• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2576-2578
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• 2003

RBF 네트워크에서 기저함수의 위치는 네트워크의 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 몇몇 응용들에서 교사학습을 이용한 기저함수의 위치 선정이 비교사학습에 비해 우수함을 보인다. 그러나 교사학습에 의한 네트워크는 시그모이드 네트워크와 같은 긴 학습시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 오차함수의 gradient와 Hessian을 이용해 교사학습에서 요구하는 학습시간을 단축시키면서 기저함수의 최적위치를 추정하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제29권10호
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• pp.67-74
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• 2013

본 연구의 목적은 노상토로 사용되는 세립토의 회복탄성계수($M_r$)에 대한 지반물성치의 영향을 평가하는 것이다. A-6그룹과 A-7-6그룹에 해당하는 8개의 세립토를 도로건설현장의 노상토에서 수집하여 지반물성치를 결정하였다. Atterberg 한계실험, 체분석, 비중계 분석, 다짐실험, 일축압축강도 실험은 세립토의 지반물성치를 결정하기 위해 수행되었다. 각 흙 시료에서 3가지 조건의 함수비(최적함수비보다 낮은 함수비, 최적함수비, 최적함수보다 높은 함수비)를 가진 시편에 대하여 $M_r$실험과 일축압축강도실험을 수행하였다. 세립토의 $M_r$은 함수비에 가장 큰 영향을 받았으며 함수비가 증가할수록 $M_r$은 감소하는 경향을 보였다. 세립토의 $M_r$은 일축압축강도, 점토 함유량, 실트와 점토 함유량, 액성한계, 소성지수가 증가할수록 증가하는 경향을 보였다. 또한, 모래의 함유량이 증가할수록 세립토의 $M_r$은 감소하는 경향을 보였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제16권2호통권69호
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• pp.201-213
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• 2004

본 논문에서는 유전자 알고리즘과 보-기둥 접합부, 부재, 그리고 구조물 전체의 재료 및 기하학적 비선형 거동을 고려할 수 있는 개선소성힌지해석 방법을 접목시킨 평면 반강접 강골조 구조물의 최적설계법을 제안하였다. 개선소성힌지해석에서는 강골조 구조물의 기하학적 비선형성을 고려하기 위해 보-기둥 요소의 안정함수를 사용하였으며, 재료적 비선형성을 고려하기 위해 잔류응력, 소성힌지, 반강접 접합부 그리고 기하학적 불완전성 등에 의한 점진적인 강성감소모델을 사용하였다. 최적설계시 마이크로 유전자 알고리즘과 재생산을 위한 개체 선택 도구로 토너먼트 선택방법을 사용하였으며, 적합도 함수는 목적함수 및 벌칙함수로 나타낸 무제약 함수값의 조합으로 구성하였다. 목적함수로는 구조물의 중량을, 제약조건으로는 하중-저항능력, 사용성, 연성도, 그리고 시공성에 관한 기준을 사용하였다. 강접 및 반강접 접합부를 갖는 강골조 구조물의 최적설계결과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 적합성을 검증하였다.

• 한국신뢰성학회:학술대회논문집
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• 한국신뢰성학회 2002년도 정기학술대회
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• pp.211-216
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• 2002

실제적인 문제에서 신뢰성 기반 최적 설계(RBDO)를 구현하기 위해서는 유한요소 모델을 해석하기 위한 상용 프로그램과 설계한 것에 대한 신뢰성을 산정할 수 있는 프로그램을 통합하고 최적화 알고리듬을 적용하여야 최적화를 수행하여야만 한다. 또한 최적화 과정에서 최적상태에서 제약조건이 비활성 영역에서 놓이게 되는 것을 방지하기 위해서 제약조건 최적화 문제를 비제약 조건 최적화 문제로 바꾸어 주는 장애 함수를 사용하여 최적화를 수행하였다. 그리고 이 방법론을 기존의 신뢰성기반 최적화 방법론, 즉 신뢰도지수 접근방법과 목표성능치 접근방법과의 비교를 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.81-91
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• 1996

본 논문은 퍼지 논리 제어기의 제어 성능을 향상시키는 최적의 COA(Center Of Area) 비퍼지화 방법을 제안한다. 제안한 비퍼지화 방법은 플랜트의 제어를 위해 필요한 확정치(Crisp Value)를 얻기 위해 소속 함수값과 소속함수의 폭을 동시에 이용한다. 주어진 문제에 가장 최적인 소속 함수의 폭은 유전자 알고리즘에 의해 자동적으로 결정된다. 제안한 비퍼지화 방법을 트럭 후진(Truck backer-upper) 제어 문제에 적용하여 얻어진 시뮬레이션 결과로부터 소속 함수만을 고려한 기존의 COA 비퍼지화 방법보다 평균 주행거리 면에서 20% 이상 짧아짐을 확인하였다.

• 한국지반공학회지:지반
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• 제11권4호
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• pp.63-74
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• 1995

대구.경북지역의 대부분은 퇴적암으로 구성되어 있으며, 퇴적암 풍화토중에서 혈암풍화토와 이함풍화토의 공학적 특성에 대하여 연구하였다. 혈암 및 이암풍화토의 공학적 특성을 파악하기 위하여 다짐시 다짐에너지와 합수비 변화가 입도, 수침 및 비수침CBR, 투수 및 파쇄성에 미치는 영향에 대하여 연구하였고 또한,표면적비(Sw'/Sw)와 파쇄지수(IC)사이의 상관성을 검토하였다. 그 결과는 아래와 같다. (1) 최대 건조단위중량은 혈암풍화토가 이암풍화토보다 큰 값을 갖는 반면, 최적함수비는 혈암풍화토가 이암풍화토보다 작은 값을 갖는다. (2) 최소 투수계수는 최적함수비보다 1~2% 습윤측에 나타났으며, 다짐에너지가 증가할수록 투수계수의 변화폭이 작게 나타났다. (3) 표면적 비와 파쇄지수사이에는 직선적인상관성이 있는 것으로 나타났다. IC = 14.2865w'/Sw -8.429(r=0.9937) (4) 각각의 다짐에너지에서 수침CBR값은 최적함수비의 건조측에서 최대가 되었다가 함수비가 증가할수록 감소하는 경향을 보였다. 또한, 최적함수비를 기준으로 하여 건조측에서는 다짐에너지가 커질수록 비수침 및 수침CBR값이 크게 나타나는 반면, 습윤측에서는 그와 반대의 현상이 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.37-44
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• 2003

신호를 원하는 해상도의 신호로 다시 샘플링하기 위해 일반적으로 쓰이는 방법은 원래의 영상을 연속된 모델로 나타낸 후 이를 원하는 해상도의 신호로 다시 샘플링하는 것이다. 이산 신호를 연속 신호로 바꿀 때 이용하게 될 B-spline 함수는 다른 기저함수에 비해 진동하는 성향이 적고 적은 계수로 표현이 가능하다. 디지털 신호를 B-spline 모델로 표현하고 이 spline 신호를 새로운 해상도로 다시 샘플링하게 되면 B- spline에 기반한 비정규 리사이징이 된다. 이때 해상도는 공간에 따라 변하는 변환함수에 의해 결정하게 된다. 이 방법은 구현하기 좋지만 정보를 손실하는 약점이 있으므로 이를 극복한 최적 비정규 알고리즘을 제안한다. 최적의 비정규적인 수식 유도를 위해, 다시 샘플링된 신호는 변환 함수로 결정된 shift varying spline의 조합으로 나타내게 된다. 원래의 영상에 가장 가까운 함수를 선택함으로써 이 함수는 일반화될 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.390-396
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• 1998

본 논문은 퍼지 논리 제어기(FLC)의 근사화 능력과 제어 성능을 동시에 향상시키는 정확한 무게 중심(Center Of Gravity; COG) 비퍼지화기를 제안한다. 본 논문은 비퍼지화 과정이 최적 선택의 한 과정이며 비퍼지화 방법의 적절한 선택이다. 제안한 COG 비퍼지화기의 정확성은 출력 소속 함수를 여러 개의 설계 파라메터(중신, 폭, 변경자(modifier))로 나타내고 이들 설계 파라메터들을 학습과 진화의 Lamarckian 상호 적응에 의하여 갱신함으로써 얻어진다. 이러한 학습과 진화의 상호 적응은 학습하지 않는 경우 보다 빠르게 최적 COG 비퍼지화기를 얻도록 하며, 보다 넓은 범위의 탐색으로최적해를 찾을 가능성을 높여 준다. 제안한 설계 방법은 목적 함수의 가중치를 조절하여 높은 근사화 능력, 높은 제어 성능, 또는 이들간의 균형된 성능을 갖는 다양한 특정 응용형(Application-specific)COG 비퍼지화기를 제공한다. 제안한 상호적응 COG 비퍼지화기의 설계방법을 트럭 후진 주차 제어 문제에 적용하여, 각각 시스템 오차와 평균 추적 거리로 나타내어진 근사화 능력과 제어 성능을 기존의 COG 비퍼지화기와 비교한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.429-432
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• 2004

본 논문은 기존의 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크 (Fuzzy Polynomial Neural Networks ; FPNN) 모델을 이용하여 비선형성 데이터에 대한 추론을 제안한다. 복잡한 비선형 시스템의 모델동정을 위하여 생성된 GMDH 방법에 기초한 FPNN의 각 노드는 퍼지 규칙을 기반으로 구축되었으며, 층이 진행되는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. FPNN 각각의 활성노드를 퍼지다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron ; FPN)이라고 표현한다. FPNN의 후반부 구조는 입출력 변수 사이 의 간략과 회귀다항식 (1차, 2차, 변형된 2차식) 함수에 의해 구현된다. 규칙의 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형과 가우시안형의 멤버쉽 함수가 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 각노드의 부분표현식을 구성하는 입력변수의 수, 입력변수와 차수의 선택 동조를 통하여 최적의 Genetic Algorithms(GAs)을 이용한 FPNN모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다.

• 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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• 한국신재생에너지학회 2011년도 춘계학술대회 초록집
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• pp.60.1-60.1
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• 2011

본 연구에서는 풍력 터빈 블레이드의 다분야 통합 최적 설계를 위하여, 진동하는 비정상 공력하중에 의한 작동 수명을 고려한 최적화 과정을 수행하였다. 최적화 대상으로는 NREL의 1.5MW 급 풍력터빈을 baseline 으로 하였고, NREL의 FAST 프로그램을 이용하여 발전기의 정격 출력 및 블레이드에 작용하는 비정상 공력 하중 특성을 분석하였다. 최적화 수행 시 블레이드 형상의 효율적인 구현을 위해 형상모델링 함수를 이용하여 코드 길이와 트위스트 분포를 모델링하였다. 그리고 상용 MDO Framework 인 Piano를 이용하여 블레이드 루트부의 비정상 공력하중 조건을 완화시키는 최적화 설계를 수행하였다. 정격출력을 유지하면서도 Out of Plain 방향의 하중 조건을 개선하여 보다 긴 작동 수명을 기대할 수 있는 블레이드 형상을 설계하였다.