• 대한기계학회논문집
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• 제12권1호
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• pp.106-115
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• 1988

본 연구에서는 경계층 유동을 충류, 천이, 난류 영역을 포함하는 압축성 유동으로 가정하였고, Morgan 등이 제시한 새로운 질점분할 방법을 사용하여 속도분포를 계산하고, 점성 압축성 효과를 고려하기 위하여 viscous--inviscid interaction 법을 사용하였고 이 계산 결과를 기존의 실험값과 비교하여,타당성을 확인하였다.그리고 최적 양력의 익형 설계는 Augmented Lagrange multiplier 법을 사용하였고 비구속 조건을 갖는 목적함수 augmented lagrangian의 최소화는 Davidan-Fletcher-Powell 방법 중 self-scaling quasi-Newton algorithm을 사용하였다. 그리고 NACA 23012를 기본 익형으로 하고 NACA 64-2-415, NACA 64-2-A215, NACA 65-3-218를 보상 익형으로 하여 최대 양력익형을 설계 하였다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2002년도 강연요지집
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• pp.59-62
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• 2002

Wavelength selection and prediction algorithm for determining hematocrit are investigated. A model based on the difference in optical density induced by the pulsation of heart beat is developed by taking approximation of Twersky's theory on the assumption that the variation of blood vessel size is small during arterial pulsing[1]. A device is constructed with a five-wavelength LED array as light source. The selected wavelengths are two isobestic points and three in compensation for tissue scattering. Data are collected from 549 out-patients who are randomly grouped as calibration and prediction sets. The range of percent hematocrit was 19.3∼51.8. The ratio of the variations of optical density between systole and diastole at two different wavelengths is used as a variable. We selected several such variables that show high reproducibility among all variables. Multiple linear regression analysis is made. The relative percent error is 8% and the standard deviation is 3.67 for the calibration set. The relative % error and standard deviation of the prediction set are 8.2% and 3.69 respectively. We successfully demonstrate the possibility of non-invasive hematocrit measurement, particularly, using the wavelengths below 1000nm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.842-848
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.

• 전기학회논문지
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• 제58권2호
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• pp.399-406
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• 2009

In this study, Polynomial Radial Basis Function Neural Network(pRBFNN) based on Fuzzy Inference System is designed and its parameters such as learning rate, momentum coefficient, and distributed weight (width of RBF) are optimized by means of Particle Swarm Optimization. The proposed model can be expressed as three functional module that consists of condition part, conclusion part, and inference part in the viewpoint of fuzzy rule formed in 'If-then'. In the condition part of pRBFNN as a fuzzy rule, input space is partitioned by defining kernel functions (RBFs). Here, the structure of kernel functions, namely, RBF is generated from HCM clustering algorithm. We use Gaussian type and Inverse multiquadratic type as a RBF. Besides these types of RBF, Conic RBF is also proposed and used as a kernel function. Also, in order to reflect the characteristic of dataset when partitioning input space, we consider the width of RBF defined by standard deviation of dataset. In the conclusion part, the connection weights of pRBFNN are represented as a polynomial which is the extended structure of the general RBF neural network with constant as a connection weights. Finally, the output of model is decided by the fuzzy inference of the inference part of pRBFNN. In order to evaluate the proposed model, nonlinear function with 2 inputs, waster water dataset and gas furnace time series dataset are used and the results of pRBFNN are compared with some previous models. Approximation as well as generalization abilities are discussed with these results.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2843-2845
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• 2000

A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제42권12호
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• pp.103-110
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• 2005

본 논문에서는 다중안테나를 갖는 공간 다중화 시스템에서 주어진 채널에 대한 maximum likelihood 검출기의 성능을 수식적으로 유도하였다. 벡터 심볼 오차율을 구하기 위해 nearest neighbor의 방향을 나타내는 에러벡터를 정의하였다. 전송 벡터 심볼이 랜덤한 채널에 의해 변환 될 경우 확정적으로 4개의 nearest neighbor를 가짐을 정의된 에러벡터의 특성을 이용해 입증하였다 변형된 구 검출기로부터 획득 가능한 에러벡터와 최소거리 정보를 바탕으로 주어진 랜덤 채널 하에서 벡터 심볼 오차율을 수식적으로 도출하였다. 유도된 벡터 심볼 오차식을 검증하기 위해, 랜덤 채널을 unitary 채널, dense 채널, sparse 채널로 분류한 후 각 채널 상황에서 유도된 결과 식을 모의 실험 결과와 비교하였다. 모의실험 결과로부터 유도된 벡터 심볼 오차식이 다양한 랜덤 MIMO 채널에서 ML 검출기의 성능을 잘 근사하고 있음을 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권6호
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• pp.26-37
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• 2001

일반적인 역전파 알고리즘의 여러 가지 문제점들을 개선하기 위하여 활성화 함수의 이득을 퍼지 로직 시스템을 이용하여 자동 조절하는 방식을 제안하였다. 퍼지 로직 시스템을 구성하기 위하여 먼저 활성화 함수의 이득의 변화가 학습율, 연결강도 바이어스 등의 변화와 등가인 관계를 조사하였다 퍼지 로직 시스템의 입력은 마지막층에 대한 오차의 감도와 은닉층에 대한 오차의 평균 감도를 사용하였고, 출력은 활성화 함수의 이득을 사용하였다. 제안한 방식과 일반적인 역전파 알고리즘을 패리티 문제, 함수 근사화 문제 및 패턴 인식 문제등에 대하여 시뮬레이션하여 비교 검토한 결과 수렴비, 평균 학습 반복수, 정말도 및 새로운 입력 에 대한 원하는 오차 범위의 출력을 얻는 등의 성능이 개선됨을 알았다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.393-399
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• 2013

본 논문은 그래핀의 모드 I 균열 진전에 대한 분자동역학 해석과 수치보조장을 사용하는 영역 투영 방법의 역문제 해석 방법을 결합하여 균열 선단 응집 법칙을 평가하는 효율적인 방법을 제시하고 있다. 그래핀의 균열 선단 응집 법칙을 결정하는 것은 균열 선단에서 멀리 떨어진 영역의 변위를 사용하여 균열 면에서 미지의 응집 트랙션과 열림 변위를 구하는 역문제를 해석해야 하는데 상호 J-적분과 M-적분의 경로 보존성과 효율적인 수치보조장을 사용하는 방법을 적용하였다. 분자동역학 해석에서 원자 변위를 유한요소 절점 변위로 이동최소자승법을 사용하여 근사하였으며 안정적인 역문제 해석을 통하여 원자 단위의 거동을 연속체 해석으로 연결시킬 수 있는 새로운 방법을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.393-398
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• 2002

기존의 MPEG-1 오디오 부호화 방식 이 사용하는 비트 할당 알고리듬은 비트 할당이 종료될 때까지 최소의 MNR을 갖는 서브밴드를 탐색하는 과정을 반복적으로 수행한다. 따라서 비트 할당을 수행하는데 필요한 전체 계산량의 상당 부분을 서브밴드 탐색 과정이 차지한다. 본 논문에서는 서브 밴드 탐색을 좀 더 효율적으로 수행 할 수 있는 방안을 제 시 하고, 기존의 방식과 음질과 계산량 측면에서 비교하고자 한다. EBU(Europe Broadcasting Union)가 제공하는 음질 평가용 CD에 수록되어 있는 팝 음악 신호를 사용하여 실험한 결과, 128 kbps의 비트율로 오디오를 압축하는 계층 2 알고리듬 환경에서, 제안한 방식이 필요로 하는 계산량은 ［1］의 방식이 필요로 하는 계산량의 42% 정도이며, MNR로 측정한 두 방식간의 음질 차이는 0.2 ㏈ 정도로 별 차이가 없음을 확인할 수 있었다.