• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.10 no.2
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• pp.159-167
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• 2006

In this paper the numerical methods of finding the optimal position of optical phase conjugator (OPC) and the optimal fiber dispersion are proposed, which are able to effectively compensate overall channels in $16{\times}40$ Gbps WDM system. And the compensation characteristics in the system with two induced optimal parameters are compared with those in the system with the currently used mid-span spectral inversion (MSSI) in order to confirm the availability of the proposed methods. It is confirmed that the reception performances are largely improved in the system with the induced optimal parameters than in the system with MSSI through the analyzing the eye opening penalty (EOP) and bit error rate (BER) characteristics. It is also confirmed that two optimal parameters depend on each other, but are less related with the procedural problem about the first optimal value among these.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.7
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• pp.1391-1396
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• 2012

It is introduced an approach to model for numerical analysis of a sound absorbing material that has different absorbing coefficient according to frequency. For modeling of a sound absorbing material, we tried to model by a traditional modeling method. But it had large differences on frequency domain, especially a capacitance component due to increasing of frequency. We approach to model a sound absorbing material by the Debye polarization technique with non-linear least square method. At first, we estimated parameters form a polyurethane with thickness 25 mm, then we could model a polyurethane with thickness 50 mm using same parameters. Therefor, we could find that the Debye polarization is an useful way to model sound absorbing materials.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.219-220
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• 2021

본 논문에서는 마이크로컨트롤러에서 6축 IMU 센서를 사용한 제스쳐를 인식하기 위한 최적화된 학습 방법을 제안한다. 6축 센서값을 119번 샘플링할 경우 특징 차원이 매우 크기 때문에 다층 신경망을 이용할 경우 학습파라미터가 마이크로컨트롤러의 메모리 허용량을 초과하게 된다. 본 논문은 성능은 유지하며 학습 파라미터 개수를 효과적으로 줄이기 위한 마이크로컨트롤러에 최적화된 1D CNN을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.15 no.9
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• pp.856-862
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• 2004

This paper introduces a program by which we can extract the optimal parameters from the statistical model, the amplitude probability distribution(APD), of the electromagnetic noise using genetic algorithm. The genetic algorithm used in this program has the advantages of the reduction of calculation time, the automation of extraction process, and the operation of global optimization.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.29 no.6
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• pp.71-81
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• 2014

5G 무선통신시스템은 동일한 영역에서 스펙트럼 사용 효율성을 개선하기 위해 매크로셀과 소형셀이 공존하는 이종 네트워크(HetNet: Heterogeneous Network) 형태로 진화하고 있으며, 급증하는 모바일 트래픽을 효율적으로 처리하기 위해 소형셀들을 고밀도 네트워크(High dense network)로 구축하는 방안이 연구되고 있다. 매크로셀과 고밀도 소형셀들이 중첩되어 구축되는 HetNet 기반 셀룰러 네트워크에서 소형셀 시스템의 구성과 파라미터 최적화를 통한 성능 유지를 운영자가 수동으로 조정하는 것은 한계가 있으므로 네트워크 환경변화에 따라 시스템에서 자율적으로 파라미터를 조정하여 시스템 성능을 유지하는 기술이 요구되고 있다. 본고에서는 시스템 운용 중 자율적인 최적화를 통해 시스템 성능을 최적으로 유지하고 유지비용을 최소화하는 3GPP 자율적 네트워크 최적화 기술을 소개한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.4
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• pp.107-112
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• 2014

This Study is Transfer function optimization plan of volume rendering of multi user environment. Each volume data, for appropriate transfer function, they should be adjusted parameter many times. To prevent this, we propose transfer function optimization plan using crowd sourcing. In multi user environment, we use weight value for reliability level for each user. Because transfer function parameter used previous users is provided next users, they can be used effectively optimized transfer function and can reduce attempts.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2567-2569
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• 2003

본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.511-513
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• 2003

멀티미디어 서비스의 증가로 다양한 QoS(Quality of Service) 파라미터를 보장하는 멀티캐스트 라우팅 알고리즘이 필요하게 되었다. 이러한 멀티캐스트 라우팅에서 고려해야 하는 각각의 QoS 파리미터와 비용과의 관계는 Trade-off 관계에 있으며, 이들을 동시에 최적화하는 멀티캐스트 라우팅 문제는 다목적 최적화 문제(Multi-Objective Optimization Problem: MOOP)에 속하는 어려운 문제이다. 다목적 최적화 문제의 목표는 다양한 파레토 최적해(Pareto Optimal Solution)를 찾는데 있으며, 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 다목적 유전자 알고리즘(Multiple Objective Genetic Algorithms： MOGA)을 적용하였다.

• Journal of the Korean GEO-environmental Society
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• v.7 no.1
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• pp.41-53
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• 2006

In this study, estimation of nonlinear adsorption isotherms(Langmuir & Freundlich adsorption isotherm) and advection-dispersion model parameters was conducted using genetic algorithm(GA) for Zn and Cd adsorption. Estimated parameters of nonlinear adsorption isotherms, which were obtained from the optimization process using genetic algorithm(GA), are nearly same with the parameters obtained from a linearization process of the nonlinear isotherms. Estimated effective diffusion coefficients, which were obtained from a finite element analysis of the advection-dispersion model and an optimization procedure using the genetic algorithm, for the metals were approximately in the order of $10^{-7}cm^2/s$ which could be obtained based on the linear distribution coefficient. The effective diffusion coefficients based on the nonlinear retardation factors were in the range of $10^{-6}{\sim}10^{-5}cm^2/s$. As a result, the correlation coefficient obtained between the measured and calculated concentration was over 0.9 which means that the genetic algorithm should be successfully applied to estimate the unknown parameters of the nonlinear adsorption isotherms and advection-dispersion model.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.289-292
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• 2005

본 논문에서는 클러스터링과 뉴로-퍼지 모델링을 동시에 실시하는 학습 기법을 제안하였다. 클러스터링을 이용하여 뉴로-퍼지 모델링을 실시하는 일반적인 경우, 클러스터링 학습을 실시한 후 학습된 파라미터를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파라미터로 설정하고 모델을 다시 학습하는 방법을 취한다. 즉 클러스터링에서 클러스터의 수를 구하고 파라미터를 최적화함으로써 초기 구조동정과 파라미터 동정을 실시하며 이를 다시 뉴로-퍼지 모델에서 세부적인 파라미터 동정을 실시하는 것이다. 또한 모델에서의 학습은 출력데이터의 오차를 이용한 오차미분기반 학습으로 전제부 소속함수 파라미터를 수정하는 방법을 이용한다. 이 경우 클러스터링의 영향과 모델의 영향이 각각 별개로 고려될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터링을 전제부 소속함수로 부여하고 클러스터링의 학습에 뉴로-퍼지 모델을 이용하면서 또한 모델의 학습에 클러스터링을 직접 적용하는 클러스터링 기반 뉴로-퍼지 모델링을 제안하였으며 이 경우 클러스터링의 학습과 모델의 학습이 동시에 이루어지며 뉴로-퍼지 모델에서 클러스터링의 효과를 직접적으로 확인할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 시뮬레이션을 통하여 보이고자 한다.