• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.97-105
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• 2015

다중반응표면 최적화는 다수의 반응변수(품질특성치)를 최적화하는 입력변수의 조건을 찾는 것을 목적으로 한다. 다중반응표면 최적화를 위해 제안된 가중평균제곱오차(Weighted Mean Squared Error, WMSE) 최소화법은 평균제곱오차의 구성요소인 제곱편차와 분산에 서로 다른 가중치를 부여하는 방법이다. 지금까지 WMSE 최소화법과 관련하여, 개별 반응변수의 WMSE를 구성한 후 이들의 가중합을 최소화하는 가중합 기반 WMSE 최소화법이 제안되었다. 그러나 가중합 기반법은 목적함수 공간에서 볼록하지 않은 구간이 있고 이 구간에서 가장 선호되는 해가 존재할 경우 이 해를 찾아내지 못한다는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 기존의 가중합 기반법의 한계점을 극복하기 위하여 Tchebycheff Metric 기반 WMSE 최소화법을 제안하고자 한다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권12호
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• pp.1180-1187
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• 2007

In the present work, topology optimization method using adaptive inner-front level set method is presented. In the conventional level set based topology optimization method, there exists an incapability for inner-front creation during optimization process. In this regard, as a new attempt to avoid and to overcome the limitation, an inner-front creation algorithm is proposed. In the inner-front creation algorithm, the strain energy density of a structure along with volume constraint is considered. Especially, to facilitate the inner-front creation process during the optimization process, the inner-front creation map which corresponds to the discrete valued function of strain energy density is constructed. In the evolution of the level set function during the optimization process, the least-squares finite element method (LSFEM) is employed. As an application to shell structures, the lightweight design of doubly curved shell and segmented mirror is carried out.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.28-28
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• 2022

본 연구는 용담댐유역을 포함한 금강 유역 상류 지역을 대상으로 Sentinel-1 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 한 토양수분 산정을 목적으로 하였다. Sentinel-1 영상은 2019년에 대해 12일 간격으로 수집하였고, 영상의 전처리는 SNAP (SentiNel Application Platform)을 활용하여 기하 보정, 방사 보정 및 Speckle 보정을 수행하여 VH (Vertical transmit-Horizontal receive) 및 VV (Vertical transmit-Vertical receive) 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정에는 Water Cloud Model (WCM)이 활용되었으며, 모형의 식생 서술자(Vegetation descriptor)는 RVI (Radar Vegetation Index)와 NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하였다. RVI는 Sentinel-1 영상의 VH 및 VV 편파자료를 이용해 산정하였으며, NDVI는 동기간에 대해 10일 간격으로 수집된 Sentinel-2 MSI (MultiSpectral Instrument) 위성영상을 활용하여 산정하였다. WCM의 검정 및 보정은 한국수자원공사에서 제공하는 10 cm 깊이의 TDR (Time Domain Reflectometry) 센서에서 실측된 6개 지점의 토양수분 자료를 수집하여 수행하였으며, 매개변수의 최적화는 비선형 최소제곱(Non-linear least square) 및 PSO (Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 활용하였다. WCM을 통해 산정된 토양수분은 피어슨 상관계수(Pearson's correlation coefficient)와 평균제곱근오차(Root mean square error)를 활용하여 검증을 수행할 예정이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권7A호
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• pp.562-567
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• 2009

본 논문에서는 여러 송수신 안테나를 갖는 송신기(source node), 중계기(relay node), 수신기(destination node)로 구성된 두 홉(two-hop) 빔포밍(beamforming) 중계 시스템을 고려한다. 송수신 심벌간 평균제곱오차(mean square error: MSE)를 최소화하는 송수신기 빔포밍 벡터와 중계기 가중치 행렬을 설계한다. 이때, 송신기 또는 중계기에 송신 전력을 줄이기 위하여, 국소(local)부동식전력제약(inequality power constraint)을 사용한다. 제약식이 있는 평균제곱오차 최소화 문제는 라그랑즈(Lagrange) 방법을 써 제약식이 없는 최적화 문제로 바꿀 수 있고, Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 조건으로부터 그 해를 얻을 수 있다. 제안한 중계 시스템에 송신기와 중계기 송신전력을 각각 국소부동식으로 제약하여, 그 결과 두 홉에 채널 상태가 다를 경우, 최대 신호대잡음비(signal-to-noise ratio: SNR)를 얻는 기존 방식과 대등한 성능을 내며, 동시에 송신기 또는 중계기 송신 전력을 줄일 수 있다. 이를 모의실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.2409-2416
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• 2015

본 논문에서는 효과적인 무손실 영상압축을 위한 방향성 기반 적응적 예측방법을 제안한다. 제안하는 예측방법은 작은 변화에 민감한 픽셀단위가 아닌 지원영역(support region) 단위로 방향성 및 부호화 픽셀이 속한 영역의 특성을 판단하여 강인한 예측이 이루어지도록 한다. 예측픽셀은 부호화 픽셀과 주변 픽셀에 대한 지원영역 사이의 유사도에 따라 적응적으로 선택함으로써 예측성능을 효과적으로 높인다. 기존의 MED, GAP 및 EDP와 같은 예측방법과 비교하여 제안한 방향성 기반 적응적 예측방법은 예측에러에 대한 엔트로피 측면에서 우수한 예측성능을 나타내고, 복잡도 측면에서도 가장 간단한 MED와 비교해 큰 차이가 없음을 다양한 실험을 통해 보인다.

• 품질경영학회지
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• 제42권4호
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• pp.685-700
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• 2014

Purpose: The purpose of this paper is to develop a systematic weighting procedure based on process capability indices method applying weighted mean squared error minimization (WMSE) approach to dual response surface optimization. Methods: The proposed procedure consists of 5 steps. Step 1 is to prepare the alternative vectors. Step 2 is to rank the vectors based on process capability indices in a pairwise manner. Step 3 is to transform the pairwise rankings into the inequalities between the corresponding WMSE values. Step 4 is to obtain the weight value by calculating the inequalities. Or, step 5 is to obtain the weight value by minimizing the total violation amount, in case there is no weight value in step 4. Results: The typical 4 process capability indices, namely, $C_p$, $C_{pk}$, $C_{pm}$, $C_{pmk}$ are utilized for the proposed procedure. Conclusion: The proposed procedure can provide a weight value in WMSE based on the objective quality performance criteria, not on the decision maker's subjective judgments or experiences.