• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.381-384
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• 2004

본 논문에서는 변조 함수법을 이용하여 비선형 연속시스템의 퍼지모델 파라미터 인식을 위한 새로운 알고리즘을 제시하였다. 동력학 미분방정식은 미분항을 가지고 있기 때문에 입출력 데이터를 이용하여 퍼지모델 파라미터를 인식하는 경우 외란의 영향을 무시할 수 없으므로 퍼지모델 파라미터 인식이 어렵다. 그러나 변조 함수법을 이용하면 미분항을 소거할 수 있어 미분항이 없는 연립방정식으로부터 쉽게 퍼지모델 파라미터 인식이 가능하다 몇 개의 시뮬레이션을 통해 제안한 변조 함수법을 이용한 퍼지모델 파라미터 인식의 정확성과 유효성을 확인할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.46-47
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• 2007

전력시스템안정기는 전력시스템의 저주파 댐핑을 효율적으로 향상시키기 위해 사용되는 제어기이다. 전력시스템안정기의 동적 특성은 위상 보상기의 이득과 시정수와 같은 선형 파라미터와 출력 리미터와 같이 비평활, 비선형 특성을 나타내는 비선형 파라미터에 영향을 받는다. 기존의 선형 제어 방법인 고유치 분석을 통한 선형 파라미터의 최적화 방법은 소신호 동작 범위에 대한 최적화 기법이기 때문에 큰 상정사고 시 효과적인 댐핑 향상을 보장할 수 없게 된다. 이를 극복하기 위하여 하이브리드 시스템에 신경회로망을 임베디드화하여 체계적인 방법으로 비선형 파라미터를 최적화한 후, 고유치 분석을 통해 선형 파라미터를 최적화함으로 전력시스템안정기의 성능 향상을 도모할 수 있다.

• 대한기계학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.931-935
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• 1991

본 연구에서는 유효응력확대계수로서 피로크랙 진전수명을 평가할 수 이용되 는 크랙열림비(본 논문에서는 후술하는 최대응력에 대한 크랙 열림응력의 비를 크랙 열림비로 하다)가 진전수명에 미치는 영향을 평가하기 위한것으로서, 제1보에서는 실 험에 의하여 크랙 열림점을 실측한 결과 측정입치에 따라 다른 값을 나타내며 수명평 가법 크랙 선단으로부터 떨어진 곳(크립게이지를 이용한 크랙마우스등)에서 측정한 크 랙 열림점 값을 이용함이 보다 정확함을 밝혔다.본 제2보에서는 크랙열림비가 수명 평가에 미치는 영향을 상기의 파라미터 영향도 평가수법을 이용하여 평가하고자 한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권4호
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• pp.358-363
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• 2008

재료의 미세열화를 측정하는 비파괴검사법으로 초음파의 비선형파라미터 측정기법이 최근 주목받고 있다. 하지만 그 크기가 매우 작기 때문에 여러 측정 인자들로부터 영향을 받아 일관성 있는 측정이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 접촉식 탐촉자를 이용한 초음파 비선형파라미터의 측정에서 측정시스템에 의존하는 인자들의 영향을 연구하였다. 그 결과 탐촉자 접촉압력과 인가전압이 충분히 클수록 시스템 비선형성의 영향을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 이 연구의 결과는 정확한 비선형파라미터의 측정을 위한 실험조건을 설정하는 방법으로서 유용하게 사용될 것이 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.402-410
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• 1986

IEEE 802 Local Area Network(LAN) 기준 모델의 Media Access Control(MAC)방식에서 CSMA/CD, 토큰링, 토큰 버스방식을 포함하며, LAN성능의 척도인 Throughput에 영향을 주는 파라미터는 채널의 길이, 전송 속도, 패킷의 크기 및 스테이션 수이다. 본 논문에서는 이러한 파라미터를 정규화시켜 해석하므로 각 파라미터가 채널 Through-put에 미치는 영향을 검토하였으며 특히, 토큰 링방식과 토큰 버스방식에 대한 해석으로 각 파라미터와의 관계를 고찰하여 CSMA/CD방식과의 비교 검토를 하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.221-224
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• 2002

VoIP 음성 통신 시스템에서 통화를 할 때, 네트워크 상황이 나빠짐에 따라 시간 지연, 패킷 손실, 지터 등의 QoS 파라미터에 의한 영향이 발생하므로 통화 품질이 떨어지게 된다 통화 품질을 개선하기 위해서는 통화 품질과 QoS 파라미터와의 관계를 명확히 파악하고 그에 대한 개선 방법을 연구해야 한다. 따라서 본 논문에서는 통화 품질과 QoS 파라미터와의 상관관계를 회귀 분석을 통해 도출해 내었다. 제시된 음질 평가 기준은 QoS 파라미터만을 가지고 음질을 예측하기 때문에 계산량이 매우 적으며, 음질 평가 수행 중에 음성 통신 시스템에 거의 영향을 미치지 않는다는 장점을 가지고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.517-518
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• 2023

본 논문에서는 인공지능 신경망의 하이퍼 파라미터들이 그래프 신경망 모델의 성능에 미치는 영향을 알아보기 위하여 대규모 그래프 데이터를 기반으로 이진 분류 문제를 예측하는 그래프 합성곱 신경망 모델(Graph Convolution Network Model)을 구현하고 모델의 다양한 하이퍼 파라미터 중 손실함수와 활성화 함수를 여러 가지 조합으로 적용하며 모델 학습과 예측 실험을 시행하였다. 실험 결과, 활성화 함수보다는 손실함수의 선택이 모델의 예측 성능에 좀 더 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권4호
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• pp.251-257
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• 2015

톤버스트 신호를 이용한 초음파 비선형 파라미터 측정에서 기본파와 고조파 성분의 크기를 측정하기 위해 고속 퓨리에 변환(FFT)을 이용하는 경우, 유한시간 및 비주기성으로 인한 스펙트럼상의 사이드 로브와 누설로 인하여 고조파 성분의 크기를 정확하게 측정하는 것이 어렵게 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해 창함수를 사용할 수 있는데, 본 연구에서는 해닝창과 터키창에 대해서 실제 실험신호를 대상으로 비선형 파라미터 측정에 미치는 영향을 비교, 분석하였다. 또한 톤버스트 개수가 창함수에 따라 어떤 영향을 미치는지에 대해서도 함께 분석하였다. 분석 결과, 창함수는 비선형 파라미터의 안정적인 측정에 효과적이며, 해닝창과 터키창은 동일한 측정 효과를 나타내었다. 단, 신호진폭을 정확하게 복원하기 위해서는 창함수마다의 고유한 진폭보정계수가 고려되어야 한다. 한편 톤버스트 개수가 많을수록 비선형 파라미터의 안정적 측정에 유리하지만 그렇지 않을 경우에는 해닝창이 터키창보다 다소 유리한 것으로 나타났다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.27-35
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• 2012

이 연구에서는 추계학적 그린함수법에 의한 단층 모델을 이용하여 지진파를 합성하고 단층 파라미터의 변화에 의한 지반 운동의 차이를 평가하였다. 모멘트 규모 6.5의 단층을 예제로 선정하였고 아스페리티 면적의 통계값을 이용하여 슬립의 분포를 모델링하였다. 평가를 위해 고려된 단층 파라미터들은 진원의 위치, 전단파 속도 대비 파열 전파속도 비, 상승시간, 절점주파수 그리고 고주파감쇠 필터 등 이었다. 요소지진원에 적용된 파라미터들은 구조권역별 특성이 다른 지역의 값을 사용하였고 다른 파라미터들은 발생 가능한 임의의 값을 사용하였다. 생성된 지반운동 시간이력으로부터 응답스펙트럼을 작성하였으며, 파라미터의 값을 달리하여 비교하였다. 이로부터 각각의 단층파라미터에 의해 영향을 받는 주파수 구간 및 스펙트럼 가속도의 차이를 평가하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.457-459
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• 2015

본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.