• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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• v.52 no.3
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• pp.93-100
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• 2003

Switched reluctance motor(SRM) has some advantages such as low cost, high torque density but SRM has essentially high torque ripple due to its salient structure. In order to apply SRM to industrial field, torque ripple has to be reduced. This paper introduces optimal design process of SRM using an optimization algorithm of Progressive Quadratic Response Surface Modeling(PQRSM) and two-dimensional(2D) Finite Element Method(FEM). The electrical and geometrical design parameters have been adopted as 2D design variables. From this work, it can be obtained both the optimal design minimized torque ripple and the optima1 design maximized the average torque, respectively. Finally, this Paper Presents Performance comparison of two optimal designs and consider influence of the selected design variables in torque characteristics.

• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.24 no.3 s.174
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• pp.769-776
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• 2000

RP(Rapid Prototyping) technology is gaining its popularity in building a prototype in all industries. SLS(Slective Laser Sintering) is one of RP technologies, which is focused on tooling processes as well as three dimension solid model. There are several factors, the length and the cross-sectional area of a part, that have an effect on build setup in SLS process. In this paper, the computation on geometrical relationship is used to slice STL file and to estimate these factors. Based on these values, the build setup parameters such as the heating temperature, the laser power, and the powder cartridge feed rate are determined by neural network approaches. The test results show that the computation time is saved and the neural network approach is able to apply to get the optimal parameters of build process within an acceptable error rate.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2000.02a
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• pp.74-75
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• 2000

WDM(wavelength-division multiplexing) 광통신 네트웍을 이루는 핵심기술중의 하나는 ADF(Add-drop Filter)의 구현에 있다. 광섬유격자와 여러형태의 구조를 이용한 ADF들 중에서도 비대칭 결합기와 광섬유 격자를 이용한 구조는, 간섭계 구조가 아니기 때문에 제작이 용이하고 보다 안정된 특성을 보일 것으로 기대되어 많은 관심을 갖게 하고 있다$^{(1)}$ . 비대칭 결합기 구조의 경우, 두 광도파로의 코어반경이나 굴절율 분포가 서로 다르기 때문에, 일반적으로 광파의 결합이 일어나지 않는다. 그러나 브래그 격자의 반사조건을 만족하는 파장성분의 경우 입력단(input port)에서 드롭단(drop port)으로 반사되어 나오고, 그 외의 파장성분은 출력단(Output port)으로 나오게 되어 드롭 기능을 수행하게 된다. 비슷한 원리로 add port에서 출력단으로의 add 기능도 수행된다. 본 논문에서는 연산자 분리 시영역 모델$^{(2)}$ 을 이용하여 비대칭구조에서의 파장응답 특성을 해석하였다. 또한 최적화를 위한 조건을 알아 보고, 소자 설계에 필요한 파라미터를 정의하여 최적설계에 필요한 파라미터를 구하였다. (중략)

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.10 no.3
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• pp.67-72
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• 2009

In this paper, the microstrip patch antenna was designed by HFSS(High Frequency Structural Simulator). The characteristics of the microstrip patch antenna was analyzed. To find optimal conditions of microstrip patch antenna for 2.64GHz center frequency, the parameters with different patch size, width of slot, and length of slot were changed.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.252-256
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• 2016

본 논문에서는 한국어에 최적화된 단어 임베딩을 학습하기 위한 방법을 소개한다. 단어 임베딩이란 각 단어가 분산된 의미를 지니도록 고정된 차원의 벡터공간에 대응 시키는 방법으로, 기계번역, 개체명 인식 등 많은 자연어처리 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 한국어에 대해 최적의 성능을 낼 수 있는 학습용 말뭉치와 임베딩 모델 및 적합한 하이퍼 파라미터를 실험적으로 찾고 그 결과를 분석한다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.3 no.3
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• pp.219-226
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• 1997

지구를 원궤도로 돌고 있는 위성 운동과 지진에 흔들리는 건물 진동을 선형 확률적 미분 방정식으로 나타내고 최적화 제어를 위하여 리스크 센서티브 제어기를 사용한다. 리스크 센서티브 파라미터에 따라서 코스트 함수의 평균과 분산이 변하게 된다. 이 파라미터가 무한히 커지면 리스크 센서티브 제어기는 기존의 LQG 제어기와 같아지므로 리스크 샌서티브 제어이론은 LQG 제어 이론을 포함한 종합적인 이론이다. 이 논문에서는 리스크 센서티브 이론을 소개하고, 리스크 센서티브 제어 방식의 성능 측정및 평가 방법을 도출하기 위하여 공분산을 이용하면 리스크 센서티브 제어기는 기존의 LQG 제어기 보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다. 시뮬레이션을 통하여 위성의 자세및 궤도 운동 제어와 건물 진동 제어에 활용된 리스크 센서티브 제어기의 향상된 성능과 안정성을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2546-2548
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• 2003

G-K 클러스터링이 가지는 우수한 클러스터 분류 성능에도 불구하고 데이터의 편중 및 분포 밀도에 의하여 클러스터링의 결과과 만족스럽지 못하는 경우가 발생한다. 제안된 방법에서는, G-K 클러스터링에서 데이터의 분포 및 밀도 등과 같은 다양한 조건에 대한 문제를 동시에 고려함으로써 클러스터링 결과를 개선한다. G-K 클러스터링에서 일부 파라미터의 수동적 파라미터 결정 방법을 Mountain 방법을 이용하여 능동적인 알고리즘으로 대치하여 클러스터 최적화 과정을 더욱 용이하게 한다. 이러한 클러스터링의 장점은 뉴로-퍼지 모델의 규칙 감소와 성능개선으로 나타나며 이를 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2681-2683
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• 2001

최근 인터넷과 컴퓨터의 보급 확대로 디지털 매체의 수요가 늘어나면서 불법복제의 증가로 디지털정보에 대한 저작권 보호가 큰 문제로 대두되고 있다. 이를 위한 디지털 매체의 소유권을 주장하는 방법 중에 하나가 워터마크를 삽입하는 것이다. 본 논문에서는 원본 이미지를 DCT 변환하여 DC 성분에 modulus 연산을 이용하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제시하였고, 강인성에 영향을 주는 파라미터 값을 최적화하였다. 새로운 알고리즘은 삽입한 워터마크를 추출할 때 원본이미지가 필요치 않은 blind 워터마킹 방법이며, 워터마크를 삽입할 때 사용된 key값만을 가지고 삽입된 워터마크를 추출한다. 본 알고리즘을 이용하여 워터마크를 삽입한 이미지에 JPEG압축, clipping, noise 삽입, resize 등의 4가지 공격을 가하였을 때 워터마크의 검출률이 90% 이상이 되는 강인성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.367-368
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• 2012

Possibilistic c-means (PCM) 알고리즘은 fuzzy c-means (FCM) 의 노이즈 민감성을 극복하기 위해 제안 되었다. 하지만, PCM 은 사용되는 시스템 파라미터들의 초기화와 coincident 클러스터링 문제로 인하여 그 성능이 민감하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 극복하기 위해 개미군집 알고리즘(Ant colony algorithm)을 이용한 퍼지 클러스터링(fuzzy clustering) 알고리즘을 제안한다. 먼저, 개미군집 알고리즘을 통해 PCM 의 클러스터 개수 및 중심 값 파라미터를 최적화 하고, 미리 분류된 화소 정보를 이용하여 PCM 의 coincident 클러스터링 문제를 해결하였다. 제안된 알고리즘의 효율성을 의료 영상 분할 문제에 적용하여 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.269-274
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• 2023

질의응답 (Question Answering)은 주어진 질문을 이해하여 그에 맞는 답변을 생성하는 자연어 처리 분야의 핵심적인 기계 독해 작업이다. 현재 대다수의 자연어 이해 작업은 사전학습 언어 모델에 미세 조정 (finetuning)하는 방식으로 학습되고, 질의응답 역시 이러한 방법으로 진행된다. 하지만 미세 조정을 통한 전이학습은 사전학습 모델의 크기가 커질수록 전이학습이 잘 이루어지지 않는다는 단점이 있다. 게다가 많은 양의 파라미터를 갱신한 후 새로운 가중치들을 저장하여야 한다는 용량의 부담이 존재한다. 본 연구는 최근 대두되는 deep prompt tuning 방법론을 한국어 추출형 질의응답에 적용하여, 미세 조정에 비해 학습시간을 단축시키고 적은 양의 파라미터를 활용하여 성능을 개선했다. 또한 한국어 추출형 질의응답에 최적의 prompt 길이를 최적화하였으며 오류 분석을 통한 정성적인 평가로 deep prompt tuning이 모델 예측에 미치는 영향을 조사하였다.