도가 매우 늦으며 초기결선강도 값들이나 학습계수에 민감하게 반응한다. 이와 같은 단점을 개선하기 위해 본 논문에서는 칼만필터링 기법을 도입하여 수렴속도를 빠르게 하고 초기 결선강도의 영향을 받지 않도록 개선하였으며, 유도전동기의 속도추정과 제어에 적용하여 좋은 결과를 보였다.

• 전기의세계
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• v.43 no.4
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• pp.11-19
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• 1994

계전기 성능을 좌우하는 요소로는 계전신호의 최소 변화분으로 사고를 감지할 수 있는 민감도, 사고가 담당 구간 내부인지 아닌지를 구분하는 판별력, 최단시간에 사고를 감지하여 사고 구간을 분리시킬수 있는 속도를 들 수 있다[3]. 그러나, 민감도나 판별력을 높이기 위해서는 보다 많은 양의 데이타와, 정밀한 연산이 필요하여 계전기의 동작 속도를 느리게 하고, 반대로 속도를 빠르게 하려면 민감도나 판별력을 떨어뜨리게 된다[4]. 따라서, 디지탈 계전기에서의 가장 큰 과제는 동작속도의 단축과 동시에 민감도 및 판별력을 향상시키는 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.424-426
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• 2002

효과적인 볼륨렌더링을 위해서는 빠른 속도와 고화질이라는 두 가지 조건을 모두 충족시켜야 한다. 기존에 사용된 광선추적법은 화질이 좋은 반면에 실시간 렌더링을 하기에는 한계가 있었다. 공간 도약법은 빈 공간에 대한 샘플링을 생략함으로써 렌더링 속도를 향상시킬 수 있으나 관측조건에 따라 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 공간 도약법을 개선하여 관측조건과 무관하게 고화질을 유지하면서 속도를 향상시키는 방법을 제안한다. 여기서는 뷰 평면을 균일한 격자로 분할하고 각 격자내에서 가장 가까운 객체의 표면까지의 거리를 구한 후 그 위치부터 공간 도약함으로써 속도를 향상시킨다.