• 조명전기설비학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.114-123
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• 2005

서보 설비를 위한 순차적 파라미터 자동 튜닝 알고리즘을 갖는 영구자석 동기전동기(Permanent Magnet Synchronous Motor: PMSM)의 비선형 속도 제어 기법이 제시된다. 비선형 제어 방식은 시스템 파라미터와 부하상태가 정확하게 일치하지 않는 경우 만족스러운 성능을 줄 수 일다. 최근에 향상된 속도 제어 성능을 위해 적응형 기법, 슬라이딩 모드 제어, 및 관측기에 기반 한 기법들이 제안되었다. 하지만, 이 방법들은 관성의 큰 변화, 속도의 빠른 과도 특성 및 샘플링 주기 증가와 같은 특정한 조건에서 더 이상 만족스러운 성능을 제공하지 않는다. 일반적으로, 속도 동특성에 영향을 주는 주요 파라미터를 동시에 추정하기는 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해 설치 및 기동시 전동기 주요 파라미터를 시간 구간 별로 나누어 자동으로 추정하는 순차적 파라미터 튜닝 알고리즘이 제안된다. 제안된 방식이 DSP TMS320C31을 이용하여 구현되고 유용성이 시뮬레이션과 실험을 통해 입증된다.

• 한국주거학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.1-10
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• 2009

Rapid social change affects residential environments and this in turn creates new stimuli to which people have to adapt. These stimuli have been seen to increase stress levels. Therefore, dwellers in these environments try to reduce stress through various methods. The purpose of this paper is to: 1) identify the general trends of coping styles about residential environmental stress, 2) analyze the differences in socio-demographic characteristics and how the physical characteristics of buildings affect stress, find out how personal backgrounds affect stress levels and the ability to get rid of environmental-related stress. The subjects in this study consisted of people living in multi-family housing in Gwangju. The city is divided into 5 districts and used quota sampling. 324 housewives were surveyed from the households by self-administered questionnaires. The survey was conducted in December, 2006, after the questionnaire was revised based on the results of preliminary survey. After all the questionnaires were collected, the data was coded and analyzed using the SPSS 12.0 program. This study confirmed that the manner in which those in multi-family housing coped with stress. Especially, we need a policy which seriously considers residents who are of low social-economic standing. As well as being exposed to residential environmental stress, they also have no means to deal with it. The age of a building had a strong impact on coping styles about residential environmental stress. We have to make special studies about the adaptive reuse of buildings for the reduction of residential environmental stress and to greatly improve coping styles. In conclusion, it emphasized the importance of education, information, and economic aid. Reasonable housing management would surely lead to a rise in residential satisfaction and the promotion of residential welfare.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권11호
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• pp.2801-2811
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• 1997

본 논문에서는 화상회의 시스템에서 다양한 미디어의 동기화를 위해서 미디어 지연시간(delay time)의 편차를 분석하여 대기시간을 적용하여 동기화하는 방법을 제안한다. 또한 미디어 트래픽의 손실률과 대기시간을 이용하여 대기시간을 결정하는 데 중요한 외부변수의 값을 결정한다. 먼저 제안된 시스템은 회의를 시작하기 전에 더미 스트림을 발생시켜 지연지터의 편차를 구하여 네트워크 트래픽을 분석하여 미디어의 표현시간을 정의한다. 미디어 스트림이 표현되는 시간은 기준시간(basetime)＋논리 시간＋대기시간이 된다. 이 때 대기시간을 적절하게 늘이고 줄이기 위해서 대기시간 변경율과 표본단위를 이용하는데, 평가기준은 대기시간을 변경시키는 횟수, 평균 대기시간, 지연도착율, 평균 지연도착시간을 이용한다．

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.47-57
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• 2005

본 논문에서는 험로를 주행하는 무인 자동차의 운동을 재현하는 차량 시뮬레이터의 운동큐를 생성함에 있어서 중요한 인자들을 결정할 때 충실한 재현을 위하여 필터를 적용하였다. 그러나 필터의 성능한계와 차량운동을 재현하는 워시아웃 알고리즘의 한계를 극복하기 위한 방안으로 퍼지논리를 이용한 필터의 설계를 하여 실차 실험에 적용하였고 향후의 연구방향을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.127-132
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• 2019

본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.293-304
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• 2022

In this work, a novel reliability approach for combined high and low cycle fatigue (CCF) estimation is developed by combining active learning strategy with least squares support vector machines (LS-SVM) (named as ALS-SVM) surrogate model to address the multi-resources uncertainties, including working loads, material properties and model itself. Initially, a new active learner function combining LS-SVM approach with Monte Carlo simulation (MCS) is presented to improve computational efficiency with fewer calls to the performance function. To consider the uncertainty of surrogate model at candidate sample points, the learning function employs k-fold cross validation method and introduces the predicted variance to sequentially select sampling. Following that, low cycle fatigue (LCF) loads and high cycle fatigue (HCF) loads are firstly estimated based on the training samples extracted from finite element (FE) simulations, and their simulated responses together with the sample points of model parameters in Coffin-Manson formula are selected as the MC samples to establish ALS-SVM model. In this analysis, the MC samples are substituted to predict the CCF reliability of turbine blades by using the built ALS-SVM model. Through the comparison of the two approaches, it is indicated that the reliability model by linear cumulative damage rule provides a non-conservative result compared with that by the proposed one. In addition, the results demonstrate that ALS-SVM is an effective analysis method holding high computational efficiency with small training samples to gain accurate fatigue reliability.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.539-553
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• 2017

본 논문에서는 사망과 같은 종말사건의 발생 유무는 알고 있지만 치매 발병과 같은 중간사건이 구간중도절단 되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 결측된 준경쟁적위험 자료에 대해 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상태 간의 전이강도는 로그정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Lin과 Ying(1994)의 가산위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부우도를 정의하였고, 주변우도를 구하기 위해 조정중요표본추출법을 적용하였으며 반복유사뉴튼 방법으로 최적해를 구하였다. 소표본 모의실험을 통해 모수의 95% 신뢰구간 포함률이 명목값에 얼마나 가까운지 살펴보았으며, 제안한 모형을 Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid (PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 적용하고 그 결과를 해석하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.475-491
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• 2021

최근 사용 가능한 고해상도 위성 SAR 영상이 다양해지면서, 변화 탐지를 포함한 다양한 분야에서 SAR 영상에 대한 정밀 정합 요구가 높아지고 있다. 다중 관측각 환경에서의 고해상도 SAR 영상간 정합은 SAR 영상의 특성상 발생하는 스펙클 노이즈, 기하 왜곡 등에 의해 어려움이 있다. 본 연구에서는 독일 TerraSAR-X의 staring spotlight 모드로 촬영된 고해상도 SAR 영상을 활용하여, 개략정합 단계와 정밀정합 단계의 2단계에 걸친 영상정합 알고리즘을 제안하였다. 개략정합 단계에서는 적응형 샘플링 기법과 SAR-SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 결합하여 정합을 수행하였고, 정밀정합 단계에서는 3가지의 강성 정합 기법인 NCC(Normalized Cross Correlation), PC (Phase Congruency)-NCC, MI (Mutual Information) 기법과 비강성 정합 기법인 Gefolki (Geoscience extended Flow Optical Flow Lucas-Kanade Iterative)를 적용하여 정합 성능을 비교 분석하였다. 정합 결과는 RMSE (Root Mean Square Error)와 FSIM (Feature Similarity) 지수를 사용하여 정량적인 비교를 수행하였다. 사용한 모든 영상 조합에서 강성정합 기법은 Gefolki 알고리즘에 비해 저조한 정합 성능을 보였다. 강성정합 모델들은 지형기복이 큰 지역에서 정합오차가 크게 발생함을 확인할 수 있었다. Gefolki 알고리즘 적용 결과, RMSE 1~3화소를 보이며 가장 우수한 결과를 확인하였으며, FSIM 지수 또한 다른 기법에 비해 0.02~0.03 이상 높은 값을 취득했다. 다중 관측각 영상에서의 고해상도 SAR 영상 간 정합 성능을 비교하였으며, 강성정합 기법에 비해 Gefolki 알고리즘을 통해 지형효과를 충분히 줄일 수 있음을 확인했다. 이는 추후 변화탐지를 포함한 다양한 분야의 전 처리 과정에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제24권1호
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• pp.51-61
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• 2023

Objective: To develop and test a machine learning model for classifying human papillomavirus (HPV) status of patients with oropharyngeal squamous cell carcinoma (OPSCC) using ¹⁸F-fluorodeoxyglucose (¹⁸F-FDG) PET-derived parameters in derived parameters and an appropriate combination of machine learning methods in patients with OPSCC. Materials and Methods: This retrospective study enrolled 126 patients (118 male; mean age, 60 years) with newly diagnosed, pathologically confirmed OPSCC, that underwent ¹⁸F-FDG PET-computed tomography (CT) between January 2012 and February 2020. Patients were randomly assigned to training and internal validation sets in a 7:3 ratio. An external test set of 19 patients (16 male; mean age, 65.3 years) was recruited sequentially from two other tertiary hospitals. Model 1 used only PET parameters, Model 2 used only clinical features, and Model 3 used both PET and clinical parameters. Multiple feature transforms, feature selection, oversampling, and training models are all investigated. The external test set was used to test the three models that performed best in the internal validation set. The values for area under the receiver operating characteristic curve (AUC) were compared between models. Results: In the external test set, ExtraTrees-based Model 3, which uses two PET-derived parameters and three clinical features, with a combination of MinMaxScaler, mutual information selection, and adaptive synthetic sampling approach, showed the best performance (AUC = 0.78; 95% confidence interval, 0.46-1). Model 3 outperformed Model 1 using PET parameters alone (AUC = 0.48, p = 0.047) and Model 2 using clinical parameters alone (AUC = 0.52, p = 0.142) in predicting HPV status. Conclusion: Using oversampling and mutual information selection, an ExtraTree-based HPV status classifier was developed by combining metabolic parameters derived from ¹⁸F-FDG PET/CT and clinical parameters in OPSCC, which exhibited higher performance than the models using either PET or clinical parameters alone.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.1-18
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• 2014

RFID는 유비쿼터스 환경의 다양한 응용분야에서 기본적인 기술로 사용되어 왔다. 특히, 사물 인터넷을 위한 향후 RFID 기술의 폭 넓은 활용의 장애물중의 하나는 태그 리더기에 의한 RFID 데이터의 근본적인 비 신뢰성이다. 특히, 읽기 손실과 잘못된 읽기 같은 읽기오류 문제는 RFID 시스템이 적절히 처리해야 할 필요가 있다. 왜냐하면, 미들웨어 시스템이 전달한 오류 데이터는 궁극적으로 응용 서비스의 품질을 저하시킬 수 있기 때문이다. 따라서 높은 품질의 서비스를 위해서 지능형 RFID 미들웨어 시스템은 응용에 깨끗한 데이터를 전달하기 위해 읽기오류를 상황에 따라 적절하게 처리하여야 한다. 읽기 오류를 해결하기 위한 보편적인 방법 중의 하나는 슬라이딩 윈도우 필터의 사용이다. 따라서 최적의 윈도우 크기를 결정하는 것은 특히 모바일 환경에서는 읽기 오류를 줄이기 위해 쉽지 않은 중요한 일이다. 본 논문에서는 지능형 윈도우 크기 조정을 통해 읽기 오류를 줄이기 위하여 단일 태그를 위한 RFID 데이터 정제 방안을 제안한다. 이항 샘플링을 기반으로 한 기존 연구와 달리, 본 논문에서는 가중치 평균을 사용한다. 이는 최근의 읽기가 더 정확한 현재의 태그 전이를 나타낼 수 있으므로 과거와 현재의 읽기를 차별화하는 일이 필요하다는 것에 기반을 두고 있다. 가중치 평균을 사용하므로 이질적인 읽기 패턴을 갖는 모바일 환경에서도 효율적으로 적응하여 윈도우 크기를 동적으로 조정할 수 있게 된다. 뿐만 아니라, 윈도우 내의 읽음 패턴과 감소되는 윈도우 크기의 효과를 분석함으로서 더욱 효율적이고 정확한 크기 조정 결정을 할 수 있도록 한다. 제안한 방안을 사용하면 RFID 미들웨어 시스템이 응용에 좀 더 정확하고 무결점의 데이터를 제공함으로써 본래의 응용 서비스 품질을 보장할 수 있도록 한다는 궁극적인 목적을 달성할 수 있을 것으로 기대한다.