• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.9
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• pp.893-900
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• 2016

Output response for prototype system is analyzed according to the pole locations and the damping ratio changes. The system modeling is constructed for RLC-circuit and the output response is analyzed for both a unit-step and a sinusoidal input. The survey is conducted to estimate the understanding ability on the automatic control. A high understanding ability is shown up in analysing the transfer functions of control system. And improvement is manifest in the ability to understand the output response according to the parameter changes. But some difficulty is revealed in acquiring the output responses in time domain.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 1999.05a
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• pp.58-67
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• 1999

기존 의사 랜덤순서 발생회로에서 존재하는 출력이 일치할 가능성을 없애고, 출력이 전 계에 골고루 이상적으로 분포시켜 랜덤성을 높일 필요가 있다. 본 논문은 기존의 의사 랜덤순서 발생회로에 결정론적 카오스 함수의 특성을 덧 붙임으로써 보다 랜덤성이 뛰어난 랜덤순서 신호를 발생시켰다. 결정론적 카오스 함수는 이미 카오스 특성이 입증된 톱니함수를 이용하였으며, 카오스적인 랜덤신호는 예측가능하면서, 혼돈적 특성으로 인해 보다 랜덤한 카오스적인 랜덤신호 발생회로와 개념을 제시 하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.62-64
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• 1998

유전 알고리즘은 전통적인 등반 알고리즘을 이용하여 구하기 어려웠던 최적화 문제를 해결하기 위한 강인한 (Robust) 탐색 기법이다. 특히 목적함수가 (1)여러 개의 국부 최대치를 가지거나 (2)수학적으로 표현이 불가능하거나 어렵거나 (3) 목적함수에 교란항이 섞여 있을 경우도 우수한 탐색 능력을 갖는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 군집성 분석(cluster analysis)을 이용하여 군집화함으로써 유전 알고리즘을 이용하여 나타나는 다양한 해집합을 형성하는 개체군을 그룹화하고, 각 군집에 부여된 군집 적합도에 따라서 최적해를 구함으로써 최적값에 근접시킬 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션의 출력이 특정한 테스트 함수의 형태로 나타난다고 가정한 경우에 확률적으로 나타나는 시뮬레이션 모델의 출력을 최대화하는 문제에 대하여 적용하고 분석하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07f
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• pp.2050-2054
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• 1997

본 논문에서는 직류 대 직류 강압형 변환기의 전달함수 변환에 의한 새로운 제어방법을 제안하였다. 제안된 방법을 외란 및 회로변수 값의 번화 시 나타나는 영향을 최소화시키며, 변환기의 동특성에 영향을 미치는 출력필터의 공진과 동작점 변화에 의한 플랜트 특성 변화를 현저하게 개선시킨다. 먼저 전달함수 변환 제어 시 시스템의 특성을 나타내는 여러 가지 전달함수를 구하여, 이를 기존의 직류 대 직류 변환기에서의 전달 함수와 비교하였다. 또한 외란 및 회로변수 값 변화시의 기준 전압 대 출력 전압 전달함수의 민감도를 구하여 회로변수 값 변화 시 나타나는 특성이 개선됨을 보이고, 마지막으로 모의실험과 실험을 실시하여 제안된 제어 방법이 기존의 제어 방법과 비교하여 우수한 성능을 가짐을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.822-823
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• 2015

본 논문은 시스템의 출력 신호가 복소지수함수의 형태인 경우 시스템을 추정하고 이를 이용한 제어에 관한 논문이다. 제안한 방법은 시스템의 출력 신호가 복소지수함수의 형태라면 이산푸리에변환을 통하여 중요모드에서의 첨두주파수와 제동계수를 추정하고, 이를 이용하여 시스템의 전달함수를 2차의 표준형 전달함수를 이용하여 간단하게 추정한다. 그리고 제어기는 이 추정한 전달함수를 이용하여 사용자가 원하는 응답을 나타내도록 설계하였다. DC모터의 위치제어 시스템의 실험을 통하여 제안한 방법의 타당성과 효율성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.3
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• pp.1724-1733
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• 2014

This paper presents a pattern recognition analysis of two spirals problem and optimization of Cascade Correlation learning algorithm using in combination with a non-monotone function as CosExp(cosine-modulated symmetric exponential function) and a monotone function as sigmoid function. In addition, the algorithm's optimization is attempted. By using genetic algorithms the optimization of the algorithm will attempt. In the first experiment, by using CosExp activation function for candidate neurons of the learning algorithm is analyzed the recognized pattern in input space of the two spirals problem. In the second experiment, CosExp function for output neurons is used. In the third experiment, the sigmoid activation functions with various parameters for candidate neurons in 8 pools and CosExp function for output neurons are used. In the fourth experiment, the parameters are composed of 8 pools and displacement of the sigmoid function to determine the value of the three parameters is obtained using genetic algorithms. The parameter values applied to the sigmoid activation functions for candidate neurons are used. To evaluate the performance of these algorithms, each step of the training input pattern classification shows the shape of the two spirals. In the optimizing process, the number of hidden neurons was reduced from 28 to15, and finally the learning algorithm with 12 hidden neurons was optimized.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.17C no.1
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• pp.47-60
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• 2010

Randomness is a basic security evaluation item for the most cryptographic algorithms. NIST has proposed a statistical test suit for random number generators for cryptographic applications in the process of AES project. However the test suit of NIST is customized to block ciphers which have the same input and output lengths. It needs to revise NIST's test suit for key derivation functions which have multiple output blocks. In this paper we propose a revised method of NIST's statistical randomness test adequate to the most key derivation functions and some experimental results for key derivation functions of 3GSM and NIST.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.174-180
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• 2012

This paper proposes a decentralized adaptive output-feedback controller design for nonlinear interconnected systems with unknown time delays. The interaction terms with unknown delays are related to all states of subsystems. The time-delayed functions are compensated by using appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals and function approximation technique. The observer dynamic surface design technique is employed to design the proposed memoryless local controller for each subsystem. In addition, we prove that all signals in the closed-loop system are semiglobally uniformly bounded and control errors converge to an adjustable neighborhood of the origin.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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• v.20 no.5
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• pp.526-534
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• 2014

In this study, single-input transfer function model is applied to forecast monthly mean sea surface temperature(SST) in 2010 at Yeosu in Korean coastal waters. As input series, monthly mean air temperature series for ten years(2000-2009) at Yeosu in Korea is used, and Monthly mean SST at Yeosu station in Korean coastal waters is used as output series(the same period of input). To build transfer function model, first, input time series is prewhitened, and then cross-correlation functions between prewhitened input and output series are determined. The cross-correlation functions have just two significant values at time lag at 0 and 1. The lag between input and output series, the order of denominator and the order of numerator of transfer function, (b, r, s) are identified as (0, 1, 0). The selected transfer function model shows that there does not exist the lag between monthly mean air temperature and monthly mean SST, and that transfer function has a first-order autoregressive component for monthly mean SST, and that noise model was identified as $ARIMA(1,0,1)(2,0,0)_{12}$. The forecasted values by the selected transfer function model are generally $0.3-1.3^{\circ}C$ higher than actual SST in 2010 and have 6.4 % mean absolute percentage error(MAPE). The error is 2 % lower than MAPE by ARIMA model. This implies that transfer function model could be more available than ARIMA model in terms of forecasting performance of SST.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.543-546
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• 2004

Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.