• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.18 no.12
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• pp.130-136
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• 2001

Burrs formed during face milling operations are very hard to characterize because there are many parameters that affect the cutting process. Many researchers have tried to predict burr characteristics including burr size and shapes with various experimental conditions such as cutting speed, feed rate, in-plane exit angle, number of inserts, etc., but it still remains as a challenging problem for the complex combined effects between the parameters. In this paper, the Taguchi method, which is a systematic optimization application in design and analysis of experiments, is introduced to acquire optimum cutting parameters for burr minimization in face milling. Also, analysis of variance (AVOVA) is employed to study the performance characteristics in more detail. Experimental verifications are provided to show the effectiveness of this approach.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2006.10a
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• pp.2-3
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• 2006

본 논문에서는 신경망 모델링을 통하여 HDP-CVD를 이용한 실리콘 산화막 형성에 영향을 주는 다섯 가지 공정 장비 변수와 그에 따른 두 가지 출력 파라미터 Deposition rate과 Uniformity와의 관계를 동시에 고려한 특성결과를 분석하고， 최적의 recipe를 Genetic Algorithm을 통해 제시하였다. 실험계획법을 사용하여， 필요한 실험의 횟수를 최소화 하였으며 그 실험결과를 신경망 모델링을 통하여 입력변수와 출력파라미터의 관계를 3차원의 반응표면 곡선으로 분석하였다. 이 과정을 통해 Deposition rate과 Uniformity을 동시에 고려한 두 출력파라미터를 만족하는 최적의 입력변수 값들을 제시하였다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.48 no.6
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• pp.411-418
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• 2020

In this paper, approximation and optimization methods are proposed for the structural performance of the composite fan blade. Using these methods, we perform the optimal design of the stacking sequence to maximize stiffnesses without changing the mass and the geometric shape of the composite fan blade. In this study, the lamination parameters are introduced to reduce the design variables and space. From the characteristics of lamination parameters, we generate response surface model having a high fitness value. Considering the requirements of the optimal stacking sequence, the multi-objective optimization problem is formulated. We apply the two-step optimization method that combines gradient-based method and genetic algorithm for efficient search of an optimal solution. Finally, the finite element analysis results of the initial and the optimized model are compared to validate the approximation and optimization methods based on the lamination parameters.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.6
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• pp.231-236
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• 2014

The transit time of contrast agents and the parameters of time-intensity curves in ultrasonography are important factors to diagnose various diseases of a digestive organ. We have implemented an automatic parametric imaging method to overcome the difficulty of the diagnosis by naked eyes. However, the micro-bubble noise and the respiratory motions may degrade the reliability of the parameter images. In this paper, we introduce an optimization technique based on MRF(Markov Random Field) model to enhance the quality of the parameter images, and present an image tracking algorithm to compensate the image distortion by respiratory motions. A method to extract the respiration periods from the ultrasound image sequence has been developed. We have implemented the ROI(Region of Interest) tracking algorithm using the dynamic weights and a momentum factor based on these periods. An energy function is defined for the Gibbs sampler of the image enhancement method. Through the experiments using the data to diagnose liver lesions, we have shown that the proposed method improves the quality of the parametric images.

• Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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• 1995.03a
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• pp.118-132
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• 1995

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.48 no.11
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• pp.837-847
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• 2020

A velocity profile for flapping flight is optimized to increase the power efficiency of 20g weighted flapping wing micro air vehicle in hover. The experimental optimization of flapping velocity profile is carried out with a real sized flapper, and various velocity profiles are realized by non-circular gear. Kriging with noise is adopted as a meta model of the profile optimization to reflect the data noise by uncertainty. The optimization results confirm that the flapping efficiency (thrust-to-power ratio) is substantially improved (11.3%) through the elastic deformation that carries the angular kinetic energy from previous stroke.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.555-565
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• 1999

The optimal identification algorithm of fuzzy systems is presented for rule-based fuzzy modeling of nonlinear complex systems. Nonlinear systems are expressed using the identification of structure such as input variables and fuzzy input subspaces, and parameters of a fuzzy model. In this paper, the rule-based fuzzy modeling implements system structure and parameter identification using the fuzzy inference methods and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. Two types of inference methods of a fuzzy model are the simplified inference and linear inference. The proposed hybrid optimal identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Here, a genetic algorithm is utilized for determining initial parameters of membership function of premise fuzzy rules, and the improved complex method which is a powerful auto-tuning algorithm is carried out to obtain fine parameters of membership function. Accordingly, in order to optimize fuzzy model, we use the optimal algorithm with a hybrid type for the identification of premise parameters and standard least square method for the identification of consequence parameters of a fuzzy model. Also, an aggregate performance index with weighting factor is proposed to achieve a balance between performance results of fuzzy model produced for the training and testing data. Two numerical examples are used to evaluate the performance of the proposed model.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.2
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• pp.704-710
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• 2017

Our research team is developing a 6-DOF manipulator that is adequate for the narrow workspace of press forming processes. This paper addresses the task sequence optimization methods for the manipulator to minimize the task-finishing time. First, a kinematic model of the manipulator is presented, and the anticipated times for moving among the task locations are computed. Then, a mathematical model of the task sequence optimization problem is presented, followed by a comparison of three meta-heuristic methods to solve the optimization problem: an ant colony system, simulated annealing, and a genetic algorithm. The simulation shows that the genetic algorithm is robust to the parameter settings and has the best performance in both minimizing the task-finishing time and the computing time compared to the other methods. Finally, the algorithms were implemented and validated through a simulation using Mathworks' Matlab and Coppelia Robotics' V-REP (virtual robot experimentation platform).

• Proceedings of the Technology Innovation Conference
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• 2009.02a
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• pp.627-647
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• 2009

일반적으로 실무에서 공학적인 상충(Trade-offs)의 문제를 해결하는 가장 대표적인 방법론으로 트리즈(TRIZ)가 있다. 지금까지 트리즈관련 연구에 의하면 공학적 파라미터간의 모순을 해결하는 데는 트리즈의 유용성이 이미 확인되었다고 볼 수 있다. 하지만 제품 설계에 있어 트리즈의 사용 범위를 반드시 공학적인 파라미터간의 모순을 해결하는 데 사용을 국한시킬 필요는 없다. 관점을 달리하여 선행설계 엔지니어가 처음부터 소비자의 요구사항에 대한 컨조인트(Conjoint)단계에서 모순을 푼다면 공학적인 문제로 환언(Reduce)시키거나 분화(Breakdown)시켜 제한조건하에서 지엽적이고 복잡한 모순 문제를 풀지 않아도 될 것이기 때문이다. 본 논문에서는 고객 니즈 중심의 컨조인트와 공학 파라미터 모순 해결의 트리즈의 사고를 자연스럽게 연결하기 위해서 제약이론(TOC)의 갈등해소도(CRD : Conflict Resolution Diagram)를 도입하도록 한다. 갈등해 소도는 목적을 달성하기 위해 전행조건의 갈등요소를 확인한 후 타협안을 찾지 않고 잘못된 가정을 엎을 대책으로서 주입(injection) 제시하여 목표를 달성하는 방법이다 따라서 컨조인트의 고객 니즈 최적화를 달성하기 위해 세부 고객 니즈의 갈등요소를 확인하고 트리즈를 주입시켜 제품 설계 목적을 달성할 수 있게 적용하고자 한다. 본 연구의 목적은 첫째, 제약이론(TOC)의 사고를 바탕으로 트리즈를 이용하여 고객니즈의 모순관계를 해결하는 진보된 컨조인트 방법론을 제시하는 것이다. 이 방법론을 앞으로 Conjoint-TRIZ라 표기하도록 하겠다. 둘째, 본 연구에서 제시한 Conjoint-TRIZ 방법론을 자동차 인테리어 설계의 새로운 접근법으로 적용을 시도하여 그 유용성을 검증한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07b
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• pp.794-796
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• 1999

본 논문에서는 3상 유도전동기의 속도를 제어하는데 기존 제어기의 문제점을 해결하고 최적화하기 위해서 유전자 알고리즘을 이용한 하이브리드 퍼지 -PID(HFPID) 제어기를 고안하고, 이에 대한 파라미터 설정 방법을 제안한다. 유도전동기의 제어는 지연시간이 길고, 비선형성이 강하며, 부하변동이 잦은 프로세스이기 때문에, 기존의 제어방식으로는 만족할만한 결과를 얻을 수 없다. 제안한 하이브리드 퍼지-PID 제어기는 PID 제어기의 장점인 과도기의 우수성과 퍼지 제어기의 장점인 정상기의 우수성을 퍼지 변수로 결합시켜 설계한다. 이 제어기에 유전자 알고리즘을 적용하여 최적의 퍼지 및 PID 파라미터를 설정하다. 그리고 이 제어기를 3상 유도전동기의 속도 제어에 응용한다. 또한 속도오차에 대한 룩업 표를 만들어 온라인 실시간 제어를 가능하게 한다. 이상의 과정을 3상 유도전동기에서 컴퓨터 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과를 비교해 볼 때, 하이브리드 퍼지-PID 제어기는 기존의 제어기 보다 전동기의 속도 및 토크성분 전류 둥의 특성에서 우수한 성능을 보였다.