• 한국자동차공학회논문집
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• 제12권5호
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• pp.85-93
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• 2004

Electric vehicle body has to be subjected to uniform load and requires auxiliary equipment such as air pipe and electric wire pipe. Especially, the cross beam supports the weight of passenger and electrical equipments. This need to use adaptive design in initial design stage to gain economy through interchangeability between many kinds of components. This study performs the topology optimization by the concept of homogenization based on optimality criteria method which is efficient for the problem with a number of boundary condition and design variable. Therefore this provides the method to determine the optimum position and the shape of circular hole in the cross beam and then can achieve the weight minimization of electric vehicle body.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제12권5호
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• pp.125-132
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• 2008

구조최적화는 최근 CAD와 컴퓨터 기술이 발전하면서 구조설계부분에 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 30층의 강구조물을 대상으로 유한요소해석 및 어댑티브 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 이용하여 최적중량설계를 구현하였다. 최적설계는 모든 설계상수와 설계하중들이 주어졌을 때, 목적함수가 최소로 됨과 동시에 모든 설계제약조건을 만족시키는 설계변수를 결정하는 설계법이라고 정의할 수 있다. 최적설계 구현을 통해 건설 측면에 있어 성능 향상과 신뢰도 향상 효과를 가져 올 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권7호
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• pp.2356-2376
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• 2021

In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1338-1341
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• 2004

In this paper, we have proposed a new approach of routing and wavelength assignment algorithms, called Possible Available Wavelength (PAW) algorithm. The weight of a link is used as the main factor for routing decision in PAW algorithm. The weight of a link is defined as a function of hop count and available wavelengths. This function includes a determination factor of the number of wavelengths that are being used currently and are supposed to be available after a certain time. The session requests from users will be routed on the links that has the greatest number of link weight by using Dijkstra's shortest path algorithm. This means that the selected lightpath will has the least hop count and the greatest number of possible available wavelengths. The impact of proposed link weight computing function on the blocking probability and link utilization is investigated by means of computer simulation and comparing with the traditional mechanism. The results show that the proposed PAW algorithm can achieve the better performance in terms of the blocking probability and link utilization.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.437-437
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• 2000

It is more difficult to accurately weigh vehicles in motion than to weigh standing vehicles. The difficulties in weighing vehicles result from sensor Limitations as well as dynamic effects induced by vehicle/pavement interactions, This paper presents a method for improving the accuracy of measured axle load information using the so-called adaptive footprint tire model. The total vehicle weight as well as individual axle weight information are obtained experimentally using two piezoelectric sensors. Results are obtained for a light car, mid-site passenger car, and 2 dump trucks with known weight experimental results show that the proposed method using the tire model is accurate.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.41-47
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• 2011

본 논문은 기존 CMA(Constant Modulus Algorithm) 적응 등화기의 성능인 수렴 특성과 잔류 부호 간 간섭을 개선하기 위하여 가중치 벡터의 업데이트를 이중으로 적용한 DW-MCMA(Dual Weight vector Modified Constant Modulus Algorithm)에 대한 관한 것이다. 송신 시스템과 수신 시스템을 연결하는 무선과 유선의 대역 제한 채널에서 발생되는 부호간 간섭에 의한 찌그러짐을 줄이기 위하여 등화기가 사용되며, 이의 대표적인 알고리즘으로는 CMA가 널리 알려져 있다. 이와 같은 채널을 통하여 대량의 정보를 고속으로 전송하기 위해서는 등화에 필요한 오버헤드를 최소화할 수 있는 빠른 수렴 속도가 요구된다. 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 CMA와 MCMA보다 등화기 입력단에서 정상 등화 상태의 오차를 줄일 수 있는 새로운 비용함수와 가중치 벡터를 이중으로 적용하는 제안 방식인 DW-MCMA가 잔류 부호간 간섭량과 빠른 속도를 가짐을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권3호
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• pp.151-157
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• 2017

잡음신호제거 성능을 향상시키기 위하여 일반선형제약적응배열이 제안되었다. 잡음신호제거 성능이 배열계수 벡터공간에서 검토되었다. 제약면이 이득요소에 의하여 원점에 대하여 수직 방향으로 이동하는데 이득요소가 커지면 원점과의 거리는 감소하게 됨이 밝혀졌다. 따라서 이득요소의 변화가 계수벡터와 잡음신호 방향벡터와의 직교성의 정도에 영향을 주어서 일반선형제약적응배열의 잡음신호제거 성능이 이득요소에 의하여 향상되게 된다. 제안된 적응 배열은 최적의 이득요소 수치에서 간섭적인 신호환경에서는 기존의 선형제약적응배열에 비하여 더 나은 잡음신호제거 성능을 나타내고 비간섭적인 신호환경에서는 비슷한 잡음신호제거 성능을 나타냄이 관찰되었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.81-89
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• 1999

통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권2호
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• pp.145-153
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• 2019

적응빔형성 기법은 부엽을 줄이고 약한 신호에 대한 탐지 성능을 향상시킨다. MVDR(Minimum Variance Distortionless Response)과 같은 일반적인 적응빔형성 기법은 설계한 가중벡터와 실제 입사신호의 조향벡터의 불일치에 대해 매우 민감하다. 또한 센서 수가 많은 어레이를 이용하여 광대역 적응빔형성을 할 경우 공분산행렬을 산출하기 위해 긴 관측시간과 많은 연산량이 요구된다. 본 논문은 센서 수가 많은 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능향상 및 안정성을 위해 WBRCB(Wideband Robust Capon Beamforming)를 적용하였다. 불일치 요소에 강인한 WBRCB 구현을 위해 다양한 불일치 요소를 반영하여 최적의 불일치 파라미터를 도출하였다. 도출된 파라미터를 반영한 WBRCB 기법을 시뮬레이션 및 실험데이터에 적용하여 수동 선배열 소나의 광대역 적응빔형성 성능 향상을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권5C호
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• pp.673-682
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• 2004

적응 빔포밍(beam-forming)기법은 디지털보청기 시스템에서 노이즈를 제거하기 위한 적절한 방식이다. 적응 빔포밍 기법은 디지털 신호처리프로세서의 발전과 더불어 최근에 주목을 받고 있는 방식으로 신호처리 과정에서 일반적으로 LMS(Least Mean Square)알고리즘을 사용하여 웨이트 벡터를 업데이트 시킨다. 본 논문에서는 신호의 환경에 따라 적응상수가 변화하는 가변스텝사이즈 알고리즘을 적용한 고속 웨이블렛 기반 적응알고리즘를 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 빔포머 방식인 디지털보청기 시스템에 적용하여 기존 시간영역 알고리즘과 그 특성을 비교하여 그 결과 제안한 알고리즘이 디지털보청기 시스템에 적합함을 입증한다. 그리고 제안한 알고리즘은 계산량에서도 시스템의 환경변화에도 안정하게 수렴한다는 장점이 있는 것을 보인다.