• 융합신호처리학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.57-61
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• 2013

본 논문에서는 하이브리드 유전 알고리즘을 이용한 morphological 뉴럴 네트워크 (MNN)의 최적화 방법을 제안하였다. MNN은 max-plus 연산을 기반으로 하고 있으므로 경사 학습법에 의한 파라미터 학습이 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 하이브리드 유전 알고리즘을 이용하여 MNN의 파라미터들을 학습하였다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 SIDBA(standard image database) 표준영상에서 추출된 테스트 영상을 이용한 영상 압축/복원 실험을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법에 의한 복원 영상이 합-곱 연산에 기반한 기존의 뉴럴 네트워크에 의한 복원영상보다 우수함을 알 수 있었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.918-921
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• 2005

According to the mechanical-electrical coupling characteristics and the electrical Impedance property of resistor-inductor-capacitor(RLC) series resonant circuit, the mechanical impedance analysis of a bimorph piezoceramic patch shunted with a series RLC resonant circuit is conducted. The displacement transfer function of a cantilever beam bonded with a piezoelectric shunt damping module is deduced in the case of single mode vibration of the beam. By the use of vibration damping theory of tuned mass damper system, the parameter optimization of piezoelectric shunt damping system is performed. The optimal resonant state of the shunting circuit can be obtained when the resister and conductor are optimally adjusted. Test results show that the vibration control effect as well improved with optimized piezoelectric shunt system.

• 한국전자파학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.499-505
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• 2003

이동 무선 통신 시스템을 설계할 때 기지국의 위치는 매우 중요한 파라미터 중 하나이다. 기지국 위치를 설계할 때 여러 가지 복잡한 변수들을 잘 조합하여 코스트가 최소가 되도록 설계해야 한다. 이러한 문제를 해결하는데 필요한 알고리즘이 조합 최적화 알고리즘이며, 지금까지 조합 최적화 기술로 Random Walk, Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithm과 같은 전역 최적화 기술이 사용되어 왔다. 본 논문은 이동 통신시스템의 기지국 위치 최적화에 위의 4가지 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘의 결과를 비교 분석하며 알고리즘에 의한 최적화 과정을 보여준다.

• 항공우주기술
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• 제11권2호
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• pp.182-194
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• 2012

한정된 기간과 비용 하에 높은 신뢰도와 안전성을 갖는 엔진을 완성하기 위해서는 엔진 개발과 병행하여 엔진에 최적화된 진단시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 진단시스템의 개발방향을 정립하기 위하여 해외문헌을 바탕으로 엔진에서 발생 가능한 고장들, 상태진단을 위한 검사파라미터의 특성, 진단방법들(실시간 진단법, 사후 진단법, 사고원인 분석법, 파라미터 계통법, 시험진단법)을 고찰하였고, 엔진 개발단계 및 운용단계에서 수행해야할 진단관련 과제들을 제시하였으며, 해외의 액체로켓엔진 진단 사례를 정리하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.698-707
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• 2017

본 논문에서 이동로봇의 기준궤적추적제어를 위한 예측제어방법을 다룬다. 예측제어는 예측모델을 사용하여 기준궤적과 시스템 상태 간의 미래오차들을 최소화시키는 효과적인 제어방법으로 알려져 있으나, 실시간 계산량이 너무 많아 화공정 플랜트와 같이 매우 느린 시스템에 한정되어 적용되었다. 근래에는 컴퓨터 기술 발달로 고속계산이 가능하여 이동로봇과 같은 빠른 시스템에도 예측제어방법이 도입되고 있다. 그런데 예측제어기에서 제어성능과 관계된 제어 파라미터들이 있는데 임의로 지정되어 최적화되지 못하였다. 본 논문에서 이동로봇 예측제어기 성능 개선을 위해 관련 제어 파라미터들을 유전알고리즘으로 최적화시켰고 모의실험을 통해 제어성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.193-196
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• 2007

본 논문은 관측기 기반 시스템에 대한 강인 디지털 재설계 방안을 제안한다. 디지털 재설계란, 기존의 안정화된 연속시간 플랜트와 이산 시간에서 설계된 디지털 제어기와의 상태 접합 및 안정도 분석을 통해 전체 시스템을 재구성 하는 것을 말한다. 그리고 전 역적 접근을 위한 방안으로서 문제를 볼록 최적화 관점으로 변환 후, 에러가 가질 수 있는 놈의 영역을 최소화 하여 상태 접합을 이루고자 하였다. 본 논문에서는 관측기 기반 시스템에 대한 디지털 재설계를 목표로 하되, 추가적인 파라미터 불확실성을 고려한 강인 디지털 재설계를 구성하게 된다. 파라미터 불확실성은 이산화 과정에서 구조적 형태가 변화하기 때문에, 이를 고려하여 주어진 식을 선형 행렬 부등식 형태로 나타내게 된다. 이 조건들을 통해 디지털 재설계의 상태 접합 및 안정도가 유도 가능하다는 것을 본 논문에서 증명하게 된다.

• 대한조선학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.69-73
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• 2003

Neuro-Fuzzy System is to combine merits of fuzzy inference system and neural networks. The neuro-fuzzy system applies a information about given input-output data to fuzzy theories and deals these fuzzy values with neural networks, e.g. first, redefines normalized input-output data as membership functions and then executes thses fuzzy information with backpropagation neural networks. This paper describes an innovative application of the Taguchi method for the determination of these parameters to meet the training speed and accuracy requirements. Results drawn from this research show that the Taguchi method provides an effective means to enhance the performance of the neuro-fuzzy system in terms of the speed for learning and the accuracy for recall.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2001년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.483-486
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• 2001

Rapid Prototyping(RP) has been widely applied in designing and developing processes a new product. The functional requirements of a rapid prototyping system are high speed and high accuracy, and they depend on the operating parameters, some of which can be set by users. The accuracy is evaluated by dimensional errors and form errors of manufactured pars. A specially designed specimen with various features has been used for the accuracy evaluation. According to the Taguchi experimental design techniques, and orthogonal array of experiments has been set which has the least number of experimental runs to find the parametric effects. A laser scanner is used to obtain the point data of the parts and Surfacer is used to determine the lengths and angles. The conditions for the FDM manufacturing parametrs have been found.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.395-399
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• 2001

이 논문은 학습을 통해 관측 데이터로부터 퍼지 추론 모듈을 생성할 수 있는 적응 능력을 갖는 모듈화 퍼지추론 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 TS 퍼지모델과 모듈화 신경회로망의 구조적 유사성을 기초로 한다. 학습과정은 새로운 퍼지추론 모듈의 생성과 모듈 파라미터의 갱신으로 구성된다. 퍼지추론 모듈은 국부모델망과 퍼지 게이팅망으로 구성된다. 제안한 시스템의 파라미터들은 표준 LMS 알고리즘을 이용하여 최적화된다. 제안한 시스템의 성능은 비선형 동적 시스템 적응제어에의 응용을 통해서 입증된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.