• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.167-170
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• 2011

많은 측위 알고리즘이 참조노드가 정사각형의 모서리에 위치한다고 가정 하고 있지만, 실제로는 다각형이 되거나 매쉬형으로 배치될 수 있다. 신호세기를 달리함으로써 동심원을 구성하여 측위하는 WMRL(Weighted Multiple Rings Localization)도 기본적으로 참조노드의 배치가 정사각형으로 가정하고 있다. 본 논문에서는 참조노드는 임의로 배치되어 있는 경우에서의 측위로 확장한다. 즉, 측위하는 센서 노드가 수신 가능한 전파를 송신하는 모든 참조노드로부터 링 번호를 기반으로 자신의 위치를 추청한다. WMRL의 다중 신호 세기 링 방식을 채용, 각 링의 도달거리를 기반으로 센서노드가 자신과 참조노드 간의 거리를 유추하고, 최소자승법을 이용해 자신의 좌표를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 에러가 없는 환경과 다수 참조노드 환경에서 WMRL 및 WCL(Weighted Centroid Localization)보다 2배 이상의 성능향상을 보였으며, 에러가 있는 전파환경에서는 DV-hop 보다 평균 6%, WCL 및 WMRL에는 평균 16% 정도의 성능 향상 결과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.84-90
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• 2000

수중음향 측정 및 수동형 탐지에서는 표적 방사음향의 방위 탐지가 매우 중요하다. 표적의 방사음향이 다수 개의 청음 센서에 수신되면서 각 센서마다 시간적으로 지연되어 도달한다. 이와 같은 시간지연을 추출함으로서 표적 방위 추출이 가능하다. 본 연구에서는 시간지연 추정을 위해 RSSL 적응필터를 이용한 새로운 RLSLTDE 알고리즘을 제안한다. RLSLTDE는 표적 방사음향에 대한 정보가 제한적이거나 추정하려는 시간지연 정보가 시변인 경우에 효율적이다. 신호대 잡음비에 따른 시뮬레이션에 결과, 기존 LMS 적응필터 알고리즘 보다 수렴특성 및 시간지연추정 속도면에서 우수하여 제안 알고리즘이 수중음향 입사방위 추정에 유용함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제18권6호
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• pp.89-99
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• 2000

전통적인 OD조사에 의한 OD추정방법의 여러 문제점들로 인해 링크에서 관측된 교통량과 기존OD를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들이 지속되고 있으며, 그 필요성도 증대되고 있다. 그러한 기법중의 하나가 Yang(1995)이 제시한 바이레벨 모형으로, 그는 일반화최소자승법을 풀기위한 Sensitivity Analysis Based (SAB)을 제시하였다. 그러나 SAB 알고리즘은 두가지 중요한 문제점을 가지고 있다. 첫 번째 문제는 실제 OD를 알기가 어렵기 때문에, 기존 OD 조사시의 통행패턴이 현재의 통행패턴과 큰 변화가 없다는 가정 하에, 기존 OD를 추정시 중요한 추정기준으로 설정한다는 점이다. 그러나 이러한 기존 OD에 대한 추정의 종속성으로 인해, SAB는 기존 OD와 실제 OD의 차이가 큰 경우 정확한 해를 도출하지 못하고 추정결과가 일관적(robust)이지 않게 도출된다. 두 번째 문제는 SAB는 통행패턴 추정시 선형근사화를 가정하기 때문에 게임이론적 측면에서 전제로 설정한 완전한 Stackelberg 상황을 구현하지 못한다는 점이다. 이러한 문제점을 피하기 위해서는 기존 OD의 오차나 관측교통량의 오차에 대해 일관적이고 안정적인 해도출 기법이 필요하다. 본 연구의 목적은 SAB를 비롯한 기존 바이레벨 OD추정기법의 문제점을 지적하고 이에 대한 대안기법을 제시하는 것이다. OD추정의 문제는 본질적으로 비선형이고 비볼록하기 때문에, 다중해를 도출하게 된다. 따라서 전역해 탐색기법이 필요한데, 본 연구에서는 전역최적화가 가능한 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 OD추정모형(GA-Model:GAM)을 제시하였다. 사례네트워크에 대한 비교분석결과, GAM은 기존 OD의 오타에 대해 크게 종속적이지 않으며 OD구조가 변하는 경우에도 추정이 가능하여, 일반적으로 실제 OD를 알 수 없는 (기존OD의 오차가 어느 정도인지를 알 수 없는) 도시부 네트워크에서 신뢰성있는 추정력을 보였다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제13권4호
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• pp.59-67
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• 2016

This paper proposes a model-prediction-based collision-avoidance algorithm for excavators for which the recursive-least-squares (RLS) estimation of the excavator's rotational inertia is used. To estimate the rotational inertia of the excavator, the RLS estimation with multiple forgetting and two updating rules for the nominal parameter and the forgetting factors was conducted based on the excavator-swing dynamics. The average value of the estimated rotational inertia that is for the minimizing effects of the estimation error was computed using the recursive-average method with forgetting. Based on the swing dynamics, the computed average of the rotational inertia, the damping coefficient for braking, and the excavator's braking angle were predicted, and the predicted braking angle was compared with the detected-object angle for a safety evaluation. The safety level defined in this study consists of the three levels safe, warning, and emergency braking. The analytical rotational-inertia-based performance evaluation of the designed estimation algorithm was conducted using a typical working scenario. The results of the safety evaluation show that the predictive safety-evaluation algorithm of the proposed model can evaluate the safety level of the excavator during its operation.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.355-360
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• 2015

본 논문에서는 필기체 숫자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA) 기반 방사형 기저함수 신경회로망(pRBFNNs) 패턴 분류기를 설계한다. 제안된 패턴 분류기는 PCA를 이용한 데이터 전처리 단계와 pRBFNNs를 이용한 분류 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 PCA를 사용하여 주어진 데이터의 정보손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고, 이를 분류 단계인 pRBFNNs의 입력으로 사용한다. 제안된 분류기의 조건부에서는 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 알고리즘으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 결론부에서는 최소자승법(LSE)을 사용하여 다항식 계수를 구하였다. 제안된 분류기의 성능평가를 위해 대표적인 필기체 숫자데이터인 MNIST 데이터를 사용하였으며, 제안된 분류기의 결과를 기존 다른 분류기들과 비교한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.159-165
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• 2017

태블릿 캡슐의 품질 검사를 자동으로 해내기 위해서는 효율적인 이미지 처리기법, 적절한 임계치 설정, 에지 검출 그리고 세그멘테이션 방법 등이 필요하다. 그리고 기 존재하는 태블릿 캡슐의 품질 자동 검사 장비는 매우 고가이므로 품질 검사의 용이성을 높이기 위해서 저가의 하드웨어 시스템이 도입 되어야하다. 본 연구에서는 저가 카메라 모듈을 사용하여 이미지를 취득하고 전최소자승법 커브 피팅, 에지기반 이미지 세그멘테이션 방법을 사용하여 태블릿 캡슐의 함몰을 검사한다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해서 주요 분류 알고리즘인 PCA, ICA, SVM 방법을 사용하여 캡슐이미지 영역 데이터세트와 커브 피팅 에지 데이터세트에 대하여 훈련시간, 테스트시간 그리고 분류 정확도를 구하였다.

• 지구물리
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• 제5권3호
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• pp.233-245
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• 2002

이 연구에서는 표면파의 분산 특성을 지반 공학에 적용하여 비파괴 시험으로 강성도 프로파일(stiffness profile of shear)를 얻는 방법인 표면파 기법(SASW, spectral analysis of surface waves)의 효율적이고 경제적인 역산을 수행하기 위하여 해석적으로 자코비안을 도출하였다. 표면파 기법은 지하구조를 균질한 수평 층으로 가정하여 레일리 파의 파장 대 위상 속도 관계인 분산 곡선으로부터 레일리 파와 전단파 간의 속도 비례 관계를 이용하여 지하 천부의 전단파 속도 구조를 파악하는 방법이다. 해석적으로 자코비안 식을 유도하여 역산을 수행하므로서 수치적으로 자코비안을 구해 역산을 수행하는 방법에 비해 지하구조를 N개의 수평 층으로 나누었을 때 계산 시간을 2N 배 빠르게 역산을 수행할 수 있었다. 차분 전개를 통한 이론 분산 곡선 응답 반응 알고리즘으로 이론분산 곡선을 구한 후 해석적으로 도출한 자코비안을 이용하여 제한 조건을 가한 감쇠 최소 자승법을 이용하여 이론 모형에 대한 반응 양상을 검토, 고찰하여 타당성을 검증하였다. 물리적 특성을 직접 확인할 수 있었던 현장의 도로 포장체에 대해 적용하므로서 현장 적용 가능성을 확인하였다. 또한 표면파 기법의 응용으로 터널의 숏크리트 두께 및 배면의 전단파 주상도를 얻을 수 있었고 이로부터 터널의 건전성 평가를 내릴 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.56-67
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• 2012

본 논문 연구에서는 고해상도 레이더 탐색기에 쓰이는 FMICW(Frequency Modulated Interrupted Continuous Wave) 또는 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 시스템의 비선형 특성에 의해서 발생되는 거리 해상도(range resolution) 성능 저하 현상을 보상하기 위하여, 하드웨어의 비선형 위상 오차 성분을 다양한 진폭, 위상을 가지는 사인함수와 랜덤 성분으로 모델링하고, 이를 추정할 수 있는 신호 처리 알고리즘을 새롭게 제안하였다. 이 방법은 알고 있는 거리에 위치한 두 개의 기준점 목표물(point target)로부터 각각 측정된 두 개의 IF 신호를 연립방정식화하여 희소 선형식(sparse linear equation)을 세우고, 최소 자승법(least squares) 관점에서 최적 해로서의 비선형 오차 성분을 추정하는 방법으로써 추정된 비선형 오차 성분은 비선형 오차 특성 보상을 위한 사전 왜곡(predistortion) 기법을 위해 사용될 수 있다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권8호
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• pp.921-931
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• 2011

본 연구는 B-스플라인 하이퍼볼륨을 사용하여 주어진 비정렬 데이터를 근사화하는 데이터 근사기법에 관한 것이다. 개발 구현을 위한 B-스플라인 하이퍼볼륨의 자료 구조가 기술되며 해당 메모리 크기의 측정을 통해 간결한 표현 모델임을 보인다. 제안하는 근사 기법은 두 가지 알고리즘으로 구성된다. 하나는 B-스플라인 하이퍼볼륨의 절점 벡터 결정에 관한 것이고, 다른 하나는 조정점 결정에 관한 것으로 최소자승 최소화 문제의 해를 구함으로써 얻게 된다. 여기서 구한 해는 데이터 복잡성에 의존하지 않는다. 본 연구 방식은 다양한 형태의 데이터 분포를 가지고 근사 정밀도, 메모리 사용량, 계산 시간 등의 근사화 성능(수준)을 평가한다. 더불어 기존 방법과의 비교를 통해 유용성을 보이며, 비구속 최적화 예제를 통하여 다양한 응용 분야로의 가능성을 보여준다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제14권2호
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• pp.16-22
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• 2017

This paper presents the algorithm of an adaptive model-free-control-based steering control for multi-axle all-terrain cranes for which the recursive least squares with forgetting are applied. To optimally control the actual system in the real world, the linear or nonlinear mathematical model of the system should be given for the determination of the optimal control inputs; however, it is difficult to derive the mathematical model due to the actual system's complexity and nonlinearity. To address this problem, the proposed adaptive model-free controller is used to control the steering angle of a multi-axle crane. The proposed model-free control algorithm uses only the input and output signals of the system to determine the optimal inputs. The recursive least-squares algorithm identifies first-order systems. The uncertainty between the identified system and the actual system was estimated based on the disturbance observer. The proposed control algorithm was used for the steering control of a multi-axle crane, where only the steering input and the desired yaw rate were employed, to track the reference path. The controller and performance evaluations were constructed and conducted in the Matlab/Simulink environment. The evaluation results show that the proposed adaptive model-free-control-based steering-control algorithm produces a sound path-tracking performance.