• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.102-108
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• 1999

슬라이딩 모드 제어기(SMC)는 파라미터의 변동과 급격한 외란을 가진 이중 탱크 시스템과 같은 비선형 제어 시스템에 대해 견실성을 갖는 가변구조로써 널리 알려져 있다. 그러나, 이러한 파라미터에 대한 적응 동조 알고리즘은 만족하지 못한다. 그러므로, 본 논문에서는 이중 탱크 시스템의 정밀한 수위제어를 하기 위해 슬라이딩 모드에 기반을 둔 실변수 유전 알고리즘(RVEGA SMC)을 시도하였다. SMC의 스위칭 파라미터는 RVEGA에 의해 쉽고, 빠르게 최적화 되었다. 시뮬레이션 결과에서는 제안된 RVEGA SMC에 의해 탱크의 수위가 오버슈트나 정상상태 오차 없이 만족한 제어결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.127-130
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• 2022

본 논문은 생성자 손실함수를 이용한 가창 음성합성 모델링에 대한 연구로서 기존 이미지 생성에 최적화된 딥러닝 알고리즘 중 BEGAN모델을 오디오 생성모델(SVS모델)에 적용시킬 때 발생할 수 있는 여러 요인에 대해 분석하고 최적의 품질을 도출하기 위한 실험을 수행하였다. 특히 BEGAN 기반 모델에서 제안된 L1 loss가 어느 시점에서 감마(𝛾)파라미터의 역할을 상실하게 한다는 점을 개선하고자 알파(𝛼)파라미터를 추가한 후 각 파라미터 값들의 구간별 실험을 통해 최적의 값을 찾아냄으로써 가창합성 생성물의 품질향상에 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.439-448
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• 2020

본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권2호
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• pp.127-136
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• 2008

본 논문에서는 원하는 주파수 특성을 갖는 FSS(Frequency Selective Surface)를 설계자가 원하는 주기 패턴으로 자동 설계해주는 효율적인 시스템을 제안한다. 제안된 설계 시스템은 임의의 패턴의 FSS를 해석할 수 있는 툴과 측정 및 시뮬레이션을 통해 구축된 유한한 숫자의 FSS들의 데이터베이스(DB) 및 최적 설계 파라미터를 구하기 위한 수치 해석적 도구인 유전알고리즘(GA)을 이용하여 최적화된 설계 파라미터를 구해준다. 설계 시스템에 사용된 FSS 해석 툴은 모멘트 방법을 이용하여 임의 형상의 구멍을 갖는 단층 금속판의 FSS를 해석할 수 있는 툴에 시뮬레이션 시간을 줄이기 위한 유전체가 포함된 FSS의 근사적 해석 방법을 도입한 시스템이다. 또한, DB시스템은 설계자가 원하는 패턴의 형상과 주파수 특성이 설계 시스템에 입력되면, 설계자가 요구한 특성과 가장 유사한 패턴을 찾아 GA의 초기 개체로 설정해주어, GA로 하여금 FSS 해석 툴을 이용하여 최적화된 FSS 설계 파라미터들을 구하기 위한 연산 시간을 단축시켜준다. 본 논문에서는 다양한 패턴에 대한 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안된 FSS 설계 시스템의 타당성을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.63-72
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• 2005

본 논문에서는 H.263, H.263+, MPEG-4와 같은 블록 기반 비디오 압축을 위한 비트-율 제어 기법을 제안한다. 제안 알고리즘은 선형 모델에 기반한 라그랑지안 최적화 기법을 통해서 매크로블록 당 할당되는 양자화 파라미터의 조합을 산출한다. 제안 알고리즘에 사용하는 라그랑지안 비용함수는 선형 모델에 의해서 산출되는 비트-율과 왜곡을 통해 구한다. H.263과 MPEG-4의 양자화 파라미터를 부호화하는 Dquant 방법에 맞도록 하기 위해 Dquant 방법을 고려하면서 동시에 라그랑지안 최적화 기법에 의한 해를 구하는 비터비 알고리즘에 의해 양자화 파라미터 조합을 구한다. 제안 알고리즘은 모델 기반 비트-율 제어 기법 중 하나인 TMN8 기법에 비해 1.5 dB 정도의 비디오 화질 개선 효과를 가지며, 선형 모델 기반 비트-율 제어 기법인 일정화질 접근 방법에 비해 화질은 거의 동일하게 유지하면서 비트-율의 변동폭이 줄어드는 효과가 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.591-596
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• 2000

본 논문에서는, 퍼지 신경망 시스템에 대한 최적의 규칙 베이스의 생성과 초기화를 이루기 위하여 웨이브릿 이론을 기반으로 한 퍼지 신경망 구조를 제안한다. 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 구조(WFNN)에서는 퍼지-신경망에 대하여 웨이브렛 함수의 성질과 다운스트레칭 메카니즘에 의하여 초기의 최적 퍼지 규칙 베이스를 구성하고 은닉층의 노드 개수를 최적화시키며, 에러 역전파 알고리즘에 의하여 각 파라미터의 조절과 학습이 진행된다. 역진자 시스템에 대한 모의 실험을 통하여 제안한 웨이브릿 기반의 퍼지 신경망 제어 시스템의 우수성을 검증하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2953-2955
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• 2000

본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권2호
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• pp.264-269
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• 2012

플라스틱 제품의 다이슬라이드식 사출성형은 기존 사출공법의 부가공정을 삭제하여 제품 생산에 요구되는 비용과 시간을 현저히 줄여준다. 그러나 다이슬라이드식 사출성형은 사출제품의 백화, 수지침투, 기공, 수지넘침 등의 결함들을 해결해야한다. 본 연구에서는 사출성형의 공정파라미터들을 유한요소법과 다구치법을 사용하여 최적화하고자 한다. 사출 성형해석은 Moldflow insight 2010 코드로 해석하며 2차 사출에서는 다단 사출코드를 적용한다. 폴리프로필렌(PP)을 밀폐용기인 냉각수 보조탱크로 성형할 때 사용하는 공정파라미터들은 다구치법의 망소특성과 $L_{16}$ 직교배열을 사용한 실험계획을 통해 최적화된다. 한편 최적값은 유의수준 5% 수준의 분산분석을 통해 타당성을 검증한다. 그리고 최적화 조건에서 성형된 제품과 기존 제품의 치수정확도를 비교한 결과 치수안정성이 5% 이상 개선됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.602-610
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• 2018

모델예측제어는 기준 궤적이 알려져 있을 경우 제어시스템의 예측모델을 이용하여 현재 제어상태 및 미래오차 등을 예측하여 현재 제어입력을 최적화시킬 수 있는 효과적인 방법이다. 모바일로봇의 제어입력이 물리적으로 무한히 큰 값을 가질 수 없으므로 제한조건을 갖는 예측제어기 설계가 고려되어야 한다. 또한 예측제어기의 제어성능을 결정하는 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R들이 임의로 설정됨에 따라 성능이 최적화되지 못한 부분도 설계에 고려되어야 한다. 본 연구에서는 제한조건을 갖는 quadratic programming 문제로 변형하여 모바일로봇의 예측제어기를 구성하고, 모바일 로봇의 제어성능을 결정하는 예측제어기의 제어파라미터인 기준모델행렬 $A_r$과 가중치행렬 Q, R에 대하여 유전알고리즘을 적용하여 제어파라미터들을 최적화함으로써 제어성능을 높일 수 있었다. 컴퓨터 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안한 제어방법이 기존의 예측제어기의 추종성능보다 뛰어남을 확인하고자한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.6-11
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• 2005

본 논문에서는 지능형 시스템의 초기 구조 및 파라미터 최적화에 필요한 개선된 성능의 퍼지 클러스터링 방법을 제안한다. 일반적인 클러스터링의 유용한 특성을 유지하면서 시스템의 구성을 적응적으로 변화시켜 전체 시스템의 학습과 성능을 개선할 수 있도록 하였다. 특히, 클러스터링 과정에서 발생하는 초기 파라미터 결정 문제와 최적화 문제를 동시에 만족하면서 일정한 구조로 수련하는 제안된 방법의 특성을 이용하여 지능형 모델에서 필요로 하는 조건이나 패턴의 구조를 자율적으로 추정하였다. 실험에서는 제안된 클러스터링 방법을 기존의 연구된 알고리즘과 비교하여 제안된 방법의 우수성을 보였다.