• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.772-778
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• 2012

본 논문은 비선형 시스템의 상태 추정에 널리 사용 되는 Unscented Kalman Filter(UKF)를 활용하여 동역학 시스템의 상태를 추정함과 동시에 파라미터를 추정하였다. 파라미터의 추정은 시스템 제어, 모델링, 성능분석 및 예측 등 다양한 분야에서 매우 중요하다. 공학에서 다루는 대부분의 시스템은 비선형성과 잡음이 존재하므로 파라미터 추정이 매우 어렵다. 이러한 경우에 대하여 본 논문에서는 비선형 필터로서 잡음에 강한 UKF를 이용하여 상태와 파라미터를 추정하였다. 본 논문에서 제안한 파라미터 추정은 기존의 상태방정식에 파라미터 항을 추가하여 확장된 비선형 방정식을 사용하였으며, 진자와 슬라이드로 구성된 2-자유도 동역학 시스템에 적용하였으며, 시스템 운동방정식의 측정 잡음으로 가우시안 잡음을 추가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 실시하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 LSM보다 좋은 성능을 보였다. 추정 오차는 3%이내이며, 0.1sec 이내의 수렴하는 것을 확인하였다. 결과적으로 UKF는 상태나 측정 데이터에 잡음이 존재하더라도 시스템의 상태 및 파라미터 추정이 가능하다.

• 한국음향학회지
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• 제8권1호
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• pp.5-12
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• 1989

RMS, Kurtosis, Crest factor, Probability of exceedance와 Probability density function 등의 통계적 파라미터를 선정하여 베어링의 사용조건과 결함진전에 따른 변화특성을 조사하였다. 이를 위해 4볼 시험기에서 하중, 회전수 및 시간을 변화시키면서 실험하여 진동신호를 수집하고, 이를 A/D변환시킨 후 디지털 필터링하여 주파수 대역별 통계적 파라미터 값을 계산하였다. 실험결과, 하중이나 회전수와 같은 운전조건이 변화하는 경우 RMS의 값은 운전조건 변화에 따라 변하지만 Kurtosis 등의 통계적 파라미터들은 운전조건과 무관하게 steady한 결과를 나타내었다. 또한 통계적 파라미터와 시간과의 상관관계에 대한 실험으로부터 통계적 파라미터들을 결함의 진전 상태를 나타내는 파라미터로 사용할 수 있음을 확인하였으며, 따라서 파손방지를 위한 예측지표로서 이들 통계적 파라미터를 이용할 수 있을것으로 판단되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.335-342
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• 2016

기 구축되어있는 베이지안 네트워크에서 다이나믹한 환경 변화가 발생 할 때, 관련된 베이지안 네트워크의 파라미터는 새롭게 형성된 데이터의 패턴에 적응하여 새로운 파라미터로 변경되어야 한다. 이때, 새로운 파라미터는 베이지안 네트워크의 인과관계를 고려하여 변경되어야 한다. 본 논문에서는 Expectation Maximization(EM)알고리즘과 Meta-Heuristics 기법 중 하나인 Harmony Search(HS)알고리즘을 이용한 다이나믹한 파라미터 업데이트 프레임웍을 제안한다. 일반적으로, EM 알고리즘은 숨겨진 파라미터를 추정하는데 유효한 알고리즘이지만 지역 최적값에 수렴한다는 단점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 Maximum Likelihood Estimator(MLE)의 파라미터가 글로벌 최적값을 지향하도록 하기위하여 메타휴리스틱 방법론의 하나인 HS를 적용한다. 제안된 방법은 EM 알고리즘의 단점을 보완하고 글로벌 최적값에 수렴하는 MLE의 파라미터를 추정하여 다이나믹하게 변화하는 환경에서도 사용 가능한 베이지안 네트워크의 학습 및 전파프레임웍을 제시한다.

• 비파괴검사학회지
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• 제33권1호
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• pp.14-19
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• 2013

금속 재료의 비선형 파라미터는 고유한 물성치로서 기본주파수의 음압의 크기($A_1$)과 2차고조파의 음압의 크기($A_2$)을 측정하면 산정할 수 있다. 하지만, 실험적으로 $A_1$과 $A_2$를 측정하는 것은 매우 복잡한 변환 과정이 필요하기 때문에 현재 많은 연구자들이 비선형 파라미터의 절대값을 측정하지 않고, 전압 변화를 관찰하는 비선형 파라미터의 상대값을 측정하고 있다. 하지만, 비선형 파라미터 상대값으로는 재료의 물성치를 대변할 수가 없기 때문에, 열화도에 따른 시편 측정에만 사용할 수 있는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 정전용량 측정기법(capacitive detector)보다는 비용이 적게 소모되고 현장 적용이 가능한 압전형 수신기법(piezoelectric detection)을 이용하여 비선형 파라미터의 절대값을 측정하기 위한 시스템을 구축하였다. $A_1^2vsA_2$ 그래프로 시스템의 선형성을 검증하고 시험편인 fused silica와 Al2024-T4에 대한 비선형 파라미터를 측정하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.215-222
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• 2001

신경망은 선형 시스템뿐만 아니라 비선형 시스템에 있어서도 탁월한 모델링 및 예측 성능을 갖고 있다. 하지만 좋은 성능을 갖는 신경망을 구현하기 위해서는 최적화 해야할 파라미터들이 있다. 은닉층의 뉴런의 수, 학습율, 모멘텀, 학습오차 등이 그것인데 이러한 파라미터들은 경험에 의해서, 또는 문헌들에서 제시하는 값들을 선택하여 사용하는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 신경망의 전체적인 성능은 이러한 파라미터들의 값에 의해서 결정되기 때문에 이 값들의 선택은 보다 체계적인 방법을 사용하여 구하여야 한다. 본 논문은 유전 알고리즘을 이용하여 이러한 신경망 파라미터들의 최적 값을 찾는데 목적이 있다. 유전 알고리즘을 이용하여 찾은 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 학습오차와 예측오차들을 심플렉스 알고리즘을 이용하여 찾는 파라미터들을 사용하여 학습된 신경망의 오차들과 비교하여 본 결과 유전 알고리즘을 이용하여 찾을 파라미터들을 이용했을 때의 신경망의 성능이 더욱 우수함을 알 수 있다.

• 전력전자학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.15-22
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• 1998

전동기의 전기적/기계적 파라미터 측정에 관한 연구는 브리시리스 전동기 적용에 까지, 비교적 오랜기간에 걸쳐 체계적인 연구가 진행되어져 왔다. 그러나 효율적인 전기 에너지 관리를 위해 전동기 구동시스템의 전력 파라미터의 분석 및 평가에 관한 체계적인 연구는 미진한 형편이다. 따라서 본 연구에서는 PC 화면상에 다양한 그래픽 화면과 수치로 디스플레이 가능한 사용자 위주의 전동기 구동장치의 전력 파라미터 분석 및 평가법을 제안하고 시스템을 개발하였다. 분석 및 평가시스템은 586-PC, DSP보드, 전력 파라미터의 분석 및 평가 소프트웨어 및 전동기 구동시스템으로 구성되어 있다. 전력 파라미터는 전압, 전류파형의 상호상관함수 알고리즘에 의해 분석되며, 이 분석 알고리즘을 DSP가 전담하여, 전력 파라미터를 실시간 분석하였다. 3차원 전류좌표계에 의하여 분석결과의 가시화를 행하였으며, 종래의 시간/주파수 영역에서의 2차원적인 평가법과 비교하였다. 적용대상 전동기로는 기동 토오크가 크며, 역률, 효율이 좋다는 장점 때문에 널리 이용되고 있는 단상 캐패시터 구동형 유동 전동기와 싸이리스터로 제어되는 구동 시스템을 선정하였다. 캐패시터 구동형 단상 유동전동기의 속도제어를 위하여 싸이리스터의 위상각을 변화시켰으며, 위상각 변화에 따른 전동기의 전력 파라미터를 분석 평가하여 본 연구의 유용성을 확인하였다.

• 지구물리
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• 제4권3호
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• pp.175-182
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• 2001

본 논문에서는 의료영상의 응용분야로서 방출전산화단증 영상에 사용되는 베이지안 방법을 위한 Gibbs 사전정보의 평활 파라미터를 결정하는 문제를 다룬다. 특히, 광역 하이퍼파라미터(평활 파라미터)가 해외 편향과 분산의 균형을 조절하는 단순 평활사전정보(일명 멤브레인)를 연구 대상으로 한다. 본 논문에서 사용된 방법은 관측된 훈련데이터에 MI. 방법을 적용한 하이퍼파라미터 추정법에 기반을 두며, 이러한 접근방법에 대한 동기에 대하여도 논한다. 멤브레인 사전정보를 위한 평활 파라미터의 경우 단순한 ML 추정법을 적용하여도 파라미터가 쉽게 추정될 수 있음을 보인다.

• 공학논문집
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• 제4권1호
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• pp.47-54
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• 2002

본 논문에서는 의료영상의 응용분야로서 방출전산화단층 영상에 사용되는 베이지안 방법을 위한 Gibbs 사전정보의 평활 파라미터를 결정하는 문제를 다룬다. 특히, 광역 하이퍼파라미터(평활 파라미터)가 해의 편향과 분산의 균형을 조절하는 단순 평활사전정보(일명 멤브레인)를 연구 대상으로 한다. 본 논문에서 사용된 방법은 관측된 훈련데이터에 ML 방법을 적용한 하이퍼파라미터 추정법에 기반을 두며, 이러한 접근방법에 대한 동기에 대하여도 논한다. 멤브레인 사전정보를 위한 평활 파라미터의 경우 단순한 ML 추정법을 적용하여도 파라미터가 쉽게 추정될 수 있음을 보인다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.163-170
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• 2003

본 논문에서는 로버스트 파라미터(robust parameter) 설계에서 다특성(multiple quality characteristics)인 경우 제어인자의 동시 최적화 조건을 찾는 방안으로 인자분석(factor analysis)에 의한 최적화 방안을 제시한다. 또한 하나의 사례를 들어 제안한 방안과 기존의 방안을 비교 연구하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.163-166
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• 1998

본 논문에서는 장애음성들의 분석을 위하여 기존의 파라미터들인 jitter, shimmer 및 NHR과 함께 음원의 추정에 의한 파라미터를 이용하여 장애음성의 음향적 특성분석을 위한 실험을 행하고 정상음성과 장애음성을 이들 파라미터에 의해 식별하고자 한다.