• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권9호
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• pp.37-43
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• 2010

간섭제거 무선중계기는 미약한 기지국/단말의 RF신호를 곧바로 증폭해서 송출하여 기지국과 단말간의 연결범위를 확장하는 중계기로 송출된 신호의 일부가 주위환경에 의해 반사되어 입력되는 간섭신호를 제거하는 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 궤환 신호 제거를 위한 채널 추정 알고리즘으로 Variable Stepsize Complex Signed-Signed(VSCSS) LMS 적응 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 곱셈/나눗셈 연산이 없이 구현할 수 있어 FPGA 구현시 소요되는 논리 자원(Resource)을 획기적으로 줄일 수 있다. 알고리즘의 성능을 CSS-LMS 알고리즘과 비교 분석하였으며 모의실험을 통해 얻어진 학습곡선(Learning Curve)으로부터 분석의 유효성을 검증하였다. 또한 페이딩 궤환 채널 환경에서 WCDMA 신호에 대한 모의실험으로 널리 사용되고 있는 NLMS 알고리즘과 수렴 속도 및 오차 측면에서 거의 같은 성능을 보임을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.34-39
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• 2009

사람의 감정은 주관적인 인식 작용으로서 충동적인 성향을 띄고 있으며 무의식중의 사람의 욕구와 의도를 표현하고 있다. 이는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 지능형 로봇의 사용자가 처한 환경의 상황정보 중에서 사용자의 의도를 가장 많이 포함하고 있는 정보라고 할 수 있다. 이러한 사용자의 감정을 파악할 수 있는 지표는 사람의 얼굴 영상에서의 표정과 음성신호에서의 Spectrum 통계치 및 생체신호(근전위, 뇌파, 등)등 이다. 본 논문에서는 감정인식 활용의 편의와 효율성 향상을 주목적으로 하여 사용자의 얼굴 영상과 음성을 이용한 감정인식에 대하여 개별 결과물만을 산출하고 그 인식률을 검토한다. 또한 임의의 상황에서의 인식률 향상을 위하여 영상과 음성의 특징을 기반으로 최적의 특징 정보들을 구별해 내고, 각각의 개별 감정 특징에 대한 융합을 시도하는 특징 융합 기반의 Multi-Modal 감정인식 기법을 구현한다. 최종적으로 감정인식 결과를 이용하여 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 발생 가능한 상황 설정 시나리오와 베이지만 네트워크를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 확률 추론 가능성을 제시하고자 한다.

• 전기학회논문지
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• 제60권1호
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• pp.184-192
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• 2011

In this study, we introduce a identification methodology for FCM-based fuzzy model. The two underlying design mechanisms of such networks involve Fuzzy C-Means (FCM) clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on FCM clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. The premise part of fuzzy rules does not construct as any fixed membership functions such as triangular, gaussian, ellipsoidal because we build up the premise part of fuzzy rules using FCM. As a result, the proposed model can lead to the compact architecture of network. In this study, as the consequence part of fuzzy rules, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, modified quadratic. In addition, a Weighted Least Square Estimation to estimate the coefficients of polynomials, which are the consequent parts of fuzzy model, can decouple each fuzzy rule from the other fuzzy rules. Therefore, a local learning capability and an interpretability of the proposed fuzzy model are improved. Also, the parameters of the proposed fuzzy model such as a fuzzification coefficient of FCM clustering, the number of clusters of FCM clustering, and the polynomial type of the consequent part of fuzzy rules are adjusted using PSO. The proposed model is illustrated with the use of Automobile Miles per Gallon(MPG) and Boston housing called Machine Learning dataset. A comparative analysis reveals that the proposed FCM-based fuzzy model exhibits higher accuracy and superb predictive capability in comparison to some previous models available in the literature.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.483-490
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• 2015

소프트웨어의 디버깅과정에서 오류 발생의 시간을 기반으로 하는 많은 소프트웨어 신뢰성 모델이 제안되어 왔다. 무한고장 모형과 비동질적인 포아송 과정에 의존한 소프트웨어 신뢰성 모형을 이용하면 모수 추정이 가능하다. 소프트웨어를 시장에 인도하는 결정을 내리기 위해서는 조건부 고장률이 중요한 변수가 된다. 무한 고장 모형은 실제 상황에서 다양한 분야에 사용된다. 특성화 문제, 특이점의 감지, 선형 추정, 시스템의 안정성 연구, 수명을 테스트, 생존 분석, 데이터 압축 및 기타 여러 분야에서의 사용이 점점 많아지고 있다. 통계적 공정 관리 (SPC)는 소프트웨어 고장의 예측을 모니터링 함으로써 소프트웨어 신뢰성의 향상에 크게 기여 할 수 있다. 컨트롤 차트는 널리 소프트웨어 산업의 소프트웨어 공정 관리에 사용되는 도구이다. 본 논문에서 NHPP에 근원을 둔 로그 포아송 실행시간 모형, 즉,Musa-Okumo 모형과 파우어 로우(Power-law) 모형의 평균값 함수를 이용한 통계적 공정관리 차트를 이용한 제어 메커니즘을 제안하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권2호
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• pp.209-230
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• 2016

The Canton Tower is a high-rise slender structure with a height of 610 m. A structural health monitoring system has been instrumented on the structure, by which data is continuously monitored. This paper presents an investigation on the identified modal properties of the Canton Tower using ambient vibration data collected during a whole day (24 hours). A recently developed Fast Bayesian FFT method is utilized for operational modal analysis on the basis of the measured acceleration data. The approach views modal identification as an inference problem where probability is used as a measure for the relative plausibility of outcomes given a model of the structure and measured data. Focusing on the first several modes, the modal properties of this supertall slender structure are identified on non-overlapping time windows during the whole day under normal wind speed. With the identified modal parameters and the associated posterior uncertainty, the distribution of the modal parameters in the future is predicted and assessed. By defining the modal root-mean-square value in terms of the power spectral density of modal force identified, the identified natural frequencies and damping ratios versus the vibration amplitude are investigated with the associated posterior uncertainty considered. Meanwhile, the correlations between modal parameters and temperature, modal parameters and wind speed are studied. For comparison purpose, the frequency domain decomposition (FDD) method is also utilized to identify the modal parameters. The identified results obtained by the Bayesian method, the FDD method and a finite element model are compared and discussed.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.126-135
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• 2002

The study is concerned with an approach to the design of new architectures of fuzzy neural networks and the discussion of comprehensive design methodology supporting their development. We propose an Adaptive Fuzzy Polynomial Neural Networks(APFNN) based on Fuzzy Neural Networks(FNN) and Self-organizing Networks(SON) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed AFPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and SON. The one and the other are considered as the premise and the consequence part of AFPNN, respectively. As the premise structure of AFPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference and error back-propagation teaming rule. The parameters of FNN are refined(optimized) using genetic algorithms(GAs). As the consequence structure of AFPNN, SON is realized by a polynomial type of mapping(linear, quadratic and modified quadratic) between input and output variables. In this study, we introduce two kinds of AFPNN architectures, namely the basic and the modified one. The basic and the modified architectures depend on the number of input variables and the order of polynomial in each layer of consequence structure. Owing to the specific features of two combined architectures, it is possible to consider the nonlinear characteristics of process system and to obtain the better output performance with superb predictive ability. The availability and feasibility of the AFPNN are discussed and illustrated with the aid of two representative numerical examples. The results show that the proposed AFPNN can produce the model with higher accuracy and predictive ability than any other method presented previously.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.81-90
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• 2000

Parallel manipulator is suitable for the high precise task because it than has higher stiffness, larger load capacity and more excellent precision, due to the closed-lop structure, than serial manipulator. But the controller design for parallel manipulator is difficult because the parallel manipulator has both the complexity of structure and the interference of actuators. The precision improvement of parallel manipulator using a classical linear control scheme is difficult because the parallel manipulator has the tough nonlinear characteristics. In this paper, firstly, the kinematic analysis of a parallel manipulator used at the experiments is performed so as to show the controllability. The analysis of internal singular configuration of the workspace is performed using the kinematic isotropic index so a sto show the limitation of control performance of a simple linear controller with fixed control gains. Secondly, a control scheme is designed by using an adaptive fuzzy logic controller so that active joints of the parallel manipulator track more precisely the desired input trajectory. This adaptive fuzzy logic controller so that active joints of the parallel manipulator track more precisely the desired input trajectory. This adaptive fuzzy logic controller is often used for the control of nonlinear system because it has both the inference ability and the learning ability. Lastly, the effeciency of designed control scheme is demonstrated by the real-time control experiments with IBM PC interface logic H/W and S/W of my won making. The experimental results was a success.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.111-117
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• 2011

본 논문은 규칙기반 에이전트를 이용하여 여객선 화재시 피난행동특성을 고려한 승객행동모델을 제안한다. 기존 시스템들은 승객의 속도만을 반영한 속도기반모델을 사용하였다. 속도기반모델은 승객의 신체적 특징만 고려한 모델로 피난행동특성을 반영하기 어렵다. 이 문제점을 해결하기 위해 규칙기반 에이전트로 피난행동특성을 반영한 승객모델을 모델링하였다. 규칙기반 에이전트는 지식베이스와 추론엔진으로 구성된다. 지식베이스에는 피난행동특성들 중에서 다양한 행동 패턴을 보여줄 수 있는 예제를 선택하여 규칙형태의 지식으로 표현하고, 추론엔진은 지식을 전방추론하여 승객의 행위를 결정하도록 구현하였다. 이승객모델을 IMO MSC/Circ.1238의 문제 8에 적용하여 시뮬레이션을 진행한 결과 규칙기반 에이전트로 모델링한 승객이 다양한 인간의 행동 패턴을 표현할 수 있음을 검증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권43호
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• pp.175-195
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• 1997

The learning curve has an important effect the growth of corporation. But, in Korea, the study and inference on the learning rate of each industry are unprepared, and so, Korean industires have difficult in productivity and cost. At this point, this study infers the learning rate of the oil industries and investigates the productivity and growth of them. In conclusion, this study presents the direction of the oil industries' development. With the intention of this objects, this study seizes the status which is concerned the total quantity, the operating rate, the plant capacity, the indicators concerning productivity, the investment of R & D and the scales, and then, infers and verifies the relevancy in connection with the learning rate. In the oil industry, the average rate of learning is 65.96% from 1982 to 1994 which the total quantity and the average operation time are used to infer the rate. To observe the low rate within a same period of time, this study takes the consequences that the learning rate is almost indentical with them each year. This steady state is caused by a difference between the employee and the decision maker about the acquirement and assimiliated of technology. When the high-quality technologies posses the environment to applicate in the scene of labor with them, this technology applies to the productivities. As the learning rate increases, the productivity has more effectiveness. The result of analysis about the effectiveness of the learning rate follows that the R & D unfoldes to exist and does not contribute to the growth of the oil industry. To analyze the variables of the growth, such as the learning rate, the investement of R & D, the operating rate and the gross value added to property, plant and equipment, the model is established and examined. The business strategy in the oil industry must be developed to achive the internal growth as well as the external.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.17-23
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• 2017

국가 직무능력 표준(NCS)은 국가가 산업군의 직무에 필요한 지식과 기술, 태도 등을 체계적으로 분류하여 국가 인재 양성을 효율적으로 진행하도록 하는 표준이다. 온톨로지는 인간의 개념 속에 있는 추상적인 정보들을 컴퓨팅이 가능하게 정형적으로 표현하게 해주는 기법으로 현재 단순 DB에 저장되어 있는 NCS 체계도 온톨로지화하여 지식관리를 정형화할 필요성이 있다. 본 연구는 NCS와 온톨로지 융합연구로, 방대한 NCS 직무중 "응용SW 엔지니어링" 직무에 대한 NCS 온톨롤지를 설계 및 구현하여 해당 직무의 지능형 지식관리 및 추론검색을 가능하게 하였다. 또 해당 직무의 능력단위요소들의 학습 콘텐츠 구조의 정형화 명세서로 일관성을 유지할 수 있도록 해 주며, 전체 NCS 직무 온톨로지로 확장 구현할 수 있는 토대를 제공하였다.